2025年汽车行业2026年度投资策略：同源性优势明显，机器人打开车企成长空间

汽车供应链是人形机器人发展天然土壤

算法端：自动驾驶和机器人实现交汇

算法端我们看到汽车和机器人的技术路线日渐相似，基本收敛为，多模态的大型神经网络（被一些玩家称为世界模型），以 及VLA模型、以及包含系统1系统2的大型神经网络。我们看到特斯拉在最新的演讲中也提到，其采用多模态的大模型，并同 时具有系统1和系统2的快慢思考能力，基本印证了行业的发展方向。

仿真端：自动驾驶和机器人高度复用

自动驾驶领域，通过生成式算法构建虚拟环境来为模型训练增加稀缺的长尾场景以及进行测试验证、强化学习训练已经成为 行业共识；在机器人领域，同样的技术被广泛应用于机器人的训练，甚至成为当前如机器狗等形态机器人训练的主要方式。

电子电气架构和热管理端：两大领域有诸多场景值的借鉴

电子电气架构：目前汽车行业基本形成域集中式电子电气架构，并逐步向中央计算平台演进；由于汽车执行器的种类非常多， 因此不同领域通常通过一个域控制器来管理；机器人系统通常包含GPU以及MCU、CPU等，用来实现语音交互、语义理解、动 作执行等。 热管理方面：也十分相似，机器人领域的散热是制约其能力的重要内容，汽车领域的经验或许能够借鉴。

供应链复用：汽零与机器人零部件高度协同

人形机器人涉及多种精密零部件，如决定运动性能与可靠性的旋转/直线执行器、灵巧手等三大执行器，以及丝杠、减速器、 电机、传感器、轴承、编码器/控制器/芯片等高壁垒、高精度零部件。同时由于零部件种类繁多，产业链较长，而我国拥有 完善供应链和量产能力，在量产阶段具备优势，全球产业普遍选择在中国布局供应链。

汽车零部件企业具备“规模降本+质量管控”的体系化优势，零部件企业前瞻布局机器人产业。汽车与机器人行业存在众多 共同的供应商，这意味着汽车产业的部分供应链可以直接应用于人形机器人的开发，由技术同源性驱动产业协同创新。

凭借强大的研发实力、制造能力以及丰富的量产经验，车企在人形机器人的研发和制造过程中具有显著的先发优势。汽车 零部件企业具备精密加工设备的规模化应用经验，可快速实现机器人零部件研发制造迭代；同时车企布局人形机器人时， 具有稳固且成熟的合作纽带的汽车零部件企业有望优先受益，相关零部件企业有望切入新赛道实现二次增长。

汽车产业历经数十年发展，已形成成熟的供应链体系和大规模量产能力。汽车与机器人共享超过50%的供应链资源，尤其 在传感器、芯片、动力系统等核心领域高度重合。车端成熟的属地化与规模化制造能力直接支撑机器人降本与量产，推动 零部件企业从“零件级”走向“系统级”。激光雷达、传感器、动力电池、高强度轻量化材料等已在汽车企业大规模批量 应用，高质量、低价格的零部件将快速、大幅度降低机器人生产成本。

应用场景协同：汽车工厂或为首批落地应用场景

工业机器人发展成熟，但可适配场景相对局限。工业机器人在焊接、喷涂等结构化场景中渗透率高，但功能单一、柔性差，无 法适应非标准化、动态变化的作业环境（如总装、故障排查），无法满足新能源汽车“多车型、小批量”的柔性生产需求，成 为自动化深化的瓶颈。

人形机器人成为柔性制造与协同作业的新载体。人形机器人的类人形态使其能直接使用人类工具、适应现有流水线，实现从 “固定工位”到“全流程灵活作业”的跨越，通过通用性+环境适应性，填补装配、检测、维护等非标环节的自动化空白。鉴 于此，人形机器人是车企实现全流程自动化闭环、构筑智能制造能力的核心抓手。

需求端刚性驱动：制造业“人口红利”消退，人形机器人成为对冲劳动力成本上行、保障稳定生产的有效选择。机器人直接替 代重复性劳动岗位，优化人力成本结构，提升产能利用率与资产周转率。  供给端高度适配：汽车产业作为高端制造标杆，其标准化、流程化的产线为机器人提供天然的渗透土壤。机器人在焊接、喷涂 等关键环节超越人工极限，降低作业风险。 产业升级牵引：新能源汽车竞争深化，倒逼车企通过自动化升级追求极致生产效率与产品一致性，构筑成本与品控优势。机器 人赋能汽车现代化产业制造，适应新能源汽车“多车型、小批量”的定制化生产趋势。

特斯拉引领，车企积极布局人形机器人领域

特斯拉：V3软硬件双线突破，百万台Optimus产线即将建设

四年迭代至第三代，进入“精细化+拟人化”阶段：自2021年8月AI Day提出概念至2025Q3业绩电话会确定量产时间轴， Optimus从概念机→原型→Gen1→Gen2→第三代灵巧手方案→金色2.5→V3，硬件成熟度与运动/精细操作能力持续提升。

（1）软件方面，用于端侧推理的AI5是前一代性能的40倍，将大幅 提升V3的“大脑”性能。马斯克表示，FSD的AI技术可以被迁移到 Optimus上，Grok也将用于Optimus的语音识别功能； （2）硬件方面，V3的灵巧手设计方案为单手22-DoF，手部执行器 被后置到前臂上（如右图所示），这是仿生人类的手，因为控制人 类手部的肌肉主要位于前臂，所以选择将机器人的灵巧手和前臂结 合。V3的每条手臂大约会有26个执行器，使得其与人类的灵活程 度相当。

北京时间10月23日，马斯克在特斯拉25Q3业绩交流会上又一次更新了对于Optimus V3生产规划的预期： ①预计在2026Q1（2/3月）将展示V3的量产意图原型； ②将建造一条百万台的Optimus生产线，希望在2026年年底开始生产。由于其中近万零部件均是新开发的，产能爬坡将会耗 费较长时间； ③终局来看，Optimus V4将会生产1000万台，V5可能会生产5000万到1亿台。 V3版本的定型时点较上次年中指引推迟了3个月，量产时点更是推迟了近1年，但这也是特斯拉首次明确地在官方文件上写明 机器人业务的预期进展。

国内车企布局1：自研/合作开发机器人，逐步掌握“技术密码”

(1)自研：利用汽车自动驾驶、三电等的技术积累，自研机器人产品。如小鹏Iron利用智驾同源图灵AI芯片、端到端大模型等技术。 (2)合作：与具备丰富机器人软硬件研发经验的公司合作，实现快速发展。如奇瑞与AI公司Aimoga合作研发人形机器人Mornine。

国内车企布局2：战略投资优秀机器人公司，兼顾技术领先性与投资经济性

(1)快速掌握相关领先技术：对于部分布局较晚或AI能力相对薄弱的车企而言， 战略投资机器人公司有望快速掌握相关技术。 (2)资本运作实现轻量化布局：相比全自研，战略投资或许是投入产出比更高的举措之一。如上汽投资团队曾表示，投资智元机 器人比自建产线快18个月，还能规避30%的技术风险。 (3)利用供应链优势推动量产及降本：车企具备强大的制造能力、零部件供应链系统，能迅速整合产业链资源以推动机器人产品 实现量产，并借助其规模优势推动降本、加速机器人产品普及。

国内车企布局3：生产、销售等领域多元化部署，反哺汽车主业

(1)生产端替代对人依赖度较高的工作、推动降本：车身质检等需要灵活性和精细动作控制的领域，重复度高、价值低，但对人的依 赖性很强。考虑到当前人工成本不断上涨，人形机器人有较大利用价值。 (2)销售端充当导购员、提升顾客体验：随着机器人的人机交互能力实现大幅提升，可在销售端提供咨询解答、产品介绍等服务。 (3)实现数据孪生、提升智能化水平：机器人在汽车生产、销售端通过实时数据搜集，帮助车企进行数据化分析，提升运营效率。

车企估值体系有望向科技公司迈进

特斯拉复用汽车技术栈，构建机器人业务坚实地基

硬件与供应链：利用其在电力电子/半导体、传感器和计算单元等方面的专业知识和采购规模，保证供应链安全与降本。FSD 芯片。软件与AI：能够复用其在自动驾驶（FSD）领域积累的导航相关AI软件算法和训练能力。特斯拉机器人直接利用了FSD成熟 且强大的数据处理管线，Optimus的数据收集、处理和虚拟测试，都可以复用为FSD投入巨资建成的基础设施。 规模化制造：运用其在全球超级工厂积累的大批量、高效率的制造经验，实现机器人的大规模生产。 数据飞轮：特斯拉遍布全球的工厂本身就是收集训练数据、进行机器人迭代和验证的理想试验场。

小鹏汽车全产业链布局人形机器人，构成独特生态

硬件架构：机器人的EEA架构直接脱胎于小鹏汽车的X-EEA平台。 三电系统：机器人关节电机借鉴小鹏汽车的800V碳化硅电驱系统，例如第四代机器人IRON的行走电机采用与小鹏P7同源的 同轴电驱技术，实现技术转化。 热管理系统：可复用X-HP智能热管理技术，通过液冷循环系统实现关节模组的精准温控，确保长时间高负载运行的可靠性。 芯片：自研图灵芯片，为AI搭模型定制，机器人与汽车均可使用图灵AI芯片。 AI算法的同源：机器人直接使用与小鹏汽车相同的BEV+Transformer架构，将自动驾驶中的环境感知能力（如识别交通标志、 预测障碍物）迁移至工业场景。

整车企业估值向科技公司转变

当前车企在芯片、自动驾驶算法、AI原生操作系统等技术领域全面布局AI，同时在供应链、渠道、产品定义等方面具有较 强的积累。面向具身智能的海量市场，车企具有较为全面的优势，尤其是算法层面智驾和机器人日益走向殊途同归，未来 车企有望在该领域占据一席之地。

车企的定价逻辑有望从传统制造业的“销量/份额驱动的PE/PS”迁移到“科技公司式的现金流折现+分部估值”框架。 2025 年9月，马斯克在X平台上表示，人形机器人可能会占公司未来价值的80%。人形机器人市场空间广阔，根据亿欧智库测算， 2040年中国人形机器人市场规模有望接近3万亿元，而机器人业务软件收费模式也有望取代一次性消费的买断模式，使深 度布局机器人的整车厂实现商业模式的转变。

报告节选：

编辑：火腿肠