智能化

以特斯拉Optimus为例，单台人形机器人需要14个行星滚柱丝杠，单价约2,000元/个，单台价值量在2.8万元以上。横向对比机器人其他部件，行星滚柱丝杠占人形机器人价值量较高，其毛利率可达60%，盈利能力位居前列。

Transformer模型是一种采用自注意力机制的深度学习模型，这一机制可按输入数据各部分的重要性分配权重，可用于自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)领域应用，后来出现的BERT、GPT-3、laMDA等预训练模型都是基于Transformer模型建立的。

新一代人工智能技术正步入跨越式发展新阶段，成为引领现代产业变革的核心力量，大力发展通用人工智能已经成为全球潮流。2024 年我国政府工作报告中提出“开展‘人工智能+’行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群”，既顺应全球人工智能发展趋势，也反映了未来中国产业升级的现实需求，开启了人工智能技术在各行各业广泛应用的新篇章。

市场规模：2023年全球VR终端出货量为765万台，其中Meta、Sony、PICO、DPVR和Valve位居前五。艾瑞预估2024年全球出货将突破810万台。伴随生态成熟与新品迭现，特别是苹果迭代产品对于市场的引爆可能性，艾瑞预估，2027年全球市场将有飞跃式增长

如果说 2022 年被称为生成式人工智能之年，扩散模型应用取得突破，ChatGPT 出世，一系列开创性的研究论文发表，2023 年则把大模型推向了一个高峰，GPT-4 的发布，标志着生成式人工智能，进入了面朝通用人工智能创新应用的阶段。研究、应用、监管，合力开辟着生成式人工智能的发展之路。

我国自动驾驶市场规模正高速成长，智能网联汽车出货量高速增长。据IDC预测，2025年我国智能网联汽车出货量将达约2500万辆，复合增长率达16.1%。2022年，我国智能驾驶产业市场规模已达2894亿元。据信通院预计，到2025年中国智能驾驶汽车市场规模将接近万亿元。

从各大厂商 demo 机目前进度来看，人形机器人硬件方案对各核心零部件的要求基本定型，主要硬件均存在市场对应商业产品，痛点在于降本，后续有望通过大规模量产实现；而当前难点则是对应算法以及软件层面仍未有理想表现，2023 年仍未出现真正意义上符合终端消费者需求、具备较强通用性的“具身智能”。软件及算法端，2024 年 3 月 9 日，Figure01的展示让我们意识到大语言模型对具身智能的催化作用显著，而且 TC 大会上英伟达推出的 Groot 项目系人形机器人学习提供的通用基础模型，有望降低具身

AI底层硬件向“大系统”演进。市场较多讨论英伟达GB200 NVL系统的通信需求，光与铜“孰轻孰重”；我们认为光电混合是当前重要架构，未来更高速的光网络和芯片层面的光互联是长期方向。

人形机器人是具备现实意义的颠覆性产品，有望开启下一个十年产业大周期。回首21 世纪，人类数次以颠覆性技术的极致，给世界以仰望的震撼，智能手机、新能源车都是人类直面严峻现实后的坚定回答。我们又一次站在了人类历史发展的重要节点上，面对人口老龄化难题，结合当前最前沿的 AI、通讯、硬件等技术，人形机器人正加速到来。根据 GGII 预测，预计人形机器人到 2026 年全球市场规模超 20 亿美元，到 2030 年全球市场规模有望突破 200 亿美元，到 2030 年中国市场规模将达 50亿美元，下一个十

人形机器人场景落地，触觉感知不可或缺。特斯拉第二代 Optimus 引入灵巧手触觉传感器，通过此举在抓取物体时实现了更高的准确性和安全性。与此同时，全球人形机器人产品的涌现驱动了对感知能力的持续改进。触觉作为仅次于视觉的重要信息来源，为机器人实现真实场景应用提供了关键突破口。触觉传感器能够提供丰富的环境交互信息，包括与物体的接触状态以及物体的各种物理属性，为机器人与环境的精准互动提供了基础支持。触觉传感器的发展促进了灵巧手技术的不断创新，各种类型的灵巧手如 TRX-Hand、RH56BFX/RH

伴随人工智能技术的加速演进，AI 大模型已成为全球科技竞争的新高地、未来产业的新赛道、经济发展的新引擎，发展潜力大、应用前景广。近年来，我国高度重视人工智能的发展，将其上升为国家战略，出台一系列扶持政策和规划，为 AI 大模型产业发展创造了良好的环境。当前，通用大模型、行业大模型、端侧大模型如雨后春笋般涌现，大模型产业的应用落地将进一步提速。作为新一代人工智能产业的核心驱动力，AI 大模型广泛赋能我国经济社会的多个领域，打开迈向通用人工智能的大门，推动新一轮的科技革命与产业变革。在大模型盛行的时

汽车传感器技术历经多阶段发展，作为构建未来物联网不可或缺的一环，汽车传感器技术是智能网联汽车进步的核心要素，已被福布斯列为十大前沿科技之首，历经多阶段发展，如今已迈入智能型传感器时代。市场需求的激增不仅推动了传感器技术的升级换代，也重塑了汽车行业的生态格局和竞争规则。主流汽车及零部件企业正积极拓展应用场景，构建自身生态圈，结合技术和资本优势提升市场竞争力。面对这一趋势，汽车企业应抓住发展机遇，深化资金链、创新链、人才链、供应链等方面的融合，推动汽车传感器产业的持续发展。