人形机器人迈向商业化前夜，WAM 成为下一代机器人脑核心变量
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人形机器人迈向商业化前夜，WAM 成为下一代机器人脑核心变量
Bernstein 认为，人形机器人技术正从演示走向更高动态运动、长序列操作和更强自主性，World Action Model 可能重塑机器人产业链分工与竞争护城河。
- 人形机器人已经从平地稳定行走，推进到高动态全身控制和与环境自适应互动。
- 操作能力从单步抓取放置，演进到更高灵巧度、更长任务序列和工业级可靠性，但整体仍处早期。
- 机器人脑范式正在从 LLM/VLM、VLA 进一步演进到 WAM，即让机器人基于环境状态、上下文和经验预测未来状态后再行动。
- WAM 可能降低对远程操作数据和部署机器人数据的依赖，使竞争优势部分从“数据所有权”转向模型架构和数据整合能力。
- 投资上重申 FANUC、Inovance、Harmonic Drive、Cognex、Keyence 为 Outperform，Estun 为 Market-Perform。
研报解读
概览
本报告聚焦全球自动化中的人形机器人技术前沿。Bernstein 判断，人形机器人正在进入加速发展阶段，并处于大规模商业化采用的门槛附近。报告用五个维度刻画技术前沿：运动能力、操作能力、自主性、机器人脑模型和数据模态，并通过 Unitree、Agibot、LimX、Figure AI、Boston Dynamics、Physical Intelligence、Nvidia 等案例展示行业进展。
核心观点
报告的核心观点是，人形机器人的关键变化不只是硬件运动能力提升，而是机器人脑从 VLA 向 WAM 演进。VLA 更像“语言到动作”，而 WAM 则基于环境状态、上下文和经验预测物理可行的未来状态，再生成未来动作。该范式有望提升任务泛化、技能迁移和表现鲁棒性。与此同时，WAM 强调动作和环境数据的多样性，可能使开源、跨平台、以人为中心的视频数据以及非视觉数据变得更重要，从而改变产业链护城河。
分析框架
报告先以五维框架定义人形机器人技术前沿，再用代表性企业和模型案例对比行业进展；随后解释世界模型、WAM、扩散策略等技术路径如何影响机器人自主规划和任务泛化；最后落到自动化股票投资含义、估值方法和公司层面风险。
方法论与常识提炼
运动、操作、自主性、机器人脑、数据模态
报告用五个维度衡量人形机器人从早期演示向商业化能力迁移的进度，包括高动态全身运动、长序列灵巧操作、短期和长期自主任务、机器人脑模型演进，以及从远程操作数据转向更多跨平台数据。
WAM 作为机器人脑的规划器
WAM 通过预测物理可行的未来环境状态来生成后续动作，类似人脑在行动前想象结果；报告认为这有助于任务泛化、技能迁移和鲁棒性，但当前仍面临推理速度和非视觉数据不足问题。
从“语言到动作”到“基于未来状态的行动”
VLA 直接输出下一步动作，而 WAM 先预测环境演化结果，再据此规划动作；这使 WAM 更适合复杂、多解和长序列任务。
自动化股票目标价设定
披露部分显示，覆盖公司主要使用 EV/EBITDA 倍数作为目标价方法，并以 DCF 作为长期内在价值参考；目标倍数会结合历史周期、长期趋势和竞争格局调整。
标的映射与对比
研报将主题/逻辑映射到具体标的时的结构化摘要（优势、劣势、对比与风险）。
- Physical Intelligence、Nvidia 等独立机器人脑或 foundational WAM 开发者可能受益于 WAM 范式切换
- 优势
- WAM 需要模型架构、数据整合和跨平台泛化能力，独立模型开发者可能更容易服务多个机器人本体平台。
- 劣势
- 需要证明推理速度、任务稳定性和非视觉数据能力能够满足真实部署。
- 对比
- 相对脑体一体 OEM，其优势可能更接近通用技术平台和第三方供应商。
- 风险
- 如果 OEM 自研闭环更快形成，第三方机器人脑供应商的议价和渗透可能受限。
- Figure AI、Agibot、LimX 等脑体一体机器人 OEM商业化落地和数据闭环核心参与者
- 优势
- 能够把本体、执行器、传感器、任务场景和机器人脑进行一体化优化。
- 劣势
- 可能需要持续投入昂贵的硬件、部署和数据采集体系。
- 对比
- 相对第三方 WAM 开发者，OEM 更接近应用和真实场景，但通用模型扩展可能更难。
- 风险
- 量产可靠性、成本下降、长序列自主任务成功率和商业场景需求均存在不确定性。
- PaXini 等触觉与物理数据相关公司可能补足 WAM 训练中的关键物理数据缺口
- 优势
- 触觉、材料属性等非视觉数据是世界模型理解物理环境的重要补充。
- 劣势
- 当前非视觉数据规模有限，生态成熟度仍低。
- 对比
- 相比纯视觉或视频数据，触觉数据更稀缺，也更可能形成专门价值。
- 风险
- 如果视觉数据和仿真数据足以支持大多数任务，触觉数据供应商的战略重要性可能低于预期。
- FANUC、Inovance、Harmonic Drive、Cognex、Keyence自动化产业链中被重申 Outperform 的相关股票
- 优势
- 覆盖工业自动化、运动控制、精密减速器、机器视觉和传感自动化等环节，可能受益于自动化和机器人长期趋势。
- 劣势
- 不同公司对人形机器人直接收入暴露程度不同，短期业绩仍受传统自动化周期影响。
- 对比
- 报告对这些标的的评级均高于 Estun。
- 风险
- 全球自动化需求弱于预期、竞争加剧、日元升值、中国需求偏弱或行业资本开支周期下行。
- Estun被重申 Market-Perform 的自动化相关标的
- 优势
- 具备中国自动化和机器人产业链相关敞口。
- 劣势
- 报告目标价低于表格披露的当前价格，评级低于其他主要自动化标的。
- 对比
- 相对 Outperform 标的，报告对 Estun 的投资观点更中性。
- 风险
- 中国自动化需求弱于预期、Cloos 整合和协同兑现不及预期、利润率改善或市占率提升慢于预期。
关键数据
- 报告日期2026-07-20文件名日期为 20260720，表格价格日期为 16 Jul 2026。
- 作者Jay Huang, Ph.D.；Weibin Liang, Ph.D.；Dien Wang, Ph.D.报告首页披露三位作者及联系方式。
- 技术前沿案例Unitree、Agibot、LimX、PaXini、Figure AI、Boston Dynamics、Physical Intelligence、Nvidia报告用代表性企业展示高动态运动、环境自适应、长序列操作、可靠性和机器人脑模型进展。
- 重点模型UnifoLM-WMA-0、COSA 0.5、Helix 02、π0.7、DreamZero这些模型或平台被用于说明人形机器人脑与世界模型方向的进展。
- 股票评级FANUC、Inovance、Harmonic Drive、Cognex、Keyence 为 Outperform；Estun 为 Market-Perform报告在投资含义部分明确重申评级。
- 目标价Estun A股 RMB26.00，Estun H股 HKD17.26，FANUC JPY7,000，Harmonic Drive JPY7,800，Keyence JPY86,000，Inovance RMB82，Cognex USD75.00来源为披露部分和 Bernstein ticker table。
影响与含义
如果 WAM 成为主流范式，人形机器人竞争格局可能从单纯依赖自有远程操作数据和本体部署数据，转向模型架构能力、跨平台数据整合能力和物理世界数据补足能力。独立机器人脑或 foundational WAM 开发者可能成为类似电动车电池和动力总成供应商的关键环节；脑体一体 OEM 仍可自研核心系统，但部分 OEM 可能采购第三方最优机器人脑能力。
风险
- WAM 当前推理速度慢于 VLA，可能限制复杂任务实时部署。
- 触觉、材料属性等非视觉数据非常有限，可能制约世界模型对真实物理环境的理解。
- 人形机器人操作能力、长序列自主性和工业级可靠性仍处早期，商业化节奏可能慢于乐观预期。
- 全球工业自动化需求具有周期性，宏观经济、资本开支周期和制造业产能利用率会影响相关股票表现。
- 竞争格局变化可能影响 Harmonic Drive 等关键零部件公司的份额和议价能力。
- 汇率、贸易摩擦、并购整合和区域需求波动是多家覆盖公司的共同风险。
后续跟踪
- WAM 推理速度是否能接近真实机器人部署需求。
- 长时序自主规划、技能迁移和任务泛化在真实工业或家庭场景中的成功率。
- 人形机器人是否从短期演示转向连续运行、工业级可靠性和可复制商业场景。
- 机器人训练数据是否从远程操作数据加速转向自我中心视频、平台无关数据和非视觉物理数据。
- 独立机器人脑供应商与脑体一体 OEM 之间的产业链分工是否形成。
- FANUC、Inovance、Harmonic Drive、Cognex、Keyence 与 Estun 的目标价、评级和自动化需求假设是否发生变化。