人形机器人行业：AI赋能人形机器人关注核心零部件发展机遇.pdf

请务必阅读正文后的重要声明部分 2023 年年 07 月月 02 日日 强于大市强于大市(首次首次)证券研究报告证券研究报告 行业研究行业研究 机械设备机械设备 人形机器人行业研究报告人形机器人行业研究报告 AI 赋能人形机器人，关注核心零部件发展机遇赋能人形机器人，关注核心零部件发展机遇 投资要点投资要点 西南证券研究发展中心西南证券研究发展中心 行业相对指数表现行业相对指数表现 数据来源：聚源数据 基础数据基础数据股票家数 414 行业总市值（亿元）34,086.84 流通市值（亿元）33,245.33 行业市盈率TTM 32.1 沪深 300市盈率TTM 11.7 相关相关研究研究Table_Report AI 赋能机器人，具身智能发展正当时。赋能机器人，具身智能发展正当时。具身智能是 AI进入物理世界进行交互的载体。机器人与人工智能的交集，被称为智能机器人，智能机器人可以与外界交互，根据自身对外界的感知，决定完成任务的方式，并且可以在失败中不断学习进步，相较于非智能机器人的“机器”属性，智能机器人更像是“人”。近年来随着硬件和软件算力的不断提升，各大公司相继推出 AI大模型算法，包括 Open AI的 GPT-4、谷歌的 RT-1、PaLM-E 等，有望解决机器人的通用性问题，具身智能迎来快速发展。特斯拉特斯拉 Optimus软硬件不断迭代升级，核心为优化成本和效率。软硬件不断迭代升级，核心为优化成本和效率。2022年 9月特斯拉人形机器人 Optimus 原型机首次公开，马斯克称 Optimus有望在 3-5年时间内交付，产量可以达到数百万台，价格可能不到 2万美元。特斯拉人形机器人 Optimus 采用电机驱动，身体拥有 28 个执行器，使用旋转执行器和线性执行器两种方案：1）基于无框力矩电机+谐波减速器+力矩传感器+双编码器+交叉滚子轴承+角接触球轴承的旋转执行器；2）基于无框力矩电机+编码器+行星滚柱丝杠+力传感器+深沟球轴承+四点接触轴承的线性执行器。Optimus手掌共 12 个空心杯关节，采用空心杯电机+微型行星齿轮箱+绳驱+蜗轮蜗杆+传感器的方案。2030 年乐观/中性/悲观情景下谐波减速器市场空间分别为168/126/67亿元；行星滚柱丝杠市场空间分别为 560/420/224亿元；伺服电机市场空间分别为 168/126/67 亿元；空心杯电机空间分别为96/72/38 亿元。人形机器人蓄势待发，为国内相关产业链带来机遇。人形机器人蓄势待发，为国内相关产业链带来机遇。人形机器人发展给国内供应链带来机遇的预期在于特斯拉 Optimus 未来价格不超过 2 万美元的产品定价，特斯拉降本诉求和终局 C段定位意味着持续的降本诉求，国内供应链可以满足特斯拉的降本诉求。人形机器人发展初期主要应用为 B端，B端意味着对成本约束的放松。特斯拉在人形机器人发展相对领先，产品放量和降本诉求带给国内供应链发展机遇。1）减速器：具有较高技术壁垒，机器人零部件核心减速器：具有较高技术壁垒，机器人零部件核心赛道。赛道。精密减速器包括行星减速器、谐波减速器、RV 减速器，日本哈默纳科和纳博特斯克全球市占率在 60-70%，国产谐波减速器企业技术水平不断接近海外龙头，凭借成本与交付周期优势，正在加速实现国产替代。2）无框力矩无框力矩电机：可用于协作机器人关节，国内产品逐步系列化。电机：可用于协作机器人关节，国内产品逐步系列化。无框结构省去了外壳，使电机更好嵌入，与有框电机相比，无框电机的优势包括更高的转矩密度、更强的散热能力、以及针对定制系统的灵活性。3）空心杯电机：小巧轻便，手空心杯电机：小巧轻便，手部驱动不二之选。部驱动不二之选。空心杯电机结构上采用无铁芯转子（空心杯型转子），拥有功率密度高、体积小、无齿槽效应等优势，一般和微型行星齿轮箱配套，设计和规模量产为壁垒。4）丝杠：技术壁垒高，国产替代空间大。丝杠：技术壁垒高，国产替代空间大。常见的螺旋丝杠传动形式包括梯形丝杠传动、滚珠丝杠传动和行星滚柱丝杠传动三种。滚珠丝杠和行星滚柱丝杠国产化率低，壁垒体现在材料、设备、工艺等方面，日本和欧洲企业占全球滚珠丝杠约 70%的市场份额。5）传感器：视觉和力控必不传感器：视觉和力控必不可少，精度和可靠性为关键。可少，精度和可靠性为关键。传感器是机器人感知外界的重要零部件，主要分为视觉传感器和物理量传感器，技术壁垒高，目前主要被国外厂商占据市场。投资建议：投资建议：建议关注有望应用到人形机器人领域的国产核心零部件厂商：1）减速器：减速器：相关标的包括绿的谐波、双环传动、中大力德、秦川机床、国茂股份等；2）伺服电机伺服电机/无框力矩电机：无框力矩电机：相关标的包括汇川技术、禾川科技、步科股份、昊志机电等；3）空心杯电机：空心杯电机：相关标的包括鸣志电器、鼎智科技等；4）丝杠：丝杠：相关标的包括鼎智科技、秦川机床、恒而达、禾川科技等；5）传感器：传感器：相关标的包括柯力传感、奥比中光、芯动联科、苏州固锝等。风险提示：风险提示：人形机器人发展不及预期的风险、行业扩产不及预期的风险、市场竞争加剧的风险。-22%-16%-10%-3%3%9%22/622/822/1022/1223/223/423/6机械设备 沪深300 人形机器人行业研究报告人形机器人行业研究报告 请务必阅读正文后的重要声明部分 目目 录录1 AI 赋能机器人，具身智能发展正当时赋能机器人，具身智能发展正当时.1 1.1 机器人是 AI 落地的最佳载体.1 1.2 AI 大模型助力具身智能发展.3 2 特斯拉人形机器人特斯拉人形机器人 Optimus的的 AI赋能分析赋能分析.6 2.1 软硬件不断迭代升级，核心为优化成本和效率.6 2.2 AI 多次模拟，优化设计方案.7 2.3 FSD+Dojo 加持，提高机器人执行力.9 3 特斯拉人形机器人特斯拉人形机器人 Optimus的驱动方案分析的驱动方案分析.11 3.1 身体：14个旋转线性执行器+14 个线性执行器.11 3.2 灵巧手：12 个空心杯关节.14 4 人形机器人蓄势待发，为国内相关产业链带来机遇人形机器人蓄势待发，为国内相关产业链带来机遇.16 4.1 减速器：具有较高技术壁垒，机器人零部件核心赛道.16 4.2 无框力矩电机：可用于协作机器人关节，国内产品逐步系列化.18 4.3 空心杯电机：下游应用广泛，设计和规模量产为壁垒.19 4.4 丝杠：技术壁垒高，国产替代空间大.21 4.5 传感器：视觉和力控必不可少，精度和可靠性为关键.25 5 相关标的相关标的.29 6 风险提示风险提示.29 nMoNpRnNpQoNmNrMpPvMmQaQaOaQsQmMtRsReRqQqPfQoOoR9PpOtNuOmPrRvPnNmO 人形机器人行业研究报告人形机器人行业研究报告 请务必阅读正文后的重要声明部分 图图 目目 录录 图 1：人工智能和机器人的联系.1 图 2：AI 机器人/人形机器人可以分成五大部分.2 图 3：AI 机器人在完成任务时需要经历三层处理.2 图 4：人形机器人和大模型进展情况.4 图 5：RT-1 可以让一个机器人同时干多份工作.5 图 6：RT-1 可以完成一系列复杂组合任务.5 图 7：PaLM-E 可以手写菜单直接算出 2 份披萨的价格.5 图 8：PaLM-E 参数量达 5620亿（GPT-3 的参数量为 1750亿）.5 图 9：SAM 支持多种交互方式分离识别物体.6 图 10：SAM 为一张图标记超过 500个遮罩.6 图 11：特斯拉人形机器人 Optimus 最新样机.7 图 12：Optimus 摄像头方案为 7 个摄像头配置.7 图 13：特斯拉车辆碰撞模型有超过 3500 万个自由度.7 图 14：特斯拉工程师将车辆碰撞模型应用于机器人设计中.7 图 15：人体在低功耗的同时具有高度灵活性.8 图 16：通过 AI 仿真模型找到每个关节的最佳设计.8 图 17：AI 分析执行器云端数据进行共性研究，减少定制设计.8 图 18：6种执行器包括 3种旋转执行器和 3种线性执行器.8 图 19：FSD 能使车辆在各种交通环境下感知、决策和控制.9 图 20：机器人可以借助 FSD 算法将周围环境具像化.9 图 21：占据网络通过对 3D 空间内障碍物持续监测来计算障碍物位置、大小、运动情况.9 图 22：FSD Beta 目前已拥有近 2亿英里自动驾驶数据.10 图 23：2021年超级计算机算力榜 Dojo位列第 6 名.10 图 24：特斯拉推特账号宣布将在 2023 年 7月开始生产 Dojo.10 图 25：Dojo 计算架构为 AI 路径规划提供算力支持.11 图 26：Dojo 可以训练 AI 解决新问题的能力.11 图 27：特斯拉人形机器人 Optimus 使用的 6 种执行器.11 图 28：特斯拉人形机器人 Optimus 身体 28个执行器.12 图 29：旋转执行器方案图示.13 图 30：线性执行器方案图示.13 图 31：机器人 Optimus 手的结构示意图.15 图 32：机器人 Optimus 手的结构示意图.15 图 33：2021年我国机器人用谐波减速器市场占比情况.18 图 34：2021年我国机器人用 RV 减速器市场占比情况.18 图 35：无框力矩电机示意图.19 图 36：无框力矩电机常用于协作机器人的关节.19 图 37：空心杯电机结构示意图.19 图 38：空心杯电机结构示意图.19 图 39：梯形螺纹丝杠、滚珠丝杠、行星滚柱丝杠结构示意图.21 人形机器人行业研究报告人形机器人行业研究报告 请务必阅读正文后的重要声明部分 图 40：全球和我国行星滚柱丝杠市场规模情况.23 图 41：2021年我国行星滚柱丝杠市场竞争格局.23 图 42：2016-2021年全球滚珠丝杠市场规模 CAGR=10.2%.24 图 43：2016-2021年我国滚珠丝杠市场规模 CAGR=6.2%.24 图 44：3D 视觉三种原理示意图.26 图 45：2025年中国 3D 机器视觉市场空间将超过 57 亿元.26 图 46：毫米波雷达 CMOS 工艺大幅提高了芯片逻辑密度.27 图 47：我国毫米波雷达行业被国外企业占据绝对的主导地位（2022年）.27 图 48：一个力可以被拆分成多个力和力矩之和.28 图 49：六维力传感器常被用于协作机器人末端.28 图 50：加速度计结构示意图.29 图 51：陀螺仪结构示意图.29 表表 目目 录录 表 1：各厂商人形机器人汇总.2 表 2：特斯拉人形机器人 Optimus 身体 28 个执行器.12 表 3：特斯拉人形机器人 Optimus 身体核心零部件市场空间测算.14 表 4：特斯拉人形机器人 Optimus 手部核心零部件市场空间测算.16 表 5：三种精密行星减速器对比.17 表 6：谐波减速器和 RV 减速器在工业机器人领域的应用对比.17 表 7：精密减速器公司对比.18 表 8：生产无框力矩电机公司情况.19 表 9：空心杯电机特点.20 表 10：无刷空心杯电机和有刷空心杯电机的优缺点.20 表 11：生产空心杯电机公司情况.21 表 12：滚柱丝杠与滚珠丝杠的性能比较.22 表 13：轧制滚珠丝杠与磨制滚珠丝杠的比较.22 表 14：国内生产丝杠公司情况.24 表 15：3D 视觉三种原理的优缺点.25 表 16：惯性传感器三种分级比较.28 人形机器人行业研究报告人形机器人行业研究报告 请务必阅读正文后的重要声明部分 1 1 AI赋能机器人，具身智能发展正当时赋能机器人，具身智能发展正当时 1.1 机器人是机器人是 AI落地的最佳载体落地的最佳载体 具身智能（具身智能（Embodied Intelligence）是）是 AI进入物理世界进行交互的载体。进入物理世界进行交互的载体。根据智能程度，可以将机器人分为两类：非智能机器人和智能机器人；同时根据有无载体，也可以将人工智能分为两类：虚拟 AI和实体 AI。机器人与人工智能的交集，即：作为机器人与人工智能的交集，即：作为 AI实物载体的智实物载体的智能机器人。能机器人。一般的工业机器人只能被编程为执行重复的一系列运动，所有的运动轨迹、位置、动作、力度都需要提前设定，更突出其“机器”属性，智能机器人则可以与外界交互，根据自身对外界的感知，决定完成任务的方式，并且可以在失败中不断学习进步，相较于非智能机器人的“机器”属性，智能机器人更像是“人”。图图 1：人工智能和机器人的联系人工智能和机器人的联系 数据来源：发那科官网、Open AI官网、特斯拉 AI Day、西南证券整理 AI 机器人可以分成五大部分。机器人可以分成五大部分。1）感知系统，相当于机器人的“五官”，）感知系统，相当于机器人的“五官”，包括声音、光、温度、压力、定位、接触等传感器，用以将外部环境信号转换为机器人可以理解的信息或者数据；2）驱动系统，相当于机器人的“肌肉”，）驱动系统，相当于机器人的“肌肉”，电机驱动包括电机、减速器、编码器等；3）末端执行系统，相当于机器人的“手”，末端执行系统，相当于机器人的“手”，用以和外界环境进行交互；4）能源供应，）能源供应，电源或者电池；5）运算系统及软件，相当于机器人的“大脑”。）运算系统及软件，相当于机器人的“大脑”。AI 机器人在完成任务时需要经历三个层次。机器人在完成任务时需要经历三个层次。给到机器人一个任务时，机器人一般要经历三层信息处理：1）第一层是感知，理解需求和环境第一层是感知，理解需求和环境。机器人通过传感器感知周围环境，并且识别到任务体在环境内所处的位置。2）第二层是规划，拆解成任务和路径规划第二层是规划，拆解成任务和路径规划，机器人理解任务之后，它需要将任务拆解成多个步骤，按顺序执行步骤达到完成任务的目标。3）第三层是执行，驱动硬件执行任务第三层是执行，驱动硬件执行任务，把运动规划转变成为机械指令，确定能量、动量、速度等参数，开始执行任务。非智能机器人无法对外界进行自主感知，需要人类计算出运动路径并设定运动参数，而智能机器人可以自主感知外界，并拆解任务、设计路径，最终完成任务。人形机器人行业研究报告人形机器人行业研究报告 请务必阅读正文后的重要声明部分 2 图图 2：AI 机器人机器人/人形机器人可以分成五大部分人形机器人可以分成五大部分 图图 3：AI 机器人在完成任务时需要经历三层处理机器人在完成任务时需要经历三层处理 数据来源：特斯拉AI DAY，西南证券整理 数据来源：西南证券整理 人形机器人赛道迎来快速发展阶段。人形机器人赛道迎来快速发展阶段。进入到 21 世纪以来，以本田、波士顿动力为首的各大厂商纷纷布局人形机器人产品，但是受限于硬件和软件的成熟度，早期的人形机器人发展缓慢。在算法和硬件的不断进步中，人形机器人赛道也出现了很多“新面孔”，2022 年以来特斯拉、小米等各大厂商陆续推出了自己的人形机器人产品，尤其特斯拉以“量产”为目标，预计将推动整个行业迎来快速发展。表表 1：各厂商人形机器人汇总：各厂商人形机器人汇总 厂商厂商 机器人型号机器人型号 发布时间发布时间 应用场景应用场景 参数参数 价格价格 图片图片 特斯拉（美国）Optimus 2022 年 工厂内基础性工作，未来进入家用 173cm，57kg，身体 28个关节（14直线+14旋转），手部 11个自由度 量产后预计售价 2 万美元 小米（中国）Cyber One 2022 年 家庭陪伴、公共服务 177cm，52kg，全身 13个关节，21 个自由度 造价 60-70 万 优必选（中国）Walker 2021 年 家庭、办公、智慧工厂、表演 130cm，63kg，全身 41个自由度（腿 6x2，臂 7x2，手 6x2，颈 3）200 万 1X Technologies（挪威）EVE 2019 年 工厂保安、医护助理 186cm，83kg，下半身为轮式结构，不能跨越障碍 2019年以 140万元卖给了丰田研究所，目前价格未知 Engineered Arts（英国）Ameca 2021 年 家庭陪伴 187cm，49kg，全身 51个自由度，面部表情丰富，运动能力差 13.3 万美元 人形机器人行业研究报告人形机器人行业研究报告 请务必阅读正文后的重要声明部分 3 厂商厂商 机器人型号机器人型号 发布时间发布时间 应用场景应用场景 参数参数 价格价格 图片图片 Agility Robotics（美国）Digit 2019 年 物流仓储 155cm，42.2kg，全身 16个自由度，没有头部和手部 25 万美元 软银（日本）Pepper 2014 年 机场、银行、酒店 100cm，28kg，全身 20个自由度，下半身为轮式结构，不能跨越障碍 已停产 波士顿动力（美国）Atlas 2018 年 救援 150cm，80kg，全身 28个自由度，没有头部和手部 190 万美元 本田（日本）Asimo 2000 年（初代）表演 130cm，48kg，全身 57个自由度 近 300 万美元 数据来源：西南证券整理 1.2 AI 大模型助力具身智能发展大模型助力具身智能发展 各大科技巨头纷纷推出各大科技巨头纷纷推出 AI大模型，有望解决人形机器人的通用性问题。大模型，有望解决人形机器人的通用性问题。1950 年图灵首次提出具身智能的概念，此后几十年里，受制于落后的 AI 技术，具身智能并没有取得很大的进展。近年来随着硬件和软件算力的不断提升，各大公司相继推出 AI 大模型算法，包括Open AI的 GPT-4、谷歌的 RT-1、PaLM-E 等，有望解决机器人的通用性问题，具身智能迎来快速发展。人形机器人行业研究报告人形机器人行业研究报告 请务必阅读正文后的重要声明部分 4 图图 4：人形机器人和大模型进展情况：人形机器人和大模型进展情况 数据来源：西南证券整理 2022 年年 12 月，谷歌发布多任务模型月，谷歌发布多任务模型 Robotics Transformer 1（RT-1），用以大幅推进），用以大幅推进机器人总结、归纳、推理的能力。机器人总结、归纳、推理的能力。RT-1 是一种多任务模型，可以标记机器人输入和输出动作以在运行时实现高效推理。训练模型使用的数据集涵盖 700多项任务的 13万个数据带点，使用 13 台机器人在 17 个月内收集而成。RT-1 可以显著改进机器人对新任务、环境和对象的零样本泛化，机器人执行从未做过的任务的成功率明显上升，对不同环境甚至有干扰的情况下的成功率也有上升；此外使用别的机器人数据来训练模型，使得自己机器人的执行任务的准确率得到提升。人形机器人行业研究报告人形机器人行业研究报告 请务必阅读正文后的重要声明部分 5 图图 5：RT-1 可以让一个机器人同时干多份工作可以让一个机器人同时干多份工作 图图 6：RT-1 可以完成一系列复杂组合任务可以完成一系列复杂组合任务 数据来源：新智元，西南证券整理 数据来源：Robotics Transformer for Real-world Control at Scale，西南证券整理 2023 年年 3 月，谷歌和柏林工业大学共同发布可以用于机器人的多模态视觉语言模型月，谷歌和柏林工业大学共同发布可以用于机器人的多模态视觉语言模型PaLM-E，用视觉数据来增强其语言处理能力，可以，用视觉数据来增强其语言处理能力，可以指导机器人完成复杂的任务指导机器人完成复杂的任务。PaLM-E主要基于谷歌现有的 PaLM 大语言模型，并且加入了感知信息的能力，能让机器人真正“理解”任务，将看到的图像转化成可以理解的语言文本，从而做到在面对零样本新任务时的“举一反三”。PaLM-E 无需对相关数据进行预处理或注释。图图 7：PaLM-E可以手写菜单直接算出可以手写菜单直接算出 2 份披萨的价格份披萨的价格 图图 8：PaLM-E参数量达参数量达 5620亿（亿（GPT-3 的参数量为的参数量为 1750亿）亿）数据来源：谷歌，西南证券整理 数据来源：谷歌，西南证券整理 2023 年年 4 月，月，Meta 发布了图像分割模型发布了图像分割模型 SAM。SAM 可以在不需要额外训练的情况下对不熟悉的对象和图像进行零样本泛化，从而“剪切”任何图像中的任何对象。在 SAM 发布之前，想把图像准确分割，需要人类手动分割后再交给机器人学习，这需要大量专家进行高度专业化的工作，费时费力。SAM 使得机器人将所学到的分割图像进行细致标注，让机器人理解对象（Object）是什么，因此可以为任何图像或视频中的任何对象生成遮罩，即使是在训练中没有见过的对象。人形机器人行业研究报告人形机器人行业研究报告 请务必阅读正文后的重要声明部分 6 图图 9：SAM 支持多种交互方式分离识别物体支持多种交互方式分离识别物体 图图 10：SAM 为一张图标记超过为一张图标记超过 500 个遮罩个遮罩 数据来源：SAM官网，西南证券整理 数据来源：Segment Anything，西南证券整理 2 特斯拉人形机器人特斯拉人形机器人 Optimus 的的 AI赋能分析赋能分析 2.1 软硬件不断迭代升级，核心为优化成本和效率软硬件不断迭代升级，核心为优化成本和效率 特斯拉人形机器人特斯拉人形机器人 Optimus问世，核心为优化成本和效率。问世，核心为优化成本和效率。2021 年 8 月，马斯克首次发布特斯拉人形机器人（Tesla Bot）计划，代号“擎天柱”（Optimus）。在 2022 年 9 月底举办的特斯拉 AI DAY上，马斯克公开了人形机器人 Optimus 原型机，人形机器人体重 73kg，静坐 100W 功耗，快走 500W 功耗，全身自由度 200+，手部自由度 27，搭载与特斯拉车辆相同的完全自动驾驶（FSD）大脑，2.3KWh 电池组（集成充电管理、传感器、冷却系统）可以满足一天的工作需要。特斯拉人形机器人的核心为在满足功能的前提下降低成本和能耗，即尽可能减少零部件数量和每个元件的功耗，例如减少四肢的感应和线路。马斯克称特斯拉机器人有望在 3-5 年时间内交付，产量可以达到数百万台，价格可能不到 2 万美元。人形机器人人形机器人 Optimus软软硬件不断迭代升级。硬件不断迭代升级。2023 年 5 月特斯拉股东大会发布人形机器人 Optimus 最近进展，包括机器人走路、利用视觉感知周围的环境、手臂精确控制力道不打碎鸡蛋、手掌抓取线束等柔性物体、人类演示训练 AI、机器人修理机器人等场景，表明人形机器人 Optimus 的硬件和软件性能得到进一步提升。特斯拉人形机器人 Optimus 类似“汽车立起来装上脚”，因此可以复用大量汽车相关技术进行迭代升级：1）感知系统感知系统：可采用和汽车类似的计算机视觉技术。根据最新的特斯拉股东大会，Optimus 摄像头方案为 7 个摄像头配置（前方 3 个，两侧各 1 个，下方各 1 个），通过不同方向上的摄像头观察到的点来确定位置，投射到向量空间，让机器人感知、识别并且理解周围环境。2）驱动系统：驱动系统：14 个旋转线性执行器+14 个线性执行器；3）末端执行系统末端执行系统：“灵巧手”共 12 个空心杯关节；4）能源供应能源供应：2.3KWh 电池组（集成充电管理、传感器、冷却系统）；人形机器人行业研究报告人形机器人行业研究报告 请务必阅读正文后的重要声明部分 7 5）运算系统及软件运算系统及软件：搭载与特斯拉车辆相同的完全自动驾驶（FSD）大脑，将 FSD 使用到的神经网络和模拟仿真训练技术迁移到机器人，唯一需要改变是训练数据集，通过处理视觉数据，做出决策，包括路径规划、路径记忆、环境互动、导航充电等。图图 11：特斯拉人形机器人：特斯拉人形机器人 Optimus 最新样机最新样机 图图 12：Optimus 摄像头方案为摄像头方案为 7个摄像头配置个摄像头配置 数据来源：特斯拉AI DAY，西南证券整理 数据来源：特斯拉股东大会，西南证券整理 2.2 AI 多次模拟，优化设计方案多次模拟，优化设计方案 车辆碰撞模型技术横向迁移，保护机器人的“大脑”。车辆碰撞模型技术横向迁移，保护机器人的“大脑”。2022 年 9 月，在特斯拉 AI Day上，技术人员展示了如何借助现有的 AI 碰撞模型对人形机器人部件排布进行优化。车辆碰撞模型会先记录一次实体碰撞时各个传感器的数据，然后将车辆数据和碰撞数据传入系统中，生成一份数据库，再由 AI将车辆拆分成超过 3500 个自由度，模拟上万次不同角度、力度的碰撞，最后将所有碰撞数据汇总，找到车辆现有构型的缺点并加以改进。工程师将此技术用于机器人部件排布设计，将重要部件放置在远离碰撞受损核心处，并将外壳设计成更能抵抗外力的形状，保证机器人即使意外摔倒也不会影响到躯干内的核心零部件。图图 13：特斯拉车辆碰撞模型有超过：特斯拉车辆碰撞模型有超过 3500 万个自由度万个自由度 图图 14：特斯拉工程师：特斯拉工程师将车辆碰撞模型应用于机器人设计中将车辆碰撞模型应用于机器人设计中 数据来源：特斯拉AI DAY，西南证券整理 数据来源：特斯拉AI DAY，西南证券整理 人形机器人行业研究报告人形机器人行业研究报告 请务必阅读正文后的重要声明部分 8 AI 仿真模型寻找成本和效率的最佳组合。仿真模型寻找成本和效率的最佳组合。人类有超过 200 个自由度，手部 27 个自由度，同时快走功耗只有 500W，低功耗的同时又具有高度的灵活性。在设计机器人时，需要机器人在完成具体任务的情况下，尽可能降低成本，在运动能力和低成本间找到最佳平衡点。特斯拉为机器人设计了全身 28 个执行器（不含手部），用以完成 Pitch（绕 X轴旋转）、Yaw（绕Z轴旋转）和 Roll（绕 Y轴旋转）等不同动作，再通过 AI仿真模型和实际验证，在低功耗、低成本和最轻质量的目标下，选取一个关节的最佳设计。图图 15：人体在低功耗的同时具有高度灵活性：人体在低功耗的同时具有高度灵活性 图图 16：通过：通过 AI 仿真模型找到每个关节的最佳设计仿真模型找到每个关节的最佳设计 数据来源：特斯拉AI DAY，西南证券整理 数据来源：特斯拉AI DAY，西南证券整理 提高零部件通用程度，将提高零部件通用程度，将 28 个关节简化为个关节简化为 6 种执行器。种执行器。特斯拉工程师使用多个场景模拟机器人的工作状态，计算出每种场景下执行器的消耗和质量，并将其抽象为一个点，求解整个质点云的帕累托最优，得到可以满足多种使用场景的关节设计。经过 AI 的分析优化，将关节选型做到复用，最终实际的执行器减少到 6 种，包含 3 种规格的旋转执行器和 3 种规格的线性执行器。图图 17：AI 分析执行器云端数据进行共性研究，减少定制设计分析执行器云端数据进行共性研究，减少定制设计 图图 18：6 种执行器包括种执行器包括 3 种旋转执行器和种旋转执行器和 3种线性执行器种线性执行器 数据来源：特斯拉AI DAY，西南证券整理 数据来源：特斯拉AI DAY，西南证券整理 人形机器人行业研究报告人形机器人行业研究报告 请务必阅读正文后的重要声明部分 9 2.3 FSD+Dojo 加持，提高机器人执行力加持，提高机器人执行力 FSD 技术助力机器人感知世界。技术助力机器人感知世界。FSD 算法是指特斯拉的全自动驾驶（Full Self-Driving）系统采用的算法，用以实现车辆自主导航和自动驾驶功能，让车辆能够在各种交通环境下进行感知、决策和控制。FSD 算法主要依赖神经网络和计算机视觉技术，通过处理和分析传感器获取的实时数据，提取有关道路、车辆、行人和障碍物的信息，实现环境识别功能。目前特斯拉已经打通 FSD 和机器人的底层模块，将 FSD 技术复用至机器人，在机器人感知、决策、控制方面起到重要作用。图图 19：FSD能使车辆在各种交通环境下感知、决策和控制能使车辆在各种交通环境下感知、决策和控制 图图 20：机器人可以借助：机器人可以借助 FSD算法将周围环境具像化算法将周围环境具像化 数据来源：特斯拉AI DAY，西南证券整理 数据来源：特斯拉AI DAY，西南证券整理 占据网络让机器人“擦亮”双眼。占据网络让机器人“擦亮”双眼。在感知层面，FSD 使用占据网络（Occupancy Network）对 3D 空间内的障碍物进行持续检测，来估计障碍物的位置、大小、运动情况。FSD 算法可以帮助机器人感知周围环境，识别物体、人和障碍物。图图 21：占据网络通过对占据网络通过对 3D空间内障碍物持续监测来计算障碍物位置、大小、运动情况空间内障碍物持续监测来计算障碍物位置、大小、运动情况 数据来源：特斯拉2023年股东大会、西南证券整理 人形机器人行业研究报告人形机器人行业研究报告 请务必阅读正文后的重要声明部分 10 FSD 海量数据库可提供海量数据库可提供 AI学习所需要的数据基础。学习所需要的数据基础。AI训练需要大量数据作为底层支撑，而特斯拉的 FSD Beta 已在北美普及了超过 40 万台车辆，庞大的用户实测数据为 AI的训练提供了帮助。根据特斯拉股东大户展示的数据，FSD Beta 数据库目前拥有将近 2 亿英里（3.2亿千米）的自动驾驶数据，这将对后续机器人的 AI训练提供支持。图图 22：FSD Beta 目前已拥有近目前已拥有近 2 亿英里自动驾驶数据亿英里自动驾驶数据 数据来源：特斯拉2023年股东大会、西南证券整理 特斯拉超算特斯拉超算 Dojo有望在有望在 2024 年跻身世界前五。年跻身世界前五。2023 年 6 月，Tesla AI公布了一张算力预期图：2023 年 7 月 Dojo 会正式投产，随后算力将进入快速增长期，2024 年 2 月 Dojo算力规模将进入全球前五，2024 年 10 月算力总规模将达到 100 Exa-Flops，相当于 30 万块英伟达 A100 显卡的算力总和。图图 23：2021年超级计算机算力榜年超级计算机算力榜 Dojo 位列第位列第 6名名 图图 24：特斯拉推特账号宣布将在：特斯拉推特账号宣布将在 2023 年年 7 月开始生产月开始生产 Dojo 数据来源：Clean Technica，西南证券整理 数据来源：Twitter，西南证券整理 Dojo 计算架构为训练机器人路径规划和执行提供算力支持。计算架构为训练机器人路径规划和执行提供算力支持。Dojo 能够处理海量的视频数据，不仅能够加速特斯拉 FSD 系统的迭代，还能为人形机器人 Optimus 提供算力支持。同时 Dojo 可以训练 AI解决零样本新问题的能力，如设定“搬起箱子”动作的程序后，面对斜侧箱子时，AI 会将动作拆分，使机器人在不转身的情况下拿起斜侧摆放的箱子。据 Dojo项目负责人介绍，Dojo 相比于业内其他芯片，同成本下性能提升 4 倍，同能耗下性能提高1.3 倍，占用空间节省 5 倍。人形机器人行业研究报告人形机器人行业研究报告 请务必阅读正文后的重要声明部分 11 图图 25：Dojo 计算架构为计算架构为 AI 路路径规划提供算力支持径规划提供算力支持 图图 26：Dojo 可以训练可以训练 AI 解决新问题的能力解决新问题的能力 数据来源：特斯拉AI DAY，西南证券整理 数据来源：特斯拉AI DAY，西南证券整理 3 特斯拉人形机器人特斯拉人形机器人 Optimus 的驱动方案分析的驱动方案分析 3.1 身体：身体：14 个旋转线性执行器个旋转线性执行器+14个线性执行器个线性执行器 特斯拉人形机器人特斯拉人形机器人 Optimus采用电机驱动，身体拥有采用电机驱动，身体拥有 28个执行器，并且使用旋转执行个执行器，并且使用旋转执行器和线性执行器两种方案。器和线性执行器两种方案。1）基于无框力矩电机）基于无框力矩电机+谐波减速器谐波减速器+力矩传感器力矩传感器+双编码器双编码器+交叉交叉滚子轴承滚子轴承+角接触球轴承的旋转执行器；角接触球轴承的旋转执行器；2）基于无框力矩电机）基于无框力矩电机+编码器编码器+行星滚柱丝杠行星滚柱丝杠+力传力传感器感器+深沟球轴承深沟球轴承+四点接触轴承的线性执行器。四点接触轴承的线性执行器。通过进行共性研究减少使用驱动器的种类，目前 Optimus 使用 6 种执行器，旋转和线性各 3 种，其中一款线性执行器可以举起 500 斤的钢琴。图图 27：特斯拉人形机器人：特斯拉人形机器人 Optimus 使用的使用的 6种执行器种执行器 数据来源：特斯拉AI DAY，西南证券整理 人形机器人行业研究报告人形机器人行业研究报告 请务必阅读正文后的重要声明部分 12 身体拥有身体拥有 28个执行器，个执行器，14个旋转执行器个旋转执行器+14 个线性执行器。个线性执行器。分布如下：1）左臂左臂+右臂：右臂：7+7，其中肩部 3（2）个旋转执行器，肘部 1（2）个直线执行器，手腕 1（2）个旋转执行器+2（2）个直线执行器；2）左腿左腿+右腿：右腿：6+6，其中髋部 2（2）个旋转执行器+1（2）个线性执行器，膝盖 1（2）个线性执行器，脚踝 2（2）个线性执行器；3）腰部：腰部：2 个旋转执行器。表表 2：特斯拉人形机器人：特斯拉人形机器人 Optimus 身体身体 28个执行器个执行器 自由度自由度 旋转关节旋转关节 直线关节直线关节 手臂 7（2）肩部 3（2）肘部/1（2）手腕 1（2）2（2）腰 2 2 腿部 6（2）髋部 2（2）1（2）膝盖 1（2）脚踝 2（2）合计合计 14 14 28 数据来源：特斯拉AI DAY，西南证券整理 图图 28：特斯拉人形机器人：特斯拉人形机器人 Optimus 身体身体 28 个执行器个执行器 数据来源：特斯拉AI DAY，西南证券整理 旋转执行器采用无框力矩电机旋转执行器采用无框力矩电机+谐波减速器谐波减速器+力矩传感器力矩传感器+双编码器双编码器+交叉滚子轴承交叉滚子轴承+角角接触球轴承的方案。接触球轴承的方案。1）无框力矩电机：无框力矩电机：使用特斯拉自主研发的永磁电机（Bespoke Permanent Magnet Machine）。2）减速器：减速器：使用谐波减速器，结构简单，减速比大，传动精度和传动效率较高。3）位置传感器：位置传感器：使用两个，即双编码器，包括输入位置编码器、输出位置编码器。4）力矩传感器：力矩传感器：使用一个非接触式扭矩传感器。5）轴承：轴承：使用角接触轴承、交叉滚子轴承。人形机器人行业研究报告人形机器人行业研究报告 请务必阅读正文后的重要声明部分 13 图图 29：旋转执行器方案图示：旋转执行器方案图示 数据来源：特斯拉AI DAY，西南证券整理 线性执行器方案采用无框电机线性执行器方案采用无框电机+行星滚柱丝杠行星滚柱丝杠+力传感器力传感器+编码器编码器+深沟球轴承深沟球轴承+四点接四点接触球轴承的方案。触球轴承的方案。1）电机：电机：使用特斯拉自主研发的永磁电机（Bespoke Permanent Magnet Machine）。2）丝杠：丝杠：使用行星滚柱丝杠（Planetary Rollers），具有较强刚性。3）编码器：编码器：使用一个位置传感器。4）力传感器：力传感器：由于丝杠没有反驱性，配置力传感器。5）轴承：轴承：使用深沟球轴承、四点接触球轴承。图图 30：线性执行器方案图示：线性执行器方案图示 数据来源：特斯拉AI DAY，西南证券整理 人形机器人 Optimus 身体核心零部件市场空间测算：1）谐波减速器：）谐波减速器：单台机器人谐波减速器数量为 14 个，单价从 2026 年的 1300 元下降到 2030 年 600 元，2030 年乐观/中性/悲观情景下市场空间分别为 168/126/67 亿元；2）行星滚柱丝杠：）行星滚柱丝杠：单台机器人行星滚柱丝杠数量为 14 个，单价从 2026 年的 4000 元下降到 2030 年 2000 元，2030 年乐观/中性/悲观情景下市场空