機(jī)械設(shè)備-AI+制造系列報(bào)告之二：AI賦能人形機(jī)器人春天來(lái)了嗎？-廣發(fā)證券孫柏陽(yáng),代川-20230416

行業(yè)專(zhuān)題研究|機(jī)械設(shè)備2023年4月16日證券研究報(bào)告AI+制造系列報(bào)告之二AI賦能，人形機(jī)器人春天來(lái)了嗎？分析師：孫柏陽(yáng)分析師：代川SAC執(zhí)證號(hào)：S0260520080002SAC執(zhí)證號(hào)：S0260517080007SFCCE.no:BOS186021-38003680021-38003678sunboyang@daichuan@請(qǐng)注意，孫柏陽(yáng)并非香港證券及期貨事務(wù)監(jiān)察委員會(huì)的注冊(cè)持牌人，不可在香港從事受監(jiān)管活動(dòng)。核心觀點(diǎn)：人形機(jī)器人擁有極高表達(dá)能力，有望成為AI的終極載體。一方面，在使用自然語(yǔ)言處理技術(shù)之后，人形機(jī)器人能夠更好地理解和處理人類(lèi)語(yǔ)言，根據(jù)不同的用戶偏好提供個(gè)性化的表達(dá)方式，應(yīng)對(duì)不同的語(yǔ)言場(chǎng)景和需求。另一方面，人形機(jī)器人作為具象的實(shí)體，能夠豐富AI和人類(lèi)的交互方式，除了語(yǔ)音交互，還可以考慮表情、手勢(shì)等表達(dá)方式。當(dāng)前的表情系統(tǒng)二次開(kāi)發(fā)需要通過(guò)編程軟件實(shí)現(xiàn)，未來(lái)自然語(yǔ)言編程有望讓普通用戶參與開(kāi)發(fā)，更輕松地與機(jī)器人互動(dòng)。多模態(tài)訓(xùn)練模型進(jìn)步，有望提高機(jī)器人訓(xùn)練準(zhǔn)確性。當(dāng)前GPT-4已是大型多模態(tài)，識(shí)別和決策效率提升。當(dāng)我們的多種感官——視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)——都參與信息處理時(shí)。多模態(tài)學(xué)習(xí)可以聚合多源數(shù)據(jù)的信息，使得模型學(xué)習(xí)到的表示更加完備，從而提高決策總體的準(zhǔn)確率。例如，谷歌機(jī)器人在PaLM-E的多模態(tài)訓(xùn)練中，展現(xiàn)出了更高的識(shí)別準(zhǔn)確性。關(guān)節(jié)能力不能匹配運(yùn)動(dòng)規(guī)劃，是目前的人形機(jī)器人技術(shù)短板所在。運(yùn)控模塊和運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法，是一個(gè)動(dòng)態(tài)匹配的過(guò)程，當(dāng)前AI能力提升，運(yùn)動(dòng)規(guī)劃得到進(jìn)步，關(guān)節(jié)的靈巧程度則需要提高以匹配運(yùn)動(dòng)技巧。當(dāng)前，具有精確抓握和運(yùn)動(dòng)的傳統(tǒng)機(jī)器人控制方法無(wú)法實(shí)現(xiàn)人類(lèi)認(rèn)為理所當(dāng)然的通用精細(xì)運(yùn)動(dòng)控制技能。解決這些問(wèn)題的一種方法是應(yīng)用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)(deepRL)技術(shù)來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)控制機(jī)器人的關(guān)節(jié)，讓機(jī)器人從反復(fù)試驗(yàn)中學(xué)習(xí)，并在成功完成指定任務(wù)后獲得獎(jiǎng)勵(lì)，但這種技術(shù)可能需要數(shù)百萬(wàn)甚至數(shù)十億個(gè)樣本來(lái)學(xué)習(xí)，因此，虛擬環(huán)境模擬可能是機(jī)器手實(shí)現(xiàn)上億次訓(xùn)練的必由之路。自然語(yǔ)言調(diào)試+數(shù)字孿生，加快機(jī)器人訓(xùn)練速度。一方面，自然語(yǔ)言的大模型快速進(jìn)步，讓普通用戶有望直接調(diào)試底層模型，有望加快訓(xùn)練速度，豐富應(yīng)用場(chǎng)景。另一方面，英偉達(dá)、谷歌、騰訊等公司都在推進(jìn)虛擬環(huán)境調(diào)試，能夠大幅提高訓(xùn)練的效率，有助于應(yīng)用端百花齊放。投資建議：人形機(jī)器人+AI的趨勢(shì)中，中國(guó)機(jī)遇在于零部件供應(yīng)鏈。機(jī)器人核心模塊呈金字塔結(jié)構(gòu)，科技公司撬動(dòng)運(yùn)控零部件機(jī)遇。減速機(jī)作為機(jī)器人的核心精密零部件，技術(shù)壁壘。假設(shè)人形機(jī)器人從工業(yè)級(jí)別產(chǎn)品發(fā)展到消費(fèi)品級(jí)別的產(chǎn)品，在10萬(wàn)臺(tái)、50萬(wàn)臺(tái)和100萬(wàn)臺(tái)這三種銷(xiāo)量假設(shè)下（預(yù)計(jì)未來(lái)10年內(nèi)），減速機(jī)的市場(chǎng)空間增量分別為31億元、125億元和175億元，其中第三種情況下，175億元市場(chǎng)中75億元為諧波減速機(jī)。風(fēng)險(xiǎn)提示。特斯拉的人形機(jī)器人原型機(jī)暫未公布；國(guó)產(chǎn)廠商早期未必能進(jìn)入特斯拉供應(yīng)鏈；諧波減速機(jī)產(chǎn)能建設(shè)可能成為較大的挑戰(zhàn)。相關(guān)研究：機(jī)械設(shè)備行業(yè):工業(yè)生產(chǎn)逐步恢復(fù)，設(shè)備投資意愿有望增強(qiáng)2023-04-09半導(dǎo)體設(shè)備跟蹤:美光被審，如何看待存儲(chǔ)領(lǐng)域的設(shè)備及零部件機(jī)遇？2023-04-04叉車(chē)行業(yè)跟蹤:電動(dòng)化+出口共振，制造業(yè)動(dòng)能修復(fù)景氣回升2023-04-03識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)現(xiàn)價(jià)值請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明1/32免責(zé)申明：本內(nèi)容與原報(bào)告無(wú)關(guān);原報(bào)告來(lái)源互聯(lián)網(wǎng)公開(kāi)數(shù)據(jù)；原報(bào)告僅限社群個(gè)人學(xué)習(xí)，如需它用請(qǐng)聯(lián)系版權(quán)方；如有其他疑問(wèn)請(qǐng)聯(lián)系微信行業(yè)報(bào)告資源群進(jìn)群即領(lǐng)福利《報(bào)告與資源合編》，內(nèi)有近百行業(yè)、萬(wàn)余份行研、管理及其他學(xué)習(xí)資源免費(fèi)下載；每日分享學(xué)習(xí)最新6+份行業(yè)精選及3個(gè)行業(yè)主題資料；群友報(bào)告需求咨詢，群免費(fèi)交流。本群僅限行業(yè)報(bào)告交流，禁止廣告及無(wú)關(guān)信息。微信掃碼，長(zhǎng)期有效知識(shí)星球行業(yè)與管理資源為投資、產(chǎn)業(yè)研究、運(yùn)營(yíng)管理、價(jià)值傳播等專(zhuān)業(yè)知識(shí)社群，已成為產(chǎn)業(yè)生態(tài)圈、企業(yè)經(jīng)營(yíng)者及數(shù)據(jù)研究者的智慧交流平臺(tái)。社群每月分享8000+份行業(yè)研究報(bào)告、商業(yè)計(jì)劃、市場(chǎng)研究、企業(yè)運(yùn)營(yíng)及咨詢管理方案等，涵蓋科技、金融、教育、互聯(lián)網(wǎng)、房地產(chǎn)、生物制藥、醫(yī)療健康等；加入后免費(fèi)下載學(xué)習(xí)。 微信掃碼，行研無(wú)憂行業(yè)專(zhuān)題研究|機(jī)械設(shè)備目錄索引一、人形機(jī)器人擁有極高表達(dá)能力，是AI的終極載體 5（一）自然語(yǔ)言處理技術(shù)，提高了機(jī)器人的表達(dá)能力 5（二）人形機(jī)器人作為具象的實(shí)體，是AI的絕佳載體 6二、多模態(tài)訓(xùn)練模型進(jìn)步，提高機(jī)器人訓(xùn)練準(zhǔn)確性 8三、機(jī)器人運(yùn)控模塊：關(guān)節(jié)能力不能匹配運(yùn)動(dòng)規(guī)劃，目前的技術(shù)短板所在 10四、自然語(yǔ)言調(diào)試+數(shù)字孿生，加快機(jī)器人訓(xùn)練速度 12（一）NLP大模型快速進(jìn)步，普通用戶有望直接調(diào)試底層模型 12（二）使用數(shù)字孿生技術(shù)在虛擬環(huán)境訓(xùn)練機(jī)器人，有助于加快訓(xùn)練進(jìn)程 13五、人形機(jī)器人+AI的趨勢(shì)中，中國(guó)產(chǎn)業(yè)鏈機(jī)遇何在？ 19（一）機(jī)器人核心模塊呈金字塔結(jié)構(gòu)，科技公司撬動(dòng)運(yùn)控零部件機(jī)遇 19（二）減速機(jī)：高精度的關(guān)節(jié)傳動(dòng)裝置，技術(shù)壁壘高 21（三）其他產(chǎn)業(yè)鏈機(jī)遇：伺服和傳感器 26六、工業(yè)機(jī)器人零部件有望受益 29七、風(fēng)險(xiǎn)提示 29識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)現(xiàn)價(jià)值 請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明2/32行業(yè)專(zhuān)題研究|機(jī)械設(shè)備圖表索引圖1：自然語(yǔ)言處理可以豐富機(jī)器人的語(yǔ)言系統(tǒng) 5圖2：ENGINEEREDARTS的機(jī)器人擁有豐富的表情 6圖3：ENGINEEREDARTS的機(jī)器人擁有豐富的肢體表達(dá) 7圖4：當(dāng)前二次開(kāi)發(fā)需要通過(guò)編程軟件實(shí)現(xiàn)，AIGC對(duì)此有優(yōu)化空間 7圖5：預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型發(fā)展脈絡(luò) 8圖6：多模態(tài)大模型的跨模態(tài)任務(wù)示例 8圖7：PaLM-E模型架構(gòu)，攝取不同的模態(tài)（狀態(tài)和/或圖像）并通過(guò)語(yǔ)言建模 9圖8：視覺(jué)語(yǔ)言數(shù)據(jù)顯著提高了機(jī)器人任務(wù)的性能 9圖9：關(guān)節(jié)驅(qū)動(dòng)能力需要匹配運(yùn)動(dòng)規(guī)劃 10圖10：對(duì)于手指的力和速度的復(fù)雜要求 10圖11：簡(jiǎn)單的設(shè)置即可完成虛擬模擬的設(shè)備搭建 11圖12：機(jī)器人根據(jù)用戶的自然語(yǔ)言進(jìn)行代碼調(diào)試 12圖13：微軟提供的用戶指揮機(jī)器人做西式蛋餅的例子，涉及到文本提示和函數(shù)調(diào)用 13圖14：機(jī)器手臂在模擬系統(tǒng)（左）中的訓(xùn)練，與真實(shí)系統(tǒng)（右）的比較 14圖15：機(jī)器狗在模擬系統(tǒng)（左）中的訓(xùn)練，與真實(shí)系統(tǒng)（右）的比較 15圖16：機(jī)器手臂的模擬訓(xùn)練 15圖17：機(jī)器手臂的真實(shí)運(yùn)動(dòng) 15圖18：NVIDIAPhysX對(duì)于人類(lèi)手部關(guān)節(jié)的模擬訓(xùn)練 16圖19：英偉達(dá)的PhysX平臺(tái)對(duì)于機(jī)器人領(lǐng)域應(yīng)用有重要影響 16圖20：PaLM-E在虛擬環(huán)境中為執(zhí)行任務(wù)指定計(jì)劃 17圖21：騰訊游戲的建模訓(xùn)練模擬圖 18圖22：機(jī)器人核心模塊與技術(shù)呈金字塔結(jié)構(gòu) 19圖23：機(jī)器人運(yùn)控模塊的結(jié)構(gòu)、路徑拆分 20圖24：工業(yè)機(jī)器人成本構(gòu)成 20圖25：人形機(jī)器人硬件成本構(gòu)成（預(yù)測(cè)） 20圖26：機(jī)器人關(guān)鍵技術(shù)分類(lèi)與自研情況 21圖27：諧波減速器主要應(yīng)用領(lǐng)域 22圖28：工業(yè)機(jī)器人減速機(jī)市場(chǎng)空間（萬(wàn)臺(tái)） 23圖29：工業(yè)機(jī)器人減速機(jī)市場(chǎng)空間（萬(wàn)臺(tái)） 23圖30：2020年中國(guó)機(jī)器人諧波減速器市占率 24圖31：2021年中國(guó)機(jī)器人諧波減速器市占率 24圖32：2020年中國(guó)機(jī)器人RV減速器市占率 25圖33：2021年中國(guó)機(jī)器人RV諧波減速器市占率 25圖34：2021年交流伺服市場(chǎng)格局（億元） 26圖35：2017-2021年交流伺服市占率變化 26圖36：匯川伺服系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)鏈完整 27圖37：傳感器的可用性是機(jī)器人革命的推動(dòng)力 28圖38：2021年位移傳感器的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局 28識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)現(xiàn)價(jià)值 請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明3/32行業(yè)專(zhuān)題研究|機(jī)械設(shè)備圖39：2021年視覺(jué)產(chǎn)品的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局 28圖40：行業(yè)規(guī)模與國(guó)產(chǎn)替代的關(guān)系 29表1：諧波減速器與其他減速器的比較 22表2：人形機(jī)器人對(duì)于諧波減速機(jī)的需求空間測(cè)算 24表3：綠的諧波客戶及收入情況（萬(wàn)元） 25識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)現(xiàn)價(jià)值 請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明4/32行業(yè)專(zhuān)題研究|機(jī)械設(shè)備一、人形機(jī)器人擁有極高表達(dá)能力，是AI的終極載體（一）自然語(yǔ)言處理技術(shù)，提高了機(jī)器人的表達(dá)能力隨著AI的發(fā)展，機(jī)器人在與人類(lèi)進(jìn)行交互過(guò)程中，具備更加智能化的處理能力后，能更好地適應(yīng)不同的環(huán)境和任務(wù)，以及更好地與人類(lèi)進(jìn)行協(xié)作。在使用自然語(yǔ)言處理技術(shù)之后，人形機(jī)器人能夠更好地理解和處理人類(lèi)語(yǔ)言。使用語(yǔ)義分析和情感分析技術(shù)，可以讓機(jī)器人更好地理解人類(lèi)的意圖和情感。人形機(jī)器人的語(yǔ)言系統(tǒng)將類(lèi)似更加智能的語(yǔ)音助手，在AIGC幫助下，人形機(jī)器人可以更好地理解人們的意圖和情感、識(shí)別人們的語(yǔ)音指令，并根據(jù)人們的語(yǔ)氣和情感，提供更加個(gè)性化的服務(wù)。未來(lái)應(yīng)用場(chǎng)景可以是替代面向客戶的銷(xiāo)售工作者，例如智能客服。通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)，智能客服可以很快理解客戶的意圖和情感，從而更好地解決客戶的問(wèn)題。例如，當(dāng)客戶表達(dá)不滿或憤怒時(shí)，智能客服系統(tǒng)可以自動(dòng)調(diào)整語(yǔ)氣和表達(dá)方式，以更好地緩解客戶的情緒。AIGC還能根據(jù)不同的用戶偏好，提供個(gè)性化的表達(dá)方式。它能夠根據(jù)用戶的輸入、提示和個(gè)性化需求，來(lái)自行生成相應(yīng)的表達(dá)方式，或者針對(duì)不同的用戶群體提供不同的語(yǔ)言風(fēng)格和表達(dá)方式。例如，使用口語(yǔ)化的語(yǔ)言和俚語(yǔ)來(lái)增強(qiáng)表達(dá)的個(gè)性和親和力，或者利用比喻和隱喻來(lái)表達(dá)觀點(diǎn)和情感，不僅可以幫我們完成創(chuàng)作草稿，還是激發(fā)靈感的初步設(shè)計(jì)。AIGC能不斷更新和優(yōu)化機(jī)器人的語(yǔ)言庫(kù)。機(jī)器人的語(yǔ)言庫(kù)是其表達(dá)能力的基礎(chǔ)，不斷更新和優(yōu)化語(yǔ)言庫(kù)可以讓機(jī)器人更好地應(yīng)對(duì)不同的語(yǔ)言場(chǎng)景和需求。例如，收集和整理常用的語(yǔ)言表達(dá)方式，以及針對(duì)不同的行業(yè)和領(lǐng)域提供相應(yīng)的語(yǔ)言庫(kù)。未來(lái)，當(dāng)人類(lèi)需要讓機(jī)器人完成一項(xiàng)任務(wù)時(shí)，只需要簡(jiǎn)單地描述任務(wù)的要求，機(jī)器人就可以根據(jù)GPT的處理能力快速理解任務(wù)，并執(zhí)行相應(yīng)的動(dòng)作，帶來(lái)機(jī)器人領(lǐng)域的變革。圖1：自然語(yǔ)言處理可以豐富機(jī)器人的語(yǔ)言系統(tǒng)數(shù)據(jù)來(lái)源：德勤，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)現(xiàn)價(jià)值 請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明5/32行業(yè)專(zhuān)題研究|機(jī)械設(shè)備（二）人形機(jī)器人作為具象的實(shí)體，是AI的絕佳載體從本質(zhì)上講，AI的發(fā)展出發(fā)點(diǎn)是希望模仿人類(lèi)智慧，并且也正在隨著大模型和算法的發(fā)展，越來(lái)越接近人類(lèi)智慧、越來(lái)越接近圖靈測(cè)試的奇點(diǎn)。因此，最終AI也需要一個(gè)十分接近于人類(lèi)的表達(dá)載體，來(lái)釋放它的全部潛力。人形機(jī)器人能夠豐富AI的表現(xiàn)方式，例如動(dòng)作和表情。除了傳統(tǒng)的語(yǔ)音交互、圖片交互，人形機(jī)器人讓AI能夠提供更多的交互方式，例如表情、手勢(shì)等，極大地延展了AI的表達(dá)領(lǐng)域。例如，EngineeredArts在機(jī)器人表情展現(xiàn)上表現(xiàn)優(yōu)越，給人工智能很大的發(fā)揮空間。2021年12月2日，英國(guó)機(jī)器人公司“工程藝術(shù)”EngineeredArts研發(fā)了號(hào)稱(chēng)“現(xiàn)今世界上最像人類(lèi)的類(lèi)人型機(jī)器人”Ameca，擁有豐富的表情和肢體動(dòng)作。人形機(jī)器人是AI的一個(gè)絕佳載體，承擔(dān)起AI的輸出窗口的作用。這款機(jī)器人，除了像極人類(lèi)的外表，它最重要功能就是為各種人工智能技術(shù)提供一個(gè)真實(shí)的平臺(tái)。用戶可以根據(jù)需要從庫(kù)中快速加載預(yù)先保存的姿勢(shì)、聲音、動(dòng)畫(huà)和子序列，只需使用計(jì)算機(jī)鼠標(biāo)或觸摸板，單擊并拖動(dòng)機(jī)器人的功能，就能實(shí)現(xiàn)豐富的面部表情。目前，EngineeredArts的表情由預(yù)先編程設(shè)定，未來(lái)AI能有優(yōu)化空間。我們承認(rèn)，盡管EngineeredArts的機(jī)器人面部表情擬人度極高，但依然是通過(guò)預(yù)先編程的模塊來(lái)實(shí)現(xiàn)表情的。通過(guò)觸摸屏界面，使用者觸發(fā)它說(shuō)“你好”或讓它執(zhí)行預(yù)編程的序列。未來(lái)AIGC有望讓機(jī)器人的表情更豐富、更加具有及時(shí)性和自發(fā)性，改變只有預(yù)先編程表情的現(xiàn)狀。2：ENGINEEREDARTS的機(jī)器人擁有豐富的表情數(shù)據(jù)來(lái)源：ENGINEEREDARTS、廣發(fā)證券發(fā)展研究中心識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)現(xiàn)價(jià)值 請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明6/32行業(yè)專(zhuān)題研究|機(jī)械設(shè)備3：ENGINEEREDARTS的機(jī)器人擁有豐富的肢體表達(dá)數(shù)據(jù)來(lái)源：ENGINEEREDARTS、廣發(fā)證券發(fā)展研究中心當(dāng)前的二次開(kāi)發(fā)需要通過(guò)編程軟件實(shí)現(xiàn)，未來(lái)自然語(yǔ)言編程有望讓普通用戶參與開(kāi)發(fā)。過(guò)去，基于不同的場(chǎng)景進(jìn)行訓(xùn)練和調(diào)試是專(zhuān)屬工程師的工作，未來(lái)，ChatGPT有望根據(jù)用戶的自然語(yǔ)言為機(jī)器人場(chǎng)景和表情需求生成代碼，人們有望能夠更輕松地與機(jī)器人互動(dòng)。圖4：當(dāng)前二次開(kāi)發(fā)需要通過(guò)編程軟件實(shí)現(xiàn)，AIGC對(duì)此有優(yōu)化空間數(shù)據(jù)來(lái)源：ENGINEEREDARTS、廣發(fā)證券發(fā)展研究中心識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)現(xiàn)價(jià)值 請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明7/32行業(yè)專(zhuān)題研究|機(jī)械設(shè)備二、多模態(tài)訓(xùn)練模型進(jìn)步，提高機(jī)器人訓(xùn)練準(zhǔn)確性GPT-4已是大型多模態(tài)，識(shí)別和決策效率提升。當(dāng)我們的多種感官——視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)——都參與信息處理時(shí)，我們會(huì)理解并記住更多。多模態(tài)學(xué)習(xí)可以聚合多源數(shù)據(jù)的信息，使得模型學(xué)習(xí)到的表示更加完備，從而提高決策總體的準(zhǔn)確率。圖5：預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型發(fā)展脈絡(luò)數(shù)據(jù)來(lái)源：趙朝陽(yáng)《ChatGPT給大語(yǔ)言模型帶來(lái)的啟示和多模態(tài)大模型新發(fā)展思路》，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心圖6：多模態(tài)大模型的跨模態(tài)任務(wù)示例數(shù)據(jù)來(lái)源：趙朝陽(yáng)《ChatGPT給大語(yǔ)言模型帶來(lái)的啟示和多模態(tài)大模型新發(fā)展思路》，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)現(xiàn)價(jià)值 請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明8/32行業(yè)專(zhuān)題研究|機(jī)械設(shè)備多模態(tài)模型，讓人形機(jī)器人訓(xùn)練層次更加豐富。語(yǔ)言和行動(dòng)的鴻溝，阻礙了搭載AI的機(jī)器人像人一樣行動(dòng)。AI天生是語(yǔ)言的巨人和行動(dòng)的矮子，以當(dāng)前ChatGPT的技術(shù)水平來(lái)看，它能夠輕松處理自然語(yǔ)言、和用戶相互調(diào)侃打趣，能完全地通過(guò)圖靈實(shí)驗(yàn)，但它卻無(wú)法進(jìn)入現(xiàn)實(shí)生活去拿起一雙筷子、去處理真實(shí)世界的問(wèn)題。谷歌機(jī)器人在多模態(tài)訓(xùn)練中，展現(xiàn)出更高的識(shí)別準(zhǔn)確性。根據(jù)谷歌最新論文《PaLM-E:Anembodiedmultimodallanguagemodel》，研究團(tuán)隊(duì)在預(yù)訓(xùn)練的語(yǔ)言類(lèi)大模型中嵌入圖像、狀態(tài)、感知等多類(lèi)型數(shù)據(jù)，可以做到讓機(jī)器人超越文本思考，并推理物理世界以幫助完成機(jī)器人任務(wù)。PaLM-E模型不僅具備通用化語(yǔ)言能力，還能執(zhí)行視覺(jué)問(wèn)答、感知推理、機(jī)器操作等復(fù)雜的任務(wù)，在實(shí)驗(yàn)室階段取得了良好的效果。圖7：PaLM-E模型架構(gòu)，攝取不同的模態(tài)（狀態(tài)和/或圖像）并通過(guò)語(yǔ)言建模數(shù)據(jù)來(lái)源：DannyDriess《PaLM-E:Anembodiedmultimodallanguagemodel》，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心。注：語(yǔ)言模型(PaLM)和視覺(jué)組件(VisionTransformer，又名ViT)圖8：視覺(jué)語(yǔ)言數(shù)據(jù)顯著提高了機(jī)器人任務(wù)的性能數(shù)據(jù)來(lái)源：DannyDriess《PaLM-E:Anembodiedmultimodallanguagemodel》，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)現(xiàn)價(jià)值 請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明9/32行業(yè)專(zhuān)題研究|機(jī)械設(shè)備三、機(jī)器人運(yùn)控模塊：關(guān)節(jié)能力不能匹配運(yùn)動(dòng)規(guī)劃，目前的技術(shù)短板所在莫拉維克悖論（Moravec'sparadox）提出的現(xiàn)象，正是當(dāng)前機(jī)器人所遇到的挑戰(zhàn)。莫拉維克悖論是由人工智慧和機(jī)器人學(xué)者所發(fā)現(xiàn)的一個(gè)和常識(shí)相佐的現(xiàn)象——和傳統(tǒng)假設(shè)不同，人類(lèi)所獨(dú)有的高階智慧能力只需要非常少的計(jì)算能力，例如推理，但是無(wú)意識(shí)的技能和直覺(jué)卻需要極大的運(yùn)算能力。完成復(fù)雜環(huán)境的工作任務(wù)需要仿人機(jī)器人具有快速作業(yè)的能力。正如前文所述，當(dāng)前社會(huì)對(duì)于機(jī)器人的最主要的需求，來(lái)自代替勞動(dòng)者從事危險(xiǎn)和無(wú)聊的工作，這就涉及到在室內(nèi)和野外的復(fù)雜環(huán)境中進(jìn)行作業(yè)活動(dòng)，維持運(yùn)動(dòng)能力的穩(wěn)定性非常重要。根據(jù)孟非的《仿人機(jī)器人快速作業(yè)的關(guān)節(jié)驅(qū)動(dòng)與動(dòng)作規(guī)劃及其匹配研究》這篇論文，提高快速作業(yè)能力需要機(jī)構(gòu)、驅(qū)動(dòng)、規(guī)劃和控制方法等多種關(guān)鍵技術(shù)融合，是體現(xiàn)仿人機(jī)器人作業(yè)能力的一個(gè)重要研究范例?？焖僮鳂I(yè)需要仿人機(jī)器人具有輸出能力足夠的關(guān)節(jié)，同時(shí)在運(yùn)動(dòng)中滿足一定的位置、姿態(tài)，還要保證一定的速度。這種快速的運(yùn)動(dòng)形式對(duì)仿人機(jī)器人關(guān)節(jié)驅(qū)動(dòng)控制、動(dòng)作軌跡規(guī)劃和兩者的匹配提出了很高要求尤其在任務(wù)要求復(fù)雜多變的動(dòng)態(tài)環(huán)境條件下，快速作業(yè)能力不足很容易使仿人機(jī)器人失去穩(wěn)定性。關(guān)節(jié)能力不能匹配運(yùn)動(dòng)規(guī)劃，是目前的技術(shù)短板所在。運(yùn)控模塊和運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法，是一個(gè)動(dòng)態(tài)匹配的過(guò)程。過(guò)去算法能力較弱的時(shí)候，運(yùn)動(dòng)規(guī)劃方法是主要矛盾；當(dāng)前AI能力提升，運(yùn)動(dòng)規(guī)劃得到進(jìn)步，關(guān)節(jié)的靈巧程度則需要提高以匹配運(yùn)動(dòng)技巧。例如當(dāng)前每根手指的自由度增加了，從而對(duì)于關(guān)節(jié)驅(qū)動(dòng)能力有了更高的要求，是當(dāng)前的技術(shù)短板所在。圖9：關(guān)節(jié)驅(qū)動(dòng)能力需要匹配運(yùn)動(dòng)規(guī)劃 圖10：對(duì)于手指的力和速度的復(fù)雜要求數(shù)據(jù)來(lái)源：孟非《仿人機(jī)器人快速作業(yè)的關(guān)節(jié)驅(qū)動(dòng)與動(dòng)作規(guī)劃及 數(shù)據(jù)來(lái)源：優(yōu)必選研究院《UBT劉思聰-仿人機(jī)械手及其設(shè)計(jì)》，其匹配研究》，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心 廣發(fā)證券發(fā)展研究中心抗壓和靈敏性如何兼得，依然是技術(shù)難點(diǎn)。根據(jù)吳偉國(guó)的《面向作業(yè)與人工智能的識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)現(xiàn)價(jià)值 請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明10/32行業(yè)專(zhuān)題研究|機(jī)械設(shè)備仿人機(jī)器人研究進(jìn)展》，從承壓能力角度而言，諧波齒輪傳動(dòng)方式弱于液壓驅(qū)動(dòng)，但從靈敏度角度而言，液壓弱于諧波齒輪傳動(dòng)。以諧波齒輪傳動(dòng)方式減速驅(qū)動(dòng)關(guān)節(jié)的仿人機(jī)器人的實(shí)用化面臨著難以解決跳躍、快跑帶來(lái)的足底大沖擊等問(wèn)題。而液壓驅(qū)動(dòng)下，即使最大壓力按公稱(chēng)壓力2~3倍計(jì)算，也難以抵抗仿人機(jī)器人相當(dāng)于人跳躍、跑步時(shí)3~7倍于自重的沖擊力，同時(shí)可能伴隨著液壓油易泄露，壓力增高將降低可靠性以及噪聲與振動(dòng)等問(wèn)題。足底壓力傳感器、腳部六維力-力矩傳感器也面臨著因大沖擊力而超量程的安全問(wèn)題。例如，手部關(guān)節(jié)靈活度和協(xié)調(diào)性最高，對(duì)于訓(xùn)練的要求極高。人手是數(shù)百萬(wàn)年進(jìn)化的最顯著成果之一，拾起各種物體并將它們用作工具的能力是使我們能夠塑造我們的世界的關(guān)鍵差異化因素。對(duì)于在日常生活中工作的機(jī)器人來(lái)說(shuō)，與我們的工具及其周?chē)h(huán)境巧妙互動(dòng)的能力至關(guān)重要。如果沒(méi)有這種能力，它們將繼續(xù)僅在工廠或倉(cāng)庫(kù)等專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域有用。雖然教有腿的機(jī)器人如何走路已經(jīng)有一段時(shí)間了，但事實(shí)證明，有手的機(jī)器人通常更難控制。有手指的手有更多的關(guān)節(jié)，這些關(guān)節(jié)必須以特定的協(xié)調(diào)方式移動(dòng)才能完成給定的任務(wù)。具有精確抓握和運(yùn)動(dòng)的傳統(tǒng)機(jī)器人控制方法無(wú)法實(shí)現(xiàn)人類(lèi)認(rèn)為理所當(dāng)然的通用精細(xì)運(yùn)動(dòng)控制技能。深度學(xué)習(xí)+上億次的訓(xùn)練，才能獲得靈巧的的手。解決這些問(wèn)題的一種方法是應(yīng)用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)(deepRL)技術(shù)來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)控制機(jī)器人的關(guān)節(jié)。借助深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)，機(jī)器人從反復(fù)試驗(yàn)中學(xué)習(xí)，并在成功完成指定任務(wù)后獲得獎(jiǎng)勵(lì)。不幸的是，這種技術(shù)可能需要數(shù)百萬(wàn)甚至數(shù)十億個(gè)樣本來(lái)學(xué)習(xí)，因此幾乎不可能直接應(yīng)用于真實(shí)的機(jī)器人。因此，虛擬環(huán)境模擬，是機(jī)器手實(shí)現(xiàn)上億次訓(xùn)練的必由之路，后文我們會(huì)詳細(xì)闡述。機(jī)器人模擬器，它使機(jī)器人能夠在模擬宇宙中接受訓(xùn)練，該宇宙的運(yùn)行速度比現(xiàn)實(shí)世界快10,000倍以上，而且遵守物理定律。我們需要一只更復(fù)雜、更昂貴的機(jī)械手，一個(gè)裝有精確運(yùn)動(dòng)控制傳感器的立方體，以及一個(gè)由數(shù)百臺(tái)計(jì)算機(jī)組成的超級(jí)計(jì)算集群，就可以用來(lái)完成上一次的訓(xùn)練。圖11：簡(jiǎn)單的設(shè)置即可完成虛擬模擬的設(shè)備搭建數(shù)據(jù)來(lái)源：英偉達(dá)，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)現(xiàn)價(jià)值 請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明11/32行業(yè)專(zhuān)題研究|機(jī)械設(shè)備四、自然語(yǔ)言調(diào)試+數(shù)字孿生，加快機(jī)器人訓(xùn)練速度（一）NLP大模型快速進(jìn)步，普通用戶有望直接調(diào)試底層模型機(jī)器人的流暢行動(dòng)是經(jīng)歷了千百次的程序員調(diào)試才完成的，昂貴且低效。盡管語(yǔ)言是我們表達(dá)意圖最直觀的方式，但我們?nèi)匀粐?yán)重依賴手寫(xiě)代碼來(lái)控制機(jī)器人。當(dāng)前的機(jī)器人訓(xùn)練需要將任務(wù)要求轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)代碼的工程師或技術(shù)用戶。這意味著工程師需要編寫(xiě)新的代碼和規(guī)范來(lái)糾正機(jī)器人的行為?？偟膩?lái)說(shuō)，這個(gè)過(guò)程很慢（用戶需要編寫(xiě)低級(jí)代碼），而且昂貴（需要對(duì)機(jī)器人技術(shù)有深入了解的高技能用戶）和低效（需要多次交互才能使事情正常工作）。微軟團(tuán)隊(duì)一直在探索如何改變這一情況，并使用OpenAI的新AI語(yǔ)言模型ChatGPT使自然的人機(jī)交互成為可能。微軟表示，未來(lái)用戶有可能借助AI幫助機(jī)器人進(jìn)行調(diào)試。過(guò)去，基于不同的場(chǎng)景進(jìn)行訓(xùn)練和調(diào)試是專(zhuān)屬工程師的工作，但現(xiàn)在，用戶有望參與到這個(gè)過(guò)程中。根據(jù)微軟最新的論文：“目前的機(jī)器人需要專(zhuān)門(mén)的工程師不斷編寫(xiě)新的代碼來(lái)修正機(jī)器人的行為，而我們使用ChatGPT的目標(biāo)是讓非技術(shù)用戶參與到修正過(guò)程中，通過(guò)高級(jí)語(yǔ)言命令與語(yǔ)言模型交互，無(wú)縫部署各種平臺(tái)和任務(wù)。”如果付諸實(shí)踐，AI有望幫助編寫(xiě)新代碼和規(guī)范來(lái)糾正機(jī)器人的行為，因此允許了不懂技術(shù)的廣大用戶提供反饋，輕松地與機(jī)器人互動(dòng)，直到用戶對(duì)機(jī)器人的處理解決方案滿意為止，再將這個(gè)代碼部署到機(jī)器人上，一個(gè)調(diào)試就結(jié)束了。未來(lái)人們有望能夠更輕松地與機(jī)器人互動(dòng)和實(shí)現(xiàn)調(diào)試，豐富應(yīng)用端發(fā)展。用戶將無(wú)需學(xué)習(xí)復(fù)雜的編程語(yǔ)言或有關(guān)機(jī)器人系統(tǒng)的詳細(xì)信息，就能夠輕松地與機(jī)器人互動(dòng)。通過(guò)遵循一套設(shè)計(jì)原則，ChatGPT就可以為機(jī)器人場(chǎng)景生成代碼，在沒(méi)有任何微調(diào)的情況下，來(lái)控制不同形狀的機(jī)器人來(lái)完成各種任務(wù)。這種新的調(diào)試形式，能夠推動(dòng)機(jī)器人和人形機(jī)器人的應(yīng)用端百花齊放，利好產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展。圖12：機(jī)器人根據(jù)用戶的自然語(yǔ)言進(jìn)行代碼調(diào)試數(shù)據(jù)來(lái)源：SaiVemprala《ChatGPTforRobotics:DesignPrinciplesandModelAbilities》、廣發(fā)證券發(fā)展研究中心具體的實(shí)現(xiàn)步驟是，通過(guò)自然語(yǔ)言對(duì)于API的函數(shù)庫(kù)進(jìn)行調(diào)用。首先，微軟定義了一套高級(jí)機(jī)器人API或函數(shù)庫(kù)。該庫(kù)可以指定特定機(jī)器人，并且映射到機(jī)器人控制堆棧或感知庫(kù)中的現(xiàn)有實(shí)現(xiàn)。這個(gè)步驟中，為高級(jí)API使用描述識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)現(xiàn)價(jià)值 請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明12/32行業(yè)專(zhuān)題研究|機(jī)械設(shè)備性名稱(chēng)非常重要，這樣ChatGPT就能推斷出它們的行為；接下來(lái)，微軟為ChatGPT編寫(xiě)一個(gè)文本提示，它描述了任務(wù)目標(biāo)，同時(shí)還明確說(shuō)明高級(jí)庫(kù)中的哪些函數(shù)可用。提示還可以包含有關(guān)任務(wù)約束的信息，或ChatGPT應(yīng)如何形成其答案（特定編碼語(yǔ)言，使用輔助解析元素）；最后，用戶可以隨時(shí)評(píng)估ChatGPT的代碼輸出，最終調(diào)試結(jié)果將直接部署到機(jī)器人上。如果需要，用戶可以使用自然語(yǔ)言向ChatGPT提供有關(guān)答案質(zhì)量和安全性的反饋。當(dāng)用戶對(duì)解決方案感到滿意時(shí)，可以將最終代碼部署到機(jī)器人上。圖13：微軟提供的用戶指揮機(jī)器人做西式蛋餅的例子，涉及到文本提示和函數(shù)調(diào)用數(shù)據(jù)來(lái)源：SaiVemprala《ChatGPTforRobotics:DesignPrinciplesandModelAbilities》、廣發(fā)證券發(fā)展研究中心（二）使用數(shù)字孿生技術(shù)在虛擬環(huán)境訓(xùn)練機(jī)器人，有助于加快訓(xùn)練進(jìn)程過(guò)去，機(jī)器人的流暢運(yùn)動(dòng)需要海量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，造成了較高的成本和進(jìn)入壁壘。一般來(lái)說(shuō)，機(jī)器手臂在操作過(guò)程中，動(dòng)作的方向、角度、力度都需要在各類(lèi)情形下反復(fù)訓(xùn)練才能達(dá)到較高的精確度。因此，真實(shí)場(chǎng)景中的訓(xùn)練強(qiáng)度、數(shù)據(jù)規(guī)模，直接影響了機(jī)器人運(yùn)動(dòng)的流暢性和精度。同時(shí)，通過(guò)各類(lèi)傳感器在真實(shí)場(chǎng)景中采集的數(shù)據(jù)的數(shù)量有限，且難以覆蓋長(zhǎng)尾場(chǎng)景，造成了機(jī)器人的訓(xùn)練成本較高的問(wèn)題。近期，在AIGC之外，更先進(jìn)的數(shù)字孿生技術(shù)也在持續(xù)賦能機(jī)器人的訓(xùn)練過(guò)程。近年來(lái)，谷歌、英偉達(dá)和騰訊，都不約而同地將“在虛擬環(huán)境進(jìn)行調(diào)試和訓(xùn)練”作為降低機(jī)器人調(diào)試時(shí)間、提高訓(xùn)練效率的解決方法。識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)現(xiàn)價(jià)值 請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明13/32行業(yè)專(zhuān)題研究|機(jī)械設(shè)備1.英偉達(dá)：通過(guò)虛擬仿真模擬，大幅提升機(jī)器人的訓(xùn)練速度OmniverseEnterprise是英偉達(dá)于2021年推出的協(xié)作設(shè)計(jì)平臺(tái)，是一個(gè)計(jì)算機(jī)圖形與仿真模擬平臺(tái)，它不僅能夠加速各種復(fù)雜的3D工作流，還能夠以突破性的新方式實(shí)現(xiàn)后續(xù)的創(chuàng)新可視化、模擬和編碼。將光線追蹤、AI和計(jì)算等復(fù)雜技術(shù)集成到3D流水線中，帶來(lái)更高的效率。模擬是機(jī)器人的基本技能，因此對(duì)機(jī)器人的訓(xùn)練可以在虛擬環(huán)境中實(shí)現(xiàn)。本質(zhì)上講，模擬是計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的核心，通過(guò)Omniverse，我們可以使用數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)來(lái)模擬粒子、液體、材料、彈簧、線纜之類(lèi)的物理特性。英偉達(dá)認(rèn)為，模擬是機(jī)器人技術(shù)的基本能力，機(jī)器人可以在Omniverse世界里通過(guò)模擬，學(xué)習(xí)如何成為一名合格的機(jī)器人。比如機(jī)器人可以在英偉達(dá)Omniverse的虛擬工廠里訓(xùn)練如何搬箱子、拾取放置對(duì)象等操作。在Omniverse的建模下，虛擬工廠內(nèi)的AI、軟件，和實(shí)體工廠所用的完全相同。這就是打造數(shù)字孿生的概念了，包括虛擬工廠中的布局、操作設(shè)備和實(shí)體工廠一樣，而且也為連接ERP、MES系統(tǒng)等提供了便利。因此英偉達(dá)開(kāi)發(fā)了專(zhuān)門(mén)用于機(jī)器人訓(xùn)練的平臺(tái)，給機(jī)器人客戶提供支持。這款平臺(tái)軟件是NVIDIAIsaacSim?，是由Omniverse?提供支持的一種可擴(kuò)展的機(jī)器人模擬應(yīng)用程序和合成數(shù)據(jù)生成工具，可為逼真的、物理上準(zhǔn)確的虛擬環(huán)境提供支持。這款平臺(tái)軟件提供了一種更好、更快的方法來(lái)開(kāi)發(fā)、測(cè)試和管理基于AI的機(jī)器人。IsaacSim充分利用了Omniverse平臺(tái)強(qiáng)大的模擬技術(shù)，其中包括使用NVIDIA?PhysX?5的高級(jí)GPU物理模擬、具有實(shí)時(shí)光線和路徑追蹤的照片級(jí)真實(shí)感，以及對(duì)基于物理的渲染的MDL材料定義支持。圖14：機(jī)器手臂在模擬系統(tǒng)（左）中的訓(xùn)練，與真實(shí)系統(tǒng)（右）的比較數(shù)據(jù)來(lái)源：英偉達(dá)GTC2023、廣發(fā)證券發(fā)展研究中心識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)現(xiàn)價(jià)值 請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明14/32行業(yè)專(zhuān)題研究|機(jī)械設(shè)備圖15：機(jī)器狗在模擬系統(tǒng)（左）中的訓(xùn)練，與真實(shí)系統(tǒng)（右）的比較數(shù)據(jù)來(lái)源：英偉達(dá)GTC2023、廣發(fā)證券發(fā)展研究中心圖16：機(jī)器手臂的模擬訓(xùn)練 圖17：機(jī)器手臂的真實(shí)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)來(lái)源：英偉達(dá)GTC2023，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心 數(shù)據(jù)來(lái)源：英偉達(dá)GTC2023，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心英偉達(dá)的IsaacSim給機(jī)器人訓(xùn)練，帶來(lái)了效率和準(zhǔn)確率兩方面的提升。第一，標(biāo)記識(shí)別準(zhǔn)確率提升。根據(jù)公司的GTC2023發(fā)布會(huì)，通過(guò)IsaacSim中的OmniverseReplicator，AmazonRobotics成功生成了大型逼真合成數(shù)據(jù)集，將標(biāo)記檢測(cè)成功率從88.6%提高到了98%。識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)現(xiàn)價(jià)值 請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明15/32行業(yè)專(zhuān)題研究|機(jī)械設(shè)備第二，訓(xùn)練效率大幅提升。使用OmniverseReplicator生成的合成數(shù)據(jù)還加快了開(kāi)發(fā)速度，將所需時(shí)間從幾個(gè)月縮短到了幾天，因?yàn)榕c僅使用真實(shí)數(shù)據(jù)相比，IsaacSim能夠以更快的速度迭代測(cè)試和訓(xùn)練模型。同樣基于Omniverse平臺(tái)的PhysX物理模擬解決方案，也帶來(lái)了模擬開(kāi)發(fā)的高性能和高精確度，適用范圍包括傳統(tǒng)的游戲開(kāi)發(fā)到高保真機(jī)器人、醫(yī)療模擬和科學(xué)可視化應(yīng)用程序的工業(yè)模擬圖18：NVIDIAPhysX對(duì)于人類(lèi)手部關(guān)節(jié)的模擬訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)源：英偉達(dá)、廣發(fā)證券發(fā)展研究中心圖19：英偉達(dá)的PhysX平臺(tái)對(duì)于機(jī)器人領(lǐng)域應(yīng)用有重要影響數(shù)據(jù)來(lái)源：英偉達(dá)、廣發(fā)證券發(fā)展研究中心識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)現(xiàn)價(jià)值 請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明16/32行業(yè)專(zhuān)題研究|機(jī)械設(shè)備2.谷歌：在近期發(fā)布的PaLM-E模型中，機(jī)器人訓(xùn)練數(shù)據(jù)可以來(lái)源于虛擬場(chǎng)景在PaLM-E的訓(xùn)練的過(guò)程中，研發(fā)人員構(gòu)建了高度仿真現(xiàn)實(shí)空間的虛擬場(chǎng)景，在其中可以自由設(shè)置各種情況的發(fā)生。較大規(guī)模、較高質(zhì)量的三維空間感知和狀態(tài)數(shù)據(jù)，成為PaLM-E模型具有較強(qiáng)空間感知能力并最終實(shí)現(xiàn)機(jī)器操作的前提，有望降低訓(xùn)練成本。圖20：PaLM-E在虛擬環(huán)境中為執(zhí)行任務(wù)指定計(jì)劃數(shù)據(jù)來(lái)源：DannyDriess《PaLM-E:Anembodiedmultimodallanguagemodel》，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心3.騰訊：利用AI和游戲技術(shù)建模，幫助四足機(jī)器人RoboticsXMax不斷成長(zhǎng)騰訊正在將游戲技術(shù)，運(yùn)用到對(duì)于機(jī)器人的智能系統(tǒng)的構(gòu)建和建模中。2022年6月27日，騰訊游戲?qū)W堂聯(lián)合騰訊互娛旗下START團(tuán)隊(duì)、騰訊RoboticsX實(shí)驗(yàn)室，宣布發(fā)起游戲驅(qū)動(dòng)機(jī)器人加速智能學(xué)習(xí)項(xiàng)目，利用AI和游戲技術(shù)幫助騰訊多模態(tài)四足機(jī)器人RoboticsXMax不斷成長(zhǎng)。RoboticsXMax是騰訊RoboticsX實(shí)驗(yàn)室首個(gè)全自研的足輪融合多模態(tài)四足機(jī)器人，四足模態(tài)下的外形像真狗（以下簡(jiǎn)稱(chēng)機(jī)器狗）。該項(xiàng)目結(jié)合游戲技術(shù)，正在構(gòu)建一套不斷進(jìn)化的智能系統(tǒng)，從虛擬到現(xiàn)實(shí)解決機(jī)器人的智能控制與自主決策問(wèn)題。該項(xiàng)目可以基于高效物理模擬技術(shù)，把機(jī)器人的訓(xùn)練放在虛擬環(huán)境中。該項(xiàng)目的一項(xiàng)核心游戲技術(shù)，是基于動(dòng)力學(xué)的高效物理模擬技術(shù)，能夠利用無(wú)限接近真實(shí)的虛擬環(huán)境打破物理世界的局限性，將機(jī)器人的訓(xùn)練場(chǎng)搬至虛擬空間，提高機(jī)器人的訓(xùn)練效率。游戲是模擬現(xiàn)實(shí)世界的最佳場(chǎng)所，也是最好的虛擬模擬和訓(xùn)練環(huán)境。利用在游戲中被廣泛使用、積累了豐富技術(shù)優(yōu)勢(shì)的高效物理模擬技術(shù)，在游戲中可以快速搭建不同擬真虛擬訓(xùn)練場(chǎng)景，參照現(xiàn)實(shí)中的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，讓機(jī)器狗RoboticsXMax在復(fù)雜地形中完成行走、奔跑、相互協(xié)作等訓(xùn)練?；谥悄荏w動(dòng)作生成技術(shù)，機(jī)器狗的運(yùn)動(dòng)軌跡規(guī)劃將會(huì)更加自然流暢，能夠?qū)崿F(xiàn)更細(xì)顆粒動(dòng)作的智能生成、控制、決策，使動(dòng)作表現(xiàn)體現(xiàn)高度智能。機(jī)器人在虛擬環(huán)境中訓(xùn)練效率更高，一個(gè)原本要幾年的訓(xùn)練過(guò)程甚至可以被縮短成識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)現(xiàn)價(jià)值 請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明17/32行業(yè)專(zhuān)題研究|機(jī)械設(shè)備幾小時(shí)。通過(guò)游戲中的智能體動(dòng)作生成技術(shù)和實(shí)時(shí)物理模擬技術(shù)，不僅可以讓機(jī)器狗“更加聰明”，動(dòng)作更加真實(shí)、智能、適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境的變化，還可以讓它“學(xué)得更快”，提升其在虛擬環(huán)境中的訓(xùn)練效率，大力縮減其在現(xiàn)實(shí)世界完成訓(xùn)練的過(guò)程與時(shí)間，實(shí)現(xiàn)高效訓(xùn)練的目標(biāo)，一個(gè)原本要幾年的訓(xùn)練過(guò)程甚至可以被縮短成幾小時(shí)。在算力允許的情況下，該項(xiàng)目可以更大幅度地縮減機(jī)器人訓(xùn)練所需的訓(xùn)練時(shí)間。騰訊游戲團(tuán)隊(duì)披露了該技術(shù)用于提升機(jī)器人智能化訓(xùn)練效率的最新進(jìn)展：目前已經(jīng)實(shí)現(xiàn)單只機(jī)器狗經(jīng)過(guò)CPU優(yōu)化后效率提升20倍，且同時(shí)訓(xùn)練的機(jī)器狗數(shù)量越多，訓(xùn)練的效果越好。當(dāng)同時(shí)存在50只機(jī)器狗訓(xùn)練時(shí)，訓(xùn)練時(shí)間實(shí)現(xiàn)百倍提速。未來(lái)，在騰訊游戲技術(shù)團(tuán)隊(duì)的助力下，將進(jìn)一步結(jié)合GPU加速技術(shù)，實(shí)現(xiàn)虛擬環(huán)境中機(jī)器狗訓(xùn)練效率的飛躍提升。圖21：騰訊游戲的建模訓(xùn)練模擬圖數(shù)據(jù)來(lái)源：騰訊游戲，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心我們預(yù)計(jì)，未來(lái)機(jī)器人訓(xùn)練的成本有望大幅下降，推動(dòng)人形機(jī)器人的產(chǎn)業(yè)化實(shí)現(xiàn)更多可能性。過(guò)去，人形機(jī)器人的訓(xùn)練受制于三方面——數(shù)據(jù)、算法和算力，唯有特斯拉在獨(dú)占鰲頭，一方面，Dojo提供了強(qiáng)算力，節(jié)省了訓(xùn)練的時(shí)間，另外，D1芯片的性能功耗比比較強(qiáng)，但最核心的還是，特斯拉的自有工廠是天然的訓(xùn)練場(chǎng)，對(duì)每一個(gè)動(dòng)作進(jìn)行成千上萬(wàn)次的訓(xùn)練、實(shí)現(xiàn)性能的優(yōu)化。如果能夠?qū)崿F(xiàn)在虛擬環(huán)境中的訓(xùn)練，各類(lèi)主機(jī)廠都能夠參與其中。如果虛擬環(huán)境的訓(xùn)練能夠達(dá)到較好的效果、不再要求大量的實(shí)際場(chǎng)地，那么人形機(jī)器人的訓(xùn)練過(guò)程將被極大簡(jiǎn)化，從而機(jī)器人參與玩家更多，應(yīng)用端將有更為豐富的可能性，是對(duì)于整個(gè)人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)鏈的利好。識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)現(xiàn)價(jià)值 請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明18/32行業(yè)專(zhuān)題研究|機(jī)械設(shè)備五、人形機(jī)器人+AI的趨勢(shì)中，中國(guó)產(chǎn)業(yè)鏈機(jī)遇何在？（一）機(jī)器人核心模塊呈金字塔結(jié)構(gòu)，科技公司撬動(dòng)運(yùn)控零部件機(jī)遇特斯拉、微軟等科技公司在頂層數(shù)據(jù)和開(kāi)發(fā)上實(shí)現(xiàn)跨越式突破，為產(chǎn)業(yè)鏈帶來(lái)發(fā)展機(jī)遇，利好機(jī)器人整機(jī)及關(guān)鍵零部件的生產(chǎn)銷(xiāo)售。圖22：機(jī)器人核心模塊與技術(shù)呈金字塔結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)來(lái)源：廣發(fā)證券發(fā)展研究中心運(yùn)動(dòng)控制模塊產(chǎn)業(yè)鏈需求增長(zhǎng)。隨著機(jī)器人更靈活，運(yùn)用的關(guān)節(jié)數(shù)量更多，因此運(yùn)動(dòng)控制模塊是產(chǎn)業(yè)鏈機(jī)遇明確的環(huán)節(jié)。正如前文所述，特斯拉公布其機(jī)器人配套了全身40個(gè)運(yùn)動(dòng)執(zhí)行單元，其中上肢和軀干28個(gè)，腿部12個(gè)，僅手部就有12個(gè)，催生了對(duì)于運(yùn)動(dòng)控制模塊的大量需求。運(yùn)動(dòng)控制的零部件環(huán)節(jié)，三大核心零部件包括控制系統(tǒng)、伺服系統(tǒng)、減速器：1.控制系統(tǒng)：機(jī)器人本體廠商的核心競(jìng)爭(zhēng)力，壁壘在于算法部分，涉及到對(duì)下游應(yīng)用領(lǐng)域的工藝?yán)斫?，主流整機(jī)廠商大多選擇自主生產(chǎn)，國(guó)產(chǎn)廠商大多選擇外購(gòu)或者收購(gòu)整合來(lái)解決；2.伺服系統(tǒng)：由驅(qū)動(dòng)器和伺服電機(jī)組成，驅(qū)動(dòng)器壁壘在于算法，有驅(qū)控一體化的趨勢(shì)，伺服電機(jī)的難點(diǎn)在于小型化，其下游應(yīng)用也較為廣泛；3.減速器：純機(jī)加工零件，與其他部分協(xié)同性較弱，且技術(shù)壁壘極高，本體廠家均選擇外購(gòu)，進(jìn)入意愿很小。運(yùn)動(dòng)控制模塊中，毛利率最高的核心零部件分別是減速機(jī)（傳動(dòng)裝置）、伺服（驅(qū)動(dòng)裝置）和控制器（控制系統(tǒng)）。識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)現(xiàn)價(jià)值 請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明19/32行業(yè)專(zhuān)題研究|機(jī)械設(shè)備我們預(yù)測(cè)人形機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制模塊占到物料成本40%左右。普通的工業(yè)機(jī)器人的成本構(gòu)成中，運(yùn)動(dòng)控制核心零部件（控制器、伺服電機(jī)、減速機(jī)）占到了成本的6成左右。由于人形機(jī)器人的感知層要求更高，傳感器相比工業(yè)機(jī)器人更多，占比提升。我們結(jié)合工業(yè)機(jī)器人的成本結(jié)構(gòu)，考慮到人形還需要皮膚等外表功能件，假設(shè)人形機(jī)器人中的硬件成本構(gòu)成結(jié)構(gòu)為：運(yùn)動(dòng)控制零部件（控制、驅(qū)動(dòng)和執(zhí)行模塊）占到40%，傳感器占比30%，結(jié)構(gòu)件和功能件占到30%。圖23：機(jī)器人運(yùn)控模塊的結(jié)構(gòu)、路徑拆分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)源：wind，智研咨詢，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心圖24：工業(yè)機(jī)器人成本構(gòu)成 圖25：人形機(jī)器人硬件成本構(gòu)成（預(yù)測(cè)）其控制他,9%器,12%結(jié)構(gòu)件和功運(yùn)動(dòng)控制核能件,30%伺服電心零部本體,32%件,40%機(jī),25%傳感器感知減速模塊,30%機(jī),22%數(shù)據(jù)來(lái)源：Ofweek機(jī)器人網(wǎng)，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心 數(shù)據(jù)來(lái)源：廣發(fā)證券發(fā)展研究中心參考工業(yè)機(jī)器人，本質(zhì)是“硬件+軟件”的組合，硬件通常外購(gòu)。機(jī)器人產(chǎn)業(yè)鏈由零部件廠商、機(jī)器人本體廠商、系統(tǒng)集成商、終端用戶四個(gè)環(huán)節(jié)組成，本體廠商處于核心地位。工業(yè)機(jī)器人的軟件部分涉及到機(jī)器人的控制以及對(duì)下游工藝的理解，需要做到可復(fù)制的同時(shí)滿足不同客戶的需求，這是本體廠商的核心競(jìng)爭(zhēng)力。而硬件的生產(chǎn)需要規(guī)模效應(yīng)，通常采用外購(gòu)的方式。識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)現(xiàn)價(jià)值 請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明20/32行業(yè)專(zhuān)題研究|機(jī)械設(shè)備非核心部件，機(jī)器人公司外購(gòu)概率大，例如波士頓公司正公開(kāi)尋求供應(yīng)商。根據(jù)TheRobotReport,波士頓動(dòng)力因?yàn)闆](méi)有合適供應(yīng)商，目前自研伺服閥，但副總裁Saunders在演講中公開(kāi)表示，作為機(jī)器人公司并不想自研伺服閥，希望能有供應(yīng)商向他們提供合適的零部件。因此，對(duì)于特斯拉，我們也合理猜測(cè)，攝像頭和算法等核心部件，特斯拉將發(fā)揮其供應(yīng)鏈及技術(shù)優(yōu)勢(shì)，進(jìn)行汽車(chē)供應(yīng)商平移或自制供應(yīng)；對(duì)于減速器、伺服等技術(shù)要求較低的驅(qū)動(dòng)部件，特斯拉或?qū)で笸獠抗?yīng)。因此，在工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域具有技術(shù)積累和產(chǎn)能優(yōu)勢(shì)的廠商可能首先獲益。圖26：機(jī)器人關(guān)鍵技術(shù)分類(lèi)與自研情況數(shù)據(jù)來(lái)源：36kr，優(yōu)必選，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心（二）減速機(jī)：高精度的關(guān)節(jié)傳動(dòng)裝置，技術(shù)壁壘高減速機(jī)作為機(jī)器人的核心精密零部件，技術(shù)壁壘高。減速機(jī)的主要工作原理為通過(guò)機(jī)械傳動(dòng)裝置實(shí)現(xiàn)對(duì)原動(dòng)機(jī)的減速增矩，是影響機(jī)器人性能的核心因素，在高精度場(chǎng)景中尚未存在替代方案，技術(shù)壁壘較高。同時(shí)，研發(fā)投入和固定資產(chǎn)投入都較高，綠的諧波從研發(fā)到成品花了10年的時(shí)間，初始投入大（根據(jù)招股書(shū)披露，其磨床原價(jià)約200萬(wàn)元，滾齒300萬(wàn)元），是典型的高壁壘的行業(yè)。諧波減速機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域廣泛，一半以上應(yīng)用用于工業(yè)機(jī)器人?？捎糜诠I(yè)機(jī)器人、航空航天、數(shù)控機(jī)床、半導(dǎo)體設(shè)備等領(lǐng)域。以全球諧波減速器龍頭哈默納科（Harmonic）為例，根據(jù)HD年報(bào)的披露，2015-2019年HD下游需求中來(lái)自工業(yè)機(jī)器人的占比在50%以上。識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)現(xiàn)價(jià)值 請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明21/32行業(yè)專(zhuān)題研究|機(jī)械設(shè)備圖27：諧波減速器主要應(yīng)用領(lǐng)域數(shù)據(jù)來(lái)源：綠的諧波招股說(shuō)明書(shū)，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心諧波減速器用于工業(yè)機(jī)器人的輕載場(chǎng)合，精度高、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，實(shí)現(xiàn)同樣的減速比，重量有明顯優(yōu)勢(shì)。對(duì)于工業(yè)機(jī)器人來(lái)說(shuō)，使用過(guò)程中不需要特別高的速度，而需要比較大的力矩來(lái)帶動(dòng)負(fù)載，因此需要減速器來(lái)達(dá)到降低速度提高轉(zhuǎn)矩的目的。機(jī)器人對(duì)減速器的要求包括抗沖擊性、長(zhǎng)壽命、低振動(dòng)、高剛度、高精度、高效率、輕巧緊湊等，一般使用諧波減速器和RV減速器，諧波主要用于輕載，RV主要用于重載場(chǎng)合。表1：諧波減速器與其他減速器的比較諧波減速器RV減速器行星齒輪減速器形狀（大小）小型（20mm）~中型中型~大型小型（10mm）~中型重量輕型（100g）~中型中型（幾百克）~重型輕型（50g）~中型零件數(shù)一般3個(gè)（軸承會(huì)有多個(gè)零件）很多一般6個(gè)減速比1/30~1/3201/40~1/3001/2~1/10允許負(fù)載（耐久性）由于柔輪的反復(fù)變形，存在疲勞強(qiáng)度問(wèn)題，嚙合齒輪數(shù)多，負(fù)載能力強(qiáng)同時(shí)與3個(gè)齒輪嚙合，負(fù)載能力強(qiáng)于一正在改善般齒輪數(shù)據(jù)來(lái)源：綠的諧波招股書(shū)、廣發(fā)證券發(fā)展研究中心根據(jù)GGII，新增的工業(yè)機(jī)器人需求是減速器產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主要驅(qū)動(dòng)力。此外，減速器本身有額定的使用壽命，需要定期更換，即存量市場(chǎng)的更換亦是需求方向之一。工業(yè)機(jī)器人的工作壽命一般為8-10年，期間減速器作為傳動(dòng)、承重部件，磨損不可避免，其使用壽命通常在兩年左右。因而，當(dāng)前保有的工業(yè)機(jī)器人維修保養(yǎng)亦需要大量的減速器替換。GGII數(shù)據(jù)顯示，2021年中國(guó)工業(yè)機(jī)器人減速器總需求量為93.11萬(wàn)臺(tái)，同比增長(zhǎng)78.06%。其中增量需求82.41萬(wàn)臺(tái)，同比增長(zhǎng)95.05%；存量替換量為10.70萬(wàn)臺(tái)，同比增長(zhǎng)6.57%。自2020年二季度開(kāi)始，受益于機(jī)器人市場(chǎng)的回暖，減速器市場(chǎng)迎來(lái)新轉(zhuǎn)機(jī)；2021年市場(chǎng)迎來(lái)需求高增長(zhǎng)，減速器市場(chǎng)正式回歸“黃金時(shí)代”，大部分減速器廠商均迎來(lái)業(yè)績(jī)的增長(zhǎng)。隨著數(shù)字化進(jìn)程的加快推進(jìn)，機(jī)器換人將受益其中，預(yù)計(jì)未來(lái)幾年減速器市場(chǎng)增長(zhǎng)的確定性進(jìn)一步增強(qiáng),到2026年市場(chǎng)總需求量有望超過(guò)270萬(wàn)臺(tái)。識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)現(xiàn)價(jià)值請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明22/32行業(yè)專(zhuān)題研究|機(jī)械設(shè)備圖28：工業(yè)機(jī)器人減速機(jī)市場(chǎng)空間（萬(wàn)臺(tái)）增量需求（萬(wàn)臺(tái)）存量替換（萬(wàn)臺(tái)）yoy10090807060504030201002015 2016 2017 2018 2019 2020 2021

90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%-10%-20%數(shù)據(jù)來(lái)源：高工機(jī)器人產(chǎn)業(yè)研究所（GGII），廣發(fā)證券發(fā)展研究中心一般來(lái)說(shuō)，機(jī)器人的每個(gè)關(guān)節(jié)都需要配置一臺(tái)減速器，不同的機(jī)器人有不同數(shù)量的關(guān)節(jié)。靈活度越高、關(guān)節(jié)越多，所用的減速機(jī)越多。而且負(fù)載不同，所用的減速器也不同，重載的關(guān)節(jié)多使用RV減速器，輕載關(guān)節(jié)一般用諧波減速器。圖29：工業(yè)機(jī)器人減速機(jī)市場(chǎng)空間（萬(wàn)臺(tái)）數(shù)據(jù)來(lái)源：綠的諧波招股說(shuō)明書(shū)，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心特斯拉機(jī)器人配套了全身40個(gè)運(yùn)動(dòng)執(zhí)行單元，假設(shè)使用20個(gè)諧波減速機(jī)。正如前文所說(shuō)，特斯拉的40個(gè)運(yùn)動(dòng)執(zhí)行單元包括中上肢和軀干28個(gè)，僅手部就有12個(gè)，如果考慮使用諧波驅(qū)動(dòng)，假設(shè)其中20個(gè)是輕載需求，則需求個(gè)數(shù)如下：15個(gè)諧波減速機(jī)，10個(gè)行星減速機(jī)，2個(gè)RV減速機(jī)，市場(chǎng)空間可觀。諧波減速機(jī)的市場(chǎng)空間有機(jī)會(huì)獲得較大增長(zhǎng)。假設(shè)人形機(jī)器人從工業(yè)級(jí)別產(chǎn)品發(fā)展到消費(fèi)品級(jí)別的產(chǎn)品，在10萬(wàn)臺(tái)、50萬(wàn)臺(tái)和100萬(wàn)臺(tái)這三種銷(xiāo)量假設(shè)下（預(yù)計(jì)未來(lái)10年內(nèi)），減速機(jī)的市場(chǎng)空間增量分別為31億元、125億元和175億元，其中第三種情況下，175億元市場(chǎng)中75億元為諧波減速機(jī)。根據(jù)高工咨詢GGII，2021年中國(guó)減速器市場(chǎng)空間為93億，人形機(jī)器人將給減速機(jī)帶來(lái)需求空間增長(zhǎng)。識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)現(xiàn)價(jià)值 請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明23/32行業(yè)專(zhuān)題研究|機(jī)械設(shè)備表2：人形機(jī)器人對(duì)于諧波減速機(jī)的需求空間測(cè)算機(jī)器人銷(xiāo)量假設(shè)（萬(wàn)臺(tái)）單臺(tái)個(gè)數(shù)單機(jī)（元）新增市場(chǎng)空間（億元）1015100015諧波減速機(jī)501580060100155007510108008行星減速機(jī)501060030100104004010240008RV減速機(jī)502350035100230006010--31合計(jì)50--125100--175數(shù)據(jù)來(lái)源：廣發(fā)證券發(fā)展研究中心競(jìng)爭(zhēng)格局角度，國(guó)產(chǎn)品牌占比逐步提高。國(guó)內(nèi)生產(chǎn)工業(yè)機(jī)器人減速器的企業(yè)數(shù)量逐漸增多，且技術(shù)在逐步提升，部分廠商已經(jīng)實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)并逐步推向市場(chǎng)，在精密減速器國(guó)產(chǎn)化的道路上進(jìn)步明顯。根據(jù)GGII，2021年諧波減速機(jī)市占率方面，綠的諧波和來(lái)福諧波市場(chǎng)占有率提升明顯，哈默納科份額進(jìn)一步略有收縮。2021年RV減速機(jī)的市場(chǎng)格局方面，環(huán)動(dòng)科技的市場(chǎng)份額提升明顯，納博特斯克略有收縮，國(guó)產(chǎn)份額持續(xù)提升。圖30：2020年中國(guó)機(jī)器人諧波減速器市占率圖31：2021年中國(guó)機(jī)器人諧波減速器市占率其他,10.28%其福德,4.24%他,18.06%大族,4.45%哈默納大族,4.06%哈默納同川,5.70%科,37.03%科,35.51%福德,4.73%來(lái)福,6.90%新寶,7.40%新寶,9%綠的諧綠的諧波,21.03%來(lái)福,7.69%波,24.72%數(shù)據(jù)來(lái)源：高工機(jī)器人產(chǎn)業(yè)研究所（GGII），廣發(fā)證券發(fā)展研究 數(shù)據(jù)來(lái)源：高工機(jī)器人產(chǎn)業(yè)研究所（GGII），廣發(fā)證券發(fā)展研中心 究中心識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)現(xiàn)價(jià)值 請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明24/32行業(yè)專(zhuān)題研究|機(jī)械設(shè)備圖32：2020年中國(guó)機(jī)器人RV減速器市占率圖33：2021年中國(guó)機(jī)器人RV諧波減速器市占率其秦川,2.64%其秦川,2.20%他,11.88%他,10.14%珠海飛智同,2.96%南通振馬,4.40%康,3.83%南通振中大力康,4.62%德,4.17%中大力Nab,54.80珠海飛Nab,51.77德,6.16%馬,4.54%%%住友,6.60%住友,4.86%環(huán)動(dòng),15.08%環(huán)動(dòng),9.33%數(shù)據(jù)來(lái)源：高工機(jī)器人產(chǎn)業(yè)研究所（GGII），廣發(fā)證券發(fā)展研究數(shù)據(jù)來(lái)源：高工機(jī)器人產(chǎn)業(yè)研究所（GGII），廣發(fā)證券發(fā)展研中心究中心綠的諧波作為國(guó)產(chǎn)減速機(jī)龍頭，已有服務(wù)機(jī)器人的配套經(jīng)驗(yàn)。根據(jù)公司招股書(shū)，綠的諧波的產(chǎn)品廣泛應(yīng)用于工業(yè)機(jī)器人、服務(wù)機(jī)器人、數(shù)控機(jī)床、航空航天、醫(yī)療器械、光伏設(shè)備等高端制造行業(yè)和領(lǐng)域，其中諧波減速器已經(jīng)配套國(guó)內(nèi)人形機(jī)器人優(yōu)必選，未來(lái)有望承接更多服務(wù)機(jī)器人機(jī)會(huì)。表3：綠的諧波客戶及收入情況（萬(wàn)元）客戶名稱(chēng)銷(xiāo)售產(chǎn)品銷(xiāo)售方式2019年2018年2017年新松機(jī)器人諧波減速器直接/間接138.29228.09133.45華數(shù)機(jī)器人諧波減速器直接/間接650.29930.70475.85新時(shí)達(dá)諧波減速器直接52.49362.43370.67埃夫特諧波減速器直接/間接795.841139.25870.69廣州數(shù)控諧波減速器間接246.62438.80401.10遨博智能諧波減速器直接760.111297.68622.42億嘉和諧波減速器直接586.30241.7664.50埃斯頓諧波減速器間接648.05559.6367.23優(yōu)必選諧波減速器直接121.5479.7320.62配天技術(shù)諧波減速器直接419.98319.93344.73UniversalRobots諧波減速器直接2890.711054.65767.78Kollmorgen諧波減速器直接8.9110.6949.96VarianMedical諧波減速器間接596.07415.12265.44ABBGroup精密零部件直接1032.201346.161388.61GE精密零部件直接958.431007.001458.67那智不二越精密零部件直接309.07369.72228.70阿法拉伐精密零部件直接544.16612.91565.08數(shù)據(jù)來(lái)源：公司招股說(shuō)明書(shū)，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心綠的諧波產(chǎn)能提升，有望承接更多訂單。從行業(yè)發(fā)展的一般規(guī)律來(lái)看，廠商處于供應(yīng)鏈管理、成本管控等方面的考慮均會(huì)扶持二供。根據(jù)綠的諧波招股書(shū)，在IPO募投識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)現(xiàn)價(jià)值請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明25/32行業(yè)專(zhuān)題研究|機(jī)械設(shè)備項(xiàng)目達(dá)產(chǎn)之前，公司每年諧波減速器產(chǎn)能約9萬(wàn)臺(tái)，只有哈默納科諧波減速器產(chǎn)能（178萬(wàn)臺(tái)）的5%；募投產(chǎn)能達(dá)產(chǎn)以后，公司精密諧波減速器產(chǎn)能59萬(wàn)臺(tái)，約為哈默納科21年產(chǎn)能目標(biāo)中位數(shù)（312萬(wàn)）的20%。根據(jù)公司2021年年報(bào)，公司的50萬(wàn)臺(tái)諧波減速器募投項(xiàng)目還在穩(wěn)步推進(jìn)，按募投項(xiàng)目建設(shè)計(jì)劃完成項(xiàng)目建設(shè)、設(shè)備采購(gòu)、設(shè)備調(diào)試等工作。根據(jù)公司公告的《投資者關(guān)系活動(dòng)記錄表》，截止2021年底公司產(chǎn)能達(dá)到了年產(chǎn)30萬(wàn)臺(tái)諧波減速器的水平。如果未來(lái)人形機(jī)器人訂單激增，綠的諧波有可能承接更多訂單，產(chǎn)能建設(shè)是很大的挑戰(zhàn)。（三）其他產(chǎn)業(yè)鏈機(jī)遇：伺服和傳感器伺服：2021年國(guó)產(chǎn)品牌匯川市占率達(dá)到第一，規(guī)模效應(yīng)創(chuàng)造競(jìng)爭(zhēng)力伺服電機(jī)通過(guò)實(shí)時(shí)的負(fù)反饋信號(hào)來(lái)實(shí)現(xiàn)更精密的控制，在精度方面優(yōu)于步進(jìn)電機(jī)，在工業(yè)機(jī)器人、鋰電和光伏制造等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。伺服電機(jī)轉(zhuǎn)子由驅(qū)動(dòng)器形成的磁場(chǎng)作用，編碼器反饋信號(hào)給驅(qū)動(dòng)器，反饋值與目標(biāo)值進(jìn)行比較，調(diào)整轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)動(dòng)的角度，電機(jī)精度決定于編碼器的精度。國(guó)產(chǎn)公司匯川、信捷和合川，近年來(lái)增長(zhǎng)較快，國(guó)產(chǎn)伺服份額已經(jīng)達(dá)到20%以上。根據(jù)MIR，2017年匯川的市占率5%，2021年市占率已經(jīng)達(dá)到16%，躍居市占率第一的品牌，增速非常高。伺服在新興制造業(yè)占比相對(duì)多，而且新型制造迭代快、不看重案例、對(duì)價(jià)格敏感，推動(dòng)了2021年國(guó)產(chǎn)伺服市占率的大幅度提升。市占率的提升又促進(jìn)了伺服品質(zhì)的迭代進(jìn)步。圖34：2021年交流伺服市場(chǎng)格局（億元）圖35：2017-2021年交流伺服市占率變化匯川安川松下電器機(jī)電三菱西門(mén)子臺(tái)達(dá)18%匯川,16%禾川科技無(wú)錫信捷1%1%1%18%2%16%2%2%安川,11%14%山洋貝加12%電2%10%氣,2%萊,2%松下電器機(jī)8%三埃斯頓,2%電,10%6%西門(mén)菱,9%無(wú)錫信4%子,8%2%捷,2%0%禾川科技,3%臺(tái)達(dá),8%20172018201920202021數(shù)據(jù)來(lái)源：MIR，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心數(shù)據(jù)來(lái)源：MIR，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心匯川的伺服產(chǎn)業(yè)鏈完整，發(fā)揮規(guī)模優(yōu)勢(shì)，吸引服務(wù)機(jī)器人領(lǐng)域訂單。伺服的核心零部件是驅(qū)動(dòng)器、電機(jī)、編碼器，匯川是國(guó)產(chǎn)公司中稍有的產(chǎn)業(yè)鏈完整的公司，可以發(fā)揮規(guī)模效應(yīng)。盡管下游配套的是工業(yè)自動(dòng)化和工業(yè)機(jī)器人，但在規(guī)模效應(yīng)之下成本能夠下降，對(duì)于服務(wù)機(jī)器人的客戶具有吸引力。識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)現(xiàn)價(jià)值 請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明26/32行業(yè)專(zhuān)題研究|機(jī)械設(shè)備圖36：匯川伺服系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)鏈完整數(shù)據(jù)來(lái)源：廣發(fā)證券發(fā)展研究中心傳感器：人形機(jī)器人需要很多傳感器，以保證靈敏度人形機(jī)器人需要很多傳感器，來(lái)保證足夠的信息采集。根據(jù)ZC_Robot機(jī)器人技術(shù)，機(jī)器人傳感器是一種檢測(cè)裝置，可以使得機(jī)器人感受到被測(cè)量信息，并且將加測(cè)感受到的信息按照一定規(guī)律轉(zhuǎn)化為電信號(hào)或者其他形式的信息輸出，以滿足信息的傳輸、處理、存儲(chǔ)等需求。機(jī)器人傳感器是機(jī)器人的必要零部件，其可以將必要的外部信息以及自身狀態(tài)信息傳遞給機(jī)器人的控制系統(tǒng)，從而為機(jī)器人的決策提供必要的條件。機(jī)器人的環(huán)境感知能力依賴于對(duì)于環(huán)境信息的采集，因此更智能的機(jī)器人需要很多傳感器。根據(jù)檢測(cè)對(duì)象的不同，可以分為內(nèi)部傳感器、外部傳感器。內(nèi)部傳感器是用于測(cè)量機(jī)器人自身狀態(tài)的功能元件，用于機(jī)器人感知自身的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，使得機(jī)器人可以按照規(guī)定的位置、軌跡和速度等參數(shù)運(yùn)動(dòng)。外部傳感器主要是感知機(jī)器人自身所處環(huán)境以及自身和環(huán)境之家的相互信息，包括視覺(jué)、力覺(jué)等。根據(jù)ZC_Robot機(jī)器人技術(shù)，機(jī)器人的主要傳感器包括：視覺(jué)：視覺(jué)主要包括三個(gè)過(guò)程：圖像獲取，圖像處理以及圖像理解；力覺(jué)：力傳感器主要分為關(guān)節(jié)力傳感器、腕部力傳感器以及手指力傳感器等；觸覺(jué)：觸覺(jué)可以感知物體的表面特性和物理特性，研究從20世紀(jì)80年代開(kāi)始；接近覺(jué)：機(jī)器人移動(dòng)和操作過(guò)程中由接近覺(jué)可以得到更好的操控效果。識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)現(xiàn)價(jià)值 請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明27/32行業(yè)專(zhuān)題研究|機(jī)械設(shè)備圖37：傳感器的可用性是機(jī)器人革命的推動(dòng)力數(shù)據(jù)來(lái)源：YOLE，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心傳感器領(lǐng)域下游需求分散，龍頭具備規(guī)模效應(yīng)。傳感器下游細(xì)分很多、制造各不同，是下游差異性較強(qiáng)的行業(yè)，較難形成規(guī)模效應(yīng)。國(guó)際傳感器大公司需要國(guó)際化銷(xiāo)售、制造外包模式來(lái)做大規(guī)模、攤薄研發(fā)成本。傳感器領(lǐng)域的優(yōu)秀公司基恩士，依靠全球化的規(guī)模效應(yīng)，2019財(cái)年共49.37億美元營(yíng)收，18.10億美元凈利潤(rùn)，利潤(rùn)率達(dá)到37%。根據(jù)林雪萍的《中國(guó)制造的隱痛：傳感器之殤》，基恩士以純?cè)O(shè)計(jì)（Fabless）起家，設(shè)計(jì)和銷(xiāo)售傳感器，同時(shí)不定制產(chǎn)品，標(biāo)準(zhǔn)化研發(fā)+代工，維持較高的規(guī)模效應(yīng)。圖38：2021年位移傳感器的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局 圖39：2021年視覺(jué)產(chǎn)品的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局奧托尼克康耐斯,0%其他,21%視,19%基恩宜科,1%士,40%其他,36%西克,2%海康威倍加視,17%福,3%邦納電子,3%巴魯夫,3%圖爾基恩士,14%歐姆龍,8%克,9%歐姆龍,4%松下電大恒圖器,8%像,10%數(shù)據(jù)來(lái)源：MIR，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心數(shù)據(jù)來(lái)源：MIR，廣發(fā)證券發(fā)展研究中心識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)現(xiàn)價(jià)值 請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明28/32行業(yè)專(zhuān)題研究|機(jī)械設(shè)備人形機(jī)器人的消費(fèi)品級(jí)別需求體量，能夠推動(dòng)傳感器細(xì)分板塊的國(guó)產(chǎn)替代加速。對(duì)比中國(guó)消費(fèi)領(lǐng)域和工業(yè)領(lǐng)域的傳感器，中國(guó)消費(fèi)類(lèi)電子的傳感器，由于市場(chǎng)的拉動(dòng)，近十年已經(jīng)有了很大的進(jìn)步，而工業(yè)領(lǐng)域卡脖子情況依然非常嚴(yán)重，圍繞著控制與測(cè)量，尤其是儀器儀表傳感器，幾乎完全進(jìn)口。能夠形成較強(qiáng)的規(guī)模效應(yīng)的領(lǐng)域，才能夠率先實(shí)現(xiàn)國(guó)產(chǎn)替代。圖40：行業(yè)規(guī)模與國(guó)產(chǎn)替代的關(guān)系數(shù)據(jù)來(lái)源：廣發(fā)證券發(fā)展研究中心六、工業(yè)機(jī)器人零部件有望受益基于對(duì)于當(dāng)前產(chǎn)業(yè)趨勢(shì)的判斷，我們認(rèn)為AI的突飛猛進(jìn)的發(fā)展之勢(shì)，可能給工業(yè)機(jī)器人的產(chǎn)業(yè)鏈帶來(lái)正向影響，主要涉及機(jī)器人本體和運(yùn)動(dòng)控制的硬件部分，包括諧波減速器環(huán)節(jié)、RV減速器環(huán)節(jié)、伺服環(huán)節(jié)以及機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域，是值得重點(diǎn)關(guān)注的環(huán)節(jié)。七、風(fēng)險(xiǎn)提示（一）特斯拉的人形機(jī)器人產(chǎn)品暫未落地特斯拉預(yù)計(jì)于今年9月公布人形機(jī)器人原型機(jī)，并盡快投入量產(chǎn)階段?？紤]到人形機(jī)器人技術(shù)具備復(fù)雜性，短期內(nèi)量產(chǎn)難度較大，特斯拉的人形機(jī)器人的研發(fā)和量產(chǎn)的落地依然具有不確定性。（二）國(guó)產(chǎn)廠商早期未必能進(jìn)入特斯拉供應(yīng)鏈類(lèi)比特斯拉電動(dòng)車(chē)，早期各環(huán)節(jié)零部件的生產(chǎn)由海外各大供應(yīng)商負(fù)責(zé)，后逐漸由中國(guó)供應(yīng)商替代。當(dāng)前，如果中國(guó)供應(yīng)商品質(zhì)沒(méi)有達(dá)到特斯拉人形機(jī)器人標(biāo)準(zhǔn)，未必能在人形機(jī)器人發(fā)展早期進(jìn)入特斯拉的供應(yīng)鏈。識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)現(xiàn)價(jià)值 請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明29/32行業(yè)專(zhuān)題研究|機(jī)械設(shè)備（三）產(chǎn)能建設(shè)可能成為較大的挑戰(zhàn)根據(jù)綠的諧波招股書(shū)，募投產(chǎn)能達(dá)產(chǎn)以后，公司精密諧波減速器產(chǎn)能59萬(wàn)臺(tái)。根據(jù)公司2021年年報(bào)，公司的50萬(wàn)臺(tái)諧波減速器募投項(xiàng)目還在穩(wěn)步推進(jìn)。根據(jù)公司公告的《投資者關(guān)系活動(dòng)記錄表》，截止2021年底公司產(chǎn)能達(dá)到了年產(chǎn)30萬(wàn)臺(tái)諧波減速器的水平。如果未來(lái)人形機(jī)器人訂單激增，綠的諧波有可能承接更多訂單，短時(shí)間內(nèi)的諧波減速器產(chǎn)能建設(shè)可能成為很大的挑戰(zhàn)。識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)現(xiàn)價(jià)值 請(qǐng)務(wù)必閱讀末頁(yè)的免責(zé)聲明30/32行業(yè)專(zhuān)題研究|機(jī)械設(shè)備廣發(fā)機(jī)械行業(yè)研究小組代 川：首席分析師，中山大學(xué)數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)碩士，2015年加入廣發(fā)證券發(fā)展研究中心。孫 柏陽(yáng)：聯(lián)席首席分析師，南京大學(xué)金融工程碩士，2018年加入廣發(fā)證券發(fā)展研究中心。朱 宇航：資深分析師，上海交通大學(xué)機(jī)械電子工程碩士，2020年加入廣發(fā)證券發(fā)展研究中心。范 方舟：高級(jí)分析師，中國(guó)人民大學(xué)國(guó)際商務(wù)碩士，2021年加入廣發(fā)證券發(fā)展研究中心。汪 家豪：高級(jí)分析師，美國(guó)約翰霍普金斯大學(xué)金融學(xué)碩士，2022年加入廣發(fā)證券發(fā)展研究中心。王 寧：高級(jí)研究員，北京大學(xué)金融碩士，2021年加入廣發(fā)證券發(fā)展研究中心。石 城：高級(jí)研究員，上海交通大學(xué)船舶與海洋工程碩士，2022年加入廣發(fā)證券發(fā)展研究中心。蒲 明琪：研究員，紐約大學(xué)計(jì)量金融碩士，2022年加入廣發(fā)證券發(fā)展研究中心。姚 佳：研究員，北京大學(xué)環(huán)境科學(xué)碩士，2022年加入廣發(fā)證券發(fā)展研究中心。廣發(fā)證券—行業(yè)投資評(píng)級(jí)說(shuō)明買(mǎi)入： 預(yù)期未來(lái)12個(gè)月內(nèi)，股價(jià)表現(xiàn)強(qiáng)于大盤(pán)10%以上。持有： 預(yù)期未來(lái)12個(gè)月內(nèi)，股價(jià)相對(duì)大盤(pán)的變動(dòng)幅度介于-10%～+10%。賣(mài)出： 預(yù)期未來(lái)12個(gè)月內(nèi)，股價(jià)表現(xiàn)弱于大盤(pán)10%以上。廣發(fā)證券—公司投資評(píng)級(jí)說(shuō)明買(mǎi)入： 預(yù)期未來(lái)12個(gè)月內(nèi)，股價(jià)表現(xiàn)強(qiáng)于大盤(pán)15%以上。增持： 預(yù)期未來(lái)12個(gè)月內(nèi)，股價(jià)表現(xiàn)強(qiáng)于大盤(pán)5%-15%。持有： 預(yù)期未來(lái)12個(gè)月內(nèi)，股價(jià)相對(duì)大盤(pán)的變動(dòng)幅度介于-5%～+5%。賣(mài)出： 預(yù)期未來(lái)12個(gè)月內(nèi)，股價(jià)表現(xiàn)弱于大盤(pán)5%以上。聯(lián)