2025年人形机器人行业报告：机器人量产时刻，互动感知能力有望成为迭代重点

一、人形机器人量产元年或至

1.1 人形机器人量产时刻，Optimus 进展迅速

人形机器人量产渐进，Optimus 量产时间表明确。2025 年 1 月 30 日特斯拉召开 24Q4 业绩会， 特斯拉上调 2025 年 Optimus 量产预期至几千-1 万台，相比原先预期进一步提升。同时，特拉 斯已经开始招募机器人开发相关的招聘信息，涵盖制造工程师、生产经理、流程主管等关键职 位，量产进程加速推进。 Optimus 的量产计划将分为多个阶段。从未来预期来看，特斯拉 2025 年将生产 1 万台 Optimus 机器人，产能扩展至每月 1000 台；2026 年每月产能将达到 1 万台，2027 年进一步提升至每月 10 万台，远期量产规划明确。 2025 年生产的机器人将首先用于特斯拉内部工厂的测试和应用 验证，2026 年下半年开始对外销售。

特斯拉人形机器人迭代迅速： 1）概念阶段：2021 年 8 月，特斯拉首次提出“Tesla Bot”概念，并将人形机器人通用化作 为目标。 2）原型机阶段：2022 年 2 月推出了人形机器人原型机，标志着从概念走向现实的重要步骤。 3）Gen 1：2022 年 9 月，Optimus 首次公开演示了直立行走、搬运和洒水等动作，并多次升级 迭代，在 2023 年 9 月，机器人已经具有自我校准、多任务处理、姿态控制及自平衡能力。 4）Gen 2：2023 年 12 月，特斯拉公布第二代人形机器人，展示了自我校准、多任务处理、姿 态控制及自平衡能力。 5）Gen3：2024 年 11 月，特斯拉展示新一代-22 个自由度灵巧手，灵巧手有望成为第三代人形 机器人升级重点。

人形机器人通用性需要依赖软件和硬件两个层面的迭代，从 2022 年到目前人形机器人的发展 离不开 AI 模型和国内零部件企业的迭代升级： 1）大模型： AI 模型大模型出现加速了具身智能产业的发展，近年来各种文本、图像、多模 态大模型层出不穷。2024 年英伟达重磅推出的人形机器人通用基础模型 GR00T 。 2）数据训练方面：国内方面，智元机器人联合上海人工智能实验室、国家地方共建人形机器 人创新中心和上海库帕思科技公司，发布了基于全域真实场景的百万真机数据集开源项目 AgiBot World，覆盖 100 多种真实场景，其中家居场景占 40%，餐饮和工业场景各占 20%， 商超和办公场景各占 10%；海外方面，英伟达推出“世界基础模型”NVIDIA Cosmos。 3）硬件端：国内人形机器人零部件企业进展迅速，以拓普集团为代表的国内企业已开始筹备 机器人电驱系统生产基地。国内企业有望将电机、执行器、减速器、丝杠、传感器等零部 件规模和成本优势迁移到人形机器人产业上，加速人形机器人产业发展。

特斯拉兼具软件和硬件优势，FSD 模型为机器人通用化打下基础。特斯拉智能驾驶 FSD 模型已 更新至 FSD 12, 可以根据摄像头等传感器的图像数据，直接生成车辆的转向、刹车和加速度信 号去控制车辆，即“感知决策执行一体化”，自动驾驶技术逐步成熟。Optimus 可以直接迁移 FSD 模型，利用纯视觉方案加之各类传感器收集周围环境信息、自身状态，实现人形机器人的 智能化，未来随着端到端模型的成熟，叠加 Dojo 芯片量产后算力赋能下的人形机器人模拟仿 真训练的提升，人形机器人的落地渐进。

英伟达搭建人形机器人平台，缩短人形机器人开发周期。2019-2022 年，英伟达开启了在智能 机器人领域的全方位布局：2019 年推出的 Isaac 软件开发套件 SDK、2021年推出的 Omniverse 平台，以及 2022 年推出的 Isaac Nova Orin 等。2023 年，英伟达发布了新一轮的“生成式 AI+ 机器人”蓝图，对智能机器人领域展开了强有力的进军。2024 年 2 月，NVIDIA 还成立了通用 具身智能体研究实验室 GEAR，专注于多模态模型、通用目的机器人、虚拟世界基础智能体、 仿真和合成数据等方向的研究，推动跨多模态、多场景的智能应用。 英伟达三层计算平台出击市场，在围绕着大模型、数据、开发平台三大核心领域打造机器人 底层开发生态： 1）AI 训练平台-NVIDIA NeMo：开发者可以在 NVIDIA 平台上使用 NVIDIA NeMo 来训练和微调 生成式 AI 模型。 2）AI 测试平台：在 NVIDIA OVX 服务器上运行的 NVIDIA Omniverse 通过 NVIDIA lsaac sim 等 应用程序编程接口和框架，为测试和优化物理 AI 提供了开发平台和仿真环境。开发者可以 使用 lsaac sim 来仿真和验证机器人模型，或者生成大量基于物理的合成数据来引导机器 人模型的训练。 3）部署平台：训练好的 AI 模型被部署到运行时计算机上。NVIDIA Jetson Thor 机器人计算 机专为满足紧凑型板载计算需求而设计，由控制策略、视觉和语言模型组成的模型集合构 成了机器人的大脑，并部署在一个节能的板载边缘计算系统上。

英伟达开发 Cosmos 世界基础模型平台，为机器人训练提供高质量数据。NVIDIA 在 CES 2025 上 发布了又一新组成部分——世界基础模型平台Cosmos。机器人训练需要高质量数据，需要“理 解物理世界与物理规律”的世界基础模型。谷歌和特斯拉的数据显示，其采集数据的成本非常 高，仅仅 13 万条数据花费了 17 个月、16 个工程师以及 13 台机器人，特斯拉的内部系统设备 以及整套数据采集的过程，需要耗费高达百万的成本。Cosmos的出现则有望帮助人形机器人企 业训练机器人的物理智能。

英伟达合作 14 家人形机器人企业，加速机器人落地。NVIDIA 在 CES 2025 上与 14 家人形机器 人企业合作：其中包括 1X、Agile Robots、Agility、Uber 等知名企业，国内人形机器人包 括星动纪元、智元、傅里叶智能、银河通用、宇树科技、小鹏。

1.2 产业趋势明显，国内外大厂纷纷布局

海内外大厂加码机器人产业，产业趋势显现。2024 年以来，我们认为国内外大厂纷纷加码人 形机器人产业，布局人形机器人模型、应用方向、本体等，这证明了人形机器人产业化浪潮临 近，产业趋势显现。 海外方面，除了特斯拉和英伟达以外，各家科技巨头也在布局人形机器人产业，主要集中在人 形机器人企业投资、模型开发和应用方向等： 1）谷歌：谷歌曾投资 Apptronik 3.5 亿美元，加速其人形机器人规模化量产能力，Apptronik 正在探索汽车制造领域应用。谷歌通过 DeepMind 布局大模型，研发的基础世界模型 Genie 2 有望推动具身智能产业落地。 2）微软：2024 年 2 月，英伟达（Nvidia）、OpenAI 基金、微软等投资 Figure AI 6.75 亿美 元。 3）亚马逊：2023 年，亚马逊在其仓库运营中测试一款人形双足机器人 Digit。 4）苹果: 苹果研发了一套名为 ARMOR 的新型以自我为中心的机器人感知系统,可以在机器人手 掌和手臂上进行布置。 5）Meta： Meta 开发手指形触觉传感器 Digit 360。此外，Meta 在 Reality Labs 硬件部门内 成立了一个新团队，专注于 AI 人形机器人的研发。Meta 的人形机器人计划初期将聚焦于 家务助理领域，旨在开发能够执行家庭日常任务的智能机器人，未来希望打造包含 AI、传 感器和软件在内的完整生态系统。

国内阿里、百度、腾讯等诸多互联网企业都开始尝试入局人形机器人。国内互联网企业多在 大模型领域有所积淀，因此主要通过“投资+大模型”的方式布局人形机器人： 1）百度：自身拥有文心大模型，同时选择的是与人形机器人头部企业优必选联手，共同探索 中国 AI 大模型+人形机器人的应用。Walker S 已有的多模态感知与运动控制能力上，通过 接入文心大模型，已经获得了高级的意图理解能力和细粒度规划能力。此外，旗下投资基 金也投资了上海智元新创技术有限公司。 2）阿里：近年来阿里一直致力于投资 AI 大模型创业公司，在大模型领域出资了包括月之暗 面、MiniMax、智谱 AI、零一万物以及百川智能等国内主要的大模型创业企业。机器人方 面投资了深圳逐际动力科技有限公司。 3）腾讯：主要是投资和自研。投资乐聚和优必选等人形机器人企业，自身研发 GPTs 大模型， 腾讯 RoboticsX 机器人实验室也把 AI 模型应用到了自研的机器狗上。4）字节：拥有豆包大模型。2024 年 10 月，字节正式对外发布了第二代机器人大模型 GR-2， 投资大寰机器人等企业。 5）美团：投资银河通用、宇树机器人。 6）科大讯飞：研发讯飞星火认知大模型，2023 年 10 月发布自身人形机器人产品，并与大连 蒂艾斯科技发展股份有限公司合作。

多家车企宣布切入人形机器人赛道。小米、小鹏、蔚来等多家汽车产业链公司宣布切入“人 形机器人”赛道。其中小米旗下CyberOne（铁大）在自家制造产线分阶段落地，定位为家庭护 理、陪伴等多场景仿生机器人。理想汽车也表示未来会涉足人形机器人领域。小鹏汽车则透露， 其 AI 机器人 Iron 将搭载自研芯片，拥有 15 个自由度及拟态双手。此外，参考华夏时报数据， 全球已有至少 18 家车企接入了人形机器人赛道。我们认为汽车行业与机器人技术之间存在着 天然的契合点，在电机、减速器、传感器、电池等零部件具有相似之处，车企的入局有望加速 机器人硬件的迭代速度，同时汽车企业强大的生产制造能力有望降低人形机器人制造成本，加 速人形机器人的落地。

我们认为国内造车相关企业方面小米、小鹏在机器人布局进度上有望领先，比亚迪补足智驾 短板后，有望逐步发力人形机器人产业。 1）小米：2025 年 2 月，小米团队宣布了人形机器人进展——正推进旗下 CyberOne（铁大）在 自家制造产线上的分阶段落地。而早在 2022 年，小米发布了人形机器人 CyberOne，这款昵称 为“铁大”的机器人展现了小米在机器人领域的技术积累。 2）小鹏：参考前瞻网信息，早在 2020 年，小鹏便收购了四足机器人公司，成立了鹏行智能， 后将其整合为内部事业部。该战略思路与宇树类似，都是从四足机器人逐步发展到人形机器人。 2021 年，小鹏发布了首款智能机器马，在动力模组、运动控制和智能交互等方面取得了突破。 2023 年，小鹏推出了首款双足人形机器人 PX5，2024 年 11 月推出其研发的 AI 机器人 Iron。 目前，Iron 已经在小鹏汽车工厂的部分岗位上开始实训，承担搬运、分拣和打包等任务。 3）比亚迪：2024 年比亚迪开始对具身智能人员招聘，逐步布局人形机器人。我们认为比亚迪 拥有较强的制造能力，随着汽车智驾短板补齐，有望强化公司人形机器人领域布局能力。

华为入局，平台赋能有望加速国产人形机器人落地。2024 年 11 月，华为（深圳）全球具身智 能产业创新中心成立，华为在具身智能关键技术和产业生态上已经提前做了技术储备和产业布 局，并已与超百家企业共同搭建了具身智能和机器人产业的合作生态。2024 年 11 月 15 日，华 为与乐聚机器人、大族机器人、拓斯达、中坚科技、中软国际、禾川人形机器人、兆威机电等 16 家企业签署了战略合作备忘录。我们认为，华为正式入局人形机器人，加上盘古大模型的加 持，有望赋能机器人赛道，加速国产人形机器人项目落地。

华为未来在人形机器人领域的参与方式，我们认为可以参考华为入局汽车行业的方式发展。华 为在在汽车领域分别有标准零部件模式/HI 模式/智选三种合作模式： 1） 标准零部件模式：华为向车企提供激光雷达、毫米波雷达、摄像头等零部件以及一些电控 解决方案，合作参与度较低； 2） HI 模式：合作企业包括北汽极狐 HI 版、长安阿维塔 11 等，用华为全栈的智能汽车解决方 案，合作参与度较高，华为通过计算和通讯架构等方式赋能车企； 3） 智选模式：华为不仅提供全栈智能汽车解决方案，还做整车的产品定义，产品设计，制造 工艺设计，用户体验设计，产品市场营销和产品销售。在智选模式中，车企负责的部分只 是传统的机械工程、底盘调校和工厂的生产制造。在智选模式下，华为选择了赛力斯作为 合作车企。

1.3 机器人百家争鸣，家庭+工业场景有望率先落地

国内人形机器人逐步开启量产模式，进展迅速。国内以智元机器人、宇树机器人等为主的机 器人企业机型迭代迅速，双足人形机器人已初步具有一定功能性，如智元机器人 2025 年 1 月 累计下线 1000 台机器人、傅里叶机器人 2024 年交付 100 台，国内人形机器人厂商已经初步开 启小批量验证。在应用场景方面，国内机器人也在探索，傅里叶探索机器人在导览咨询、学术 科研、医疗康复等领域应用，优必选探索机器人在整车厂等工业场景应用，国内机器人发展迅 速。

宇树机器人：迭代迅速，行业先行者。杭州宇树科技专注于消费级、行业级高性能通用足式/ 人形机器人及灵巧机械臂的自主研发、生产和销售，2016 年公司公开零售四足机器人，2017 年成为全球四足机器人领航者。2024 年宇树发布了人形机器人——Unitree G1 人形智能体， 并受邀参加蛇年春晚。人形机器人产品性能上，公司迭代迅速，人形机器人 G1 可以克服更多 危险地形，轻松通过平衡木、梅花桩，稳定地走过多个面积狭小约 20 厘米宽、间距不一的踏 脚石，机器人平衡性较强。 目前，宇树科技已全自研电机、减速器、控制器、激光雷达等机器人关键核心零部件和高性能 感知及运动控制算法，并整合机器人全产业链，同时与英伟达等企业在大模型层面有所合作。

智元机器人：开启批量量产。上海智元新创技术有限公司成立于 2023 年 2 月，是一家致力于 以 A1+机器人的融合创新打造世界级领先的具身智能机器人产品及应用生态的创新企业。创始 团队包括“稚晖君”彭志辉在内的多位业内资深人士，背景综合互补，具有深厚的核心技术背 景、产业管理经验和产业资源。截止到目前智元机器人已完成了天使轮、A 轮、A1 轮、A1+轮、 A2 轮、A3 轮、A4 轮等多轮融资。 2023 年 8 月，智元机器人发布第一代通用型具身智能机器人原型机—远征 A1。 2024 年 8 月，智元机器人家族系列商用产品发布，在交互服务、柔性智造、特种作业、科研教 育及数据采集等场景开启商用量产。 在数据采集和模型方面，智元机器人联合上海人工智能实验室、国家地方共建人形机器人创新 中心以及上海库帕思，正式开源百万真机数据集 AgiBot World，数据质量从实验室级上升到工 业级标准，后续还将发布具身基座大模型。据智元机器人方面介绍，AgiBot World 是全球首个 基于全域真实场景、全能硬件平台、全程质量把控的百万真机数据集。此前，具身智能训练领 域大规模的开源数据集是 Google 的 Open X-Embodiment。相较于前者，AgiBot World 长程数 据规模高出 10 倍，场景范围覆盖面扩大 100 倍，数据质量也从实验室级上升到工业级标准。 我们认为随着机器人数据采集的完善，机器人商用落地有望加速。

海外机器人企业发力商业化场景落地。 1）Figure AI：2023 年，Figure AI 的第一款人形机器人 Figure 01 面世，不仅能完成搬箱子 等简单的体力任务，还能通过观看人类示范视频学会冲咖啡等。与 OpenAI 合作后，再加上 自身的“端到端”神经网络技术，机器人迭代迅速。2025 年 2 月，Brett Adcock 宣布终止 与 OpenAI 合作，并直言公司在完全自主研发的端到端机器人 AI 方面取得重大突破。一个 月不到，他们的端到端通用模型 Helix 闪亮登场。从 2025 年初开始，Figure AI 加速推进 商业化，与宝马等企业合作开展商业化场景落地，公司预计未来四年能交付 10 万台人形机 器人。2）Agility：建造了全球首家人形机器人自主生产工厂 RoboFab，该工厂旨在扩大其人形物流 仓储机器人 Digit 的生产规模，已在 2024 年 10 月投产，目标年产一万台。舍弗勒计划从 Agility 购买大量人形机器人，用于整个舍弗勒全球工厂网络。 3）1X：挪威人形机器人公司 1X 发布了其最新的家用机器人 Neo Gamma。该仿人系统将接替 2024 年 8 月份推出的尼欧-贝塔（Neo Beta）。与前几代产品一样，Neo Gamma 也是专为 在家庭环境中进行测试而设计的原型机。据 1X 介绍，它可以执行一些家庭任务，如煮咖 啡、洗衣服和吸尘。

二、灵巧手是机器人核心硬件，传感层变化有望引起重视

2.1 特斯拉灵巧手再升级，传感层是核心环节

机器人灵巧手是核心硬件之一。人手具备 23 个自由度，重量仅为人体重量约 1/150，但运动 功能占全身运动功能的 54%，是体现人类以及人形机器人工作能力的关键部件。而灵巧手也是 人形机器人核心配件之一，技术壁垒较高。人形机器人目标是帮助人类完成一些重复性、危险 工作，灵巧手是机器人触达真实物理世界的部件，也是机器人执行各种各样的任务的末端执行 器，需要具备较好的负载能力、触觉感知能力、较好的运控能力和自由度。

灵巧手是目前机器人迭代核心： 1） 特斯拉更新第三代人形机器人，灵巧手升级为22个自由度灵巧手。从目前人形机器人更新 来看，我们认为，扩展触觉传感集成、通过肌腱实现更精细的控制、减轻前臂重量有望成 为潜在发展方向。从特斯拉 2024 年 4 月公布的灵巧手专利来看，第二代灵巧手采用线绳的 欠驱动模式，自由度为 11 个自由度，三代灵巧手自由度大幅提升。 2） 宇树机器人：宇树机器人是国内人形机器人代表之一，从目前视频开看，机器人具有较好 的平衡性，运控能力很强，灵巧手相比特斯拉 Optimus 有较大进步空间。参考钛媒体 AGI 消息，宇树科技近期全新建立了自研“灵巧手”项目，目前已广泛招聘 AI 算法工程师、 机电全栈工程师、机械工程师等职位，需要包括嵌入式机电系统软件的开发等要求，灵巧 手成为发展重点。

我们认为特拉斯目前 22 自由度灵巧手方案可能采用腱绳驱动方案，采用行星齿轮箱+丝杠 +腱绳设计。参考韩运峥《空间五指灵巧手控制系统设计》，腱绳驱动的原理如下图所示， 电机和滚珠丝杠外置于手臂中，电机通过减速箱带动滚珠丝杠，电机轴的转动被转化为丝 杠螺母的平移运动，丝杠螺母拉动腱绳，腱绳另一端连接到手指指骨上，拉动手指绕关节 轴旋转。由于手腕的俯仰和侧摆运动会扭动腱绳的位置和形状，消除手腕运动对腱绳的影 响，在腱绳外面套上硬质弹簧，类似自行车刹车线的原理。

传感器是灵巧手实现感知功能的核心环节。参考 Ziwei Xia et al《A review on sensory perception for dexterous robotic manipulation》，灵巧手传感器分为内部感知传感器 和外部感知传感器，而机器人灵巧手的感知分为三个等级分别为规划级（planning level）、控制级(control level)和学习级(learning level)感知。

机器人内部传感器可以用来反馈机器人内部情况，如位置和力/力矩。这两类传感器是机 器人灵巧手的不可或缺的部分，这是因为机器人在运作时候，不可避免存在误差，因此机 器人内部传感器可以使得机器人更好了解内部状态，从而实现精确的传动。

外部传感器包括近端传感器、触觉传感器和多模态传感器等。参考 Ziwei Xia et al《A review on sensory perception for dexterous robotic manipulation》，外部传感器是 机器人获取周围环境信息的必要组件。当面对未知的环境和物体时，外部传感器提供了足 够的安全性和可操作性。为了实现灵巧的操作，机器人手需要在预操作阶段靠近目标物体， 并在操作阶段用手形进行操作。近端传感器用于检测物体和机器人手之间的距离，当机器 人手接触物体时，触觉传感器用于提供关于物体的物理信息和接触力。

参考 Ziwei Xia et al《A review on sensory perception for dexterous robotic manipulation》，在早期阶段，触觉传感器研究的主要方向是压力和力的测量。此外，几 乎所有的机械手都将配备这些传感器。这类传感器通常安装在指尖，以测量多维力。这些 传感器的共同原理是压电效应，但这种类型的传感器可以检测力的方向，但对于检测接触 位置不是那么可靠，因此多阵列触觉传感器应用逐步增多。 电子皮肤应用有望加速落地。多阵列触觉传感器通常感知单模态信息，但只能感知力方面 信息，温度、纹理等其他信息不会被感知。因此，可以同时获得各种感知信息的多模态传 感器-电子皮肤应用有望在机器人上落地。

2.2 MEMS 传感器应用广泛，并购整合有望成为企业发展之路

传感器在机器人中应用广泛。机器人作为高度集成的机器，需要应用很多传感器，包括从光 学编码器、电流传感器到惯性传感器、摄像头以及激光雷达（LiDAR）等。

人形机器人对传感器需求量有望提升。我们认为人形机器人的加速落地，有望带动相关传感 器需求：1）与人类感官类似，人形机器人通过传感器获得周围环境信息，按照不同的设计需 求，可能有触觉、平衡、视觉、听觉、嗅觉和味觉等多种需求以适应不同工作环境；2）人形 机器人应用传感器较多，市场潜在空间大，量产后有望带动传感器需求。

MEMS 传感器在机器人中应用广泛。MEMS 传感器是一种集成了微型机械、电路、传感器及控制 器的复杂系统, 具备微米甚至纳米级尺寸, 在灵敏度、响应速度、尺寸和成本方面具有独特优 势。MEMS 传感器广泛应用于压力、温度、加速度、角速度、力、扭矩和流量等物理量的测量, 并在汽车、电子、工业自动化及机器人等领域发挥着重要作用。参考刘会聪等《基于 MEMS 传 感器的机器人感知技术研究现状与发展趋势》，在机器人上应用的 MEMS 传感器可以分为： 1） MEMS测距传感器：MEMS测距传感器利用微型机械结构受到的变形或振动感知测量目标物体 与传感器之间的距离变化, 提升机器人的空间感知能力, 广泛应用于机器人导航、避障、 精密操作及虚拟交互等场景。具体种类可以分为 MEMS 激光测距传感器 (如激光雷达)、 MEMS 超声波测距传感器、MEMS 红外测距传感器、MEMS 电容测距传感器等。 2） MEMS惯性传感器：MEMS惯性传感器通常由加速度计、陀螺仪和磁力计三种主要部件组成。 通过测量物体的加速度、角速度及磁场等物理量, 提供精确的运动和定位数据。具体种类 包括加速度计、陀螺仪、磁力计、惯性测量单元等。 3） MEMS 力/触觉传感器：力/触觉传感器作为机器人的重要组成部分, 能够为机器人与环境的 交互提供力/触觉测量和反馈信息。具体包括 MEMS 力/力矩传感器、MEMS 触觉传感器等。 4） MEMS 嗅觉传感器：嗅觉感知作为一种新兴的感知模式, 通过模拟生物体的嗅觉功能, 分辨 常见气味/气体, 实现特定气体浓度检测以及主动且动态地定位气味或气体源。

传感器细分众多，并购有望成为传感器公司发展之路。传感器种类复杂，壁垒高，但下游应 用需求种类多，如机器人不仅需要力/力矩传感器，也需要位置、触觉、位置等各类传感器。 因此我们认为若通过独立研发模式，时间成本相对较高，难以获得规模收益，相反通过并购等 方式可以实现下游客户复用，快速实现融合发展。

华培动力：并购+自主研发方式布局多种传感器，机器人传感器有望实现突破。 华培动力深耕传感器业务多年，客户覆盖多家整车厂。华培动力布局传感器多年，通过控股 子公司盛迈克、盛邦、盛美芯，覆盖主要产品涵盖全压力量程范围的压力传感器、速度位置传 感器、温度传感器、尿素品质传感器等多品类传感器及部分核心芯片。客户涵盖一汽解放、中 国重汽、陕汽、三一重工等商用车及工程机械整机厂，潍柴动力、康明斯、博世、玉柴、锡柴、 云内、常柴等国内外主流发动机厂商。乘用车方面，公司已经拿到比亚迪和小米的供应商代码， 部分头部主机厂也在技术交流中。

切入机器人传感器赛道，部分核心芯片自制。华培动力是国内少数自产力传感芯片的公司， 可以和公司的力传感器高度拟合，在成本方面具有较大优势，同时公司下属芯片公司与传感器 部门高度协同，具有领先的设计和成本优势。在人形机器人方面，公司将利用多年深耕汽车传 感器业务的优势，切入机器人传感器赛道，通过并购+自主研发等方式布局磁编码器、MEMS 压 力传感器、六维力矩传感器等多款传感器，部分产品将逐步送样各人形机器人企业。此外，公 司有望深度介入机器人运控领域，将自身感知技术优势与机器人研发团队深度合作，参与人形 机器人的整体设计，将公司的技术融入到机器人控制系统中，实现机器人运动控制的优化升级。

编辑：火腿肠