中泰证券：人形机器人催生精密减速器材料结构变革 有望成为其发展重要引擎

  中泰证券：人形机器人催生精密减速器材料/结构变革 有望成为其发展重要引擎该机构测算，若全球人形机器人产量达100万台，则有望给精密行星/RV/谐波减速器分别带来20.1/95.6/53.6亿元的增量空间。

  智通财经APP获悉，中泰证券发布研究报告称，人形机器人旋转关节由电机+减速器等硬件组成。乘机器人发展之东风，各头部减速器厂商积极寻求成本更低、性能更优异的核心材料以获取成本优势，强化自身技术优势，抢占市场占有率。该机构测算，若全球人形机器人产量达100万台，则有望给精密行星/RV/谐波减速器分别带来20.1/95.6/53.6亿元的增量空间。

  【恒工精密(301261.SZ)】连铸球墨铸铁国内龙头，减速器隐形冠军，成长性突出、防御性兼具(“买入”评级)；

  【中大力德(002896.SZ)】精密减速器头部企业，一体化战略构筑核心优势(“增持”评级)；

  【斯菱股份(301550.SZ)】汽车后市场稳扎稳打，新业务拓展可期(“买入”评级)；

  【苏轴股份】滚针轴承国产化龙头，多领域同步拓展夯实行业地位(“买入”评级) ；

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  减速器行业概况：减速器是传动系统核心零部件，随着应用场景的继续扩展，减速器市场规模不断扩大。

  1)减速器是由多个齿轮组成的常用传动零部件，其通过不同大小的齿轮的啮合传递动力，以此来降低驱动设备的转速并提供更高的扭矩输出和承载能力。其作用包括减小转速、增大扭矩、减少运动机构惯量、锁止机构等。

  2)减速器按用途可分为通用减速器、专用减速器与精密减速器。通用减速器满足基本动力传动需求，专用减速器为特定场景设计，如风力发电齿轮箱等。精密减速器具高传动精度、小回差、大扭转刚度的特点，常用于机器人和高端机床等高精度要求领域。

  3)随着减速器应用场景继续扩展至人形机器人、新能源等新兴起的产业，减速器市场规模不断扩大。

  精密减速器分析与比较：按结构分为行星、RV、谐波三大类，其各具优势，大范围的应用于机器人关节等部位。

  ③缺点：单级行星减速器减速比小，通常只适用于对精度要求相对不高的运动机构。

  ④应用场景：精密行星减速器常用于数字控制机床、自动化设备、机器人下肢驱动等场景。

  ③缺点：RV减速器存在体积较大和成本高的劣势：由于需要传递较大的扭矩，其齿轮齿数多，附属部件多，导致体积较大。

  ④应用场景：RV减速器常用于自动化生产线、太阳能和风能设备、机器人基座和大臂等重负载场景。

  ①结构：谐波减速器由波发生器、柔轮和刚轮组成，利用柔轮的弹性变形实现刚轮轮齿与柔轮轮齿之间的少齿差内啮合。

  ④应用场景：谐波减速器常用于医疗设施、航空航天设备、机器人小臂、腕部和手部等轻负载高精度场景。

  1)全球市场：行星减速器德系品牌较强，2022年前三大德系品牌合计市占率达36%;RV、谐波减速器日系品牌垄断，2020年RV/谐波减速器市场中纳博特斯克、哈默纳科市占率分别为61%/82%。

  ②RV减速器：海外品牌市场占有率较高，头部国产品牌初具规模，2022年双环传动/中大力德市占率分别为15%/4%;

  ③谐波减速器：近年来国产品牌市场占有率显著提升,一超多强特征显著，2022年绿的谐波/来福/同川市占率分别为26%/8%/6%。

  1)人形机器人旋转关节由电机+减速器等硬件组成。减速器搭配电机起到降速增矩的作用，在大扭矩电机情况下，可以搭载低减速比减速器(行星等)，此方案具备经济性优势;小扭矩电机情况下，搭载高减速比减速器(谐波等)，此方案具备小体积优势。

  2)应用：①Optimus 主体部分使用3款共14个旋转关节，对应采用14个谐波减速器;②出于经济性考虑，国内主机厂(优必选、傅利叶、智元等)则普遍同时采用含谐波或行星减速器的方案。

  ①材料变革：乘机器人发展之东风，各头部减速器厂商积极寻求成本更低、性能更优异的核心材料以获取成本优势，强化自身技术优势，抢占市场占有率。连铸球墨铸铁成本低、轻量化契合减速器厂商核心诉求。据该机构测算，预计2030年连铸球墨铸铁在全球机器人减速器市场总规模达109.35亿元，其中连铸球墨铸铁在人形机器人减速器市场规模有望达50.72亿元，在工业机器人减速器市场规模有望达58.62亿元。

  ②结构改型：RV减速器耐重载、抗冲击能力更强，适用于较大载荷的作业场景。人形机器人腰部、髋部等位置受力较大，未来有望使用类RV减速器匹配相应场景。

  2)精密减速器市场空间预计将显著扩大。2022年全球精密减速器市场规模约为197亿元。中泰证券测算，若全球人形机器人产量达100万台，则有望给精密行星/RV/谐波减速器分别带来20.1/95.6/53.6亿元的增量空间。

  风险提示：人工智能&大模型技术发展没有到达预期、下游落地场景拓展没有到达预期、人形机器人商业化进程没有到达预期、行业规模测算偏差风险、研报使用的信息存在更新不及时风险等。