报告概述

本报告以乐聚机器人为研究对象,深入分析其人形机器人产业化路径。报告覆盖公司技术路线(Model-Based运动控制算法)、产品矩阵、融资历程、生态合作及商业化进展,并对比国内外竞争对手。报告采用产业分析与公司研究相结合的方法,旨在帮助投资者理解乐聚机器人的竞争壁垒与投资价值。

报告的核心结论

乐聚机器人采用Model-Based运动控制算法,实现工业场景率先落地。

公司坚持以产业化应用为导向,通过精确动力学模型确保机器人高动态运动的稳定性与可解释性,批量化一致性高,已在汽车、3C等工业场景实现小批量落地,并交付近千台全尺寸人形机器人,国内领先。

乐聚机器人与华为、中国移动等合作,构建“大脑+小脑+通信”技术优势。

公司与华为云基于盘古大模型开发具身智能模型,与中国移动、南方电网联合发布5G-A电网巡检方案,通过生态协同提升机器人的智能决策与远程操控能力,形成技术闭环。

乐聚机器人通过“人形机器人+”生态战略,加速商业化落地。

公司通过战略投资、合资公司等方式绑定核心供应链,并与一汽、北汽、荣耀等下游企业合作开拓工业、商业及养老场景,已形成从研发到量产的完整生态,预计2026年实现万台级产能。

人形机器人产业2025-2035年将迎来爆发,工业端率先放量。

报告预测全球工业端人形机器人需求量2025/2030/2035年分别达2.5/73.8/594万台,市场规模分别112/968/4728亿元;商用服务端和家庭端相继跟进,人形机器人有望填补劳动力缺口。

报告回答的关键问题

人形机器人产业目前处于什么发展阶段?

人形机器人产业正处于高速发展初期,技术上具身智能多路径并行,运动控制领域Model-Based与Learning-Based趋向融合。B端工业及商业场景率先落地,C端家庭场景预计2030年后逐步起量,市场空间巨大。

乐聚机器人相比竞争对手有哪些核心优势?

乐聚机器人核心优势在于技术、量产与生态三维度。技术上采用Model-Based全身动量控制算法,稳定性高、可解释性强;量产上已有超6年研发迭代经验,计划2026年达月产500台;生态上深度绑定华为、中国移动等巨头,形成全产业链闭环。

人形机器人落地工业场景能解决哪些痛点?

传统工厂自动化方案(移动机器人+协作机器人)存在依赖人工、技术通用性弱、性价比趋弱等痛点。人形机器人借助仿人形态与AI赋能,可适应复杂任务,实现灵活搬运、装配等,减少人工介入,提升生产效率。

乐聚机器人的商业化路径是什么?

乐聚采取“工业先行、商业跟进、家庭探索”策略。当前工业场景(汽车、3C)为收入核心,中标一汽红旗、北汽等项目;商业服务(门店导购、金融)处于试点;家庭养老场景与技术储备期,计划与海尔等合作探索。

报告中的代表性数据

近千台

全尺寸人形机器人交付量

截至2025年底,乐聚机器人为国内全尺寸人形机器人交付量最多的企业,2025年1月完成百台交付,成为国内首家。

近15亿元

Pre-IPO轮融资额

2025年10月,公司完成近15亿元Pre-IPO轮融资,投后估值升至120亿元,投资方包括深投控资本、腾讯等。

291万台

全球工业端人形机器人需求量预测(2035年)

2035年,报告预计2035年全球工业端人形机器人需求量接近300万台,价格降至10万元左右,市场规模约2910亿元。

以上数据根据报告摘要整理,具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。

完整报告包含什么

  • 完整市场数据与趋势图表:包含全球工业、商用服务、家庭端人形机器人需求测算及市场规模预测图表,以及渗透率、回收期等详细数据。
  • 研究模型与评价维度:采用回收期模型评估人形机器人的经济性,从替代非熟练/熟练工人角度分析放量节奏。
  • 服务商分层或厂商分析:详细对比海外巨头英伟达、特斯拉、OpenAI及海外创业公司Figure AI、1X、Agility、Physical Intelligence,以及国内创业公司宇树科技、智元机器人、银河通用等。
  • 案例、方法、预测和选型框架:包括乐聚机器人中标项目清单、融资历程、产品参数表、生态合作企业列表等。
  • 技术深度剖析:涵盖运动控制算法(Model-Based与强化学习融合)、具身智能模型(VLM/VLN/VLA)、5G-A通信技术等。
  • 风险提示:列出机器人政策支持力度、市场需求、产业化进度、技术方案变化等五大风险因素。
  • 投资建议与推荐标的:建议关注与乐聚机器人形成强绑定的上市公司,如兆丰股份、信捷电气、和而泰、润泽科技等。
  • 公司发展历程与团队信息:详细介绍了乐聚机器人自2016年成立以来的关键里程碑、创始人学术背景及融资历史。

本页内容由川海智库整理,用于帮助读者快速了解报告主题、核心观点和主要内容。由于报告量大、人工能力有限,部分观点、数据、统计口径或表述可能存在偏差,具体内容请以完整报告原文为准。

相关报告