机器人产业洞见

1、会议信息时间：7月13日参会人：国金分析师2、全文摘要企业股价表现良好。发展的预测。3、要点回顾本身的迭代速度。 资源本体公司在产业链中的地位如何评判？为何只看硬件技术无法准确评判一个本体公司或终端产品的竞争力？评判资源本体公司在产业链中的地位时，不应仅关注硬件技术，因为制造行业的核心竞争力不仅仅是硬件技术，更重要的是品牌认知、销售渠道布局以及产品定义能力等因素。只看硬件技术会形成认知误区，终端产品的最终核心竞争力体现在市场对该品牌的认知、销售渠道能力、强大的流量获取能力以及精准的产品定义能力等多个维度。从长远投资角度看，资源本体公司的竞争优势体现在哪些方面？长远来看，资源本体公司在品牌认知和渠道建设上具有明显优势，尤其是在to b市场中，通过与行业头部公司合作撬动上下游资源，展现出了卓越的商业化进程和产业地位。大小脑在机器人技术中的重要性如何？大小脑相较于硬件在机器人技术中更为重要，很多人对资源本体公司的误解在于过于关注成本较高的硬件部件，而忽视了大小脑所代表的核心技术价值。资源在公司战略执行上的表现如何？资源为何能与众多合作伙伴达成合作，并在硬件业务方面进行有效布局？资源在公司的战略执行上表现出极高的效率，其战略定位准确且执行力强，这使得即使面临资源短缺等问题，只要战略正确并得到有效执行，依然能够推动公司价值的增长。资源将大小脑视为核心资产，并据此进行战略调整，采取了硬件业务外包和ODM模式，如与宁波华翔、立讯精密等企业的合作，这是基于对渠道价值的深刻认知所驱动的一系列动作。资源链的战略内涵是什么？资源的战略在于视大小脑为最核心资产，其他皆可外包，这一战略导致了其近年来与众多公司的合作，并且在场景布局上有显著动作。目前最推荐的投资标的以及资源链中宁波华翔的地位如何？现阶段最推荐的投资标的为宁波华翔，特别是在全尺寸人形机器人项目上，其具备强大的执行力和在资源链中的核心地位，同时估值较低，因此预计在三季度乃至下半年相较于机器人板块 具有明显的超额收益。如何区分ODM（原始设计制造商）和渠道这两种合作模式？ODM和渠道对上市公司核心竞争力的要求有何不同？ODM是一种完全外包的生产模式，供应商不仅负责制造，还控制供应链，自主决定选厂、选材及生产过程；而渠道更多是按照市场需求进行产品组装和再训练，不涉及制造核心控制，通常承担的是销售和市场开拓的价值。ODM对上市公司的核心竞争力要求侧重于供应链管理和成本控制，而渠道则更看重市场开拓能力。两者是不同维度的竞争力体现，未来有可能各自孕育出非常优秀的公司。资源供应链的现状和布局推进顺序是什么样的？资源供应链目前正按照ODM-渠道-供应链的顺序进行布局和推进认证过程，因为ODM是最确定且重要的环节，其次是渠道，最后是供应链。这种推进顺序基于对资源公司战略的理解以及其在不同赛道上的商业模式和价值判断。在服装行业，杰克股份目前的机器人应用情况如何？杰克股份在服装场景中落地机器人应用的策略是什么？杰克股份目前在服装行业主要采取自主研发为主的战略，因为市场上现有的通用机器人在精细操作上的准确率和良率一般，无法满足制造业对特定精细操作的需求。尽管杰克曾尝试与产业内企业合作，但未能找到完全符合需求的解决方案。目前，杰克开发的机器人性能已从三个月前的20%提升至40%，并且预计未来进一步提高效率，使得机器人开始具备经济性，有望在服装厂得到广泛应用。杰克股份以开放合作的态度寻找合作伙伴，将方案要求提供给产业内企业，如果这些企业能研发出符合要求的产品，杰克将优先采用。今年，杰克主要关注数据采集、模型训练及硬件方案调整，尝试外协执行器和机械臂的整体制造。杰克的第一台产品已在用户现场进行测试，以应对更多变量并验证产品参数调整，预计明年能看到实际场景下机器人销售量的增长。服装行业的特点以及采用机器人的成本效益分析是怎样的？服装行业设备成本相对较低，大部分投入集中在人工上。一台工业缝纫机的成本约两三千元，而机器人假设为10万元，其一年的折旧成本仅1万元，几乎等同于一个工人的年工资支出。这 意味着在考虑折旧因素后，机器人与人工的竞争优势明显，尤其是在江浙地区人力成本较高的情况下，一台机器人可以替代多位工人。物流领域中，志远科技和德马科技的机器人应用进展如何？志远科技在富林精工绵阳工厂展示了其ARW机型进行3小时类物流箱子搬运直播，单机效率超过正常上班8小时工人的数倍。虽然目前硬件成本较高，但随着价格下降，该类机器人的经济性将有陡峭的增长曲线。同时，德马科技与智源合作建立了机器人训练与素材工厂，已有几十台智源人形机器人在产业中实际部署，进行数据采集工作。这一进展表明，针对单一场景和动作优化的人形机器人，在经过长时间真机素材积累后，配合仿真和合成数据放大效果，能够实现高效且精准的操作，从而填补了市场中通用机器人供应不足的问题。在物流领域，德玛科技等公司借助于什么样的技术或产品实现业务的提升？德玛科技等公司通过利用物流场景中的数据来训练垂类模型，并结合机器人技术，预计会大幅提高机器人的经济性和成长曲线。例如，在四季度可能会出现小票订单量的增长，明年可能是量比较大且放量的一年。与物流板块相关的公司如德玛科技、蓝天智能以及中力股份、诺力股份等在这一方向上值得关注。叉车企业如何升级他们的产品以适应物流行业的需求变化？叉车企业主要通过在原有的无人叉车AGV上叠加工业摄像机、机械臂以及垂直模型的方式进行升级。他们还会引入运控、视觉等领域的合作伙伴以加快落地节奏。目前，这类升级后的叉车在物流行业中的应用计划已经提出，并将在三季度和四季度展示更多场景下的进展。计算机行业本周有哪些重要动态？本周最引人关注的是全球知名的人形机器人公司at baron，该公司自2005年起专注于人形机器人的研究与商业化，其标志性产品narrow和开在教育、科研领域有超过2万台部署量，并在机器人足球世界杯中被指定为应急机器人。此外，其拍摄的机器人也有约1.2万台部署在全球各地，应用于零售、金融、酒店、医疗等多个场景。生视科技在人形机器人应用上遇到了哪些挑战以及如何解决？生视科技在技术前瞻的同时，在供应链成本管控、落地拓展及商业模式优化方面面临困难。因 此，生视科技作为上市公司，持续在海关口岸等场景进行信息化数字化落地探索，通过竞标获取知识产权和团队，投入大量资金推动技术和供应链本土化，利用中国供应链规模制造和产品落地优势降低成本，提高性价比，实现规模化商业化应用。聚成智能模型和软件侧最新的观点和进展是什么？聚成智能模型认为当前算法模型推进的最大问题在于数据质量和数据积累密度不足，导致推理延迟高和控制误差大。为解决这个问题，推荐关注3D数据资产方向，如酷家乐这类公司积累了大量高精度3D渲染的家装行业数据资产，这有助于提升和强化通用或垂类机器人的性能。因此，建议关注拥有大规模3D资产的公司，比如群和智能。在3D资产方面，有哪些技术或方法可以帮助企业提升空间智能建模的效率？企业可以通过仿真的方式，从传统的仿真方法逐步转向AI技术，进行数据增广的动作。由于真实采集数据的成本高、耗时长，利用3D物理仿真技术可以快速补充和扩张数据集，从而加速产业化进程。国内在CE（计算机辅助工程）领域有哪些推荐的企业？我们推荐关注国内上市的CE龙头企业——索成科技。该公司拥有较高的行业壁垒，并且是国内较早自研CE内部求解器的公司之一，在国产化市场中占据领先地位，紧跟国际前沿技术发展趋势。realtoseemtoreal（从现实到仿真空间）技术在空间智能和物理AI领域的重要性是什么？如何利用realtoseemtoreal技术实现数据增广？realto seem to real技术是构建世界模型的重要手段，它与空间智能、物理AI等概念密切相关。该技术已被主机厂和研究机构广泛应用于数据增广工作，通过拍摄现实场景并进行几何重建、图像渲染和仿真实验，可以生成大量高质量的3D资产和数据集，进而提升模型对三维空间几何关系的理解和识别能力。首先，通过视频拍摄获取真实的3D空间数据；其次，对拍摄场景进行计算机中的几何重建和图像渲染，精细化建模得到3D环境；最后，在仿真空间中调整物体视角、大小比例和排列组合，生成与原始视频对应的多倍数量级的仿真数据，以此达到数据增广的目的。 智能驾驶与机器人的主要区别是什么？智能驾驶的本质是要规避任何物理交互以避免碰撞，而机器人在执行如拿取杯子等任务时，会涉及大量的物理交互采集，如电机反馈信息、压力传感器信息以及视觉识别物体被抓取的位移信息等。在机器人进行复杂操作前，如何进行仿真计算预处理？首先基于传统仿真计算方法进行前处理，包括网格化剖分、设定区域、确定材质、定义边界条件和载荷约束等，然后通过求解结构力学软件得出长时间的仿真结果，并渲染出受力结构图。当前训练灵巧手的主要方式是什么？目前学界主要通过从抓取环节生成静态数据或利用simulatoin的方式合成增广数据来训练灵巧手，这种方式在学术论文中有大量应用，并在校园内被广泛用于验证和训练。为什么英伟达等公司要开发新一代机器人平台？英伟达等公司意识到传统仿真求解步骤复杂且耗时过长，不符合人类快速自然地完成日常操作的能力。因此，它们致力于通过AI神经网络技术，绕过传统数值计算，构建代理模型，实现快速精准的数据拟合。物理AI如何解决仿真求解的问题？物理AI利用大量的仿真数据训练神经网络，形成代理模型，当给定基本条件和载荷参数时，能快速映射并获得结果，从而极大地减少了计算延迟，提高了效率。物理AI模型与实际模型之间的关系如何校准？物理AI模型通过在实际环境中的传感器实时监控和数字字段校准，结合风洞测试等手段，完成对代理模型与实际模型差异的校准调整。目前在物理AI领域有哪些值得关注的公司和技术方向？关注国内拥有物理AI技术突破的领军企业，如低空经济领域的无人机气流仿真技术提供商和军用风洞仿真技术的科研单位，以及与英伟达合作开发空间智能平台的酷家乐等3D数字资产积累公司。这两个方向代表了从技术研究到产业落地的重要脉络。