通用设备：机器人系列报告三：特斯拉Optimus样机发布后，如何看其市场化前景

——机器人系列报告三 核心观点：北京时间10月1日（北美时间9月30日），特斯拉在AI Day 2022发布会如期展示了Optimus人形机器人工程机，以及人形机器人的详细参数与开发过程，在会场展示行走能力，并在播放视频中完成提起水壶行走浇花，工厂内搬运物品等动作。我们认为Optimus样机发布，验证特斯拉人形机器人研发流程稳步推进，基本符合预期。本场发布会重点关注执行器类型，谐波减速器、永磁力矩电机、直线执行器的选用将对相关产业链带来利好。特斯拉Optimus后续市场化过程中我们主要关注：1）人工智能能否扩展日常使用场景的应用能力使消费者“用得上”；2）规模化降本能否实现马斯克提出2万美元目标消费者“买得起”。 特斯拉Optimus样机发布：进度符合预期 特斯拉Optimus样机如期发布，并在会场及视频中展示其行走、搬运、完成系列行走浇花动作的能力，这些动作都是通过Optimus自身集成的软硬件执行完成，没有外部控制与外接线束，说明样机已具备一定程度的运动规划与任务执行能力，产品完成度基本符合预期；研发团队公布硬件系统主要零部件参数，软件系统的算法原理，说明其研发进度如期推进，研发进度符合预期。 人形机器人市场化，丰富应用场景与规模化降本是重要环节 我们认为，特斯拉Optimus量产版本能否获得市场认可，重点关注应用场景丰富程度与规模化降本幅度，两者分别对应消费者“用得上”和“买得起”。 1）丰富应用场景——“用得上”：我们曾在特斯拉人形机器人深度报告中阐述，人形机器人可以在人类的衣食住行等环节辅助人类完成繁杂任务，在当前老龄化社会还可以满足老人看护、病患照顾等场景应用，而该部分应用场景的丰富能力主要取决于人形机器人的人工智能水平,能否让消费者“用得上”。人机交互能力与运动规划能力随人工智能水平提高，以满足更加复杂的应用场景。马斯克提到Optimus未来将实现老人看护、草坪修剪、家庭烹饪等任务执行。 2）规模化降本——“买得起”：马斯克提到Optimus未来目标价格低于两万美元 ，若能通过规模化降本实现该目标 ，使消费者“买得起”，将有利于其市场化。本文更新了特斯拉Optimus成本测算，得到其物料成本约为2.1万美元，其中以特斯拉FSD系统为主的运动控制系统占比40.45%，关节执行器占比38.80%，其中谐波减速器占比23.05%、电机占比10.12%，直线执行器占比3.83%。该结果表明，FSD系统、谐波减速器、力矩电机环节仍是人形机器人产业链主要三大成本支出。本次测算由之前的2.5万美元降低到2.1万美元，其中主要因直线执行器成本较低，其使用实现了降本。只有规模化降本，才能使消费者“买得起”，使其市场化成为可能。 从设备角度看特斯拉Optimus受益产业链：谐波减速器、永磁力矩电机、直线执行器 在公布信息中重点关注执行器类型，分别公布了三款使用谐波减速器的旋转执行器、三款使用旋转螺杆结构的直线执行器，电机均采用永磁力矩电机。将对谐波减速器、永磁力矩电机、直线执行器行业产生利好，原因如下：1）价值量高：预计2030年谐波减速器/永磁力矩电机/直线执行器市场规模将达到180.55亿/79.27亿/30.00亿美元；2）国产替代空间大：谐波减速器、旋转螺杆结构直线执行器（线性驱动）、永磁力矩电机等元件均有成熟国产产品，特斯拉Optimus若能成功面世，将为产业链相关企业带来利好。 投资建议：建议关注谐波减速器龙头企业：绿的谐波；特斯拉供应链减速器企业：双环传动；线性驱动龙头企业：捷昌驱动；伺服电机龙头企业：中科股份、鸣志电器、步科股份；电机永磁材料龙头企业：中科三环。 风险提示：1）特斯拉Optimus尚未发售，其产能可能不及预期。 2）人形机器人作为消费产品尚不成熟，其市场需求可能不及预期。 3）测算具有主观性。 1.特斯拉Optimus样机如期发布，关注哪些参数 北京时间10月1日（北美时间9月30日），特斯拉举办AI Day 2022发布会，首次展示了人形机器人的详细参数与开发过程，Optimus人形机器人工程机在会场展示行走能力，并在播放视频中完成提起水壶行走浇花，工厂内搬运物品等动作，这些动作都是通过Optimus自身集成的软硬件执行完成，没有外部控制与外接线束，说明样机已具备一定程度的运动规划与任务执行能力。 图1：Optimus人形机器人样机 表1：特斯拉Optimus最新公布信息总结 1）体型参数：身高 172CM ，体重73kg，静坐能耗100w，慢走能耗500w，自由度超过200个。 图2：Optimus人形机器人能耗、自由度、质量参数 2）执行器总成结构：旋转执行器采用谐波减速器（Strain Wave Gearing），内部具有离合器，采用永磁力矩电机驱动；直线执行器采用内部旋转螺杆结构，通过永磁力矩电机带动螺杆旋转推动执行杆，将旋转运动转为直线运动，较大的出力性能使其能吊起一架半吨重的三角钢琴（会场视频展示）。 图3：Optimus人形机器人执行器结构（左-旋转执行器右-直线执行器） 图4：Optimus人形机器人直线执行器吊起三角钢琴 3）执行器参数：不同关节选用不同的三款旋转执行器和三款直线执行器。 旋转执行器参数：小号-扭矩 20Nm ，重0.55kg；中号-扭矩 110Nm ，重1.62kg；大号-扭矩 180Nm ，重2.26kg。 直线执行器参数：小号-出力500N，重0.36kg；中号-出力3900N，重0.93kg；大号-出力8000N，重2.2kg。 图5：Optimus人形机器人三种旋转执行器与三种直线执行器参数 4）手部结构：手部结构采用和人体相同的五指多关节设计，执行器为螺杆旋转带动齿轮旋转进而使手指关节旋转的结构。 5）手部参数：6执行器，11自由度，可提起20磅（9kg）重的包，具有精确控制握持力输出的传感器。 图6：Optimus人形机器人仿人手部结构示意图 图7：Optimus人形机器人手部执行器与性能参数 6）视觉系统：采用特斯拉自动驾驶三目摄像头（左右+鱼眼广角）与Autopilot算法，实现图像分层识别，并构建周围3D环境，进行空间深度渲染；路径规划通过识别空间内节点，规划可通过的最优路径。 图8：Optimus人形机器人三目摄像头工作画面 图9：Optimus人形机器人视觉导航系统工作画面 7）运动控制：通过周围环境规划理想运动，根据传感器检测重心与路径的偏移量，对执行器输出进行修正以完成闭环控制，抵消实际情况的干扰。 图10：Optimus人形机器人运动规划流程 图11：Optimus人形机器人修正现实情况干扰的流程示意图 8）膝关节结构：仿造人类膝关节形成四节点杠杆结构，使下蹲与站立动作变化时力学曲线更平顺，极端受力变低。 图12：Optimus人形机器人膝关节仿生结构设计 图13：Optimus人形机器人四节点力学结构与传统结构的受力曲线对比 9）机载芯片参数：除运算芯片，含1块特斯拉SOC电池管理芯片、WIFI与LTE通讯芯片、音频处理芯片。 10）电池组参数：2.3kWh，52V电压。 图14：Optimus人形机器人芯片参数与电池组参数 图15：特斯拉汽车与人形机器人动力系统元件对比 11)损伤控制：利用特斯拉汽车碰撞仿真软件对人形机器人Optimus跌倒碰撞过程进行仿真，以优化各元件防损伤能力。 图16：特斯拉汽车仿真碰撞测试示意图 图17：Optimus人形机器人腿部元件易损性测试示意图 图18：Optimus人形机器人胸腔元件易损性测试示意图 12)耗能优化：参考特斯拉汽车电机牵引力控制的优化，对执行器运行速度与输出扭矩的参数曲线进行优化，减少单次执行运动耗能。 图19：Optimus人形机器人胸腔元件易损性测试示意图 2.人形机器人市场化：丰富应用场景与规模化降本是关键 2.1.丰富应用场景：让潜在消费者“用得上” 我们曾在人形机器人深度报告中阐述，人形机器人可以在人类的衣食住行等环节辅助完成繁杂任务，而替代自己完成日常繁杂劳动是潜在个人用户的需求。在当前老龄化社会还可以满足老人看护、病患照顾等场景应用，而该部分应用场景的丰富能力主要取决于人形机器人的人工智能水平。人机交互能力与运动规划能力随人工智能水平提高，以满足更加复杂的应用场景。马斯克提到Optimus未来将实现老人看护、草坪修剪、家庭烹饪等任务执行。 表2：人形机器人覆盖场景 特斯拉在应用场景扩展方面的“杀手锏”：即强大的FSD系统视觉识别学习算法，以及D1芯片支持的强大运算能力。特斯拉在自动驾驶技术路线中十分偏执的减少激光雷达的使用，起到了显著的降本效果。但其底层逻辑不仅是为了降本，且因为人类并没有类似激光雷达的器官，自动驾驶和人形机器人本质上都是完成对人类行为的模仿与替代，通过集中研发投入在视觉识别领域，逐渐接近人类的智能水平。 本次发布会还公布了FSD系统最新的研发细节，FSD系统对道路环境与生活场景的识别能力，以及Dojo芯片的算力将有效支持特斯拉Optimus对人类日常生活场景的识别与运动控制、路径规划。 其中重点关注占据网络（OccupancyNetwork）提供的环境体素化识别能力，以及D1芯片性能。 占据网络（Occupancy Network）：通过视觉算法将环境转化为体素（三维像素点），相当于对三维空间进行时刻感知，并将体素分为运动体素和静态体素，分别对应运动或静态的物体，对激光雷达识别三维环境的功能实现较好替代。体素识别最大的优势是对物体识别的通用性，不论物体种类，都可以转化为体素进行识别，这有利于人形机器人在不同场景应用的通用性。 图20：FSD公共汽车识别为体素，并区分两节车厢的运动情况（红色静止，蓝色运动） D1芯片：Optimus机载芯片，相当于其大脑，具有比普通GPU芯片更强大的算力和更低的延迟，而环境识别的运算均依靠该芯片进行处理。该芯片由台积电制造，采用 7nm 工艺，拥有500亿个晶体管，芯片面积达645mm²，小于英伟达的A100（826 mm）和AMDArctUrus（750 mm），工艺为 7nm ，包含500亿个晶体管，BF16/CFP8峰值算力达362TFLOPS，FP32峰值算力达22.6TFLOPS，热设计功耗（TDP）不超过400W。 图21：D1芯片参数 由于Dojo超算由D1芯片组成，我们可以从本次发布会Dojo的训练能力窥见D1芯片的强大性能。进行自动标注算法、运行神经网络模型（Occupancy Networks）时，相比英伟达A100，Dojo能实现性能的倍增， 这说明以D1芯片为支撑， 将很好的保证Optimus在环境识别算法运行的算力。因此D1芯片为特斯拉Optimus应用场景扩展起到重要算力支撑作用。 图22：以英伟达A100为基准对比Dojo自动标注与占据网络模型的运算性能 2.2.规模化降本：让潜在消费者“买得起” 马斯克提到Optimus未来目标价格低于两万美元，若能通过规模化降本实现该目标，使消费者“买得起”，将有利于其市场化。当前限制人形机器人市场化的关键因素之一就是人形机器人的成本，马斯克多次以汽车价格作为参照，因为一台家用车在大多数家庭中已算是大额开支，成本若远超家用车价格，将使绝大多数家庭望而却步。若人形机器人能像新能源汽车一样走向量产化，实现降本增效，则存在较大市场空间，因此人形机器人市场化的关键在于降本。 参考之前的测算结果，横向对比主流人形机器人，我们可看出特斯拉Optimus具有市场化潜力的关键在于其成本可控制在约2.5万美元，远低于波士顿动力Atlas约12.9万美元的成本，与优必选Walker约1.9万美元的成本可同台竞争。而根据最新参数进行测算，当前成本约为2.1万美元，若能进一步下探到2万美元以下，竞争优势将更加明显。 图23：Atlas、Optimus、Walker新一代横向成本对比 2.3.特斯拉Optimus成本拆分测算更新