伯恩斯坦：长期视角：机器人——物理AI与工业机器人复兴的下一阶段

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

摘要

报告指出，自2020年左右工业机器人采用出现显著拐点（Exhibit 4），进入“机器人复兴”阶段。最初阶段从预编程固定路径转向实时灵活路径规划，解锁了机器看护、码垛和智能焊接等新应用。下一阶段将从路径规划推进到复杂任务规划（Exhibit 1），需要“大脑”功能，如长序列高灵巧任务、软材料处理及深度人机协作。若无这些新应用，工业机器人行业增长可能放缓至个位数。结合两个阶段，伯恩斯坦预测十年CAGR将加速至12%，并持续至下一个十年之后（Exhibit 2）。物理AI是实现新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），包括机器人及其数字孪生、任务/路径规划软件、传感器和“世界模型”。关键受益方为FANUC、Keyence和未上市的Mech-Mind。

主要观点

• 工业机器人采用自2020年左右出现显著拐点（Exhibit 4）。
• 最初复兴阶段：从预编程固定路径转向实时灵活路径规划，解锁机器看护、码垛和智能焊接。
• 下一阶段：从路径规划推进到复杂任务规划（Exhibit 1），需要“大脑”功能，如长序列高灵巧任务、软材料处理及深度人机协作。
• 若无新应用，工业机器人行业增长可能放缓至个位数。
• 结合两个阶段，伯恩斯坦预测十年CAGR加速至12%，并持续至下一个十年之后（Exhibit 2）。
• 物理AI并非新型“AI机器人”，而是多层AI生态系统（Exhibit 8-10），包括：1）机器人及其数字孪生；2）任务/路径规划软件（“机器人脑模型”）；3）传感器；4）“世界模型”。
• 物理AI扩展机器人功能，但不颠覆机器人制造商；“脑模型”和“世界模型”不取代机器人内置的高精度运动控制算法（Exhibit 8）。
• “大脑”和“世界”是两个不同层，由不同参与者服务（Exhibit 9, 10）。
• 对视觉和非视觉（如触觉）传感器的需求将大幅增加。
• 领先机器人制造商如FANUC正向“大脑”层扩展，同时积极寻求外部合作，如其近期宣布开放ROS2并与NVIDIA合作。
• 关键受益方：FANUC、Keyence和未上市的Mech-Mind。

论述逻辑

报告从工业机器人采用拐点（Exhibit 4）出发，指出机器人复兴第一阶段（灵活路径规划）已推动新应用。下一阶段（复杂任务规划）将解锁需要“大脑”功能的应用，否则增长将放缓至个位数。物理AI作为使能技术，通过多层生态系统（机器人、软件、传感器、世界模型）提升机器人灵活性，从而缩小各行业和流程间的渗透率差距（Exhibit 6, 7），推动十年CAGR达12%。

关键展望

报告未明确给出未来验证点或时间窗口，但强调物理AI对行业参与者的影响常被误解，并指出传感器需求将大幅增加。

推荐标的

• FANUC：领先机器人制造商，正向“大脑”层扩展，并与NVIDIA合作。
• Keyence：传感器领域关键受益方。
• Mech-Mind（未上市）：任务/路径规划软件领域关键受益方。

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.