未来智库
（报告出品方/作者：中航证券，邹润芳、闫智、卢正羽）
1. 人形机器人：行则将至，量产可期
人形机器人天然适应人类生活场景，成本与技术为制约其量产的主要因素
为什么机器人要做成人形？1）现实世界的 工作、生活场景多数是为人类专门设计的， 人形机器人可以很好地适应场景而无需改变 现有设施。2）因为具备人的形状，人形机 器人在人机交互过程中更容易被人接受，更 具有情感价值。 为什么人形机器人还未大规模商业化？人形 机器人有着几十年的发展历程，在特斯拉 Optimus受到广泛关注之前，日本本田和美 国波士顿都有人形机器人推出，但没有商业 化量产，原因在于：1）成本居高不下：波 士顿动力Atlas与本田 Asimo 的成本均达到 了百万美元以上；2）技术难点尚未完全攻 克：如软件端不能适应复杂应用场景、交互 能力差、运控平衡能力有待提升，硬件端续 航能力不足、执行器的精度和功率密度/力 矩密度仍需提升。
多模态大模型赋予机器人泛化能力，具身智能曙光初现
通用大模型为具身智能带来革命性潜力。人形机器人的硬件决定运动的灵活程度，零部件多为其他行业的应用迁移，成本痛点可通过产业链规模 生产解决；而软件算法充当机器人的“大脑”，决定机器人的应用上限，是机器人商业化拓展的主要瓶颈。此前，机器人依赖固有的程序设定执 行任务，难有在各类场景通用的算法，机器人的落地应用受限。近年来LLM、VLM、VNM等通用大模型的发展赋予了机器人本体强大的泛化能 力，机器人可以适用于更多复杂场景、非专业人员不需编程即可实现操作，人形机器人商业化进程提速。“具身智能”的机器人不再是机械式地 完成单一任务，而是能够基于感知到的任务和环境进行自主规划、决策、行动、执行的新个体，语言交互、智能决策、自主学习、多模态感知等 能力全面提升。
特斯拉引领，科技巨头加速入局推动产业革新
科技巨头加速入局推动产业革新。1）特斯拉：2022年9月30日特斯拉推出人形机器人Optimus原型机，2023年马斯克表示特斯拉的长期价值将 来自AI和机器人；2）OpenAI：2023年3月，OpenAI投资挪威人形机器人公司1X Technologies；2024年5月，OpenAI称已重启机器人团队两 个月；3）三星：2023年1月，三星向韩国机器人厂商Rainbow Robotics投资590亿韩元；4）英伟达：2023年5月，黄仁勋表示，人工智能的下 一个浪潮将是具身智能；2024年2月，英伟达成立通用具身智能体研究部门；2024年3月，英伟达发布人形机器人大模型Project GR00T；2024 年6月，黄仁勋强调“下一波AI的浪潮是物理AI，机器人时代已经到来”；5）Figure AI：2022年成立，2024年2月获英伟达、微软、OpenAI、 英特尔等科技公司共计6.75亿美元的投资。
人形机器人将在工厂率先落地，未来将应用于商业服务、家庭陪伴
人形机器人将逐渐从工厂走向家庭，从to B走向 to C。从主流机器人厂商的战略规划来看，人形机器人将率先应用于工业制造领域，积累成熟后 将拓展至商用服务、家庭陪伴等场景。这主要是因为工厂制造场景相对简单、机器替人需求更加迫切，而商业和家庭场景复杂，对人形机器人的 软硬件要求高。
《人形机器人创新发展指导意见》指明特种服务、制造业、民生三大示范场景，擘画2027深度融合实体经济。我国人形机器人应用分两步走：第 一阶段目标为2025年在特种服务、制造业、民生领域率先应用；第二阶段目标是，至2027年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，人形机器人深入生活未来可期。
2. 人形机器人拆解及产业链总览
特斯拉人形机器人拆解：14个旋转关节+14个直线关节+12个手部关节
根据特斯拉AI Day示意图，特斯拉机器人包括40个自由度，其中有14个旋转关 节、14个线性关节、12个手部关节。 旋转关节：执行器分为三类，扭矩/质量分别为20Nm/0.55kg、110Nm/1.62kg、 180Nm/2.26kg；具体应用部位包括肩部、大臂、小臂、腰部； 线性关节：执行器分为三类，出力/重量分别为500N/0.36kg、3900N/0.93kg、 8000N/2.20kg；具体应用部分包括大臂、小臂、大腿、小腿。 手部关节：单只手由6个执行器构成，其中大拇指对应2个执行器，其余每个手 指对应1个执行器。
3. 执行系统：灵活关节，丝杠、电机、减速器是关键
无框力矩电机：高效率、结构紧凑、易维护，用于人形机器人线性关节和旋转关节
无框力矩电机用于人形机器人线性关节和旋转关节。无框力矩电机是一种特殊类型的永磁无刷同步电机，没有轴、轴承、外壳、反馈或端盖，仅 包含定子和转子两个部件，内部部件转子由带永磁体的旋转钢圆环组件构成，直接安装在机器轴上；定子是外部部件，齿轮外部环绕钢片和铜绕 组，以产生紧密攀附在机器壳体内的电磁力。 无框力矩电机具有高效率、结构紧凑、易维护等优势。1）高效率：将电机直接集成到转轴元件上，可降低整体系统惯量，进而降低电机加减速 所需扭矩，使得电机的运动和稳定时间更好控制、增加系统管带宽，提高机器效率；2）结构紧凑：增大转矩密度，进而减少占地面积、降低重 量；3）易维护：机械部件更少、没有易磨损或需维护的组件。
减速器：人形机器人旋转关节或将应用谐波减速器，手部或部分身体关节或将应用行星减速器
精密减速器包括RV减速器、谐波减速器、行星减速器。减速器是多个齿轮组成的传动零部件，利用齿轮的啮合改变电机转速、扭矩及承载能力， 也可实现精密控制。减速器种类及型号繁多，按照控制精度划分，可分为一般传动减速器和精密减速器。一般传动精密减速器控制精度低，可满 足机械设备基本的动力传动需求。精密减速器回程间隙小、精度较高、使用寿命长，更加可靠稳定，应用于机器人、数控机床等高端领域，具体 包括RV减速器、谐波减速器、行星减速器。 人形机器人旋转关节将应用谐波减速器，手部或部分低精度身体关节或将应用行星减速器。RV减速器体积较大，在人形机器人领域应用有限。谐 波减速器体积小、减速比大、精密度高，将用于人形机器人身体旋转关节；行星减速器体积小、重量轻、传动效率高、寿命长，但精度较谐波减 速器低，将用于人形机器人手部关节或对精度要求较低的部分身体关节。
丝杠：人形机器人线性执行器的重要组成部分
特斯拉人形机器人包括三类共14个线性执行器，分布在手臂和腿部。特斯拉Optimus有14个线性执行器，具体包含三种类型，出力/重量分别为 500N/0.36kg、3900N/0.93kg、8000N/2.20kg；分布位置位于大臂（2*1）、小臂（2*2）、大腿（2*2）、小腿（2*2）。 丝杠现阶段成本较高，未来有下降空间。线性执行器由“驱动器+无框力矩电机+丝杠+力矩传感器+编码器+轴承”组成，其中丝杠为其重要组 成部分。根据我们估算，现阶段丝杠在特斯拉人形机器人成本中占比约为23.4%，终局成本占比预计为13.9%。从种类上来看，人形机器人用丝 杠分为梯形丝杠和滚柱丝杠两类，其中梯形丝杠用于小臂，滚柱丝杠用于承载要求更高的大臂、大腿、小腿。
灵巧手：空心杯电机/无刷有齿槽电机是核心动力源
灵巧手电机主要采用空心杯电机或无刷有齿槽电机。微特电机具有体积小、功率密度大、噪音低等特点，相比传统电机更符合人形机器人灵巧手 空间紧凑、负载能力的要求，空心杯电机和无刷有齿槽电机是目前灵巧手的主流解决方案。
4. 感知系统：交互之媒，多传感器综合赋能
传感器：赋予机器人知觉功能和反应能力，分为内部传感器和外部传感器
传感器是机器人感知世界的媒介，可分为内部传感器和外部传感器。传感器是将机器人对内外部环境感知的物理量变换为电量输出的装置。根据 检测对象的不同，可分为内部传感器和外部传感器。内部传感器用于测量机器人自身状态，如位置、速度、加速度等；外部传感器用于测量与机 器人作业有关的外部环境，如视觉、听觉、触觉、嗅觉等。
力矩传感器：六维力矩传感器研发生产难度大，规模化后降本有望持续体现
六维力/力矩传感器研发生产难度大，规模化后降本有望持续体现。与单维力传感器相比，多维力/力矩传感器除了要解决对所测力分量敏感的单 调性、一致性问题外，还需解决因结构加工和工艺误差引起的维间干扰问题、动静态标定问题以及矢量运算中的解耦算法和电路实现等，对设备 和材料要求较高，研发制造难度远高于单维力传感器。应变式力传感器的主要生产原材料为金属、芯片、应变片等，以柯力传感为例，2023年主 营产品力学传感器的直接材料成本达74%；六维力/力矩传感器所需应变片数量是单维力传感器的数倍，叠加生产难度大，其成本远高于单维力矩 传感器，据百度爱采购数据，ATI FC-NANO17六维力/力矩传感器单价为2万元，我们认为，未来随着国内应变片及相关产业链研发、生产能力 提升以及下游需求打开，六维力/力矩传感器成本有较大下降空间。
视觉传感器：纯视觉方案与多传感器融合方案并驾齐驱
特斯拉Optimus采用纯视觉方案，小米、宇树等大多使用多传感器融合方案结合实现环境感知。视觉感知系统是机器人的“智慧之眼”，赋予机 器人观察世界、规划执行的能力，包括环境识别、物体追踪、表情观察、路径规划等，是人形机器人实现人机交互的关键。现有的人形机器人视 觉感知系统结合多模态感知能力和AI算法，实现环境理解、任务执行、安全和避障等功能，其中特斯拉Optimus采用纯视觉方案，小米、智元、 宇树、优必选等大多采用3D视觉与传感器组合的方案。
5. 控制系统：智能“小脑”，核心算法自研为主
控制系统：机器人的“小脑”，壁垒在于通信、算力和软件
控制系统充当机器人的“小脑”。运动控制是指对机械运动部件的位置、速度、方向等进行实时控制，使其按照预期的运动轨迹和规定的运动参 数进行运动。运动控制系统一般包括控制器、驱动器+电机（执行器）和传感器三大部分组成，其中控制器具体作用为接收操作指令后进行运动 轨迹规划，为电机或其他动力和执行装置提供正确的控制信号。
人形机器人控制系统的壁垒主要在于通信、算力和软件。1）通信：众多伺服关节需解决高速同步通信难点，走线要求高；2）算力：计算复杂度 随着自由度的增加而显著增加，算法也需要适应不同工作环境，对控制器的算力要求高；3）软件：控制系统需提供实时运行框架满足不同运行 周期的算法APP实时计算的要求。
控制系统：目前控制器尚未形成通用方案，各家以自研为主
人形机器人采用分布式控制，控制器多为自研。机器人控制系统按照控制方式可分为集中控制、主从控制和分布式控制，传统工业机器人一般有 3~6个自由度，采用集中控制或主从控制即可实现各个轴之间的耦合关系处理；人形机器人通常有数十个关节自由度，采用分布式控制有利于系 统功能的并行执行、缩短响应时间，即每个关节配置一个控制器、胸腔配置总控制器，将大幅增加控制器需求。一般控制器需要根据机器人的任 务场景与需求具体设计开发，需要满足低功耗、高算力、高集成度等要求，目前人形机器人场景尚未明确，且各家对于算力的需求存在差异，因 此控制器以自研为主。
报告节选：
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