当前人形机器人本体企业的设计方案及供应链尚未最终确定，但共性的关键技术模块已经清晰。开源证券研究所研报系统梳理了人形机器人的四大共性关键技术模块：智能决策技术（芯片+算法）、运动控制技术（执行器+丝杠+减速器+灵巧手+小脑/运控）、环境感知技术（视觉+触觉+听觉传感器）、能源管理技术（电池+线束+连接器）。本文基于开源证券研报，深入分析人形机器人共性关键技术的内涵、价值与投资机会。
共性关键技术的核心特征
当前阶段，各本体企业人形机器人设计方案及供应链仍未最终确定，国产机器人的供应链仍存在不确定性。因此，相较于猜测供应链具体客户，更应聚集确定性更高的共性关键技术及核心环节。
共性关键技术具备三个特征：一是在不同方案下都要使用，不受某一家本体企业设计方案变更的影响；二是符合产业发展趋势，可以持续优化但不会被替代；三是具备卡位优势的企业有望进入多家下游客户，享有更广阔的市场空间。这四大技术模块构成人形机器人的“感知-决策-行动-能源”闭环。
智能决策技术——芯片与算法
智能决策技术通过机器学习、深度学习、神经网络等人工智能技术，使机器人能够根据情景和任务要求自主决策和判断。核心组成包括：基带芯片、AI芯片、存储器等硬件，以及机器学习、深度学习、神经网络等算法。
智能决策是人形机器人区别于传统工业机器人的核心差异。传统工业机器人执行预设程序，人形机器人需要理解复杂环境、自主规划动作。随着大模型技术（如Figure Helix、智元启元大模型）的成熟，智能决策能力正在从“特定任务”向“通用泛化”演进。具备芯片设计能力和算法积累的企业将受益于这一趋势。
运动控制技术——执行器、传动部件与灵巧手
运动控制技术通过使用各种传感器和算法对机器人进行姿态控制、步态规划和平衡控制，核心是对关节的控制（角度、力、速度），难点是保持动态平衡、行走跳跃奔跑、手部抓取等。这一模块包含最多细分环节：
执行器：驱动关节运动的核心部件，包括电机、减速器、丝杠、编码器、扭矩传感器。灵巧手：实现精细操作的末端执行器，包括微型电机、微型丝杠及减速箱、弹簧等。小脑/运控：控制器、驱动器、IMU（惯性测量单元），负责实时计算和调控运动参数。
运动控制技术是人形机器人最具价值的环节之一。以特斯拉Optimus为例，全身40个以上执行器，单台价值量数万元。丝杠（行星滚柱丝杠）和减速器（谐波/行星）是传动部件中的高壁垒环节，具备精密加工能力的企业享有卡位优势。
环境感知技术——视觉、触觉与听觉
环境感知技术通过传感器等设备获取外部信息，包括：视觉感知（摄像头、激光雷达等）、触觉感知（力/力矩传感器、触觉传感器、温度传感器）、听觉感知（声学传感器）。
环境感知是人形机器人实现“具身智能”的基础。与工业机器人在结构化环境中运行不同，人形机器人需要在非结构化家庭、工厂、户外环境中感知和理解复杂场景。多模态融合感知（视觉+触觉+听觉）是技术发展方向。力/力矩传感器和触觉传感器是壁垒较高且国产化率较低的环节。
能源管理技术——电池、线束与连接器
能源管理技术涉及如何高效地为机器人提供动力，包括电池供电、电力传输、能源管理系统等。核心组成包括电池（高能量密度、高倍率）、线束、连接器等。
人形机器人续航是商业化的重要瓶颈。当前人形机器人续航普遍在2-4小时，随着算力提升和动作复杂度增加，功耗将持续上升。高能量密度电池（固态电池、锂金属电池）和轻量化线束连接器是技术升级方向。
表3：人形机器人共性关键技术模块与核心环节| 技术模块 | 实现功能 | 核心组成 |
|---|
| 智能决策技术 | 自主决策和判断 | 芯片（基带/AI/存储器）、算法（机器学习/深度学习/神经网络） |
| 运动控制技术 | 姿态控制、步态规划、平衡控制 | 执行器、丝杠、减速器、编码器、灵巧手、小脑/运控（控制器/驱动器/IMU） |
| 环境感知技术 | 获取外部信息 | 视觉（摄像头/激光雷达）、触觉（力/力矩传感器/触觉传感器）、听觉（声学传感器） |
| 能源管理技术 | 高效提供动力 | 电池、线束、连接器 |
