大模型赋能人形机器人，软硬融合共创颠覆性产品

行业研究|深度报告 看好（维持） 大模型赋能人形机器人，软硬融合共创颠覆性产品 机器人专题 国家/地区中国 行业计算机行业 报告发布日期2023年11月13日 核心观点 国内蓝图开启，海内外利好有望共振。11月2日，工信部印发《人形机器人创新发 展指导意见》，明确人形机器人发展目标，2025年实现整机批量生产，2027年要 形成安全可靠的产业链供应链体系。海外方面，特斯拉人形机器人进展迅速，在两年不到的时间内实现了快速迭代，完成了开发平台建造、Optimus产品亮相以及电机扭矩控制、环境探测与记忆、双手复杂任务等能力的实现。马斯克预计Optimus将大规模量产至“百万”量级，预计其单台成本或将低于2万美元。 软硬融合，打造人形机器人新高度。软件决定人形机器人高度，算法需与硬件匹配。人形机器人本质是AI系统落地物理世界的最佳载体，算法是核心，需与硬件匹配。根据GGII预测，到2026年全球人形机器人在服务机器人中的渗透率有望达到 3.5%，市场规模超20亿美元，到2030年全球市场规模有望突破200亿美元。 大模型赋能人形机器人，具身智能是未来目标。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”。大模型为人形机器人的发展带来了新的突破，使机器人具备更高的事物处理能力和自然语言交互能力。大模型的泛化能 力则让研究者看到了人形通用机器人的曙光，泛化能力的出现让大模型能够在没有被训练过的场景中也能表现出色，是AI实现通用性的基础。综合使用多种数据模式的信息，可以显著提升模型的性能。因此，端到端的训练方式会在机器人模型领域有更多优势。今年内，科技巨头们纷纷加入了机器人大模型的探索中来，试图找到一条适合于通用机器人的算法道路。 目前来看，距离实现真正的具身智能水平的模型还有很长的路要走。机器人大模型还面临着诸多问题：机器人算法的训练需要大量机器人真实数据，但实际可用于训练机器人学会执行新任务新技能的高质量数据非常匮乏；同时，机器人大模型行动 控制的周期仍太长，无法做到实时响应，需要大量算力支撑；人形机器人零部件众多，做好软硬件协同才能发挥其硬件水平。 王天一021-63325888*6126 wangtianyi@orientsec.com.cn 执业证书编号：S0860510120021 浦俊懿021-63325888*6106 pujunyi@orientsec.com.cn 执业证书编号：S0860514050004 杨震021-63325888*6090 yangzhen@orientsec.com.cn 执业证书编号：S0860520060002香港证监会牌照：BSW113 丁昊dinghao@orientsec.com.cn 执业证书编号：S0860522080002 覃俊宁qinjunning@orientsec.com.cn  投资建议与投资标的 国内顶层设计规划路线，明确量产时间点、关键技术、重点产品以及示范性应用场景，结合海外以特斯拉Optimus为代表的人形机器人持续推进，人形机器人产业化迎来曙光。我们看好人形机器人产业趋势，建议关注产业链上的核心零部件相关公司以及大模 型公司： 总成：三花智控(002050，买入)（汽车组覆盖）、拓普集团(601689，买入)（汽车组覆盖）； 空心杯电机：鸣志电器(603728，未评级)、鼎智科技(873593，未评级)； 减速器：绿的谐波(688017，未评级)、双环传动(002472，未评级)、中大力德 (002896，未评级)； 编码器：奥普光电(002338，未评级)、禾川科技(688320，未评级)、汇川技术 (300124，未评级)、昊志机电(300503，未评级)、峰岹科技(688279，未评级)、儒 竞科技(301525，未评级) 丝杠和轴承：五洲新春(603667，买入)、恒立液压(601100，未评级)、贝斯特 (300580，未评级)、秦川机床(000837，未评级)、鼎智科技(873593，未评级)、禾 川科技(688320，未评级)； 配套高端设备：田中精机(300461，未评级)、华辰装备(300809，未评级)、浙海德曼(688577，未评级)、日发精机(002520，未评级)； 传感器：柯力传感(603662，未评级)、昊志机电(300503，未评级)； IMU：芯动联科(688582，未评级)、华依科技(688071，未评级)、苏州固锝 (002079，未评级)等。 大模型：科大讯飞(002230，买入)、鼎捷软件(300378，未评级)、中科创达 (300496，买入)等 风险提示 人形机器人进展不及预期；国产替代进程不及预期；行业竞争加剧 有关分析师的申明，见本报告最后部分。其他重要信息披露见分析师申明之后部分，或请与您的投资代表联系。并请阅读本证券研究报告最后一页的免责申明。 目录 一、人形机器人：曙光已现，软硬融合共造颠覆性产品5 1.1国内蓝图开启，海内外利好有望共振5 1.2软硬融合，打造人形机器人新高度9 二、大模型+机器人：未来智能革命将至13 2.1大模型赋能人形机器人，具身智能是未来目标13 2.2科技巨头纷纷入局，通用机器人算法路线仍需探索16 三、机器人大模型面临的问题26 3.1高质量训练数据缺乏，合成数据有望成为新方向26 3.2实时性仍需提升，算力可能是瓶颈27 3.3软硬件融合是最终目标28 投资建议与投资标的30 风险提示30 图表目录 图1：工信部印发《人形机器人创新发展指导意见》明确发展目标和重点任务5 图2：特斯拉人形机器人发展历程图8 图3：人形机器人软硬件架构示意图9 图4：人形机器人行业产业链9 图5：2026-2030年全球及中国人形机器人行业市场规模预测(单位：亿美元)10 图6：2023年人形机器人核心零部件价值量分布图预测10 图7：2030年人形机器人核心零部件价值量分布图预测10 图8：特斯拉人形机器人FSD视觉感知方案分析图11 图9：AI大模型助力人形机器人拆解任务示意图12 图10：具身智能的研究是多学科交叉的13 图11：波士顿动力机器狗接入ChatGPT能力后能与人类交互14 图12：波士顿动力机器狗可以扮演不同性格的导游14 图13：泛化的种类14 图14：TeslaOptimus是完全端到端训练的15 图15：GPT-4V可以与环境进行正确交互16 图16：具身智能机器人算法一览图16 图17：传统机器人任务需要工程师不断调整目标17 图18：引入ChatGPT后无需工程师在循环中进行调整17 图19：ChatGPTforRobotics的设计原则17 图20：ChatGPT可操作机器臂拼出微软Logo18 图21：需要将外部环境转化为文字信息输入给ChatGPT18 图22：PaLM-E能够接收多模态信息并输出决策文本18 图23：PaLM-E具备迁移学习能力19 图24：PaLM-E可以进行zero-shot多模态思维链推理19 图25：RT-2架构和操作字符串的表示方式20 图26：RT-2的任务成功率高于基线模型20 图27：RT-2具备比基线模型更强的泛化能力20 图28：加入思维链能力使得RT-2能够处理更复杂的问题21 图29：Voxposer流程一览图21 图30：Voxposer的涌现能力22 图31：RoboAgent采用的数据集远远小于RT-122 图32：RobeAgent采用了数据增广技术对数据集进行扩充23 图33：RoboAgent有更高的效率和更强的泛化能力23 图34：OpenX-Embodiment数据集24 图35：RT-1-X性能表现较原有方法大幅提升24 图36：RT-2-X的涌现能力是RT-2的三倍24 图37：Eureka能够训练机器人执行复杂动作25 图38：Eureka工作流程25 图39：以人类设计算法为初始条件的Eureka表现进一步提升25 图40：OpenX-Embodiment数据集一览26 图41：MimicGen合成机器人任务数据27 图42：MimicGen可生成多种场景的机器人任务数据27 图43：Voxposer需要8倍速播放才有流畅的动作28 图44：RT-2需要2倍速播放才有流畅的动作28 图45：特斯拉Dojo超算算力规模预测28 图46：特斯拉将基于Dojo训练机器人模型28 图47：TeslaOptimus机器人硬件结构29 表1：工信部印发《人形机器人创新发展指导意见》指出要攻克的关键技术6 表2：工信部印发《人形机器人创新发展指导意见》指出要攻关的重点产品和部组件6 表3：2023年部分全球人形机器人代表性企业产品分析7 表4：中国人形机器人行业核心零部件国产替代空间对比和部分代表企业11 表5：人形机器人执行层面两大关键环节分析12 表6：人形机器人算法训练两大关键环节分析12 一、人形机器人：曙光已现，软硬融合共造颠覆性产品 1.1国内蓝图开启，海内外利好有望共振 国内蓝图开启，人形机器人有望成为颠覆性产品。2023年11月2日，工信部印发《人形机器人创新发展指导意见》，明确指出：人形机器人集成人工智能、高端制造、新材料等先进技术，有望成为继计算机、智能手机、新能源汽车后的颠覆性产品，将深刻变革人类生产生活方式，重塑全球产业发展格局。 明确发展目标，2025年实现整机批量生产，2027年要形成安全可靠的产业链供应链体系。《指 导意见》明确指出发展目标：到2025年，人形机器人创新体系初步建立，“大脑、小脑、肢体”等一批关键技术取得突破，确保核心部组件安全有效供给。整机产品达到国际先进水平，并实现批量生产，在特种、制造、民生服务等场景得到示范应用，探索形成有效的治理机制和手段。培育2-3家有全球影响力的生态型企业和一批专精特新中小企业，打造2-3个产业发展集聚区，孕 育开拓一批新业务、新模式、新业态。2）到2027年，人形机器人技术创新能力显著提升，形成安全可靠的产业链供应链体系，构建具有国际竞争力的产业生态，综合实力达到世界先进水平。产业加速实现规模化发展，应用场景更加丰富，相关产品深度融入实体经济，成为重要的经济增长新引擎。 图1：工信部印发《人形机器人创新发展指导意见》明确发展目标和重点任务 数据来源：工信部，东方证券研究所 关键技术攻克：《指导意见》提出以大模型等人工智能技术突破为引领，在机器人已有成熟技术基础上，重点在人形机器人“大脑”和“小脑”、“肢体”关键技术、技术创新体系等领域取得突破。 一是开发基于人工智能大模型的人形机器人“大脑”，增强环境感知、行为控制、人机交互能力，开发控制人形机器人运动的“小脑”，搭建运动控制算法库，建立网络控制系统架构。 二是系统部署“机器肢”关键技术群，打造仿人机械臂、灵巧手和腿足，攻关“机器体”关 键技术群，突破轻量化骨骼、高强度本体结构、高精度传感等技术。 三是构建完善人形机器人制造业技术创新体系，支持龙头企业牵头联合产学研用组成创新联合体，加快人形机器人与元宇宙、脑机接口等前沿技术融合，探索跨学科、跨领域的创新模式。 表1：工信部印发《人形机器人创新发展指导意见》指出要攻克的关键技术 关键技术攻克 机器人“大脑”关键技术群 围绕动态开放环境下人形机器人感知与控制，突破感知-决策-控制一体化的端到端通用大模型、大规模数据集管理、云边端一体计算架构、多模态感知与环境建模等技术，提高人形机器人的人-机-环境共融交互能力，支撑全场景落地应用。 机器人“小脑”关键技术群 面向人形机器人复杂地形通过、全身协同精细作业等任务需求，开展高保真系统建模与仿真、多体动力学建模与在线行为控制、典型仿生运动行为表征、全身协同运动自主学习等关键技术研究，提升人形机器人非结构化环境下全身协调鲁棒移动、灵巧操作及人机交互能力。 机器肢关键技术群 面向人形机器人高动态、高爆发和高精度等运动性能需求，研究人体力学特征及运动机理、