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2022年10月，特斯拉发布Optimus人形机器人原型机，11月，OpenAI的全新聊天机器人模型ChatGPT问世，AIGC与人形机器人的融合，给具身AI带来无限想象。2023年，特斯拉Optimus技术不断迭代：4月发布Gen 1-Demo1视频，9月发布Gen 1-Demo2视频，12月发布Gen 2视频，每一次的进步都引发了市场的强烈关注。我们总结了2024年人形机器人产业的九大要点，迎接人形机器人产业化元年。
按照统计局数据，截至2022年，中国每万名工人机器人保有量接近400台，距离全球机器人密度最高的韩国（万名工人机器人保有量1000台），机器人的市场空间似乎不大了。这里说的，是被当作专用设备来使用的工业机器人。2023年7月6日，马斯克在2023世界人工智能大会提出：“未来的某个时刻，机器人和人类的比例或将超过1：1”。这里马斯克所说的机器人，指的是AI机器人（具身智能）。AI机器人是有身体并支持物理交互的智能体，未来AI机器人的形态不仅包括人形，还包括轮式机器人、力控机器人、视觉机器人、焊接机器人、打磨机器人，家庭服务机器人等等，人形机器人是AI机器人重要形态之一。将来，AI机器不仅会替代大量人工，也会替代部分专用设备。未来AI机器人进入家庭，将带来需求的大爆发。
2023年，人形机器人Digit进入亚马逊工厂验证，2024年，特斯拉人形机器人，优必选、智元机器人有望分别进入特斯拉工厂和BYD工厂进行商业化验证，人形机器人迎来产业化元年。
制造成本过高是制约AI机器人产业发展的重要因素之一吗？我们认为，有产量，成本就能下降，规模和成本成反比。关键的问题是：为什么要生产这么多AI机器人？通过硬件技术创新，生产出满足下游真实需求的Ai机器人产品是关键。满足下游真实需求的AI机器人产品必须具备：“灵活高效的身体（高能量密度硬件）+聪明的大脑（算法）”，两大条件，实现的技术瓶颈包括：大模型数据获取、硬件的控制算法、硬件设计创新三方面。
人形机器人无论是进入工厂还是进入家庭，要解决三个方面的技术瓶颈问题：1）大模型数据获取的速度和成本：机器人大模型需要的数据来自于真实需求和场景，数据采集成本高、速度慢，因此数据的采集是第一个难点。2）硬件控制的统一性和准确性：人形机器人执行具体任务时，需要解决准确性和实时性，AI在机器人的任务/运动规划、对硬件控制的统一性和准确性上，存在挑战。3）灵活高效的身体需要高功率密度的硬件，在一定体积、一定成本条件下输出最高功率的硬件产品，也是技术需要探索的方向。此外，人形机器人进入家庭后产生的社会伦理，法律法规等问题，也需要解决。
硬件技术创新，成本控制是当前人形机器人赛道的核心逻辑，中国拥有成熟的制造业产业链，中国制造是降成本的主要方式之一。从成本构成来看，自动化控制三大件（驱控和执行部件）占比接近1/3，各类传感器占比1/3，软件占比接近1/3。综合考虑“单机价值量+国产替代+技术壁垒”三大因素，我们总结出人形机器人重点“3+3”核心零部件：第一个3指的是自动化控制三大件：电机电控+执行器（谐波减速器、行星滚柱丝杠）；第二个3指的是传感器三大件：力觉传感器、触觉传感器、视觉传感器。这些硬件领域的技术突破和创新，进口替代降本的进展，是人形机器人产业化的重要关注点。
“3+3“核心零部件技术壁垒由高到低，我们认为分别是：多维力觉/触觉传感器/视觉传感器、行星滚柱丝杠、谐波减速器、无框力矩和空心杯电机。传感器是个平台技术类的产品，技术壁垒主要体现在：结构设计、标定算法、解耦算法；触觉传感器的技术壁垒体现在：柔性材料、工艺（MEMS工艺是方向）、解耦算法。行星滚柱丝杠和谐波减速器主要的壁垒体现在：材料、加工工艺、关键设备上。电机类的产品，主要壁垒在磁路工艺设计和绕线工艺上。技术壁高低决定了国产替代的快慢，我们认为国产替代由快到慢分别是：无框力矩电机/空心杯电机、谐波减速器、视觉传感器、行星滚柱丝杠、力觉/触觉传感器。2024年，具备国产替代的零部件，包括电机和谐波减速器，需要关注产业化落地的进展，还在技术研发进口替代过程中的零部件，包括行星滚珠丝杠、力觉/触觉传感器，需要重点关注技术进展。
我们认为碳纤维和PEEK材料的在人形机器人上的单机价值量比较小，由于是一个新的领域，也得到了市场的关注，我们认为轻量化的技术发展方向主要有四个：1) 新材料：碳纤维、聚四氟乙烯、镁合金、PEEK等。具体采取哪种材料，要考虑零件受力状态材料加工性能，比如，碳纤维板适合做机架材料，受力的异型零件可以采用铝合金或者镁合金等，不受力的异型零件可以采用树脂、尼龙。其次是要考虑成本，目前碳钎维和PEEK的成本远高于其他材料。2）拓扑优化：采取3D打印技术。3）电缆线束。
谐波减速器的加工过程中，热处理、精加工决定减速器齿轮精度，热处理、磨齿机、三坐标等关键设备存在进口替代的机会。行星滚柱丝杠的加工过程中，决定加工精度的环节主要是对直、热处理、精磨，热处理、μ级的磨床、C5等级以上旋风铣等关键设备存在进口替代机会。
特斯拉机器人与汽车共用FSD系统，这个系统由数据、算法、硬件构成整体架构，其迭代路径是通过不断升级算力的硬件来支撑不断升级的算法，处理不断增加的海量数据。特斯拉人形机器人与 FSD 底层模块打通，一定程度上算法可复用。特斯拉“交互搜索”规划模型进一步增强了FSD系统的规控能力，且FSD系统还能通过Occupancy Network对可视区域进行建模，处理未知不可见的场景。根据特斯拉推特Tesla AI帐号的公告，到2024年，特斯拉DOJO的算力将进入世界前5大的算例规模，接近10万块英伟达A100显卡算力的总和。德国之声报道，2024年FSD有望进入中国，中国官网的车主手册已经更新了FSD Beta的相关介绍和使用规范，毫无疑问，FSD进入中国，会加速机器人AI化的进程。
我们认为机器人与汽车、手机行业一样，未来稳定状态下会是赢者通吃、头部聚集的竞争格局。软硬件全栈自研的AI机器人本体厂商更有机会胜出，要关注细细打磨产品，积累后发优势的公司。有底层操作系统的大厂，可以通过收购，或者自己组建本体团队，具备全链条整合创新能力的企业胜率更大。
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