2024年具身智能产业发展研究报告

36氪研究院 36KRRESEARCH 《2024年具身智能产业发展研究报告》 大模型赋能，人形机器人引领具身智能新浪潮 2024.08 36Kr-2024年具身智能产业发展研究报告 报告摘要案例分析公司 •历经概念萌芽、理论发展、技术突破等发展阶段，具身智能正在逐步走向产业应用。 •具身智能的产业发展历经多个阶段，自1950年代图灵提出人工智能可能的发展方向为其概念奠定基础后，1980至1990年代经历早期探索与理论发展，罗德尼·布鲁克斯和罗尔夫·普费弗等人的研究提供了重要理论支撑。2000年代初，具身智能研究开始融合跨学科方法和技术，进入跨学科融合与技术突破阶段。近年来，具身智能受到广泛关注，正逐步走向产业应用。 •具身智能因技术成熟度差异在商业化落地上存在异步性。 •在机器人领域，通用型机器人如轮式、四足机器人已凭低成本和广泛适用性在工厂、物流、医疗等领域实现初步商业化。而人形机器人等高端智能体面临更大商业化挑战，高昂的研发成本、复杂的制造工艺及不成熟的市场应用限制了其大规模商业化。专家预测，未来三到五年内人形机器人技术有望实现质的飞跃。 •人形机器人作为具身智能的典型产品，已在商业化试水阶段，未来五年有望规模化应用。 •人形机器人在产业应用上取得显著进展，在制造、新能源、医疗等多领域的应用需求不断上升。多家企业已发布人形机器人产品或迭代版本，并取得技术突破。但目前仍面临规模化挑战，这主要归因于技术难度大、制造成本高昂及商业化难度高。业界预测，随技术瓶颈克服、产业链完善及成本降低，人形机器人市场有望快速增长，2035年中国市场规模有望达到3,000亿元*。 *注：案例顺序为按章节及企业首字母排序 寒武纪 专注于人工智能芯片产品的研发与技术创新 汇川技术 专注于工业自动化控制与驱动技术 广和通 无线通信模组和AIoT解决方案供应商 本末科技 专注于直驱电机和机器人整机技术 擎朗智能 聚焦具身智能服务机器 人的商业化应用 云迹科技 专注于AI、具身智能的研发、应用及平台建设 *数据来源：中国人形机器人产业大会《人形机器人产业研究报告》，36氪研究院整理 2 1 目录CONTENTS 01 具身智能产业发展概况 定义与研究范畴 产业发展历程 产业发展现状 具身智能产业链分析 02 资本分析 具身智能产业图谱 具身智能产业链构成分析 具身智能核心零部件与软件集成分析 03 芯片 传感器 电机（含伺服电机） AI算法 云服务 典型公司分析 04 具身智能主要产品分析 人形机器人 非人形具身智能产品 典型公司分析 05 具身智能发展趋势展望 跨模态交互 自适应学习 与人类协作 01具身智能产业发展概况 定义与研究范畴 产业发展历程 产业发展现状 资本分析 3 1.1定义与研究范畴 具身智能是一种基于物理身体进行感知和行动的智能系统，强调机器与环境的交互能力 •根据中国计算机学会（CCF）专家的定义，具身智能（EmbodiedArtificialIntelligence,EAI）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。 •人形机器人作为具身智能的典型代表，被视为实现具身智能的最佳载体之一。人形机器人不仅具备感知和决策能力，还能通过机械臂、轮子等执行器与物理世界互动，完成复杂任务。这种结合感知、决策和行动的能力，正是具身智能的核心特征。此外，由于人类设计的世界主要基于人类的生理结构，人形机器人的外形与人类相仿，具备更多的关节和灵活度，使得其与物理世界互动的隐性成本最小化，能够更自然地融入人类环境并执行各种任务。 工业机器人 •尽管人形机器人在实现具身智能方面具有显著优势，但并非所有具身智能系统都必须采用人形机器人的形态。具身智能的实现方式多种多样，可以根据具体任务和环境需求选择合适的智能实体形态。例如，在家庭中行驶并与人进行交互的宠物机器人、L4自动驾驶车等，本质上都具备“具身”和“智能”两种属性。在众多具身智能的实现方式中，基于人形机器人在技术实现、应用前景以及与人类社会的融合潜力等方面的独特优势，本报告将人形机器人作为研究重点。 商用车 Robotaxi、Robobus、干线物流、末端物流、港口、矿山、环卫等应用场景 乘用车 无人机 自动驾驶载具 具身智能 具身智能机器人 服务机器人 配送、导览、陪伴、安防等 人形机器人 eVTOL 图示：具身智能的主要产品类型 参考资料：36氪研究院根据公开资料整理 5 4 1.1定义与研究范畴 具身智能主要依赖于本体、智能体、数据和学习进化框架四大核心要素 •具身智能作为人工智能领域的一个重要分支，其核心在于智能体通过物理身体与环境的交互来实现感知、理解、决策和行动。 •一般认为，具身智能包括四大核心要素：本体、智能体、数据和学习进化框架。本体是具身智能的物理基础，承担执行感知和任务的实际功能。本体的设计需广泛考虑环境适应性，包括感知、运动和操作执行能力，同时兼顾成本、可靠性和耐用性。智能体，作为具身于本体之上的智能核心，负责感知、理解、决策和控制等核心工作。通过与环境的交互，智能体获取信息，理解问题，并做出决策，最终控制本体完成任务。其技术实现通常基于深度学习、强化学习等先进算法，能够处理复杂的传感数据，提取信息，并生成控制指令。数据是智能体进行感知、理解和决策的基础，泛化的关键在于数据的质量和数量。学习进化框架则是具身智能实现持续进步和适应性的关键。它允许智能体通过与环境的交互来不断学习新知识、优化决策策略并提高任务执行效率。学习进化框架的技术实现通常包括强化学习、进化算法等多种技术，这些技术使得智能体能够在不断变化的环境中不断适应和进化。 本体 02 本体设计需要考虑到智能体的运作环境，01 人形机器人的本体包括四肢、头部、躯 干等，自动驾驶汽车本体则是车辆本身及其传感器和执行机构 学习进化框架 学习进化框架的设计需要考虑智能体的0403 长期发展目标，以确保其在不断变化的环境中的适应性和竞争力。涉及监督学习、无监督学习、强化学习等算法 智能体 智能体需要能够理解和解释来自环境的复杂信息，以便做出适当响应，涉及机器学习、深度学习、强化学习等技术 数据 数据可能来自本体的传感器，如摄像头、麦克风、触觉传感器等，也可能来自外部环境的其他数据源 图示：具身智能的四大核心要素 参考资料：36氪研究院根据公开资料整理 6 5 1.2产业发展历程 具身智能产业历经概念萌芽、理论发展、技术突破等发展阶段，现正逐步走向产业应用 •具身智能的产业发展历程可以追溯到1950年代的概念萌芽阶段，当时，图灵在其论文中提出了人工智能可能的发展方向，为具身智能的概念奠定了基础。随后，经历了1980年代至1990年代的早期探索与理论发展，罗德尼·布鲁克斯和罗尔夫·普费弗等人的研究为具身智能提供了重要理论支撑。进入2000年代初，具身智能研究开始融合跨学科的方法和技术，如机构学、机器学习、机器人学等，形成了相对完整的学科分支，标志着其进入了跨学科融合与技术突破阶段。2010年代中期，深度学习技术的快速发展为其注入了新的发展动力。2020年以来，具身智能受到科技界和产业界的广泛关注，众多科技巨头及高等学府纷纷投入相关研究。如今，具身智能作为人工智能的重要分支，正逐步走向产业应用，推动专用机器人向通用机器人发展。 1950-1980 概念萌芽 1950年，艾伦·图灵提出人工智能可能的发展方向，为具身智能奠定基础，这被视为具身智能概念的萌芽 1981-2000 理论发展与早期探索 罗德尼·布鲁克斯和罗尔夫·普费弗等学者提出行为主义智能和身体化智能理论 2001-2010 跨学科融合与技术突破 具身智能研究开始融合跨学科的方法和技术，如机构学、机器学习、机器人学等，形成了相对完整的学科分支 2011-2020 深度学习推动与快速发展 深度学习等技术的快速发展推动了具身智能研究进入新阶段，研究人员开始利用虚拟物理环境和计算能力设计和训练智能系统 2021-至今 产业应用拓展与持续发展 具身智能受到科技界和产业界的广泛关注，微软、谷歌、英伟达等科技巨头以及高等学府开展 相关研究。2023年，具身智能作为人工 智能发展的一个重要分支，成为科技界的新风向标，人形机器人等具身智能产品开始亮相。未来将推动通用机器人发展和人工智能技术的创新 图示：具身智能的产业发展历程 参考资料：36氪研究院根据公开资料整理 7 6 1.3产业发展现状 具身智能产品因技术成熟度差异而存在商业化落地的异步性 •技术创新是驱动具身智能飞速发展的核心引擎。在深度学习、计算机视觉、自然语言处理及机器人等技术的共同推动下，具身智能在感知、决策和执行等关键环节取得了突破性进展。特别是大模型的崛起，为具身智能赋予了更强大的数据处理与学习能力，使其能够更精准地解析复杂环境并高效响应多样化的任务需求。在硬件方面，尽管我国伺服电机、工业机器人等已具备国际竞争力，但在高性能计算单元、精密传感器及耐用机械结构的研发与集成上，仍存在提升空间。同时，软件算法的持续优化以及软硬件间的协同优化，也是推动具身智能迈向新高度的关键所在。 •商业化方面，具身智能因技术成熟度差异而存在落地异步性的特点。在机器人领域，一方面，通用型机器人如轮式机器人、四足机器人等，凭借其相对较低的成本和广泛的适用性，已经在工厂、物流、医疗等领域实现了初步商业化应用。这些机器人能够在结构化或半结构化环境中高效完成任务，为企业带来实实在在的效益。另一方面，人形机器人等高端智能体则面临着更大的商业化挑战。尽管其在交互能力、通用性等方面具有显著优势，但高昂的研发成本、复杂的制造工艺以及尚不成熟的市场应用都让其在大规模商业化应用的进程上存在着不确定性。因此，目前人形机器人的主要用途仍局限于展示和科研领域，距离真正的商业化应用还有相当长的距离。业界认为，技术瓶颈是当前人形机器人无法大规模应用的主要原因之一。尽管人工智能技术在近年来取得了显著的进步，但在推动人形机器人全面商业化方面仍未达到临界点。专家预测，未来一到两年内可能会有小范围的技术突破，而三到五年内则有望实现质的飞跃，这将为人形机器人的商业化应用提供有力的技术支撑。在自动驾驶领域，政府大力支持L3及以上自动驾驶系统的商业化应用，特别是在Robotaxi和无人配送等场景中的应用，多个试点项目在智能驾驶示范区内运行。 8 7 1.3产业发展现状 具身智能技术不断创新，国内外知名企业积极布局 •具身智能产业在各大企业的推动下正快速发展，技术不断创新，应用场景日益广泛。从软硬件解耦技术到人形机器人的研发与应用，再到与大模型的深度融合，具身智能正逐步成为人工智能领域的重要分支。在2024年世界人工智能大会上，展示了18台高水平的国产人形机器人，代表了当前中国在该技术领域的最高成就。其中，“青龙”作为全尺寸通用人形机器人，首次亮相便受到广泛关注。此外，特斯拉、谷歌、英伟达、OpenAI、小米、优必选、华为、科大讯飞等国内外多家知名企业均在具身智能领域积极布局，并已取得显著进展。 企业名称技术研发市场应用 OpenAI 大模型研发，如ChatGPT、GPT-4等。这些大模型具备强大的自然语言处理能力和多模态感知能力，为具身智能的发展提供了重要支撑。 OpenAI的大模型技术已经广泛应用于多个领域，包括智能客服、内容创作、游戏AI等。通过投资合作等方式，与多家机器人企业合作。 谷歌 基于大模型进行RT1、RT2等相关探索，风格百花齐放，注重基础技术创新。 谷歌的AI技术已经广泛应用于多个行业，包括医疗、金融、教育等。 基于大模型 华为 华为推出盘古具身智能大模型，并与乐聚机器人公司合作，共同探索“华为盘古大模型+夸父人形机器人”应用场景，打造通用具身智能解决方案，建设“人形机器人+”开放生态平台 人形机器人“夸父”可以