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ヒューマノイドロボット 2026-2036：技術、市場、そして機会

Humanoid Robots 2026-2036: Technologies, Markets, and Opportunities

自動車産業、物流、家庭用、主要プレイヤーとサプライヤー、AIチップ、バッテリー、アクチュエーター、モーター、ネジ、触覚センサー、カメラ、ベアリング、LiDAR、PEEK材料、部品コスト分析、10年間の数量と... もっと見る

出版社

IDTechEx
アイディーテックエックス

出版年月

2026年2月26日

電子版価格

US$7,500
電子ファイル（1-5ユーザライセンス）
ライセンス・価格情報／注文方法はこちら

納期

お問合わせください

ページ数

280

言語

英語

サマリー

自動車産業、物流、家庭用、主要プレイヤーとサプライヤー、AIチップ、バッテリー、アクチュエーター、モーター、ネジ、触覚センサー、カメラ、ベアリング、LiDAR、PEEK材料、部品コスト分析、10年間の数量と市場規模予測

ヒューマノイドロボットは、未来的なプロトタイプというよりも、具現化されたAIの進歩、より高性能な電気機械ハードウェア、労働力不足産業における柔軟な自動化への需要拡大により、人工知能を人間が設計した環境に導入する具体的な手段として捉えられるようになってきている。過去12か月間、活動は展示会でのデモンストレーションから、生産現場での構造化されたパイロット試験へと移行している。これはベンチャー支援スタートアップと確立されたOEM双方の、より大規模で計画的な投資によって支えられている。部品サプライチェーンが徐々に安定し、初期段階のコスト削減が進む中、運用者は実際の導入データを活用し、近未来においてヒューマノイドが実用可能な領域とそうでない領域を定義し始めている。

用途別ヒューマノイドロボット商業化の成熟度。詳細データはIDTechEx調査報告書「Humanoid Robots 2026-2036: Technology, Market, and Opportunities」を参照

IDTechExレポート「ヒューマノイドロボット2026-2036：技術・市場・機会」は、部品レベルでのヒューマノイドロボットに関する詳細な技術的・商業的評価を提供する。アクチュエータ、モーター、減速機、ねじ、ベアリング、カメラ、LiDAR、レーダー、超音波センサー、触覚センサー、ソフトウェアおよびAIスタック、バッテリー、熱管理、高性能材料、エンドエフェクタを網羅。設計・製造上の課題、コスト削減の可能性、サプライチェーンの制約、主要産業における現実的な導入経路を評価。

レポートの主な見解

ヒューマノイドロボットの10年間市場規模予測（2026-2036年）—自動車、物流/倉庫、家庭用アプリケーション別に分類
主要産業分野におけるヒューマノイドロボットの10年間（2026-2036年）の出荷台数/ユニット予測
アクチュエータ、モーター、減速機、ねじ、ベアリング、カメラ、LiDAR、レーダー、超音波センサー、触覚センサー、バッテリー、構造材料など、主要なヒューマノイドハードウェアサブシステムにおけるコンポーネントレベルの市場規模と予測
サプライチェーン拡大分析を支えるコンポーネントレベルの数量予測
バッテリー容量（MWh）予測と稼働時間制限、充電ダウンタイム、新興のホットスワップ対応バッテリー手法の評価
平均販売価格（ASP）予測とコスト削減ロードマップ（主要コスト要因とボトルネックを明示）

産業導入：自動車と物流が最初の拡大市場

IDTechExは、自動車製造がヒューマノイドロボット導入を拡大する最初の市場セグメントになると予測する。これは、OEMからの強力な戦略的支援、制御された運用環境、反復的な労働集約的タスクに対する明確なROIの正当化によって推進される。初期導入は、材料搬送、検査支援、工場内輸送、単純な組立支援など、基本的だが拡張可能なタスクに焦点を当てており、「汎用」能力よりも信頼性、安全性検証、保守性に重点が置かれている。

物流・倉庫分野での導入はその後続くと予想されるが、AMR（自律移動ロボット）、AGV（無人搬送車）、ロボットアームといった既存自動化ソリューションとの競合により成長は緩やかになる可能性がある。しかし、人間を中心に設計された環境で混合タスクが要求される場面では、ヒューマノイドロボットが柔軟な代替手段として位置づけられるケースが増加している。ハードウェアコストの低下とタスク性能の向上に伴い、基本的なピックアンドプレイス、小包処理、反復的な倉庫作業フローにおいて、ヒューマノイドロボットは商業的に魅力ある選択肢となり得る。

家庭用ヒューマノイドロボットは依然として長期的な機会である。2026年から2036年の予測期間内では普及が限定的と予想されるものの、IDTechExは安全・手頃な価格・信頼性の障壁が克服されれば、潜在的な長期需要規模からこの分野が戦略的に重要であり続けると見ている。

部品レベルの課題：コスト、信頼性、サプライチェーンのボトルネック

市場勢いが加速しているにもかかわらず、ヒューマノイドロボットは依然として重大な設計・製造上の制約に直面している。主なボトルネックには、稼働時間を制限しダウンタイムを増加させる電池エネルギー密度と熱管理の限界が含まれる。同時に、ネジ、ベアリング、高性能アクチュエータなどの高精度部品の量産化は、現行のサプライチェーンが大量生産向けの最適化をまだ達成していないため、依然として重大な課題である。

器用なハンドと触覚センシングも、単純な産業作業を超えたヒューマノイドのタスク能力拡大における主要な障壁である。本レポートはエンドエフェクタ設計の現状、触覚センサーの成熟度、ソフトウェア統合要件を評価し、商業規模化が最も有望な技術的道筋を明らかにする。

結論

ヒューマノイドロボットは、誇大宣伝に支えられたプロトタイプ段階から初期商業展開へと移行しつつあり、自動車製造が最初の拡張可能な導入市場として浮上している。コスト低下と性能向上が進むにつれ、物流・倉庫業がこれに続く見込みであり、家庭用はより長期的な戦略的需要ドライバーとして位置づけられる。具現化されたAIの継続的進歩とハードウェアコスト削減により、IDTechExはヒューマノイドロボット市場が2036年までに約295億米ドルに達すると予測している。

主要な側面

本レポートは、ヒューマノイドロボットの主要用途と各構成要素の技術的・規制的・商業的課題に焦点を当てた重要な市場情報を提供する。内容は以下の通り：

最先端ヒューマノイドロボットの現状、対象産業、導入スケジュールに関するレビュー：

ヒューマノイドロボットの現在のタスクと産業分野（自動車産業、倉庫/物流産業を含む）
各分野における重要技術の概観
主要ヒューマノイドロボットメーカーのベンチマーク比較と分析

ヒューマノイドロボットの各ハードウェア構成要素の完全分析：

アクチュエータ、モーター、減速機、ネジ、ベアリング、カメラ、LiDAR、レーダー、超音波センサー、触覚センサー、ソフトウェアとAI、バッテリー、高性能材料、アームエフェクタを含むコンポーネントの技術分析と課題
各コンポーネントのコスト分析
設計および製造上の課題
規制上の課題
将来使用される重要コンポーネントと主要技術の将来動向

市場規模予測とビジネスチャンス：

自動車産業および物流・倉庫業界におけるヒューマノイドロボットプレーヤーのレビュー
2023-2025年のヒューマノイドロボット市場の歴史的データ
2026-2036年におけるヒューマノイドロボットのコスト予測
自動車産業、家庭用、物流・倉庫業における2026-2036年の市場規模と導入量予測
2026-2036年におけるヒューマノイド用主要部品（アクチュエータ、モーター、減速機、ネジ、ベアリング、カメラ、LiDAR、レーダー、超音波センサー、触覚センサー、ソフトウェア・AI、バッテリー、高性能材料、アームエフェクタ）の市場規模と導入量予測
ヒューマノイドロボット向けバッテリー容量予測（2026-2036年）

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Summary

Automotive industry, logistics, home-use, key players and suppliers, AI chip, battery, actuator, motor, screw, tactile sensor, camera, bearing, LiDAR, PEEK materials, cost analysis of components, 10-year volume and market size forecast

Humanoid robots are increasingly viewed less as futuristic prototypes and more as a concrete way to bring artificial intelligence into human-designed environments, enabled by advances in embodied AI, more capable electromechanical hardware, and growing demand for flexible automation in labor-constrained industries. Over the last 12 months, activity has shifted from trade-show demonstrations to structured pilots on production sites, supported by larger, more deliberate investment from both venture-backed startups and established OEMs. With component supply chains gradually stabilizing and early cost reductions coming through, operators are starting to use real deployment data to define where humanoids are viable, and where they are not, in the near term.

Maturity of commercialization of humanoid robotics by application. For full data, refer to IDTechEx's research on "Humanoid Robots 2026-2036: Technology, Market, and Opportunities"

IDTechEx's report, "Humanoid Robots 2026-2036: Technologies, Markets, and Opportunities", provides a detailed technical and commercial assessment of humanoid robots at the component level. It covers actuators, motors, reducers, screws, bearings, cameras, LiDAR, radar, ultrasonic sensors, tactile sensors, software and AI stacks, batteries, thermal management, high-performance materials, and end effectors. The report evaluates design and manufacturing challenges, cost-down potential, supply chain constraints, and the realistic adoption trajectory across key industries.

Key Insights from the Report

10-year market size forecast (2026-2036) for humanoid robots, segmented by automotive, logistics/warehousing, and home-use applications
10-year volume/unit shipment forecast (2026-2036) for humanoid robots across key industries
Component-level market sizing and forecasts for major humanoid hardware subsystems, including actuators, motors, reducers, screws, bearings, cameras, LiDAR, radar, ultrasonic sensors, tactile sensors, batteries, and structural materials
Component-level volume forecasts supporting supply chain scaling analysis
Battery capacity (MWh) forecast and assessment of runtime limitations, charging downtime, and emerging hot-swappable battery approaches
Average selling price (ASP) forecast and cost-down roadmap, highlighting key cost drivers and bottlenecks

Industrial Adoption: Automotive and Logistics as the First Scaling Markets

IDTechEx expects automotive manufacturing to be the first market segment to scale humanoid robot deployment. This is driven by strong strategic backing from OEMs, controlled operating environments, and clearer ROI justification for repetitive labor-intensive tasks. Early deployments are focused on basic but scalable tasks such as material handling, inspection support, intra-factory transport, and simple assembly assistance, with increasing emphasis on reliability, safety validation, and maintainability rather than "general-purpose" capability.

Logistics and warehousing adoption are expected to follow, although growth may be moderated by competition with existing automation solutions such as AMRs, AGVs, and robotic arms. However, humanoid robots are increasingly positioned as a flexible alternative where mixed tasks are required in environments designed around humans. As hardware cost declines and task performance improves, humanoids could become commercially attractive for basic pick-and-place, parcel handling, and repetitive warehouse workflows.

Home-use humanoid robots remain a longer-term opportunity. While penetration is expected to remain limited within the 2026-2036 forecast window, IDTechEx believes this segment will remain strategically important due to its potential long-term demand scale, once safety, affordability, and reliability barriers are addressed.

Component-Level Challenges: Cost, Reliability, and Supply Chain Bottlenecks

Despite accelerating market momentum, humanoid robots still face major engineering and manufacturing constraints. Key bottlenecks include battery energy density and thermal management limitations, which restrict operating time and increase downtime. At the same time, scaling high-precision components such as screws, bearings, and high-performance actuators remains a critical challenge, as current supply chains are not yet optimized for mass-volume humanoid production.

Dexterous hands and tactile sensing also remain a major hurdle for expanding humanoid task capability beyond simple industrial operations. The report assesses the current state of end effector design, tactile sensor maturity, and software integration requirements, highlighting which technical pathways are most likely to scale commercially.

Conclusion

Humanoid robots are moving beyond hype-driven prototypes toward early commercial deployment, with automotive manufacturing emerging as the first scalable adoption market. Logistics and warehousing are expected to follow as cost declines and performance improves, while home-use remains a longer-term strategic demand driver. With continued progress in embodied AI and hardware cost reduction, IDTechEx forecasts the humanoid robot market will reach ~US$29.5 billion by 2036.

Key Aspects

This report provides critical market intelligence about humanoid robots, focusing on their major applications and each component's technical, regulatory, and commercial challenges. This includes:

A review of state-of-the-art humanoids, their target industries, and adoption timeline:

Current task and industry of humanoid robot, including automotive industry and warehousing/logistics industry
General overview of important technologies within each sector
Benchmarking and analysis of different humanoid robot players

Full analysis of each hardware component of the humanoid robot:

Technical analysis and challenges of components, including actuators, motors, reducers, screws, bearing, cameras, LiDAR, radar, and ultrasonic sensors, tactile sensors, software and AI, battery, high-performance materials, and arm effectors
Cost analysis of different components
Design and manufacturing challenges
Regulatory challenges
Future trends of critical components and key technologies to be used

Market size forecast and business opportunities throughout:

Reviews of humanoid robot players throughout the automotive industry and the logistics/warehousing industry
Historic humanoid robot market data from 2023-2025
Cost forecast of humanoid robot from 2026-2036.
Market size and adoption volume forecasts from 2026-2036 for the automotive industry, Home-use and logistics/warehousing industry
Market size and adoption volume forecasts from 2026-2036 for main components used in humanoids, including actuators, motors, reducers, screws, bearing, cameras, LiDAR, radar, and ultrasonic sensors, tactile sensors, software and AI, battery, high-performance materials, and arm effectors
Battery capacity forecast from 2026-2036 for humanoid robots

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1. EXECUTIVE SUMMARY

1.1. Pain Points and Trends of Humanoid Robots in 2026

1.2. Choice of components - cost-efficiency is the key?

1.3. Component trend - modularity, efficient materials, and power efficiency

1.4. Trend: Cost Reduction Through Volume Scaling and Task Specialization

1.5. Summary of humanoid robots

1.6. Maturity of commercialization of humanoid robots by application

1.7. Summary of critical components in humanoid robots

1.8. Actuator - technical comparison and challenges

1.9. Summary of motors in 2026

1.10. Benchmarking reducers

1.11. 3D visual systems to sense surroundings

1.12. Benchmarking tactile sensors by technology

1.13. Cost analysis by component

1.14. Summary of software and functions

1.15. Humanoids market by country and primary use-case

1.16. Benefits and challenges of humanoid robots in the logistics industry

1.17. Estimated timeline of tasks handled by humanoid robots in the logistics industry

1.18. Humanoid robot tasks in the automotive industry: Near established vs emerging applications

1.19. Ambitious goals of humanoids deployment from BYD and Tesla

1.20. Technical Challenges for Humanoid Robots in the Automotive Industry

1.21. Commercial and regulatory challenges for humanoids in automotive industry

1.22. Market size and volume forecast of humanoid robots in the automotive, logistics and Home-use industry

1.23. Battery capacity (MWh) forecast for humanoid robots used for industries: 2026-2036

1.24. Humanoid robot hardware component volume forecast: 2026-2036

1.25. Humanoid robot hardware component market size forecast: 2026-2036

2. INTRODUCTION

2.1. Humanoid Robotics Overview

2.2. Why humanoid robots and what is the difference between humanoid robots and specialized robots?

2.3. What is accelerating the adoption of humanoid robots?

2.4. What is holding back the adoption of humanoid robots?

2.5. What is Industry 5.0?

2.6. Over Long-Term Ambitions for Humanoid Robots — Context from Elon Musk and Tesla

2.7. A fast-growing humanoid robotics industry

2.8. Leading players enter the space of humanoid robotics

2.9. Cosmos and Nvidia's Isaac GR00T

2.10. Synergies between automotive industry and humanoid robotics industry

2.11. Cost analysis - Optimus (1/2)

2.12. Cost analysis - Optimus (2/2)

2.13. Partnerships and adoption

3. MAJOR CUSTOMERS AND USE CASES

3.1. Overview

3.1.1. Sectors that most likely to adopt humanoid robot (1/2)

3.1.2. Sectors that most likely to adopt humanoid robot (2/2)

3.1.3. Humanoids market by country and primary use-case

3.1.4. Maturity of commercialization of humanoid robots by application

3.1.5. Summary of humanoid robots (1/3)

3.1.6. Summary of humanoid robots (2/3)

3.1.7. Summary of humanoid robots (3/3)

3.2. Automotive industry

3.2.1. Automotive industry - collaborations (1/3)

3.2.2. Automotive industry - collaborations (2/3)

3.2.3. Automotive industry - collaborations (3/3)

3.2.4. Humanoid robots and automotive OEMs (1/2)

3.2.5. Humanoid robots and automotive OEMs (2/2)

3.2.6. Tasks of humanoid robots in automotive industry

3.2.7. Automotive - UBTech's humanoids used for materials handling at BYD

3.2.8. Automotive - Nio uses UBTech's humanoid doing pilot operation at factories

3.2.9. Zeekr also followed Nio to deploy UBTech's humanoids in their factories

3.2.10. Figure AI's Figure 02 works with BMW

3.2.11. Apptronik's Apollo with Mercedes-Benz

3.2.12. Humanoid Robot Tasks in the Automotive Industry: Near Established vs. Emerging Applications

3.2.13. Ambitious goals of humanoids deployment from BYD and Tesla

3.2.14. Technical Challenges for Humanoid Robots in the Automotive Industry

3.2.15. Commercial and regulatory challenges for humanoids in automotive industry

3.2.16. Opportunities for humanoids in automotive industry

3.3. Logistics industry

3.3.1. Overview of humanoid robots in the logistics industry (1)

3.3.2. Overview of humanoid robots in the logistics industry (2)

3.3.3. Benefits and challenges of humanoid robots in the logistics industry

3.3.4. Agility Robotics - Leading Humanoid Robot Player in the Logistics Industry

3.3.5. Cooperative area for humanoid robots used in warehouses - safety challenge

3.3.6. BYD - UBTech's last mile delivery with humanoid robots

3.3.7. GXO and Apptronik

3.3.8. Figure's Helix: Humanoid Robotics in Logistics

3.3.9. Humanoid × Siemens: Wheeled Humanoid Robots Validated in Industrial Logistics Operations

3.3.10. Estimated timeline of tasks handled by humanoid robots in the logistics industry

3.4. News and players involved in humanoid's robotics industry

3.4.1. Meta getting into humanoid robotics

3.4.2. Figure AI: What Has Been Demonstrated in Home-Like Environments

3.4.3. Nvidia's Humanoid Robot Technologies

3.4.4. Cosmos and Nvidia's Isaac GR00T

3.4.5. Apptronik raised US$350 million in series A funding

4. DESIGN, MANUFACTURING, AND COMMERCIAL CHALLENGES

4.1. Summary of challenges

4.1.1. Design and manufacturing challenges (1/3) - Summary

4.1.2. Design and manufacturing challenges (2/3) - Summary

4.1.3. Design and manufacturing challenges (3/3) - Summary

4.1.4. Commercial and social barriers for adopting humanoid robots

4.1.5. Challenges around humanoid robot integration

4.1.6. UniTree

4.1.7. Manus - MetaGloves for Hand-Tracking for Motion Capture

4.2. Design and manufacturing challenges

4.2.1. Design and manufacturing challenges - actuators (motors + reducers)

4.2.2. Design and manufacturing challenges - reducers

4.2.3. Design and manufacturing challenges - motors and thermal management (1/2)

4.2.4. Design and manufacturing challenges - motors and thermal management (2/2)

4.2.5. Design and manufacturing challenges - batteries and cooling

4.2.6. Design, manufacturing, and commercial challenges - tactile sensors

4.3. Regulatory and commercial challenges

4.3.1. Concerns: Safety, regulation, and data privacy

4.3.2. How to work around safety and regulatory requirement - cooperative space for industrial settings

4.3.3. Lack of enough evidence to prove the return on investment

4.3.4. Regional regulations for humanoid robots

4.3.5. Regional regulations for humanoid robots

4.3.6. Regional regulations for humanoid robots

4.3.7. Regional regulations for humanoid robots

4.3.8. Regional regulations for humanoid robots - Other key jurisdictions

4.3.9. Regulatory implications for humanoid robot deployment timelines

5. COMPONENT LEVEL ANALYSIS

5.1. Overview

5.1.1. Component summary of humanoid models

5.1.2. Summary of critical components in humanoid robots

5.1.3. Cost analysis by component

5.1.4. Component overview - Tesla Optimus

5.2. Actuators Overview

5.2.1. Actuators - introduction

5.2.2. Actuators - componentry level split

5.2.3. Actuators categorization: Linear and rotary

5.2.4. Linear and rotary actuators and their pros and cons

5.2.5. Linear and rotary actuators and their applications in humanoids' joints

5.2.6. Actuator categorization: Electric, pneumatic and hydraulic

5.2.7. Actuator - technical comparison and challenges

5.2.8. Actuation: Direct drive or geared setting?

5.3. Motors

5.3.1. Electric motors are getting increasingly popular

5.3.2. A summary of motors for different humanoid robotics companies

5.3.3. Direct drive motors - frameless motors

5.3.4. Frameless motors - can be used for direct drive actuator or geared actuation

5.3.5. Brushed/Brushless motors

5.3.6. Coreless motors

5.3.7. Benefits and drawbacks of coreless motors

5.3.8. Motors - housing and casing: Current and emerging materials

5.3.9. Surface Processing for BLDC Motor Housings

5.3.10. Summary of motors in 2026

5.3.11. Use case: Tesla Optimus motors

5.4. Reducers

5.4.1. Reducer Overview: Harmonic, Planetary, and RV Reducers

5.4.2. Benchmarking Reducers (1/2)

5.4.3. Benchmarking reducers (2/2)

5.4.4. Harmonic reducer

5.4.5. Design, manufacturing and material challenges of harmonic reducers

5.4.6. RV Reducer

5.4.7. Design, manufacturing and material challenges of RV reducers

5.4.8. Planetary reducer

5.4.9. Thermal management challenges of planetary reducers

5.4.10. Design and manufacturing challenges of planetary reducers

5.4.11. Use cases: Tesla Optimus

5.5. Screws

5.5.1. Introduction to different types of screws

5.5.2. Ball screws - component and technical analysis (1/2)

5.5.3. Ball screws - component and technical analysis (2/2)

5.5.4. Planetary roller screws - introduction and key components

5.5.5. Planetary roller screws benefits and drawbacks

5.5.6. Challenge of planetary roller screws: Manufacturing with high quality at large scale

5.5.7. Material considerations of planetary roller screws

5.5.8. Surface coating and treatment components

5.5.9. Heat Treatment of Metal Components

5.5.10. Tesla Optimus: Roller screws and ball screws

5.5.11. Example materials for humanoid robots' transmission systems

5.5.12. Future trend of screws for heavy-duty tasks

5.6. Bearing

5.6.1. Introduction to bearings

5.6.2. Categorization of bearings

5.6.3. Comparison of ball bearing and roller bearing

5.6.4. Structural components and skin covering materials

5.6.5. Summary

5.6.6. Overview of bill of materials - frames, joints and surfaces for humanoids

5.6.7. Comparison of key materials and surface treatments for humanoid robot frames and joints (1/2)

5.6.8. Comparison of key materials and surface treatments for humanoid robot frames and joints (2/2)

5.6.9. Magnesium versus Aluminum alloy

5.6.10. Humanoids Skeleton Technical Requirements - Lightweight Metal Structural Materials - Magnesium

5.6.11. Challenges of Using Magnesium Alloy as Structural Materials - Surface Treatment

5.6.12. Skins for humanoids

5.6.13. 1X Robotics - PA66 as the Skin Material

5.6.14. XPeng - IRON - FAM

5.6.15. Surface treatment for humanoid shell and frame materials

5.6.16. Bill of materials (BOM) for different humanoid components (1/2)

5.6.17. Bill of materials (BOM) for different humanoid components (2/2)

5.7. Sensors - cameras, LiDAR, radar, and ultrasonic sensors

5.7.1. 3D visual systems to sense the surroundings

5.7.2. Use Case: UBTech's Walker S1 with multi-cameras

5.7.3. Use Case: UBTech's Walker X with multi-cameras and ultrasonic sensors

5.7.4. Use Case: Boston Dynamics - LiDAR, depth sensor and RGB camera

5.7.5. Pure Camera or LiDAR + Camera Solution?

5.7.6. Outlook: Cameras and LiDAR in humanoid robots

5.7.7. Comparison of LiDAR, cameras, and 1D/3D ultrasonic sensors

5.7.8. Comparisons of LiDAR, camera & ultrasonic sensors - (1)

5.7.9. Comparisons of LiDAR, camera & ultrasonic sensors - (2)

5.7.10. LiDAR costs and technical analysis for uses in humanoid robots

5.7.11. Necessity and categorization of LiDAR in humanoids

5.7.12. LiDAR cost breakdown and scanning methods

5.7.13. mmWave Radar

5.8. Tactile Sensors

5.8.1. Tactile sensors - introduction to the technologies behind the sensors

5.8.2. Tactile sensors - high value components for humanoid robotics

5.8.3. Benchmarking tactile sensors by technology

5.8.4. Use Case: Tactile Sensors into Sanctuary.AI's Phoenix General Purpose Robots

5.8.5. Use Case: 6D Tactile/Force Sensors into Tesla's Optimus

5.8.6. Paxini - Tactile sensors for humanoid robot fingers

5.8.7. Comparison of Paxini's tactile sensors with traditional tactile sensors

5.8.8. Unitree uses Nexdor and Hanwei's tactile sensors

5.8.9. Gelsight - Digit: camera-based tactile sensor for hands

5.8.10. Flexible tactile is the trend, however, technical and material challenges remain

5.8.11. Tactile sensing on hands and feet

5.8.12. Tactile sensing and e-skins on body

5.8.13. Challenges of tactile sensors and electronic skins

5.8.14. Summary of tactile sensors in 2026

5.9. Software, AI and Chips

5.9.1. AI hardware and software introduction

5.9.2. Summary of software and functions

5.9.3. Software - Simulation/training environments and perception/sensing

5.9.4. Software - motion planning and control

5.9.5. Software - foundation model

5.9.6. Lack of training data - pain points of AI - synthetic data generation

5.9.7. Nvidia Isaac GR00T - synthetic data generation

5.9.8. Multi-contact planning and control for humanoid robots

5.10. Batteries and power electronics for charging

5.10.1. Humanoid's batteries parameters comparison

5.10.2. Challenges of batteries in 2026

5.10.3. Limited battery endurance - fast charging or battery swapping - thermal management challenges and potential solutions

5.10.4. Battery Chemistry

5.10.5. Swappable battery that runs for four hours continuously

5.10.6. Design and manufacturing challenges - batteries and cooling

5.10.7. Outlook for batteries in humanoids in 2026

5.10.8. Battery capacity per humanoid robot for industrial applications forecast: 2025-2045

5.11. High-performance materials

5.11.1. Shape-Memory Alloys (SMAs) and Low-Melting-Point Alloys (LMPAs)

5.11.2. Magnesium alloy - trend towards lightweight humanoid robot

5.11.3. Technical challenges of magnesium alloy and Honda's ASIMO

5.11.4. PEEK - costs and technical properties

5.11.5. Applications of PEEK in humanoid robot components

5.11.6. Challenges and market outlook for PEEK in humanoid robots (1)

5.11.7. Challenges and market outlook for PEEK in humanoid robots (2)

5.11.8. Commercial PEEK materials that can be used for humanoids

5.11.9. Material performance comparison of PEEK, aluminum and magnesium alloy

5.11.10. NdFeB - rare earth permanent magnets

5.11.11. Rare earth metals are commonly used in electric vehicles, leading to supply chain synergies to humanoid robotics industry

5.11.12. Ultra High Molecular Weight Polyethylene (UHMWPE)

5.11.13. Steel materials for humanoid robots - estimated gravimetric requirement per type of material for Optimus

5.11.14. Summary of material preference for humanoid robot

5.12. Arm Effectors

5.12.1. Key points of humanoid's arm effectors

5.12.2. Hot swappable arm effectors

5.12.3. Technical barriers of humanoid hands in 2026

5.12.4. Dexterous Hand: Core Functions and Technical Pathways

5.12.5. Actuation methods of humanoid hands

5.12.6. Coreless DC Motors-The "Engine" Behind Dexterous Hands

5.12.7. Competitive Landscape of Coreless DC Motors for Dexterous Hands

5.12.8. Optical Encoders: Enabling Precision and Stability in Dexterous Hands

5.12.9. Optical Disc Encoder Competitive Landscape

5.12.10. Cooling

5.12.11. Thermal Challenges of Humanoid Robots

5.12.12. Overview of Cooling for Humanoid Robots

5.12.13. Actuator: Micro-Cooling Channels on the Housing

5.12.14. Air Cooling Humanoid Robot Joints

5.12.15. Liquid Cooling in Humanoid Robots

5.12.16. Summary of Cooling Use Cases (1/2)

5.12.17. Summary of Cooling Use Cases (2/2)

6. MARKET FORECASTS AND FUTURE TRENDS

6.1.1. Volume forecast of humanoid robots in the automotive industry: 2026-2036

6.1.2. Market size forecast of humanoid robots in the automotive industry: 2026-2036

6.1.3. Volume forecast of humanoid robots in the logistics and warehousing industry: 2026-2036

6.1.4. Market size forecast of humanoid robots in the logistics and warehousing industry: 2026-2036

6.1.5. Humanoid robots in the Home-use industry: 2026-2036

6.1.6. Cost forecast of humanoid robots: 2026-2036

6.1.7. Battery capacity (MWh) forecast for humanoid robots used for industries: 2026-2036

6.1.8. Humanoid robot hardware component volume forecast: 2026-2036

6.1.9. Humanoid robot hardware component market size forecast: 2026-2036

7. COMPANY PROFILES

7.1. AgiBot

7.2. Agility Robotics

7.3. Beijing Humanoid Robotics Innovation Center

7.4. Epoch Robotics

7.5. Fourier Robotics

7.6. IntBot

7.7. Keenon Robotics

7.8. Magic Atom

7.9. Pal Robotics

7.10. Pasinic Perception Technology

7.11. Realbotix

7.12. Sanctuary AI

7.13. Sharpa Robotics

7.14. Tesla: We, Robot Cybercab Reveal

7.15. Tesla: We, Robot Optimus Reveal

7.16. Ubtech Robotics

7.17. Unitree Robotics

7.18. Unitree Robotics: Humanoid Robotics

7.19. Xinghaitu

7.20. Zhongqing

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