人工智能行业专题：大模型带来机器人变革

证券研究报告|2024年01月19日 人工智能行业专题：大模型带来机器人变革 行业研究·行业专题计算机·人工智能 投资评级：超配（维持评级） 证券分析师：熊莉联系人：艾宪 021-617610670755-22941051 xiongli1@guosen.com.cnaixian@guosen.com.cnS0980519030002 摘要 AMR机器人市场空间快速增长。根据GGII数据，从全球维度来看，22年全球移动机器人市场规模约292亿，预计27年增长至1874亿元，对应22-27年CAGR为 45.07%；从国内维度来看，22年中国移动机器人市场规模约97亿元，预计27年增长至462亿元，对应22-27年CAGR为36.74%，市场规模快速增长。 软件和算法构筑竞争力核心壁垒。在实际应用中，移动机器人通常以集群的方式系统完成特定任务；未来，成百上千台机器人规模化集群作业是发展的必然趋势，即逐步从单体智能向群体智能演进，软件和算法成为构筑核心竞争力的壁垒，例如统一环境下完成作业调度、找到全局最优方案提升集群机器人工作总效率等。我们认为随着行业应用场景的丰富和技术的发展，产品模块化、软件模块化将成为AMR发展的必然趋势。 英伟达等海外大厂发布AMR机器人方案。英伟达专为机器人提供的集成式端到端解决方案（NVIDIAISAAC），用于部署全自主移动机器人（AMR），包含ISACCSIM、ISACCEngine、ISACCGEMs和ISACCAPPs四个模块。开发者可通过ISACCSIM在仿真环境中完成世界和机器人的建模（包含描述传感器的标定信息和电机控制等），利用ISAACGEMs完善机器人的软件主体，并在仿真平台完成算法的测试、训练，之后通过ISACCEngine部署到机器人本体进行现场实测。 多模态大模型赋能机器人。主要体现为多模态感知和多模态交互。1）多模态感知：通过多类型传感器的配合，机器人处理多个模态接收的信息，从而实现对文本、图像、视频、音频等模态信息的学习和理解；2）多模态交互：用户可以同时使用语音、手势、文本等与机器人交互，同单模态交互相比，多模态交互具有减轻用户认知负担（交互更自然）、消除任务歧义（交互更准确）、降低环境干扰（交互更加鲁棒）等优势，使交互更加灵活和高效。未来，云端大模型泛化出基本能力，并把这部分“记忆”植入机器人边缘端（通过蒸馏等方式压缩模型大小），进而机器人本体可以将识别到的视觉、雷达、语音交互数据进行处理，并规划动作，完成反馈。 投资建议：机器人作为国家战略新兴产业之一，是国家从制造大国发展成为制造强国的重要抓手，在当今国家制造业处于人口红利逐渐消失、产业迫切需要转型升级的背景下，提升产业智能化升级将助力企业提高制造效率，中国移动机器人市场规模快速增长。同时，叠加AI大模型（特别是多模态AI大模型）的赋能，移动机器人的能力有望大幅提升，建议关注宝信软件、萤石网络等公司。 风险提示：宏观经济波动，下游需求不及预期，AI伦理风险，核心技术水平升级不及预期的风险。 目录 01 AMR行业快速增长，软件和算法是核心 02 巨变：多模态大模型赋能机器人 03 国内机器人产业蓬勃发展 04 风险提示 •移动机器人：可以在复杂环境下工作，具有自行组织、自主运行、自主规划的智能机器人，主要可以分为自主移动机器人（AMR）、关节型机器人、人机协 作机器人等。 •市场空间：根据GGII数据，从全球维度来看，22年全球移动机器人市场规模约292亿，预计27年增长至1874亿元，对应22-27年CAGR为45.07%；从国内维度来看，22年中国移动机器人市场规模约97亿元，预计27年增长至462亿元，对应22-27年CAGR为36.74%，市场规模快速增长。 •移动机器人——自主移动机器人（AMR）：是一种能够独立理解环境并在环境中移动的机器人。AMR与其前身自动导引车(AGV)不同，后者依赖于轨道或预定义路径，并且通常需要操作员监督。AMR使用一组复杂的传感器、人工智能、机器学习和计算来进行路径规划，以解释和导航其环境，不受有线电源的束缚，具体的工作逻辑包括：a）分析收集到的信息；b）通过3D相机和LiDAR传感器捕获信息；c）根据他们的环境和总体使命做出推断；d）采取行动以实现最佳结果。 •关键技术路径：1）容器化的SDK工具集——包含感知、导航软件堆栈；好用的开发环境，模拟工具；后续优化升级containers；2）边缘微服务器支撑——无线通信，安全设备，协作SLAMFleet管理。 图1：22年全球移动机器人市场规模292亿图2：22年中国移动机器人市场规模97亿 2000 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 0 2022 全球移动机器人市场规模（亿元）YOY 1874 49% 46% 1298 45% 44% 894 41% 613 413 292 2023E2024E2025E2026E2027E 50% 48% 46% 44% 42% 40% 38% 36% 500 400 300 200 100 0 20182019 2020 中国移动机器人市场规模（亿元）YOY 462 50% 350 41% 36% 37%254 38% 30% 32% 24% 180 132 15% 78 97 35 40 52 202120222023E2024E2025E2026E2027E 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 资料来源：GGII，国信证券经济研究所整理资料来源：GGII，国信证券经济研究所整理 •传统机械划分：1）基本围绕机械的控制、反馈两个步骤进行分解，缺乏信息流转脉络；2）任务定义、拆解和机器人运动代码生成由机器人工程师编写代码、 调优和部署. •现代机器人公司划分：机器人公司会把的任务、动作、关节拆解的更细，关键在硬件层，操作系统单列。AI目前应用在任务层的分解和动作生成，在一定程度上可以替代机器人工程师完成工作。 •1）任务层：包括任务描述、任务分解与动作生成，目前主要有人工完成，LLMs在该层应用潜力巨大； •2）控制层：控制层包括规划（运动轨迹规划、实时速度调整、路径修正等）、控制（位置控制、力控制等）和建模（运动学模型、动力学模型、几何模型等），同时包括支持模块和端口。 •3）操作系统层支持库：包括RT-Platform、RT-Runtime等，以及操作系统（Linux、VxWorks、RTX）和第三方支持库。 •4）硬件层：包括伺服电机、相机/视觉、力传感器等。 图3：传统机械划分机器人等级 资料来源：深蓝学院，国信证券经济研究所整理 图4：机器人公司会把的任务、动作、关节拆解的更细 资料来源：ROKAE机器人，国信证券经济研究所整理 •AMR本体能力：具备传感和智能路径规划，运动控制、安全和人机交互HMI，机器视觉和智能导航等能力，赋能制造业向柔性化、智 能化发展。 •云端交互任务处理：AMR本体通过网络（WIFI/以太）与云端计算中心交互，在云端完成数据分析，推理，模拟等工作，需要云端AI芯片支持（例如英伟达H100等）。 •AMR架构组成：目前主要由控制系统、导航传感系统、驱动模块、安全监测模块、交互模块、通讯模块、动力模块（电池等）、执行机构（机械装置）组成，不同场景品类的机器人对配置要求不同。 图5：TMT视角下的机器人核心部件 资料来源：Intel官网，国信证券经济研究所整理 •TMT零部件价值量持续提升：机器人硬件主要包括TMT零部件（控制系统相关硬件、导航传感器、驱动模块、通讯模块等）、电池 （动力模块）、机械装置（执行机构等），随着定位导航、机器视觉、规划执行等环节对芯片需求的增长，以及激光雷达等新型传感器 的应用，机器人中TMT零部件的价值量持续提升。 •智能机器人的诞生，移动GPU嵌入AMR本体是发展趋势。未来，AI将走出计算机，进而影响外部世界（物理世界），机器人是AI最佳载体之一；随着智能机器人的发展，机器人传感器、执行器将同AI相结合，具备模拟（用于仿真的虚拟空间）、映射（实时地图创建能力）、自主（独立运行）等能力，需要强大的端侧算力支撑，移动GPU嵌入AMR本体是发展趋势。 图6：机器人硬件组成 英伟达 AMD Intel 赛灵思谷歌 TMT零部件 图7：控制芯片可分为通用芯片、FPGA、Asic 通用芯片 ASIC 电池机械装置 控制芯片 FPGA 地平线特斯拉百度 …… 资料来源：浙江科聪，国信证券经济研究所整理 资料来源：英伟达、AMD、Intel、赛灵思、谷歌、地平线、特斯拉、百度，国信证券经济研究所整理 •软件和算法构筑竞争力核心壁垒：在实际应用中，移动机器人通常以集群的方式系统完成特定任务；未来，成百上千台机器人规划化集群作业是发展的必然趋势，即逐步从单体智能向群体智能演进，软件和算法成为构筑核心竞争力的壁垒，例如统一环境下完成作业调度、找到全局最优方案提升集群机器人工作总效率等。我们认为随着行业应用场景的丰富和技术的发展，产品模块化、软件模块化将成为AMR发展的必然趋势。 •云边端各有算法、软件支撑：端侧（即机器人本体）软件、算法主要有ROS2、地图规划算法、AI算法、样点算法等，支撑路径规划、障碍躲避、运动控制等功能；云侧（及边缘）软件、算法主要有集群管理算法、训练、远端推理、远端SLAM、数据分析算法等，支撑算力调度、机器人集群协作、数据分析等功能。目前，各头部厂商拥有自己的解决方案，技术路径随大模型的发展，快速迭代。 •提供软件与开发工具平台：以Intel为例，其提供相应的开发工具和平台，使开发者可以快速、低成本地搭建、管理AMR机器人。 图8：云边端协同软件库 资料来源：Intel官网，国信证券经济研究所整理 图9：英特尔移动机器人软件与开发工具平台 资料来源：Intel官网，国信证券经济研究所整理 •NVIDIAISAAC：专为机器人提供的集成式端到端解决方案，用于部署全自主移动机器人（AMR），包含ISACCSIM、ISACCEngine、 ISACCGEMs和ISACCAPPs四个模块。开发者可通过ISACCSIM在仿真环境中完成世界和机器人的建模（包含描述传感器的标定信息和电机控制等），利用ISAACGEMs完善机器人的软件主体，并在仿真平台完成算法的测试、训练，之后通过ISACCEngine部署到机器人本体进行现场实测。 •ISAACSIM：机器人仿真平台，可以进行环境和机器人的建模，算法的验证，强化学习，监督学习的模型训练等。 •ISAACApps：提供基于ISAAC平台的参考应用程序； •ISAACGEMs：预先构建的深度神经网络模型、算法、库、驱动程序和API，是机器人的算法功能模块，例如目标检测、机械臂控制、二维码检测、激 光定位、视觉定位、3D重建等； •ISAACEngine：提供可视化的开发套件以及Debug的工具。 图10：NVIDIAISAAC机器人全套解决方案 资料来源：英伟达官网，国信证券经济研究所整理 图11：英伟达JETSONXAVIER芯片 资料来源：英伟达官网，国信证券经济研究所整理 •英伟达Jetson是适用于自主机器和其他嵌入式应用的先进平台。该平台包括Jetson模组、用于加速软件的NvidiaJetPackSDK，以及传感器、SDK、服务和 产品的生态系统；Jestson与其他Nvdia平台上使用的相同AI软件和云原生工作流兼容，并提供客户构建软件定义的自主机器所需的节能性能。 •NvidiaJetson（模组）：包括GPU、CPU、内存、电源管理和高速接口等，不同性能、能效和外形规格的组合可满足各行业客户需要，其中包括JetsonOrin系列、JetsonXavier系列、JetsonTX2系列和JetsonNano。 •