摩根士丹利公布人形機器人 100 強！機器人大腦、身體、整合各是誰的版圖？
生成式 AI 浪潮的焦點，從數位世界拓展到實體世界。摩根士丹利指出，具身人工智慧（Embodied AI）可能觸及 60 兆美元的潛在市場，對於全球 GDP 以及勞動力有巨大意義。其中，「人形機器人」更吸引投資者和媒體高度關注。
「未來某一天，所有會移動的東西，都將成為機器人。」NVIDIA 執行長黃仁勳自 2024 年就積極推動機器人技術和生態系統發展，2025 年更表示機器人的 ChatGPT 時刻即將來臨。
人形機器人雖然仍在早期發展階段，但產業價值鏈已逐漸浮現，誰是重要的參與者？摩根士丹利公布「全球人形機器人 100」，拆解人形機器人產業鏈、市場潛力，從三大類別：大腦、身體、整合者，篩選出全球最有影響力的相關企業，掌握北美、中國、亞太、歐洲等地區的勢力版圖。
機器人的大腦：誰在基礎模型、半導體扮演要角？
機器人價值鏈中的「大腦」，是讓人形機器人思考和學習，也就是訓練、推理的關鍵，可細分的類別包含基礎模型、資料科學和分析、模擬和視覺軟體、視覺與運算半導體、記憶體、晶片設計、晶片製造，一共有 22 間企業。
基礎模型方面，Google、Meta、微軟、百度、NVIDIA 皆有投入，其中 Meta、Google 也發展了模擬領域，而微軟還有涉足資料科學與分析的服務。資料科學與分析方面，摩根士丹利點名 Palantir、Oracle，它提供機器人公司分析感測器資料和邊緣運算的軟體平台。模擬和視覺軟體分類中，有 Google、Dassault Systemes、Meta、NVIDIA 和 Siemens 參與其中。
視覺與運算半導體方面，NVIDIA、英特爾、高通、Horizon Robotics、Ambarella、Mobileye 都是關鍵角色。記憶體方面，重要企業有 Micron、SK Hynix、三星電子。晶片設計包含 Arm、Cadence Design Systems、Synopsys。晶片製造方面，則有台積電、三星、英特爾。
機器人的身體：企業數佔比最高
「身體」類別的公司，主要提供人形機器人運動、電力分配、感測或結構相關的硬體零件，關鍵零組件可從五大類劃分：致動器、感測器、電池、類比半導體、機身線材與散熱，摩根士丹利一共盤點了 64 間企業。
機器人需要的活動自由度越高，需要的致動器數量越多。組成致動器的零件包含軸承，列入名單的相關企業有 NSK、RBC、Timken；螺桿則有 Hiwin、Jiangsu Hengli、THK；齒輪與減速器有 Harmonic、Nabtesco、LeaderDrive；馬達和稀土類有 JL Mag、Lynas Rare Earths、MP Materials；編碼器則有 Nidec、Novanta、Sensata。
感測器方面，可再區分為相機和視覺感測器、雷達與光達、磁力、力與扭矩，相關公司包括Analog Devices、Hexagon、英特爾、Keyence、Onsemi、Robosense、Sony、TE Connectivity、Teledyne Technologies、Will Semiconductor，以及 Aptiv、Intel、Magna、Robosense、Valeo 等。
電池方面，則包含寧德時代、EVE Energy、LG Energy Solution、Samsung SDI；類比半導體與感測器協作，可調節溫度、電力分配等，被點名的企業包含 Allegro Microsystems、Infineon、Melexis、NXP。機身、線材、散熱的代表企業，則有 Amphenol、Aptiv、Magna 等。
機器人的整合者：汽車、消費電子等產業紛紛跨入
「整合者」（Integrators）在摩根士丹利的研究中，指的是目前正在開發完整人形機器人，或具備相關專業技術，合理推測未來有能力進入該領域的企業──這些公司通常在機器人製造或自動化平台方面擁有豐富經驗，一共盤點出 22 間。
這些參與者涵蓋多個產業，包含傳統機器人公司，ABB、Midea / KUKA，都是規模較大，還沒發展人形機器人但極具潛力；純人形機器人公司是相對年輕開發商，被點名的是 Rainbow Robotics、UBTech；汽車製造商有特斯拉、現代、TOYOTA、比亞迪、小鵬汽車；消費電子領域的蘋果、LG Electronics、小米都被點名；除此，電商與網路平台巨頭如亞馬遜、Naver 也積極參與。
人形機器人價值鏈跨全球！盤點各地插旗概況
摩根士丹利指出，這份報告的一大發現是，中國在人形機器人價值鏈中處於領先地位──100 強名單中，有 56% 的公司來自中國，大摩表示這反映了中國的政策支持、供應鏈成熟及積極推動的成果。不過，不同地區呈現出不同的價值鏈優勢。
人形機器人的「大腦」主要公司集中在北美地區，而中國、台灣、亞太地區、歐洲、中東和非洲（EMEA）等地皆發展較少；「身體」部分，中國企業數量最多，再來是美國、亞太地區；「整合」部分，多數企業在中國、台灣與亞太地區。歐洲、中東和非洲（EMEA）在各個類別中的占比相對均衡，但整體相關企業數量較少。
報告指出，儘管 AI 機器人技術已經有所進展，但是要實現大規模應用，仍需要解決生產成本、監管考量、人機互動安全等挑戰。大摩分析師認為，隨著產業逐漸成熟，價值鏈的先行者將會獲得豐盛的回報。
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＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：Morgan Stanley、NVIDIA、《Investing》，首圖來源：ideogram 生成。