伯恩斯坦：长期视角：机器人——物理AI与下一阶段工业机器人复兴

原标题：The Long View: Robotics -- Physical AI and the next phase of industrial Robot Renaissance

摘要

伯恩斯坦认为，工业机器人自2020年左右进入“复兴”阶段，其标志是从预编程固定路径转向实时柔性路径规划，从而解锁了机器看护、码垛和智能焊接等新应用。当前，AI的进步正将这一复兴推向新阶段——从路径规划升级为复杂任务规划，使机器人能够执行长序列、高灵巧度、处理软材料以及深度人机协作等需要“大脑”功能的任务。报告预测，在两种复兴阶段共同推动下，全球工业机器人出货量十年CAGR将加速至12%，并持续强劲至2035年之后。物理AI并非新型“AI机器人”，而是围绕机器人的多层AI生态系统，包括机器人及其数字孪生、任务/路径规划软件（多模态AI驱动的“机器人脑模型”）、传感器以及数字环境表示（“世界模型”）。报告强调，物理AI扩展了机器人功能但不会颠覆机器人制造商，且“大脑”与“世界”是不同玩家服务的两个独立层。关键受益者包括FANUC、Keyence和未上市的Mech-Mind。报告重申对FANUC、Keyence、Inovance、Cognex、Hikvision和Harmonic Drive的跑赢评级，对Estun给予市场表现评级。

主要观点

• 工业机器人自2020年左右出现显著采用拐点，即“机器人复兴”（Exhibit 4）。
• 第一阶段复兴：从预编程固定路径转向实时柔性路径规划，解锁机器看护、码垛和智能焊接等应用。
• 第二阶段复兴：从路径规划升级为复杂任务规划，解锁需要“大脑”功能的应用，如长序列、高灵巧度任务、处理软材料以及深度机器/机器或人机协作（Exhibit 1）。
• 若无这些新应用，工业机器人行业增长可能放缓至个位数。
• 在两个复兴阶段下，报告预测十年CAGR加速至12%，并持续强劲至2035年之后（Exhibit 2）。
• 物理AI是新型机器人复兴的使能技术，并非新型“AI机器人”，而是围绕机器人的多层AI生态系统（Exhibit 8-10）。
• 物理AI系统包括：1）机器人及其数字孪生；2）由多模态AI驱动的任务/路径规划软件（“机器人脑模型”）；3）收集物理数据的传感器；4）数字环境表示（“世界模型”）。
• 物理AI扩展机器人功能但不颠覆机器人制造商：额外的“脑模型”和“世界模型”不会取代机器人中嵌入的高精度运动控制算法（Exhibit 8）。
• “大脑”和“世界”是两个独立层，由不同玩家服务（Exhibit 9, 10）。
• 对视觉和非视觉（如触觉）传感器的需求将大幅增加，为任务规划和“世界”构建提供更复杂的输入。
• 领先机器人制造商如FANUC正在向“大脑”层扩展，但也积极寻求外部合作，如其近期宣布开放ROS2并与NVIDIA合作。
• 不同行业和流程的机器人渗透率差异巨大（Exhibit 6, 7），增强的机器人灵活性可通过路径和任务规划缩小渗透率差距。

论述逻辑

报告从工业机器人采用的历史拐点（2020年）出发，定义第一阶段复兴（柔性路径规划）及其解锁的应用。随后指出AI进步推动第二阶段复兴（复杂任务规划），并量化其对行业增长的贡献：若无新应用增长将放缓至个位数，而两个阶段共同推动十年CAGR达12%。接着，报告阐述物理AI作为使能技术的多层架构，并澄清四个常见误解：物理AI不颠覆机器人制造商、“大脑”与“世界”分离、传感器需求增加、领先制造商同时内部扩展与外部合作。最后，通过渗透率差异（Exhibit 6, 7）论证机器人灵活性提升可缩小差距，从而支撑长期TAM扩张。

关键展望

报告未明确给出未来验证点或时间窗口，但指出：若没有复杂任务规划等新应用，工业机器人行业增长可能放缓至个位数；而两个复兴阶段共同推动下，十年CAGR预计为12%并持续至2035年之后。报告还提及FANUC开放ROS2并与NVIDIA合作，但未给出具体时间表或目标价。

推荐标的

• FANUC：跑赢（Outperform），关键受益者，向“大脑”层扩展并与NVIDIA合作。
• Keyence：跑赢（Outperform），关键受益者。
• Inovance：跑赢（Outperform）。
• Cognex：跑赢（Outperform）。
• Hikvision：跑赢（Outperform）。
• Harmonic Drive：跑赢（Outperform）。
• Estun：市场表现（Market Perform）。
• Mech-Mind：未上市，但被列为关键受益者。

关键图表

Exhibit 1: The original Robot Renaissance marked a shift from pre-programmed, fixed paths to real-time, flexible path planning, and the next phase progresses from path planning to complex task planning.

Exhibit 2: With both phases of the renaissance—real-time flexible path planning and complex task planning—we forecast the ten-year CAGR to accelerate to 12% and to remain strong well beyond the next decade.

Exhibit 3: Global industrial robot shipment mix: fixed-path, real time flexible path planning, and complex task planning

Exhibit 4: For industrial robots, there has been a notable inflection in adoption since around 2020.

Exhibit 5: 3D-vision-guided robot is on a steadily rising adoption curve.

Exhibit 6: Low automation adoption rates in assembly processes indicate significant upside potential.

Exhibit 7: The upside potential in the broad conventional manufacturing sectors is significant.

Exhibit 8: Software and hardware architecture of a Physical AI system in the manufacturing space.

Exhibit 9: Industrial robots serve as the core component of Physical AI to interact with the “world” around it.

Exhibit 10: Key technologies and their notable suppliers related to Physical AI for industrial robots.

Exhibit 11: Using generative AI to predict the states of clothes during the folding process

Exhibit 12: … and the predicted results are close to the ground truth.

Exhibit 13: Autonomous movement planning is the key to next generation robotics

Exhibit 14: Using a cobot to operate a machine tool

Exhibit 15: Complex assembly required multi-robot collaboration, precise force control, and reasoning and planning based on perception on the current state of the assembly task.

Exhibit 16: Integrating NVIDIA’s Isaac Sim platform with FANUC’s ROBOGUIDE software enables highly accurate simulations of robot operations in car production lines.