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휴머노이드 로봇 시장 : 점유율, 순위, 총 매출, 수요 예측(2025-2031년)Humanoid Robot - Global Market Share and Ranking, Overall Sales and Demand Forecast 2025-2031 |
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이 보고서는 세계적인 휴머노이드 로봇 산업을 광범위한 '물리적 AI' 영역에서 전략적 신규 분야로 검증합니다. 여기서 정의하는 휴머노이드 로봇이란 인간과 같은 형태(머리, 몸통, 팔, 그리고 다리), 다자유도의 사지, 손쉬운 엔드 이펙터를 갖춘 인간형으로 AI 탑재된 로봇 시스템을 말합니다. 이들은 본래 인간 작업자를 위해 구축된 공간, 워크플로우 및 툴셋에서 작동하도록 설계되었습니다. 이들은 고도의 메카트로닉스, 고성능 컴퓨팅, 대규모 AI 모델, 클라우드 연결성을 융합시켜 비구조화 환경에서 지각, 추론 및 행동을 가능하게 하는 구현된 에이전트로서 구현되고 있습니다. 이러한 의미에서 휴머노이드 로봇은 물리적 인공지능의 최첨단 구현 중 하나이며, 디지털 지능이 현실 세계에서의 물리적 상호작용과 긴밀하게 연계되는 형태를 보여줍니다.
제품 관점에서 본 보고서는 휴머노이드 로봇을 세 가지 핵심 차원으로 특징짓는다. 첫째, "의인화된 지능"을 가지는 것: 고 파라미터의 지각 및 의사 결정 모델에 의해 로봇은 정경의 이해, 물체 및 인물의 인식이 가능해, 데이터 구동형 학습 루프를 통해 태스크 성능을 지속적으로 향상시킵니다. 둘째, 「형태적으로 휴머노이드」인 점입니다. 양손 조작이나(많은 플랫폼에서) 2족 보행 혹은 하이브리드 다리 이동을 포함한 인간과 같은 신체 구조는 기존의 인간용 인프라, 공구, 인간 공학(예: 드라이버의 파지, 도어의 개폐, 표준 제어반의 조작)을 재이용하기 위해서 명시적으로 선택되고 있어 공장이나 시설의 그린 필드 재설계의 필요성을 최소한으로 억제 셋째, "폭넓은 적용성"을 가지고 있습니다. 적절한 소프트웨어와 툴을 갖춘 동일한 베이스 플랫폼은 공장 조립, 창고 작업, 노인 간호, 검사, 심지어 위험 환경에서 공공 안전 업무까지 커버할 수 있어 기존의 단일 용도 산업용 로봇에서는 달성하기 어려웠던 규모의 경제성을 실현합니다.
수요면에서 본 보고서는 2024년 세계 휴머노이드 로봇 시장 규모 약 4억 1,579만 달러로 보고 있으며, 2031년까지 약 290억 8,000만 달러까지 성장할 것으로 예측했습니다. 2025년부터 2031년까지의 예측기간에서 이는 가치 기준으로 약 59.3%의 매우 높은 CAGR을 나타내며, 소규모 파일럿 단계에서 여러 산업에서 초기 단계의 규모 확장 전개로의 전환을 반영합니다. 수량 기준으로 출하량은 2024년에 약 7만 3,014대로 추정되며, 2031년까지 약 129만 266대로 증가할 것으로 예상되며, 같은 기간의 수량 기준 CAGR은 약 50.6%입니다. 수량과 제조 경험이 확대됨에 따라 본 보고서에서는 액추에이터, 변속기, 전자기기, 배터리 및 시스템 통합의 학습 곡선 효과로 성능과 신뢰성이 향상되는 반면 평균 판매 가격의 구조적 하락이 예상됩니다.
본 연구의 정량적인 기준선은 독자적인 상향식 및 하향식 모델링을 기반으로 구축되었지만, 휴머노이드 로봇이 개념 단계에서 상업화 단계로 전환하는 보다 광범위한 외부 컨센서스와도 일치합니다. 복수의 제3자 시장 조사는 범위 정의나 시간축이 다른 것, 다양한 휴머노이드 분야에 있어서 2030년까지 30-40% 이상의 CAGR로 지속적인 고성장을 시사하고 있으며, 기술과 비용 곡선이 성숙하는 2030년대부터 2040년대에 걸쳐서는 훨씬 큰 잠재 시장 규모가 전망되고 있습니다. 세계 투자은행의 장기 시나리오 분석은 휴머노이드 로봇과 그 관련 공급망이 2050년까지 수조 달러 규모 시장 기회를 형성해 산업·서비스·가정 환경에서 전 세계 수천만대에서 수억대가 도입될 가능성을 시사하고 있습니다.
본 보고서에 명시된 수요의 기초가 되는 요인은 순환적인 것이 아니라 구조적인 것입니다. 첫째, 주요 경제권의 인구 고령화와 지속적인 노동력 부족은 제조업, 물류, 의료, 간병 업무 등에서 육체적으로 가혹하고 반복적이고 위험한 역할의 부족을 창출하고 있습니다. 둘째, AI의 지속적인 발전(특히 대규모 시각, 언어, 행동 모델 및 강화 학습)을 통해 로봇이 복잡한 상황을 인식하고 작업을 가로질러 일반화하며 즉각적으로 적응할 수 있는 능력이 크게 향상되었습니다. 이것에 의해 종래는 인간이 담당하고 있던 비구조화 환경에 있어서도, 휴머노이드형 로봇의 실용성이 현격히 높아지고 있습니다. 셋째, 기업은 업무의 안전성, 회복력, 유연성 향상의 압력에 직면하고 있어 재구성 비용이 높은 고정용도의 자동화 장치보다 신속한 재배치, 재훈련이 가능한 로봇의 도입을 검토할 수밖에 없습니다. 마지막으로, 중국, 북미, 유럽, 아시아태평양의 일부에 있어서의 정부의 산업 정책 및 자금 지원 프로그램은 로봇 공학과 물리 AI를 전략적 분야로서 명시적으로 장려해, 연구 개발과 조기 상업화를 한층 더 가속시키고 있습니다.
부문별로 본 보고서는 휴머노이드 시장을 5개의 주요 용도 분야(공업생산, 창고 및 물류, 서비스 및 간병, 교육 및 조사, 공공안전 및 구조)로 분류하고 초기 단계의 상업이용 사례나 엔터테인먼트 이용 사례에 대해서도 보충적으로 논하고 있습니다. 산업 생산 분야에서 휴머노이드 로봇은 기존의 산업용 로봇과 협력 로봇에서는 유연성이 부족하거나 재구성 비용이 너무 높은 작업을 대상으로 합니다. 예로는 유연한 조립, 기계 감시 및 보조, 공장 내 자재 반송, 라인 전환, 인간 중심으로 설계된 공장의 기존 설비 현대화 등이 있습니다. 인간과 같은 모양을 통해 작업 셀, 공구 및 지그를 사람과 공유할 수 있으므로 전체 프로세스 재설계가 아닌 단계적인 자동화를 지원합니다. 예측 기간에 있어서 자동차, 전자기기, 전지, 기계 제조업체가 파일럿 도입으로부터 선정된 작업 스테이션이나 라인에의 체계적인 전개로 이행함에 따라, 산업 생산 분야가 최대이고 가장 급속하게 성장하는 응용 분야의 하나로서 대두할 것으로 본 보고서는 예측했습니다.
창고 및 물류 환경에 있어서는 휴머노이드 로봇은 이동 로봇이나 자동 창고 시스템을 보완해, 경우에 따라서는 대체합니다. 인간과 같은 도달범위, 민첩성, 상황 판단이 여전히 요구되는 복잡한 피킹 및 배치, 케이스 핸들링, 팔레타이징 및 디파레타이징, 트레일러 하도해, 예외 처리 태스크에 최적입니다. 본 보고서에서는 급속한 수요 증가와 육체적으로 가혹하고 반복적인 업무에 있어서의 인재 확보 및 정착의 난제에 직면하는 EC 풀필먼트 센터, 써드파티 로지스틱스 사업자, 소포 허브로부터의 강한 관심이 강조되고 있습니다. 안전기준, 처리능력, 총소유비용(TCO)의 개선에 따라 창고 및 물류분야는 기존의 자동화 인프라를 대체하는 것이 아니라 이를 기반으로 휴머노이드 로봇이 대규모 도입을 실현하는 가장 빠른 영역 중 하나가 될 것으로 예측됩니다.
서비스 및 케어 분야는 접객, 소매, 의료, 주택형 간병 환경을 망라합니다. 여기에서는 휴머노이드 로봇이 프런트 업무(접수, 컨시어지, 안내)부터 기본적인 배송, 번잡한 사무 작업, 병원이나 고령자 시설에 있어서의 한정적인 비임상 지원 업무까지, 다양한 역할을 담당합니다. 본 보고서에서는 중기적으로는 완전 자율형의 간병나 고객 대응보다, 인간의 스탭의 보조(단조의 작업이나 육체적으로 부담이 큰 서브 태스크의 대행)에 중점이 놓여진다고 지적하고 있습니다. 이 분야에서의 도입은 기술적 능력뿐만 아니라 규제 고려사항, 윤리와 프라이버시, 그리고 인간 중심 케어의 고수준 유지의 필요성에 의해서도 형성될 것입니다.
교육 및 조사 분야도 중요한 초기 도입 그룹입니다. 대학, 기술연구소, 기업의 연구개발 부문에서는 휴머노이드 플랫폼을 표준화된 시험 기반으로 활용하여 구현된 지능, 인간과 로봇의 상호작용(HRI), 이동기술, 조작기술의 조사를 진행하고 있습니다. 본 보고서에서는 휴머노이드 로봇이 시뮬레이션 환경, 커리큘럼 컨텐츠, 클라우드 기반 개발 플랫폼과 통합되어 학생과 연구자를 위한 종합적인 '물리적 AI 실험실'로 진화할 것으로 예측했습니다. 이로 인해 통합 마찰이 줄어들고 주요 하드웨어 소프트웨어 스택을 기반으로 한 세계 개발자 생태계가 형성되어 혁신이 가속화되고 플랫폼 선행 기업에게는 락인 우위성이 생길 것입니다.
공공안전 및 구조분야는 규모가 작은 것, 전략적으로 매우 중요한 부문입니다. 휴머노이드 로봇은 지진 재해 후의 수색 구조, 산업 사고 대응, 원자력 시설의 폐지 조치, 위험 환경하에서의 인프라 점검 등, 위험한 영역에서의 운용에 최적입니다. 계단 이동, 표준 공구 조작, 인간 지향 인터페이스와의 상호 작용 능력은 첫 번째 대응자의 위험을 줄이는 긴급 기관에 매력적인 특성입니다. 본 보고서에서는 단기적으로는 도입규모가 한정적이며 공공안전분야에서의 전개가 견고성, 원격조작, 자율성, 인증기준에 있어서 중요한 진보를 촉진하고, 그것이 상용제품에도 파급된다고 논하고 있습니다. 장기적으로, 성능이 입증되고 규제 프레임워크가 성숙함에 따라, 휴머노이드는 특정 고위험 임무에서 표준 장비가 될 수 있습니다.
제품 아키텍처의 관점에서 본 보고서는 시장을 주로 세 가지 유형으로 분류합니다. 2족 보행 설계는 인간의 이동 양식에 가장 가깝고, 계단이나 부정지, 복잡한 레이아웃이 있는 환경에 최적입니다만, 기계적 및 계산 처리면에서 높은 요구를 수반합니다. 차륜식 휴머노이드는 휴머노이드 상체와 바퀴식 하부 섀시를 조합하여 지형 적응성을 다소 희생함으로써 높은 에너지 효율, 간소한 제어, 저비용을 실현하고 있으며, 주로 평탄한 바닥면을 가지는 공장이나 창고에서의 도입이 기대됩니다. 바퀴 다리 시스템은 중간 위치를 차지하고 복잡한 재구성 가능한 다리 모듈로 구름 효율과 보행 능력을 모두 제공합니다. 본 보고서에서는 2족 보행 플랫폼이 고성능 범용 전개를 지배할 것으로 예측되는 반면, 바퀴식 및 하이브리드 설계는 특히 물류 및 실내 서비스 분야에서 비용 중심의 용도 특화형 틈새 시장을 획득할 것으로 전망됩니다.
지역적으로, 본 보고서는 중국, 북미, 유럽, 일본, 한국 및 기타 아시아태평양, 라틴아메리카, 중동 및 아프리카에 초점을 맞춘 세계 시장을 다룹니다. 초기 수익원과 파일럿 활동은 강력한 로보틱스 생태계, 산업 자동화 수요 및 자본에 대한 접근을 배경으로 중국, 북미 및 유럽의 일부 지역에 집중되어 있습니다. AI 탑재 휴머노이드에 대한 외부 시장 예측에 따르면, 북미는 현재 세계 수익 점유율을 선도하고 있으며(2024년 스냅샷에서는 약 절반을 차지함) 제조 및 물류 분야에서 높은 수준의 투자와 조기 도입을 반영하고 있습니다. 한편 중국은 산업정책, 현지 공급망, 인구동태적 압력에 힘입어 장기적으로는 최대 단일 시장으로 부상할 것으로 널리 예상되고 있습니다. 일본과 한국, 그리고 신흥 아시아의 제조 거점도 특히 수출 지향 산업 클러스터와 하이 엔드 가전 분야에서 중요한 성장 지역으로 주목 받고 있습니다.
공급면에서 휴머노이드 로봇 산업은 이미 상대적으로 집중된 것, 매우 역동적이라고 보고서는 지적하고 있습니다. 통합 기술 및 전문 로봇 기업을 포함한 주요 공급업체의 핵심 그룹은 2024년 수익의 대부분을 차지합니다. 하이엔드 풀사이즈 범용 부문에서는 테슬라, 보스턴 다이내믹스, 피규어 AI, 민첩성 로보틱스 등의 기업이 수직 통합 하드웨어, 독자적인 AI 스택, 우량 산업 고객과의 대규모 파일럿 프로그램을 중심으로 플랫폼 전략을 구축 중입니다. 중급 및 저가형 부문에서는 UBTECH, Unitree, 푸리에(Fourier)를 비롯한 중국의 신흥 기업과 세계 벤더들이 물류, 서비스, 교육 분야를 위한 적극적인 비용 절감 로드맵과 용도 특화형 모델을 추진하고 있습니다. 이 보고서는 경쟁 우위가 순수한 하드웨어 성능에서 풀 스택 능력으로 이동하고 있다는 점을 강조합니다. 구체적으로는 동작 계획·제어 소프트웨어, 안전 시스템, 클라우드 오케스트레이션, 시뮬레이션 및 트레이닝 파이프라인에 가세해, 서비스 보수 파이낸스의 제공 등을 들 수 있습니다. 2028년경부터 생산시설에 휴머노이드 로봇을 도입할 계획을 세우고 있는 대기업 자동차 그룹 등 현실 세계 발표는 안전성, 신뢰성, 투자 회수율 임계값이 충족되는 대로 산업 고객이 대규모 도입 준비를 진행하고 있음을 나타내는 초기 증거를 제공합니다.
이 보고서의 광범위한 생태계 분석은 주요 부품 공급업체(고토크 액추에이터, 정밀 기어, 센서, 배터리, 컴퓨팅 모듈, 통신 시스템)에서 시스템 통합자, 플랫폼 제공업체를 통해 최종 사용자 산업에 이르는 새로운 밸류체인의 형성을 밝혔습니다. 업스트림 공정에서는 관절 액추에이터, 경량 구조 재료, 고밀도 배터리, 엣지 AI 칩의 진보가 성능 향상과 비용 및 소비 전력 삭감의 열쇠가 됩니다. 중류에서는 플랫폼 기업이 단발 하드웨어 판매부터 로보틱스 서비스, 플릿 관리 구독, 태스크 스킬 및 소프트웨어 컨텐츠 마켓플레이스에 이르기까지 다양한 비즈니스 모델을 모색하고 있습니다. 하류에서는 자동차 제조업체와 그 1차 공급업체, 주요 전자상거래 및 물류사업자, “무인화” 또는 다품종 소량생산을 목표로 하는 공업 제조업체, 대규모 병원 및 간병시설, 주요 연구대학 등을 조기 도입 기업으로 들 수 있습니다. 이 다층 에코시스템은 여전히 유동적이지만 향후 10년간 소수의 주요 하드웨어 소프트웨어 플랫폼을 중심으로 통합이 진행될 것으로 본 보고서는 예측했습니다.
방법론적으로, 본 조사는 상향식 및 하향식 하이브리드 접근법을 채택했습니다. 상향식 레벨에서는 조사 팀이 연례 보고서, 투자자 프레젠테이션, 제품 발표, 인터뷰 및 기타 1차 정보에서 휴머노이드 로봇의 출하량, 수익, 가격에 관한 기업 수준의 데이터를 집계하고, 값을 공장 출하 가격(또는 이용 가능한 최상의 근사치)로 정규화하고 비휴머노이드 제품 라인을 신중하게 제외합니다. 하향식 수준에서는 이러한 추정치를 산업 자동화 지출, 로보틱스 보급률 벤치마크, 설비 투자 계획, 정책 프레임워크, 공개된 파일럿 계획 정보 등의 거시지표와 비교하여 삼각 측량을 수행합니다. 본 모델은 2020년 이후의 과거 데이터를 보고하고, 2024년을 기준연도로 하여, 부문별(유형, 용도, 지역, 국가)에 2025년부터 2031년까지의 예측을 산출합니다. 여기에는 명확한 시나리오 전제와 업계 전문가의 델파이법에 의한 의견이 반영됩니다.
마지막으로 이 보고서는 주요 불확실성과 위험을 인식합니다. 여기에는 AI의 진보 속도와 견고한 구현 능력으로의 전환, 부품 및 시스템 비용의 추이, 도입 지연을 일으킬 수 있는 안전 사고나 규제상의 후퇴, 고객의 수용도와 노사 관계 고려 사항, 과잉투자에 의한 벤더 간 단기적인 도태의 가능성 등이 포함됩니다. 그러나 핵심 견해로, 휴머노이드 로봇은 단일 제품이 아닌 범용적인 물리적 AI 플랫폼으로 파악할 때 세계의 자동화 기반에서 전략적으로 중요한 계층이 될 가능성을 갖고 있다고 결론지어집니다. 향후 10년간, 그 도입은 제조업, 물류, 서비스업, 교육, 공공안전의 각 분야를 재구축하는 동시에, 본 조사의 2031년이라는 시야를 넘은 가정환경과 일상생활에 있어서 보다 광범위한 보급의 기반을 구축할 것입니다.
시장 세분화
기업별
유형별 부문
용도별 부문
지역별
This report examines the global humanoid robot industry as a strategic emerging segment within the broader "physical AI" landscape. Humanoid robots are defined here as anthropomorphic, AI-enabled robotic systems with human-like morphology (head, torso, arms, and in many cases legs), multi-degree-of-freedom limbs, and dexterous end-effectors, designed to operate in spaces, workflows and toolsets originally built for human workers. They embody the convergence of advanced mechatronics, high-performance computing, large-scale AI models and cloud connectivity into embodied agents capable of perception, reasoning, and action in unstructured environments. In this sense, humanoid robots represent one of the most advanced implementations of physical AI, where digital intelligence is tightly coupled with physical interaction in the real world.
From a product perspective, the report characterizes humanoid robots along three core dimensions. First, they are "anthropomorphically intelligent": high-parameter perception and decision models allow robots to understand scenes, recognize objects and people, and continuously improve task performance via data-driven learning loops. Second, they are "humanoid in morphology": the human-like body plan, including bimanual manipulation and (for many platforms) bipedal or hybrid legged mobility, is explicitly chosen to reuse existing human infrastructure, tools and ergonomics-such as gripping a screwdriver, opening doors, or operating standard control panels-minimizing the need for greenfield redesign of factories and facilities. Third, they are "broadly applicable": the same base platform, with appropriate software and tooling, can span factory assembly, warehouse handling, eldercare, inspection and even public-safety tasks in hazardous environments, enabling scale economics that traditional single-purpose industrial robots have struggled to achieve.
On the demand side, the report sizes the global humanoid robot market at approximately US$415.79 million in 2024 and projects it to grow to around US$29.08 billion by 2031. Over the 2025-2031 forecast period this implies a very high compound annual growth rate (CAGR) of roughly 59.3% in value terms, reflecting the transition from small-batch pilots to early scaled deployments in multiple industries. In volume terms, shipments are estimated at about 73,014 units in 2024, rising to approximately 1,290,266 units by 2031, corresponding to a volume CAGR of about 50.6% over the same period. As both volumes and manufacturing experience scale, the report anticipates a structural decline in average selling prices, driven by learning-curve effects in actuators and transmissions, electronics, batteries, and system integration, even as performance and reliability improve.
While the quantitative baseline in this study is built from proprietary bottom-up and top-down modeling, it is consistent with a broader external consensus that humanoid robotics is moving from speculative concept toward commercial reality. Multiple third-party market studies, although using different scope definitions and time horizons, point to sustained high growth-often in the range of 30-40%+ CAGR through 2030 for various humanoid segments-and envision a much larger addressable market by the 2030s and 2040s as technology and cost curves mature. Longer-term scenario work from global investment banks suggests that humanoid robots and their associated supply chains could represent a multi-trillion-dollar opportunity by mid-century, with tens or even hundreds of millions of units deployed worldwide in industrial, service and household settings.
The underlying demand drivers identified in the report are structural rather than cyclical. First, demographic aging and persistent labor shortages in key economies create gaps in physically demanding, repetitive and hazardous roles across manufacturing, logistics, healthcare and care work. Second, continuous advances in AI-especially large vision-language-action models and reinforcement learning-substantially improve robots' ability to perceive complex scenes, generalize across tasks and adapt on the fly, making humanoid formats more viable in unstructured environments that were previously reserved for humans. Third, enterprises face increasing pressure to improve safety, resilience and flexibility of operations, pushing them to consider robots that can be rapidly redeployed and retrained, rather than fixed-purpose automation that is costly to reconfigure. Finally, government industrial policies and funding programs in China, North America, Europe and parts of Asia-Pacific explicitly encourage robotics and physical AI as strategic sectors, further accelerating R&D and early commercialization.
Segmentally, the report structures the humanoid market around five primary application clusters: industrial production, warehouse & logistics, service & care, education & research, and public safety & rescue, with additional discussion of early commercial and entertainment use cases. In industrial production, humanoid robots target tasks where conventional industrial robots or cobots are either too rigid or too costly to reconfigure-examples include flexible assembly, machine tending, intra-factory material flow, line changeovers and brownfield modernization in plants built around human workers. Their human-like form factor allows them to share workcells, tools and fixtures with people, supporting gradual automation rather than wholesale process redesign. Over the forecast period, the report expects industrial production to emerge as one of the largest and fastest-growing application segments, as automotive, electronics, battery and machinery manufacturers move from lighthouse pilots to systematic deployment in selected workstations and lines.
In warehouse & logistics settings, humanoid robots complement or, in some scenarios, substitute mobile robots and automated storage systems. They are positioned for complex pick-and-place, case handling, palletizing and depalletizing, trailer unloading, and exception-handling tasks that still require human-like reach, dexterity and situational judgment. The report highlights strong interest from e-commerce fulfillment centers, third-party logistics providers and parcel hubs that face both rapid demand growth and difficulty recruiting and retaining staff for physically intensive, repetitive roles. As safety standards, throughput performance and total cost of ownership (TCO) improve, warehouse & logistics is expected to become one of the earliest domains where humanoids achieve large-fleet deployment, building on existing automation infrastructure rather than replacing it.
The service & care segment spans hospitality, retail, healthcare and residential care environments. Here, humanoid robots perform roles ranging from front-of-house reception, concierge and wayfinding to basic delivery, tedious administrative workflows, and selected non-clinical assistance tasks in hospitals and senior-care facilities. The report notes that in the medium term, the emphasis is more on augmenting human staff-taking over mundane or physically taxing subtasks-than on fully autonomous caregiving or customer interaction. Adoption in this segment will be shaped not only by technical capabilities but also by regulatory considerations, ethics and privacy, and the need to maintain high standards of human-centered care.
Education & research represents another important early adopter group. Universities, technical institutes and corporate R&D labs deploy humanoid platforms as standardized testbeds for embodied intelligence, human-robot interaction (HRI), locomotion and manipulation research. The report anticipates that humanoid robots will increasingly be bundled with simulation environments, curriculum content and cloud-based development platforms, turning them into holistic "physical AI labs" for students and researchers. This, in turn, should reduce integration friction and seed a global developer ecosystem around leading hardware and software stacks, accelerating innovation and creating lock-in advantages for early platform leaders.
Public safety & rescue is a smaller but strategically critical segment. Humanoid robots are well suited to operate in hazardous domains such as post-earthquake search and rescue, industrial accident response, nuclear decommissioning, and infrastructure inspection in dangerous environments. Their ability to navigate stairs, manipulate standard tools and interact with human-oriented interfaces makes them attractive for emergency agencies seeking to reduce risks to first responders. The report argues that although near-term volumes will be modest, public-safety deployments can drive important advances in robustness, teleoperation, autonomy and certification that will spill over into commercial products. Over the longer term, as performance is proven and regulatory frameworks mature, humanoids could become standard equipment for certain classes of high-risk missions.
From a product-architecture standpoint, the report segments the market into three main types: biped humanoid robots, wheeled humanoid robots, and wheel-legged or transformable platforms. Biped designs most closely mirror human locomotion and are well suited to environments with stairs, uneven ground and complex layouts, but are mechanically and computationally demanding. Wheeled humanoids combine a humanoid upper body with a wheeled lower chassis, trading off some terrain versatility for higher energy efficiency, simpler control and lower cost-making them attractive for factories and warehouses with mostly flat floors. Wheel-legged systems occupy an intermediate position, offering both rolling efficiency and stepping capability via complex, reconfigurable leg-wheel modules. The report expects biped platforms to dominate high-end, general-purpose deployments, while wheeled and hybrid designs capture cost-sensitive and application-specific niches, especially in logistics and indoor services.
Geographically, the report covers the global market with a focus on China, North America, Europe, Japan & Korea, the rest of Asia-Pacific, Latin America, and the Middle East & Africa. Early revenue pools and pilot activity are concentrated in China, North America and parts of Europe, driven by strong robotics ecosystems, industrial automation demand and access to capital. External market estimates for AI-powered humanoids suggest that North America currently commands a leading share of global revenue-over half in some 2024 snapshots-reflecting high levels of investment and early deployments in manufacturing and logistics, while China is widely expected to emerge as the largest single market over the longer term, supported by industrial policy, local supply chains and demographic pressures. Japan & Korea, along with emerging Asian manufacturing hubs, are also highlighted as important growth regions, particularly for export-oriented industrial clusters and high-end consumer electronics.
On the supply side, the report finds that the humanoid robot industry is already relatively concentrated, though highly dynamic. A core group of leading vendors-including both integrated technology giants and specialist robotics companies-accounts for a substantial share of 2024 revenues. In the high-end, full-size general-purpose segment, companies such as Tesla, Boston Dynamics, Figure AI and Agility Robotics are building platform strategies around vertically integrated hardware, proprietary AI stacks and large-scale pilot programs with blue-chip industrial customers. In the mid-range and value segments, vendors such as UBTECH, Unitree, Fourier and various emerging Chinese and global players are pushing aggressive cost-down roadmaps and application-specific variants targeted at logistics, services and education. The report emphasizes that competitive differentiation is shifting from pure hardware performance toward full-stack capabilities: motion planning and control software, safety systems, cloud orchestration, simulation and training pipelines, as well as service, maintenance and financing offerings. Real-world announcements-such as large automotive groups planning to deploy humanoid robots in production facilities from around 2028-provide early evidence that industrial customers are preparing for scaled adoption once safety, reliability and ROI thresholds are met.
The broader ecosystem analysis in the report maps an emerging value chain from key component suppliers (high-torque actuators, precision gears, sensors, batteries, compute modules and communication systems) through system integrators and platform providers to end-user industries. Upstream, advances in joint actuators, lightweight structural materials, high-density batteries and edge AI chips are critical to improving performance while lowering cost and power consumption. Midstream, platform companies are experimenting with business models ranging from one-off hardware sales to robotics-as-a-service, fleet-management subscriptions and software/content marketplaces for task skills and applications. Downstream, early adopters include automotive OEMs and their tier-1 suppliers, major e-commerce and logistics operators, industrial manufacturers pursuing "lights-out" or high-mix production, large hospitals and care institutions, and leading research universities. This multi-layered ecosystem is still in flux, but the report anticipates increasing consolidation around a small number of dominant hardware and software platforms over the next decade.
Methodologically, the study adopts a hybrid bottom-up and top-down approach. At the bottom-up level, the research team aggregates company-level data on humanoid robot shipments, revenues and prices from annual reports, investor presentations, product announcements, interviews and other primary sources, normalizing values to ex-factory prices (or best available proxies) and carefully excluding non-humanoid product lines. At the top-down level, these estimates are triangulated against macro indicators such as industrial automation spending, robotics penetration benchmarks, capital expenditure plans, policy frameworks and disclosed pilot pipeline information. The model reports historical data from 2020 onward, uses 2024 as the base year, and produces forecasts for 2025-2031 by segment (type, application, region and country), with explicit scenario assumptions and Delphi inputs from industry experts.
Finally, the report acknowledges key uncertainties and risks. These include the pace of AI progress and its translation into robust embodied capabilities, the trajectory of component and system costs, safety incidents or regulatory setbacks that could delay deployments, customer acceptance and labor relations considerations, and the possibility of over-investment leading to near-term shake-outs among vendors. Nevertheless, the central finding is that humanoid robots-when viewed as general-purpose physical AI platforms rather than isolated products-are poised to become a strategically important layer in the global automation stack. Over the coming decade, their deployment is likely to reshape segments of manufacturing, logistics, services, education and public safety, while laying the groundwork for even broader adoption in household and everyday environments beyond the 2031 horizon of this study.
Market Segmentation
By Company
Segment by Type
Segment by Application
By Region
Chapter Outline
Chapter 1: Introduces the report scope of the report, global total market size (valve, volume and price). This chapter also provides the market dynamics, latest developments of the market, the driving factors and restrictive factors of the market, the challenges and risks faced by manufacturers in the industry, and the analysis of relevant policies in the industry.
Chapter 2: Detailed analysis of Solar Thermal (CSP) manufacturers competitive landscape, price, sales and revenue market share, latest development plan, merger, and acquisition information, etc.
Chapter 3: Provides the analysis of various market segments by Type, covering the market size and development potential of each market segment, to help readers find the blue ocean market in different market segments.
Chapter 4: Provides the analysis of various market segments by Application, covering the market size and development potential of each market segment, to help readers find the blue ocean market in different downstream markets.
Chapter 5: Sales, revenue of Solar Thermal (CSP) in regional level. It provides a quantitative analysis of the market size and development potential of each region and introduces the market development, future development prospects, market space, and market size of each country in the world.
Chapter 6: Provides profiles of key players, introducing the basic situation of the main companies in the market in detail, including product sales, revenue, price, gross margin, product introduction, recent development, etc.
Chapter 7: Analysis of industrial chain, including the upstream and downstream of the industry.
Chapter 8: Conclusion.