新能源汽车零配件与人形机器人产业的协同与未来

技术复用降低试错成本。

技术复用比较关键，只是基于能力圈的场景迁移，研发沉没成本就会很低。大家都说新能源汽车的下半场是智能化，以自动驾驶为核心的技术演进可以代表汽车智能化的程度，这个领域积累的感知、决策（路径规划算法）和执行（电机控制）技术，与人形机器人的需求是很契合的。

都是智能体嘛。

特斯拉Optimus的运动控制系统复用了其FSD算法模型，相似度很高，全世界为何关注特斯拉Optimus的进展？就是因为其技术的成熟度可能更高一些，有新能源汽车业务积累做基础。新能源汽车的精密零部件（如减速器、行星滚柱丝杠、传感器）可直接应用于人形机器人关节模组。如，双环传动将汽车齿轮制造技术延伸至机器人谐波减速器开发，拓普集团则利用汽车悬架系统的精密制造经验研发执行器总成。

供应链协同与规模化降本能力。

这在硬件部分特别重要，汽车零部件企业已与主机厂形成深度绑定的供应链网络，供应链粘性很高，这个粘性来自于汽车行业是一个安全至上的行业，供应链审核非常严苛。汽车销售与制造是一个利润不高的行业，导致了产业链大部分企业的战略（软件算法供应商除外）首先强调的是大规模生产能力与成本控制能力（成本领先策略），然后才是差异化能力（建立在差异化之上的品牌力）。战略选择决定了企业资源要素的组织及呈现的生意特征，所以在《如何投资汽车零配件（实战版）》一文中，我们强调这类生意的关注要点就是持续增长能力，不能完全以现金流最大化为出发点，而更多是产业重大历史变迁为基础来考虑投资机会，属于增量视角。

从过去现在未来几个维度来说，有几个大环节驱动了一些零配件企业的持续增长：过去是新能源汽车的爆发引发的产业链重构的历史机遇，至今这一机遇还在延续；现在与未来是能源等能源结构变化以及大模型下沉后产生的智能化革命，驱动大量智能终端的快速演进，人形机器人就是一个重要支分。

新能源汽车产业链技术可复用，供应链协同性好往往能占据量产的优势。比如三花智控凭借在特斯拉汽车供应链中的地位，快速切入人形机器人执行器赛道，虽然人形机器人执行器本身对企业来说还是有一定技术挑战的，但有基础，这不仅能帮助企业进入新赛道，同时还能提升企业的技术能力。

《年报里的中国---人形机器人》中我们强调今年的重点是关注相关量产的定点，而非相关业务的营收。有定点，估值溢价就会保持，然后花个几年时间吃渗透率提升的逻辑（与2019年左右投资新能源汽车有点相似）。

应用场景与客户资源协同更具便捷性。汽车工厂是人形机器人早期落地的核心场景，特斯拉Optimus、优必选Walker S1等已在车企生产线完成搬运、组装等任务验证。车企的B端客户资源（如主机厂、电池厂商）可直接转化为机器人部件的潜在客户。

PS：更多相关研究可访问无忧树工控小组。

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