（来源：丁健周天昊杨安东 德邦证券研究）
KEY POINT
投资要点
具身智能“百家争鸣”，但行业尚未形成成熟估值分析框架。根据IDC，具身智能2025年全球市场规模仅约30亿元，远期理论市场空间可达百万亿元级别。产业内部当前处于“百家争鸣”阶段，但是对估值缺乏系统性的范式思考。本篇报告尝试从智能手机演变规律切入，推演具身智能行业的发展路径，尝试搭建适配行业的估值分析框架。
具身智能当前行业仍处于商业化起步阶段，三条主流商业化路径并驾齐驱。具身智能科研及商演方案凭借标准化本体与高动态运动能力率先实现稳定现金流；工业劳动力方案聚焦汽车、3C等高附加值场景，由工位试点逐步走向产线标准化复制，是产业潜在的中期放量核心；To C赛道以轻量化智能家居硬件和仿生情绪交互为两大切入点，渐进迭代升级家庭具身智能平台，家庭赛道远期空间广阔，但非结构化居家环境适配难度大，商业化节奏偏慢。我们认为，具身智能商业化落地将遵循逐层推进逻辑，先落地科研商演，再拓展轻型商用、标准化工业工位与半开放服务场景，最终实现通用家庭终端普及。伴随全场景落地进程持续推进，头部企业有望跳出单一赛道布局，着力打造贯通工业、商业、家庭且联动开发者生态的通用物理世界AI终端。
对照手机产业演进，当前具身智能对标功能机早期。回顾手机产业演进脉络，行业发展大致历经四大核心阶段：独立硬件分散、多功能叠加、系统平台重构、全场景生态爆发。当前，具身智能行业正处于“功能分散、场景分散”的功能机前期阶段——基础能力尚未实现标准化，各厂商在本体形态、传感器方案、控制系统和模型架构上尚未形成共识，仍处于多场景并行验证和数据积累的早期阶段。黑莓与iPhone的历史经验表明，单一B端专用终端较难构筑长期壁垒，映射具身产业，当前行业多数企业优先深耕工业场景，但单一场景专用机器人存在通用能力不足的短板。我们认为，具备跨场景感知、运动、任务规划能力的通用型机器人平台未来有望打通B端工业与C端家庭市场，实现双向场景渗透。展望终局，行业有望形成类似iOS的软硬一体化阵营与类似Android的开放式生态阵营，产业价值或将从硬件销售逐步向软件订阅、技能复用、数据资产转移等高附加值业务转移。
我们认为“软件+硬件”分部估值可能是全球具身智能合理估值范式。按照软件+硬件分部估值方法，设定如下核心假设：①2035年全球人形机器人年销量500万台，累计保有量达1,500万台；②中性预测情境下，软件订阅服务的渗透率为50%；③全球龙头厂商占据20%市场份额。我们测算，在中性假设下，2035年该龙头企业的硬件业务对应市值约2,000亿元，软件业务对应市值约2,700亿元，合计目标总市值为4,700亿元。若以7%的综合折现率折算至2026年，其对应的理论市值约为2,556亿元。
风险提示：具身智能行业发展不及预期；软件模式无法成熟和盈利；行业竞争加剧；政策与监管不确定性风险。
正 文
具身智能：现阶段商业模式多路径发散为主要特征
1.1.具身智能定义：AI迈向物理世界的范式跃升
从定义上看，具身智能是集合人工智能(AI)、物理载体(Physical)、多模态感知 (Perception)与自主交互(Interaction)的综合智能体。其能够通过“感知-理解-决策-行动-反馈”的完整闭环，在与物理世界的持续交互中迭代优化自身能力。从全球视角来看，其发展进程可分为萌芽探索、功能发展与通用具身智能三大阶段。
1）萌芽探索（1960-2010）：早期人形机器人以模仿人类动作为核心目标，日本早稻田大学的WABOT系列率先实现双足行走，本田ASIMO通过预编程动作完成端茶、跑步等任务。这一阶段的机器人依赖固定程序，缺乏环境感知能力。
2）功能发展（2010-至今）：人形机器人以场景化验证与单点任务验证为主。随着运动控制、感知硬件、灵巧操作和AI算法持续进步，人形机器人逐步走向真实场景试点，能力发展重心从本体运动延伸至感知交互与任务执行。近年来，行业开始围绕工业、物流、商业服务等结构化场景，验证搬运、分拣、巡检、接待等单点任务，但目前仍以场景适配和功能开发为主。
3）通用具身智能（未来远期）：人形机器人以跨场景泛化与自主任务执行为目标。随着多模态大模型、VLA模型、世界模型和机器人本体工程技术的成熟，机器人有望在非结构化环境中自主理解任务、拆解步骤并完成物理执行，从单点工具逐步走向通用平台。
1.2.全球具身智能市场：远期空间有望达百万亿级，当前尚处起步期
远期看，全球具身智能市场空间有望突破百万亿级别。1）销量参考：我们认为，人形机器人为代表的具身智能行业有望逐步突破单一的“工业设备”属性局限，演变为类似于智能手机，具备高频刚需属性的消费级智能物理终端。复盘手机产业，据Strategy Analytics统计，全球手机年销量从1983年的不足10万部到1997年的1亿部，至2006年突破10亿部，或许说明一旦通用终端属性确立，硬件出货量具备从早期小规模导入走向十亿级年销量的可能。因此，人形机器人的远期销量端或可以参考目前全球每年智能手机销售量10亿台量级。2）价格参考：由于人形机器人复杂的硬件机械结构、高能量密度动力系统及多维关节配置，我们认为，其成本及市场售价在较长周期内可以参考新能源汽车单价，因此，我们将远期理论价格假设在10-20万元/台。基于以上量价参考推算，未来全球具身智能产业如果进入到类似于目前智能手机的发展阶段，理论市场空间有望达到100-200万亿元。
人形机器人当前实际市场规模约30亿元，产业仍处早期导入阶段。目前，全球人形机器人产业整体仍处于小规模量产、早期示范应用及技术探索的导入阶段。受制于生产成本高企以及柔性工程化壁垒尚未完全攻克，当前的实际出货量与商业化销售额体量相对有限。根据IDC统计，2025年全球人形机器人出货量约为1.8万台，对应市场销售额约4.4亿美元；应用场景主要集中在科研教学、展会演示以及少数先进制造企业（如汽车总装产线）的试点探索中。
1.3.现阶段具身智能商业模式：聚焦闭环场景，呈现多路径发散特征
当前人形机器人仍处于商业化早期，行业尚未形成单一主导路径。基于各企业在产品定位、目标群体及渠道资源上的差异，我们将其商业模式归纳为三类典型路径：
一是科研教育与商演展示模式，依托低成本、标准化的本体和高动态运动能力，率先在科研、商演等场景变现，如宇树科技。
二是工业劳动力替代模式，围绕汽车、3C、物流、仓储等高附加值场景推进工位级验证，如优必选、Figure AI、特斯拉Optimus。
三是To C消费级探索模式，围绕家庭服务与情绪交互两类需求展开。一类以卧安机器人为代表，从后装式智能家居切入真实家庭，逐步向家庭具身智能平台升级；另一类则以首形科技、优必选优世界为代表，则从仿生表情、对话交互切入，探索AI角色实体化，意图通过陪伴交互和内容/IP消费构建新型付费场景。
1.3.1.科研教育与商演展示：以高动态运动能力完成场景变现（宇树科技）
宇树科技是当前科研和商演赛道进展较快的代表。其主要商业模式可拆解为两类场景：科研教育方向主要体现为开发工具属性。高校及科研院所采购机器人本体，用于运动控制、强化学习、多模态交互等算法的研发验证。商演场景中，依托机器人优异的动作执行精度与多机协同能力，产品视觉展示效果突出，广泛适配晚会演艺、文旅展出、品牌营销等场景，实现品牌传播价值。
该模式的优势在于场景摩擦低、产品标准化程度高、交付流程相对简单，适配行业早期市场教育与现金流验证需求。根据公司招股书，宇树科技2025年营收17亿元，扣非归母净利润5.9亿元，2025年1-9月，科研及商演场景收入占比达83%，验证科研及商演需求已形成稳定、可规模化的创收能力。
1.3.2.工业劳动力解决方案：从工位级验证走向标准化复制（优必选、Figure AI、Optimus）
工业场景有望成为人形机器人较早实现规模化商业落地的赛道，但当前仍处于验证期。B端场景（工业、物流、3C、商超等）作业边界清晰、落地难度适中、ROI可量化，且能够持续回流真实工况数据，是人形机器人现阶段实现落地应用、打磨迭代产品的优选赛道。其中，汽车制造拥有标准化程度较高的装配环境，工位节拍固定、自动化设备接受度高、单厂采购规模可达数十至上百台，已成为ToB厂商优先切入的核心场景。现阶段，下游客户需求正从技术展示逐渐转向稳定作业、降本增效与可持续落地交付。
①优必选：聚焦工业实训场景，从试点验证走向工位应用
优必选是国内较早推动人形机器人进入真实工业场景的代表企业，公司以Walker S系列为核心产品，面向汽车制造、3C、物流、半导体、航空制造等高端制造场景推进人形机器人落地。具体落地模式上，公司采用与车企/工厂深度绑定的合作方式：客户提供产线场地与工艺数据，优必选派驻工程师驻场实训，实现机器人与AGV、MES系统的跨设备协同作业。目前Walker S系列已进入比亚迪、蔚来、吉利、富士康、一汽大众等头部企业产线，依托真实工况数据持续迭代视觉感知、自适应抓取与协同控制算法，形成“场景实训—数据回流—产品迭代”的工业数据闭环。
量产方面，2025年Walker S2实现千台下线、交付超500台，规划2026年冲刺万台产能。公司商业模式不局限于单台机器人硬件销售，同步配套管理平台、数据平台、二次开发 SDK、预训练模型整套工具，并提供基于产线实景采集数据持续训练迭代的配套服务，围绕制造业降本增效刚需，搭建可持续商业化落地路径。公司客户已延伸至德州仪器、空客等半导体与航空制造领域，说明Walker S2正从国内汽车工厂走向更高端制造场景。
②Figure AI：以宝马标杆工厂为支点，打造可规模部署的AI劳动力系统
Figure AI致力于打造“重构工业劳动力”的整体解决方案，聚焦工业场景落地迭代。旗下Figure 02人形机器人落地宝马美国斯帕坦堡整车厂，截至2025年11月，Figure 02在车身车间完成11个月常态化量产作业，累计装填9万件钣金件、参与生产3万+辆宝马X3车型；公司基于Figure 02产线实测数据迭代硬件与算法，优化安全性、操作灵活性和交互能力，推出新一代机器人Figure 03，将在宝马工厂物流环节承接零部件搬运、仓储分拣、物料排序等高强度重复性作业。公司依托自有BotQ工厂快速爬坡量产，截至2026年5月，生产速率已从“日产1台”提升至“时产1台”，已累计交付超350台Figure 03。
Figure AI依托全栈自研、Helix“视觉-语言-动作”模型、工业现场数据回流形成垂直整合的完整具身智能体系，搭配BotQ制造体系实现规模化生产。Helix VLA具身模型可依托视觉、触觉多模态感知理解自然语言指令，适配工厂动态物料与多变工位，提升产线作业效率。我们认为，公司率先在汽车制造、仓储物流等工业场景落地部署，通过持续的数据和技术迭代，Figure机器人有望向更广泛的物理AI劳动力拓展。
③特斯拉Optimus：自有工厂迭代，长期指向物理世界AI终端
Optimus作为特斯拉开发的人形机器人，以“内部验证优先、外部商用延后”为落地策略，并依托其独特的“现实世界AI”“机电工程能力”和“规模化制造能力”打造而成。根据特斯拉工程副总裁Lars Moravy，公司核心壁垒源自汽车业务沉淀的成熟大规模制造体系——供应链管理、自动化设备、生产节拍控制等能力可直接复用至机器人业务。技术层面，Optimus还和 FSD打通全套仿真训练体系，共享数据管线、仿真系统、训练方法与硬件平台，依托持续收敛的一体化技术架构，二者将共同搭建面向人形机器人与自动驾驶的通用AI操作系统。
Optimus人形机器人加速迈向量产。据新浪财经，特斯拉首条Optimus机器人核心产线设备已运抵弗里蒙特工厂；后续还有40条子生产线搭建，包含执行器、躯干、电池、四肢等，集群化量产布局成型。产能规划上，公司打造两大工厂承接不同阶段的量产与商业化需求，弗里蒙特工厂规划年产能100万台，德州超级工厂规划千万级远期产能。
1.3.3.To C场景：从生活服务到情绪交互，寻找高频消费入口（卧安机器人、首形科技、优必选）
家庭场景被视为具身智能规模普及的终极赛道，当前受非标环境泛化难度高、硬件成本高、用户体验阈值高等约束，通用人形机器人尚不具备落地条件。因此消费级具身智能普遍采取 “轻量化入口先行、能力逐步迭代升级” 的渐进式商业化路线，目前已分化出两大切入方向：一类以物理执行需求为锚，从家庭高频交互点位切入，逐步向家务服务延伸，如卧安机器人；一类以情绪价值需求为锚，从仿生交互、IP陪伴切入，探索实体AI的消费属性，如首形科技、优必选。二者共同构成消费级具身智能的早期商业化探索。
①卧安机器人：自下而上切入家庭场景，先占领家庭物理交互点，再向家庭具身智能平台升级
家庭场景长期空间大，但住宅场景非标、任务碎片化，用户对安装门槛、价格、安全、隐私和体验要求较高。公司选择从SwitchBot等低门槛后装硬件切入，把家庭中的开关、窗帘、门锁、清洁、传感等高频物理交互点机器人化，用免改造、低成本、低学习门槛的硬件适配存量住宅。2025年，公司实现收入9亿元，业务覆盖90多个国家和地区，已形成较好的海外家庭用户入口和设备连接基础。
从产品布局看，卧安搭建了“一脑多形”式的家庭机器人产品矩阵，整套体系以自研OneModel模型为核心，产品分为两层布局，第一层是轻量化增强型执行硬件，包含手指执行器、窗帘驱动、智能门锁、地面清洁设备等标准化小件，作为公司基础现金流来源，同时持续积累海量居家交互数据、沉淀用户入口；第二层是面向高附加值细分场景的专用机器人，覆盖三类需求，Acemate AI网球机器人主打运动陪练场景、Kata Friends聚焦情感陪伴交互、Onero H1人形机器人负责全屋家务操作。依托“一脑多形”架构，不同形态机器人可共享感知、定位、规划和控制能力，推动公司从智能家居硬件厂商逐步向家庭具身智能系统平台升级。
②首形科技：以极致仿生人脸切入多模态情绪交互场景
首形科技定位具身智能中的仿生交互机器人公司，核心切入点是To C场景下的情绪交互与角色化陪伴。公司跳出“替代劳动力”的叙事，选择从仿生人脸和表情交互切入，整合面部微动作、眼神交流、语音唇形同步、多模态情绪理解等能力，将传统屏幕AI转化为具备外观、人设、情绪反馈和持续互动能力的实体角色。创始人胡宇航认为，C端用户买单的不只是功能效率，未来五年人形机器人更可观的商业化机会在于情绪化、服务化的交互场景。以情绪价值、陪伴价值为核心卖点，构成了首形区别于传统生产力工具型机器人的产品逻辑。
首形科技围绕仿生载体+情绪交互+角色内容构建起产品矩阵。Elf、Origin、Mecha、Mimetic四类产品线分别对应艺术化/IP化仿生形象、桌面级仿生交互、科幻机甲审美和高精度人物复刻方向。商业化节奏上，由于C端短期难以大规模放量，公司优先考虑落地B端。公司现阶段优先通过线下展演租赁、人脸硬件模块对外售卖的模式，完成早期营收兑现与交互场景的数据沉淀。后续有望在桌面陪伴、情绪支持、学习陪伴等高情绪价值赛道逐步落地。
③优必选优世界（UWORLD U1）：迈向C端情感陪伴场景
2026年6月30日，优必选正式发布优世界全尺寸超仿生人形机器人产品系列，定位为家庭情感陪伴机器人，U1系列包括Lite（定价11.98万元）、Pro（定价16.98万元）、Ultra（男版定价99万元、女版定价88万元），根据和讯网，截至发布会U1全渠道预订单突破13361台，成为全球唯一具备规模化量产能力的全尺寸超放生人形机器人，并力争2026年交付首批订单。
Ultra版本全身拥有88个自由度（24个主动自由度+64个被动自由度），具备全身超仿生肉感皮肤和多维柔性电子皮肤，33轴面部肌腱网络使得面部自然微表情超30个，情感表达准确率达到90%，同时搭载行业首创针对“长期陪伴”的Resonance-LM情感大模型。
1.3.4.商业模式横向对比：场景需求差异驱动商业路径分化
三类商业模式的核心差异，可以从客户付费逻辑、技术投入重心和业绩贡献三个维度来观察。
从客户付费逻辑看，科研商演客户为开发平台和传播效果付费，看重价格、动作表现、演示稳定性和交付速度；工业客户为可量化ROI的劳动力付费，关注成功率、运行稳定性、安全协作和售后响应；To C用户为持续使用价值付费，包括家务自动化、陪伴互动、情绪体验。
从技术投入看，科研商演模式侧重本体工程与运动控制，核心是把机器人做便宜、做灵活；工业场景侧重任务模型和工位适配，让机器人在产线里稳定跑起来，靠数据闭环持续提升能力；To C更重产品定义、自然交互和场景理解，通过家庭服务、仿生交互建立用户关系，逐步向平台演进。
从业绩贡献看，科研商演模式标准化程度高、交付链路短，宇树已率先实现规模化盈利，但市场天花板明确；工业场景客户价值高、远期空间大，但前期投入重、利润释放慢；消费级仍处早期，卧安靠家庭智能硬件验证了渠道基础，但当前ToC更多仍是入口和产品形态验证，距离通用家庭机器人规模放量相对遥远。
整体来看，三类模式并非截然分割，具有通用能力的ToB方案可能渗透至消费场景，ToC产品亦有机会延伸至ToB市场。随着行业从样机展示走向真实部署，竞争将逐步分层：硬件遵循规模效应，“脑”和数据则遵循飞轮效应，即覆盖新场景的边际成本递减，底层通用智能将高度集中，行业或将走向强者恒强的竞争态势。
在此背景下，我们判断商业模式的关键在于不同路径能否形成有效闭环——科研商演验证硬件工程和现金流，工业ToB验证作业能力、构建数据闭环，ToC验证用户粘性和交互频次。短期看，行业价值主要体现在出货量和场景落地；中期看，竞争或将转向数据闭环、任务模型和跨场景交付能力。
参考智能手机演进规律，理解具身智能商业化路径
2.1.智能手机产业演化路径提供借鉴意义
2.1.1.从分散硬件到通用平台：手机产业的演进
由于产业链重叠度高，市场常以新能源汽车类比人形机器人的产业化路径，但我们认为新能源汽车更适合解释硬件制造、供应链降本，其产品标准化、硬件属性突出，软件生态权重较低。
我们认为，人形机器人面对的碎片化场景、多任务泛化需求和非标物理环境，与智能手机从功能分化走向系统整合的演进路径更相似。因此，我们选择以手机的产业演化作为参照，以锚定人形机器人从单点工具走向通用平台的可能轨迹。
在智能手机成熟之前，用户的移动化需求被拆分在不同的独立硬件中。1974年摩托罗拉推出商用寻呼机Pageboy I，实现单向通信；1979年索尼Walkman问世，定义了随身听产品品类；1983年摩托罗拉DynaTAC 8000X上市，实现随时随地主动拨打电话；1993年苹果公司发布Newton MessagePad，主要用于管理联系人、日程和笔记；1998年韩国Saehan公司推出首款MP3播放器，拉开数字便携音频序幕。这一阶段，通信、音乐、办公等功能由不同设备各自承担，每个硬件解决一个相对单一的任务。这些设备不完全属于手机产业，但构成了智能手机后来吸收的功能来源。
我们认为，手机的集成进程大致可划分为四个阶段：
第一阶段，通信能力标准化（1980s-1990s初）。手机完成移动通信通话核心能力的标准化、大众化。以摩托罗拉 DynaTAC、诺基亚1011等机型为代表，移动便携通话逐步普及，短信、通讯录等基础系统功能完成内置落地，此阶段设备核心属性为专用通信工具，尚不具备通用计算能力。
第二阶段：多硬件功能叠加期（1990s末–2000s中期）。手机逐步吸纳相机、MP3、PDA、掌上游戏、商务邮件等独立硬件的单点能力，衍生出拍照手机、音乐手机、商务手机等细分品类。该阶段以厂商预装式功能堆砌为主，各功能体验相互割裂、系统调度能力弱、外部扩展性差，未形成统一开放平台。
第三阶段：系统平台重构期（2007–2009年）。2007年iPhone发布、2008年App Store上线，打破功能叠加的产品逻辑，手机从硬件终端升级为可迭代、可拓展的通用计算平台；同期Android开放生态成型。产业范式从单一厂商硬件创新，转向硬件+系统+开发者生态的产业级创新。
第四阶段：全场景生态爆发期（2010年–至今）。iPhone 4问世，以高清显示、移动影像、多任务处理为核心体验，配合全新工业设计，深刻影响了此后智能手机的产品逻辑。产业竞争从有无硬件功能转向系统体验、应用生态、场景覆盖的综合竞争，社交、导航、移动支付、短视频、本地生活、移动办公等全场景服务全面迁移至移动端，至此，手机从单一通信工具，升级为移动互联网时代最重要的通用入口。
2.1.2.iPhone VS黑莓：消费级有望实现对ToB市场的反向穿透
黑莓是功能机时代商务终端的标杆，凭借安全加密通信、实时邮件推送和BBM即时通讯，构筑了牢固的商务场景壁垒。2009年12月RIM仍以41.6%的份额位居美国智能手机平台第一，2010年12月仍占31.6%，说明黑莓并非在iPhone发布后立即溃败，而是在智能手机生态重构和更迭中逐步掉队。其核心问题在于，产品和系统长期围绕办公单点需求构建，影音娱乐、移动互联网和第三方应用生态等通用能力薄弱，且在BBM跨平台开放的战略选择上保守滞后，最终错失移动社交爆发的关键窗口期，在生态竞争中丧失主动权。
iPhone的崛起是通用平台对专用终端的降维打击。苹果依托多点触控革新移动交互体验、以iTunes沉淀的数字分发经验搭建App Store开发者生态，依靠海量应用持续拓展设备功能，快速占领了C端用户市场。2012年前后，BYOD模式普及，员工自带iPhone办公成为趋势，移动设备的采购决策权从公司IT部门转移到高管个人手中，Ingram Micro、VMware等分销商以BYOD方案替代黑莓采购，苹果由此反向切入B端，颠覆了原有企业设备采购格局。
映射至具身智能赛道，当前行业普遍以工业、物流等B端场景为切入点，依托可量化ROI快速推进商业化验证，但单一B端专用机器人存在场景固化、泛化能力弱的瓶颈。长期来看，具备通用感知、运动控制与任务规划能力的平台型产品有望打破场景边界，实现跨B/C场景渗透，复刻智能手机产业通用终端的成长路径。
2.2.具身智能发展阶段：仍处于能力验证与数据冷启动阶段
我们认为当前具身智能行业可以对标手机功能机前期：基础能力标准化尚未完成、零散单点功能并行验证的过渡阶段，通用一体化平台尚未成型。
首先，行业基础能力尚未标准化。手机产业在移动通信、操作系统、应用分发和硬件接口逐步成熟后，才进入生态爆发期。具身智能对应的“稳定移动、灵巧抓取、安全交互”等基础能力，尚未形成统一的技术标准和性能基准。目前这些能力仍在快速迭代，不同厂商在本体形态、传感器配置、执行器方案、控制系统和模型路线上尚未定型。
其次，当前行业仍处于多场景并行验证阶段。工业搬运、上下料、巡检、科研教育、展厅讲解、商演租赁、商超服务、家庭陪伴等场景均在探索，但尚未形成可规模化复制的主流赛道。大多数项目仍依赖具体客户、具体工况和现场调试，本质上仍是“一个项目适配一个场景”。
第三，具身智能的复杂度高于手机功能整合。手机主要解决信息交互，而具身智能需要在物理世界中完成移动、抓取、搬运、装配、清洁、整理、交互等真实动作。通用灵巧操作要求“手眼协同”、“力控调节”、“任务逻辑自主纠错”，需要视觉、触觉、运动、语言多模态深度融合，技术整合难度高于移动端。
第四，真实世界数据仍处于冷启动阶段。语言模型依托人类长期积累的文本数据，而具身模型所需的人类操作数据过去很少被系统记录。例如拧瓶盖时使用几个手指、施加多少扭矩、触觉反馈如何、失败后如何调整，这些操作模态长期缺乏结构化沉淀。对机器人而言，真实世界中的失败、纠错、重新规划和最终成功过程，都是训练通用操作能力的重要数据。
因此，我们认为，当前具身智能更类似于手机产业的功能机时代。硬件接口、软件系统、数据标准和应用生态尚未稳定。短期内，软硬件深度耦合仍是主导形态，模型能力必须通过本体结构、执行器、力控、运动控制和传感器系统转化为真实动作，纯软件化的“大脑公司”在现阶段较难独立完成商业闭环。
2.3.未来发展路径展望：从单一功能硬件到通用生态平台
我们预计，短期看，行业仍处于单点场景验证和操作数据积累阶段；中期看，数据积累的规模与模型迭代的效率，或将共同决定智能水平的上限；长期看，具身机器人有望从单任务设备走向通用物理AI平台：
第一阶段——单点场景验证：企业在单一场景中完成商业化验证，例如工业搬运、科研商演、展厅租赁等。
第二阶段——功能/技能集成：类似手机的功能叠加期。同一机器人本体开始承载多个相邻任务。从“只会搬箱子”到“会搬箱子、会扫码、会开门”，背后的关键是数据量级的跃升。
第三阶段——通用终端形成：随着运动控制、视觉感知和任务规划能力的成熟，机器人从“单任务设备”升级为“通用具身智能终端”。此时，行业或将出现类似iOS/Android的操作系统雏形，应用（技能）商店开始具备雏形。
第四阶段——生态变现：成熟机器人OS、标准化技能商店与开发者生态构建完成，行业竞争重心有望从硬件出货量转向系统标准、技能分发与数据资产。
展望产业终局，我们认为，人形机器人行业或有望形成类似智能手机的两类生态。
一类是类似苹果iOS的软硬件一体化阵营，企业掌握机器人本体、核心零部件、操作系统和AI模型，通过稳定的体验闭环获取高附加值利润。
另一类是类似Android的开放生态阵营，由底层系统、硬件厂商、零部件企业和开发者共同参与，形成多品牌、多场景的百花齐放格局。
回顾智能手机的历史，功能机时代的硬件出货规模，并未直接转化为智能机时代的平台主导权。映射到人形机器人赛道，当前各家厂商的硬件出货量是产业化早期的重要验证，但长期壁垒在于可跨场景、易集成的通用平台能力；能够定义机器人底层系统、标准化分发操作技能、搭建开发者生态的企业，并持续通过软件和模型升级拓展应用边界的企业，有望成长为平台型龙头。展望远期，人形机器人行业也有望从单一功能、单一场景走向集成，从“单点App”走向“通用平台”。
具身智能估值体系：硬件+软件分部估值
3.1.全球具身智能行业整体估值水平较高
我们统计了海外、港股、A股三大市场具身智能公司当前估值水平，得出以下结论：1）当前产业化能见度预计在10万台-100万台量级；2）行业尚未盈利，适合以PS作为估值参考；3）具身智能作为继PC、智能手机、新能源汽车之后的超级成长赛道，相关公司估值远高于其他行业；4）大模型公司对比本体制造公司具备更高溢价。
海外头部具身智能公司估值：基于累计销售规模能见度，按照20-25倍PS估值。根据特斯拉“万亿美元薪酬”计划，未来10年计划累计交付100万台人形机器人并对应0.5万亿美金市值目标，参考特斯拉规划的量产阶段2万美金价格测算，对应25倍 PS估值。Figure AI于2025年完成C轮融资，一级市场估值达390亿美元，其BotQ工厂规划2025-2029年人形机器人累计总产量目标达10万台，根据同样的量产价格测算（2万美金），对应约20倍PS估值。
港股市场具身智能本体公司估值：目前尚未实现盈利，2026年PS为11-20X，大模型公司估值远超本体制造。①目前具身智能赛道已上市公司主要集中在港股，我们选取AI大模型、机器人本体制造相关5家上市公司作为参照，以上公司尚未实现盈利，因此选用PS作为估值指标。②根据我们统计，截至2026年7月14日，195家A/H股上市公司中，A股市值溢价率中位数约为46%，平均数约为62%，考虑A/H溢价因素，测算的PS乘于1.5倍系数。③本体制造相关公司2026年PS在11-20倍之间，大模型公司2026年PS在92倍以上，远超本体制造公司。
A股具身智能公司估值：2025年发行市销率超24倍，远超同行业公司。目前A股具身智能公司处在IPO审核阶段，我们基于募集资金规模和股份发行比例测算2025年市销率，该等公司2025年PS超过24倍，远超“C3499 其他未列明通用设备制造业”（2家）的5.36倍、“2.1.4 其他智能设备制造”（13家）5.12倍PS。
综上，我们对具身智能公司当前的高估值现象提出2点假设：
1）具身智能产业仍处在产业初期，未来具备广阔的市场空间和成长潜力，因此假设当前估值包含对未来成长性预期，当前的规模化量产能见度在100万台量级；
2）大模型公司估值高于本体制造，“软硬件全栈式自研”的深度协同路线已成为具身智能企业的主流共识，尽管当前在软件、数据、服务等方向未形成完整商业模式和规模化收入，但估值层面可能已经包含相关预期。
3.2.现阶段收入主要依赖硬件放量，远期软件业务预计占据更大权重
基于前述假设，我们将基于具身智能公司商业模式演变角度出发，从硬件及软件服务两个层面探讨具身智能公司当前估值的合理性，并为未来估值逻辑变化提供展望。
3.2.1.硬件层面：智能手机硬件成熟期，市场给予的硬件估值大约为1-2倍PS
复盘苹果公司2000-2016年的重大产品发布节点及估值变化：2000-2016年期间，苹果公司创造性的发布了IPod、IPhone等划时代产品，市值从前期不到百亿美元增长至超过4,000亿美元，但是市场仍以硬件逻辑给与估值，对应PS稳定在2倍，市值增长主要依靠市场扩容，量价天花板限制估值溢价：
第一阶段（2000-2003年）：传统PC业务萎缩，盈利能力明显下滑，公司开启多元化转型并发布第一代IPod，PS区间从1-2倍下降到0.5-1倍；
第二阶段（2003-2007年）：IPod商业化道路取得巨大成功，净利率回升至15%，2007年第一代IPhone发布，PS从0.5-1倍最高回升至2.8倍，后期隐含最高PE基本维持在18-19倍；
第三阶段（2007-2016年）：IPhone开启智能手机新时代，PS维持在1-2倍，随着毛利率趋于稳定，PE逐渐下滑至7-8倍，其中智能手机PS从早期的超百倍逐渐稳定在2倍，2015年IPhone 6系列销量爆发，2016年全球智能手机销量达到顶峰。
智能手机龙头市场占有率长期收敛到20%份额。根据德意志银行统计及预测，2025年全球人形机器人出货量约1.75万台，预计2030年全球人形机器人出货量有望达到70万台，2035年出货量将接近500万台，2025-2035年CAGR达到75.94%，当前具身智能产业或处在“iPhone时刻”前夜。对标智能手机产业，根据2012-2025年全球智能手机销量TOP5厂商份额统计，产业化前期头部公司市场份额有望达到30%，后续逐渐下滑至20%，二线厂商则从5%增长至8%-10%。
综上，我们结合具身智能销量、量产价格、智能手机硬件估值（PS）、市场竞争格局变化等因素，推演不同销量背景下，各层级公司硬件层面的预期市值：在100万台的能见度情况下，我们测算，全球龙一/龙二的硬件市值分别为900亿元、600亿元。
3.2.2.软件层面：硬件为基，服务变现，生态搭建构筑后期产业壁垒
从软件层面，苹果作为全球市值最高的科技公司之一，其智能手机软件订阅及订阅业务模式相对成熟并成为增长新引擎，我们认为可作为软件业务估值参考依据。
随着硬件收入增长进入瓶颈，软件及服务业务成为苹果公司市值核心驱动，估值逻辑开始切换。2017-2025年，苹果公司随着软件及服务收入占比逐年提升，市值增速（6.8X增长）开始明显超过硬件收入增速（1.5X增长）。估值层面，综合PE从9.5X增长至28.1X，综合PS从2X增长至7.6X，假设硬件收入对应PS维持1X，软件及服务收入对应PS从8.7X增长至26X，软件及服务业务成为估值/市值增长的核心驱动。
硬件为基，服务变现，生态搭建构筑后期产业壁垒。苹果依托iPhone、Mac、iPad等硬件终端作为“流量入口”，凭借极强的客户粘性形成软硬件深度协同的封闭生态，逐步向高附加值的服务领域延伸，从而实现产品快速变现。目前布局产品包括订阅服务（Apple Music、Apple TV+、Apple Arcade等）、云与支付（iCloud、Apple Pay、Apple Card等）、商业增值服务（App Store、Apple Care+等）。
具身智能公司商业模式可能同样存在“三段式”演变。2026年6月16日，星海图CEO高继扬在首届全球开发者大会上发言：“随着基础模型能力提升，具身智能的商业模式将沿着三个阶段演进变化，从整机销售，到方案订阅，再到物理世界token（词元）销售”。
即当具身智能基础模型能够在生产力场景中打开应用和规模交付，盈利模式将进入“方案订阅（RaaS）”的第二阶段，机器人本体会成为收费的入口载体，真正的利润来源将是方案订阅，或类比苹果、Adobe等软件公司。
展望终局，当具身智能从“单一场景有用”走向“多场景、多任务通用”，收费方式会从方案转向token销售，或类比三大运营商、电力运营商等相关公司。
站在当前节点，我们对具身智能公司RaaS业务市场空间及估值进行测算，并提出以下假设：
假设1：参考图19德意志银行预测数据，2036年全球人形机器人累计销量超1,600万台，我们假设存量市场为1,500万台；
假设2：根据特斯拉FSD收费模式与定价，当前对全球主要地区均采取订阅收费模式，单价区间为470-900元人民币/月/台，我们假设未来具身智能服务订阅价格为500元/月/台；
假设3：参考图21苹果公司软件服务PS以及Adobe早期PS（TTM），区间范围在20-27倍之间，我们假设具身智能服务订阅业务P/ARR为30X；
假设4：参考智能手机销量份额，我们假设头部公司存量市场份额为20%，二线公司存量市场份额为10%。
3.2.3.敏感性分析
据此，我们按照软件+硬件分部估值方法，设定如下核心假设：①2035年全球具身智能年销量500万台，存量累计达1,500万台；②中性情境下，软件订阅服务的渗透率为50%；③全球龙头厂商占据20%市场份额。
我们测算，在中性假设下，2035年该龙头企业的硬件业务对应市值约2,000亿元，软件业务对应市值约2,700亿元，合计目标总市值为4,700亿元。若以7%的综合折现率折算至2026年，其对应的理论市值约为2,556亿元。
标的梳理
具身智能产业链仍处于商业化早期，从产业链卡位看，整机、本体公司对应产品形态、交付节奏和场景落地进展；模型、开发平台公司则承载技能泛化、数据闭环和生态扩展能力。基于此，我们将相关标的分为整机/本体、模型/平台进行梳理。
风险提示
1）具身智能行业发展不及预期。若行业核心技术迭代、商业化落地进度慢于预期，将导致行业整体商业化放量节奏滞后。
2）软件模式无法成熟和盈利。若软件订阅模式的用户付费意愿及生态活跃度低于预期，软件业务的价值兑现将面临较大不确定性。
3）行业竞争加剧。具身智能领域参与者快速增加，行业内卷加剧，尾部企业可能面临出清风险。
4）政策与监管不确定性风险。具身智能涉及数据安全、隐私保护、产品准入等多重合规要求，若后续监管政策趋严或标准升级，可能增加企业合规成本。
报告信息
外发研报：《物理AI系列：从独立硬件走向通用平台——具身智能行业估值思考》
外发时间：20260723
分析师：
丁健S0120526070002
周天昊S0120525040002
杨安东S0120526070001
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