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2022年10月，特斯拉發布Optimus人形機器人原型機，11月，OpenAI的全新聊天機器人模型ChatGPT問世，AIGC與人形機器人的融合，給具身AI帶來無限想象。2023年，特斯拉Optimus技術不斷迭代：4月發布Gen 1-Demo1視頻，9月發布Gen 1-Demo2視頻，12月發布Gen 2視頻，每一次的進步都引發了市場的強烈關注。我們總結了2024年人形機器人產業的九大要點，迎接人形機器人產業化元年。
按照統計局數據，截至2022年，中國每萬名工人機器人保有量接近400臺，距離機器人密度G的韓國（萬名工人機器人保有量1000臺），機器人的市場空間似乎不大了。這里說的，是被當作專用設備來使用的工業機器人。2023年7月6日，馬斯克在2023世界人工智能大會提出：“未來的某個時刻，機器人和人類的比例或將超過1：1”。這里馬斯克所說的機器人，指的是AI機器人（具身智能）。AI機器人是有身體并支持物理交互的智能體，未來AI機器人的形態不僅包括人形，還包括輪式機器人、力控機器人、視覺機器人、焊接機器人、打磨機器人，家庭服務機器人等等，人形機器人是AI機器人重要形態之一。將來，AI機器不僅會替代大量人工，也會替代部分專用設備。未來AI機器人進入家庭，將帶來需求的大爆發。
2023年，人形機器人Digit進入亞馬遜工廠驗證，2024年，特斯拉人形機器人，優必選、智元機器人有望分別進入特斯拉工廠和BYD工廠進行商業化驗證，人形機器人迎來產業化元年。
制造成本過G是制約AI機器人產業發展的重要因素之一嗎？我們認為，有產量，成本就能下降，規模和成本成反比。關鍵的問題是：為什么要生產這么多AI機器人？通過硬件技術創新，生產出滿足下游真實需求的Ai機器人產品是關鍵。滿足下游真實需求的AI機器人產品需要具備：“靈活G效的身體（G能量密度硬件）+聰明的大腦（算法）”，兩大條件，實現的技術瓶頸包括：大模型數據獲取、硬件的控制算法、硬件設計創新三方面。
人形機器人無論是進入工廠還是進入家庭，要解決三個方面的技術瓶頸問題：1）大模型數據獲取的速度和成本：機器人大模型需要的數據來自于真實需求和場景，數據采集成本G、速度慢，因此數據的采集是D一個難點。2）硬件控制的統一性和準確性：人形機器人執行具體任務時，需要解決準確性和實時性，AI在機器人的任務/運動規劃、對硬件控制的統一性和準確性上，存在挑戰。3）靈活G效的身體需要G功率密度的硬件，在一定體積、一定成本條件下輸出G功率的硬件產品，也是技術需要探索的方向。此外，人形機器人進入家庭后產生的社會倫理，法律法規等問題，也需要解決。
硬件技術創新，成本控制是當前人形機器人賽道的核心邏輯，中國擁有成熟的制造業產業鏈，中國制造是降成本的主要方式之一。從成本構成來看，自動化控制三大件（驅控和執行部件）占比接近1/3，各類傳感器占比1/3，軟件占比接近1/3。綜合考慮“單機價值量+國產替代+技術壁壘”三大因素，我們總結出人形機器人重點“3+3”核心零部件：D一個3指的是自動化控制三大件：電機電控+執行器（諧波減速器、行星滾柱絲杠）；D二個3指的是傳感器三大件：力覺傳感器、觸覺傳感器、視覺傳感器。這些硬件L域的技術突破和創新，進口替代降本的進展，是人形機器人產業化的重要關注點。
“3+3“核心零部件技術壁壘由G到低，我們認為分別是：多維力覺/觸覺傳感器/視覺傳感器、行星滾柱絲杠、諧波減速器、無框力矩和空心杯電機。傳感器是個平臺技術類的產品，技術壁壘主要體現在：結構設計、標定算法、解耦算法；觸覺傳感器的技術壁壘體現在：柔性材料、工藝（MEMS工藝是方向）、解耦算法。行星滾柱絲杠和諧波減速器主要的壁壘體現在：材料、加工工藝、關鍵設備上。電機類的產品，主要壁壘在磁路工藝設計和繞線工藝上。技術壁G低決定了國產替代的快慢，我們認為國產替代由快到慢分別是：無框力矩電機/空心杯電機、諧波減速器、視覺傳感器、行星滾柱絲杠、力覺/觸覺傳感器。2024年，具備國產替代的零部件，包括電機和諧波減速器，需要關注產業化落地的進展，還在技術研發進口替代過程中的零部件，包括行星滾珠絲杠、力覺/觸覺傳感器，需要重點關注技術進展。
我們認為碳纖維和PEEK材料的在人形機器人上的單機價值量比較小，由于是一個新的L域，也得到了市場的關注，我們認為輕量化的技術發展方向主要有四個：1) 新材料：碳纖維、聚四氟乙烯、鎂合金、PEEK等。具體采取哪種材料，要考慮零件受力狀態材料加工性能，比如，碳纖維板適合做機架材料，受力的異型零件可以采用鋁合金或者鎂合金等，不受力的異型零件可以采用樹脂、尼龍。其次是要考慮成本，目前碳釬維和PEEK的成本遠G于其他材料。2）拓撲優化：采取3D打印技術。3）電纜線束。
諧波減速器的加工過程中，熱處理、精加工決定減速器齒輪精度，熱處理、磨齒機、三坐標等關鍵設備存在進口替代的機會。行星滾柱絲杠的加工過程中，決定加工精度的環節主要是對直、熱處理、精磨，熱處理、μ級的磨床、C5等級以上旋風銑等關鍵設備存在進口替代機會。
特斯拉機器人與汽車共用FSD系統，這個系統由數據、算法、硬件構成整體架構，其迭代路徑是通過不斷升級算力的硬件來支撐不斷升級的算法，處理不斷增加的海量數據。特斯拉人形機器人與 FSD 底層模塊打通，一定程度上算法可復用。特斯拉“交互搜索”規劃模型進一步增強了FSD系統的規控能力，且FSD系統還能通過Occupancy Network對可視區域進行建模，處理未知不可見的場景。根據特斯拉推特Tesla AI帳號的公告，到2024年，特斯拉DOJO的算力將進入世界前5大的算例規模，接近10萬塊英偉達A100顯卡算力的總和。德國之聲報道，2024年FSD有望進入中國，中國官網的車主手冊已經更新了FSD Beta的相關介紹和使用規范，毫無疑問，FSD進入中國，會加速機器人AI化的進程。
我們認為機器人與汽車、手機行業一樣，未來穩定狀態下會是贏者通吃、頭部聚集的競爭格局。軟硬件全棧自研的AI機器人本體廠商更有機會勝出，要關注細細打磨產品，積累后發優勢的公司。有底層操作系統的大廠，可以通過收購，或者自己組建本體團隊，具備全鏈條整合創新能力的企業勝率更大。
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