智能涌现+万元售价：海外人形机器人巨头深度剖析

证券研究报告|行业深度研究报告 2023年10月17日 智能涌现+万元售价：海外人形机器人巨头深度剖析 评级及分析师信息 行业评级：推荐行业走势图 50%40%30%20%10% 0% -10% 2022/102023/012023/042023/072023/10 标普500纳斯达克100 证券分析师：朱芸邮箱：zhuyun1@hx168.com.cmSACNO：S1120522040001联系电话： 人形机器人行业深度报告 报告亮点 系统梳理海外五家头部人形机器人公司特斯拉、波士顿动力、1XTechnologies、Apptronik、Agility发展历史&技术亮点&未来落地展望，以此探索全人形机器人行业未来的发展路径。 有别于市场的观点 市场普遍只看到AI2.0对于人形机器人的赋能，而我们在总结海外公司发展历程时发现，人形机器人同样将赋能AI，成为“具身智能”的最佳载体：例如根据财联社，OpenAI今年投资1X，有望将GPT-4及更先进的多模态模型植入人形机器人NEO，不仅带来机器人的智能涌现，同时也带来AI的第一人称学习能力涌现。 ►海外研发方向多以通用型机器人为主 将机器人设计成拟人形态最重要的考虑就是使机器人能直接适应人类环境、替代人类职责，因此在功能性上特斯拉、1XTechnologies、Apptronik均以通用型机器人为目标。这些公司的人形机器人产品主要设计思路是保障安全性的同时提高拟人化程度，以实现替代人类工作。 相比之下，波士顿动力的Atlas则将人形机器人的运动性能推至极致，可实现高难度跑酷动作，目前主要用作研究用途，Agility的Digit机器人则明确以仓储为应用场景，灵活性及智能化有所取舍，量产能力处于行业领先，已初步建成世界第一座人形机器人工厂，年产能超过万台。 ►RobotGPT将带来人形机器人智能涌现 人形机器人是软硬件能力高集成的实体，商业化的核心突破点在于“AI大脑”，即核心算法的升级带来的逻辑思维能力提升与高水平智能化的行为智慧决策能力。 GPT模型的自然语言处理已经汇聚了自回归变换器+下一个词预测+强化学习高级特征的“配方”，而这一思路尚未在人形机器人中应用。谷歌Deepmind已在测试多模态模型RT-2控制机器人，在陌生任务中的准确率相比前代翻倍，如果机器人领域能打造出“RobotGPT”的基座模型，实现零样本或少样本学习，则能在更复杂乃至陌生的环境中执行任务，实现人形机器人的智能涌现。 请仔细阅读在本报告尾部的重要法律声明 ►具身智能开启通往AGI的大门 根据斯坦福大学研究，GPT3.5的心智已相当于9岁儿童，GPT 4的智能程度更高，但它的训练来源仍是被动接受的数据。脑科学家RichardHeld和AlanHein的实验证明，对生物的学习来说与环境的第一人称交互是至关重要的。如果生成式AI能获得人形机器人的身体，AI就能在真实世界中学习和适应，从而增强其泛化能力和鲁棒性，开启通往AGI（通用人工智能）的大门。 风险提示 机器人技术落地不及预期；人工智能安全性及伦理风险；应用场景难以拓宽 Tesla BostonDynamics1XTechnologies Apptronik Agility Robotics 人形机器Optimus Atlas NEO Apollo Digit 核心合作无 美军（早期） OpenAI NASA 亚马逊、福特 运动能力中 强 中 中 强 海外人形机器人主流参与者对比 人产品伙伴 AI能力 强，复用FSD自动驾驶及Dojo超算 中，离线轨迹库+云决策 弱，需人工操作，初步开始利用OpenAI资源 中弱，需人工操作通用型，目标应 泛用性通用型目前用于研究通用型 用领域物流、零仓储售、制造 其他特性手部高自由度， 可完成精细动作 极强运动性能，可实现跑酷 柔软外形，强调安全性 强调安全性，模块化设计 强越野能力 预计量产时间 2024年测试实际工作 2020年6月（机械狗） -2024年底2025年 预期定价2万美元7.45万美元（机 械狗） -成本5万美元内25万美元（初代） 资料来源：新浪财经，BeeboHMI,搜狐，1X官网，Apptronik官网，沙漏AI机器人，CNET，华西证券研究所 正文目录 1.特斯拉：由人类打造、为人类服务的机器人5 1.1.后人工智能时代机器人将取代人类进行重复性劳动5 1.2.自动驾驶的终极形态，FSD自动驾驶-超算-机器人三位一体6 1.3.未来展望：仍在等待GPT时刻的到来8 2.波士顿动力：机器人领域的顶尖实验室9 2.1.最强动态性能的跑酷机器人Atlas9 2.2.创新硬件与算法沉淀，Atlas实现卓越运动性能10 2.3.从机械狗Spot开始，商业化前路漫长11 3.1XTechnologies：开启AI具身智能革命12 3.1.OpenAI领投，机器人使命是与人类并肩工作12 3.2.从Eve到Neo，具身智能雏形显现13 3.3.与OpenAI合作共赢，将大模型带进现实世界14 4.Apollo：始于人类、赋予人类15 4.1.以探索宇宙为愿景的机器人15 4.2.拟人形态与技术结合17 4.3.朝向月球进发18 5.AgilityRobotics：从学术到实用，领跑仓储机器人领域19 5.1.实用主义与尖端科技结合：商用仓储机器人Digit19 5.2.与行业巨头深度合作，人形机器人批量生产时代已到20 6.风险提示21 图表目录 图1全球劳动力数量开始下降、老龄化比例提高5 图2人形机器人可复用自动驾驶技术框架7 图3Dojo搭建计划7 图4Dojo与包括人形机器人在内其他业务形成强大协同效应8 图5谷歌已开始测试用多模态模型RT-2控制机器人，大模型加持下陌生场景性能大幅提升9 图6波士顿动力产品线10 图7Atlas采用3D打印腿部使液压系统与肢体融合10 图8波士顿动力液压驱动原理10 图9Atlas控制核心——离线轨迹库+在线精细控制的MPC控制器11 图10SpotMini尺寸参数12 图11Eve关节设计示意13 图12Revo1执行器拆解示意13 图13具身智能学习能力远强于第三人称数据学习15 图14Apptronik与NASA合作研发机器人Valkyrie16 图15Apollo机器人模块化设计16 图16Apptronik在外骨骼上以6轴力传感器、力敏感袖带、空气冷却执行器保障设备安全性17 图17Apptronik自主设计高性能紧凑执行器，大幅降低生产成本18 图18Apptronik在人形机器人专利中未见手部设计18 图19ATRIAS、Cassie、Digit外形对比19 图20Digit在仓库中执行工作20 图21Agility即将建成世界首个人形机器人工厂RoboFab21 表1人形机器人与工业机器人自由度对比6 表2Optimus设计参数与原型机对比8 表3Atlas各关节自由度11 表4SpotMini工作参数12 表51XTechnologies融资整理13 表6EVE与NEO参数对比14 表71XTechnologies使用OpenAI技术一览15 表8Apollo性能参数及应用场景16 表9Digit参数对比20 1.特斯拉：由人类打造、为人类服务的机器人 1.1.后人工智能时代机器人将取代人类进行重复性劳动 Optimus定位为解放劳动力，可替代4亿岗位。特斯拉的人形机器人项目Optimus（擎天柱）最早于2021年AIDay上公布（早期名称为TeslaBot），定位为解放劳动力的通用型机器人。人形机器人作为模仿人类的拟态物，相比机械臂等传统机器人，能无缝在众多场景替代人类工作。马斯克表示，在后人工智能时代机器人将取代人类进行重复性劳动，生产力充足的前景下可行的经济模式是政府实行全民补贴，而体力劳动将成为个人的选择。根据世界银行数据，2022年全球劳动人口约34.3亿人，劳动力人口已呈现下降趋势，据麦肯锡报告预测，到2030年全球约4亿人的岗位将会被自动化机器人替代，即11.7%的劳动者会被机器人所取代。以Optimus单价2万美元计算，长期全球人形机器人市场天花板达8万亿美元，是一个庞大的蓝海市场。 图1全球劳动力数量开始下降、老龄化比例提高 40 35 30 25 20 15 10 5 0 全球劳动力总计（亿人）全球老龄化人口比重 12% 10% 8% 6% 4% 2% 0% 资料来源：Wind，世界银行，华西证券研究所 高自由度结构与精细控制初步具备实用性。目前Optimus原型机身高约172cm，体重约57kg，力量能单手举起一架钢琴。其身体共有28个自由度（下一代预计超过 200个自由度），采用了更加灵活的弹簧负载设计与6种类型执行器，关节采用仿生学关节设计，模拟人类关节与肌腱形态，手部是Optimus最大亮点，采用人体工程学设计，拥有11个自由度（下一代预期27个），相比之下工业机器人全身一般仅有4到6个自由度。特斯拉已于演示视频中展示了精细手部动作，在Dojo超算的支持下Optimus利用动作捕捉对人类活动方式进行学习，可抓取杂物，力道控制精细，甚至不会打碎鸡蛋。根据特斯拉介绍，Optimus已经在特斯拉弗里蒙特工厂试验简单工作，如移动零件或用扳手将螺栓固定在汽车上。 表1人形机器人与工业机器人自由度对比 人形机器人 Optimus Atlas Digit NEO 厂商 特斯拉 Bostondynamics AgilityRobotics 1Xtechnologies 自由度 28 28 20 - 身高（cm） 172 150 175 - 体重（kg） 57 89 65 30 运动速度（km/h） - 9 - 4 工业机器人 发那科 ABB 安川 库卡 负载（kg） 5-16 1.5-500 0.5-800 3-1000 自由度 6 4-14 6 6 可达半径（mm） 717-2032 350-4200 532-3518 635-3900 资料来源：物公基，昌盛安曼机器人，发那科官网，ABB官网，华西证券研究所整理 1.2.自动驾驶的终极形态，FSD自动驾驶-超算-机器人三位一体 人形机器人是自动驾驶技术的终极形态。自动驾驶的本质就是有轮子的机器人，特斯拉已经打通了FSD软件（完全自动驾驶）和机器人的底层模块，特斯拉在FSD上的积累将使得人形机器人全面受益。特斯拉将FSD从其汽车转移到了机器人，并经过调整以适应机器人的身体和不同的工作环境。特斯拉主要通过对人进行真实世界任务的运动捕捉，如提起物体、行走等，然后使用反向运动学技术让Optimus重复这些动作，同时应用了在线动作适应技术，使这些任务更加灵活，并能根据环境进行调整。同时由于采用了相同的FSD系统，机器人可直接复用电动车成熟的视觉系统，由于特斯拉决定采用同样的摄像头方案，而不是LIDAR传感器，因此可直接移植到人形机器人上。 自动驾驶为机器人搭建技术框架。机器人的反馈机制本质上是与自动驾驶相同的架构，即感知层-决策层-执行层。特斯拉在汽车上使用自研的HW硬件与FSD软件，而机器人的感知层和决策层可直接复用自动驾驶技术，特斯拉基于Transformer的BEV方案结合时序队列与OccupancyNetwork，实现包含空间和时间的4D感知，即使在纯视觉方案下仍能实现高效的环境感知。在决策层上，模型训练阶段的数据标注和模拟环境同样可复用于机器人上，因此Optimus能在立项仅一年就拿出展示机型，远快于其他人形机器人厂商，软件层面上只需要更多优质的训练数据积累就能快速提高运动能力。 图2人形机器人可复用自动驾驶技术框架 资料来源：智驾最前沿，华西证券研究所 图3Dojo搭建计划 Dojo超算——云端训练AI的基石。超级计算机Dojo基于特斯拉自研的7nmD1芯片，具备采集、训练和进化的能力，能够更理想的采集道路交通标识、生物形象、路面情况等信息。该芯片将354个独立