AI 下一波浪潮：人形机器人产业格局解析

随着当前人工智能浪潮的爆发，以及全球“机器换人”进程加速，人形机器人有望深入各细分消费端，成为AI下一个重要落地应用场景。

2022年，马斯克推出TeslaBot“Optimus（擎天柱）”原型机引爆人形机器人产业链。

特斯拉发布的人形机器人擎天柱Optimus承接自动驾驶技术，而人工智能的核心Transformer架构是NLP领域的标志性研究成果。

据马斯克介绍，未来十年特斯拉人形机规划500万台产能。按量产后的2.5万美元单价计算，未来3-5年市场空间超百亿美元，十年后市场空间超千亿美元。

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人形机器人行业概览

人形机器人是具有与人类似的身体结构和运动方式（双足行走、双手协作等）的智能机器人。

目前人形机器人并没有普遍定义 ，但根据专业书籍《Humanoid Robots》的归纳，人形机器人应当能“在人工作和居住的环境工作，操作为人设计的工具和设备，与人交流”。

在此前提下，人形机器人最终应具有与人类似的身体结构，包括头、躯干和四肢，使用双足行走，用多指手执行各种操作，并具有一定程度的认知和决策智能。

作为通用化程度高、高度集成和智能化的机器人，人形机器人既需要极强的运动控制能力，也需要强大的感知和计算能力。

其技术难点在于尽可能模仿人的各类场景下“感知-认知-决策-执行”的过程，涉及仿生感知认知技术、生机电融全技术、人工智能技术、大数据云计算技术、视深导航技术等各领域的尖端技术。

人形机器人主要包含四大核心技术模块：

环境感知模块、智能AI芯片模块、运动控制模块、操作系统模块。

环境感知模块主要负责数据采集与环境认知（视觉、声音、雷达、压感、光感）等传感器。

智能AI芯片模块包括负责数据处理和算力的存储器和智能芯片。

运动控制模块包括能量管理系统和动作执行系统（驱动器、控制器、减速器等）等。

操作系统模块包括硬件抽象描述、底层驱动程序管理、共用功能的执行、程序间消息传递、程序发行包管理等。

当前全球参与者已经有数十年的研发经验，波士顿动力Atlas、本田ASIMO、KAIST HUBO、优必选Walker、Agility Digit均为经典产品代表，已展现出一定的运动能力、执行任务能力和环境适应能力。

资料来源：Boston Dynamics

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人形机器人产业链

人形机器人产业或依托较为成熟的工业机器人产业链。

核心零部件种类与现有的机器人类似，包括驱动装置（伺服系统+减速器）、控制装置（控制器）和各类传感器。

零部件中成本占比最高的是减速器，其毛利率也最高达到40%，其次是伺服系统（35%）和控制器（25%）。

伺服系统+减伺服系统和减速器环节受益于人形机器人赛道的确定性相对较强；传感器环节来看，与外部环境感知和导航相关的自动驾驶类传感器有望受益。

资料来源：特斯拉、DS Power、行行查

1. 伺服系统

伺服系统是一种可以精准输出运动状态的驱动系统。

与常见工业机器人2-6的自由度相比，人形机器人通常有30-40自由度，单台伺服电机需求量大幅增加，人形机器人产业化有望推升伺服系统需求。

从竞争格局来看，伺服系统主要参与者包括日系、欧美系和国产厂商。

日系企业包括安川、三菱、三洋、欧姆龙、松下等公司，主要为小型功率和中型功率产品。

欧美系品牌包括西门子、博世力士乐、施耐德等公司，在大型伺服具有优势地位。

2021年中国通用伺服市场规模超过230亿元，同比增长超35%；我国通用伺服厂商占国内市场比例达到42%，市场份额首次超过日韩厂商。

伺服系统国产主要厂商包括汇川技术、埃斯顿、台达、禾川科技、步科和森创等。

资料来源：行行查

2. 减速器

减速器是连接动力源和执行机构的中间机构，具有匹配转速和传递转矩的作用，是机器人使用的精密传动装置，通常1:1配合电机使用。

由于人形机器人结构更接近人形，每个关节受力更加复杂，对减速器负载和电机响应速度要求更高。

机器人使用的减速器主要为谐波减速器与RV减速器。

谐波减速器

谐波减速器是一种靠波发生器使柔轮产生可控的弹性变形波，通过其与刚轮的相互作用，实现运动和动力传递的传动装置。

谐波减速器主要应用在多关节机器人和协作机器人，市场拓展潜力较大。

谐波减速机市占率方面，国内厂商绿的谐波和来福谐波等已实现规模化量产，可实现进口替代，市场占有率提升明显，哈默纳科份额进一步略有收缩。

RV减速器

RV减速器由于传动精度、扭转刚度等性能差距仍然依赖进口。

在RV减速器市场，日本纳博特斯克处于垄断地位，占据了我国市场一半以上的份额，海外主要厂商还包括日本住友等。

国内主要厂商包括双环传动、秦川机床、中大力德、南通振康、珠海飞马、智同科技等数家企业都在大力发展国产RV减速机产品，但在转动精度和传动效率上距离国外产品尚有一定差距。

3. 控制系统

控制系统是机器人的神经系统，用于控制其运动。

目前人形机器人生产规模较小，进入量产后，各家控制器采用自产或外购模式尚不明朗。

控制系统主要参与者包括两类：

一类是主流的大型机器人厂商，自主研发控制器和控制算法，包括ABB、KUKA、发那科、国内的埃斯顿等。

另一类则是专业的控制系统厂商，单独售卖控制器，提供可扩展和二次开发的硬件和软件平台，包括KEBA、贝加莱、倍福。

国内工业机器人生厂商均自主研发了自家的控制系统，包括新松机器人、埃斯顿、华中数控、新时达、广州数控、汇川技术等公司，也诞生了一批专业的控制系统服务商如固高科技、英威腾、卡诺普等。

控制器的市场份额基本和机器人本体保持一致。

4. 空心杯电机

人形机器人手指关节自由度提升。

考虑到人形机器人的仿真性，其手指关节处需要配备体积小且能输出较大力的电机，空心杯电机具备较强契合度。

人形机器人的重点在于替代人的部分工作场景，同时进行更好的交互以辅助人进行工作，因此其会面临更加多样化、更加复杂的应用场景，故赋予其手指关节更高自由度使得其具备抓取、传递等基本功能是关键。

竞争格局来看，海外品牌占据高端市场，国内产品性价比优势明显。

空心杯电机作为电机的新的发展方向，国外厂商也纷纷加强产品布局，如Maxon（瑞士）、Faulhaber（德国）等著名微电机厂商都已经大量申请空心杯电机相关的专利技术。

目前，国内不断加速国产替代，该环节主要参与厂商包括江苏雷利、鸣志电器、卧龙电气和大洋电机等。

5. AI机器视觉系统

人形机器人需要具备对外界环境的识别能力，实现导航、避障、交互等功能，需要使用传感器识别物体、测距等。

机器视觉是AI深度学习的一种应用与技术方向，无论是人形机器人还是智能驾驶都是机器视觉的落地方向之一。

机器视觉的本质是为机器植入“眼睛”，利用环境和物体对光的反射来获取及感知信息。

通过机器视觉代替人眼可以在多种场景下实现多种功能，如读取二维码、确定零部件的装配位置等。

特斯拉最著名的AI算法是其机器视觉中的纯视觉解决方案，该算法在人形机器人的制造中将其延续。

人形机器人的视觉传感器包括ToF深度相机、激光雷达、多目视觉等。

其传感器方案和需求场景与自动驾驶存在类似之处，因此价值量较高的自动驾驶类传感器存在新的机遇。自动驾驶传感器厂商、机器视觉厂商都是人形机器人传感器的潜在参与者。

6. 人工智能处理器&算法

人工智能的本质及数据的海量运算。

AI处理器芯片可以支持深度神经网络的学习和加速计算，相比于GPU和CPU拥有成倍的性能提升，和极低的耗电水平。

具备自研AI处理器的厂商可以为人形机器人的神经网络提供算力支撑，代表厂商包括寒武纪、商汤科技、海光信息等。

人形机器人的落地需要下游场景的数据融合，具备AI算法落地的厂商具有比较优势。代表厂商包括科大讯飞、海康威视、虹软科技、云从科技等。

随着所处理的数据指数级的增长，特斯拉由于耗电问题放弃Nvidia A100 GPU作为超级电脑的阵列去做训练，而是凭借自身强大的垂直整合能力，也研发出专注于深度学习训练的Dojo D1芯片。

此外，推断环节相较于训练环节的计算量相对较小，但依然会涉及大量的矩阵运算。因此，人工智能芯片将发挥大量作用。

整体而言，人形机器人赛道处于相当早期的阶段，当前并未形成产业化，各大参与者以研发为主，赛道的参与者主要将其定位为基础研究平台。

部分参与者从特定功能需求出发进行开发（搜救、公共导览、居家服务、物流搬运等），以寻求一定程度的落地。

从产业链发展趋势来看，全产业链模式有望成为未来工业机器人厂商的重要趋势。

包括在上游核心零部件领域取得技术突破、实现国产替代的厂商；中、下游，“核心零部件生产+本体生产+系统集成”的全产业链模式的厂商将会获得优势竞争地位；为工业设备装上“眼睛”的专注视觉核心技术的厂商等。

国内供应商有望凭借成本优势快速切入“本体+零部件”环节，加速关键技术国产替代的进程，完善产业链相关布局。

长期来看，到2030年全球人形机器人市场规模可达万亿规模，有望成为继智能驾驶电动车后又一AI落地场景蓝海，人形机器人产业链各环节有望迎来高速发展机遇。

来源：乐晴智库