Morgan Stanley: Except for reducers, all robot hardware can be self-developed — core barriers are shifting to software and data

機器人行業的競爭格局正在重塑。硬件的普遍可製造性正將真正的護城河推向軟件算法、數據積累和生態系統構建。

據追風交易台消息，摩根士丹利 11 月 23 日發佈的紀要顯示，該行在亞太峯會期間與極智嘉、優必選、越疆科技等多家機器人公司進行了交流。會議反饋顯示，全球投資者對機器人領域的興趣依舊濃厚，但行業內部的關注焦點已然轉移。

行業參與者日益形成共識：軟件將是決定未來競爭格局的關鍵差異化因素。與會公司普遍強調，除了減速器等少數精密部件外，大部分硬件已具備自研能力。

硬件自研成趨勢，減速器成唯一例外

據摩根士丹利報告，機器人硬件的自主研發已成為行業主流趨勢。在峯會上，大多數機器人集成商都強調了其內部組件開發的能力和構建自身生態系統的努力。這表明，在機器人本體的硬件製造環節，技術壁壘正在被逐漸打破。

然而，一個關鍵的例外是減速器。報告明確指出，減速器是唯一被與會公司一致提及需要外購的核心零部件。

這一轉變對投資者評估機器人公司提出了新的要求。市場的關注點正從單純的硬件製造能力，轉向企業在軟件開發、數據訓練以及構建高效生態系統方面的實力。

軟件與數據：新的核心戰場

如果説硬件是機器人的 “身體”，那麼軟件和數據則是其 “大腦” 和 “靈魂”。報告強調，軟件預計將成為機器人行業最核心的競爭優勢。

與會者普遍認為，用於機器人訓練的數據可用性，是目前整個行業面臨的共同挑戰。誰能掌握更多高質量的場景數據，並開發出更優越的算法模型，誰就能在激烈的市場競爭中脱穎而出。這一觀點意味着，未來機器人公司的核心價值將更多地體現在其軟件實力和數據處理能力上，而非硬件組裝。

投資回報率（ROI）壓倒形態之爭

在工業應用領域，關於機器人形態的討論正讓位於一個更務實的指標：投資回報率（ROI）。行業參與者日益認同，在工廠和倉庫中，機器人的外形（無論是人形還是其他形態）遠不如其帶來的實際效益重要。

報告指出，驅動 ROI 的關鍵因素是效率、準確性和成本。一個機器人能否被大規模採用，最終取決於它能否為客户創造可量化的經濟價值。這一共識提醒投資者，在評估工業機器人公司時，應更關注其產品的實際應用表現和客户案例，而非僅僅是技術概念或形態上的新穎性。

人形機器人：初創公司目標激進，產業應用仍謹慎

對於備受關注的人形機器人賽道，市場呈現出 “冷熱不均” 的態勢。摩根士丹利觀察到，新晉的初創公司正為明年設定極為激進的目標，而從現有業務延伸至人形機器人的老牌公司則相對謹慎。

初創公司的主要增長點聚焦於娛樂、研發和銷售服務等領域。例如，EngineAI 預計 2025 年交付 300 台，2026 年增至 3000 台。

相比之下，工業領域的應用落地則更為審慎。優必選是一個顯著的例外，該公司預計 2025 年交付 500 台，2026 年交付 2000 至 3000 台，且主要面向工業應用。

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