汽车行业2026年度投资策略：同源性优势明显，机器人打开车企成长空间

同源性优势明显，机器人打开车企成长空间汽车行业2026年度投资策略邓健全（分析师）证书编号：S0790525090003邮箱：dengjianquan@kysec.cn赵悦媛（分析师）证书编号：S0790525100003邮箱：zhaoyueyuan@kysec.cn2025年 11 月 1 日证券研究报告赵旭杨（分析师）证书编号：S0790523090002邮箱：zhaoxuyang@kysec.cn傅昌鑫（分析师）证书编号：S0790525090005邮箱：fuchangxin@kysec.cn徐剑峰（分析师）证书编号：S0790525090004邮箱：xujianfeng@kysec.cn王镇涛（联系人）证书编号：S0790124070021邮箱：wangzhentao@kysec.cn核心观点1.汽车供应链是人形机器人发展天然土壤汽车制造与机器人研发存在天然的同源性。汽车制造领域所积累的传感器技术、控制系统，以及目标识别、路径规划等算法，均为人形机器人的研发提供了重要的技术借鉴。此外人形机器人涉及多种精密零部件、产业链较长，而汽车零部件企业具备“规模降本+质量管控”的体系化优势，凭借强大的研发实力、制造能力以及丰富的量产经验，车企在人形机器人的研发和制造过程中具有显著的先发优势。汽车与机器人共享超过50%的供应链资源，车端成熟的属地化与规模化制造能力直接支撑机器人降本与量产，将快速、大幅度降低机器人生产成本。2.特斯拉引领，车企积极布局人形机器人领域特斯拉Optimus四年迭代至第三代，进入“精细化+拟人化”阶段：（1）软件方面，用于端侧推理的AI5是前一代性能的40倍，将大幅提升V3的“大脑”性能；（2）硬件方面，V3的灵巧手设计方案为单手22-DoF，使得其与人类的灵活程度相当。特斯拉预计在2026Q1将展示V3的量产意图原型，并将建造一条百万台的Optimus生产线，希望在2026年年底开始生产。当前国内已有小鹏、小米、广汽、奇瑞、比亚迪、上汽等15家车企入局人形机器人赛道。（1）自研：利用汽车自动驾驶、三电等的技术积累，自研机器人产品。如小鹏Iron利用智驾同源图灵AI芯片、端到端大模型等技术。（2）合作：与具备丰富机器人软硬件研发经验的公司合作，实现快速发展，如奇瑞与AI公司Aimoga合作研发人形机器人Mornine。（3）战略投资：随着行业内不断涌现优秀的机器人公司，小米、比亚迪、上汽、北汽等部分车企选择战略入股，深度绑定相关合作伙伴。3.车企估值体系有望向科技公司迈进面向具身智能的海量市场，车企具有较为全面的优势，尤其是算法层面智驾和机器人日益走向殊途同归，未来车企有望在该领域占据一席之地。车企的定价逻辑有望从传统制造业的“销量/份额驱动的PE/PS”迁移到“科技公司式的现金流折现+分部估值”框架。推荐：赛力斯、长安汽车、北汽蓝谷、长城汽车、江淮汽车、上汽集团、小鹏汽车-W、零跑汽车、理想汽车-W、蔚来-SW、吉利汽车、比亚迪、小米集团-W ；受益标的：广汽集团、奇瑞汽车4.风险提示：技术发展进度不及预期、市场需求不及预期、政策推进不及预期等。1特斯拉引领，车企积极布局人形机器人领域23目 录CONTENTS汽车供应链是人形机器人发展天然土壤车企估值体系有望向科技公司迈进4风险提示开始探索系统2能用（高速智驾、特定路况城区智驾）传统CVBEV+TransformerBEV+Transformer+Occ端到端端到端VLMVLA/世界模型规则驱动数据驱动认知驱动算法：消费者体验：主要研究系统1好用（全国都能开，车位到车位）L3及以上1.1自动驾驶的发展史：从规则走向神经网络，从端到端迈向认知智能 从规则到模型再到认知智能，智驾算法历经迭代模仿学习+强化学习处理场景/泛化能力：简单/弱复杂/强资料来源：《Attention Is All You Need》（Ashish Vaswani 等）、《Safety-Enhanced Autonomous Driving Using Interpretable Sensor Fusion Transformer》（Hao Shao 等）、易车网等、开源证券研究所图1：智驾算法实现信息在算法中的无损传递，减少人为偏见1.1机器人的发展史：同样从规则走向神经网络，从端到端迈向认知智能资料来源：新智元公众号、机器人技术与应用公众号、机器人抛磨研习社公众号、开源证券研究所 机器人大脑成为当前核心突破瓶颈内容：机器人算法亦经历了从简单到复杂，逐步向VLA等方向演进图2：机器人算法历史变迁闭环控制、轨迹解算运动控制算法MPC+WBC模仿/强化学习VLA规则驱动数据驱动认知驱动简单/规划好的行为，多用于展示功能：展示/完成简单任务复杂地形穿越主要研究系统1开始探索系统2处理场景/泛化能力：简单/弱复杂/强1.1资料来源：理想汽车公众号、新智元公众号、智东西公众号等、开源证券研究所 算法层面自动驾驶和机器人实现交汇算法端我们看到汽车和机器人的技术路线日渐相似，基本收敛为，多模态的大型神经网络（被一些玩家称为世界模型），以及VLA模型、以及包含系统1系统2的大型神经网络。我们看到特斯拉在最新的演讲中也提到，其采用多模态的大模型，并同时具有系统1和系统2的快慢思考能力，基本印证了行业的发展方向。英伟达ISAAC GROOT N模型Physical Intelligence π0.5模型HELIX模型华为世界行为模型特斯拉FSD大参数模型理想汽车VLA元戎启行VLA汽车玩家机器人玩家机器人&汽车玩家小鹏汽车VLA基座模型算法端：自动驾驶和机器人实现交汇图3：算法层面自动驾驶和机器人或将殊途同归1.1仿真端：自动驾驶和机器人高度复用资料来源：理想汽车公众号、英伟达官网、华尔街见闻等、开源证券研究所 仿真端，构建世界模型来进行训练/验证在汽车和机器人领域也殊途同归自动驾驶领域，通过生成式算法构建虚拟环境来为模型训练增加稀缺的长尾场景以及进行测试验证、强化学习训练已经成为行业共识；在机器人领域，同样的技术被广泛应用于机器人的训练，甚至成为当前如机器狗等形态机器人训练的主要方式。同样的模型只是采用了一些来自机器人场景的数据。特斯拉采用生成式模型生成六个摄像头符合物理世界规律的视频来对模型进行训练Optimus 也 同 样可以采取相同的方式进行训练验证汽车玩家机器人玩家机器人&汽车玩家理想汽车采用世界模型渲染视频来对自动驾驶进行强化学习训练提升博弈能力英伟达IsaacLab可构建符合物理规律的仿真世界，成为重要的机器人训练引擎图4：使用世界模型进行仿真训练可以弥补真实数据稀缺性1.2电子电气架构和热管理端：两大领域有诸多场景值的借鉴 电子电气架构、热管理等和机器人高度相似电子电气架构：目前汽车行业基本形成域集中式电子电气架构，并逐步向中央计算平台演进；由于汽车执行器的种类非常多，因此不同领域通常通过一个域控制器来管理；机器人系统通常包含GPU以及MCU、CPU等，用来实现语音交互、语义理解、动作执行等。热管理方面：也十分相似，机器人领域的散热是制约其能力的重要内容，汽车领域的经验或许能够借鉴。图5：汽车行业电子电气架构逐步走向集中化，域控是目前主要