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国泰君安:人形机器人九大要点

发布日期:2024-01-21 05:31    点击次数:72

  

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  2022年10月,特斯拉发布Optimus人形机器人原型机,11月,OpenAI的全新聊天机器人模型ChatGPT问世,AIGC与人形机器人的融合,给具身AI带来无限想象。2023年,特斯拉Optimus技术不断迭代:4月发布Gen 1-Demo1视频,9月发布Gen 1-Demo2视频,12月发布Gen 2视频,每一次的进步都引发了市场的强烈关注。2024年,我们坚持“硬件设计创新+中国制造降本”的核心产业逻辑,关注“3+3”核心零部件的产业发展趋势,我们总结了2024年人形机器人产业投资的九大要点,迎接人形机器人产业化元年。

  2024年,人形机器人迎来产业化元年

  按照统计局数据,截至2022年,中国每万名工人机器人保有量接近400台,距离全球机器人密度最高的韩国(万名工人机器人保有量1000台),机器人的市场空间似乎不大了。这里说的,是被当作专用设备来使用的工业机器人。2023年7月6日,马斯克在2023世界人工智能大会提出:“未来的某个时刻,机器人和人类的比例或将超过1:1”。这里马斯克所说的机器人,指的是AI机器人(具身智能)。AI机器人是有身体并支持物理交互的智能体,未来AI机器人的形态不仅包括人形,还包括轮式机器人、力控机器人、视觉机器人、焊接机器人、打磨机器人,家庭服务机器人等等,人形机器人是AI机器人重要形态之一。将来,AI机器不仅会替代大量人工,也会替代部分专用设备。未来AI机器人进入家庭,将带来需求的大爆发。2023年,人形机器人Digit进入亚马逊工厂验证,2024年,特斯拉人形机器人,优必选、智元机器人有望分别进入特斯拉工厂和BYD工厂进行商业化验证,人形机器人迎来产业化元年。

  产业化两大条件:“技术可行,成本可达”

  制造成本过高是制约AI机器人产业发展的重要因素之一吗?我们认为,有产量,成本就能下降,规模和成本成反比。关键的问题是:为什么要生产这么多AI机器人?通过硬件技术创新,生产出满足下游真实需求的Ai机器人产品是关键。满足下游真实需求的AI机器人产品必须具备:“灵活高效的身体(高能量密度硬件)+聪明的大脑(算法)”,两大条件,实现的技术瓶颈包括:大模型数据获取、硬件的控制算法、硬件设计创新三方面。

  三大技术瓶颈:数据获取、运控算法、硬件创新

  人形机器人无论是进入工厂还是进入家庭,要解决三个方面的技术瓶颈问题:1)大模型数据获取的速度和成本:机器人大模型需要的数据来自于真实需求和场景,数据采集成本高、速度慢,因此数据的采集是第一个难点。2)硬件控制的统一性和准确性:人形机器人执行具体任务时,需要解决准确性和实时性,AI在机器人的任务/运动规划、对硬件控制的统一性和准确性上,存在挑战。3)灵活高效的身体需要高功率密度的硬件,在一定体积、一定成本条件下输出最高功率的硬件产品,也是技术需要探索的方向。此外,人形机器人进入家庭后产生的社会伦理,法律法规等问题,也需要解决。

  2024年,人形机器人迎来产业化元年

  硬件技术创新,成本控制是当前人形机器人赛道的核心逻辑,中国拥有成熟的制造业产业链,中国制造是降成本的主要方式之一。从成本构成来看,自动化控制三大件(驱控和执行部件)占比接近1/3,各类传感器占比1/3,软件占比接近1/3。综合考虑“单机价值量+国产替代+技术壁垒”三大因素,我们总结出人形机器人重点“3+3”核心零部件:第一个3指的是自动化控制三大件:电机电控+执行器(谐波减速器、行星滚柱丝杠);第二个3指的是传感器三大件:力觉传感器、触觉传感器、视觉传感器。这些硬件领域的技术突破和创新,进口替代降本的进展,是人形机器人产业化的重要关注点。

  零部件:聚焦“3+3”核心零部件的技术创新和进口替代

  “3+3”核心零部件技术壁垒由高到低,我们认为分别是:多维力觉/触觉传感器/视觉传感器、行星滚柱丝杠、谐波减速器、无框力矩和空心杯电机。传感器是个平台技术类的产品,技术壁垒主要体现在:结构设计、标定算法、解耦算法;触觉传感器的技术壁垒体现在:柔性材料、工艺(MEMS工艺是方向)、解耦算法。行星滚柱丝杠和谐波减速器主要的壁垒体现在:材料、加工工艺、关键设备上。电机类的产品,主要壁垒在磁路工艺设计和绕线工艺上。技术壁高低决定了国产替代的快慢,我们认为国产替代由快到慢分别是:无框力矩电机/空心杯电机、谐波减速器、视觉传感器、行星滚柱丝杠、力觉/触觉传感器。2024年,具备国产替代的零部件,包括电机和谐波减速器,需要关注产业化落地的进展,还在技术研发进口替代过程中的零部件,包括行星滚珠丝杠、力觉/触觉传感器,需要重点关注技术进展。

  新材料:关注碳钎维、高分子塑料和3D打印技术

  我们认为碳纤维和PEEK材料的在人形机器人上的单机价值量比较小,由于是一个新的领域,也得到了市场的关注,我们认为轻量化的技术发展方向主要有四个:1) 新材料:碳纤维、聚四氟乙烯、镁合金、PEEK等。具体采取哪种材料,要考虑零件受力状态材料加工性能,比如,碳纤维板适合做机架材料,受力的异型零件可以采用铝合金或者镁合金等,不受力的异型零件可以采用树脂、尼龙。其次是要考虑成本,目前碳钎维和PEEK的成本远高于其他材料。2)拓扑优化:采取3D打印技术。3)电缆线束。

  设备:高精度磨床等关键加工设备的进口替代有望提速

  谐波减速器的加工过程中,热处理、精加工决定减速器齿轮精度,热处理、磨齿机、三坐标等关键设备存在进口替代的机会。行星滚柱丝杠的加工过程中,决定加工精度的环节主要是对直、热处理、精磨,热处理、μ级的磨床、C5等级以上旋风铣等关键设备存在进口替代机会。

  算法:FDS进入中国将加速机器人AI化的进程

  特斯拉机器人与汽车共用FSD系统,这个系统由数据、算法、硬件构成整体架构,其迭代路径是通过不断升级算力的硬件来支撑不断升级的算法,处理不断增加的海量数据。特斯拉人形机器人与 FSD 底层模块打通,一定程度上算法可复用。特斯拉“交互搜索”规划模型进一步增强了FSD系统的规控能力,且FSD系统还能通过Occupancy Network对可视区域进行建模,处理未知不可见的场景。根据特斯拉推特Tesla AI帐号的公告,到2024年,特斯拉DOJO的算力将进入世界前5大的算例规模,接近10万块英伟达A100显卡算力的总和。德国之声报道,2024年FSD有望进入中国,中国官网的车主手册已经更新了FSD Beta的相关介绍和使用规范,毫无疑问,FSD进入中国,会加速机器人AI化的进程。

  本体厂商:软硬件全栈自研的AI机器人本体厂商更有机会胜出

  我们认为机器人与汽车、手机行业一样,未来稳定状态下会是赢者通吃、头部聚集的竞争格局。软硬件全栈自研的AI机器人本体厂商更有机会胜出,要关注细细打磨产品,积累后发优势的公司。有底层操作系统的大厂,可以通过收购,或者自己组建本体团队,具备全链条整合创新能力的企业胜率更大。

  风险提示:低估了技术的复杂性;实际应用中的难题远比预期中的多;投资过度。



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