国君深度|人形机器人 · 研究合集

10、2025年人形机器人产业投资9大要点——从技术爆发到商业验证 09、机器人产业深度（八）表情陪伴人形机器人：AI陪伴的高级赛道 08、机器人产业深度（七）：机器人的大脑——具身智能 07、2024年人形机器人产业投资九大要点 06、机器人产业深度（六）：机器人的关节——高效电机 05、机器人产业深度（五）：机器人的触觉——六维力矩传感器 04、机器人产业深度（四）：机器人的眼睛——3D工业视觉 03、机器人产业深度（三）：机器人的关节——精密执行器 02、机器人产业深度（二）；AI大模型赋能人形机器人，迈向通用人工智能的一大步 01、机器人产业深度（一）：技术奇点靠近，需求拐点来临 2025年人形机器人产业投资9大要点——从技术爆发到商业验证 报告日期：2025/2/5 2025年，中美人形机器人产业实现共振，建议聚焦两条投资主线：1）技术引领：特斯拉Optimus引领产业技术前沿、商业化进程，从“多传感器融 合”到“本体智能”，提升在真实场景的泛化性，产生的新需求：关节硬件的抗冲击性能要求提升，灵巧手力/触觉传感器部署增加，边缘测计算将增加对低功耗芯片的需求，模拟训练模型架构和高质量物理世界数据采集的需求。2）商业化驱动：2024年Optimus实现了人形机器技术瓶颈的突破：运动控制→精细操作→任务泛化。2025年，Optimus进入“技术爆发→商业验证”过渡期，供应链将逐步收敛，确定性高，弹性大，是高赔率和高胜率兼具的赛道；国内互联网大厂和车企加大人形机器人产业的投入，重塑国内产业格局；领先厂商积极探索场景落地，新进入者积极研发硬件方案，零部件需求百花齐放（对标2023年特斯拉链），优选卡位好的供应商。 关注抗冲击执行器、灵巧手、触觉传感器和模仿学习。1）抗冲击是商业化落地的“底线”，减速器作为关键硬件，抗冲击性排序为：行星滚柱丝杠（抗冲击性能强）>新型RV减速器（抗冲击性能优异）>行星减速器（抗冲击性能较好）>谐波减速器（抗冲击性能相对较弱）。2）灵巧手是人形机器人商业化落地的“功能触角”，其性能直接确定了人形机器人可以涉足的行业，未来灵巧手的方案可能多种多样，取决于应用场景，空心杯、无刷有齿槽、微型丝杠、齿轮传动等方案均有可能被采用。本体厂商倾向于灵巧手方案自研，市场也会有第三方手商的生存空间。3）触觉传感器技术商业化优先级靠后，是未来场景泛化的关键支撑：初期场景聚焦：包括Optimus在内的首批人形机器人应用以结构化任务为主（如工厂搬运、简单家务），触觉需求较低，或采用压阻式传感器即可；渐进式升级路径：未来通过模块化插件按需扩展功能，传感器的技术可能升级到更高性能的电容式触觉传感器、电磁式触觉传感器、视触觉传感器等。4）模仿学习是商业化落地的“关键杠杆”，特斯拉复用了自动驾驶的底层能力，通过人类示范与仿真增强解决了复杂操作的泛化难题；英伟达用仿真平台生成合成数据，提供了成本效益高的实验手段。 人形机器人产业进入“1到100”阶段，本体厂商考验场景落地能力，整机硬件代工模式萌芽：汽车供应链厂商、3C供应链厂商、工业自动化控制厂商百舸争流：规模化生产、快速迭代、成本控制、全球化供应支持能力是重要考量。 风险提示：技术进步速度低于预期，商业化落地速度低于预期。 >>以上内容节选自国泰君安证券已经发布的研究报告：2025年人形机器人产业投资9大要点——从技术爆发到商业验证，具体分析内容（包括风险提示等）请详见完整版报告。 机器人产业深度（八）表情陪伴人形机器人：AI 陪伴的高级赛道 报告日期：2025/1/3 中国陪伴机器人潜在市场需求近万亿，表情陪伴机器人是AI陪伴的高级赛道，具备较大投资前景，建议关注本体厂商、核心部件的微特电机、仿生皮肤：1）本体：帝艾斯（EX-robot）、卓益得（未上市）、HansonRobotics、EngineeredArts；2）微特电机潜在市场空间690亿；3）仿生皮肤：目前仿生皮肤都掌握在本体厂商手中，领先的有：HansonRobotics的弹性橡胶、EngineeredArts的硅胶皮肤、EX-robot的医用级高分子皮肤。 人人都需要陪伴，中国陪伴机器人潜在市场需求近万亿。据腾讯研究院调研，98%的人都考虑使用AI陪伴去弥补平日未被满足的社交困境。我们参考宠物市场、潮玩市场、智能监测手表行业的发展趋势及渗透率情况，测算出陪伴机器人在老年人群中的潜在需求约4200亿元人民币，陪伴机器人在青年人群中的潜在需求约5000亿元人民币。在医疗场景下，尤其是自闭症儿童的情绪监控领域也有较大的应用前景。表情陪伴机器人是AI陪伴的高端品类，根据仿生学原理模仿人的外观设计、与人类进行自然交互，在强人机交互需求、强人形结构需求、强角色认同需求等场景具备独特优势。 表情陪伴机器人的核心技术壁垒：情感智能与交互、面部表情控制与仿生皮肤设计。1）感知：表情陪伴机器人需要高精度的传感器来模拟生物的感知能力，如视觉、听觉、触觉、仿生皮肤等；2）情感计算：核心在于利用机器学习和人工智能算法，通过处理感知层捕捉到的人类的语音、面部表情、生理特征等多个维度情感信息，进行建模、计算、学习，从而实现与人类的交互，达成情感陪伴的需求；3）表情控制：语音、视觉、情感交互需要通过高度仿真的面部表情和触感实现，采用高精度的执行器控制机器人的表情输出。 关注仿生皮肤和微特电机：仿生皮肤与微特电机（舵机为主）是表情控制机器人区别于人形机器人的核心零部件。1）为了让机器人更像人，表情仿生人形机器人会在机器人上覆盖一层仿生皮肤模仿人类的皮肤，与传感器、机械结构融合，实现柔性表面、机器人微表情呈现。主流厂商仿生皮肤技术三大路线：HansonRobotics采用弹性橡胶、EngineeredArts采用硅胶皮肤模仿人类皮肤触感，EX-robot采用医用级高分子皮肤、具有高韧性和高柔软度等特质，同时具备与常人相似的温度。2）微特电机：用于驱动柔性面部，结合人工智能算法模拟真人的面部表情，2023年中国舵机市场规模105亿元，表情陪伴机器人将拉动中国舵机市场新增需求690亿元。 风险提示：1）技术进步慢；2）行业竞争激烈；3）投资过度。 >>以上内容节选自国泰君安证券已经发布的研究报告：机器人产业深度（八）表情陪伴人形机器人：AI陪伴的高级赛道，具体分析内容（包括风险提示等）请详见完整版报告。 机器人产业深度（七）：机器人的大脑——具身智能 报告日期：2024/8/20 2024年人形机器人最具突破性的进展主要体现在具身智能领域：3月，Covariant发布端到端具身大模型RFM-1，具身智能创业团队SergeyLevine和ChelseaFinn创立Pi（PhysicalIntelligence），FigureAI发布接入OpenAIGPT-4V的Figure01demo。4月，李飞飞创立WorldLabs，致力于解决AI在三维空间感知和理解方面的难题。5月，特斯拉发布视频，展示Optimus精准分拣特斯拉电动车4680电池的场景，使用完全端到端神经网络，只利用2D摄像头视频和机载自传感器，直接生成关节控制序列，完全靠视觉辅助和人类示范进行训练。国内人形机器人产业硬件供应链优势明显，在具身智能、数据采集、人才领域的短板需要补齐。 分层端到端是目前具身智能的主要路径。大模型分为非具身大模型（基础大模型）、具身智能大模型（机器人大模型），区别是能否生成运动姿态。非具身大模型如GPT、Sora等，输入和输出的模态都是语言、图片和视频。具身智能大模型输入视觉、语言信号，输出三维物理世界的操作，其中，端到端的具身大模型对数据和算力要求高，如TeslaFSD、谷歌RT模型；FigureAI等大多数公司都采取了分层端到端的具身大模型，一般分为三层：基础大模型（LLM或VLM）、决策大模型、操作大模型，其中决策大模型以ChatGPTforRobotics、谷歌PaLM-E为代表，技术方向从LLM向强化学习（RL）演进，基于RL的范式可以使模型能够在不同环境和任务中学习和适应，实现更高级的决策能力。操作大模型根据决策大模型的输出执行具体动作，需要与机器人硬件深度集成，且必须通过数据采集来实现，技术方向从“MPC+WBC”向“RL+仿真”演进，MPC更适合具有精确模型和短期优化目标的场景，RL更适用于不确定性高、需要长期学习和自适应的环境。在操作大模型领域，大多数厂商都刚起步。 数据采集的主要方式：远程操作、仿真合成数据。互联网上各类文本、图像和视频数据集庞大，机器人的场景和交互有价值的数据量小，限制了AI模型在人形机器人上的泛化能力。特斯拉TeslaBot开发团队使用人类的真实运动方式来训练机器人，英伟达推出MimicGen和Robocasa模型，通过真人的遥操作数据捕获，再通过生成合成运动数据和模拟环境，加速机器人技术的研发和应用。国内人形机器人创新中心加速建设人形机器人训练场。 具身智能估值逻辑：硬件、数据、模型、人才。硬件是一切的基础，如果没有自己的硬件，就无法根据算法和数据进行硬件的快速优化和修改。涉及数据的采集、组织管理以及与模型的闭环开发，需要有强大组织能力的团队，核心团队需要具备组织大规模工程师的经验；越来越多的算法陆续开源，开源算法可以提供基础的功能和技术，但要实现高质量、高性能的人形机器人，需要专业的算法团队进行深入研究和开发。 风险提示：1）竞争环境恶化；2）新技术的应用速度低于预期。 >>以上内容节选自国泰君安证券已经发布的研究报告：机器人产业深度（七）：机器人的大脑——具身智能，具体分析内容（包括风险提示等）请详见完整版报告。 2024年人形机器人产业投资九大要点 报告日期：2024/1/6 2024年，人形机器人迎来产业化元年。2022年10月，特斯拉发布Optimus人形机器人原型机，11月，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，Optimus技术不断迭代：4月发布Gen1-Demo1视频，9月发布Gen1-Demo2视频，12月发布Gen2视频，每一次的进步都引发了市场的强烈关注。2024年，特斯拉计划在工厂部署人形机器人、国内优必选、智元机器人公告将进入工厂产业化验证，新年初始，三花、拓普相继发布公告，分别投资50亿元，在国内建设机器人核心部件制造基地，人形机器人迎来产业化元年。2024年，我们坚持“硬件设计创新+中国制造降本”的核心产业逻辑，关注“3+3”核心零部件的产业发展趋势，总结出2024年人形机器人产业九大要点，一起迎接人形机器人产业化浪潮。 人形机器人三大技术瓶颈：数据获取、运控算法、硬件创新。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。 “硬件设计创新+中国制造降本”是人形机器人产业的核心逻辑，聚焦“3+3”关键核心零部件。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“3+3”关键核心零部件：第一个3指的是自动化控制核心三大件：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。这些核心部件的技术突破和创新，进口替代降本的进展，是人形机器人产业化的重要关注点。 软件算法：2024年FSD有望落地中国，人形机器人AI化进程提速。特斯拉机器人与汽车共用FSD系统，这个系统由数据、算