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加尔盖
12-01

是不是搞泥梨啊

人形机器人成本结构巨变！半导体占比将激增至24%，聚焦“大脑+视觉+传感”三大核心赛道

大摩预测，随着人形机器人单机成本从当前13.1万美元降至2045年的2.3万美元，半导体在物料清单中的占比将从4%-6%激增至24%，催生超3000亿美元半导体市场。报告指出，到2050年全球人形机器人规模有望达5万亿美元，累计部署量将达10亿台。报告估计，“非中国供应链下，目前一台人形机器人的平均BOM成本约为13.1万美元，但到2045年将降至2.3万美元”。生成式AI的电力需求预计到2027年将超过2022年全球数据中心总电力的75%，能源问题亟待解决。

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justify;\">这主要是因为，尽管传感器等其他组件的成本会随着技术成熟而下降，但每台机器人所需的计算强度将持续增加，从而推高了AI处理器等核心芯片的价值。</p><p style=\"text-align: justify;\">在半导体内部，价值也高度集中。报告分析称，<strong>“AI处理器（芯片）是核心组件，目前占半导体总成本的67%，但预计到2045年将达到近93%”。</strong>这凸显了算力在人形机器人功能实现中的绝对核心地位。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c7c0428de06db00bfc2225d7011e1805\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"354\"/></p><h2 id=\"id_1525557203\" style=\"text-align: left;\">聚焦“大脑、视觉、传感”三大核心</h2><p style=\"text-align: left;\">报告认为，对于市场而言，最有价值的并非机器人集成商，而是那些提供核心赋能技术的上游公司。报告将这些机会归纳为三大领域：</p><ol start=\"1\" style=\"\"><li><p style=\"text-align: left;\"><strong>大脑技术（Brain Technology）：</strong> 这是人形机器人的核心，主要包括AI软件和半导体，如强大的GPU、ASIC或专用边缘计算设备。这些技术是机器人实现感知、决策和通信功能的中枢。报告认为，由于最终赢家尚不确定，投资于“领先的先进制程晶圆代工厂商”是参与该领域的一种稳妥方式。</p></li><li><p style=\"text-align: left;\"><strong>AI视觉（AI Vision）：</strong> 使物理AI能够“看见”并解读视觉信息。这需要“极高分辨率的摄像头、高带宽和低延迟，以及先进的数字信号处理（DSP）芯片”。提供高分辨率摄像头解决方案和尖端数字图像处理芯片的公司将成为关键受益者。</p></li><li><p style=\"text-align: left;\"><strong>传感技术（Sensing Technology）：</strong> 模拟芯片是感知外部世界的核心，负责人形机器人的运动、感知和动力，是硬件开发的基础。这包括用于热、压力或距离的传感器。报告特别指出，“欧洲的模拟芯片公司处于战略有利地位，能够从中最受益”。</p></li></ol><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1076cedfcd5aa8fc7b672035e1bf67b9\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"579\"/></p><h2 id=\"id_754869278\" style=\"text-align: left;\">“人形机器人科技25强”</h2><p style=\"text-align: left;\">在摩根士丹利看来，部分公司在人形机器人赛道有望突出重围，成为赛道中的核心企业。该行列出了“人形机器人科技25强”（Humanoid Tech 25）名单，囊括了在技术、创新和市场地位上领先的公司。</p><p style=\"text-align: left;\">包括英伟达、德州仪器、英飞凌、意法半导体、索尼、三星电子等。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e5248a8ac587782750ee23a4299d0564\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"481\"/></p><h2 id=\"id_3745471313\" style=\"text-align: left;\">挑战与风险：通往未来的三重门</h2><p style=\"text-align: left;\">报告同样指出了行业面临的关键挑战：</p><ol start=\"1\" style=\"\"><li><p style=\"text-align: left;\"><strong>技术与成本：</strong> 专用硬件的开发、高昂的成本管理、以及传感和电池技术仍是限制因素。</p></li><li><p style=\"text-align: left;\"><strong>能源效率：</strong> AI技术的扩展面临两大瓶颈：“（1）半导体制造厂和（2）发电厂”。生成式AI的电力需求预计到2027年将超过2022年全球数据中心总电力的75%，能源问题亟待解决。</p></li><li><p style=\"text-align: left;\"><strong>安全与监管：</strong> 确保人机交互的安全性与可靠性是重中之重。此外，对劳动力市场的冲击、数据所有权以及健全的监管框架都是必须审慎处理的问题。</p></li></ol></body></html>","source":"lsy1762389672944","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>人形机器人成本结构巨变！半导体占比将激增至24%，聚焦“大脑+视觉+传感”三大核心赛道</title>\n<style 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AI）的终极形态，标志着人类历史进入一个关键篇章。报告指出，到2050年全球人形机器人规模有望达5万亿美元，累计部署量将达10亿台。而在这一长达数十年的增长中，半导体成为了最大的变量与增量。报告测算，随着单台机器人的物料清单（BOM）成本从约13.1万美元降至2045年的2.3万美元，半导体在BOM中的成本占比将逆势大涨，从目前的个位数飙升至24%。而人形机器人成本的下降将使人形机器人的投资回报周期显著缩短，使其在经济上具备无可比拟的优势，从而推动其在工厂、仓库、农场等场景的大规模普及。物理AI崛起：2050年“大约每10人拥有一台人形机器人”报告指出，物理AI是更广泛AI主题的核心部分，它“弥合了AI与物理存在之间的鸿沟”。与纯软件的AI助手不同，具身智能（embodied 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Technology）： 这是人形机器人的核心，主要包括AI软件和半导体，如强大的GPU、ASIC或专用边缘计算设备。这些技术是机器人实现感知、决策和通信功能的中枢。报告认为，由于最终赢家尚不确定，投资于“领先的先进制程晶圆代工厂商”是参与该领域的一种稳妥方式。AI视觉（AI Vision）： 使物理AI能够“看见”并解读视觉信息。这需要“极高分辨率的摄像头、高带宽和低延迟，以及先进的数字信号处理（DSP）芯片”。提供高分辨率摄像头解决方案和尖端数字图像处理芯片的公司将成为关键受益者。传感技术（Sensing Technology）： 模拟芯片是感知外部世界的核心，负责人形机器人的运动、感知和动力，是硬件开发的基础。这包括用于热、压力或距离的传感器。报告特别指出，“欧洲的模拟芯片公司处于战略有利地位，能够从中最受益”。“人形机器人科技25强”在摩根士丹利看来，部分公司在人形机器人赛道有望突出重围，成为赛道中的核心企业。该行列出了“人形机器人科技25强”（Humanoid Tech 25）名单，囊括了在技术、创新和市场地位上领先的公司。包括英伟达、德州仪器、英飞凌、意法半导体、索尼、三星电子等。挑战与风险：通往未来的三重门报告同样指出了行业面临的关键挑战：技术与成本： 专用硬件的开发、高昂的成本管理、以及传感和电池技术仍是限制因素。能源效率： AI技术的扩展面临两大瓶颈：“（1）半导体制造厂和（2）发电厂”。生成式AI的电力需求预计到2027年将超过2022年全球数据中心总电力的75%，能源问题亟待解决。安全与监管： 确保人机交互的安全性与可靠性是重中之重。此外，对劳动力市场的冲击、数据所有权以及健全的监管框架都是必须审慎处理的问题。","news_type":1,"symbols_score_info":{}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":104,"commentLimit":10,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false,"reportStatus":false,"symbols":[],"verified":2,"subType":0,"readableState":1,"langContent":"CN","currentLanguage":"CN","warmUpFlag":false,"orderFlag":false,"shareable":true,"causeOfNotShareable":"","featuresForAnalytics":[],"commentAndTweetFlag":false,"andRepostAutoSelectedFlag":false,"upFlag":false,"length":14,"optionInvolvedFlag":false,"xxTargetLangEnum":"ZH_CN"},"commentList":[],"hasMoreComment":false,"orderType":2}