這份由摩根士丹利（Morgan Stanley）發布的 「人形機器人 100」（The Humanoid 100） 報告，是一份針對全球「實體 AI」（Physical AI）與「具身智能」（Embodied AI）產業鏈的深度投資指南。以下將從報告主旨、研究方法、研究發現，以及未來趨勢與市場預估四個面向進行詳細說明：
一、 報告主旨：從數位位元到實體原子
報告的核心目標是為投資者描繪人形機器人產業的全球價值鏈。隨著生成式 AI 從數位世界（位元/字節）遷移到物理世界（原子/光子），「具身 AI」已成為最具破壞力的技術轉型之一。報告旨在識別全球 100 家在建立、訓練與整合人形機器人生態系中具備關鍵影響力的公開上市企業，幫助投資者理解如何從「腦、身體、整合者」三個維度佈局這一觸及全球 60 兆美元總潛在市場（TAM）的龐大主題。
二、 研究方法：全球跨部門協作與價值鏈分類
摩根士丹利動員了全球數十個研究團隊，透過以下方法構建名單：
- 分類與篩選： 將產業鏈分為 「大腦」（Brain，半導體與軟體）、「身體」（Body，工業零組件） 與 「整合者」（Integrators，開發完整機器人） 三大類別。
- 量化與質化分析： 分析師評估公司的規模、股票流動性、核心業務能力以及在機器人領域的參與程度。
- 參與度追蹤： 名單中 52% 的公司已確認參與人形機器人開發，其餘 48% 則是根據分析師判斷具有強大潛力的競爭者或供應商。
- 跨區域覆蓋： 研究範圍涵蓋美加、中國與台灣、亞太其他地區以及 EMEA（歐洲、中東與非洲），並輔以專利申請數據與公司財報逐字稿分析。
三、 研究發現：區域分工與技術解構
- 亞洲硬體主導權： 報告發現，全球 73% 已確認參與人形機器人的公司及 77% 的整合者總部均位於亞洲（特別是中國與台灣）。中國受惠於完善的供應鏈、地方採用機會及政府支持，在「身體」組件與整機整合方面進展最快。
- 美國軟體領先： 美國與加拿大在「大腦」領域（如 AI 基礎模型、運算晶片與模擬軟體）仍保持絕對優勢。例如 NVIDIA 的 Project Gr00t 被視為推動機器人自主性的核心模型。
- 機器人解構（Anatomy）：
- 大腦： 由生成式 AI 模型、數位分身模擬系統與高效能計算晶片（SoC）組成。
- 身體： 核心在於「致動器」（Actuators），其包含馬達、減速器、螺桿、編碼器與傳感器。
- 成本結構： 以 Tesla Optimus Gen 2 為例，估計目前不含軟體的物料清單（BoM）成本約為 5 萬至 6 萬美元，其中致動器佔比最高。
四、 未來趨勢與市場預估
- ChatGPT 時刻與集體學習： 報告認為機器人正迎來其「ChatGPT 時刻」，透過多模態模型（MMM），機器人能從孤島式的技術進入「AI 飛輪」，實現「集體學習」：當一台機器人在實體環境學會剝洋蔥，其經驗可透過數位分身在虛擬 Omniverse 中分享給數百萬個數位分身進行強化訓練。
- 市場規模（TAM）預測：
- 美國市場： 預計 2040 年累積安裝量達 800 萬台，2050 年將達到 6,300 萬台，對薪資的影響規模約達 3 兆美元。
- 中國市場： 預估市場規模將從 2030 年的 120 億人民幣，增長至 2050 年的 6 兆人民幣，屆時年新增需求量將達 5,900 萬台。
- 成本與售價下降： 報告預期人形機器人的平均售價（ASP）將以每年約 8% 的速度下降。Elon Musk 的目標是將 Optimus 的售價降至約 2 萬美元，這將依賴於中國低成本組件的利用與規模化生產。
- 商業化路徑： 報告預測人形機器人的商業化速度可能快於自動駕駛汽車（AV），因為機器人可以在封閉且受控的工廠或倉庫環境（Geo-fenced domain）中學習，避開了自動駕駛所需面對的複雜公共道路與法規監管。
總結來說，這份報告勾勒出一個由美國定義「智慧大腦」、**亞洲提供「強健身體」與「高效整合」**的全球競爭格局。隨著技術突破與成本降低，人形機器人將從工廠走入家庭，最終可能在數量上超過人類，徹底重塑全球勞動力市場。
