智能机器人行业深度报告：NVIDIA加码机器人赛道，引领具身智能浪潮

NVIDIA是全球AI算力龙头，前瞻布局智能机器人领域。英伟达在智能机器人领域的布局主要围绕着大模型/数据/开发平台三大核心领域展开，其终极目标是打造机器人底层开发生态。英伟达从2018年开启布局智能机器人领域，2019-2022年从底层芯片、到计算平台、到训练与验证，开启智能机器人领域的全方位布局。2023年，“生成式AI+机器人”成为NVIDIA机器人全线产品技术演进和重塑的核心方向。 NVIDIA正式成立GEAR实验室，引领具身智能浪潮。NVIDIA在具身智能领域不断进行深度布局，同时也积极对外投资Figure AI等具身智能机器人本体厂商，AI+机器人进展顺利。2024年2月，英伟达成立通用具身智能体研究GEAR团队，旨在推动大模型等AI技术由虚拟世界向现实世界发展，未来该团队的研究工作将主要围绕多模态基础模型/通用型机器人研究/虚拟世界中的基础智能体/模拟与合成数据技术四个关键领域开展。 GTC 2024重磅推出GR00T大模型，构筑机器人底层开发生态。GTC 2024大会上，英伟达CEO黄仁勋重磅推出人形机器人通用基础模型Project GR00T，并发布配套的新型人形机器人计算机Jetson Thor，以及对Isaac Lab进行了重大更新。GR00T项目旨在进一步推动其在机器人和具身智能方面的突破，Jetson Thor平台的设计基于NVIDIA Thor系统级芯片和最新Blackwell GPU架构，可提供每秒800万亿次8位浮点运算AI性能。另外，波士顿动力宣布和英伟达强强联手，加速构建机器人底层开发生态。 投资建议：具身智能是人工智能的下一波浪潮，英伟达作为全球AI算力龙头，近期成立GEAR具身智能实验室，以及在GTC 2024大会重磅推出GR00T人形机器人通用模型，持续加码智能机器人赛道，将引领先进AI技术对人形机器人的深度赋能。建议关注国内可能受益于英伟达具身智能进展突破的相关优质公司，包括天准科技、步科股份、东方精工、九号公司等。 风险提示：特斯拉人形机器人量产不及预期，机器人泛化能力升级不及预期，国内厂商产品研发进度不及预期等。 1全球AI算力龙头，前瞻布局智能机器人领域 1.1新一轮AI技术革命催生高算力需求，英伟达业绩创历史新高 英伟达是全球AI算力龙头，总市值跃居全球前三。英伟达起步于游戏GPU市场，并于2006年推出GPU计算的革命性架构CUDA，正式进入AI加速计算领域。 2021年 ， 英伟达发布首款CPU处理器 ， 并将公司产品路线升级为“GPU+CPU+DPU”的三芯战略。2023年，英伟达受益生成式AI浪潮的持续催化，凭借旗舰AI芯片A100/H100跃升为全球AI领域“卖铲人”。截至2024年4月16日(北美时间)，英伟达收盘价为874.15美元，总市值高达2.19万亿美元，市值位列全球前三。 图1.NVIDIA公司发展历程 算力是AI核心要素，以LLM为代表的新一轮AI技术革命催生新的算力需求。 AI三大要素包括算法/算力/大数据，AI深度学习需要很高的并行计算、浮点计算以及矩阵运算能力，基于CPU的传统计算架构无法充分满足人工智能高性能并行计算的需求，因此需要发展适合AI架构的专属芯片，常见的AI加速芯片按照技术路线可以分为GPU/FPGA/ASIC三类。其中，应用于图形、图像处理领域的GPU是目前主流的AI计算架构。现阶段，全球智能算力(GPU等芯片算力)增速远超通用算力(CPU芯片算力)，算力正在被当作国家科技竞争的关键因素，AI芯片是人工智能领域竞争的制高点。 图2.历年AI训练计算的浮点运算次数情况 图3.全球数据中心GPU市场份额估测图 2023年英伟达成为全球最大芯片公司，AI芯片市占率高达98%。根据Wells Fargo数据显示，2023年英伟达在数据中心AI芯片市场拥有98%的市场份额，第二名的AMD市场份额仅为1.2%，第三名的英特尔不足1%。英伟达/英特尔/AMD是全球芯片市场上最主要的供应商，从2023财务年度来看，英伟达/英特尔/AMD分别实现营业收入609亿美元/542亿美元/227亿美元，英伟达的营收规模首次超过英特尔，正式成为全球最大芯片公司。 图4.FY18-FY24英伟达营业收入和营业利润情况 图5.FY17-FY23芯片三巨头营收和利润情况(亿美元) （备注:英伟达财年为每年1月至次年1月，如2024财年为2023年1月至2024年1月） （备注：英伟达财年为每年1月至次年1月，为便于统计，英伟达选取财年数据口径） 受益于生成式AI浪潮，2023年英伟达业绩创历史新高。2024年2月，英伟达公布了2024财年 (1M23 -1M24)业绩报告，全年实现营业收入609.2亿美元，同比+126%，营业利润329.7亿美元，同比+681%，营业利润率高达54.1%，净利润297.6亿美元，同比+581%，全年公司营收/营业利润/净利润均创历史新高。尤其是在数据中心领域，受益于23年全球范围内的生成式AI浪潮带动的算力需求大幅提升，FY24公司数据中心领域实现营收475亿美元，同比+217%，其中第四季度实现营收184亿美元，同比+409%，环比+27%。 1.2NVIDIA前瞻布局智能机器人领域，拥抱生成式AI新方向 NVIDIA在机器人领域的核心目标是打造底层开发生态。NVIDIA在智能机器人领域的布局主要围绕着大模型、数据、开发平台三大核心领域展开，其终极目标是借助芯片等核心产品，为打造机器人底层开发生态，抢占产业链价值制高点并赋能其他主机厂、加速产业落地。 图6.2018-2023年NVIDIA在智能机器人领域的布局情况 英伟达早在2018便前瞻布局智能机器人领域。英伟达通常会采用“处理器+平台+开发工具”三件套的方式进入新兴市场，其对于机器人领域的布局也采用类似方法。2018年，英伟达推出全新硬件、软件、虚拟世界机器人模拟器的NVIDIA Isaac，同时还推出专为机器人设计的计算机平台Jetson Xavier和相关的机器人软件工具包，正式布局智能机器人领域。 图7.英伟达Isaac平台示意图 2019-2022年，英伟达从底层芯片、到计算平台、到训练与验证，开启智能机器人领域的全方位布局。2019年，英伟达推出lsaac软性开发套件(SDK)，为机器人提供更新的AI感知和仿真功能；2021年，英伟达推出Omniverse平台，支持机器人的协作和模拟，其中Omniverse Avatar可生成交互式人工智能化身，对协作机器人影响深远。2022年，英伟达推出Isaac Nova Orin，其配置的计算和传感器参考平台旨在帮助AMR(自主移动机器人)制造商缩短开发时间并降低成本。 表1.NVIDIA Issac Nova Orin组成部分 2023年，“生成式AI+机器人”成为NVIDIA机器人全线产品技术演进和重塑的核心方向。 (1)2023年5月，英伟达发布全新Jetson AGX Orin工业级模块。该模块在极其恶劣的环境下可以提供更高的服务器性能级别的计算能力，“服务器性能级别”意味着在嵌入式s的端侧/边缘侧也能部署AI并让传感器融合算法；“极其恶劣的环境”意味着智能机器人在农业/建筑/能源/航空抗体/卫星等极端环境领域的应用存在可能性。 (2)2023年10月，英伟达宣布对Jetson平台上的Metropolis和Isaac框架进行有史以来规模最大的软件扩展，用以来满足边缘AI的快速部署需求。与此同时，英伟达还宣布创建Jetson生成式AI实验室，供开发者学习和利用开源生成式AI模型进行开发。另外，英伟达宣布推出Isaac ROS和Isaac Sim软件的全新版本，对感知和仿真功能进行了重大改进，这次改进同样还是与AI高度相关。 整体来看，英伟达在机器人领域的芯片技术和工具领域有几个重要的迭代方向，分别是增强性能、模块化布局、降低使用门槛。 表2.NVIDIA在智能机器人的芯片技术和工具领域的迭代方向 2正式成立GEAR实验室，引领具身智能浪潮 2.1具身智能为AI新一波浪潮，英伟达已有深度布局 具身智能(Embodied AI)被认为是人工智能的下一波浪潮。具身智能是指一种基于物理身体进行感知和行动的智能系统，其通过智能体与环境的交互获取信息、理解问题、做出决策并实现行动，从而产生智能行为和适应性。在ITF World 2023大会上，英伟达创始人黄仁勋表示，人工智能的下一个浪潮是具身智能(Embodied AI)，这种智能系统能够理解、推理并与物理世界交互，并举例机器人、自动驾驶汽车，包括因为理解物理世界而变得更加聪明的聊天机器人。 图8.ITF World2023黄仁勋称具身智能是AI新浪潮 图9.具身智能的原理示意图 具身智能有感知、理解和交互三个主要特征。(1)感知：指具身智能设备可以通过各种传感器感知周围环境中的物体/声音/光线等信息，并将其转化为数字信号进行处理；(2)理解：是指具身智能设备可以通过各种算法对感知到的信息进行分析和解释，并生成相应的语义表示或知识图谱；(3)交互：是指具身智能设备可以通过语音/图像/动作等方式与人类或其他设备进行沟通和协作，并根据反馈进行自适应和学习。 具身智能借助具有泛化能力的LLM/VLM/VLA等模型，赋能人形机器人大脑。 具身智能的目标是让具有感知和行动能力的智能体（如人形机器人），在与环境的交互中持续演进，逐渐产生认知能力，能够理解、推理、学习、规划和决策，甚至具备常识和情感，从而实现更复杂的功能。具身智能的“头脑”通常由深度神经网络模型驱动，结合LLM/VLM/VLA等模型，赋予了强大的泛化能力，使得机器人从程序执行导向转向任务目标导向，不再受限于特定的程序执行，而能够根据任务目标智能地采取行动，从丰富的数据和任务中学习决策和控制，它们不断演化以适应更复杂的任务和环境。 表3.实现具身智能的四大核心要素 NVIDIA在具身智能领域不断进行深度布局，以下是现阶段最显著的四项成果： 在智能体接口上：2022年10月，英伟达发布基于Transformer架构的支持多模形态的（仿真）智能体VIMA。VIMA能像GPT-4一样接受Prompt输入，而且输入可以是多模态的（文本、图像、视频或它们的混合），然后输出动作，完成指定任务。该项目为研究自然语言理解任务传达给智能体提供了一种便捷灵活的接口，并提出了一种新的多模态prompting形式，将各种各样的机器人操作任务转换为一个序列建模问题。 在智能体架构上：2022年11月22日，英伟达发布具有互联网规模知识的开放式具身智能体——MinDojo。MineDojo是一个建立在流行的Minecraft游戏之上的新框架，用于具身代理研究。该模型构建了具身智能体最关键的三个要素：一是支持多种任务和目标的环境，二是大规模的多模态知识数据库，三是灵活且可扩展的智能体架构。 在智能体自主学习上：2023年5月25日，英伟达发布VOYAGER智能体，这是第一个由LLM驱动的可以终身学习的智能体，可以在《我的世界》中驱动探索，掌握广泛的技能，并在没有人类干预的情况下不断地做出新的发现。其可以最大限度地探索自动化项目，并拥有可以不断存储和检索复杂行为的技能库，为具身控制生成可执行代码。 在智能体机器训练上：2023年10月20日，英伟达发布了Eureka智能机器人训练工具。Eureka的全称是Evolution-driven Universal Reward Kit for Agent，本质是一种由大模型驱动的算法生成工具。借助GPT-4写代码的能力，Eureka拥有了出色的奖励函数设计能力，可以自主编写奖励算法来训练机器人。Eureka生成的奖励程序在超过80%的任务上优于专家编写的奖励程序。 这使得机器人的平均性能提高了50%以上。 图10.NVIDIA在具身智能领域的研究成果 对外投资方面，NVIDIA积极投资具身智能机器人本体厂