通用性是人形机器人商业化的关键，AI大模型赋能加速机器人产业化。大模型通过深度学习和强化学习，能够理解和执行复杂的任务。

它们不仅能够处理视觉和语言信息，还能够理解物理世界的基本规律。这种强大的泛化能力，使得人形机器人能够在多种场景中执行任务，极大地提高了其通用性。

大模型兼顾预训练和微调功能，是机器人的理想“大脑”。大模型（FoundationModels）能够实现在无标注的数据上进行预训练，从而根据数据特征探索普适的规律，形成强大的泛化能力，后续仅需利用专用的小规模的标注数据对模型进行微调（fine-tuning），即可提升模型泛化能力并减少过拟合。

硬件是机器人主要成本项，丝杆、减速器是最核心部件。机器人核心零部件为伺服系统、减速器、控制系统、驱动器等，核心零部件成本合计约占整机成本的70%，根据特斯拉Optimus的配置看，其执行器环节分为旋转执行器和线性执行器两种，旋转执行器结构为减速器+伺服电机，线性执行器包括丝杆+电机，指关节执行器则是空心杯电机+配套丝杆的模组配置。

传感器环节：国产机器人厂商有望加速导入。六维力/力矩传感器用于精确测量x、Y、z三个方向的力信息和Mx、My、Mz三个维度的力矩信息，主要应用于汽车行业的碰撞测试、轮毂、座椅等零部件测试以及航空航天、生物力学、医疗领域、科研实验、机器人与自动化等领域。

风险提示：国产设备替代进度不及预期、人形机器人产业化不及预期