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人形機器人產業發展九大要點

來源:機器人技術與應用     編輯:創澤   時間:2024/1/20   主題:其他 [加盟]

2022年10月,特斯拉發布Optimus人形機器人原型機,11月,OpenAI的全新聊天機器人模型ChatGPT問世,AIGC與人形機器人的融合,給具身AI帶來無限想象。2023年,特斯拉Optimus技術不斷迭代:4月發布Gen 1-Demo1視頻,9月發布Gen 1-Demo2視頻,12月發布Gen 2視頻,每一次的進步都引發了市場的強烈關注。我們總結了2024年人形機器人產業的九大要點,迎接人形機器人產業化元年。

01 2024年,人形機器人迎來產業化元年

按照統計局數據,截至2022年,中國每萬名工人機器人保有量接近400臺,距離全球機器人密度最高的韓國(萬名工人機器人保有量1000臺),機器人的市場空間似乎不大了。這里說的,是被當作專用設備來使用的工業機器人。2023年7月6日,馬斯克在2023世界人工智能大會提出:“未來的某個時刻,機器人和人類的比例或將超過1:1”。這里馬斯克所說的機器人,指的是AI機器人(具身智能)。AI機器人是有身體并支持物理交互的智能體,未來AI機器人的形態不僅包括人形,還包括輪式機器人、力控機器人、視覺機器人、焊接機器人、打磨機器人,家庭服務機器人等等,人形機器人是AI機器人重要形態之一。將來,AI機器不僅會替代大量人工,也會替代部分專用設備。未來AI機器人進入家庭,將帶來需求的大爆發。

2023年,人形機器人Digit進入亞馬遜工廠驗證,2024年,特斯拉人形機器人,優必選、智元機器人有望分別進入特斯拉工廠和BYD工廠進行商業化驗證,人形機器人迎來產業化元年。

02 產業化兩大條件:“技術可行,成本可達”

制造成本過高是制約AI機器人產業發展的重要因素之一嗎?我們認為,有產量,成本就能下降,規模和成本成反比。關鍵的問題是:為什么要生產這么多AI機器人?通過硬件技術創新,生產出滿足下游真實需求的Ai機器人產品是關鍵。滿足下游真實需求的AI機器人產品必須具備:“靈活高效的身體(高能量密度硬件)+聰明的大腦(算法)”,兩大條件,實現的技術瓶頸包括:大模型數據獲取、硬件的控制算法、硬件設計創新三方面。

03 三大技術瓶頸:數據獲取、運控算法、硬件創新

人形機器人無論是進入工廠還是進入家庭,要解決三個方面的技術瓶頸問題:1)大模型數據獲取的速度和成本:機器人大模型需要的數據來自于真實需求和場景,數據采集成本高、速度慢,因此數據的采集是第一個難點。2)硬件控制的統一性和準確性:人形機器人執行具體任務時,需要解決準確性和實時性,AI在機器人的任務/運動規劃、對硬件控制的統一性和準確性上,存在挑戰。3)靈活高效的身體需要高功率密度的硬件,在一定體積、一定成本條件下輸出最高功率的硬件產品,也是技術需要探索的方向。此外,人形機器人進入家庭后產生的社會倫理,法律法規等問題,也需要解決。

04 投資核心邏輯:“硬件設計創新+中國制造降本”

硬件技術創新,成本控制是當前人形機器人賽道的核心邏輯,中國擁有成熟的制造業產業鏈,中國制造是降成本的主要方式之一。從成本構成來看,自動化控制三大件(驅控和執行部件)占比接近1/3,各類傳感器占比1/3,軟件占比接近1/3。綜合考慮“單機價值量+國產替代+技術壁壘”三大因素,我們總結出人形機器人重點“3+3”核心零部件:第一個3指的是自動化控制三大件:電機電控+執行器(諧波減速器、行星滾柱絲杠);第二個3指的是傳感器三大件:力覺傳感器、觸覺傳感器、視覺傳感器。這些硬件領域的技術突破和創新,進口替代降本的進展,是人形機器人產業化的重要關注點。

05 零部件:聚焦“3+3“核心零部件的技術創新和進口替代

“3+3“核心零部件技術壁壘由高到低,我們認為分別是:多維力覺/觸覺傳感器/視覺傳感器、行星滾柱絲杠、諧波減速器、無框力矩和空心杯電機。傳感器是個平臺技術類的產品,技術壁壘主要體現在:結構設計、標定算法、解耦算法;觸覺傳感器的技術壁壘體現在:柔性材料、工藝(MEMS工藝是方向)、解耦算法。行星滾柱絲杠和諧波減速器主要的壁壘體現在:材料、加工工藝、關鍵設備上。電機類的產品,主要壁壘在磁路工藝設計和繞線工藝上。技術壁高低決定了國產替代的快慢,我們認為國產替代由快到慢分別是:無框力矩電機/空心杯電機、諧波減速器、視覺傳感器、行星滾柱絲杠、力覺/觸覺傳感器。2024年,具備國產替代的零部件,包括電機和諧波減速器,需要關注產業化落地的進展,還在技術研發進口替代過程中的零部件,包括行星滾珠絲杠、力覺/觸覺傳感器,需要重點關注技術進展。

06 新材料:關注碳釬維、高分子塑料和3D打印技術

我們認為碳纖維和PEEK材料的在人形機器人上的單機價值量比較小,由于是一個新的領域,也得到了市場的關注,我們認為輕量化的技術發展方向主要有四個:1) 新材料:碳纖維、聚四氟乙烯、鎂合金、PEEK等。具體采取哪種材料,要考慮零件受力狀態材料加工性能,比如,碳纖維板適合做機架材料,受力的異型零件可以采用鋁合金或者鎂合金等,不受力的異型零件可以采用樹脂、尼龍。其次是要考慮成本,目前碳釬維和PEEK的成本遠高于其他材料。2)拓撲優化:采取3D打印技術。3)電纜線束。

07 設備:高精度磨床等關鍵加工設備的進口替代有望提速

諧波減速器的加工過程中,熱處理、精加工決定減速器齒輪精度,熱處理、磨齒機、三坐標等關鍵設備存在進口替代的機會。行星滾柱絲杠的加工過程中,決定加工精度的環節主要是對直、熱處理、精磨,熱處理、μ級的磨床、C5等級以上旋風銑等關鍵設備存在進口替代機會。

08 算法:FDS進入中國將加速機器人AI化的進程

特斯拉機器人與汽車共用FSD系統,這個系統由數據、算法、硬件構成整體架構,其迭代路徑是通過不斷升級算力的硬件來支撐不斷升級的算法,處理不斷增加的海量數據。特斯拉人形機器人與 FSD 底層模塊打通,一定程度上算法可復用。特斯拉“交互搜索”規劃模型進一步增強了FSD系統的規控能力,且FSD系統還能通過Occupancy Network對可視區域進行建模,處理未知不可見的場景。根據特斯拉推特Tesla AI帳號的公告,到2024年,特斯拉DOJO的算力將進入世界前5大的算例規模,接近10萬塊英偉達A100顯卡算力的總和。德國之聲報道,2024年FSD有望進入中國,中國官網的車主手冊已經更新了FSD Beta的相關介紹和使用規范,毫無疑問,FSD進入中國,會加速機器人AI化的進程。

09 本體廠商:軟硬件全棧自研的AI機器人本體廠商更有機會勝出

我們認為機器人與汽車、手機行業一樣,未來穩定狀態下會是贏者通吃、頭部聚集的競爭格局。軟硬件全棧自研的AI機器人本體廠商更有機會勝出,要關注細細打磨產品,積累后發優勢的公司。有底層操作系統的大廠,可以通過收購,或者自己組建本體團隊,具備全鏈條整合創新能力的企業勝率更大。



人工智能時代的制造業進展與期望-人工智能和高級分析可以助力做出更好的決策

更統一的工廠數據管理中獲得哪些優勢,這種工廠數據管理在上下文數據情景中提供OT和IT數據,制造數據管理的任何方面出現問題,都會影響分析結果和人工智能的工作質量

上海機器人產業園產業政策及入住代表性企業

園區入駐243家機器人產業鏈上下游企業,高新技術企業62家,小巨人企業6家,園區已形成機器人特色產業+關鍵產業布局,龍頭企業+中小企業共生的產業集群生態

中國首批11款人工智能大模型通過備案

分別是百度(文心一言),抖音(云雀),百川智能(百川大模 型),智譜(智譜清言)以及中科院(紫東太初);商湯(日日新大模型),上海人工智能實驗室(書生大模型) 和Minimax(ABAB大模型)

畢馬威與聯想集團聯合發布《“普慧”算力開啟新計算時代》

中國算力核心產業規模將不低于4.4萬億元,成為與新能源汽車比肩的超 萬億級高潛賽道,若將視野擴大到算力關聯產業,制造業將成為普慧算力最大的潛在市場

機器人+腦機接口+VR+經皮脊髓電刺激的下肢康復新方法

新的下肢康復訓練方法,開發了一種由BCI控制,促進癱瘓腿運動的機器人輔助器具,能夠同步與啟動自主運動的嘗試相關聯的神經元活動和由輔助裝置的動作產生的傳入信號

我國機器人產業場景拓展,“機器人+”應用不斷延伸

中國機器人產業發展邁上新臺階,中國已成為全球機器人最大的應用市場,2022年我國服務機器人產量達645.8萬臺,近些年服務機器人發展較快

人形機器人提供算力支撐:FSD芯片與DojoD1芯片

第一代FSD芯片單個算力72tops,CPU做控制,GPU做圖像處理,NPU為神經處理單元,完全適用于人形機器人;D1芯片32位浮點計算的最大性能達到22.6TFLOPs

仿真學習:不斷訓練算法,提升機器人能力

大模型提升仿真學習能力,可大幅提升算法訓練效率,縮短算法與硬件調整時間,極大提高訓練效率,可加快軟件更新迭代

智能服務機器人手部抓取,算法要求極高

確保整個機器人系統工作萬無一失,要求其手爪結構和控制系統要簡單化;使得手爪具備適應各種被抓物體形狀的能力;提高手爪決策的準確性

人形整機平衡與行走步態是基本

軟件層面看通過傳感器獲取機器人的狀態信息,從而控制關節運動實現平衡;合理地規劃踝關節和髖關節,以保持動態行走時重心的穩定

人形機器人行為規劃難度遠高于自動駕駛

人形機器人需完成人類 各種動作,動作連續復雜,需頻繁的物理交互且操作因果性多,算法難度遠高于自動駕駛,來控制機器人身體做出動作規劃 并下發指令

人形機器人是頭部科技公司的競爭

人形機器人進入門檻高,科技巨頭擁有研發實力及軟件基礎,在視覺感知,算法,虛擬仿真等軟件方面領先優勢明顯,且與原有業務協同效應明顯
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