本文从机器人大脑切入，将其控制过程拆为任务规划、动作生成、全身控制与关节伺服四层，并按覆盖层级将24家头部企业分为纯大脑派、全栈自研派、纯硬件厂与平台基建派四类。我们认为：①四类企业走向分化，产业早期全栈自研更利于数据回流与软硬件协同，已成为头部企业的主流选择；②大脑能力的价值主要通过整机、核心硬件与算力兑现，向本体厂出售通用大脑或难成独立生意；工业应用有望从上下料等工序率先突破；③估值应先识别企业的价值兑现载体，再按收入兑现阶段选择方法，已形成整机收入的头部本体企业可以参照新能源车高增长期。
　　趋势：发挥数据回流与协同开发优势，全栈自研或为必要选择
　　模型能力正由任务理解向全身控制延伸，大脑与本体耦合加深，头部企业的量产产品和最新代际模型因此大多采用全栈自研。全栈自研的阶段性优势来自两方面：①本体与大脑同属一个体系，模型能更快部署到真实机器人，并根据任务成败和异常样本持续回流；②模型、控制与硬件在内部协同开发，问题归因和迭代链路更短。全栈企业内部也在分化：自上而下企业从AI侧进入，需依托已有工程方法与供应链补齐量产能力；自下而上企业则需加强大脑模型、数据闭环与泛化能力。
　　商业化：大脑价值随整机兑现，工业与物流将成为需求主体
　　短期大脑外供或难成独立生意，第三方模型相比本体厂自研与开源模型尚无明显优势，全身控制又难以跨本体标准化，规模收入更可能来自面向终端用户的整机与场景部署。工业与物流有望成为中期需求主体，具体落地顺序取决于工序经济性：我们测算，轮式双臂做固定工位上下料约3.3年回本，2027年前后有望降至3年以内；双足走动搬运约需11年，2028-2029年或具备经济性。我们预计2030年我国人形机器人出货约31万台，其中工业与物流约17万台、占比由2025年约8%升至一半以上，市场空间约470亿元。
　　与市场不同的观点
　　①产业：市场已认可大脑决定人形机器人的差异化，并按软件平台逻辑为纯大脑公司定价。我们认为，通用大模型渗透加快后上层能力难以单独收费，竞争力取决于大脑、整机硬件与算力的系统能力，全栈能力是取得未来入场券的核心。②商业化：市场已看到科研、数采等验证型采购，但对工业与物流需求缺少量化判断。我们从具体工序的经济性出发测算落地节奏与需求规模，预计2030年对可渗透岗位的渗透率仍仅约6%，中期放量后仍有较大拓展空间。③估值：市场缺少统一的估值方法，我们主张按商业模式与收入阶段分层估值，已有整机收入的头部本体企业可参照新能源车高增长期，不宜统一套用软件平台估值。
　　投资建议：本体估值分化，关注全栈整机与核心部件
　　我们认为：已形成整机收入的企业宜采用PS，盈利稳定后转向PE；收入兑现较晚的全栈企业结合量产进度、客户验证与远期收入估值；纯大脑派重点评估独立收费能否成立；平台基建派回归主业估值。参照新能源车高增长期，我们认为头部本体企业PS区间约10—40倍，其中审慎情景10—25倍、乐观情景20—40倍，具体取决于收入增速、高增长持续期、量产确定性与市场情绪。建议关注具备全栈能力、已形成整机收入的本体企业，以及灵巧手、执行器、触觉与力觉传感器等核心零部件和算力。
　　风险提示：技术路线变化与商业化不及预期；整机放量及算力、硬件需求不及预期；竞争加剧与估值回调；测算存在主观性。本研报涉及未覆盖及未上市个股，内容整理自公开信息，不构成推荐或覆盖。