2023人形机器人技术专利分析报告.pdf

1目 录目 录第一部分 研究概述.11.1 研究背景及目标.11.2 分析边界.11.2.1 技术范围.11.2.2 核心权利人及相关产品.41.2.3 专利数据.51.2.4 其他说明.5第二部分 人形机器人产业与技术概况.72.1 人形机器人产业概况.72.1.1 产业发展情况.72.1.2 政策环境.82.2 人形机器人技术发展情况.132.3 商业化应用难点.14第三部分 专利分析.153.1 地域布局分析.153.1.1 专利申请趋势.153.1.2 技术生命周期.173.1.3 专利申请集中度.183.1.4 各类专利法律状态及发明授权趋势.2123.1.5 各国申请人技术输出.233.2 技术布局分析.263.2.1 技术构成分析.263.2.2 技术功效矩阵.323.2.3 专利申请趋势.343.2.4 各国申请人技术布局情况.423.3 专利申请人分析.433.3.1 申请人类型分析.433.3.2 主要申请人排名.503.3.3 主要申请人专利活跃度.543.3.4 主要申请人技术分布.563.3.5 主要申请人重点专利布局情况.573.4 重点产品专利布局分析.613.4.1 优必选科技-Walker X.613.4.2 波士顿动力-Atlas.703.4.3Agility Robotics-Digit.783.4.4 特斯拉-Optimus.843.4.5 小米-CyberOne.903.4.6 技术优势技术分布对比.99第四部分 结论和建议.10134.1 技术当前发展阶段及趋势.1014.1.1 技术开始进入稳定发展阶段.1014.1.2 本体结构、智能感知、运动控制属于技术布局热点.1014.2 地域分布情况.1024.2.1 中国、欧美市场竞争激烈，日本市场垄断严重.1024.2.2 日本是过往主要技术输出国，中国当前创新活跃度高.1034.2.3 各国技术布局各有侧重，中国申请人布局较为单一.1034.3 主要申请人情况.1044.3.1 主要申请人产品布局情况.1044.3.2 老牌申请人活跃度不减.1044.3.3 新兴申请人引领行业发展.1054.3.4 产学研协同促进发展.1054.4 人形机器人标准发展建议.1061/106第一部分 研究概述第一部分 研究概述1.1 研究背景及目标1.1 研究背景及目标人形机器人人形机器人又称仿人机器人，灵感来源于人类的身体，集仿生学原理和机器电控原理于一体，涉及机器人本体结构、核心零部件、智能感知、驱动控制、支撑环境等主要模块。相比其他机器人，人形机器人高度更高、双足行走，需要保持相对平衡并适应不同行走环境，关节更多且受力复杂，对减速器负载和电机响应速度要求更高。专利的布局与申请，其实质为竞争性资产的储备。竞争性资产储备的关键在于，综合技术、产品、市场和企业战略等多维度进行分析，依据分析结果对知识产权布局方案进行考量，从而提升知识产权资产的商业价值，积累更为丰富、立体化的竞争性资产，以便后续能够以知识产权为工具，通过更加多样化的手段提升行业竞争主体的商业竞争力。基于行业发展需要，本研究报告主要包括以下内容：通过采集相关专利数据，并按技术分解表标引分类，形成各维度的专利地图，结合市场调研、技术调研、专利分析综合分析行业态势，给出人形机器人领域发展建议。1.2 分析边界1.2 分析边界1.2.1 技术范围1.2.1 技术范围本研究报告所述“人形机器人”，即在外形上拥有类似人类的肢体结构（如具有双足、双臂）、体型高度，并可以在生活、工作场景内如人类一般完成外界感知、自主运动、行为交互等一系列任务的机器人。因此，从机器人体型结构上，本研究排除明显小于人类体型、结构明显简化的小型人形机器人。研究聚焦于人形机器人2/106结构构成（例如肢体结构以及相关零部件等）及其功能实现（例如肢体动作控制、移动定位、操作系统环境等），其他可用但非专用在人形机器人上的通用技术（例如通用人机交互技术、基础 AI 技术等），不纳入本项目分析范畴。通过前期技术、市场调研，了解到人形机器人相关技术构成及其主要关注的功效，对本研究的技术主题进行进一步细分如技术分解表所示：技术主题技术主题一级分支一级分支二级分支二级分支三级分支三级分支人形机器人A 本体结构A1 头部A11 头部A12 面部A13 眼睛A2 肩颈A21 颈部A22 肩部A3 手臂A31 手掌A32 手腕A33 手臂A4 下肢A41 腿部A42 足部A43 髋胯A5 胸腹A51 腰部A52 胸部A6 关节3/106技术主题技术主题一级分支一级分支二级分支二级分支三级分支三级分支A7 其他结构A71 皮肤A72 肌肉A73 整体外形B 核心零部件（伺服驱动器）B1 减速器B2 电机B3 编码器C 智能感知C1 机器视觉C2 触觉感知C3 语音语义C4 定位导航C41 建图C42 定位C43 自主避障C44 路径规划D 驱动控制D1 能源系统D11 电池组D12 充电D2 动力系统D21 电动驱动D22 液压驱动D23 气动4/106技术主题技术主题一级分支一级分支二级分支二级分支三级分支三级分支D3 运动控制D31 手臂运动控制D32 步态控制D33 全身协同E 支撑环境E1 操作系统E2 系统集成E21 集成要求E22 数据交换E3 开发平台E31 算法开发与验证E32 可视化仿真E33 应用功能开发技术功效主要涉及：稳定可靠、生动自然、准确精确、结构简化、易操控、降低成本、提高效率、智能化、适应性好、降低能耗、外观设计佳等方面。1.2.2 核心权利人及相关产品1.2.2 核心权利人及相关产品人形机器人的未来在于商业化应用，根据在最后检索时间 2023 年 5 月 31 日前已推出双足人形机器人产品，并持续致力于推动人形机器人产品的商业化落地，且产品在国内外具有较大影响的标准，选取国内的优必选科技、小米以及国外的波士顿动力、Agility、特斯拉作为重点关注的分析对象。重点关注优必选科技（Walker）、波士顿动力（Atlas)、Agility（Digit)、特斯拉（Optimus）、小米（CyberOne）5/106其他公司/机构达闼、追觅、戴森、本田（ASIMO）、英国 Engineered Arts（AMECA）、丰田（THR-3）、DLR、IIT、Aldebaran、日本早稻田大学（WAROT）、韩国 KAIST（HUBO）、哈尔滨工业大学、国防科技大学（先行者）、北京理工大学（汇童）、浙江大学（悟、空）、美国西北太平洋国家实验室（Manny)、日本工业技术研究院（HRP）、北京钢铁侠科技有限公司、乐聚（深圳）机器人技术有限公司、清华大学、之江实验室等、索尼公司、精工爱普生株式会社、NNT 都科摩股份有限公司、三星电子、夏普株式会社、软银等1.2.3 专利数据1.2.3 专利数据专利检索地区：全球；全球；专利类型：发明、实用新型专利，涉及到产品结构、感知、控制、系统及相关方法，以及人形机器人产品的外观设计专利，不关注图形人机交互界面外观设计专利；时间范围：不限（鉴于专利公开制度，专利申请可在最长 18 个月内保密，因此近 18 个月来已公开的专利数据并不能反映实际的专利申请量）；专利检索要素表（专利数据库：incoPat，最后检索时间/数据更新时间：2023年 5 月 31 日，检索式及检索结果详见专利数据表）。1.2.4 其他说明1.2.4 其他说明（1）专利标引（1）专利标引专利筛查：对于通过专利检索要素引入的杂质（关联度低、无关专利），通过6/106人工逐篇阅读标引，剔除干扰专利；专利分类：基于前述技术分解表，标引技术主题标签和技术效果标签；专利分级：基于专利保护度（权利要求数量、地域布局数量、专利维持年限）、技术核心度（专利被引次数、衍生专利数量）等指标划分专利等级。（2）数据清洗（2）数据清洗申请人标准化：以当前专利权人为基准（而非专利的初始申请人），同一申请人在不同国家/地区/时间使用的名称相统一，强关联的母公司、子公司、集团公司的名称相统一；法律状态标准化：“有效”指维持有效的专利，含部分失效/维持有效的专利，此外还包括仍在有效期内的 PCT 专利申请；“审中”指已公开和正在实质审查中的发明专利；“失效”指已过有效期的专利，以及驳回、撤回、放弃专利权等状态的失效专利，此外还包括已过有效期的 PCT 专利申请。（3）数据统计（3）数据统计本报告专利数据共 15820 件。专利统计计量单位包括：“条”，即未合并的所有专利条目，包括同一专利的多个公开文本；“件”，即以专利申请号为依据去重，保留同一件专利申请的最后公开文本，如无特别说明，本报告所有专利数据统计单位均为“件”；“项”/“族”，即以简单同族专利 ID 为依据去重，保留技术方案相同的多件专利中最早申请的优先权文本。userid:414195,docid:149493,date:2023-12-23,7/106第二部分 人形机器人产业与技术概况第二部分 人形机器人产业与技术概况2.1 人形机器人产业概况2.1 人形机器人产业概况2.1.1 产业发展情况2.1.1 产业发展情况人形机器人的灵感来源于人类的身体，来自人类的感知和运动技能，以及人类在环境中使用工具的能力，集仿生学原理和机器电控原理于一体，通过模仿人体结构、运动特性等，设计出具有优越性能的机电结构。人形机器人产业链结构如下所示：Humanoid Robotics:AReference，第 50 页。中金 联合研究|产业龙头纷至沓来，人形机器人大幕拉开。8/106人形机器人产业链主要分为上中下游三部分。具体来看，上游为人形机器人本体结构、伺服驱动器、智能感知、驱动控制、支撑环境五个模块的供应商；中游则是人形机器人产品集成商；下游为人形机器人可能的应用场景，如商业服务、科学研究、科学展示等。人形机器人从 1969 年发展至今，产业发生了如下变化：一是主导国家从日本变为美国、中国。早期，人形机器人由本田等日本企业主导，现今包括波士顿动力、Agility Robotics、特斯拉、优必选科技、小米等全球范围内的企业均已推出人形机器人产品，并且在持续迭代研发；二是研发目的从科学展示与教育培训变为多场景作业，企业积极探索人形机器人商业化落地。2.1.2 政策环境2.1.2 政策环境当前新一轮科技革命和产业变革加速演进，新一代信息技术、生物技术、新能源、新材料等与人形机器人深度融合，人形机器人产业迎来升级换代。作为机器人“皇冠上的明珠”，人形机器人产业发展对促进经济高质量发展、创造美好生活具有重大意义。国家发改委、工信部等多个部门于 2018 年至 2023 年期间，发布多个人形机器人相关的政策性文件，推动人形机器人产业向高端化、智能化方向发展。（1）国家层面（1）国家层面国家发展和改革委员会国家发展和改革委员会增强制造业核心竞争力三年行动计划（20182020年）（2018 年）增强制造业核心竞争力三年行动计划（20182020年）（2018 年）将智能机器作为重点领域发展，组织实施关键技术产业化专项。将基础性、关联性、开放性的机器人操作系统等共性技术作为机器人产业化的关键一环。应加快智能服务机器人推广应用。聚焦市场潜力大、产业基础好、外溢效应明显的智能服务机器人领域，推动特种服务机器人关键技术研发和产业化示范，加快公共服9/106务机器人、个人服务机器人推广应用。对机器人的安全性、易用性和环境适应性提出要求。国家发展和改革委员会国家发展和改革委员会产业结构调整指导目录（2019年本）（2019年）产业结构调整指导目录（2019年本）（2019年）为加快国内产业结构调整，将各项目划分为鼓励类、限制类、淘汰类型，针对各类型采取不同规划方案，用以适应当前新形势、新任务、新要求，将特种服务机器人、公共服务机器人、个人服务机器人归入鼓励类；将高精密减速器、高性能伺服电机和驱动器、全自主编程等高性能控制器、传感器等归入机器人关键零部件；还列出智能机器人操作系统、智能机器人云服务平台、智能人机交互系统、智能机器人。工业和信息化部等 15 部门工业和信息化部等 15 部门“十四五”机器人产业发展规划（2021 年）“十四五”机器人产业发展规划（2021 年）2025 年的具体目标：一批机器人核心技术和高端产品取得突破，整机综合指标达到国际先进水平，关键零部件性能和可靠性达到国际同类产品水平。机器人产业营业收入年均增速超过20%。形成一批具有国际竞争力的领军企业及一大批创新能力强、成长性好的专精特新“小巨人”企业，建成 3-5 个有国际影响力的产业集群。加强核心技术攻关，突破机器人系统开发、操作系统等共性技术，研发仿生感知与认知、生机电融合等前沿技术。“十四五”期间工作重点部分提到：重点补齐专用材料、核心元器件、加工工艺等短板，提升机器人关键零部件的功能、性能和可靠性，开发机器人控制软件、核心算法等，提高机器人控制系统的功能和智能化水平。落实措施中涉及财税金融对试点城10/106市机器人企业的支持，优化首台（套）重大技术装备保险补偿机制试点等内容。科学技术部等六部门科学技术部等六部门关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的 指 导 意 见（2022 年）关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的 指 导 意 见（2022 年）以促进人工智能与实体经济深度融合为主线，以推动场景资源开放、提升场景创新能力为方向，强化主体培育、加大应用示范、创新体制机制、完善场景生态，加速人工智能技术攻关、产品开发和产业培育，探索人工智能发展新模式新路径，以人工智能高水平应用促进经济高质量发展。还指出制造领域优先探索工业大脑、机器人协助制造、机器视觉工业检测，政策红利催生，人形机器人相关技术产业化落地进程值得关注。工业和信息化部等十七部门工业和信息化部等十七部门机器人+”应用行动实施方案（2023 年）机器人+”应用行动实施方案（2023 年）到 2025 年，服务机器人行业应用深度和广度显著提升，机器人促进经济社会高质量发展的能力明显增强。聚焦 10 大应用重点领域，突破100 种以上机器人创新应用技术及解决方案，推广 200 个以上具有较高技术水平、创新应用模式和显著应用成效的机器人典型应用场景，打造一批“机器人+”应用标杆企业，建设一批应用体验中心和试验验证中心。推动各行业、各地方结合行业发展阶段和区域发展特色，开展“机器人+”应用创新实践。搭建国际国内交流平台，形成全面推进机器人应用的浓厚氛围。工业和信息化部工业和信息化部部长金壮龙相关发言（2023 年）部长金壮龙相关发言（2023 年）国务院新闻办公室举行“权威部门话开局”系列主题新闻发布会，工业和信息化部部长金壮11/106龙介绍“加快推进新型工业化做强做优做大实体经济”有关情况。金壮龙表示，将前瞻布局未来产业，研究制定未来产业发展行动计划，加快布局人形机器人、元宇宙、量子科技等前沿领域。（2）地方层面（2）地方层面深圳市工业和信息化局、深圳市发展和改革委员会、深圳市科技创新委员会深圳市工业和信息化局、深圳市发展和改革委员会、深圳市科技创新委员会深圳市培育发展智能机器人产业集群行动计划（2022-2025年）(2022 年)深圳市培育发展智能机器人产业集群行动计划（2022-2025年）(2022 年)加强机器人产业标准体系建设，支持机器人骨干企业参与国际、国家和行业标准制定。支持企业围绕智能机器人关键核心技术开展高价值专利培育，健全智能机器人产业知识产权保护机制。在服务与特种机器人领域聚焦传感器、芯片、执行器等开展技术攻关。加强人工智能技术与机器人的深度融合，前瞻布局类脑智能、人机环境三元融合、多形态自重构、高效仿生驱动、机器人全域感知与数字孪生等前沿技术。攻关智能服务与特种机器人环境感知、三维成像定位、精准安全操控等关键技术，推进智能服务与特种机器人等机器人及平台软件的开发，提升机器人智能化水平。深圳市科技创新委、市发展改革委、市工业和信息化局深圳市科技创新委、市发展改革委、市工业和信息化局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（20232024年）（2023 年）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（20232024年）（2023 年）加强科技研发攻关。聚焦通用大模型、智能算力芯片、智能传感器、智能机器人、智能网联汽车等领域，实施人工智能科技重大专项扶持计划，重点支持打造基于国内外芯片和算法的开源通用大模型。支持重点企业持续研发和迭代商用通用大模型。开展通用型具身智能机器12/106人的研发和应用。实施核心技术攻关载体扶持计划，支持科研机构与企业共建 5 家以上人工智能联合实验室，加快组建广东省人形机器人制造业创新中心，支持创新产品研发，并强调发挥粤港澳大湾区制造业优势，开展人形机器人规模化应用。北京市人民政府办公厅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（20232025年）（2023 年）北京市机器人产业创新发展行动方案（20232025年）（2023 年）对标国际领先人形机器人产品，支持企业和高校院所开展人形机器人整机产品、关键零部件攻关和工程化，加快建设北京市人形机器人产业创新中心，争创国家制造业创新中心。以人形机器人小批量生产和应用为目标，打造通用智能底层软件及接口、通用硬件开发配套设施等基础条件，集中突破人形机器人通用原型机和通用人工智能大模型等关键技术，大力推动开源控制系统、开源芯片、开源仿真软件等研制和应用。到 2025 年建成人形机器人通用行为控制大模型开发平台、共性技术服务平台，形成较为完善的超算环境及软件生态，完成百台（套）级人形机器人原型机的小批量制造并在3-4 个典型场景开展示范应用。上海市人民政府上海市人民政府上海市促进智能终端产业高质量发展行动方案（2022-2025年）（2022 年）上海市促进智能终端产业高质量发展行动方案（2022-2025年）（2022 年）培育百亿级智能机器人产业。推广智能机器人和数字孪生技术在终端研发、制造、集成等环节的应用。瞄准智能云端系统、芯片、智能传感器等领域，抢占智能机器人产业高地。聚焦清洁、医疗、配送、生活等重点方向，加速服务机器人规模化应用，培育系统集成商，推广13/106“服务租赁+系统集成”商业模式。举办服务机器人创新发展大会等活动，建设上海市智能机器人展示中心。上海市人民政府办公厅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）（2023 年）上海市推动制造业高质量发展三 年 行 动 计 划（2023-2025年）（2023 年）瞄准人工智能技术前沿，构建通用大模型，面向垂直领域发展产业生态，建设国际算法创新基地，加快人形机器人创新发展。推动传统制造业企业加快机器人应用、设备联网和生产环节数字化连接，实现 40 万家中小企业上云上平台。2.2 人形机器人技术发展情况2.2 人形机器人技术发展情况第一个阶段是 1969-1995 年，此时机器人运动是一个缓慢静态行走的过程，以早稻田大学的人形机器人 WABOT 为代表；第二个阶段是 1996-2015 年，此时是连续动态行走，这时候更多考虑到了机器人的质心惯量以及质心的加速度等因素，代表是日本本田的人形机器人 ASIMO；第三个阶段是 2016 年至 2020 年，追求的是高动态的运动性能，以波士顿动力的 Atlas 机器人做出的令人惊叹的运动动作为标志；第四个阶段是 2021 年至今，随着相关技术的发展与成熟，人形机器人开始进入商业化落地的初级阶段，以亚马逊的 Digit和优必选科技 Walker 为代表，未来可能还会包括特斯拉的 Optimus。Digit 官网：https:/ 商业化应用难点2.3 商业化应用难点目前人形机器人产品商业化发展受制于以下几个方面：（1）伺服驱动器是人形机器人实现运动的核心部件，但技术应用门槛高，只有同时具备体积小、重量轻、大扭矩、高精度等性能，才能保证人形机器人在不断变化的环境中安全、顺畅地工作；（2）人形机器人产品技术难度大且集合度高，人形机器人是机械设计、运动控制、人工智能等领域高精尖技术的综合体现，人形机器人是将前沿科技与工程技术、核心算法等高度集合的产品，而当前市面上的企业缺少将大量高难度技术规模化的能力，无法形成有效的人形机器人集合系统；（3）人形机器人难以与多个应用场景共振，无法适应多场景的不同需求。人形机器人想要在各领域中落地都需投入大量研发时间和成本，企业研发出的人形机器人无法与多个场景匹配；（4）人形机器人的生产成本高，人形机器人需要多个部件、高性能硬件等做支撑，如相较于工业机器人只需要使用六到七个关节，人形机器人需使用几十个关节以满足人形机器人灵活行走的要求，因此人形机器人生产成本高昂。15/106第三部分 专利分析第三部分 专利分析3.1 地域布局分析3.1 地域布局分析3.1.1 专利申请趋势3.1.1 专利申请趋势人形机器人全球专利申请可划分为四个发展阶段：技术萌芽阶段（2000 年以前）：人形机器人技术早在 2000 年前就有相关专利申请，该阶段专利申请量较少，以日本专利为主。缓慢发展阶段（2000 年-2014 年）：专利年申请量较少，呈现缓慢增长的趋势。前期以日本专利为主，其次是美国、韩国以及欧洲专利（以德国专利为主，其次是16/106欧专局 EP 发明专利和欧盟 EU 外观设计专利）。该阶段后期，各国专利申请布局态势发生变化：早期主导申请的日本专利大幅下降进入平缓发展阶段，韩国、欧洲专利进入专利申请下行通道，美国专利申请量波动，而中国作为新的布局者入场，专利申请呈现缓慢增长趋势，从 2012 年开始，中国的专利申请量超过日本成为第一。各国专利申请增减相消，因此全球专利申请量呈现平稳发展趋势。快速发展阶段（2015 年-2017 年）：专利年申请量相比之前有明显增长，主要原因在于中国众多新申请人涌入该技术领域，使得中国的专利申请量呈爆发式增长，并与其他国家的申请量之间快速拉开差距。同步呈现增长的还有美国专利、欧洲专利和 PCT 申请（Patent Cooperation Treaty，专利合作条约）。其中，美国的专利申请量于 2017 年正式超过日本，并稳定保持在仅次于中国的第二位。日本专利仍延续上一阶段的平稳发展态势，韩国专利申请量较少。稳定发展阶段（2018 年以来）：人形机器人相关技术年均申请量维持高位增长，2019 年达到峰值，2020 年开始趋于稳定。在此期间仍以中国专利为主、美国专利位居第二。中国、日本、欧洲、韩国专利申请分别在各自申请区间内维持平稳状态，美国、PCT 申请保持持续增长。另由于发明专利公开有 18 个月的滞后期，因此 2021 年、2022 年的实际申请量可能多于上图已公开的专利数。经过上述阶段的发展，各专利局人形机器人专利累计受理量以中国最多，其次分别为日本、美国、欧洲，中国因累计受理案件量最多成为主要竞争市场。17/1063.1.2 技术生命周期3.1.2 技术生命周期在 2014 年以前的技术萌芽阶段（2000 年以前，图中因数据过于集中而未示出）和缓慢发展阶段（2000 年-2014 年），专利申请人及专利申请量较少，主要是部分日本企业较早进入该赛道，例如：丰田、本田等，在此阶段专利集中度较高，但随着申请人数的增加而降低，各年人均专利申请量从 2003 年前后的峰值 11 件左右下降到 2014 年前后的 4 件左右。从 2015 年开始的快速发展阶段（2015 年-2017 年），众多新专利申请人涌入该赛道，尤其是来自中国的申请人，例如优必选科技、达闼、清华大学、北京理工大学等；随之而来的是专利申请量的快速增加，2015 年人均申请人达 5.3 件，201618/106年和 2017 年因申请人数持续增加而稀释至 4 件左右。在 2018 年以来稳定发展阶段竞争逐渐白热化，专利申请量进一步增长并维持在高位，而申请人数出现下降。在该阶段，专利申请人的平均年申请量稳定在 4 件左右。此外，受专利公开滞后因素影响，从 2021 年开始专利申请量和申请人数看似下降，但实际申请人数和申请量可能多于上图已公开数据，结合近几年发展趋势，预计未来几年人形机器人技术领域的发展速度放缓，申请人持续减少但专利申请量仍将保持在高位，人均专利申请量提升，说明头部竞争者的专利垄断地位加强，即预示着该技术将逐渐进入成熟期。3.1.3 专利申请集中度3.1.3 专利申请集中度由图可知，在人形机器人技术领域，中国专利中的申请人数最多，其次是美国，19/106日本、欧洲、韩国专利申请人数较少。但从人均申请量来看，日本人均申请量远超其他地区专利申请人，中国人均申请量最少。20/106如图所示的是各地区专利申请人数变化趋势，以及各年排名前三申请人专利数对于该地区当年专利申请总数的占比情况。在人形机器人技术领域，中国的专利集中度自 2000 年来整体呈下降趋势，并在 2014 年后在 20%-30%间波动。目前中国的专利集中度较低，虽然近年前三申请人占比有小幅度回升，考虑到中国的申请人数量多，可以推知，中国在该领域的竞争非常激烈，暂未出现垄断态势。日本的专利集中度在 80%左右波动，因此，目前日本的专利集中度较高。考虑到日本的申请人数量不多，且波动量并不大，可以推知，日本在该领域的竞争并不激烈，但在其国内已形成垄断的态势。美国的专利集中度呈波动下降的趋势，并在 2014 年后在 50%上下浮动，因此，目前美国的专利集中度处在中国和日本之间。考虑到美国的专利申请人总量不多，可以推知，美国的专利申请人在该技术领域的竞争压力处在中国和日本之间。欧洲、韩国的专利集中度也呈波动下降的趋势，也在 2014 年后在 50%上下浮动。因此，目前欧洲、韩国的专利集中度与美国相仿，考虑到欧洲、韩国的专利申请人数量较小，可以推知，欧洲、韩国的专利申请人在该技术领域的竞争并不激烈，且垄断态势尚不明显。21/1063.1.4 各类专利法律状态及发明授权趋势3.1.4 各类专利法律状态及发明授权趋势从专利类型上看，人形机器人技术领域的发明专利申请量远超实用新型和外观设计，可见该领域的技术仍处于发展阶段，各申请人专利申请的重点停留在核心技术方面，如系统、方法、核心结构等。从法律状态上看，该技术领域失效的专利的数量多，可见该技术领域的发展历史较为久远，早期申请人在该技术领域积累起了一定的技术成果；有效专利数量和审中专利数量之和超过失效的专利数量，可见该技术领域在近年来的发展势头相比于早期更加强劲，该技术领域仍处于发展阶段。22/106自 2000 年来，中国的发明专利占比整体呈现波动下降的趋势，并在 2014 年后大致在 60%-70%之间浮动；美国、日本和韩国的发明专利占比波动不大，且维持在90%-100%之间浮动；欧洲的发明专利占比常年维持在 80%-100%之间浮动。由此可知，与美国、日本等发达国家相比，中国的发明专利占比并不具有优势。此外，美国和欧洲的发明专利授权率要高于中国和日本。在 2010 年后，随着专利申请人的大量涌入，专利申请量激增，导致中国的发明专利授权率大幅度下降，并在之后保持在 50%以下，在 2018 年最低时甚至只有20%左右的授权率（考虑到 2018 年后的部分发明专利可能仍在审查阶段，2018 年后申请的发明专利的授权率实际上会更高）。23/1063.1.5 各国申请人技术输出3.1.5 各国申请人技术输出根据专利申请人国别信息（左图），可以发现人形机器人专利申请主要来自中国（含港澳台，下同）、日本、韩国、法国和美国申请人，其中中国、日本专利申请人总专利数均超过 6000 件，但有效专利分别占比 47%和 30%（图中未示出，下同）；韩国申请人专利数超过 1000 件，有效专利占比 53%；法国和美国申请人专利数在700 件左右，有效专利分别占比 37%和 54%；排名前十的其他国别申请人中，除德国超过 100 件、英国超过 60 件，其他均少于 50 件。结合发明专利拥有量，能够有效体现国家在特定技术领域的创新能力，通过该指标可以更加准确评价国家在全球相关产业竞争格局中的位置和水平。从不同国家的有效发明专利数量看（右图），日本所拥有的数量位居全球第一，中国仅次于日本，位居全球第二。24/106各国家申请人专利申请趋势如图所示，从申请时间分布来看，早期专利申请主要来自日本申请人，其在 2000 年至 2008 年保持绝对优势（主要来自本田和索尼，其次为丰田），但是自 2003 年迅速达到峰值后呈现波动下降趋势。随着韩国、中国申请人的追赶，2009 年来呈现日本、韩国、中国申请人三足鼎立态势，但是三者走势仍存在区别，日本专利申请量平缓发展（主要来自精工爱普生、本田、丰田，而索尼专利申请量已显著降低），韩国专利申请经过 2009 年至 2011 年的峰值期后进入下行阶段（主要来自三星，此外还有部分来自韩国科学院和现代汽车），中国专利申请则呈现阶段性增长（主要来自清华大学、浙江大学，此外还有部分来自上海大学、北京理工大学等高等院校和科研机构）。2014 年以来，中国专利申请增速显著（主要来自优必选、达闼、清华大学、北京理工大学、浙江大学、之江实验室、乐聚、小米等企业、高等院校和科研机构），超过日本成为主导；迫于竞争氛围，日本专利申请重现增长态势（主要来自精工爱普生、索尼、丰田、本田和夏普），韩国（主要来自三星、韩国科学技术院）、美国（主要来自波士顿动力）专利申请也缓慢增长；此外，法国申请人在 2015 年集25/106中申请了一批专利（主要来自软银机器人欧洲公司和奥德巴朗，且两者为合作关系）。总体而言，预计中国、日本申请人未来在人形机器人专利布局上将呈现动力强劲态势，属于主要的技术来源预计中国、日本申请人未来在人形机器人专利布局上将呈现动力强劲态势，属于主要的技术来源。由图所示的是各国/地区申请人向其他地区专利的专利情况流转情况（不含本26/106国申请），日本申请人向别国输出的专利数量最多，可见日本申请人相比于其他地域的申请人更加重视海外市场的布局，其向外申请的专利主要流向美国、欧洲、中国和韩国等地。除日本外，中国、法国、美国、韩国等地向别国输出的专利数量较多。此外，接收外国专利较多的地域主要有美国、欧洲等地。由此可知，在人形机器人技术领域，美国和欧洲的市场开放程度较高。3.2 技术布局分析3.2 技术布局分析3.2.1 技术构成分析3.2.1 技术构成分析（1）技术布局概况（1）技术布局概况由图可知，在人形机器人技术领域，目前已积累的技术主要集中在本体结构部分，智能感知和驱动控制的申请量紧随其后，核心零部件以及支撑环境技术分支的申请量较少。从各个技术分支的申请量上看，目前人形机器人的技术热点在结构、感知和控制系统中。27/10628/106如图所示的是各技术分支专利分布情况，在人形机器人技术领域，专利申请主要集中在 A 本体结构、C 智能感知、D 驱动控制上，B 核心零部件、E 支撑环境技术分支的申请量较少。具体而言：在 A 本体结构方面，主要布局在 A31 手掌、A33 手臂、A41 腿部、A42 足部以及 A6 关节；在 B 核心零部件方面，专利数量整体较少，其中 B1 减速器方面专利稍多；在 C 智能感知方面，专利主要布局在 C1 机器视觉，其次是 C44 路径规划；在D驱动控制方面，专利主要布局在D32步态控制以及D31手臂运动控制方面；在 E 支撑环境方面，专利数量整体较少。（2）A 本体结构相关专利技术构成（2）A 本体结构相关专利技术构成在 A 本体结构相关专利中，A6 关节技术是其中的核心技术，与多个其他技术分支具有关联，尤其是 A41 腿部、A42 足部、A31 手掌和 A33 手臂；A11 头部、A1229/106面部、A13 眼睛、A21 颈部技术与其他技术主题之间存在一定独立性。在涉及其他技术主题的主要分支中，D32 步态控制与 A41 腿部、A42 足部关联度高；D31 手臂运动控制与 A31 手掌和 A33 手臂关联度高；B1 减速器、B3 编码器均与 A6 关节技术具有一定关联；D21 电动驱动与 A41 腿部、A6 关节技术关联度高，D22 液压驱动与 A41 腿部技术关联度高，D23 气动与 A72 肌肉、A6 关节技术关联度高。（3）B 核心零部件相关专利技术构成（3）B 核心零部件相关专利技术构成在 B 核心零部件方面，B1 减速器、B2 电机、B3 编码器均与 A6 关节技术关联度高。此外，B1 减速器还与 A41 腿部、A31 手掌具有一定关联；B2 电机还与 D21 电动驱动、C2 触觉感知关联度较高；B3 编码器与 A33 手臂、A42 足部、D32 步态控制存在一定关联。30/106（4）C 智能感知相关专利技术构成（4）C 智能感知相关专利技术构成在 C 智能感知方面，C1 机器视觉与 C41 建图、C42 定位、C43 自主避障、C44路径规划关联度较高，C41 建图、C42 定位、C43 自主避障、C44 路径规划之间关联度高。此外，C1 机器视觉与 C3 语音语义存在一定关联；C2 触觉感知与 A31 手掌、B2电机、D21 电动驱动、D32 步态控制存在一定关联；C44 路径规划还与 D41 自主避障、12 充电存在一定关联。31/106（5）D 驱动控制相关专利技术构成（5）D 驱动控制相关专利技术构成在 D 驱动控制方面，D32 步态控制与 A41 腿部、A42 足部关联度较高，此外还涉及 A6 关节、C1 机器视觉、C44 路径规划等技术。D31 手部运动控制涉及 A33 手臂、A31 手掌等技术。D21 电动驱动主要涉及 B1 减速器、B2 电机，以及 A31 手掌、A41 腿部、A6 关节等技术；D23 气动主要涉及 A72 肌肉、A6 关节、A31 手掌等方面技术。（6）E 支撑环境相关专利技术构成（6）E 支撑环境相关专利技术构成E 支撑环境方面专利布局较少。其中 E31 算法开发与验证技术与 C1 机器视觉、C44 路径规划、D32 步态控制存在一定关联。32/1063.2.2 技术功效矩阵3.2.2 技术功效矩阵33/106从技术功效矩阵来看，人型机器人领域的应用研究较为关注稳定可靠、生动自然、准确精确、提高效率、智能化等功能的实现人型机器人领域的应用研究较为关注稳定可靠、生动自然、准确精确、提高效率、智能化等功能的实现。其中：A 基础结构主要关注稳定可靠、生动自然、精确准确、结构简化等方面的效果，各技术效果近五年内专利申请量占比均低于 50%；B 核心零部件方面，重点关注的技术效果为准确精确、稳定可靠、结构简化，各技术效果近五年内专利申请量占比均低于 50%；C 智能感知方面，重点关注的技术效果为准确精确、稳定可靠，此外还包括智能化、生动自然和提高效率，其中提高效率近 5 年新申请量为 53%；D 驱动控制方面，重点关注的技术效果为稳定可靠、生动自然、准确精确，各技术效果近五年内专利申请量占比均低于 50%；E 支撑环境方面，重点关注的技术效果为稳定可靠、准确精确、提高效率、智能化等方面，近五年新增申请量均在 50%以上。34/1063.2.3 专利申请趋势3.2.3 专利申请趋势（1）主要技术分支趋势（1）主要技术分支趋势由图可知，在 2000 年后，随着人形机器人技术的发展，重点技术分支的申请量呈逐步上升的趋势。其中，A 本体结构部分的申请量上升得最多，C 智能感知和D 驱动控制次之，B 核心零部件近年来申请量有所降低，E 支撑环境相关申请量的增长幅度较低。35/106（2）各技术分支趋势（2）各技术分支趋势由 A 本体结构技术分支的发展历程可知，早期的申请人主要申请 A4 下肢结构的相关专利，在 2007 年后，A4 下肢的申请量逐渐下滑，A3 手臂、A6 关节的申请量迅速增加。此外，A1 头部技术分支的申请量占比略有增加。从目前的发展情况看，未来几年，在人形机器人 A 本体结构技术分支，A3 手臂技术分支的申请量占比有进一步增加的趋势，有可能成为技术热点。36/106由