运动控制行业研究：人形机器人“小脑”有望成为主赛道

投资逻辑 人形机器人“小脑”有望成为主赛道： 什么是人形机器人“小脑”：人形机器人的“小脑”主要为了实现轨迹规划和运动控制（肢体驱动、姿态平衡等），主要由控制器+伺服驱动器+电机+传感器构成。控制原理与工业机器人、工业母机等高端装备类似，但需要处理多维度的输入信号和更高自由度的运动控制，同时控制策略更难，需要基于强化学习的控制技术、基于动力学的模型预测控制技术等技术支撑和融合创新，我们认为在人形机器人产业化成熟的历程中会涌现较多投资机会，有望成为重要的主赛道。 人形机器人“大脑”快速迭代，“小脑”重要性日渐提升：Figure的VLA模型是人形机器人“大脑”的一个重大技术突破，通过部署两个模型解决了VLM模型基础架构通用性强但响应速度较慢的问题，“大脑”的成熟有迹可循，且在新技术、新架构的推动下正在快速迭代。而“小脑”由于主要是负责运动控制的落地，由于其技术路线上的高壁垒和复杂性，很难通过弯道超车实现突破，或成为人形机器人产业化的“卡脖子”环节，后续的重要性有望日渐提升。 “小脑”的潜在商业模式有哪些：1）第三方模式：通过提供标准化运动控制解决方案，实现规模效应，支撑研发投入。类似数控系统领域的龙头企业发那科，在数控机床行业成功实现了高壁垒和通用性强的商业模式，下游主机厂很难通过自研实现替代；2）一体化模式：企业从创立之初就专注于运控技术开发，后续逐步发展为软硬一体的布局，凭借其在运控技术上的稀缺性积累形成竞争优势；3）深度合作二次开发：制造业龙头企业可能采取这种模式，与“小脑”第三方供应商进行合作，在供应商的运动控制系统平台上进行深度二次开发，快速实现产业化落地，并掌握一定运控技术的核心壁垒，从而加速切入人形机器人领域，实现后发制人。 谁能在本轮“小脑”成长机会中脱颖而出： 具备高端装备高速、高精多轴联动控制能力：这类企业原先的下游应用集中在半导体设备、工业母机等高端装备领域，市场参与者以海外企业（如ACS、科尔摩根、发那科、西门子等）为主。这类企业经过长时间的技术积累，在插补算法、误差补偿、高速高精伺服控制、复杂系统轨迹规划和多轴联动等领域具备先发优势，能够快速进入新的下游行业，尤其在中高端人形机器人应用领域具有较好的发展前景。 具备工业机器人运动控制能力：这类企业通常有基于通用多轴运动控制平台进行自主研发的能力，提供自研的运动控制系统。目前，国内头部工业机器人企业已开始配套提供自己的运动控制器，并在此基础上开发新品（如智能双臂机器人、智能焊接机器人等）。这些产品在控制架构上更接近人工智能级控制，应用了视觉和大模型等新技术，使工业机器人具备更强的环境感知、自主决策和动态优化能力。下一步，具备工业机器人运动控制能力的企业也有望向人形机器人领域延伸，提供“机器人本体+运动控制”的完整解决方案。 投资建议 考虑人形机器人成长空间较大，“小脑”有望成为重要的主赛道，具有相关技术储备的企业有较好成长前景，建议关注华中数控、科德数控。 风险提示 国产替代进展不及预期、人形机器人产业化进展不及预期。 1.人形机器人“小脑”有望成为主赛道 1.1从工业机器人起步，详解什么是人形机器人的“小脑” 各类机器人其基本组成较为相似，以执行机构、驱动装置、检测装置、控制系统和复杂机械等为主，背后运动控制的逻辑也较为相似。 图表1：机器人基本组成 运动控制（Motion Control）通常是指在复杂条件下将预定的控制方案、规划指令转变成期望的机械运动，实现机械运动精确的位置控制、速度控制和转矩控制。 整体来看，机器人的运动控制系统也就是“小脑”，主要是依照具体的运动轨迹要求，根据负载情况，通过驱动器、驱动执行电机完成相应运动轨迹要求的系统。通常包括运动控制器、伺服驱动器、执行器、运动反馈单元等。 图表2：机器人“小脑”包括运动控制器、驱动、执行器、运动反馈单元等 具体到工业机器人的运动控制系统，其目标是对工业机器人的各个关节进行联动控制，从而实现轨迹跟踪运动，比单纯控制一个关节完成点到点的运动更加复杂。一般可以通过一台计算机进行集中控制、多个CPU进行主从分级控制、进一步模块化进行分散控制。 图表3：工业机器人常见控制方式 其中运动控制器是工业机器人运动控制系统的核心，控制器从上位机获取数据，并控制伺服驱动器完成控制的执行，再基于传感器反馈的信息确保控制按照规划完成了执行。运动控制器通常包括轨迹生成器、插补器、控制回路、步序发生器等模块。 图表4：仿人机器人运动控制器芯片架构 运动控制器可采用各类运动控制方法和策略来提升机器人的性能，故具有较强的“软件”属性。 图表5：工业机器人控制软件的基本功能架构 根据平台不同，通用运动控制器可以分为PLC控制器、嵌入式控制器和PC-Based控制卡三大类。 图表6：通用运动控制器主要分类 具体到工业机器人控制的执行，如果是单个关节的控制，不需要考虑其他关节影响，机器人的机械惯性被当做扰动项来进行处理，通常通过电机实现驱动，由电流检测、速度检测、位置检测构成闭环控制。 图表7：工业机器人的单关节控制原理 多关节的联动控制需要在单关节的基础上考虑关节之间的影响，需要更多的传感器数据反馈来将其他关节对当前关节的扰动作为前馈项引入位置控制器，从而构成多关节控制系统。 图表8：将其他关节的影响作为前馈项引入控制器构成多关节控制系统 最终工业机器人通过对关节速度、位置、力进行调节，完成多自由度旋转运动。 图表9：工业机器人运动控制系统原理 伴随着大语言模型等AI技术的快速进步，运动控制系统在机器人领域的应用有望逐步拓宽到人形机器人领域，人形机器人运动控制和工业机器人相比我们认为变化主要体现在输入端更复杂、控制难度更高、环境变量增加等方面，对运动控制系统企业来说是个全新的挑战和发展机会： 1）输入端更复杂：原来的上位机变成了有大模型的“大脑”，但不改变运动控制系统作为“小脑”的作用 工业机器人一般通过PC作为上位机，由工程师人机交互完成指令输入后运动控制系统进行重复执行。到了人形机器人领域，上位机变成了依托大语言模型的“大脑”，可以直接将自然语言转化成控制指令输入到运动控制系统中，但不改变运动控制系统作为“小脑”的作用。 图表10：人形机器人“小脑”输入端更复杂 换一个角度看，也可以理解为是原来的运动控制系统控制层级的提升，达到了理想的人工智能级，具备自然语言理解和自主执行能力。 图表11：人形机器人是一个人工智能级运动控制系统落地场景 2）控制难度更高：联动控制轴数大幅增加 工业机器人控制轴数决定了其自由度，轴的数量选择通常取决于具体的应用，控制轴越多运动控制系统越复杂，使用时的编程量也更大。 图表12：控制轴数越多运动控制系统越复杂 工业机器人根据不同的结构形态、用途、作业要求等不同有较多分类，但控制上以多轴实时运动控制为主，基于关节控制、位置控制、力控制完成作业任务，一般控制轴数不会超过7轴。 图表13：工业机器人一般控制轴数最大到7轴 到了人形机器人领域，需要控制的轴数会大幅增加，根据《基于动作捕捉技术对仿人机器人运动学分析与仿真》信息，人形机器人下肢可简化为14自由度系统，其中，髋关节为3个自由度，分别为横滚、俯仰和偏转，通过1个虎克副和1个旋转副来连接；同样的传动方式也作用于踝关节的3个自由度，每个膝关节1个前向自由度，通过1个旋转副连接。 图表14：人形机器人仅下肢就有14个自由度，控制难度大幅增加 如果再考虑上肢和下肢协同控制，控制难度会再进一步大幅增加。 图表15：四自由度双臂人形机器人构成 3）运动学模型进一步复杂化 工业机器人在控制时对应于驱动末端位姿运动的各关节参数是需要实时计算的，一般包括正向运动学计算、逆向运动学等求解。工业机器人由于场景较为固定同时关节数量少，甚至可以在离线状态下精准进行计算和优化 图表16：工业机器人控制时涉及正向运动学计算、逆向运动学求解 人形机器人由于自由度更多、运动模式更复杂、环境变量更多，对应的运动学模型会比工业机器人复杂的多。 图表17：人形机器人的运动学模型比工业机器人复杂的多 例如人形机器人需要针对姿态平衡控制、持物平衡控制、抓取控制等场景进行建模分析，并开发针对性的控制策略。 图表18：倒立摆模型为最基础的机器人平衡控制运动学模型 1.2人形机器人“大脑”快速迭代，“小脑”重要性日渐提升 Figure机器人发布的Helix视觉-语言-动作（VLAs）模型展示了一套让“大脑”加速成长的路径，是目前首个能够实现人形机器人全部上肢控制的高速连续控制输出模型。 图表19：F i gure V LAs模型是人形机器人“大脑”的一个重大升级 Helix通过部署两个模型解决了VLMs模型基础架构通用性强但响应速度较慢的问题，通过再加入一个视觉运动策略速度快但通用性差的模型进行互补，这种解耦架构可以让系统在最佳时间尺度上运行，系统2可以“慢思考”高层次目标，而系统1可以“快思考”以实时执行和调整动作。 图表20：H e lix通过部署两个模型解决了VLMs响应速度慢的问题 Figure提出了全新的人形机器人规模化曲线，人形机器人未来面向不同场景的泛化任务处理能力将持续增强。 图表21：F i gure提出了全新的人形机器人规模化曲线 随着预训练大语言模型（LLMs）、视觉语言模型（VLMs）、视觉语言动作（VLAs）模型等技术快速迭代，人形机器人“大脑”加速成熟，对“小脑”的要求也会越来越高。 图表22：随着预训练大模型快速发展，对“小脑”的要求也会越来越高 人形机器人的技术进步是一个基础模型、运动控制、传感等技术互相加强的过程。 图表23：人形机器人的技术进步是一个基础模型、运动控制、传感等技术互相加强的过程 1.3以史为鉴，“小脑”商业模式思考 以发展更加成熟的机床数控系统行业作为参考，最终形成了三种稳定的商业模式： 1）西门子模式（产品标准化通用化）：数控系统厂专业生产各种规格的数控系统，提供各种标准型的功能模块，为全世界的主机厂批量配套。 图表24：西门子、发那科、三菱均以标准产品为主，配套各类机床厂商 2）哈斯模式（主机厂一体化）：主机厂独立开发数控系统，并与其自产的数控机床配套销售，通常这些企业创立之初以数控系统研发起步，后来形成数控系统+机床的布局，哈斯通过一体化的模式实现了机床销量走向全球前列。国内科德数控也采用这种模式，从数控系统起步逐步实现了五轴机床的一体化布局。 图表25：哈斯自研数控系统与机床 3）马扎克模式(主机厂与数控系统厂商深度合作)：主机厂在数控系统厂提供的开发平台上，研发自主品牌的数控系统，并与其所生产的数控机床配套销售。以如马扎克、森精机等公司为例，在三菱、发那科提供的数控系统平台上，共同研发形成马扎克、森精机的数控系统品牌。 人形机器人“小脑”后续的商业模式预计也是三种模式并存： 1)打造“小脑”第三方供应商：通过标准化产品取得规模化优势，进一步支撑研发投入 我们认为，已经在工业母机、半导体设备和工业机器人等领域积累丰富经验的运动控制系统供应商，更有潜力转型成为人形机器人领域的第三方“小脑”供应商。这类企业凭借在运动控制核心算法、多轴联动控制、伺服驱动器、工业现场网络以及传感器等关键技术领域所具备的强大技术积累，能够以更高的技术起点切入人形机器人领域，并在未来的市场中占据优势地位。 2)自研“小脑”一体化布局：先发企业更多采用该商业模式，强化企业技术壁垒 宇树科技展示了大量人形机器人“小脑”训练成果，通过模仿&强化学习目前有能力完成跑步、跳舞等多关节协同复杂动作（根据公司官网信息可达到23-43个关节电机），作为人形机器人行业的早期入局企业，后续或成为类似机床数控系统哈斯模式的一体化布局。 图表26：宇树科技作为早期入局者后续或采用自研“小脑”的一体化布局 3)主机厂与第三方“小脑”供应商深度合作：给行业后进入者后发制人机会 鉴于目前还有较多汽车、消费电子等行业的大