通信行业深度研究：从特斯拉人形机器人看智能化投资机遇

2022年08月23日国金证券 创新技术与企业服务研究中心 SINOLINKSECURITIES 证表联究准导 通信行业研究买入(维持评级行业深度研究 市场数据(人民币）从特斯拉人形机器人看智能化投资机遇 市场优化平场市星车18.90 回全通信指数1957 上证指款 3278 -行业策略：特斯拉机器人将加快服务机器人行业商业化进程，超期内建议关 深证成指 12506 注人形机器人增量零部件，优选技术路径有利于小型化、轻量化，低成本的 中小板练指 13100 硬件公司，长期机器人帮能化程度间广闲。人形机器人与智能汽车在智能化领域的供应链高度重叠，在投资策喀上应在边际增量大的细分领域代选高成长，竞争优势突出的个股， 2326 推荐组合：建议关注机器人初创头部公司优必选，AI芯片龙头英伟达，工 2191 业互联网及IDC龙头宝信软件，模组龙头移送逐信，以及计算机视觉龙头海 2056 康成视， 沪保300格款4181 投资建议 0ZGF 1785 行业观点 16:50下一代智能终端前景广间，未来10年全球市场空阅约14万亿元。特斯拉 5 1515作为全球领先科技企业，其芯片、算法等技术积淀可在人形机器人中高度复用，借鉴波士顿动力、日本本阅等已有的人形机器人，预计公司在双臂双足 EZ8 的协同技术仍缺逐沉淀，是备一定提战，“机器换人”是产业长的核心驱 动力：到2030年，全球约有4亿个工作岗位将被自动化机器人取代，核 国金行业沪深30020%渗透率测算全球人形机器人市场空间12-16万亿元根摄IFR和国电 子学会的数据，获23-30年CAGR30%测算到2030年，我国人形机器人市 场规模约8700亿元，当前机器人BOM成本60%-70%集中在关节，驱动、 相关报告 按制等机身硬件，热而智能化程度提升必然增加对芯片、通信模组、云计算资源的需求。我们认为机器人软件占比电将复刻汽车软件发展路径，从当前 1.名元宇审时代ICT基础设独放资展望-国约不到10%的成本占比提升至2035年30%+， 金通信-元字审行业深度》，2022.6.30 2.&亿物8.联-22H1期联同全产业链载 据持满全道信编联同..3，2022.6.16 3.通信行业下半年策略：关注新基建和高 长-国-2022H.-3，2022.6.7 4.8通信产业价值分布的新一代ICT产业组 转移通信行业21年年报.3，2022.5.3 对标智能汽车，人形机器人将增加传感器、芯片、智能网联、导航需求，预计人形机露人主要用于商用场景，不管居家还是外出服务，或从事危险性工作，其感知能力应该对标自动驾驶L4以上级则：1）传感器：类比智能汽 车，增加摄像头、激光需达、毫波富达、红外传感器，超声波雷达等需 求：2）算力芯片：当前芯片市场分额主要由海外玩家占据：包持英佛达、 英特尔Mobileye、高通等，可关注有工程师红利、本土化服务能力强的Al 芯片国产化替代机遇；3）智党网联：人形机器人主要面对家庭和服务场 5.8华务智能电动✁有易和启示-国金通信行景，5G低延时、高速率、广连接等特性将力其赋能，建议关注蜂窝基带芯 业涤度报告0，2021.12.31片、模组、智控器行业机会；4）定位：权据机器人使用场景不同，需增加室内或户外导航、高精度地围等需求。 云计算基础设施与AI算法助力人形机器人智能化，智能化AI算法训练需要 大量场景数据，拉动数据存储、计算、交换等载据中心需求，参照沙利文报 告，自动驾驶laaS/PaaS市场规模2025年达到65.5亿元，4年CAGR为 49.2%，预计人形机器人对算力的需求也将维持接近50%击右的复合增速， 人机交互、AI视处等算法定人形机器人商用场素的核心竞争力，根据产业链调研，科大讯飞，百度云、阿里云当前已进入人形机器人产业然，预计来来更多人形机器人定向商业化，以上企业有更多机会参与行业总体机会。人形 邵艺开 罗露 联系人 shaoyikaiogjzq.com.cn 各新师SAC执业编号：S1130520020003 机器人在今年上半年一级言场已然火爆，互联网大厂纷纷押注投资布局，互 联用大厂具备技术，人才、资金、客户等多方优势，投资方向具务一定指导意义，虽然当前人形机器人仍处于行业早期阶段，但随希特斯拉等全球领先企业对人形机器人的定义更为清断，市场投资机会将层出不穷、 风险提示 斯拉机器人进展不及预期、新品研发不及预换、机器人商业化不及预期 我请参风放后一页特到声明 -1: TIES -国金证券行业深度研究 内容目录 1.下一代智能化终端，人形机器人将打开蓝海市场。.4 1.1特斯拉宣布进入人形机器人市场，技水可复用率高 1.2当前全球机器人市场竞争格局：欧美日领先，中国系统集成迁超...6 1.3人形机器人打开万亿蓝海市场 1.4短期零部件先行，长期看机器人智能化程度空问广阔....... 2.下--代智能化终端，感知决策供应链与智能汽车成高度重叠.10 ...10 2.2人形机器人算力要求较高，部分回产芯片厂商或可满足需求 ...13 2.3人形机器人带来智能网联需求增长 2.4人形机器高精度定位需求... 3，人形规器人A域带动云计算产业链需求.. ...23 3.1智能化A算法训练增加对云计算，款据中心，迹嫁计算的需求...23 3.2人机交至，A视等算法在人形机器人商用场景中✁核心竞争力.25 3.3五联网大厂已押注机器人蓝海市场 ..28 3.4AI智能化额或相关投资机会及重点个股梳理 ....30 4．风险提示。 .32 图表目录图表1：特斯拉D1芯片示意图图表2：特断拉视觉神经网络架构。图表3：液士顿动力与日本本田人形机器人发展历程图表4：按劳动力岗位数量测算人形机器人全球市场空问...图表5：中国机器人市场规模（亿元） ....8 图表6：Optimus单体回本时间预测图表7：机器人分部件价值量参考（单位：元）图表8：四种环境感知传感器比较 .10 图表9：自动驾数级别对应功能与时问演变. 图表10：绝视免与激光需达方案比较 ....11 图表11：全球CIS市汤规模及预测. ..12 图表12：全球车载CIS市场规模及预测 2.1人形机器人环境感知需求高，带动各类传感器需求 图表13:2021年车载CIS市场分额.. 图表14：全球激光雷达市场规模（亿美元）. 图表15:2021年丰载激光雷达市场份额 ..12 图表16：国内外自动驾驶芯片...14 图表17：国内外自动驾驶计算平台（域控制器，DCU).14 我请参风放后一页特别声明 -2- 国金证券 eTIEs行业深度研究 图表18：国内外自动驾驶芯片制造商优务势.15 图表19：2021年全球基带芯片市场结构.16 图表20：2021年基带芯片市场份额. 图表21：国内外通信芯片行业可比公司的对比情况16 图表22：通信模组逻解结构示意图17 图表23：loT蜂窝模组演进17 图表24：模组厂商机器人方向布局对比17 图表25：2022Q1峰窝物联网模组厂商市场份额 图表26：汽车高速连➓器性能需求与应用实例.19 图表27:汽车连接器应用实例（前头示意连接器）19 图表28：室内定位技术比较20 图表29:高精地图与传统电子地图比较21 图表30：国内高精地图头部玩家.21 图表31:机器人产业链相关标的总结 ...23 图表32：中国汽车云laaS+PaaS应用场景规模...23 图表33：智能驾驶系统主要训练数据集 图表34：深度学习算法模型性能提升与算力要求...24 图表35：任务邮找架构。...25 图表36：典型协同感知场景.25 图表37：优必选人形机器人发质历程 图表38：2021H1中国计算机视竞市场份额图表39：2021H1中国语音语义市场份额 ..26 ...26 图表40:中国机器视觉主要玩家概况.27 图表41：中国语育语义市场主要玩家概况 图表42：华为盘古NLP大模型参致量排名第一28 图表43：百度在机器人领域数硬件产品，.29 图表44：互联网大厂投资布局梳理.30 图表45：云计算分场景占比与增长 -..31 图表46：科大讯飞固材施教1352智慧教育解决方策31 图表47：海康成视营妆与归导净利润情况 ...32 图表48：海康成视AI开放平台...32 我请参风放后一页特到声明 国金证券行业保度研究 1.下一代智能化终端，人形机器人将打开蓝海市场 1.1特斯拉宣布进入人形机器人市场，技术可复用率高 转斯拉作为自动驾驶全球领先企业，已有技术积淀可在人形机器人中复用， 公司定布将于今年9月30日推出首款双足人形机器人-擎天柱 （“OPTIMUS”），TeslaBot将基于视觉神经网络神经系统可预测性✁自动 管理技术，以DojoD1自研超计其机芯片和提供养力✁FSDChip2.0硬 件驱动微核心。从目前公布✁应用范周来表，人形机器人是服务机器人✁技术升级，涉及自动控制、视觉导航、传感器技术等多种技术✁融合，作为美国最太✁电动汽车及新能源金业，公司其有领先行业✁自动驾驶技术，部分技术积累可复用于人形机器人中，如：AI芯片、自动驾驶算法和AI视 觉解决方策，也有一些新增部分需要从相关元器件产商处采购，比如减 速器，伺服电机等上游材料。 【AI芯片】 自研D1芯片结合多芯片模块技术（MCM）构✁高带宽、低延迟训练模块：支持全球最先进✁可扩展AI训练机器Dojo系统。自定义计算芯片D1芯 片是由354个训练节点组成✁阵列所形或✁而积为645平方毫米✁计算平 面，采用7nm制造工艺，热设计功率（TDP）为400w。作为Dojo超级计 算✁集成单元，D1芯片能实现362TFLOPS✁机器学➀计算 （362TFLOPs(BF16/CFP8)/22.6TFLOPs(FP32)），片上带宽为10TBps， 边缘✁IO带宽为4TBpS，✁为最先选✁网终交换芯片✁两倍。 图表1：特斯拉D1芯片示意图 D1Chip 362TFLOP 22.6TFLOPsFP 1OTBps/dir.onSonsison 4TBps/edge. OtWies 40OWTDP 源：金司会，全证年克所 训练模块由25个D1芯片使用扇出品图工艺紧密集成，保留了裸片之间✁带宽，利用多芯片模块技术（MCM）解法IO问题，优化带宽，同时减少 延退、面积和功耗，实现相邻芯片间退信速度✁低延退、集成连接器、定制✁电压调节器模块、机械和热部件✁训练模块最终能我供9PFLOPS✁ 计算和36TB/s✁模块外带宽、 120个训练模块平铺创✁出能够达到1.1EFLOPs✁超级计算机系统，为AI训练提供充足算力。与行业中✁其他关似超级计算技术档比，Dojo计算机在同等成本下具有4倍性能，1.3偿能耗节约，碳排放仅占1/5.它不仅 能实现全球最快✁AI训练速度，而且性能拓展无上限，特斯拉预计下F一代 Dojo系统在失些方面将拥有10倍✁性能提升。 【自动驾驶算法】 我请参闪最后一页转利声明 -4- 国金证券行业深度研究 公司自动驾驶算法实现感如、规划与控制，赋能人形机器人部分类人特征，特斯拉自动驾驶方案基于感如网终输出根据真实世界✁立✁三维向量空间，并利用统规划方法与种经算法相结合✁露合规划系统，在该空问间中规划汽车完成指定位务✁行为和轨速，最终担制其究成、特斯拉✁补经网络算 法（NouralNetworks）应用前沿研究，训练深度神经网路处理从感知到规 控✁各种问题，预计该算法用于人形机器人中，将推进人形机器人✁自治能力和对空间与时间信息✁感知，并微出准确决筑、由于拥有大规模原始数据集、自动标注方策、虚拟仿真空间以及充足✁算力，特斯拉自动驾驶感知，观控✁核心算法在应对不同场景✁性能方而部可以得到充分✁训练。 【AI视觉解决方案】 空间理解和短时记忆能力，实现特斯拉自动驾驶绝视觉感知，待新拉放弃需达融合方案，仅利用车身四周✁八个损像头模仿人类视允率统原理进行 绝视觉感知。如下图税视党感知神经网络架相所示，采用HydraNet多头网 络✁基础结构形式，多个