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。
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。
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。
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。
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。
“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。
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。
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。
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。
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。
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