人形机器人新阶段下的冷思考从产品、场景到生态 M2Consulting 觅途咨询 2024.6.14 中国|上海 具身智能走向通用人工智能,人形机器人是具身智能的最佳载体,其终极形态将成为全 场景、全能型智能机器人,引领产品从“体能型”迈向“智能型”… 人形机器人产品商业化开发阶段 原型机推出和迭代 投资赛道火热 特定场景试点 产业链生态加速形成 特定场景的商业化落地产业迎来“chatGPT”时刻 全场景的规模化落地 迈入“万亿级”市场行列 核心能力 1.0阶段“小脑”基础运控:具备高阶运控能力,能够实现识别、动作轨迹规划控制生成和执行 特定功能,在指定场景自主完 成任务: “大模型”初步赋能大、小脑 3.0阶段 2.0阶段 特定场景的泛化能力:通过大模型赋能,实现特定场景任务级能力的泛化,完成端到端执 4.0阶段 打破全场景,实现全交互 行并实现场景泛化 落地场景 实验室制造场景 商业服务场景 制造场景商业服务 场景 特种场景 商业服务场景 制造场景 特种场景 家庭服务场景 关键卡点 不具备任务理解和拆解能力 运控精度不够、稳定性不足 产业供应链体系尚未建立 缺乏数据数据,场景难以泛 化,成本高昂 产业链供应链体系支撑不足 大模型的可解释性和涌现能力 训练数据的获取成本和可获得性 产品的性价比(成本性能比) 社会伦理 基础设施限制(算力、网络、 能源) M22024ProprietaryandConfidentialAllRightsReserved.Confidential 信息来源:M2觅途咨询;专家访谈2 ...现阶段,训练数据缺乏是限制产品场景落地的关键,而硬件部分的行业痛点在于标准 化的达成及全生命周期的快速迭代和降本... 产业发展难点及未来突破点 【成熟度&当前痛点】 •主要负责感知和决策的部分,当前大脑大模型成熟度>小脑部分 训练数据来源 数据类型优势&局限性 大脑 小脑 智能体 •LLM接入后的第一受益模块,大脑大模型能力显著提升 【未来突破点】 •在于从LLM→VLM→VLA的转换,完成高层次模型的接入,提升准确性 【成熟度&当前痛点】 •主要负责控制和动作生成的部分,是当前技术的bottleneck,难以短期内突破 •当前泛化控制的最大问题是数据量的缺乏,小脑模型能力不足 【未来突破点】 •在于单套技能的全场景充分泛化→全套技能的全场景泛化 【成熟度&当前痛点】 •硬件壁垒相对最低,可延续汽车、工业/协作机器人等供应链资源 •整体智能体功能性缺乏行业生态标准评价体系 •零部件端目前适配程度不佳,多为企业定制化开发 •组装集成端工艺繁琐,存在出厂不一致问题 •后市场需配合软件端实现快速迭代,整体研发、维护成本较高 【未来突破点】 •研发突破点在于模块化集成→子系统解决方案→一体化集成 •降本突破点在于规模效应、减少非必要研发支出(例如双足、仿生) 并善用平台型工具降低迭代成本 合成仿真数据 0-1 二维图片 与视频 遥操作/ 1-100 动捕数据 机器人操作回传自我数据 成本低、效率高 数据质量存在缺陷,多次合成后与真实世界数据存在显著偏差 体量最大的真实数据 缺乏三维数据,机器人难以通过观看完成全面学习 数据质量高 采集效率极低且需要耗 费大量人力成本 最佳学习数据,提升真实世界理解能力 缺乏足够的真实世界训 练场景 …两种“流派”场景实现顺序,先实现动作泛化(单一功能多场景),还是先实现场景 VS 泛化(单一场景多功能)… 路线1 单一场景多功能训练&应用 汽车制造-检测工艺 汽车制造-焊接工艺 汽车制造-上下料工艺 汽车制造-组装工艺 路线2 单一功能多场景训练&应用 上下料-汽车制造 上下料-电子制造 上下料-药店 上下料-便利店 截至2024年5月MData数据统计,当前18家人形机器人主流整机企业中,有12家将下游应用场景定位于“场景泛化”路线; 基于数据缺乏痛点和场景泛化需求,下一代人形机器人将优先聚焦单一功能的多场景实现,确保机器人充分理解不同物理环境下的动作执行逻辑,并创 建场景大模型; 基于此的中长期场景突破,将优先沉淀工业场景;获取标准化数据的同时,尝试性开拓部分过于琐碎和柔性化的工艺场景,优先解决当前自动化设备无法胜任或实施成本过高的场景任务。 家庭服务 商业服务 公共服务 医疗护理 •教育•陪伴 •娱乐•餐饮•清洁 •安保•科研•物流 •护理•养老 ...随着人形机器产业的发展,人形机器人产业链初步明确了从核心部件、整机组装到终 端场景迭代的产业链格局... 上游:零部件及系统 中游:研发及生产 下游:应用场景 旋转执行器线性执行器灵巧手 执行•减速器•丝杠•伺服电机器•无框电机•空心杯电机•红外探测 •力矩传感器•轴承•步进电机 •… 力传感器压力传感器、应变传感器、磁电传感器、压电传 感感器、扭转传感器知视觉传感器图像传感器、相机、摄像头、雷达 编码器 控制与算法和系统步态规划、人机交互、手眼协调、视觉与导 航、语言交互、IoT物联网 交互芯片GPUCPU 动力电池、充电装置结构件机体骨架、玻璃面罩、触摸屏热管理系统 研发整机组装 •组装•测试 系统集成 •软件系统集成•场景训练 军事 工业 汽电化食屠车子煤工品宰制组矿业加业造装工 服务 ...以特斯拉Optimus为例:核心零部件应用占比,六维力传感器、行星滚柱丝杠、无框 力矩电机和谐波减速机是成本大头,占比接近60%... Optimus核心部件价值量估算 M2觅途咨询根据特斯拉Optimus的核心产品应用,依据部件平均市场价值格进行核算。六维力传感器、行星滚柱丝杠、无框力矩电机以及谐波减速机在特斯拉人形机器人的核心硬件中成本占比最高。 33.0% 以特斯拉Optimus为例:核心部件成本拆分 产品名称 应用部位 数量 T型/滚珠丝杠 小臂、小腿等 2~6 行星滚柱丝杠 大腿、大臂等 8~12 无框力矩电机 所有直线、旋转关节 28 六维力传感器 脚腕等 4~6 空心杯电机 灵巧手 12 谐波减速机 旋转关节 14 多级行星齿轮箱 灵巧手 12 IMU惯性传感器 胸腔 2~4 三维力传感器 手肘等 2~4 其他(动力单元/结构件/芯片/视觉传感 器/触觉传感器等) - - 六维力传感器 25.6% 行星滚柱丝杠无框力矩电机 7.2% 12.8% 谐波减速机 7.2% 空心杯电机多级行星齿轮箱 3.1% 6.1% 三维力传感器 3.1% T型丝杠滚珠丝杠 2.0% 其他 ...伴随人形机器人产业发展,特斯拉为首的企业不断推进量产和降本计划,中国本土上 游核心硬件供应链将成为第一波受益者... 六维力传感器 行星滚柱丝杠 上银银泰TBITHK 滚珠丝杠 9.9% 8.3% 7.6% 12.9% ATI 37.8% 新剑传动* 56.9% 坤维科技 14.9% Rollvis 21.1% 宇立仪器 14.0% GSA 20.3% 瑞尔特测控 3.8% 伊维莱 10.8% 蓝点触控 3.1% 力士乐 7.6% NSK 汉江机床南京工艺 海伯森 2.3% CMC 4.9% 鑫精诚 2.1% 南京工艺 6.0% 中航科电 1.9% 济宁博特 3.6% 柯力传感 1.3% 优仕特 2.4% Others 18.8% 其他 23.2% 黑田 SHUTON 斯凯孚伊维莱力士乐 汇川技术* 其他 6.8% 6.6% 6.5% 6.1% 5.5% 5.2% 4.6% 4.5% 2.9% 12.8% 谐波减速机 *新剑传动重点专注于汽车领域 无框力矩电机 *汇川技术2023年收购韩国丝杠企业SBC 空心杯电机 哈默纳科*绿的谐波 步科股份 8.4% 6.7% 派克汉尼汾 6.4% 来福同川 14.5% 9.2% 7.3% 38.7% 合泰科技* 大族电机* 18.3% 14.7% MAXONMotor FAULHABERPORTESCAP 12.5% 10.8% 43.5% 新宝 福德山卓 2.6% 科尔摩根 4.3% 中大力德 1.7% 尼得科 2.6% 昊志机电湖北科峰中技克美 1.5% 0.8% 0.8% 昊志机电微精电机 2.4% 2.6% 国茂精密 0.7% 航天电器 2.0% 大族 环动科技 本润 其他 2.9% 2.9% 0.4% 0.1% 9.1% 易尔泰* 威腾斯坦 其他 5.5% 0.6% 50.5% AllientInc.未蓝智控NidecOrbray CITIZENMICRO 鸣志电器拓邦股份鼎智科技昊志机电兆威机电 10.5% 3.9% 3.6% 2.8% 1.9% 1.6% 1.0% 0.7% 0.4% 0.4% *哈默纳科中国区业绩,不含集团层面战略协议 *合泰、大族、易尔泰为国内主流协作机器人企业供应商 其他6.3% M2人形机器人数据库简介 核心硬件库 本体企业数据库 数据范围 相关产品 本土及全球头部企业 市场规模 行业应用竞争格局 人形机器人本体企业数据库 人形机器人核心部件数据库 … √基本信息 √主要资讯 √投融资 √产品路线 √技术合作 √供应链 √营业状况 √专利 滚珠丝杠 行星滚柱丝杠 空心杯电机 RV减速机 谐波减速机 精密减速机 无框力矩电机 六维力传感器 轴承 数据收集方法论更新频率 本土厂商 行业/协会专家外资厂商 季度更新 政策规划 M22024ProprietaryandConfidentialAllRightsReserved.Confidential ...人形机器人行业发展过程中,同时也涌现出一批行业破冰者,以英伟达为例,利用其 独特的基础设施服务赋能行业,进一步加速产品和场景落地... 人形机器人领域破局愿景:提高硬件性能+降低开发门槛 处理器 英伟达三件套 平台开发工具 •升级IsaacLab-AI机器人开发研究的虚拟实验室平台:基于Omniverse-通用虚拟协作平台推 出的专门面向机器人开发者的平台 •提供高精度物理仿真和先进的开发工具,旨在加速机器人技术应用场 景的研究 •推出搭载Blackwell架构的JetsonThor新芯片方案:可提供每秒800万亿次8位浮点运算 AI性能,以运行GR00T等多模态生成式AI模型,加速模拟 •为开发者提供更高性的能硬件来进行复杂AI模型的计算,从而为机器人发展提供了强大的基础设施支持 •推出ProjectGR00T-通用机器人基础大模型:使机器人能够理解并处理语言指令,模仿人类,并且结合生成式AI(也就是自己会创造新东西)能够提升复杂环境中的感知及决策能力 •通过GR00T预训练的基础模型和工具,可以减 少开发时间和成本,专注于应用层的创新 M2观点 英伟达在人形机器人领域的布局,会进一步加快人形 机器人的落地应用,其影响在于: 以平台型基础设施供应商角色介入,模糊基础设施和应用层面的界线,使得更多小型机器人创业公司加入行业赛道,促进行业快速竞争和产品快速迭代; 有效降低行业开发资金成本和时间成本; 为开发者提供通用机器人模型和更多开发工具,简化开发过程,降低开发和应用AI技术的门槛,让开 •推出OSMO云原生工作流程编排平 台:为机器人开发提供了单一界面,来跨异构共享计算环境调度和管理工作负载 •简化复杂流程,增强多团队协作,提供了灵活的工作负载扩展能力 •发布IsaacManipulator加速库和Isaac Perceptor感知操作库:前者用于辅助提升机器人的灵敏度与精确度的GPU加速库,后者通过多摄像头和3D环绕视觉功能提升移动机器人感知能力 •两者专注于机器人自动化和感知两大关键领域, 提升开发效率,且增强机器人性能及可靠性 发者可以专注于应用层的创新,进一步提升场景理解能力; 对于现阶段的优势开发者而言,行业进入壁垒将进一步降低,如何定位自身技术壁垒和核心迭代,是在不断变化中构建护城河的根本。 ...除英伟达以外,人形机