计算机行业：暂凭杯酒长精神，AI机器人潜能无限

事件概述: 2022年8月11日，小米发布会(雷军的年度演讲“穿越人生低谷的感悟”)发布了首款全尺寸人形仿生机器人，CyberOne。我们认为机器人是人工智能的下一落地场景，随着小米机器人CyberOne的发布，国内厂商极大可能复制在智能驾驶领域取得的成果。 小米机器人Cyber Dog参数几何？ 动力域方面，CyberDog内置小米自研高性能伺服电机，它能提供32N·m最大输出扭矩、220rpm最大转速以及3.2m/s最快行走速度。AI域方面，内置高精度环境感知系统，可还原更真实的生物反应；将AI技术融入至仿生领域，让CyberDog实现空间感知能力；机器视觉方面，CyberDog内置超感视觉探知系统；自然语言处理方面和人机交互方面，用户可以通过语音、遥控器、手机多种方式操控CyberDog。其中CyberDog搭载了英伟达Jetson Xavier NX边缘AI超级计算机，我们认为人工智能芯片是AI机器人的大脑，相较于其他种类处理器，在人工智能和神经网络的计算中可以实现成倍的性能(功耗)和效率提升。 小米Cyber One与Cyber Dog差异几何? 根据雷军的发言，仿生机器人是人形机器人中最难的方向，是集成技术度最高，难度最大的机器人产品。CyberOne机器人目前处于产业初期，成本价格约为60万-70万元。动力域方面，CyberOne全身13个关节，和21个自由度，相比之下CyberDog只有12个；动力峰值扭矩可达300N·M是CyberDog的十倍。相比于四足机器人，双足机器人对电机的可靠性要求更高。 AI域方面，CyberOne可感知45种语义情绪、85种环境语义； 拥有更强的机器视觉能力，配备小米自研的三维虚拟视觉重建系统，8米内信息精度可达1%。自然语言处理方面，CyberOne已经可以和人类进行正常的”沟通”，且无障碍；机器视觉方面，我们认为人形机器人Cyber One环境感知能力大幅超过四足机器人Cyber Dog；处理器方面，我们认为人形机器人Cyber One对处理器的要求在控制难度、运算效率、运算性能(功耗)更进一步。 投资建议：关注AI处理器+AI算法+机器人布局厂商 我们认为拥有AI域的机器人有望率先实现商业化落地，拥有AI域的机器人优势在于通过统一的算法合平台软件迭代可以进行快速版本升级，产品交付速度、迭代周期明显更快。同时统一 的算法和平台架构可以快速吸引平台开发者，进而加快机器人应用版本功能升级、丰富应用场景。此外，AI域可以大幅提升用户的接受度和体验感，进而实现机器人真正意义上的智能化。 因此积极的推荐以下四条投资主线:1)具备自研AI处理器的厂商，受益标的为寒武纪、商汤、海光信息；2)具备AI算法落地+机器人布局厂商，重点推荐科大讯飞，其他受益标的为大华股份 、 海康威视；3)机器人商业落地的厂商，受益标的为机器人、汇川技术、井松智能、远光软件、亿嘉和、赛为智能；4)具备AI算法落地的厂商，受益标的为虹软科技、云从科技、拓尔思、海天瑞声。 风险提示 政策推进不及预期的风险、宏观经济下滑风险、核心技术研发不及预期的风险、中美贸易摩擦升级的风险。 1.暂凭杯酒长精神，AI机器人潜能无限 1.1．小米机器人CyberDog参数几何？ 早在2021年小米发布会(雷军的年度演讲“我的梦想，我的选择”)上小米公司发布了首款仿生四足机器人,Cyber Dog，售价为9999元。 动力域方面: CyberDog内置小米自研高性能伺服电机，它能提供32N·m最大输出扭矩、220rpm最大转速以及3.2m/s最快行走速度，能保证高扭矩的同时兼具高速性能，做到灵动响应。强大的性能支持让CyberDog能够轻松完成各类高速运动及后空翻等高难度动作。 AI域方面: CyberDog内置高精度环境感知系统，可还原更真实的生物反应。它全身拥有11个高精度传感器时刻待命，可主动探测外部细微变化。其中包括触摸传感器、摄像头、超声波传感器、GPS模组等，基于此可衍生更符合生物直觉的交互功能，以及环境感知、分析能力。此外，小米将AI技术应用进仿生领域，让CyberDog实现空间感知能力。CyberDog支持超感视觉探知系统，通过AI交互相机、双目超广角相机、intel ® RealSense D450深度摄像头打造硬件基础，通过计算机视觉，检测识别用户相关信息，为用户提供更智能化的视觉使用体验。 机器视觉方面，CyberDog内置超感视觉探知系统，可实现自主识别跟随、SLAM建图和导航避障功能。可以借助多个传感器的协作，感知当前环境，通过算法创建导航地图，并自动规划到下一目标点的最优路线。在导航及跟随过程中均能实现自主规避障碍物，CyberDog机器视觉技术方面较为成熟，可以进行厘米级的导航避障。 自然语言处理方面和人机交互方面，用户可以通过语音、遥控器、手机多种方式操控CyberDog。用户可以通过“铁蛋铁蛋”唤醒词向CyberDog下达指令。目前小米智能语音已应用于8大交互场景，接入超72个品类，3000余款设备。 其他方面: CyberDog具备丰富的外设扩展能力，它拥有3个Type-C和1个HDMI接口，可以外接探照灯、全景相机、运动相机、激光雷达等多种扩展设备，开创更多应用场景。它还整机支持生活防水，可应对多种复杂使用环境。 我们认为AI机器人的核心是人工智能芯片，也是AI机器人的“大脑”。我们以小米CyberDog为例，CyberDog采用了NVIDIA Jetson Xavier NX边缘AI超级计算机(Deep Learning Accelerator)，大小为70毫米x45毫米，功耗为15W，算力为21TOPS。我们认为数据是实现智能驾驶和智能机器人的根基，而算力为机器学习、神经网络(机器视觉、自然语言处理)提供基础动力，我们可以将NX边缘AI超级计算机理解成AI芯片，即AI处理器，是一款芯片专门用于机器学习的算法及神经网络的运算，可用于训练和推理。相较于其他种类处理器，在人工智能和神经网络的计算中可以实现成倍的性能(功耗)和效率提升。 小米机器人Cyberdog在外形上与波士顿动力Spot较为相似。差异方面: 波士顿动力Spot:Spot的机器视觉采用的是激光雷达技术，配备美国激光雷达公司Velodyne的激光雷达，同样也是自动驾驶汽车常用的激光雷达，可以让Spot在室内创建3D地图，根据任务自主规划路线。此外，波士顿动力Spot可以配备Spot CAM+、IR等装备，实现30倍光学变焦、热像仪等效果，从而拥有仪表读数、热检测、辐射监测、泄露监测等效果，进而赋能巡检、灾后重建、探查等应用场景。 小米Cyberdog:Cyberdog机器人采用的是纯视觉解决方案，因此具备人脸、人体识别与跟踪能力；同时融合触摸传感器、语音Al模块，APP等可以实现多模态的人机交互，目前使用场景为表演、娱乐、科教等场景。 1.2.小米CyberOne与CyberDog差异几何? 2022年8月11日，小米发布会(雷军的年度演讲“穿越人生低谷的感悟”)发布了首款全尺寸人形仿生机器人，CyberOne。根据雷军的发言，仿生机器人是人形机器人中最难的方向，是集成技术度最高，难度最大的机器人产品。Cyber One机器人目前处于产业初期，成本价格约为60万-70万元。 动力域: 参数方面，CyberOne拥有更为发达的“小脑”，全身13个关节，和21个自由度；具有强健的四肢，动力峰值扭矩可达300N·M。相比之下，Cyber Dog自由度只有12个，每支机器腿拥有3个，同时CyberOne的峰值扭矩是CyberDog的十倍。 相比于四足机器人，双足机器人对电机的可靠性要求更高。双足机器人的受力去域相对较小，空间占比非常有限，虽然相比四足机器人更加灵活， 但是稳定性相对较差，全身的关节数量和自由度更多，因此对电机的可靠性要求更高，因此单个电机成本相对较贵。同时，由于人形机器人的能量密度更高，所以加工难度、加工精度要求更高。因此，我们认为一个双足机器人的电机价格可能是四足机器人价格的几倍。 AI域: 参数方面，Cyber One比Cyber Dog拥有更为发达的“大脑”，可感知45种语义情绪、85种环境语义比如“鼓掌声”；拥有更强的机器视觉能力，配备小米自研的三维虚拟视觉重建系统，8米内信息精度可达1%。 自然语言处理方面，Cyber One比Cyber Dog更具有人机交互的特征，从发布会得知，Cyber One已经可以与雷军进行语言交流，并无障碍，且能听懂语义场景，理解“掌声”是对自己“赞美”。 机器视觉方面，我们认为人形机器人Cyber One环境感知能力大幅超过四足机器人CyberDog，原因是双足机器人在跨越障碍等特殊地点，适应性要求更强，需要通过感知全部地形然后通过神经网络生成评估层面，评估层面需要让机器人”自主选择”路径的最优解，比如哪天路更近、哪条路更平坦；四足机器人方面，只需要感知较少的环境，然后通过SLAM算法生成道路的最近的距离，考虑环境因素较少，因为无论地形种类是崎岖或者平坦，都可以比较”轻松”的跨越。 处理器方面，我们认为人形机器人CyberOne对处理器的要求能力更进一步。 原因是相较于Cyber Dog，Cyber One的自由度更多，对控制的难度有所增加，相应的协同控制要求更高。此外，由于CyberOne的不稳定性更高，因此机器对鲁棒性的要求会有所增加。因此无论是平衡性、控制难度、运算效率、运算性能(功耗)上，对处理器的要求会更高。 我们认为小米CyberOne的发布是国产领域对机器人仿真领域的历史性突破，与智能驾驶在国产化的生态取得实际性的突破有异曲同工之妙，未来随着人形机器人的应用场景更加明确，商业化落地进程会逐步加快，我国自主品牌仿真机器人未来可期。 此外，我们认为拥有AI域的机器人有望率先实现商业化落地，拥有AI域的机器人优势在于通过统一的算法合平台软件迭代可以进行快速版本升级，产品交付速度、迭代周期明显更快。同时统一的算法和平台架构可以快速吸引平台开发者，进而加快机器人应用版本功能升级、丰富应用场景。此外，AI域可以大幅提升用户的接受度和体验感，进而实现机器人真正意义上的智能化。 2.投资建议:关注AI处理器+AI算法+机器人布局厂商 我们认为机器人的受益厂商分为三类:具备自研AI处理器的厂商 具备自研AI处理器的厂商可以为人形机器人的神经网络提供算力支撑。人工智能的本质及数据的海量运算，相较于AI算法，数据才是重中之重。算力作为数据加速处理的动力源泉，其重要性不言而喻。机器学习和神经网络训练环节需要极为庞大的数据输入才能支持一个复杂的神经网络模型，训练过程中由于复杂的神经网络结构和海量训练数据，运算量巨大，因此对于处理器的算力、效率(能耗)要求极大。AI处理器在神经网络和机器学习中，相比于其他处理器，拥有成倍的性能提升，和极低的耗电水平。 机器人相关场景落地厂商 具备相关机器人落地的厂商具有应用场景的先发优势。在我国，部分类别机器人已经实现商业落地，并且相关技术已经比较成熟，具有先发优势，然而距离真正意义上实现智能化，依旧需要配备AI域，即自然语言处理、机器视觉或AI平台，自然语言处理可以帮助机器快速识别、理解人类语言，进而高效的人机协同； 机器视觉可以帮助机器快速实现目标监测、场景理解、目标追踪、事件监测等； AI平台可以帮助机器快速实现算法迭代、功能升级，从而进行版本升级、场景升级等。AI域有望丰富机器人的使用场景，加快版本升级，进而提供更有价值的商业服务。 具备AI算法落地的厂商 人形机器人的落地需要下游场景的数据融合，具备AI算法落地的厂商具有比较优势。距离仿真机器人的商业落地，其数据需要和下游细分场景紧密结合，通过优质细分场景下的数据和算法进行不断地迭代训练，最后提供具有价值的商业服务。仿真机器人在细分场景海量数据并不可以直接获得，AI厂商可以通过细分场景下的数据和算法