机器人报告

AI 赋能机器人及 Optimus 进展成为双主线。人形机器人产业趋势的共识在多轮行情中逐渐形成，呈现 AI 技术发展+产业巨头加持+政策支持的三重共振，AI 赋能机器人及特斯拉 Optimus 进展也成为板块的双主线。多模态视觉语言模型与机器人的结合超大众预期。2023 年 12 月特斯拉发布 Optimus Gen-2 的视频，相比于第一代 Optimus 人形机器人，第二代Optimus 增加六维力传感器、触觉传感器，进步明显，速度快 30%、重量减轻 10kg。

领航者，目前战略重心已由“车”转向AI（FSD、Robotaxi、人形机器人），人形机器人战略地位更加突出；AI芯片龙头英伟达CEO黄仁勋持续看好生成式AI和人形机器人的发展；苹果在研一款家居智能机器人，预计2025年发布；波士顿动力宣布退出液压方案，推出电动的Atlas，并预计2025年在现代汽车测试。同时，国内机器人行业如火如荼进展，诞生了如优必选、宇树、智元、傅利叶等诸多优秀机器人整机厂，三花智控、拓普集团等优秀Tier1。诸多海内外明星企业纷纷站台人形机器人，我们持续看好人形机器人产业链

丝杠主要包括梯形丝杠、滚珠丝杠及行星滚柱丝杠。螺纹丝杠主要功能是将旋转运动转换成线性运动，或将扭矩转换成轴向反复作用力，同时兼具高精度、可逆性和高效率的特点。丝杠主要有梯形丝杠、滚珠丝杠和行星滚柱丝杠，滚珠丝杠传动效率、精度明显高于梯形丝杠，故多应用在数控机床等领域，行星滚柱丝杠较滚珠丝杠优势在于抗冲击力、承载力更强。

NVIDIA 是全球 AI 算力龙头，前瞻布局智能机器人领域。英伟达在智能机器人领域的布局主要围绕着大模型/数据/开发平台三大核心领域展开，其终极目标是打造机器人底层开发生态。英伟达从 2018 年开启布局智能机器人领域，2019-2022 年从底层芯片、到计算平台、到训练与验证，开启智能机器人领域的全方位布局。2023 年，“生成式 AI+机器人”成为 NVIDIA 机器人全线产品技术演进和重塑的核心方向。

产业驱动：特斯拉发布Optimus Gen2，传感器为最大边际变化特斯拉推出第二代Optimus，在减重、提速的同时，更加聚焦于控制及运动平衡的稳定性。传感器赋予机器人视、力、触等多种感知能力，对本体及外部环境感知均有助益，国内优必选、智元、宇树等机器人产品上亦搭载多款传感器。

人形机器人：“人工智能+高端制造”重要落地形式，全球AI浪潮中，中国厂商能够深度参与的领域• 人工智能、新能源车、消费电子、工业机器人等领域龙头厂商加持，预计2024年人形机器人行业或将进入小批量量产元年，产业化落地进度有望超预期。作为全球AI浪潮中，中国厂商能够深度参与的领域，国产厂商发展机遇大。• 市场空间：预计2030年中美制造业、家政业的人形机器人需求合计约203万台，市场空间约3185亿元。• 领先厂商：特斯拉 Optimus、Figure 01、波士顿动力 Atlas、优必选 Wal

基于对人形机器人发展阶段及核心竞争力的分析，我们认为人形机器人已经跨入了一个全新的软件定义加 AI 驱动的时代。软件不仅承载着人形机器人的基础操作系统和应用算法，而且通过不断迭代升级，为人形机器人赋予了超越传统机械设备的智能特性。软件和 AI 不仅开启了人形机器人在各行各业广泛应用的可能性，更定义了人形机器人的功能边界。

AI 赋能人形机器人，或开启产业化元年2023 年 12 月，特斯拉发布人形机器人 OptimusGen2，相较于前代行走速度提高 30%，重量减轻 10kg；2024 年 3 月，全球首个 OpenAI 大模型加持下的机器人 Figure01 发布，可实现与人类的对话和互动；AI 大模型的快速发展，推动人形机器人技术发展持续进步。AI 赋能人形机器人，行业产业化加快。国内来看，政策持续重磅支持，行业投融资金额亦呈上升趋势。据 Markets and Markets 预测，2023 年全球人形机

六维力传感器是维度最高的力传感器，已成为高性能人形机器人的标配。根据所测力的维数不同，力传感器可被分为一到六维力传感器；根据其测量原理不同，又可以分为光电式、应变式、电容式、压电式等类型。六维力传感器是维度最高的力传感器，能给出最为全面的力觉信息、提升传感精度，并非是多个低维力传感器可替代的。在人形机器人领域，六维力传感器可提升机器人手部操作的精细化与柔性化程度以及脚部行走的稳定性，主要安装手腕、脚踝等的末端部位，已成为高性能人形机器人的标配。

减速器：传动系统关键部件，下游应用丰富。减速器可以分为通用减速器、专用减速器以及精密减速器，其中通用减速器以中小规格为主，模块化、系列化、应用较为广泛；专用减速器一般以大型、特大型为主，需要根据不同的应用场景进行专业化定制；精密减速器质量轻、易控制功率较大，主要应用于机器人、数控机床等行业。

通用性是人形机器人商业化的关键, AI大模型赋能加速机器人产业化。大模型通过深度学习和强化学习，能够理解和执行复杂的任务。它们不仅能够处理视觉和语言信息，还能够理解物理世界的基本规律。这种强大的泛化能力，使得人形机器人能够在多种场景中执行任务，极大地提高了其通用性。大模型兼顾预训练和微调功能，是机器人的理想“大脑”。大模型(Foundation Models)能够实现在无标注的数据.上进行预训练，从而根据数据特征探索普适的规律，形成强大的泛化能力，后续仅需利用专用的小规模的标注数据对模型进行微调

“国产化降本+AI模型赋能”加速机器人产业化：经过4年（2019-2024年）的生产经验积累，特斯拉在国内已经形成了一套自上而下的成熟汽车供应体系。汽车供应链和人形机器人供应链的部分产品底层技术同源，未来特斯拉有望将汽车产业链复制至机器人端，实现国产化降本。OpenAI布局人形机器人有望产生鲶鱼效应，推动其他供应商对AI机器人的推进，进而提高人形机器人智能化程度和通用性，打开应用场景，加速人形机器人产业化进程。