平安证券研究所智能制造团队2022年7月18日吴文成S1060519100002（证券投资咨询）邮箱：证券研究报告人形机器人：蓄势待发，部件先行人形机器人产业链投资机遇2要点总结 特斯拉高调入局人形机器人，产业链为之振奋。2022年6月，马斯克宣布将于9月30日发布特斯拉人形机器人原型机，市场为之振奋。特斯拉具备感知和决策层的技术积淀，拥有工程整合能力，且具备强劲市场号召力。本次入局，有望推动人形机器人加速落地，助推产业链发展。 人形机器人核心难点在于运动控制和人工智能，全球参与者有数十年研发经验。人形机器人是具有与人类似的身体结构和运动方式（双足行走、双手协作等）的智能机器人。人形机器人技术难度极高，是机械设计、运动控制、人工智能等领域高精尖技术的综合体现。全球参与者已经有数十年的研发经验，波士顿动力Atlas、本田ASIMO、KAIST HUBO、优必选Walker、Agility Digit均为经典产品代表，已展现出一定的运动能力、执行任务能力和环境适应能力。 人形机器人产业链蓄势待发，部件先行，伺服系统和减速器公司有望率先受益。人形机器人核心零部件种类与现有的机器人类似，包括伺服系统、减速器、控制器和各类传感器。我们认为，人形机器人本体企业发展的同时，上游零部件企业有望率先受益。 伺服系统：机器人的动力装置。与常见工业机器人2-6的自由度相比，人形机器人通常有30-40自由度，单台伺服电机需求量大幅增加，人形机器人产业化有望推升伺服系统需求。国产伺服系统优秀代表汇川技术、禾川科技、埃斯顿有望受益。 减速器：机器人使用的精密传动装置，通常1:1配合电机使用，在人形机器人中的需求量将大幅增加。目前国内机器人减速器仍由日本企业占据较高份额，绿的谐波是国内谐波减速器龙头。随着人形机器人的放量，国内减速器龙头公司业绩有望大幅受益。 控制系统：机器人的神经系统，用于控制其运动。目前人形机器人生产规模较小，进入量产后，各家控制器采用自产或外购模式尚不明朗，我们将持续跟踪相关进展。 传感器：机器人感知环境的重要器件，种类繁多，其中价值量较高的自动驾驶类传感器存在新的机遇。自动驾驶传感器厂商、机器视觉厂商都是人形机器人传感器的潜在参与者，建议关注布局自动驾驶的机器视觉龙头天准科技。 投资建议：特斯拉高调入局人形机器人，有望推动产业链从研发阶段进入量产阶段。人形机器人自由度高达30-40个，远高于传统工业机器人的2-6个。与自由度成正比的减速器、伺服系统市场空间有望打开，建议关注国内伺服系统领先品牌汇川技术、禾川科技、埃斯顿，关注国内减速器龙头绿的谐波等。此外，建议关注关注布局自动驾驶的机器视觉龙头天准科技。 风险提示：1）特斯拉机器人原型机开发进展可能不及预期。2）产业链各环节国产替代进度不及预期。3）宏观经济下行风险。CONTENT目录 一、热点：特斯拉吹响人形机器人产业化“冲锋号”四、投资建议与风险提示三、跬步：人形机器人核心零部件产业链梳理二、前沿：人形机器人赛道主要参与者及其技术进展41.1 热点聚焦：特斯拉高调宣布入局人形机器人 特斯拉机器人概念图 2022年6月，马斯克宣布将于9月30日发布特斯拉人形机器人原型机。早在2021年8月19日的“人工智能日”活动中，马斯克就宣布了制造人形机器人的计划。2022年6月，马斯克在社交媒体、公开访谈和演讲中多次透露，特斯拉有望在2022年9月30日公开推出人形机器人“Optimus（擎天柱）”的原型机，海内外市场为之振奋。 基本情况：根据2021年8月“人工智能日”展示的信息，特斯拉人形机器人体型和常人类似，身高5英尺8英寸（约1.73m），重125磅（57kg）。Tesla Bot可负重45磅（20kg），硬举重量150磅（68kg），行进速度5英里/小时（约8km/h）。马斯克在一次采访中表示，机器人未来的量产成本有望低于一辆汽车，约25000美元（人民币16-17万元）。资料来源：机器人大讲堂，公开新闻整理，Youtube，Tesla，平安证券研究所 事件时间线2022.6.3 马斯克发布推特称，“人工智能日”将推迟到9月30日举行，届时特斯拉将有望推出人形机器人Optimus （擎天柱）原型机。2021.8.19 特斯拉在“AI Day（人工智能日）”活动上宣布将制造人形机器人TeslaBot。马斯克表示，TeslaBot原型机将于2022年推出。 会上通过PPT介绍了机器人的外形、软硬件配置等情况，并由真人演员扮成该机器人的形态亮相。2022.6.21 马斯克出席卡塔尔经济论坛，并接受了彭博总编辑JohnMicklethwait的采访。 在采访中，马斯克再次表示，特斯拉团队正致力于机器人原型机的开发，该原型机有望在9月30日公开亮相。51.2 技术描述：硬件配置强劲，计算实力出彩 交互和运动控制：2021年“人工智能日”展示的PPT介绍了特斯拉机器人的具体技术细节：机器人将采用轻质材料制成，面部为屏幕，用于显示信息；它全身共有40个机电执行器，12个位于手部，使机器人的双手拥有像人一样灵活的运动能力；足部为2轴设计，使用力反馈技术感知地面情况，使其在运动中保持平衡。 感知和计算能力：感知层面，特斯拉机器人头部使用8个摄像头采集视觉信息。计算层面，机器人将采用目前特斯拉汽车使用的FSD（Full Self-Driving，全自动驾驶）电脑、运用神经网络等模型实时处理信息。特斯拉将使用超算“Dojo（道场）”训练机器人使用的AI模型，使其更有效的识别外界物体并作出反应。资料来源：Youtube，Tesla，平安证券研究所 特斯拉机器人感知和计算相关配置 特斯拉机器人交互和运动控制相关配置61.3 功能定位：执行工业生产和家庭服务中的各种任务的“智能机器人” 2022年即将推出的机器人属于原型机，距离真正商业化落地仍有较大距离。但从已发布的信息来看，马斯克对特斯拉机器人未来的应用场景有非常丰富的构想：它将可以用来“消除危险、重复性和无聊的工作”，执行工业生产和家庭服务中的各种任务，包括组装汽车零部件、采购杂货等，并最终“将体力劳动变成一种选择”。 从此处的描述中，我们可以看出，特斯拉最终的目标应该是一种高度通用的机器人，模糊了现有机器人从功能和场景出发的定位（工业机器人/服务机器人），通过冗余设计，极大提升了机器人应用场景的灵活性，让机器人在“解放人类劳动力”上拥有更多的可能性。虽然具体的实现还很遥远，但特斯拉对机器人的展望让我们看到了未来“机器代人”的一种可能的终极形式，具有相当大的想象空间。当前：从功能出发，精简设计，专用性强（“机器”能做哪些事？）未来：冗余设计，通用性强，适合多变、复杂场景和工作（“人”能做哪些事？）工业机器人服务机器人 使用场景：相对固定，由集成厂商根据生产需求整合为产线 功能重点：强调运动控制的精度和稳定性 使用场景：相对非标准化，需要感知环境并作出决策；家庭场景使用者非专业化，需要自主行动 功能重点：环境感知和自主决策具有较大的重要性 工业场景：主要使用视觉感知外界、体格与人相仿适应“为人设计的世界”。因此，可直接适配为“人”设计的现有产线，无需对产线进行改造，灵活性强 服务场景：凭借强大的感知和计算能力，适应非标服务场景；双足在复杂的环境中适应性更好 展望特斯拉的“未来” 机器人：通过冗余设计实现高通用性和灵活性资料来源：Youtube，Tesla，Screenrant，平安证券研究所71.4 底气何在：技术+工程+市场三重能力保驾护航，特斯拉机器人值得期待 特斯拉在电动汽车领域已展现出强劲的技术、工程、市场能力，有望在机器人领域大放异彩。特斯拉已具备感知和决策层的技术积淀，且拥有出色的量产落地能力、打造爆款产品和拉动产业链的强劲市场号召力。虽然制造人形机器人充满挑战，但凭借其技术、工程和市场能力，特斯拉仍有望为机器人产业吹响向未来冲锋的号角，其表现值得期待。 特斯拉在电动汽车领域的技术、工程积累和市场号召力，助力其入局机器人领域维度 竞争力 电动汽车积累 机器人入局展望技术积淀感知层：视觉方案积累 特斯拉汽车在传感器路线上坚持视觉方案。2021年5月，特斯拉宣布当月起在北美市场交付的所有Model 3和Model Y汽车不再配备雷达，使用纯视觉系统支持半自动驾驶功能。 2022年2月，特斯拉宣布，北美市场的Model S和Model X都将引入纯视觉方案，辅助驾驶系统Autopilot和全自动驾驶套件FSD均将采用基于摄像头的感知方式。机器人将采用自动驾驶摄像头采集信息，相关技术积累有迁移的可能。决策层：人工智能软硬件布局 软件方面，特斯拉从2014年推出第一代驾驶辅助系统Autopilot，发力L2级辅助驾驶，后续逐渐向L3、L4升级；2020年10月，特斯拉发布“全自动驾驶（FSD）”软件测试版，并持续升级对应的服务。FSD系统主要采用视觉方案，使用神经网络等模型处理采集的视觉信息并作出实时决策。 硬件方面，特斯拉开发了用于自动驾驶计算的FSD芯片、用于AI训练的Dojo芯片和超级计算机系统。机器人采用FSD电脑处理信息，AI使用超算“Dojo”训练，均为公司自动驾驶AI布局的延伸。“我们的汽车就像带轮子的半智能机器人”。执行层：差别较大，不易过渡机器人的运动控制，特别是双足行走等，和汽车系统差别很大，较难迁移。但考虑到特斯拉及马斯克“从无到有”造车、造火箭的“壮举”，机器人原型机仍值得期待。另外，人形机器人的感知、计算和执行动作均需要消耗大量电能，对动力电池和电池管理系统提出很高要求，公司动力电池技术积累及供应链有望为机器人的落地和量产保驾护航。工程能力量产落地能力强 初创阶段Roadster外包生产受挫后，特斯拉从Model S开始自主生产整车，并不断完善产能布局。特斯拉推出Model 3后面临交付和成本危机，公司通过扩产和严控成本度过危机，并探索出了“超级工厂”雏形。目前，特斯拉仍通过智能制造、零部件集成设计等方式持续降本增效，制造能力业内领先。9月推出原型机，距离产品化落地仍有一定距离，但量产能力是未来进入市场的保障市场号召力产品力领先，客户吸引力高 2012、2015年，特斯拉先后推出豪华车型Model S、Model X，市场反响强烈，自主设计的首款车型Model S获评Motor Trend杂志北美2013年度车型，击败保时捷911、凯迪拉克ATS等强劲对手。 2016、2019年，面向大众化市场的Model 3、Model Y陆续推出，售价3.5万美元的Model 3在发布后三个月内就斩获32万多辆订单，成为爆款。 和苹果在3C的地位类似，特斯拉产品一经推出往往成为现象级产品，引发关注和效仿；特斯拉产品切中高端客户喜好，先从高端产品入手，再推出经济型产品进一步扩大市场。新推出的机器人很可能走类似的市场路线：先作为服务机器人进入高端To C市场，后续逐渐量产降本，推出经济型产品，进入大众市场。对整个产业链的带动作用 上游供应商：带动了全球电池供应链、零部件产业链等迅速发展；目前仍在不断引领上游产业链的技术变革、打开新的市场，例如4680、一体化压铸等。 同台竞技者：国外老牌车企，国内造车新势力纷纷入局，新能源汽车市场仍处于爆发式增长阶段。 对趋势的敏锐把握+敢为人先的魄力，造就电动汽车产业链引领者。机器人是否可能再创奇迹？特斯拉造机器人的举动有望带动新老参与者入局，通过技术创新共同将人形机器人蛋糕做大；并拉动上游部件、电池、新型材料等产业发展。资料来源：elon-musk-interviews，Tesla，百度百科，晚点LatePost，前瞻产业研究院，平安证券研究所CONTENT目录 一、热点：特斯拉吹响人形机器人产业化“冲锋号”四、投资建议与风险提示三、跬步：人形机器人核心零部件产业链梳理二、前沿：人形机器人赛道主要参与者及其技术进展92.1 人形机器人：形态像人、替代人工作的机器，目前赛道阶段尚早 从定义和使用目的出发，人形机器人是具有与人类似的外观和运动方式的智能机器人。人形机器人（humanoid robots）又译“仿人机器人”，字面意思是模仿人的形态和行为设计制造的机器人。目前人形机器人并没有普遍定义，但根据专业书籍Humanoid Robots的归纳，人形机器人应当能“在人工作和居住的环境工作，操作为人设计的工具和设备，与人交流”。在此前提下，人形机器人最终应具有与人类似的身体结构，包括头、躯干和四肢，使用双足行走，用多指手执行各种操作，并具有一定程度的认知和决策智能。 现阶段人形机器人并未产业化，各大参与者以研发为主。人形机器人技术实现难度大、制造成本高，目前人形机器人赛道的参与者主要将其定位为基础研究平台；部分参与者从特定功能需求出发进行开发（搜救、公共导览、居家服务、物流搬运等），以寻求一定程度的落地。整体而言，人形机器人赛道处于相当早期的阶段。资料来源：各公司、机构官网，平安证券研究所 研发平台 展示与教育用产品 寻求商业场景落地 人形机器人代表机型及开发者 开发者：波士顿动力（美国） 定位为公司内部研究平台，运动能力全球领先，用于机器人运动的前沿研究 开发者：韩国科学技术院（韩国） 大学实验室出品的研究用机器人 DRC-HUBO是专为参加DARPA机器人挑战赛设计的机型，构造和功能适应特种搜救需求 开发者：本田（日本） 人型机器人先驱，技术领先时代 作为研发平台的同时，具有极高社会曝光度，其功能主要围绕表演展示、导览和接待服务等开发。Atlas2013至今HUBO2004-？ASIMO2000-2018Walker2016至今 开发者：优必选（中国） Walker的功能设计围绕家居场景，但现阶段尚未家用推广，可用于展示、演出、导览等。 开发者：Agility Robotics（美国） 用于物流领域的灵活需求，包括搬运、装卸、配送等 双足运动稳定性好，注重续航、负重、可折叠等实用表现。Digit2019至今技术驱动 功能驱动102.2 人形机器人技术难点：高精尖技术的综合，运动控制和人工智能是两大核心认知决策任务执行基础保障 电源系统：满足机器人复杂运算高能耗的需求，同时尽可能延长续航，对电池功率密度及电源管理系统提出要求。 小体积+轻量化：零部件小型轻质、集成方式优化；机器人本体材料创新。 散热：散热器件和材料的研发和创新；芯片设计制造的持续进步。 双足行动：从保持站立，到稳定行走、实现跑动，每一步都存在挑战。机械结构设计层面，需要合理设计机器人腿脚结构，以及各部分的连接和运动方式；驱动层面，腿部输出大扭矩的需求，需要高功率密度的电机；计算和控制层面，规划行走动作涉及多体运动和接触建模相关的规划和运算，实现有适应性的稳定行走，以及跑动、转弯等动作，则需要根据传感器数据对动作进行实时调整，对控制算法和控制器要求较高。 多指手和双手协作：执行层面，要求更高精度的驱动，以及传感器的闭环反馈；决策和控制层面，可能涉及多传感器融合、实时计算与调整等挑战，以确保找到动作对象并施加适宜幅度和力度的动作。 导航避障：涉及对环境的认知，以及路径规划、避障、制动等决策，与自动驾驶存在相似之处；但人形机器人工作环境非结构化，且活动形式是在三维空间中活动，所需决策可能更为复杂，需要人工智能的进一步发展。 自主行动：包括与人的交互和与物的交互，目前的技术距离让机器人自主决定“怎么做”还很遥远 ，要求人工智能软硬件（算法+芯片）都发展到非常高的层次。 运动控制和人工智能是人形机器人技术落地的核心难点。一方面，人形机器人的机械构造、驱动和控制的复杂程度都远高于现有的机器人。要使人形机器人像人一样运动，并按要求执行任务，开发者需要设计合理高效的机械结构（骨骼），根据各部位运动需求构建执行精度高的驱动系统（肌肉），并开发具有高度稳定性和适应性的控制系统（神经系统）；同时供应链层面的材料、芯片、电池系统、零部件等也需要持续提质和创新。另一方面，要赋予人形机器人以一定的自主性完成任务的能力，即实现一定程度的认知和决策智能，尚需要人工智能软硬件（大脑）的高度发展，道阻且长。资料来源：Humanoid Robots，ASIMO Technical Information，平安证券研究所 人形机器人技术难点111）波士顿动力Atlas：为运动而生，世界前沿的机器人研发平台 波士顿动力公司是世界知名的机器人公司，致力于研发具有灵活运动能力的多足机器人。波士顿动力1992年由Marc Raibert创立，脱胎于MIT和卡内基梅隆大学的“腿部实验室”。2005年，波士顿动力在美国国防高级研究计划局(DARPA) 的资助下开始开发四足机器人Big Dog，并在其支持下开发了一系列特种机器人原型。2013/2017/2020年，波士顿动力的控制权先后易主Google、软银和现代汽车。目前，波士顿动力产品化销售的机器人主要包括四足机器狗Spot（用于工业巡检等场景）和带机械臂的移动机器人Stretch（用于仓储自动化）。 Atlas是波士顿动力旗下的人形机器人，目前仅用于科研，尚未产品化。Atlas亮相于2013年7月，最初被设计用于搜救等任务，其前身是公司2009年推出的双足机器人PETMAN。目前Atlas并未产品化，而是定位为波士顿动力内部的研究平台。资料来源：Wikipedia，波士顿动力官网，平安证券研究所驱动方式：液压驱动自由度：28（四肢）行进速度：2.5m/s(9km/h)传感器：激光测距仪+立体相机控制：模型预测控制器 (MPC)体格：高150cm，重89kg 机器人Atlas概况（官网最新版本） 波士顿动力产品化的两款机器人四足机器狗Spot（主要用于巡检）带机械臂的移动机器人Stretch（主要用于仓储物流）结构件：采用3D打印部件，达到运动所需的强度-重量比121）波士顿动力Atlas：运动能力惊人，“跑酷”模式探索机器人运动极限 Atlas机动性优良，经过编程已经可以执行复杂的任务。DARPA机器人挑战赛中，不同团队对所使用的机器人进行编程，使其完成包括进出车辆并驾驶、穿越地形复杂的灾后环境、开门和使用电动工具等一系列动作。2015年的决赛中，25支团队有6支使用Atlas机器人参赛，其中IHMC ROBOTICS团队的Atlas用50分26秒完成了全部比赛任务，获得亚军。 开发团队以跳舞、跑酷等高难度挑战为目标持续优化Atlas，使其在运动能力和实时反应能力上不断突破极限。2020年12月，波士顿动力发布了Atlas跳舞的视频，动作流畅且富有表现力。在舞蹈中，机器人需要在起跳悬空状态下调整姿势，以保持平衡并精确作出动作。2021年8月，在官方最新视频中，Atlas可以在障碍环境内“跑酷”，做出跳跃、俯冲翻滚、空翻等一系列高难度全身动作。与预先编程的跳舞动作不同，在跑酷中，Atlas需要感知周围环境，从预设的动作模板（行动库）中作出选择，来应对所遇到的障碍。可见，Atlas在运动控制和实时反应上具有世界前沿水平，且仍在持续突破。资料来源：Wikipedia，波士顿动力官网，平安证券研究所 起舞的Atlas Atlas“跑酷”穿越障碍132）本田ASIMO：深受喜爱的人形机器人先驱，双手动作和人机协同是亮点 ASIMO是由本田研发出品的机器人，在其所处的时代代表最领先的技术。ASIMO是日本本田研制的仿人机器人。ASIMO诞生于2000年，它设计紧凑小巧、质地轻，可以稳定流畅地双足行走，代表了当时最先进的机器人技术。ASIMO可以跑、踢球、端托盘、避开障碍，后续版本甚至可以识别语音和动作并作出反应，手部也更为灵活，可作出复杂的手语动作。 ASIMO被定义为一款友好的社交/服务机器人，在其生命周期内具有极高知名度和社会影响力。ASIMO先进的技术和惹人喜爱的“宇航员”外形，使其一经推出便成为万众瞩目的明星，在日本国内外进行多次巡演，甚至数次出席外交场合。除了演出、教育，ASIMO亦可用于接待引导工作，例如IBM等7家企业曾租用其作为接待员。在获得无数关注，并为机器人基础研究作出诸多贡献后，ASIMO项目于2018 年7 月终止，本田宣布停止对ASIMO的生产和开发，以专注于将其生命期内研究的成果投入实际应用。E2-DR成为了它的一个后继者，是本田开发的一款用于搜救的人形机器人。资料来源：ASIMO官网，Wikipedia，百度百科，平安证券研究所 机器人ASIMO发展历程2000，2001，2002 高120cm，重54kg 行走速度1.6km/h 使用镍氢电池，续航30min 26自由度（头部 2,手臂 52, 手部12, 双腿 62）2004 高130cm，重54kg 行走速度2.5km/h，跑动速度3km/h 使用锂离子电池，续航（行走）40min-1h 34自由度（头部 3,手臂 72, 手部22,双腿 62）2005-2007 高130cm，重54kg 行走速度2.7km/h，跑动速 度 6km/h（直行） 5km/h（环行） 自由度和续航同上一代1.轰动世界的人型机器人 2.具备跑动和抓握能力 3.跑动中可平稳转弯2011 高130cm，重48kg 行走速度2.7km/h，跑动速度9km/h 使用锂离子电池，续航（走/跑）1h 57自由度（头部 3, 手臂 72, 手部132,躯干2，双腿 62）4.语言指令控制、复杂手部动作142）本田ASIMO：领先所处时代的运动控制能力 双足运动：作为人形机器人的先驱，ASIMO的前身经历了多个版本迭代，以实现稳定的双足行走。1986-1993年，经过大量基础研究和实验，实验机E6可在楼梯和非平整地面上平稳行走，这需要机器人对地面形态作出感知，及时调整脚面姿势、步幅和落点。到ASIMO推出的阶段，机器人通过预测运动控制已可以实现灵活、连续行走。后续更新中，ASIMO逐渐实现了直线跑动（双足离地）、曲线跑动等技能。 手部配合：双腿行走技术初步完善之后，1993年起，本田开始将机器人上半身与双腿结合起来，开发仿人机器人原型机（P系列）。ASIMO的前身P3原型机双手各1个自由度，可以推动推车、开/关门；通过遥控还可以执行拧紧螺丝等任务，通过6轴力传感器感知手部压力。后续版本中，ASIMO手部自由度逐渐增加，可执行的操作升级到端托盘、倒茶水等。2011年最新版本的ASIMO双手各13自由度，可以做出复杂的手语动作。实现更快速度的行走 提升双足行走稳定性 更自主的人形机器人探索双足行走方式 ASIMO的双足机器人前身经历了多代研发迭代 ASIMO在高速跑动中平稳转弯资料来源：ASIMO官网，平安证券研究所152）本田ASIMO：具有出色的感知和反应能力 对环境作出感知与反应：2007年版本的ASIMO具有视觉传感器、地面传感器（由激光和红外传感器）和超声波传感器，用于识别周边环境。ASIMO根据行走时从传感器获得的信息和预记忆的地图信息，在行进中实时校正自己的位置。在给定目的地的情况下，ASIMO可以自动规划所需的最短路径，并在遇到人或障碍物后转向备选路线避开障碍。 与人协调互动：2007年版本的ASIMO可以配合人的行动作出动作，包括与人握手、与人牵着手走路等。握手动作中，ASIMO通过头部的视觉传感器和手腕上的力传感器检测人的动作，作出配合；牵手行走时，通过感知手腕受力的大小和方向，ASIMO可以配合人的行进路线向任何方向行走。通过预先编程，ASIMO还可以响应一些手势和语音命令。 ASIMO可以在行走中自动避开障碍 ASIMO与人握手资料来源：ASIMO官网，vanili，平安证券研究所163）韩国科学技术院HUBO：直腿行走是亮点，曾获DARPA机器人挑战赛冠军 HUBO是韩国科学技术院（KAIST）研发的人形机器人。韩国科学技术院（KAIST）是一所韩国大学，科学、工程与技术教育领先。HUBO是KAIST旗下人形机器人研究中心 HUBO Lab研发的机器人，最早诞生于2004年，由教授Jun-Ho Oh主持开发。 2012年，HUBO Lab团队发布了用于出售的HUBO 2。不同于同期大部分人形机器人屈膝行走的姿势，HUBO 2能够以直腿步态行走，更接近人的步态，这是一个非常大的进步。截至2013年7月，已有12台HUBO 2出口到美国、中国和新加坡的大学、研究机构和公司，用于机器人技术研究。 2013年7月，HUBO Lab团队宣布推出新型号HUBO，称为DRC-HUBO，专为参与DARPA机器人挑战赛（DARPA Robotics Challenge ，DRC）设计。它拥有更长的手臂和腿，可以在双足、四足行走和轮式前进之间切换；全身有34个自由度，左、右手分别有3、4个手指，可以操纵方向盘、攀爬梯子等。2015年，DRC-HUBO超过Atlas赢得了DARPA机器人挑战赛冠军。资料来源：eurekalert，IEEE Spectrum，百度百科，平安证券研究所 机器人HUBO 2概况 DRC-HUBO概况手臂具有7自由度，承重15kg亮点：直腿行走体格：高125cm，重45kg速度：行走1.5km/h，奔跑3.6km/h膝盖和脚踝有轮子，可切换为轮式移动脚踝传感器：6 轴力扭矩传感器和加速度计手臂更长，可变为四足行走膝盖传感器：光流量传感器（记录里程）自由度：34定制电机驱动器和空冷系统，以使用超标电流驱动电机头部传感器：激光雷达+摄像头，安装在云台上。主要使用摄像头导航，激光雷达必要时才打开174）优必选Walker：实力不俗的国产仿人服务机器人 Walker是由我国优必选公司研发的人形机器人。优必选成立于2012年，主要从事服务机器人和教育软硬件开发，旗下商业化产品包括商用服务机器人Cruzer、小型教育机器人Alpha、Jimu等。Walker是优必选的大型仿人服务机器人，原型机于2016年搭建，2018年正式发布。2019年，Walker被美国The Robot Report评选为值得关注的5大人形机器人之一（其它4款分别为波士顿动力Atlas、Agility Robotics的Cassie，丰田T-HR3s、本田E2-DR），优必选是榜单中唯一一家中国企业。 Walker主打家庭服务功能，强调环境适应和人机交互能力。Walker高130cm、重60kg，行走速度3km/h，可灵活适应斜坡、楼梯、碎石等地面环境。Walker已开发的功能主要围绕家庭场景，包括操作吸尘器等家电、控制智能家居、端茶倒水、陪伴儿童等。由于价格对于个人用户较高，Walker目前主要面向商业客户，在科技展示、商业演出、展厅导览等场景使用。驱动方式：伺服电机驱动自由度：41（其中手臂7*2，双手6*2）行走速度：3km/h传感器：视觉传感器体格：高130cm，重63kg适应地形：20斜坡、15cm楼梯；碎石、地砖、地毯、草坪等非平整地面交互：面部柔性曲面屏具备表情体系资料来源：优必选官网，平安证券研究所 优必选Walker概况 优必选Walker主要亮点185）Agility Robotics Digit：专注物流领域应用的人形机器人 Agility Robotics是一家致力于双足机器人研发的初创公司。Agility Robotics 2015年成立于美国，部分创始团队和技术成果脱胎于俄勒冈州立大学的动态机器人实验室。Agility Robotics致力于研发和制造双足机器人，并将其在商业环境中应用。2017年，Agility Robotics推出了双足机器人Cassie，它没有上半身，只有胯部和两条类似鸵鸟的腿。2019年，Agility推出了人形机器人Digit，在Cassie的基础上加上了躯干、手臂，并增加了更多计算能力。 Digit从功能出发进行设计，有望在物流领域实现应用。不同于波士顿动力Atlas对运动能力的冗余设计，Agility致力于将机器人投入实际应用。Digit主要为物流场景设计，可以拿起和堆叠18kg重的箱子，进行移动包裹、卸货等工作，“最后一公里”配送功能也正在开发当中。Agility公司创始人认为，与小车相比，双足机器人在物流领域会展现出更大的灵活性。资料来源：Agility Robotics官网，IEEE Spectrum，平安证券研究所 行走中的Cassie注：图中Cassie的行进方向朝右，也就是说它的小腿是向前弯折的，腿部结构更像鸵鸟而非人类。Cassie的行进方向 运送快递的Digit体格：高158cm，重45kg速度：1.5m/s（5.4km/h）续航：3h（轻载）1.5h（重载）髋关节3自由度，可以像人一样移动和旋转双腿192.4 人形机器人技术进展小结 续航：已披露的续航数据在1-3小时，未来若要满足服务和工业等需求，可能仍需一定提升 重量：身体质量指数（BMI，重量身高）平均在30以上，存在轻量化空间 速度：行走速度可以达到3km/h左右，跑动速度最高可达9km/h 双足行动：现阶段的人形机器人已经可以稳定地双足行走，且对非规则地面（楼梯、斜坡、不平整的地毯和草坪等）具有一定的适应能力；部分已经能跑步和转弯，甚至做出空翻等高难动作并保持平衡。 双手动作：主打服务场景的ASIMO和Walker对双手动作进行了开发，可以对特定物体执行所需操作，包括拧开瓶盖倒出饮料、用托盘端水等。 导航避障：人形机器人对环境的判断和反应已经有了一定的进展。 ASIMO：通过预设的地图信息和传感器获得的信息，ASIMO可以自动规划行进路径，并在行进中避障。 Atlas：给定预设的动作模板以及地图信息，Atlas可以基于感知信息进行一定程度的自主行动，在行动模板中进行选择，在障碍环境中“跑酷”，作出跳跃和翻越等动作，最终穿过障碍环境。 现有的人形机器人已经实现了简单的自动导航避障功能，但局限在相对固定的环境中，距离“在人居住和工作的环境中” 自主移动还存在较大差距。 自主决策：要使机器人“自主决定怎么完成一个任务”甚至“自主决定做什么” 涉及更高层次的人工智能，且具有潜在的伦理问题，目前来看还很遥远。任务执行决策智能基本属性资料来源：各公司官网，平安证券研究所 人形机器人技术进展小结CONTENT目录 一、热点：特斯拉吹响人形机器人产业化“冲锋号”四、投资建议与风险提示三、跬步：人形机器人核心零部件产业链梳理二、前沿：人形机器人赛道主要参与者及其技术进展213.1 传统机器人核心零部件：伺服系统、减速器、控制器、传感器是核心部件 人形机器人赛道相对较早期，我们从已有的工业和服务机器人核心零部件出发，分析梳理人形机器人所需的关键部件。 伺服系统、减速器和控制器是工业机器人的三大核心零部件。工业机器人应用于特定生产场景，主要强调动作执行的质量，伺服系统、减速器和控制器是其三大核心零部件，分别占据其成本的20%、30%以上和10%以上。 传感器是服务机器人的重要部件。服务机器人应用场景相对非标准化，要求对环境的感知能力，传感器是其重要的部件之一。服务机器人品种繁多，此处以亿嘉和招股说明书披露的2017年材料采购成本为例，其室内和室外机器人采用的传感器（包括红外相机、激光雷达等）和导航相关模块成本占据了原材料采购成本的40%以上，价值量较高。资料来源：中国产业信息网，亿嘉和招股说明书，山田光学，英诺威电气，禾赛科技，平安证券研究所 工业机器人核心零部件及其用途伺服电机（成本占比20%）控制器（成本占比1015%）减速器（成本占比30%以上） 将电信号转化为机械运动，驱动机器人运动 精密传动装置，用于连接动力源（伺服电机）和执行机构 用于根据指令和传感信息，控制驱动系统输出运动v2.0辅助传感设备成本, 2.42, 23%红外相机, 1.36, 13%局放传感器, 0.43, 4%传感结构总成, 0.6, 5%行走结构总成, 0.66, 6%齿条、升降模组等设备, 2, 19%其他零部件, 3.22, 30%内嵌地图成本, 2.36, 13%红外相机成本, 2.22, 12%激光扫描雷达成本, 3.04, 17%整车控制系统成本, 1.41, 8%外壳成本, 0.12, 1%行走装置成本, 0.54, 3%车架成本, 0.29, 1%充电房成本, 3.07, 17%其他材料成本, 5.17, 28% 亿嘉和2017年服务机器人单机原材料采购成本构成室内机器人 室外机器人单位：万元/台，% 单位：万元/台，%223.1 人形机器人核心零部件：零部件数量更多，质量要求更高 人形机器人所需的核心零部件和工业机器人、服务机器人基本相同，但数量和质量均存在升级需求。作为通用化程度高、高度集成和智能化的机器人，人形机器人既需要极强的运动控制能力，也需要强大的感知和计算能力，因此其核心构成包括驱动装置（伺服系统+减速器）、控制装置（控制器）和各类传感器，核心零部件种类和现有机器人类似，但数量和质量要求可能更高。我们认为，伺服系统和减速器环节受益于人形机器人赛道的确定性相对较强；控制器开发和供应模式尚不明确，有待持续追踪；传感器环节，与外部环境感知和导航相关的自动驾驶类传感器有望受益。资料来源：中国战略性新兴产业研究和发展：工业机器人，平安证券研究所 人形机器人核心零部件及发展逻辑 与常见工业机器人2-6的自由度相比，人形机器人通常有30-40自由度，单台对应的伺服电机、减速器数量需求较原来大幅增加，市场空间有望打开。 谐波减速器赛道成长弹性较大。伺服系统应用领域广泛，目前工业机器人是其下游诸多应用之一；精密减速器主要应用于机器人领域，人形机器人未来对其市场规模的潜在拉动作用相对更明显。 控制系统是工业机器人实现功能、稳定运行的核心部分，因此在工业机器人领域，控制器及其相关算法主要由各大机器人本体厂商自主开发。 人形机器人的运动控制涉及双足运动、多指手和双臂协同操作，以及自主决策等，比现有的工业机器人复杂得多，其控制系统方案以及供应模式（自研或外购）尚不明朗，有待持续关注。 外部传感器：从人形机器人带来的增量来看，一方面自动驾驶传感器（摄像头、激光雷达等）及配套算法可能存在增量需求；另一方面，随着人形机器人未来在不同场景落地，新型传感器的需求也有可能被创造出来。 内部传感器：用于检测机器人自身状态，如速度、姿态及空间位置等的传感器，未来所需数量可能增加、质量要求也更高。伺服系统减速器控制器各类传感器驱动与传动系统控制系统感知系统233.2 驱动系统：机器人的动力装置，分为电机、液压、气动三种方式 驱动系统是用来使机器人发出动作的动力机构。机器人驱动系统可将电能、液压能和气压能转化为机器人的动力，使机器人的关节转动或移动。根据能量转换方式的不同，机器人的驱动方式可分为电机驱动、液压驱动、气动驱动等。 电机驱动：使用最普遍、最成熟的驱动方式，利用通电线圈在磁场中受力转动的现象制成，将电能转化为机械能。由于产生的运动为高速旋转运动，通常需要搭配减速器来降低转速、提高转矩。现有的绝大多数人形机器人采用电机驱动。 液压驱动：采用液体作为介质，通过液体压力实现驱动的方式。具有小型轻质、响应速度快、传动平稳等优势，但维护难度较大。液驱系统在大型、重载、特种机器人中存在一定的应用。波士顿动力的机器人Atlas采用液压驱动方案。 气动驱动：与液驱的结构和原理类似，但将空气作为压力传导介质，各组成元件可参考液驱系统。气动系统较液压更小更轻，但控制精度不高，响应速度不够快。气动人工肌肉是气动驱动的一种典型产品，存在一定应用前景。 电机驱动系统主要元件资料来源：禾川科技招股说明书，机器人技术入门，百度百科，平安证券研究所电机驱动器 电机（图为伺服电机） 液压驱动系统主要元件驱动器齿轮泵柱塞泵用于为液压元件提供动力液压缸（直线运动）液压马达（旋转运动）将液压能转化为机械能用于分配液压能量，主要是各种阀门管路、管接头、过滤器、密封装置等执行元件 动力元件 执行元件 控制元件辅助元件 三种驱动系统比较优势 劣势 主要应用领域电机驱动维护简单，控制手段先进，速度反馈容易重量和体积相对较大；不直接产生直线运动；需要减速器传动；不具有力保持性绝大部分机器人使用电机驱动液压驱动体积小、重量轻；具有高刚性、可靠的力保持性；调速范围广；响应速度快；运动平稳液体容易泄露，故障排除较难；液压元件制造和维护要求高主要用于大型、重载机器人；是机器人