人形機器人行業(yè)深度報告-AGI理想載體產(chǎn)業(yè)蝶變量產(chǎn)加速

機械首席分析師：魯佩研究助理：彭星嘉證券研究報告請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明2025年03月30日2025年03月30日●AGI理想載體，智能化產(chǎn)業(yè)化加速。人形機器人是仿照人類形態(tài)設計的智能機器人。其發(fā)展歷史，總體上是從技術(shù)研究、到系統(tǒng)高度集成、到高動態(tài)運動發(fā)展、再到智能化進階和產(chǎn)業(yè)化加速的過程。技術(shù)突破和政策支持催化人形機器人從0到1。22年的機器視覺、深度學習、合成數(shù)據(jù)技術(shù)，23年ChatGPT帶動GenAI和AGI爆火，24年AI工程技術(shù)等，讓具身智能機器人走入現(xiàn)實曙光初現(xiàn)。工信部23年11月發(fā)布《人形機器人創(chuàng)新發(fā)展指導意見》,規(guī)劃產(chǎn)業(yè)發(fā)展路徑：25年整機產(chǎn)品達到國際先進水平并實現(xiàn)批量生產(chǎn)，27年形成安全可靠的產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈體系。25年政府工作報告首次寫入“具身智能”和“智能機器人”,中央和地方支持達到新高度。當下已有很多產(chǎn)品能夠?qū)崿F(xiàn)復雜地形行走&躲避靜態(tài)障礙、多模態(tài)識別、簡單任務拆解，伴隨車廠實訓、零售場景探索，“普惠”產(chǎn)品推出，行業(yè)規(guī)模量產(chǎn)節(jié)點越來越近。我們認為人形機器人將在工業(yè)制造、倉儲物流、食品配送/零售、危險場景率先落地，之后再步入家庭，預計2035年中國人形機器人出貨量/保有量有望達到197/720萬臺?！袷袌鰪捅P：T鏈收斂，新生態(tài)發(fā)散。板塊行情驅(qū)動因素可分為政策、T鏈、海外AI、華為/智元/宇樹/Figure鏈、市場風格切換。1)22年5-8月第一輪上漲，T鏈引爆。2)23H1第二輪上漲，跟隨海外ChatGPT引爆的AI行情，T鏈+國家/地方政策共振。3)24年2-3月第三輪上漲，超跌反轉(zhuǎn)，T鏈超預期進展。4)24年9-12月起第四輪上漲，市場風格切換(科技成長占優(yōu))+T鏈驅(qū)動(第三代靈巧手自由度翻倍),華為鏈加速放大行情。5)25年開啟第五輪上漲，T鏈量產(chǎn)進度與確定性超預期；宇樹H1登臺春晚+Deepseek出●價值量和產(chǎn)業(yè)壁壘高、不可替代性強成就“好行業(yè)”,主業(yè)基本面和定點確定性篩選“好公司”。從產(chǎn)業(yè)角度看某類零部件是否是“好行業(yè)”,需關(guān)注規(guī)模量產(chǎn)后BOM價值占比、原有市場空間、行業(yè)競爭格局、機器人方案迭代趨勢等。對比各零部件，1)價值量上：行星滾柱絲杠、諧波減速器、無框力矩電機較大，其次為六維力傳感器和空心杯電機。2)技術(shù)和工藝壁壘上：諧波減速器、行星滾柱絲杠、六維力傳感器較大，其次是其他各類傳感器和空心杯電機。3)不可替代性上，本體廠對線性關(guān)節(jié)、空心杯電機、六維力傳感器的必要性并未共識。此外亦需關(guān)注Optimus增量變化集中地——靈巧手、觸覺傳感器、減重材料等。針對“好企業(yè)”的篩選需考慮：主業(yè)基本面、大客戶定點確定性，關(guān)注行業(yè)地位高、被大客戶定點概率大的企業(yè)。此外，傳統(tǒng)主業(yè)基本面好的企業(yè)業(yè)績安全邊際較深，對人形機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展的依賴度更低?！裢顿Y建議：三類企業(yè)值得重點關(guān)注：1)“確定性”強的標的。目前T鏈在逐步收斂，國內(nèi)外其他本體品牌相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈交錯發(fā)散。大浪淘金階段，有明確訂單、業(yè)務或投資層面合作協(xié)議、產(chǎn)品進展、擴產(chǎn)舉動的廠商，有望伴隨本體公司規(guī)模化交付迎來業(yè)績增量。2)格局好的核心零部件供應商。其中核心體現(xiàn)在價值量高&不可替代性強，格局好體現(xiàn)在競爭壁壘高，價格內(nèi)卷概率小。3)邊際變化對應稀缺標的，目前多集中在靈巧手、傳感器、小腦“運控”、具身大模型等。建議關(guān)注：總成廠商-三花智控/拓普集團；減速器-綠的諧波/豐立智能/中大力德；絲杠-五洲新春/恒立液壓/震?？萍?北特科技；靈巧手-鳴志電器/兆威機電；傳感器-漢威科技/福萊新材，以及伴隨本體廠商產(chǎn)品技術(shù)迭代宇樹鏈/HW鏈/Figure鏈/智元鏈上的其他受益企業(yè)?！耧L險提示：產(chǎn)業(yè)政策及產(chǎn)業(yè)化不及預期的風險；Optimus進展不及預期的風險；國內(nèi)供應商在特斯拉供應鏈進展不及預期的風險；技術(shù)迭代的風險。機械行業(yè)推薦維持評級魯佩202-11023-11202-11023-11相對滬深300表現(xiàn)圖2025-03-28人形機器人指數(shù)漲跌幅——2233中國銀河證券|CGS行業(yè)深度報告·中國銀河證券|CGS目錄一、AGI理想載體，智能化產(chǎn)業(yè)化加速 4二、市場復盤：T鏈收斂，新生態(tài)發(fā)散 12三、產(chǎn)品力和售價決定滲透速度，場景廣度決定滲透空間 四、探索關(guān)鍵技術(shù)路徑，解構(gòu)供應鏈核心環(huán)節(jié) 17(一)關(guān)鍵技術(shù)節(jié)點及路徑 17(二)零部件：關(guān)注價值占比高、競爭格局好的核心板塊 (三)大模型：激發(fā)具身智能，技術(shù)路線仍然發(fā)散 (四)運動控制：多方案融合，逐步趨于收 40(五)國產(chǎn)供應鏈機會盤點 五、投資建議 4 47請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。人形機器人在外觀和功能上與人相似，能夠模仿人類運動、表情、互動具和環(huán)境進行交互，輔助甚至替代人類的生產(chǎn)生活。是否需要將機器人做成人形存在不同看法，支持的觀點包括：1)降低使用環(huán)境改造的成本，2)更容易利用人類數(shù)據(jù)訓練機器人，3)更利于與人交互，應用場景通用化，打破工廠、商用和家用壁壘。質(zhì)疑的觀點集中在目前還存在大量傳統(tǒng)工作特點固定醫(yī)藥，護理，康復，配送，資源勘探高精度，高可靠度，重量輕，小型的不一定需要高精度、高可靠度、小型或者輕型人資料來源：哈默納科、中國銀河證券研究院態(tài)感知，可初級抓取，可實現(xiàn)一定程度的泛化決策&規(guī)劃(L2),部分已經(jīng)在探索上下肢協(xié)同、柔性抓取、自然人機交互，以期實現(xiàn)半結(jié)構(gòu)化通用場景的泛化。從實驗室走向商業(yè)化過程中，由最初第一階段：早期發(fā)展，技術(shù)研究與功能進化(1973-1999年)。開啟的標志性事件是：早稻田大學加藤一郎教授研發(fā)出世界上第一個全尺寸擬人機器人WABOT-1,推動人器人研究領域。此時運控層面在1.0平地行走基礎上初步探索2.0復雜地形行走，感知和決策能力第二階段：日本主導，系統(tǒng)高度集成，偏實驗室階段，主要用于展示和娛樂(2000-2015年)。開啟的標志性事件是：本田推出ASIMO一代，第三階段：美國主導，高動態(tài)運動發(fā)展，開始產(chǎn)業(yè)化(2016-2021年)。開啟的標志性事件是：波士頓動力Atlas二代發(fā)布。此時運控上、感知第四階段：技術(shù)路徑智能化，商業(yè)路徑實用化，價格低價化(2022至今)。開啟的標志性事件是：特斯拉Optimus原型機發(fā)布，點燃人形機器人熱度。同時2022年機器視覺、深度學習、合成數(shù)據(jù)等技術(shù)實現(xiàn)突破，2022年底ChatGPT“橫空出世”,AI、大模型與機器人技術(shù)結(jié)合使得智能水平“飛躍”,“通用化”曙光初現(xiàn)。Optimus二代新增觸覺傳感，靈巧手Gen3自由度翻倍，F(xiàn)igure合作OpenAI等嘗試，持續(xù)推動運控、感知、決策能力升級。當下，已有很多機器人產(chǎn)品能夠?qū)崿F(xiàn)復雜地形行走&躲避靜態(tài)障礙、多模態(tài)識別、簡單任務拆解，正朝著運控4.0(全場景自主導航&動態(tài)避障)、感知3.0(端到端全模態(tài)環(huán)境感知)、決策3.0(復雜任務拆解&自主學習)進階。此外，汽車工廠實訓、商用零售場景探索，簡易版“普惠”產(chǎn)品(如宇樹G1基礎版9.9萬元)推出，以及特斯拉約2.5萬美元價格目標的靶向作用，驅(qū)動行業(yè)朝更具“性價比”路徑發(fā)展，人形機器人規(guī)模量產(chǎn)節(jié)點越來越近，特斯拉當前已計劃2025/2026/2027年分別至少量產(chǎn)幾千-1萬/5萬/50萬臺。階段能力多模態(tài)視覺感知能力自然人機交互能力只能抓取特定規(guī)則物品(90%人形機器人所處的階段)算法：自適應強化學習算法：自適應強化學習持100%的模仿學習算法：全方位的強化學習3D感知+控制交互+感知+決策+控制可泛化決策&規(guī)劃自適應通用決策&規(guī)劃電動工具，演示場景通用物體(泛化性)資料來源：靈心巧手，中國銀河證券研究院556請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。6萌芽階段(1972年之前)自主運動上海交通大學研制仿人機器人SFHR,年)制，從而迅速商業(yè)普及)以完成更復雜的任務)2021年)日本工業(yè)技術(shù)研究院發(fā)布HRP5P,應馬斯克在特斯拉AIDay上首次展出英國EngineeredArts開發(fā)A的機器人Demo(3月),同年8月推出Atlas退役，發(fā)布電驅(qū)動版；3月降到9.9萬元人民幣自主學習技術(shù)突破是人形機器人從0到1的催化劑。2022年機器視覺、深度學習、合成數(shù)據(jù)等人形機器人強相關(guān)技術(shù)實現(xiàn)突破，2023年ChatGPT帶動GenAI和AGI爆火，2024年伴隨AI從實驗研究走向落地部署大趨勢，AI工程技術(shù)受到高度關(guān)注，其涉及的計算機視覺、語音識別、傳感器融合、情感計算等分支技術(shù)，可幫助機器人多模態(tài)感知決策和人機交互，人形機器人產(chǎn)業(yè)得HypeCycleforArtificialAI工程涉及的計算機視覺、語音識別、傳感器融合、情感計算等技術(shù)，可幫助機器人更好地多模態(tài)感知決策和知識圖譜技術(shù)成熟速度加快3.本體廠商群雄競出目前人形機器人廠商呈現(xiàn)百花齊放態(tài)勢，我們將主要參與者大致歸為五類：1)初創(chuàng)公司：產(chǎn)品迭代速度快。該門類下可再細分，第一種，機器人類企業(yè)，基于人形機器人與其他機器人類產(chǎn)品技術(shù)同源，在機械結(jié)構(gòu)設計和運控上具備優(yōu)勢。比如傅利葉智能、宇樹科技。第二種，創(chuàng)始人或重要高管具有互聯(lián)網(wǎng)/智駕從業(yè)背景，其在模型算法使用上具備一定敏銳度，如海外FigureAI、1XTechnologies,國內(nèi)的智元機器人等。第三種，其他創(chuàng)業(yè)公司，比如優(yōu)必選，開普勒機器人、樂聚機器人等。2)汽車廠商：具有技術(shù)、場景和供應鏈優(yōu)勢。技術(shù)優(yōu)勢體現(xiàn)在算法和精密制造，場景優(yōu)勢體現(xiàn)在toB工廠實訓和數(shù)據(jù)收集，供應優(yōu)勢體現(xiàn)在人形機器人和電動車零部件存在一定重疊，車廠主動選擇熟悉的集成商和零部件供應商更加高效。比如特斯拉、小鵬、廣汽集團、賽力斯。3)消費電子類公司：3C供應鏈企業(yè)具備較強的大規(guī)模量產(chǎn)質(zhì)量&成本管控能力，在組裝和代工上具備經(jīng)驗積累，比如藍思科技、領益智造等。3C品牌廠商則具備較優(yōu)的toC產(chǎn)品推廣能力，在家庭服務場景更有優(yōu)勢，如小米、APPLE等。4)科研機構(gòu)/創(chuàng)新中心：具有研發(fā)經(jīng)驗和資金支持。比如銀河通用機器人、星動紀元等。5)其他科技/互聯(lián)網(wǎng)大廠：目前人形機器人成為海內(nèi)外科技/互聯(lián)網(wǎng)大廠共識的方向之一，基于較強的技術(shù)、資金、人才實力，騰訊曾試水推出類人形機器人“小五”,字節(jié)、阿里巴巴等在也在加快布局，是實力強勁的潛在競爭者。除了本體之外，科技/互聯(lián)網(wǎng)大廠目前更多的是采取投資+自研大模型的方式參與人形機器人產(chǎn)業(yè)。我們認為，未來人形機器人賽道中有望能夠脫穎而出的本體廠商，需在本體設計和運控能力、商業(yè)化探索、成本控制、具身大模型等領域有一至多項優(yōu)勢，機器人賽道上的角逐，將是技術(shù)實力+產(chǎn)品思維+融資能力+人才吸引能力的綜合體現(xiàn)。8請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。8公司(Demo/最新版本)商業(yè)自由度間(h)2023年12月1月12日馬斯克表示規(guī)劃2024年8月5試1務2024年8月目標運營。計劃24年推出數(shù)百臺2023年8月4奔馳，GXO,2024年4月等)2024年10月土康3C廠組裝),倉儲物流比亞迪、吉利島)、順豐、2023年8月19(腿4*2+腰1)廠生產(chǎn)(搬運等)段2024年8月2產(chǎn)2024年10月8已進入多家頭試2024年9月2GR-1交付量已超過100臺，上(夸父)2023年10月包，搬運等，為26-28年目購等，25年之前主要場景)蔚來，中國一人2024年6月2024年8月25)和新能源汽車在中國發(fā)展類似，政策是推動人形機器人產(chǎn)業(yè)進步的重要力量。一方面，人器人集成了AI、高端制造、新材料等先進向，另一方面，基于人形機器人對社會產(chǎn)業(yè)變革的重大影響，其已成為全球競爭高地，是國家科技實力的體現(xiàn)。2023年11月工信部發(fā)布《人形機器人創(chuàng)新發(fā)展指導意見》,明確了產(chǎn)業(yè)發(fā)展兩個時間節(jié)點，即2025年在“大腦、小腦、肢體”等一批關(guān)鍵技術(shù)取得突破，整機產(chǎn)品達到國際先進水99發(fā)布時間中央門模式推廣的系統(tǒng)推進工作。等七部門《2025年政府工作報代智能終端以及智能制造裝備。會2025年)》心，爭創(chuàng)國家制造業(yè)創(chuàng)新中心。(2025-2027年)》中心的建設。本。請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。廣東2024年)》發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)應聚焦通用大模型、智能算域，重點支持芯片和算法的開源通用大模型。實驗室，加快組建廣東省人形機器人制造業(yè)創(chuàng)新中心。發(fā)勢，開展人形機器人規(guī)?；瘧?。息化廳將人形機器人視為智能機器人產(chǎn)業(yè)的重要組成發(fā)展目標。具體來說，深圳作為廣東省的重要務。深圳將依托自身的科技優(yōu)勢和產(chǎn)業(yè)基礎，強人工智能技術(shù)與機器人的深度融合，以打造具有國際先提出：大力發(fā)展人形機器人等具身智能機器人關(guān)鍵核心部件，積極推動智能機器人應用場景新中心，引進和培育3至5家獨角獸企業(yè)、科技型領軍企業(yè)。局到2027年，在機器人關(guān)鍵核心零部件、AI芯片、人工智態(tài)感知技術(shù)、高精度運動控制技術(shù)、靈巧操作百億企業(yè)10家以上、營收超十億企業(yè)20家以上，實現(xiàn)十億級應用場景落地50個以上，關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)規(guī)模達到1000億元以上，具身智能機器人產(chǎn)1200家。委《重慶市“機器人+”到2027年將創(chuàng)建一批“機器人+”應用場景，重點發(fā)展一批中高端機器人。同時，還發(fā)布了《重慶市支持具身智能機器人產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展若干政策措施“存算一體”芯片、高性能末端執(zhí)行器等研發(fā)方向推動核心技術(shù)攻關(guān)，通過“揭?guī)洝狈绞街攸c攻關(guān)具身大模型生態(tài)體系相關(guān)技術(shù)，并形成一批產(chǎn)業(yè)化成果。補貼、高端專業(yè)人才的激勵措施以及加強產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同等內(nèi)容。息化廳旨在加速構(gòu)建人形機器人創(chuàng)新體系和產(chǎn)業(yè)生態(tài)，明確了以“23456”為核心的目標體到2027年形成具有核心競爭力的產(chǎn)業(yè)化能力，為安徽省發(fā)展奠定堅實基礎。山東息化廳等部門案(2024~2027年)》為貫徹落實工業(yè)和信息化部《人形機器人創(chuàng)新發(fā)展指導意見》,機器人產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展，提升人形機器人在經(jīng)濟爭力的人形機器人產(chǎn)業(yè)集群。場監(jiān)督管理局旨在推動江蘇省機器人產(chǎn)業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展，特別是人形機器人領域。到2025年，江蘇省機器人產(chǎn)業(yè)鏈規(guī)模預計達到2000億元左右，其中機器人核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模將達到250億元以上，并計劃培育5家具有國際競爭力的機器人企業(yè)。人形機器人作為其中的重要一環(huán)，將實現(xiàn)關(guān)鍵核心技術(shù)的突破，并推動其在多個領域的應用。廳明確要聚力打造“1+N+1”整機體系，即打造工業(yè)機器人領先優(yōu)勢、提升一批特色機器人產(chǎn)業(yè)、前瞻布局人形機器人產(chǎn)業(yè)。同時升系統(tǒng)集成能力和平臺支撐、實施“機器人+”示范應用、打造布局、分級分類壯大市場主體、加強項目招引與服務等方面提出了重點任務。息化廳指出充分發(fā)揮企業(yè)科技創(chuàng)新主體作用，聚焦聚產(chǎn)業(yè)培育集群化、場景應用多元化、創(chuàng)新發(fā)展請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。2029年)》成型。購量達100萬元的，按年度采購量的10%予以獎勵，單家企業(yè)每年最高獎勵500萬資料來源：各政府官網(wǎng)，中國銀河證券研究院中國銀河證券|CGS行業(yè)深度報告·機械行業(yè)本體廠),同時需參考國內(nèi)市場風格切換。第一輪上漲(22年5月-8月),T鏈引爆：22年5月人形機器人行情首次爆發(fā)，主要由于馬斯克透露將在22年推出人形機器人產(chǎn)品，此次上漲自22年9月特斯拉AIDay推出略顯粗糙的原第二輪上漲(23年1月-6月),跟隨海外AI行情，T鏈+政策共振：經(jīng)歷了大概半年的盤整期后，22年底GPT等大模型帶動AI行情，疊加工信部等17個部門印發(fā)“機器人+”應用行動實施方案，表示“到2025年，制造業(yè)機器人密度較2020年實現(xiàn)翻番”,人形機器人板塊迎來新一輪上漲行情，且在隨之而來的optimus一代發(fā)布(3月)、黃仁勛提及具身智能(5月)、英偉達發(fā)布全新JetsonAGXOrin工業(yè)級模塊(5月)、北上深多地發(fā)布地方支持政策(6月)后加速達到階段性高點。盡管之后2023世界機器人大會上中國本體廠商百花齊放，工信部《人形機器人創(chuàng)新發(fā)展指導意見》指出2025年整機產(chǎn)品實現(xiàn)批量生產(chǎn)，特斯拉12月發(fā)布optimus二代，行業(yè)多端催化，但板塊依舊處于盤整期，且在24年初大盤下跌期間迅速回調(diào)。第三輪上漲(24年2月-3月),超跌反轉(zhuǎn)，T鏈超預期進展：24年2月起，人形機器人板塊迎來深V反轉(zhuǎn)，主要由于前期超跌，且1月工信部等《關(guān)于推動未來產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的實施意見》,強調(diào)在電機、運控、仿生、靈巧手、電子皮膚等核心技術(shù)上進行突破務、特殊環(huán)境作業(yè)等領域產(chǎn)品應用，且特斯拉定點迎來新進展(超預期),市場期待可能3月拜訪供應商-Q2B樣結(jié)束并隨之進行供應商定點，多重利好下板塊走出獨立行情。但隨著24年特斯拉股蕩下行。第四輪上漲(24年9月-12月),市場風格切換+T鏈驅(qū)動，華為鏈加速放大行情：市場風格層面，24/10政策轉(zhuǎn)向帶來風險偏好和流動性提升，科技成長相對占優(yōu)，人形機器人符合新質(zhì)生產(chǎn)的空間和支持度大幅提高；24/12發(fā)布optimus最新視頻，靈巧手進展明顯，確認有22dof且?guī)黼姍C、絲杠、觸覺傳感器需求提升。華為鏈層面，24/11華為(深圳)全球具身智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新中心宣布正式運營，同步舉行了合作備忘錄簽署儀式，共有16家企業(yè)完成簽約，其中第五輪上漲(25年1月-),T鏈量產(chǎn)進度與確定性超預期；宇樹H1登臺春晚出圈；Deepseek新量產(chǎn)計劃：25年數(shù)千/26年5-10w/27年再翻10倍，需求和量產(chǎn)節(jié)奏匹配清晰，市場從純粹主題投資逐漸轉(zhuǎn)向更看重實際基本面，T鏈確定性強的標的獲漲。25/1/3024Q4業(yè)績會上馬斯克再次上調(diào)2025年Optimus量產(chǎn)預期至幾千-1萬臺，并規(guī)劃了產(chǎn)能爬坡節(jié)奏，市場對產(chǎn)業(yè)進展信心再次提升。T鏈之外，宇樹H1登臺春晚國內(nèi)出圈，Deepseekr1高性能低成本且開源助益具身“大腦”平權(quán)，兩會報告首次寫入“具身智能”堅定政策支持，F(xiàn)igureA進展，AI+機器人引爆新一輪科技投資熱潮。但25/3/21全員大會上馬斯克表示25/26年目標生產(chǎn)5中國銀河證券|CGS行業(yè)深度報告·機械行業(yè)請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。人形機器人指數(shù)漲跌幅一上證綜指案關(guān)政策；向(共9項)見》,指出2025造、家庭服務、行動計劃(2024-2027年)》定點《超傾期)產(chǎn)(低于顏期)觀臺opimus集體布視頻顯示電爬樓梯，用物品HOYER,參數(shù)僅倍GrotN1,雙系統(tǒng)架構(gòu)結(jié)合),多模態(tài)輸入；多悖感爆數(shù)報忙輸 (全資持股);形機器人”合發(fā)布全球首軟搭駿 “夸父”,帶童更貿(mào)，構(gòu)，結(jié)合VLM和MoE,注：時間截至2025/3/28中國銀河證券|CGS行業(yè)深度報告·機械行業(yè)中等，成本可接受程度更高的細分市場更容易滲透，也即：以汽車總裝和3C制造代家庭場景。主要原因是：1)市場規(guī)模：人形機器人產(chǎn)品落地需要模型算法、本體制造&運控、上游芯片、算力、核心零部件供應商多方努力，且一定程度上需要各環(huán)節(jié)術(shù)壁壘：產(chǎn)品是否滿足用戶需求、具備一定“必要性”是商業(yè)化的關(guān)鍵，家庭環(huán)境的場景操作復雜性高于工業(yè)和部分商業(yè)服務場景.對人機交互的要求更高.技術(shù)實現(xiàn)難度更大。3)成本可0全球美國歐洲德國中國韓國日本資料來源：IFR,中國銀河證券研究院■2015年■2010年汽車制造業(yè)塑料和化學制品金屬制品業(yè)工業(yè)機械與設備制造鐵路、船舶、航空航天和其他運…木材加工及家具制造從工業(yè)機器人發(fā)展經(jīng)驗看各細分制造行業(yè)自動化的技術(shù)難度：汽車和3C制造是相對較適合機械化的場景資料來源：王永欽等《機器人的興起如何影響中國勞動力市場一來自制造業(yè)上市公司的證據(jù)》,中國銀河證券研究院方面看，場景環(huán)境的復雜性，操作的復雜性，實質(zhì)上是考驗產(chǎn)品的泛化能力。工業(yè)機器人運用于二者都簡單的場景，人形機器人在尚未實而人工完成二者都復雜的場景。從成本角度看，家庭場景相比工業(yè)&商業(yè)服務場景對成資料來源：GGII,小米，中國銀河證券研究院第二點說明：成本接受程度(值越高代表愿意支付更高成本)也是影響產(chǎn)業(yè)化難度的重要因中大客戶>中小客戶，康復護理■醫(yī)療輔助◆情感陪護■物料搬運6分練高操作復雜度環(huán)境境同環(huán)空定小固市場規(guī)模大家庭看護外觀檢測低低高▲請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。綜上我們測算得到2035年美國/中國人形機器人保有量為612萬臺/720萬臺，出貨量為158萬臺/197萬臺。假設平均單價為9.5萬元，估算得到2035年美國/中國人形機器人行業(yè)市場規(guī)模為1,506億元人民幣/1,873億元人民幣。0.1%0.1%制造業(yè)領域保有量(萬臺)14制造業(yè)領域出貨量(萬臺)136危險場景領域保有量(萬臺)00117危險場景領域出貨量(萬臺)00001123450.1%0.1%服務業(yè)領域保有量(萬臺)014服務業(yè)領域出貨量(萬臺)013人數(shù)(千)0家庭領域保有量(萬臺)0000014家庭領域出貨量(萬臺)00000139保有量合計(萬臺)16148效全職人員數(shù)；(3)假設2030E-2035E家庭領域每千人人形機器人擁有量=2010-2015年每千人新能源車擁有量*1.5請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。 圖10:2025-2035年中國人形機器人市場規(guī)模測算 電力、熱力、燃氣及水生產(chǎn)和供應478 家庭戶數(shù)(百每百戶擁有量 49 出貨量合計(萬臺)49 出貨量合計(萬臺)2注：(1)具身智能機器人效率-每個機器人每日完成工作量/單個人工平均每日工作量；(2)養(yǎng)老照護欄，目前從業(yè)人數(shù)僅50+萬人，存在較大機器人有助于填補缺口。此處暫以目前估計的供需缺口600萬人作為計算基數(shù)；(3)以第七次人口普查(2020年)家庭戶數(shù)為家庭領域每百戶擁有量的測算基數(shù)，并假設至35年保持不變；(4)假設2032E-2035E家庭領域每百戶人形機器人擁有量約等于2013-2016年每百戶家庭新能源乘用車擁有量資料來源：Wind,中華人民共和國公安部，中華人民共和國應急管理部，能源與交通創(chuàng)新中心(iCET),中國政府網(wǎng)，中國銀河證券研究院人形機器人技術(shù)關(guān)鍵點和目前卡點匯集在“大小腦”、關(guān)節(jié)和靈巧手(含傳感器)。通用人形機器人要滿足通用環(huán)境移動，需要實現(xiàn)動作泛化、地形泛化、魯棒性和高動態(tài)，關(guān)鍵技術(shù)點是控制算法及跑通端到端強化學習算法。要滿足通用任務操作需要實現(xiàn)自然語言交端大模型。以上兩個目標的實現(xiàn)對本體硬件也提出了更高要求，需要具備一圖11:人形機器人關(guān)鍵技術(shù)點與路徑目標控制算法(WBC-MPC突平路面行走)跳躍、抗沖擊、平衡等動作)自然語言交互靈巧手操作進展較少端到端強化學習+模仿學習(搭建小模型，實現(xiàn)單一任務不同物體泛化和自適應)具身大模型(動作模型+VLM+LLM,在人形機器人上實現(xiàn)連續(xù)性復雜任務)展現(xiàn)泛化能力)資料來源：中國銀河證券研究院特斯拉Optimus目前地形泛化和靈巧手操作能力加強，但在機器人算法、靈巧手觸覺傳感、成本控制上仍在密集迭代。特斯拉團隊率先關(guān)注“行走”和“平衡”,解決行走不穩(wěn)問題及挑戰(zhàn)不活度提升，同步變化的有關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)、電機性能、電池續(xù)航能力，以及手和種類不斷增加。任務處理上，從簡易物料分揀搬運，到可以自主分揀，到監(jiān)控的任務(工廠中插電池),到可根據(jù)要求拿不同東西，背后是環(huán)境感知和反饋調(diào)整能力、快速和小步奔跑，戶外自然環(huán)境中移動和平衡能力大幅增強；手部可靈活拋接球請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。時間節(jié)點布(AIday)2023/3,投資者日升自主決策算法會態(tài)學習位置編碼器；致長的概率逐漸降低物級多模式指令響應+即開人類和障礙物)跑場空間、行業(yè)競爭格局(關(guān)注技術(shù)難度、工藝難度、擴產(chǎn)難度、海內(nèi)外差距等)、機器人方案迭代請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。趨勢等。在機器人本體中價值量占比高、原有市場空間小的零部件受益于人形機器人產(chǎn)業(yè)鏈、市場規(guī)模向上彈性更大，但產(chǎn)業(yè)發(fā)展的確定性會影響供應商參與意愿。產(chǎn)品技術(shù)和工藝難度高低影響行業(yè)新進入者涌入的速度，也即影響未來的競爭格局和盈利能力。區(qū)分海外和國內(nèi)看，國內(nèi)外技術(shù)差距一方面是當前國產(chǎn)替代率現(xiàn)狀形成的重要原因，一方面也代表國產(chǎn)替代潛力。但值得注意的是，由于機器人軟硬件方案處于高度動態(tài)變化中，需要關(guān)注零部件被采用的確定性，若新技術(shù)方案下零部件被部分/完全替代，此時行業(yè)增量可能不及預期。由此我們認為，價值占比高、技術(shù)/工藝壁壘高、不可替代性強的零部件值得重點關(guān)注，其中隨著人形機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展確定性提高，傳統(tǒng)主業(yè)對應市場空間小、具備國產(chǎn)替代能力的國內(nèi)龍頭廠商有望獲得業(yè)績高彈性。對比各構(gòu)成本體的零部件，1)規(guī)模量產(chǎn)后價值量上：行星滾柱絲杠、諧波減速器、無框力矩電機價值量較大，其次為六維力傳感器和空心杯電機。2)技術(shù)和工藝壁壘上：諧波減速器技術(shù)和工藝壁壘均較大，行星滾柱絲杠和六維力傳感器工藝難度較大，其次是各類傳感器(柔性觸覺傳感器、3D視覺、IMU等)和空心杯電機，其中行星滾柱絲杠、六維力傳感器國內(nèi)外技術(shù)差距相對大。3)原有市場空間上：行星滾柱絲杠、諧波減速器、六維力傳感器、空心杯電機、無框力矩電機原有市場空間均不大。4)不可替代性上：特斯拉第三代靈巧手無刷有齒槽電機可能替代部分空心杯電機，六維力傳感器和國內(nèi)廠商線性關(guān)節(jié)(主要影響行星滾柱絲杠)使用必要性根據(jù)應用場景需要而不同。綜合以上，我們認為諧波減速器、行星滾柱絲杠、六維力傳感器、空心杯電機等零部件值得重點關(guān)注。此外，目前本體廠商軟硬件方案中的增量變化集中在靈巧手、觸覺傳感器、減重材料、“小腦”運控、具身大模型(包括數(shù)據(jù)采集和訓練)等，伴隨量產(chǎn)時點靠近，相關(guān)行業(yè)有望獲得增益。(機會和風險)“好”行業(yè)?“好”公司?·國內(nèi)其他本體廠商，如華為鏈、宇機器人產(chǎn)品方案迭代趨勢中國銀河證券|CGS行業(yè)深度報告·機械行業(yè)壘高高中等低億美元(據(jù)QYresearch)低小中等化要求)低中等中等(尺寸等)、機電控等)高高大低22年中國25.75億元(MIR)低小中等中國市場0.46億美元/占比高較高)大一致性保證，結(jié)構(gòu)設手算法的適配(后期)中等三角測量、結(jié)構(gòu)光、飛行時間(ToF)、多目視覺等方案元(GGII)小強航、測量、穩(wěn)控作用陀螺儀硬件，軟件算中等比MEMS制造工業(yè)積矩關(guān)節(jié)(如腕部、肩部、腰部、髖部關(guān)節(jié))對旋轉(zhuǎn)幅度要求高，多使用旋轉(zhuǎn)執(zhí)行器。高負載關(guān)節(jié)(如上臂、下臂、大腿、小腿關(guān)節(jié))需要有較優(yōu)的承重和支撐能力，因此多使用線旋轉(zhuǎn)執(zhí)行器驅(qū)動方案主要有剛性驅(qū)動、彈性驅(qū)動、準直驅(qū)電機架構(gòu)等零部件的種類型號。其中剛性驅(qū)動主要由高轉(zhuǎn)動比編碼器、力矩傳感器(可選)和控制板等組成，比較適合運用在機器人的腕部和腳踝。彈性驅(qū)動非目前主流的人形機器人驅(qū)動方案。準直驅(qū)動主要由低轉(zhuǎn)動比減速器(行星減速器)、高扭矩密度電機、編碼器和控制板等組成，比較適用于腰部、髖部、肩部等關(guān)節(jié)部位。目前特部都是諧波減速器+電機方案，但出于經(jīng)濟性考慮，行星減速器+電機方案中國銀河證券|CGS限位開電機轉(zhuǎn)子電機定子剛性驅(qū)動·應用：傳統(tǒng)雙足機器人(如本田Asimo),特斯拉Optimus等·應用：智元遠征A1、1X倒置滾柱絲杠位置傳感器行星滾柱外層四點角接觸軸承永磁鐵電機公司旋轉(zhuǎn)+直線有有直線關(guān)節(jié)1個//////////有有2個/遠征Al//小紫XR-4(雙足)/空心杯電機+齒輪傳動/有(鐵大)無有//無有有////有有空心杯電機+連桿先行者K1旋轉(zhuǎn)+直線//有有/成一般傳動減速器和精密減速器，后者精度高，使用壽命長，可應用于機器減速器等)。減速比(減速裝置的傳動比)、大小/重量、扭矩和價格等是選擇減速器的主要參考因素。諧波減速器和RV減速器具備高減速比，但由表4:不同種類減速器原理及特點示意圖優(yōu)點缺點應用變形傳遞運動，成小大小、傳動效率低、力作和SCARA3C、半導體、食品、中等即即場現(xiàn)傳動，一般由的前級和擺線針大大負載能力、高剛度難度大、多關(guān)節(jié)機器人中機座、大器行，通過齒輪間小小剛性、高精比范圍小移動機器人、新能源設備、智能交通、醫(yī)療設備、低以擺線針齒嚙合大偏小結(jié)構(gòu)復雜重負載領域，域電機(俗稱“馬達”)是指依據(jù)電磁感應定律實現(xiàn)電能轉(zhuǎn)換或傳遞的一種電磁裝置。電機按用途可以分為驅(qū)動電機和控制電機，伺服電機是控制電機的一種，是指在伺服系轉(zhuǎn)的發(fā)動機，是一種補助馬達間接變速裝置。伺服電機可使控制速度、位置機器人的柔性和精準度越高，所要使用的伺服電機的數(shù)量就越多。人形機器人中涉及的主要電機產(chǎn)品為無框力矩電機(可用于執(zhí)行器)、空心杯電機(可用于靈巧手手指關(guān)節(jié))、無刷有齒槽電機(可用于靈巧手)。請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。電機數(shù)量(臺)多關(guān)節(jié)機器人(六軸)電機數(shù)量(臺)多關(guān)節(jié)機器人(六軸)6SCARA機器人44協(xié)作機器人(六軸)6拉為例)按結(jié)構(gòu)和工作資料來源：華北數(shù)控機床及智能裝備博覽會，工業(yè)機器人，仟德億傳動科技，荷蘭Tecnotion,特斯拉AIDAY,人形機器人世界，覓途咨詢，中國銀河證券研無框力矩電機沒有機殼，只有轉(zhuǎn)子和定子2個部件，設計上更加靈活，具有極高的剛度、效率空心杯電機采用無鐵芯轉(zhuǎn)子，消除了鐵芯形成渦流而造成的高的功率密度、效率、精度和準度，且具備更低的噪音，更長的壽需要快速響應、體積有限制(體積小)的系統(tǒng)中，如導彈飛行方向調(diào)節(jié)系統(tǒng)、仿生義肢、心臟起搏器等。但需要注意的是，單獨空心杯電機扭矩相對較低，因此需要搭配精密行示意圖特點無框力定子2個部件，讓機器結(jié)構(gòu)設計不再受具有極高的剛度、定性高和低維護臺，協(xié)作機器人等高智能機械，以空心杯電機機類監(jiān)"電刷后能損耗品中，如醫(yī)療器械(心臟起搏器)、玩具車、航模、電動牙刷資料來源：科爾電機官網(wǎng)，步科股份官網(wǎng)，鳴志電器官網(wǎng)，新思界，中國銀河證券研究院請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。絲杠能夠?qū)⑿D(zhuǎn)運動轉(zhuǎn)化成線性運動，是工具機械和精密機械上常見的部件。在人形機器人中使用的絲杠產(chǎn)品包括滾珠絲杠和行星滾柱絲杠，前者可用于構(gòu)成靈巧手，后者主要構(gòu)成線性執(zhí)行器。齒圈保持架齒圈保持架螺母彈性擋圈滾柱滾珠絲杠下游應用更寬泛，行星滾柱絲杠工藝難度更高，國產(chǎn)率更低。滾珠絲杠下游是各類型通用裝備，如注塑機器、機床等，應用較寬泛，22年全球/中國市場空間達到18.6/3.9億美元(秦川機床定增招股書披露),高于行星滾柱絲杠23年市場規(guī)模3.0/0.13億美元(PersistenceMarketResearch預測)。性能上，行星滾柱絲杠相比滾珠絲杠具備更強的承載能力、剛度和抗沖擊能力，以及更快的相對旋轉(zhuǎn)速度和更長的壽命，更適合對“高效率、高精度、高可靠”有要求的場合。但其對上游機器設備的要求及加工制造難度高于滾珠絲杠，國產(chǎn)化率更低。表6:三種絲杠性能和優(yōu)劣對比滾動摩擦(點接觸)滾動摩擦(線接觸)低高高低高高高到自鎖效果積小短6.靈巧手靈巧手是一種新型的末端執(zhí)行器，模仿人手結(jié)構(gòu)和功能，是機器人與環(huán)境交互的重要承載。當前多指靈巧手內(nèi)部結(jié)構(gòu)(尤其是手指關(guān)節(jié)運動結(jié)構(gòu))仍主要采用傳統(tǒng)的機械鉸鏈設計。這種設計柔性不足，抗沖擊力較弱，對收內(nèi)空間配置要求高，導致很難實現(xiàn)類人手般的靈活性。但諸如仿生類生物關(guān)節(jié)，其高度仿人且柔順可控，但是成本高，系統(tǒng)復雜，對驅(qū)動器要求也較高。靈巧手按自由度數(shù)量可以分為全驅(qū)動和欠驅(qū)動；按驅(qū)動方式可以分為液壓驅(qū)動、電機驅(qū)動、氣壓驅(qū)動和形狀記憶合金驅(qū)動；按機械傳動形式可以分為腱傳動、連桿傳動、齒輪/蝸輪蝸桿傳動；按感知技術(shù)可以分為內(nèi)部感知和外部感知。目前電機驅(qū)動是靈巧手驅(qū)動主流方式，因為液壓系統(tǒng)維護和制造成本較高，帶來成本居高不下，波士頓動力液壓版Atlas已于2024年被電驅(qū)動版取代。特斯拉Optimus三代靈巧手采用的是“腱繩+行星減速器/滑動絲杠”的傳動組合，節(jié)省空間實現(xiàn)減重，但具有剛度和位置精度有限的問題。除此之外星動紀元選擇齒輪方案，因時機器人選擇連桿傳動，但二者均具有柔性欠缺、對手內(nèi)空間配置要求較高的不足。自由度數(shù)量自由度數(shù)量電機驅(qū)動液壓驅(qū)動氣壓驅(qū)動自由度數(shù)量>驅(qū)動源數(shù)量，缺少驅(qū)動源的部分進行耦合隨動力手大大慢高好大等中小快高差小小大快低好大狀記憶合金彈簧等(以SMA為例)小快低小/氣壓)和柔順性(氣壓)仿生結(jié)構(gòu)設計類別優(yōu)點案例剛?cè)峄旌辖Y(jié)構(gòu)多功能，成本低資料來源：蔡世波、陶志成、萬偉偉等《機器人多指靈巧手的研究現(xiàn)狀、趨勢與挑戰(zhàn)》,中國銀河證券研究院7.傳感器傳感器是助力機器人從程序控制逐步走向感知型和智能型的重要組成部分。目前人形機器人傳感器可分為內(nèi)部傳感器和外部傳感器，前者測量自身狀態(tài)的內(nèi)部傳感器，包括位置、速度、力傳感器等.后者測量與機器人作業(yè)有關(guān)的外部環(huán)境及狀態(tài).包括視覺、觸覺等各種感官傳感器。圖21:人形機器人傳感器分類位置傳感器速度傳感器位置傳感器速度傳感器用干測量機器人自身狀態(tài)人形機器人傳感器外部傳感器用于測量與機器人作業(yè)有關(guān)的外部環(huán)境及狀態(tài)平衡傳感器加速度傳感器觸覺傳感器聽覺傳感器接近覺傳感器視覺(Vsion)位置(Positlion) 中國銀河證券|CGS行業(yè)深度報告·機械行業(yè)(1)力傳感器是動力設備、工程機械及工業(yè)自動化系統(tǒng)等領域的核心部件之以分成一維至六維等不同種類，如果力的方向和作用點都是如果力的方向隨機變化，力的作用點保持不變，并與傳感器的標定參考擇三維力傳感器。如果力的方向和作用點都在三維空間中隨機變化，那么應FF邈用一組力傳感彩魏量0—力傳感器標定參考點0—力傳感器標定參考點·獨量力P的方向推完金與02命FzPP0X_X0F:fF六維力傳感器按照測量原理可分為電阻式、電容式、壓電式、光電式等一對電容，由電極片間的相對空隙變化來實現(xiàn)多維力的測量，具有較高圖23:多維力傳感器主要類型優(yōu)點缺點電阻式變片的電阻-應變效應實現(xiàn)力/力矩信號的檢測。精度高、測量范圍動態(tài)響應差、橋路受外界因電容式來實現(xiàn)多維力的測量。的靈敏度不能長時間作用靜態(tài)力圖24:應變片式六維力傳感器運作原理解耦方法輸出輸出電壓測量電路巒化彈性體應變精密裝配、打磨等),更自然準確地進行人機交互(比如按摩理療、高精度手術(shù)操作),是機器人柔順控制和操作的核心部件。在人形機器人領域，六維力傳感器可用于力控、擺控制等，可配置在手腕、腳踝和靈巧手上。特斯拉OptimusGen2將其用于手腕和腳踝。多關(guān)節(jié)機器人和協(xié)作安裝在協(xié)作機器人末端，以實現(xiàn)高精密裝配(汽車和3C行業(yè))、打磨(3D行業(yè))、銑削(復材加工行業(yè))作業(yè)、拖動示教、測量風洞試驗(航空航天行業(yè))、高精度手術(shù)等應用；感知機器人手臂施加在物品上的力和扭矩，使得機器人控制系統(tǒng)能夠進行精密控制擺動穩(wěn)定控制感測機器人腳下地面的反作用力，使得機器人控制系統(tǒng)能調(diào)整人形機安全控制在機器人進行危險操作或者人類接近機器人時自動停止，從而避免資料來源：GGII、中國銀河證券研究院(2)慣性傳感器慣性傳感器(IMU)主要由加速度計、陀螺儀(3)視覺傳感器機器視覺通過光學裝置和傳感器等硬件接收物體圖像，疊加軟件算法處理圖息并控制機器人運動。其主要由光學元器件(工業(yè)相機與工業(yè)鏡頭、光源等)、傳感器、圖像采集位和測量零件，以及對產(chǎn)品進行識別、分類和追蹤，廣泛用于3C電子(25%)、汽車(11%)、半導體(10%)、醫(yī)療(8%)、教育、交通運輸和安防等多個行業(yè)(2022年數(shù)據(jù))。不同人形機器人型號WalkerX1300萬高清攝像頭RGBD相機+RGB相機國地共人形機器人創(chuàng)新中心北京具身智能機器人創(chuàng)新中心中國銀河證券|CGS行業(yè)深度報告·機械行業(yè)星動STAR1先行者K1紅外雙目3D攝像頭結(jié)構(gòu)光深度攝像頭帕西尼感知科技星海圖高清攝像頭激光雷達(選配)領航者2號NAVIAI"貢嘎一號"(Konka-1)2D/3D相機資料來源：深圳市寶安區(qū)低空無人系統(tǒng)協(xié)會，中國銀河證券研究院(4)觸覺傳感器觸覺傳感器能夠模擬人類觸覺并感知物體形態(tài)、質(zhì)地、壓力等信息。根據(jù)以大致分為壓阻式、電容式、壓電式、光電式、電磁式、氣壓式、摩擦發(fā)電式等。壓阻式觸覺傳感器將外界機械刺激轉(zhuǎn)化為材料或器件的電阻值變化。電容式觸覺傳感器借助外變，改變電極之間的距離和正對面積，進而導致電容變化。壓電式觸覺傳感器用時產(chǎn)生電荷的特性，將施加于壓電材料的外部載荷轉(zhuǎn)換為可檢測的電勢差過觀察光信號來檢測接觸產(chǎn)生的形變。電磁式觸覺傳感器基于外力作用下磁電容式號知外力作用，利用材料受到外力的特性，將施加檢測的電勢差觀察光信號來檢測的磁通量變化反映外力的大小與方向應層，兩層材料中間引入空氣間隙以獲得更多的感應電荷，以響應有優(yōu)勢信號不易受干擾、好結(jié)構(gòu)簡單、靈敏度測性力、受溫度影響雜、無法全柔性小易受外界磁場干擾動態(tài)范圍小indexterousrobothands-Review.RoboticsandAutonomous圖27:壓電式觸覺傳感器示意圖Negativeelectrodes兵(a)壓電效應-施加的力會導致正Si和負O粒子陣列，底層有電極，中間是壓電材料，頂部是硅橡膠；indexterousrobothands-Review.RoboticsandAu資料來源：KKappassov,Z.,Corrales,J.-A.,&Perdereau,V.《Tactilesensingindexterousrobothands-Review.RoboticsandAutonomousindexterousrobothands-Review.RoboticsandAutonomous(1)特斯拉Optimus硬件方案特斯拉在硬件上選擇14個線性執(zhí)行器+14個旋轉(zhuǎn)執(zhí)行器關(guān)節(jié)方案。旋轉(zhuǎn)執(zhí)行器采取技術(shù)較為成熟度剛性驅(qū)動器方案，采用的減速器是諧波減速器，線性執(zhí)行器中絲杠選杠。OptimusGen2在Gen1基礎上頸部增加了2Dof,足部增加了六維力傳感器，行走更靈活。胸部靈巧手(2個)六維力傳感器(手腕)大腦線性執(zhí)行器(14個)旋轉(zhuǎn)執(zhí)行器(14個)·電機：數(shù)量增加(可能17個),驅(qū)動裝置從手掌轉(zhuǎn)移靈巧手是目前特斯拉Optimus邊際變化最大的部分。24年底推出的第三代至22Dof,電機數(shù)量增加，驅(qū)動裝置從手掌轉(zhuǎn)移到前臂位置，部分空心杯電機可能改無刷有齒槽電機(手指可能還是空心杯，手腕和前臂是無刷有齒槽電機)。傳動方案上采用行星齒輪箱+絲杠+腱繩傳動，小絲杠(可能是微型滾珠絲杠)數(shù)量增加，未來可能通過腱繩實現(xiàn)更精細的控制以及減輕前臂重量。此外，觸覺傳感器覆蓋面積可能進一步增加，自由度觸覺傳感器覆蓋面積可能增加，柔性感知的“電子據(jù)我們測算規(guī)模量產(chǎn)后，旋轉(zhuǎn)執(zhí)行器、線性執(zhí)行器、靈巧手價值占比分別達到30%、29%和23%。其中行星滾柱絲杠、諧波減速器、靈巧手電機、無框力矩電機、六維力傳感器是價值量較高的部分。電池計)腳價(元/件)價值量(元)626626626626626442444244424442444四點接觸軸承2444244424442222224111111硬件價值量合計(2)宇樹科技硬件方案宇樹科技通用人形機器人G1擁有23-43個自由度。單手臂擁有5個自由度和7個自由度兩個版本，包括肩身關(guān)節(jié)、上臂關(guān)節(jié)、手肘關(guān)節(jié)和腕關(guān)節(jié)(選配)。單腿擁有6個自由度，包括胯關(guān)節(jié)、腿關(guān)節(jié)、髖關(guān)節(jié)、膝關(guān)節(jié)和踝關(guān)節(jié)。腰部具備1自由度和3自由度兩個版本，即腰關(guān)節(jié)。此外G1-EDU還可選配7自由度三指靈巧手。G1手臂最大負載2-3kg,行走速度2m/s,連續(xù)運行時間宇樹H1-2擁有比H1更強的運動能力和自由度。H1-2單手臂擁有7個自由度，單腿擁有6個自由度，腰部擁有1個自由度，整機共有27個自由度，由27個關(guān)節(jié)電機組成，使得機器人能夠?qū)崿F(xiàn)精確的運動和姿態(tài)控制。此外其還可以選配6自由度12關(guān)節(jié)的仿人五指靈巧手(觸覺傳感器亦請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。手(6Dof+12個運動關(guān)節(jié)),或InspireRobotics自由度：7Dof(拇指3+食指2+中指2)H1-2資料來源：宇樹科技，中國銀河證券研究院(三)大模型：激發(fā)具身智能，技術(shù)路線仍然發(fā)散當前大模型按是否用于機器人等物理實體，可以劃分為非具身大模型和具身大模型。1)非具身擴展到多模態(tài)的語音、圖像、視頻，其輸出也包括了文本、音頻、圖像、視頻直接針對機器人領域，更多還是集中在人機交互、內(nèi)容生成等方面。2)具身型和機器人大模型為代表，核心特點對物理世界的感知或接收人類指令后，機器人能夠直接高頻輸非具身大模型具身大模型多模態(tài)圖文大模型多模態(tài)視頻生成大模型多模態(tài)交互大模型自動駕駛大模型實時視覺輸出臂/手/底盤動作資料來源：智元機器人，銀河通用機器人，中國銀河證券研究院是構(gòu)建具身智能模型(機器人模型),其按照算法可分為兩類，分層端到端模型和端到端模型。請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。中國銀河證券|CGS行業(yè)深度報告·機械行業(yè)SelectedPolicyTrainedPolicyVision-Languagejointjoint注：SecA是將未經(jīng)過機器人數(shù)據(jù)訓練的LLM/VLM用于機器人任務，SecB是構(gòu)建具身智能模型的兩種方式，即分層端到端(左)和端到端(右)資料來源：GuZhaoyuan等《HumanoidLocomotionandManipulation:CurrentProgressandChallengesinCon映射到動作，以10hz頻率接收圖像，以200hz頻率生成動作指令(手腕姿勢和手指關(guān)節(jié))?！さ谌龑?，Whole-Body-Control,作為“機器小腦(行走部分)”,提供更高速的全身控制跟蹤(1Khz),確保安全、穩(wěn)定的動態(tài)(通常是動力學控制器)。2)端到端大模型.同時訓練決策和操作。對數(shù)據(jù)和算力要求高。以谷歌RT-2為代表。RT-2對一個預訓練的VLM模型在機器人和網(wǎng)絡數(shù)據(jù)上進行共同微調(diào)，生成的模型直接預測機器人要執(zhí)行的動作。Internet-ScaleVQA+RobotInternet-ScaleVQA+RobotActionDataVision-LanguageCo-Fine-Tunedotoctask>?A:..目前被大多數(shù)本體廠商使用的是將未經(jīng)過機器人數(shù)據(jù)訓練的LLM/VLM用于機器人任務或分層端到端模型。除了Figure01/02,1XTechnologies旗下NEO也接入OpenAI端到端視覺-語言接入谷歌機器人大模型，樂聚機器人“夸父”接入華為盤古具身智能大模型，優(yōu)必選walkerS和開普勒“先行者”接入百度文心一言大模型，星動紀元“小星”接入阿里通義千問和智譜清言大模型等。2.具身智能機器人模型特點及進展當前多數(shù)具身智能機器人模型特點為：1)在大量、多樣的數(shù)據(jù)上進行預訓練，獲得一定泛化能力，然后在目標任務的高質(zhì)量數(shù)據(jù)上做微調(diào)去改善模型性能。2)在數(shù)據(jù)不足的時候，跨具身形態(tài)的訓練能夠帶來具身形態(tài)之間的正向轉(zhuǎn)換。3)使用網(wǎng)絡數(shù)據(jù)訓練出來的文本編碼+視頻編碼，能夠給機器人訓練帶來很好的指令跟隨能力、世界知識、泛化性、遷移能力、語義推理能力。但其局限仍在于目前距離通用化還很遠，在沒見過的任務、物體、環(huán)境、動作和具身形態(tài)上還有待改進，在應對長程(連續(xù)復雜)任務還存在不足。降，且會提高在新加入任務的表現(xiàn)·數(shù)據(jù)的多樣性對于性能和泛化性的影響，比數(shù)據(jù)量更大基于預訓練LLM/VLM方案。上的微調(diào)；輸入語言/動作/圖出空間，利用VLMs產(chǎn)生語言(“動作”為特殊的語言)。RT-2分為兩題的回答),然后在機器人任務上微調(diào)在RT-1/2基礎上+OpenX數(shù)據(jù)集上訓練得到的((匯編包括家電、食物在內(nèi)的多種家庭物品)·把思維鏈引入后，可以解決一些很復雜的問題，證明LLM和VLM,和低水平的運控，能夠結(jié)合在同一個VLA中很相似的。RT-H在RT-X中間添加了一模式的機器人動作token,其實也就是直接輸出動作)基于預訓練LLM/VLM方案。訓練數(shù)據(jù)集更大更多元了視覺泛化、運動泛化、物理泛化和語義泛化四種評估任務·OpenVLA具有更好的泛化能力：四種評估任務中能更好，主要是由于在OpenX上進行了預訓練·OpenVLA探索了參數(shù)優(yōu)化及微調(diào)策略的效果，發(fā)現(xiàn)L是最佳的在輸入端基于VLM,在輸出務相關(guān)的行為(即把預訓練的模型放到的性能，在長程復雜任務的微調(diào)結(jié)果上比較好數(shù)據(jù)來源有OXE,Bridgev2,DROID,可解釋統(tǒng)一動作空間”,來統(tǒng)一所有的輸出·在很多未曾見過的物體、場景和形態(tài)上具有通用性，能夠通任務(比如遙控游戲手柄讓機器狗走直線)·驗證了模型大小、數(shù)據(jù)量大小、擴散模型，對于RDT性能·微調(diào)階段不需要使用大量數(shù)據(jù)，比較高效的能力之心公眾號，機器人大講堂公眾號，中國銀河證券研究院未來多元的數(shù)據(jù)收集方法、更高質(zhì)量的預訓練數(shù)據(jù)構(gòu)成、更高效的訓練方法、仿真環(huán)境和世界模型將是促進具身智能機器人大模型性能提升的方向。以下舉例介紹兩個具身智能模型的有效嘗試：(1)仿真環(huán)境&合成數(shù)據(jù)：銀河通用GraspVLA具身基礎模型目前機器人進行技能學習所依賴的數(shù)據(jù)源可以分成兩種，一種是機器人經(jīng)驗數(shù)據(jù)，以直接執(zhí)行策略或遙操作為代表；第二類是人類數(shù)據(jù)，包括人類動作捕捉數(shù)據(jù)和人類活動視頻數(shù)據(jù)。機器人經(jīng)驗數(shù)據(jù)表現(xiàn)出較小的形態(tài)差異，可以直接應用于策略學習，但通常較為稀缺。相反，人類數(shù)據(jù)更為豐富，但由于人類與機器人在身體比例、關(guān)節(jié)配置和質(zhì)心分布等上存在明顯差異，此類數(shù)據(jù)的使用依賴有效的重定位解決方案，且收集到的人類數(shù)據(jù)多數(shù)僅有本體感知，缺乏交互中的感官信息輸入。未來，針對含靈巧手的全身重定位開發(fā)系統(tǒng)解決方案、研發(fā)高度還原現(xiàn)實世界的運動&操作場景模擬器可以促進數(shù)據(jù)收集與技能訓練。Experience(Sec.VII-B)Reference(Sec.VII-C)資料來源：GuZhaoyuan等《HumanoidLocomotionCurrentProgressandChallengesinControl,Planning,圖36:機器人技能學習數(shù)據(jù)源優(yōu)劣對比優(yōu)點缺點多模態(tài)全身協(xié)同運動數(shù)據(jù)少限，只有本體感知，缺乏的數(shù)據(jù)非物理運動數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)質(zhì)知，缺乏交互中的感官信息輸入資料來源：GuZhaoyuan等《HumanoidLocomotionandMCurrentProgressandChallengesinControl,Planning,請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。銀河通用GraspVLA具身基礎模型在預訓練階段完全基于合成大數(shù)據(jù)，訓練數(shù)據(jù)量達到十億幀“視覺-語言-動作”對，是有史以來最大的數(shù)據(jù)體量，其在高度泛化、平面位置泛化、物體類別泛化、光照泛化、干擾物泛化、背景泛化、閉環(huán)能力上均表現(xiàn)優(yōu)秀。通過仿真數(shù)據(jù)緩解真實數(shù)據(jù)不足問題，縮短了產(chǎn)品部署時間，節(jié)約了資金人力投入，提高了時間效率，增強了大規(guī)模商用的可能性。少量真機后訓練快速對齊新需求材質(zhì)資產(chǎn)預訓練基礎抓取模型泛化金標準合成大數(shù)據(jù)Nvidia染引單天量合成大數(shù)據(jù)機器人模型物體資產(chǎn)(2)VLM+視覺運動策略的層次化設計，首個端側(cè)部署的VLA(視覺-語言-動作)模型：Figure具身智能大模型Helix與OpenAI結(jié)束合作后，F(xiàn)igureAI于2月20日發(fā)布自己具身智能大模型Helix,創(chuàng)新如下：1)Helix使用一組神經(jīng)網(wǎng)絡權(quán)重來學習所有行為，比如抓取放置物品、開關(guān)抽屜和冰箱，無需任何任務特定的微調(diào)。2)先前方法中，VLM主干通用而速度不快，機器人視覺運動策略快速但不夠通用，Helix將二者進行了互補設計。S2是一個開源的、開放權(quán)重的VLM。在互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模數(shù)據(jù)上進行了預訓練，接受圖像和狀態(tài)輸入，將所有語義任務相關(guān)信息傳遞給S1。S1是簡單的基于Transformer的視覺運動策略，接收與S2相同的圖像和狀態(tài)輸入，但以更高的頻率處理這些輸入，輸出完整的上半身人形控制。因為S2推理速度慢于S1,S1會在機器人觀察上以更高的時間分辨率運行，從而為反應控制創(chuàng)建更緊密的反饋回路，實現(xiàn)S1和S2的聯(lián)合優(yōu)化。3)此前πO、RT系列等具身智能模型針對單臂機械臂或者輪式雙臂機器人，且手部以夾爪為主，復雜性低于真正的人形機器人。而Helix真正運行在人形機器人上，實現(xiàn)全身控制，覆蓋手腕、軀干、頭部和單個手指。4)一組Helix神經(jīng)網(wǎng)絡權(quán)重同時在兩個機器人上運行，實現(xiàn)了多機器人協(xié)作。5)Helix是史上第一個在本地GPU運行的機器人VLA。Helix在物體泛化能力上表現(xiàn)優(yōu)秀，能夠僅通過自然語言命令，實現(xiàn)抓取放置形狀、大小、顏色和材料特性各異、訓練中未曾見過的家居用品，增強了機器人落地家庭場景的可能性。其本地GPU運行特點也提升了其商業(yè)化落地能力。中國銀河證券|CGS行業(yè)深度報告·機械行業(yè)信息(包括手腕姿態(tài)和手指位置),并將它們投影到視覺語言嵌入空間中今。系統(tǒng)2將所有語義任務相關(guān)信息傳遞給系統(tǒng)1會在機器人觀察上以更高的時間分辨率運行，從而系統(tǒng)1(低級控制，單獨的實時進程執(zhí)行):簡單的基于Transformer的視覺運動策略。接收與S2相同的圖像和狀態(tài)輸入，但以更高的頻率處理這些輸入，輸出完整的上半身人形控制，包括期望的手腕姿態(tài)、手指屈曲和外展控制，以及軀干和頭部方向目標系統(tǒng)2(高級隱規(guī)劃，異步后臺進程運行):一個開源的、開放權(quán)重的VLM。在互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模數(shù)據(jù)上進行了預訓練,處理單目機器人圖像和機器人狀態(tài)為反應控制創(chuàng)建更緊密的聯(lián)合優(yōu)化。S2推理速度慢于S1,S1資料來源：Figure宮網(wǎng)，機器之心公眾號，中國銀河證券研究院DeepSeek能夠提供開源優(yōu)質(zhì)的LLM(DeepSeekV3/R1)和VLM(DeepSeekVL2),1)DeepSeek讓一些受制于大模夠接入開源“大腦”,從而將更多資源集中到機器人“小腦”(操作小模型)開發(fā)中，縮小例如，在具身模型分層端到端架構(gòu)中，基礎大模型一般為LLM/VLM,DeepSeek經(jīng)過機器人數(shù)據(jù)訓練的LLM/VLM用于機器人任務目前存在的問題是大小腦的耦合機制不較直接運用LLM/VLM能一定程度上提高大小腦的配合度。DeepSeek提供的一些模型訓練方法和工程優(yōu)化方式，有利于想自己訓練端到端具身智能大模型式去嘗試，有助于整個具身智能大模型行業(yè)的進步。例如FigureHelix即在其系統(tǒng)2部分傳統(tǒng)控制方案主要采用Model-Based方法(基于模型的控制方案),從LIMP+ZMP演變至態(tài)(如機身位置、速度和角速度),預測出一個時間序列內(nèi)的機身狀態(tài)。參考狀態(tài)與實際測量值被輸入優(yōu)化求解器，結(jié)合約束條件，求得未來n步的控制接觸力與力矩，輸入到內(nèi)部多關(guān)節(jié)系統(tǒng)控制中。MPC優(yōu)勢在于：1)能夠顯式考慮復雜動力學；2)同時平衡穩(wěn)定性、能效、運動速度和平滑度等多個目標；3)直接考慮關(guān)節(jié)限位、摩擦錐約束、足端請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。位置限制等多種限制因素；4)具備一定的預測能力。但是，MPC局限在于：1)簡化模型問題：通?；诤喕Ｐ?如單剛體),無法直接考慮完整的機器人關(guān)節(jié)動力學；2)計算復雜度挑戰(zhàn)：在全身動力學水平上直接應用MPC會導致優(yōu)化問題復雜，難以實時求的可行解；3)結(jié)果仍計算出足端接觸力，仍然需要使用雅可比矩陣轉(zhuǎn)移為關(guān)節(jié)力矩命令；4)忽視短1)期望軌跡是基于降階模型計算的，僅編碼機器人全身運動的重要子集，不包含所有關(guān)節(jié)的信息；2)軌跡是用全階模型規(guī)劃的，但計算量太大，無法實時應用(WBC較MPC更新頻率更快);3)·最后通過底層關(guān)節(jié)跟蹤與感知模塊計算出機器人所需的依據(jù)指令，獲取機器人的狀態(tài)，為前參考軀干狀態(tài)關(guān)節(jié)⑤饋p,v,Tj1速度.測量本體狀態(tài)PreL測量本體狀態(tài)測量本體狀態(tài)JrR接觸力動作類型frxymg資料來源：馬雪艷《從算法到實踐：基于MPC與WBC的人形機器人運動控制的實現(xiàn)》,Openloong開源社區(qū)，中國銀河證券研究院佳策略(“狀態(tài)-動作”映射),在每個狀態(tài)下選擇最優(yōu)的動作，以最大化長期累積獎勵。無模型RL優(yōu)，泛化度高。但RL面臨獎勵設計依賴工程師經(jīng)驗參數(shù)等限制。目前RL多在模擬環(huán)境中訓練，主要是由于其依賴于大可以針對較難建模的非結(jié)構(gòu)化場景，通過數(shù)據(jù)學習其系統(tǒng)動力學模型，為Model-based方法提供良好的初始狀態(tài)或參數(shù)，使得建模更加精準，從而顯著減少收斂到最優(yōu)請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。中國銀河證券|CGS行業(yè)深度報告·機械行業(yè)RL可以針對較難建模的非結(jié)構(gòu)化場景，通過數(shù)據(jù)學習其系統(tǒng)動力學模型，為Model-based方法提供良好的初始狀態(tài)或參數(shù)，使得建模更加精準，從而顯著減少收斂到最優(yōu)軌跡所需的迭代次數(shù)·優(yōu)點：簡單(許多RL無模型);適應性強；泛化度高；在多地形混雜的不規(guī)則場景、極限場景中表現(xiàn)更優(yōu)距；可解釋性和行為預測性差；無法在線調(diào)整參數(shù)資料來源：GuZhaoyuan等《HumanoidLocomotionandManipulation:CurrentP已知的、相對標準、需要精細操作的場合·主流方向：MPC+WBC,基于Model-based可以利用人類知識和數(shù)值優(yōu)化方法給RL提供先驗引導，比如MPC生成的參考軌跡可以作為RL模型優(yōu)化最優(yōu)軌跡先驗引導聚機器人，中國銀河證券研究院請務必閱讀正文最后的中國銀河證券股份有限公司免責聲明。行業(yè)層面，競爭格局和國產(chǎn)化率反映零部件潛在的國產(chǎn)替代機會，針對單個企業(yè)還需關(guān)注：傳統(tǒng)主業(yè)基本面、大客戶定點確定性。行業(yè)競爭格局好(競爭壁壘高，價格內(nèi)卷概率小)、在全球/中國市場具有競爭優(yōu)勢、被大客戶定點概率較大(基于歷史合作基礎或產(chǎn)品優(yōu)勢)的企業(yè)，未來在機器人產(chǎn)業(yè)中獲得可觀市占率和盈利能力的可能性越大。此外