人形机器人不仅是机器人产业，更是算力故事

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人形机器人执行器零部件金属件生产

发布于: 2026年8月10日

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巴克莱分析师在梳理新兴价值链上超百家企业后指出，在人形机器人实现大规模商业部署之前，其发展或将率先拉动数据中心基础设施、AI加速器、存储芯片及边缘处理器的需求。

投资者的关注点大多集中在电机、执行器、传感器和电池等可见硬件上。然而，近期的最大制约因素在于“智能”，因为人形机器人必须在不可预测的环境中感知周围、进行推理并调整自身行为。

所需的计算堆栈主要分为三层：数据中心系统负责运行模拟并生成合成训练数据；基础模型将感知转化为动作；而机器人内部的处理器则在严格的延迟、功耗和安全限制下本地执行决策。

模拟训练尤为重要，因为开发者缺乏可用于训练语言模型的互联网级数据集。数字环境可在机器人实际部署前教授其移动、物体抓取等技能，但物理测试仍不可或缺，以覆盖模拟无法精确复现的变量。

在机器人量产之前，随着开发者训练模型和创建数字孪生，算力需求可能率先扩大。这将利好英伟达（Nvidia）、AMD、高通（Qualcomm）、美光（Micron）、SK海力士（SK Hynix）、三星电子（Samsung Electronics）和台积电（TSMC）等芯片及基础设施供应商。

英伟达目前已提供一套集成的机器人技术栈，涵盖用于数字环境的Omniverse、用于训练的Isaac Sim、GR00T基础模型以及用于机载计算的Jetson处理器。

目前人形机器人市场规模估计在20亿至30亿美元之间。预计到2030年将达到100亿至250亿美元，更乐观的预测则认为到2035年有望达到约2000亿美元。

尽管如此，由于安全性、可靠性和自主性等问题尚未解决，大规模的经济性部署可能更接近2035年而非2030年。

随着产量扩大，硬件的重要性将日益凸显。执行器约占人形机器人零部件成本的30%至50%，而机载计算仅占10%至15%。但目前较低的机器人产量限制了标准化进程与供应商的投资意愿。