2024人形机器人研究报告

01人形机器人概述与具身智能 02人形机器人产业链与核心部件 03人形机器人应用场景梳理 04人形机器人代表性公司 05人形机器人发展洞察 PART 01 人形机器人概述与具身智能 ①定义与发展阶段②发展驱动力③具身智能④任务级交互 人形机器人：从专用机器人到通用机器人的跃迁 •人形机器人是具备人类外形特征和行动能力的智能机器人，以双腿行走的方式，通过手臂和身体的协调完成功能，基于通用型算法和生成式AI，具备语义理解、人机交互、自主决策等能力，并利用人机交互实现任务理解与反馈，需要强大的感知计算与运动控制能力。 •人形机器人是机器人行业从专用到通用场景的升级。人形机器人具备大脑、小脑、机械臂、灵巧手等关键部件，实现对环境的感知交互、运动控制、任务执行等，且执行关节的不断优化，使其负载能力、精准度不断提升，商用性能进一步提高。 “眼、耳、鼻、口” “大脑” 增强环境感知、行为控制、人机交互能力；推动云端和边缘端智能协同部署；通用大模型训练的数据库的部署；多模态数据模型的部署与管理；数据的训练、学习、推理等。 摄像头、激光雷达等视觉传感器；触觉传感器等 “小脑” 搭建运动控制算法库，建立网络控制系统架构，面向特定应用场景，构建仿真系统和训练环境，加快技术迭代速度。 “机械臂” “躯干” “灵巧手” 本体部件的支撑，碳纤维材料的3D打印。容纳传感器、电池管理和冷却系统 物体的灵活抓取、力矩控制、力觉反馈等，集成触觉传感器、力矩传感器、视觉传感器等； “柔性电子皮肤” “动力” 触觉传感器，模仿人类皮肤的感知功能 电机驱动、液压驱动、气压驱动 人形机器人发展百年，进入商业化试水阶段 •人形机器人的探索可追溯到百年前的蒸汽时代，随着能源动力与硬件技术的发展，人形机器人核心零部件与动力系统技术越发成熟，本体性能不断提高，大致经历了2000年以前的探索阶段、2000-2020年的硬件推动技术突破阶段、2020年以来的商业化试水阶段。 •2020年以来，人工智能技术快速发展，尤其是生成式AI与大模型技术的出现，让人机交互的应用更加成熟，结合环境感知、三维仿真、目标识别等场景算法的融合应用，人形机器人的智能化更加提升，进一步支撑了商业化应用。 人形机器人发展阶段与重要事件 硬件推动的技术突破阶段（2000-2020） AI推动的商业化试水阶段（2021-至今） 探索阶段（2000年以前） •11月，开普勒机器人发布先行者通用人形机器人•12月，特斯拉发布Optimus二代，步行速度提升30%•12月，逐际动力人形机器人星途CL-1公开测试 2021年 •7月，丰田推出第四代家务机器人Busboy•7月，优必选发布人形机器人Walker X •1893年，乔治摩尔设计出以蒸汽为动力行走的机器人•1927年，美国西屋电气工程师温斯造出Televox机器人•1963年，NASA推出机动多关节机器人，能模拟5种人类动作•1973年，加藤一郎团队研发出人形智能机器人WABOT-1•1986年，本田开发了双足机器人E0•1993-1997年，本田相继开发出P1、P2、P3机器人 •2000年，我国独立研发出“先行者”机器人•2003年，日本发布可以音乐演奏的机器人•2009年，本田发布奔跑速度达7km/h的人形机器人•2011年，丰田发布ALL-New ASIMO，•2014年，初代Atlas机器人正式发布•2017年，本田发布第三代人形机器人T-HR3•2020年，美国Agility推出第一台商业化机器人Digit 2024年 2022年 •2月，优必选Walker S进入蔚来总装车间实地训练•2月，波士顿动力液压版Atlas搬运汽车配件•2月，1X Technologies人形机器人完成室内家务整理任务•2月，Figure01进入宝马车间实训•3月，Figure01与OpenAI合作，搭载ChatGPT大模型•4月，波士顿动力全新电驱版Atlas•4月，优必选Walker S接入百度文心一言大模型•4月，北京人形机器人中心发布“天工”通用人形机器人母平台•5月，宇树科技发布G1人形智能体，9.9万起售价•5月，特斯拉Optimus在工厂完成分拣电芯任务•5月，Westwood Robotics发布首款全比例人形机器人THEMIS •8月，小米发布全尺寸人形机器人CyberOne•10月，特斯拉推出人形机器人Optimus 2023年 •3月，追觅科技发布通用人形机器人•8月，帕西尼感知科技推出触觉人形机器人Tora•8月，星动纪元推出人形机器人小星和小星MAX•8月，理工华汇推出人形机器人汇童•8月，智元机器人发布通用人形机器人远征A1•8月，宇树科技发布通用人形机器人H1•10月，科大讯飞发布人形机器人•11月，小鹏发布人形机器人PX5 政策、技术、需求成为人形机器人新一轮发展的驱动力 •当前，人形机器人行业迎来新一轮发展与变革，除了最关键的技术因素驱动外，政策鼓励与市场需求也成为推动人形机器人快速发展的重要因素。 •技术方面的推动力主要得益于大模型技术发展，核心零部件的国产替代加速，也降低了人形机器人的硬件研发壁垒与成本门槛，老龄化、人口红利减弱等因素成为驱动行业发展的关键需求变量，国家同时出台了相关的扶持政策，进一步助推人形机器人行业的发展。 O2 O3 O1 政策鼓励 技术进步 市场需求 人口老龄化趋势加重、工资快速上升等引起的企业用工荒、招工难等问题；机器人产量和销量反映出机器人市场需求保持旺盛； 2023年10月20日，工业和信息化部印发《人形机器人创新发展指导意见》 AI技术持续迭代、计算芯片性能快速提升，赋予人形机器人更强大的计算决策能力；谐波减速器、电机、控制器等核心零部件的国产替代加速等； 政策驱动：逐渐聚焦人形机器人，从五个维度全力推动产业发展 •2023年以来，中央和地方纷纷出台政策鼓励机器人行业发展，涉及算法、场景、产业等维度，推动机器人在医疗、协作、特种、物流等行业的应用。同时，政策逐渐向“人形机器人”的范畴聚拢，国家在2023年10月更是发布《人形机器人创新发展指导意见》。 •《意见》提出，人形机器人已成为科技竞争的新高地、未来产业的新赛道、经济发展的新引擎，发展潜力大、应用前景广，并从关键技术、重点产品、场景应用、产业生态、支撑能力五个方面全面推动人形机器人行业的创新发展。 2023-10-26工业和信息化部发布《人形机器人创新发展指导意见》 2024-01-18工信部等七部门发布《关于推动未来产业创新发展的实施意见》 ➢2023-01-08工信部等十七部门《“机器人+”应用行动实施方案》 ②打造制造业典型场景③加快民生及重点行业推广 1.突破关键技术：①打造人形机器人“大脑”和“小脑②突破“肢体”关键技术③健全技术创新体系 ➢2023-05-31深圳市委办公厅《深圳市加快推动人工智能高质量发展高水平应用行动方案(2023-2024年)》 面向国家重大战略需求和人民美好生活需要，加快实施重大技术装备攻关工程，突破人形机器人等高端装备产品。 4.营造产业生态： ①培育优质企业②完善创新载体和开源环境③推动产业集聚发展 2.培育重点产品： ➢2023-06-15上海市人民政府办公厅《上海市推动制造业高质量发展三年行动计划(2023-2025年)》 ①打造整机产品②夯实基础部组件③推动软件创新 人形机器人方面，突破机器人高转矩密度伺服电机、高动态运动规划与控制、仿生感知与认知、智能灵巧手、电子皮肤等核心技术，重点推进智能制造、家庭服务、特殊环境作业等领域产品的研制及应用。 5.强化支撑能力： ①健全产业标准体系②提升检验检测和中试验证能力③加强安全治理能力 ➢2023-06-28北京市人民政府办公厅《北京市机器人产业创新发展行动方案(2023-2025年)》 3.拓展场景应用：①服务特种领域需求 技术驱动：大模型进一步提高了人形机器人的智能化与自主性 •大模型采用Transformer架构，以预训练+微调的形式有效摆脱对基于场景数据训练的依赖，解决了长距离信息关联的问题，其在人形机器人上的应用，大幅提升了机器人的环境感知、人机交互、上层规划的能力，其在感知、决策、运控方面的智能、自主进一步提高。 •在探索将大模型应用于机器人方面，谷歌推出视觉-语言模型PaLM-E，既可理解图像，也能理解并生成语言、执行各种复杂的机器人指令而无需重新训练，微软研究团队也展示利用ChatGPT解决机器人难题的示例，推动人形机器人成为“具身智能”的最佳载体。 需求驱动：老龄化与人口红利减弱成为行业发展的主要需求因素 •劳动力市场中，老龄化趋势逐年加重、就业人员工资快速上涨，成为机器人替代人的最主要原因。中国65岁及以上人口比重逐年提高，2022年达到14.9%，且全国规模以上企业就业人员平均工资在2022年达到9.25万元，推动国内机器人需求快速增长。 •机器人市场中，国内机器人产量和销量的快速增长，反映出市场对机器人的需求逐渐旺盛。2022年，中国工业机器人产量达到44.31万套、销量达到30.3万套。 具身智能：融合感知、决策、运控，让机器人向任务级交互进化 •具身智能，是具有实体的智能体通过与环境的交互来取得认知能力，学习并掌握新技能新知识，是“本体”和“智能体”的耦合，实现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环境自适应性。 •具身智能是具备环境感知、智能交互和规划行动的智能系统，包括感知模块、交互模块、运控模块三大核心模块，通过与环境交互感知、自主决策、执行规划的人形机器人，实现了任务级交互。 具身智能的三大核心模块 运动控制 •移动：自主导航、长时间续航；•肢体移动规划控制：复杂和动态环境自主规划、协调控制•末端工艺操作：拟人化使用工具 是具身于本体之上的智能核心，负责感知、理解、决策、控制等的核心工作。搭载LLM和VLM等模型，让机器人从程序执行导向转向任务目标导向。 是物理实体，在物理或者虚拟世界进行感知和任务执行的机构，具备环境感知能力、运动能力和操作执行能力，是连接数字世界和物理世界的载体。 智慧决策 •决策和学习：运用知识图谱，基于镜像场景推演形成决策•人机交互：自然语言、任务理解多机器人交互：开放式组网 感知模块：利用各类传感器件实现对外部环境和内部状态的智能感知 •感知模块主要实现机器人对外界环境的感知、内部运行状态的监测、运动控制的反馈，是机器人与环境交互的第一步，人形机器人主要依靠摄像头、雷达、力矩传感器等器件实现智能感知，并在完成感知后将采集到的环境数据、状态数据用于决策和规划。 •当前，环境感知主要有两种技术路线，纯视觉方案和雷视融合方案，后者是当前的主流方案，前者对算法能力要求更高；内部状态的感知跟运控结合，用于反馈运行状态以实现人形机器人的动态平衡。 感知模块：以3D视觉感知技术为主流，呈多模态感知融合发展趋势 •对外界环境感知方面，主流厂商多用多目立体视觉摄像头+雷达传感器，摄像头能更好识别目标特征，但对天气要求较高，雷达受天气影响较小，但受限于距离与准确率，二者的结合能更好实现环境感知，但特斯拉的人形机器人依照第一性原理依然采用纯视觉方案； •对内部运行的感知可分为部件感知与关节感知，部件感知主要用在手足上，用于实现精准力控，关节感知主要用在旋转关节和线性关节上，是将电机的动力输出产生的力矩与位移等数据反馈给控制器，以实现对运动的精准控制。 对外部环境的感知：以视觉感知为主 对内部运行的感知：以力矩传感器为主 关节感知：用于感知电机输出的力矩与位移，并将其反馈给控制器，实现运动的精准控制 部件感知：用于感知机器人运行状态和外部受力，实现动态平衡运动与外部物体精准受力 决策模块：对复杂任务进行拆解后，结合环境数据，完成路径规划 •决策能力主要由大模型技术支