踏步机泥刀机器人操作器低副运动链蜗杆传动机构档端架与其他自动化设备的有力补充；未来人形机器人全球规模可达数万亿级别，不逊色于3C、
近日，发布2023年12月最新版本(Gen-2)的Optimus，①从设计来看，最新版本的人形机器人使用设计执行器和传感器，颈部具备双自由度，驱动和控制采用集成化设计。②从性能来看，Optimus Gen-2的步行速度提升30%、重量减轻10千克(不牺牲性能)、平衡性和全身控制力提升。③从脚部设计细节来看，Optimus Gen-2脚步有力/扭矩传感，脚趾为铰接式设计、脚部几何设计也是仿人的。④从手部细节来看，Optimus Gen-2拥有相应速度更快的11自由度手部设计，所有手指均具备触觉感应，拥有精细的操作能力。
我们认为，①人形机器人行业不断有重量级玩家进入，特斯拉是行业“鲶鱼”，促进产品快速迭代与商业化落地；②人形机器人应用场景广泛，包括工业、商业、民用、特种甚至外太空，是工业机器人与其他自动化设备的有力补充；③未来人形机器人全球规模可达数万亿级别，不逊色于3C、汽车；④产业链将迎来极大放量，同时伴随价格下行。
政策方面，工信部近日印发《人形机器人创新发展指导意见》，该指导意见正式提出：2025年国内整机产品达到国际先进水平，并实现批量生产，在部分场景得到示范应用；2027年相关产品深度融入实体经济，成为重要的经济增长新引擎。
①人形机器人行业不断有重量级玩家进入，是行业“鲶鱼”，促进产品快速迭代与商业化落地；②人形机器人应用场景广泛，包括工业、商业、民用、特种甚至外太空，是工业机器人与其他自动化设备的有力补充；③未来人形机器人全球规模可达数万亿级别，不逊色于3C、新能源汽车；④产业链将迎来极大放量，同时伴随价格下行。
人形机器人研究起步于双足行走的模仿，在AI时代有望商业化落地。由日本早稻田大学加藤一郎教授率先解决了人形机器人的双足行走问题，至此揭开了人形机器人研究的序幕。行走机构的设计以及相应控制方法的解决推动着人形机器人迈向自主式：1973年，加藤一郎等人在WL-5的基础上配置了机械手以及人工视觉、听力装置组成了自主式机器人WAROT-1，人形机器人的研究也逐渐扩展到人工智能方面。1990年以来，机器人的行走能力、智能化和功能也越来越强大，本田公司的ASIMO是行业的典范。2010以来，互联网的发展推动人形机器人受到了更多大众关注，技术也愈发成熟，2015年，Pepper的市售是人形机器人走入大众市场的重大尝试；2021年波士顿动力旗下Atlas的跑酷视频一经发出便收获百万点赞；电动车巨头也于2021年宣布将推出人形机器人产品“Optimus（擎天柱）”，至此，人形机器人批量生产的商业化时代拉开序幕。
国内重量级玩家不断增多，小鹏、小米等公司入局人形机器人领域。2016年，优必选原型机诞生，腿部拥有12个自由度，实现了多种场景下的行走，2021年Walker X发布，视觉定位导航和手眼协调操作技术全面升级，使得Walker X可以更生动地与人交互，还学会了下象棋。2022年8月，小米首款全尺寸人形仿生机器人CyberOne正式亮相。据2023年10月，小鹏推出了自研的人形态双足机器人PX5，2024年10月小鹏希望人形机器人在自己工厂里面初步使用。华为等公司积极布局人形机器人领域。2023年6月19日，东莞极目机器有限公司成立，该公司由华为技术有限公司全资持股，注册资本为8.7亿元，市场预期华为也将入局人形机器人领域。
从步态行走技术来看，特斯拉人形机器人Optimus在2022年4月就完成了第一次步态行走，其后在6月、8月、9月持续完善行走功能，在2023年5月的股东大会上，Optimus已经能够在工厂内实现稳步行走。
从任务执行能力来看， ① 2022年10月，Tesla Bot具备了一定的抓取、搬运、上下料功能。②2023年3月，Optimus展示了使用螺丝刀的功能。③2023年5月股东大会上，Optimus展示了双手处理任务的能力。④2023年9月，Optimus展示了仅使用视觉和关节位置编码器，即可在空间中精确定位四肢的能力，并且能够执行整理物品任务的过程中的克服人为干扰，还可以实现单腿站立和拉伸等动作。
我们认为：①特斯拉人形机器人商业化落地进展加快。Optimus的物品整理能力已经可以与2023年7月底谷歌展示的RT-2大模型媲美，并且更进一步实现了克服干扰的能力。在运动性能上，Optimus单腿站立并且可以实现拉伸、瑜伽等较为复杂的动作，表明人形机器人在运动性能上有了明显突破（2022AI DAY 强调过平衡性问题还没有解决）。②视觉方案重要性进一步体现。我们认为，Optimus使用视觉手段精准操作四肢的证明了强视觉方案的可行性，也有望推进其他人形机器人厂商在视觉方面进一步加快布局。
马斯克预期人形机器人可以用车辆周边、生活居家、工商业和外太空场景。在马斯克在2021年AI DAY提及人形机器人的研发目标：“我们要确保它会一直对人友好，能把人从危险的、重复的，无聊的任务中解放出来，甚至还能跟已经高度自动化的特斯拉车辆生产进一步结合协作。” 具体应用场景包括：①车辆周边场景：特斯拉机器人和汽车在底层算法上互通，因此预计Optimus能够协同电动车实现多个场景应用，机器人将成为电动车智能场景中的一环。②生活居家场景：a.初期预计只能完成简单工作，例如室内场景中实现搬东西、收快递、倒垃圾等功能，在外出场景中实现陪伴、监测外界环境等功能；b.在经过真实场景积累，迭代更新算法和功能后，Optimus预计能够进一步从事精细化工作。 ③工商业等应用场景：特斯拉人形机器人，作为人类生产力的延伸，预计未来可以用于节拍要求不高、灵活性要求高的工商业场景，替代人类从事一些危险或者重复单调的工作。 ④外太空场景：马斯克在2021年AI日上宣称希望未来能将机器人送到外太空，做一些人类无法从事的工作。
《人形机器人创新发展指导意见》指出要拓展人形机器人在特种领域、制造业和民生场景的应用。人形机器人根据工信部印发的《人形机器人创新发展指导意见》，人形机器人未来拓展的应用场景包括：①特种领域，面向恶劣条件、危险场景作业等需求，人形机器人将应用于警戒守卫场景，以及民爆、救援等特殊环境。②在制造业中，面向结构化生产制造环节，人形机器人将应用在在装配、转运、检测、维护等工序；面向非结构化生产制造环节，人形机器人将与设备、人员、环境实现协作交互能力，支撑柔性化、定制化生产制造。③在民生领域，人形机器人将应用于生命健康、陪伴护理等医疗、家政场景以及农业、物流等场景。
人形机器人有望成为3C、新能源汽车之后新的颠覆性产品。根据工信部发印发的《人形机器人创新发展指导意见》，人形机器人集成、高端制造、新材料等先进技术，有望成为继计算机、智能手机、新能源汽车后的颠覆性产品，将深刻变革人类生产生活方式，重塑全球产业发展格局。当前，人形机器人技术加速演进，已成为科技竞争的新高地、未来产业的新赛道、经济发展的新引擎，发展潜力大、应用前景广。
人形机器人是一个崭新且空间庞大的蓝海市场。根据绿的谐波公告，未来，人形机器人将对社会变革与发展产生重要影响作用，将人类从低级和高危行业中解放出来，使人类能够专注于高级智慧活动，从而提升生产力水平和工作效率。据麦肯锡预测，长期来看，全球人形机器人市场空间可达120万亿级别，是一个崭新且空间庞大的蓝海市场。根据马斯克在2023年股东大会的预测，未来具备通用的人形机器人未来的需求会远远超过对汽车的需求，它的需求量可能会达到100亿台，特斯拉长期价值可能都会由Optimus贡献。
现有工业机器人供应链受制于行业规模，还存在较大的优化空间。2020年，全球工业机器人安装量约达到38.35万台，同比增长2.76%；2021年全球工业机器人安装量达到51.74万台，同比增长34.90%。2021年全球工业机器人保有量达到347.71万台，同比增长15.33%。目前全球工业机器人的年安装量水平，还不如全球挖机的年销量（超过60万台，其中中国市场2022年销量15.2万台），工业机器人与挖机都是人工替代，且前者应用场景更多，理论上工业机器人年安装量应该远高于挖机年销量。
由于工业机器人现有行业规模并不算大，供应链还保持着比较高的利润率，未来预计随着与工业机器人在零部件和算法上有众多重叠和相似之处的人形机器人放量之后，一定会推动供应链降本，可以预见，未来在工业机器人和人形机器人市场，零部件供应商的单价和利润率都会呈现下行趋势，可以参考汽车零部件行业的利润率走势，但是以价换量，需求会极大爆发。
随着人形机器人放量，零部件价格预计会下降。我们按照人形机器人批量化生产水平，将人形机器人生产分为三个阶段，其中阶段一是量产前，产业链还不完善，各零部件成本主要参考目前市场价格；阶段二是实现批量化生产过程中，产业链还没有完全成熟，但是各零部件成本较目前已经有所降低；阶段三是已经完全实现批量化生产，产业链已经成熟，各零部件成本较目前大幅降低。
不同类别零部件降价幅度会有所不同，待规模化生产零部件预计未来降幅最大。汽车通用类零部件目前已经实现规模化生产，未来新增人形机器人批量化生产以后，生产规模的进一步扩大有望推动其价格继续降低，但是降幅有限，我们假设阶段二、阶段三分别较前一阶段下降10%；自动化通用类零部件在工业自动化生产中已经有大批量应用，但是人形机器人新增的广阔的空间有望推动其价格明显下降，假设其阶段二、阶段三分别较前一阶段下降20%；待规模化生产零部件目前产品规模化生产水平较低，如果人形机器人实现量产，未来单一品类用量将大幅提升，规模化生产水平将推动价格大幅降低，假设其阶段二、阶段三分别较前一阶段下降40%。
经过我们测算，完全实现批量化生产后，特斯拉人形机器人硬件成本执行系统、感知系统、控制系统和其他零部件在人形机器人分别占比48.82%、12.47%、15.06%、23.64%。根据京东工业品、百度爱采购等网站列示的相关零部件价格，我们对各部件目前市场价格做了初步估算，考虑人形机器人大规模生产以后，零部件供应价格将大幅降低，经过测算，完全实现批量化生产后（阶段三），特斯拉人形机器人执行系统、感知系统、控制系统和其他零部件在人形机器人分别占比48.82%、12.47%、15.06%、23.64%。
过去，一方面，人形机器人参与者主要为波士顿动力、Ameca等没有实现商业化量产的厂商，零部件主要为定制产品，参与的供应商较少；另一方面，与人形机器人供应链高度重叠的工业机器人市场也没有充分放量，供应链规模相对有限。现在，随着特斯拉发布人形机器人量产展望，越来越多的零部件供应商以及整机企业将切入人形机器人领域。
1）宏观经济波动风险：若未来国内外宏观经济环境发生变化，下业投资放缓，将可能影响制造业的发展环境和市场需求，从而给机械行业公司的经营业绩和盈利能力带来不利影响。
2）国际贸易环境对行业经营影响较大的风险：近年来国际贸易环境不确定性增加，逆全球化贸易主义进一步蔓延，部分国家采取贸易保护措施，我国部分产业发展受到一定冲击。
3）行业扩产不及预期的风险：若下业扩产不及预期，则相应的专用设备等的需求将会下降，会对行业内公司订单、业绩等造成不利影响。
工信部近日印发《人形机器人创新发展指导意见》，该指导意见正式提出：2025年国内整机产品达到国际先进水平，并实现批量生产，在部分场景得到示范应用；2027年相关产品深度融入实体经济，成为重要的经济增长新引擎。
我们认为，在人形机器人商业化加速的背景下，该政策推出，有利于集智攻关、加速产业链形成、带动市场规模扩容。
2023年11月2日，工业和信息化部印发《人形机器人创新发展指导意见》，提出到2025年、2027年人形机器人发展目标，并且部署突破关键技术、培育重点产品、拓展场景应用、营造产业生态以及强化支撑能力等五项重点任务。
工信部印发《人形机器人创新发展指导意见》，明确部署发展目标、重点任务和保障措施
该指导意见进一步强调了人形机器人产业在中国未来产业、经济发展中的重要地位。①从对人形机器人的定位来看，本次发布的指导意见明确指出，人形机器人有望成为继计算机、智能手机、新能源汽车后的颠覆性产品，发展潜力大、应用前景广，是未来产业的新赛道。②从对人形机器人的重视程度来看，该指导意见正式提到将人形机器人作为科技竞争的新高地、未来产业的新赛道、经济发展的新引擎。③我们认为，该指导意见的制定突出强调了人形机器人在国内未来产业中的重要性，正式将人形机器人对未来对经济的拉动作用定义为经济发展的“新引擎”，代表了国家对人形机器人产业的重视程度进一步加深，将有效推动人形机器人产业高质量发展，高水平赋能新型工业化，有力支撑现代化产业体系建设。
该意见按照谋划三年、展望五年的时间安排做了战略部署。该指导意见提出人形机器人发展目标：①到2025年，人形机器人创新体系初步建立，“大脑、小脑、肢体”等一批关键技术取得突破，确保核心部组件安全有效供给。整机产品达到国际先进水平，并实现批量生产，在特种、制造、民生服务等场景得到示范应用，探索形成有效的治理机制和手段。培育2-3家有全球影响力的生态型企业和一批专精特新中小企业，打造2-3个产业发展集聚区，孕育开拓一批新业务、新模式、新业态。②到2027年，人形机器人技术创新能力显著提升，形成安全可靠的产业链供应链体系，构建具有国际竞争力的产业生态，综合实力达到世界先进水平。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。
该指导意见部署突破关键技术、培育重点产品、拓展场景应用、营造产业生态以及强化支撑能力等五项重点任务。①在关键技术突破方面，打造人形机器人“大脑”和“小脑”、突破“肢体”关键技术、健全技术创新体系。②在产品培育方面，打造整机产品、夯实基础部组件、推动软件创新。③在场景拓展方面，服务特种领域需求、打造制造业典型场景、加快民生及重点行业推广。④在生态营造方面，培育优质企业、完善创新载体和开源环境、推动产业集聚发展。⑤在支撑能力方面，健全产业标准体系、提升检验检测和中试验证能力、加强安全治理能力。
该指导意见提出四大保障措施。①加强统筹协同。统筹推进技术攻关、产业发展、融合应用、安全治理等工作。②完善产业政策。推动实施人形机器人创新工程，围绕专用软件、核心部组件、整机及应用示范等重点任务加大投入。③加快人才引育。加强人形机器人相关学科专业人才培养，创新产学研合作培养模式。加强高端人才海外交流引进，健全人才服务体系。④深化交流合作。拓展人形机器人国际合作空间，推动产业国际化发展。深度参与国际规则和标准制定，为全球人形机器人产业发展贡献中国智慧。
建议关注两类公司：①技术实力强、已有成功经验，未来参与人形机器人市场的确定性非常高的标的；②具有同源技术产品的厂商，可能会横向拓展切入人形机器人产业链。
风险提示：1）智能制造装备研发及产业化进程不及预期的风险：面对产业数字化巨大的需求前景，如果我国厂商不能及时拓展新的技术应用领域，或产业化进程不及预期，将可能错过进入新行业领域的最佳时机。2）机器人及中国智能装备需求不及预期的风险：我国当前发展面临诸多困难挑战，外部环境不确定性加大，全球通胀仍处于高位，世界经济和贸易增长动能减弱，外部打压遏制不断上升。不排除这些因素或不可预见因素，影响我国未来对高端智能制造装备的需求。3）宏观经济波动风险：若未来国内外宏观经济环境发生变化，下业投资放缓，将可能影响智能制造行业的发展环境和市场需求，从而给国内厂商的经营业绩和盈利能力带来不利影响。4）市场竞争加剧风险：如果国际厂商加大本土化经营力度，以及国内厂商在技术、经营模式方面的全面跟进和模仿，国内市场竞争将日趋激烈，国内厂商面临市场竞争加剧的风险。
空心杯结构紧凑、效率高，广泛应用于航空航天、工业自动化等高精尖领域和电动工具等民用领域。2021年全球空心杯市场规模约6.75亿美元，市场规模受限于较高的应用成本。空心杯电机契合人形机器人机械手需求，根据测算，当特斯拉人形机器人产量达到500万台时，空心杯电机市场扩容216亿元。瑞士MAXON、德国FAULHABER等外资龙头占据绝大部分市场份额，在技术积累、应用领域、定制服务及全球化布局等方面具有优势。以鸣志电器、鼎智科技等为代表的内资厂商持续加大研发投入，实现产品—设备—零部件国产替代三步走，从医疗领域快速进入产业链，收购&设立境外子公司走向全球市场，凭借价格优势有望加速国产替代。
空心杯电机属于直流、永磁、伺服微特电机，在结构上省去了铁芯，因此能消除涡流、磁滞效应而产生的能量消耗。空心杯电机还有结构紧凑、效率高、精度高等优点。空心杯电机分为有刷、无刷两种，其中有刷空心杯电机采用机械电刷换向，价格相对较低；无刷空心杯电机采用电子换向，转速上限高，转子惯量小，功率体积比大。空心杯电机应用场景广泛，主要应用于航空、航天、工业自动化等尖端行业，逐渐拓展至电动工具等民用领域。
市场规模：空心杯电机市场规模较小。全球空心杯市场规模从2021年的6.75亿美元增长至2025年的9.36亿元，CAGR为8.52%。2021年全球空心杯电机市场规模仅占微特电机的1.73%，比重较小。
规模受限原因：市场空间受应用成本限制，主要由于配套成本高+生产工艺复杂。空心杯电机价格高于普通直流电机，主要受到配套成本和生产工艺影响。一方面，空心杯电机常与减速箱、编码器等配套设备搭配，配套成本较高；另一方面，空心杯电机生产工艺复杂，线圈生产技术要求较高。
展望未来：人形机器人为空心杯电机市场空间带来新发展机遇。空心杯电机和人形机器人的机械手需求高度契合，根据测算，当特斯拉人形机器人产量达到500万台时，空心杯电机市场可扩容216亿元。
行业格局：外资厂商占据空心杯电机市场主要份额，内资厂商积极布局。空心杯电机市场集中度高，2021年CR3为55.43%，主要被瑞士Maxon，德国Faulhaber、美国Portescap等外资厂商占据。、鼎智科技、拓邦股份等优质内资厂商积极布局空心杯电机业务，有望逐步实现国产替代。
复盘海外龙头：技术积累、应用领域、定制化服务及全球化布局塑造行业龙头。①技术积累：外资厂商较早涉足空心杯电机业务，拥有数十年技术经验，高精度产品处于领先。②应用领域：外资龙头下游应用广泛，在航空航天等领域具有先入优势。③定制化服务：外资龙头定制化经验丰富，积累实现丰富的驱动配置方案。④全球化布局：外资龙头通过收购兼并不断拓宽区域覆盖，叠加全球化产销布局，筑高进入壁垒。
展望内资厂商：技术进步、切入医疗领域、海外拓展，借助价格优势加速国产替代。以、鼎智科技等为代表的内资厂商持续加大研发投入，推进产品—设备—零部件国产替代三步走。同时，内资厂商以医疗等领域作为切入点， 积极并购&设立境外子公司完善产品布局，持续打造全球化服务网络，并有望凭借价格优势加速空心杯电机产业链国产替代。
风险提示：空心杯电机技术发展不及预期。国内空心杯电机技术仍处于发展阶段，空心杯线圈绕线技术、生产设备等环节与外资厂商存在差距，若国内厂商空心杯电机技术发展缓慢，导致空心杯电机供给受限。人形机器人研发进展不及预期。人形机器人作为空心杯电机的下游需求新增长点，而目前机器人领域，尤其是人形机器人领域，研发仍然面临较多的困难和不确定性。人形机器人研发受阻，导致空心杯电机需求不及预期。原材料价格波动风险。受全球宏观经济、贸易战、自然灾害等影响，若原材料紧缺，空心杯电机的关键物料供应持续出现失衡，将引起空心杯电机零部件制造业厂商生产成本增加甚至无法正常生产，经营业绩可能会受影响。
随着各项人工智能技术的不断发展，具备与物理世界交互潜力的智能机器人成为学界和业界的重要研究赛道。近年来Meta、均持续完善其机器人模型领域的布局。2023年8月，Meta推出在少量训练数据情况下便能取得优异表现的MT-ACT模型。2023年2月推出基于ChatGPT的机器人控制框架，将ChatGPT的“知识储备”落实到现实场景中。机器人模型发展百家争鸣，值得进一步关注。
从R3M到MT-ACT，Meta持续探索如何使用有限的数据集实现更优秀的机器人控制。在2022年3月推出的R3M模型中，Meta首次引入人类视频数据作为机器人控制模型的知识来源，提升机器人模型训练效率。在2022年12月推出的CACTI模型中，使用数据增强技术实现了训练数据规模高效扩充。2023年8月推出的MT-ACT模型将数据增强技术（基于SAM视觉模型）和动作序列生成技术结合，在7500个原始训练数据的情况下，在不同难度的测试中分别实现了81.67%、65.17%、31.33%的成功率，小规模数据表现优于其他可比模型。
将强化学习与MoE技术融合， Meta推出机器人控制模型新方案ASC。在2023年4月推出的ASC模型中，先通过强化学习分别对单一任务进行训练，再通过MoE技术实现不同技能模块之间的有机协同，在模拟场景和两个现实场景中分别实现了94.9%和96.7%/100%的成功率，并且具备较强的抗干扰能力，能够在环境变化的情况下自动调整完成相关任务的方式。通过将更强的OWL-ViT视觉模型与ASC模型结合，模型可以根据文本描述来识别更为复杂的物体，有望在更广泛的场景中处理更为复杂的任务。
Meta：机器人模型与谷歌有所差异。谷歌的技术路线在本系列第一篇中有详细描述，而Meta目前工作中尚未将大模型与机器人控制所结合，且相较谷歌尝试利用大规模的数据集提升机器人模型的表现，Meta的相关工作更加关注如何基于小规模的数据，结合数据增强、人类视频数据预训练等方式实现通用机器人控制模型的构建，即数据效率方面的提升。
微软：结合自然语言能力，微软提出面向机器人控制领域的新框架。2022年8月推出的机器人轨迹控制模型LATTE，可以识别用户的自然语言输入调整机器人的运行轨迹。2023年2月发表文章 “ChatGPT for Robotics”，其核心在于通过大语言模型（ChatGPT）来处理用户指令，进而调用相应的机器人控制API来完成具体的任务。在演示中，经过进一步学习的ChatGPT模型在仅有自然语言输入的情况下，可以控制机器人利用不同颜色的方块拼接出微软Logo。
风险提示：算力发展不及预期：机器人模型的训练和推理对算力有着较高需求，若后续算力发展不及预期则会影响机器人大模型的迭代和发展。机器人模型技术发展不及预期：机器人模型属于先进AI算法，若后续机器人模型算法更新迭代效果不及预期，则会影响机器人模型演进及拓展，进而会影响其商业化落地等。数据数量与数据质量不及预期：机器人模型需要大量的高质量数据进行训练，若数据数量和质量存在短板，则会影响模型效果。机器人大模型研发竞争激烈：美国科技大厂纷纷入局机器人模型研发，相关产品表现出了很强的竞争力，机器人模型研发竞争越发激烈。
随着各项人工智能技术的不断发展，具备与物理世界交互的强大潜力的人成为学界和业界的重要研究赛道。其中Google依托其在AI领域强大的研究团队，丰厚的多领域研究成果，引领着近年来机器人模型的发展。Google Deepmind在2023年6月和7月发布了其最新研究成果，具备“自我完善”能力的“RoboCat”和融合大语言模型能力的VLA模型“RT-2”，机器人智能化进一步加速，有望掀起新一轮AI革命。
从Gato到RoboCat，更大规模的训练数据集和创新的自我完善方法助力打造更强的机器人智能体。在2022年5月提出的Gato模型将智能体扩展到机器人控制领域中，但“通用性”和“智能性”仍有较大提升空间，其模型架构和控制任务数据的序列化方式是后续模型发展的重要基础。2023年7月提出的RoboCat则基于Gato的模型基础，将训练数据集扩充至400万个机器人相关片段，并创新性的提出“自我完善”的方式来进一步丰富训练数据，这两点创新让RoboCat在实现了训练任务的性能提升并具备了一定的泛化性能，并且能够在少量数据微调的情况下处理未见过的任务。
从RT-1到RT-2，大语言模型带来更强的泛化能力、逻辑推理能力、知识能力，深度赋能机器人智能化。2022年12月提出的RT-1模型构建起了特定的指令、图像和机器人指令之间的桥梁；2023年3月的PaLM-E模型则能够处理输入的文本和图像信息，将复杂任务转化为RT-1能够接受的指令；2023年7月提出的RT-2是二者的融合， 在大语言模型强大能力的赋能下，RT-2能够完成分解复杂任务、简单的计算、识别人脸等现实场景中常见但以往的模型无法完成的任务，智能化程度大幅提升。
差异路线引领发展，团队整合协同革新。Google Brain和DeepMind两个团队从两个不同的切入点出发逐步推进AI机器人模型发展，DeepMind团队从智能体（Agent）的角度出发不断提升机器人能力，因此RoboCat中的训练数据大多来自强化学习，模型参数量控制表现更为优秀，能够实现更高频率的机器人控制；而Google Brain则尝试将大语言模型应用到机器人的控制领域，因此RT-2的模型参数量更大，在泛化能力、知识和推理能力方面有更强的表现。随着两个团队进一步合并，深化数据、模型等方面的协同合作，谷歌的机器人模型进展有望进一步加速。
风险提示：算力发展不及预期：机器人模型的训练和推理对算力有着较高需求，若后续算力发展不及预期则会影响机器人大模型的迭代和发展。 机器人模型技术发展不及预期：机器人模型属于先进AI算法，若后续机器人模型算法更新迭代效果不及预期，则会影响机器人模型演进及拓展，进而会影响其商业化落地等。 数据数量与数据质量不及预期：机器人模型需要大量的高质量数据进行训练，若数据数量和质量存在短板，则会影响模型效果。 机器人大模型研发竞争激烈：美国科技大厂纷纷入局机器人模型研发，相关产品表现出了很强的竞争力，机器人模型研发竞争越发激烈。
工信部组织开展未来产业创新任务揭榜挂帅申报工作，本次揭榜任务主要面向未来制造、未来信息2大前沿领域，面向包括人形机器人等4个重点方向，聚焦核心基础、重点产品、公共支撑、示范应用等共计52项具体任务。
多个地方政府出台了对揭榜挂帅项目的资金支持，有望加快人形机器人突破关键核心技术和产业化的步伐。同时，本次榜单项目瞄准了行业的重大技术难点，将助力国内厂商抢占国际竞争制高点，在人形机器人产业链中提高线日，工信部发布《工业和信息化部办公厅关于组织开展2023年未来产业创新任务揭榜挂帅工作的通知》
工信部组织开展未来产业创新任务揭榜挂帅工作，包括元宇宙、人形机器人、脑机接口、通用人工智能四大方向。为加快推动未来产业创新发展，工信部组织开展未来产业创新任务揭榜挂帅申报工作，本次揭榜任务主要面向未来制造、未来信息2大前沿领域，面向元宇宙、人形机器人、脑机接口、通用人工智能4个重点方向，聚焦核心基础、重点产品、公共支撑、示范应用等共计52项具体任务，发掘培育一批掌握关键核心技术、具备较强创新能力的优势单位，突破一批标志性技术产品，加速新技术、新产品落地应用。
人形机器人揭榜挂帅榜单包括核心基础、重点产品、公共支撑、典型应用四大类型。人形机器人揭榜挂帅任务榜单包括：
传感器、MEMS姿态传感器电池。旋转型关节、直线型关节、机械臂与灵巧手实现人形机器人高爆发、高功率密度的关节性能需要；高算力主控制器研究开放性控制器软件，实现先进算法的模块化可拓展；高能量密度电池实现电池“揭榜挂帅”有望为人形机器人等领域带来资金支持，有利于技术进步，抢占产业链以及市场扩容
多个地方政府出台了对揭榜挂帅项目给予的资金支持计划，有望加快人形机器人突破关键核心技术和产业化的步伐。为了解决当前科技创新中的 “卡脖子”技术难题，“揭榜挂帅”在全国迅速兴起。2016年以来，习多次强调，关键核心技术攻关可以搞揭榜挂帅。2021年以来，多个地方政府发布“揭榜挂帅”项目管理办法，并且提出对揭榜挂帅项目给予的资金支持计划。例如，陕西省科技厅、云南省科技厅等表示会对揭榜挂帅项目给予不超过1000万元的补贴，并且针对特殊重大事项采取一事一议的原则确定补助额度。此次工信部针对人形机器人等重点方向的揭榜挂帅工作，配合各地方政府的支持政策，有望针对人形机器人项目提供更多资金支持，将有效减少人形机器人企业研发压力，加快人形机器人突破关键核心技术和产业化的步伐。
人形机器人等未来产业通过“揭榜挂帅”方式有利于引领国产厂商实现重大技术进步、抢占国际竞争制高点、加快市场扩容。
①引领重大技术进步：“揭榜挂帅”有利于整合优化人形机器人领域的科技资源配置，广泛汇聚优势研发力量，有组织、高效率破解人形机器人领域的科技难题。②抢占国际竞争制高点：国内各企业、高校、研究单位在人形机器人的核心基础部件、重点产品方面拥有深厚技术积累，并且国内企业在产品快速研发能力、快速扩产能力、稳定供应能力方面具备明显优势，有望在人形机器人产业链中占据重要地位。③带动市场规模扩容：人形机器人是AI最有前景的落地方向之一，预计当人形机器人产业迭代成熟之后，所对应的年度市场规模会有数万亿元。
投资建议：建议关注两类公司：①技术实力强、已有成功经验，未来参与人形机器人市场的确定性非常高的标的；②具有同源技术产品的厂商，可能会横向拓展切入人形机器人产业链。
1）智能制造装备研发及产业化进程不及预期的风险：面对产业数字化巨大的需求前景，如果我国厂商不能及时拓展新的技术应用领域，或产业化进程不及预期，将可能错过进入新行业领域的最佳时机。2）机器人及中国智能装备需求不及预期的风险：我国当前发展面临诸多困难挑战，外部环境不确定性加大，全球通胀仍处于高位，世界经济和贸易增长动能减弱，外部打压遏制不断上升。不排除这些因素或不可预见因素，影响我国未来对高端智能制造装备的需求。3）宏观经济波动风险：若未来国内外宏观经济环境发生变化，下业投资放缓，将可能影响智能制造行业的发展环境和市场需求，从而给国内厂商的经营业绩和盈利能力带来不利影响。4）市场竞争加剧风险：如果国际厂商加大本土化经营力度，以及国内厂商在技术、经营模式方面的全面跟进和模仿，国内市场竞争将日趋激烈，国内厂商面临市场竞争加剧的风险。
核心观点：上半年国内工业机器人销量增速有所降低，主要受到3C、金属制品、家电等行业需求较为低迷，固定资产投资
半导体等领域的工业机器人依然存在结构性机会，工业机器人板块实现了收入快速增长和净利率提升，国产化率创新高。工业机器人板块：2023H1收入保持较快增长，净
明显提升成长性方面，2023H1工业机器人板块营收合计107.40亿元，同比增长21.05%；归母净利润
盈利能力方面，2023H1工业机器人板块毛利率20.82%，较去年同期减少0.04个pct，基本保持稳定。净利率2.85%，较去年同期增加5.16个pct，主要得益于费用管控和部分企业非经常性损益增加影响。
2023H1国内工业机器人销量同比增长0.96%，增速有所放缓，主要由于3C、金属制品、家电等行业需求较为低迷，这些行业的固定资产投资放缓。不过，光伏、汽车电子、半导体
/传动机构是人形机器人关节的核心零部件之一。关于关节里的/传动机构，目前市场更多地从自下而上的角度对比分析不同减速器/传统机构的产品性能、竞争格局，但我们自上而下地从人形机器人整体的设计要求、不同关节的设计目标、减速器/传动机构的选择逻辑进行分析。我们认为人形机器人关节的设计是重量、惯性、负载、顺应性和经济性之间的权衡，旋转关节机械设计更简单，综合性能优异，在人形机器人关节广泛使用，其中谐波减速体积小，质量轻，应用最为广泛；线性关节可通过结构形成闭合运动链，增加结构刚度，提高机器人质心高度，减小腿部末端惯性，提升动态运动性能。减速器是关节的核心部件，性能各有千秋，最终选择是传动效率、减速比、反驱力等各类指标的权衡。
谐波减速器：体积小、质量轻、传动比大，具备高性能，在轻负载领域具备优势；（2）RV减速器：两级减速结构组合，承载强、刚度大，在重负载领域具备相对优势；（3）行星减速器：行星减速器级数、传动比与机械效率成反比，通常使用多级行星减速器；（4）摆线针轮减速器：具备传动比大、传动效率高、体积小的优势。在需要改变运动方向的关节里，常用滚珠/滚柱丝杠、蜗轮蜗杆等传动机构。
减速器最为常用，线性关节采用行星滚柱丝杠/滚珠丝杠，灵巧手可用行星减速器。本田ASIMO机器人、优必选Walker系列人形机器人采用谐波减速器，达闼人形机器人柔性关节采用行星减速器。LOLA膝盖、脚踝关节采用滚珠丝杠/行星滚柱丝杠改善腿部惯性。Tesla bot旋转关节采用谐波减速器，线性关节采用行星滚柱丝杠，灵巧手采用多级行星减速器。减速器/传动机构是人形机器人关节里的核心部件，关注不同减速器方案关节的技术进展、各公司人形机器人性能提升、应用场景落地带来的边际变化。
风险提示：1）宏观经济下滑超预期：人形机器人行业发展受宏观经济波动影响较大，若未来宏观经济景气度下行，下业投资放缓，会影响机器人产业链的发展环境和市场需求。
近日多家公司首发人形机器人新品，越来越多的高校研究机构孵化公司，将人形机器人从实验室转向商业化应用，整体技术、性能进步明显，多家企业自研的驱动关节性能提升尤为显著，目标售价多在几十万元的水平，未来国产替代带动核心零部件成本下行值得期待。我们判断人形机器人最快应用在商用服务场景，智能制造将成为首个大规模应用场景，家庭场景最具潜力。目前人工智能技术能有效提升人形机器人的综合性能、训练速度，控制算法等，但仍面临硬件、软件、智能性、成本等诸多挑战，随着AI大模型的完善与迭代，人形机器人逐步商业化落地值得期待。
多家公司首发人形机器人新品，技术进步明显，性能快速提升，关节路线多种多样，目标售价多在几十万元的水平。
1）优必选：采用高性能伺服驱动器，从2kg.cm小扭矩关节做到1200kg.cm关节，可以做很多精细化工作，也能做很多高爆发的工作。2）达闼：腿部采用四自由度仿生并联关节，自研轻量化一体关节，高扭矩密度电机提供动力，单腿峰值扭矩600Nm。3）宇树：H1具备超强动力性能，搭载自研M107关节电机，最大扭矩360N.m（大于Tesla旋转关节180Nm），拉力（3.5cm力臂等效）10000N（高于Tesla线N），具备全球最高性价比，预计H1零售价在几十万元以内，计划Q4售卖。4）智元：自研PowerFlow关节电机峰值扭矩350N.m，重量1.6kg，采用径向磁通的外转子电机（低齿槽设计）+高力矩透明度的行星传动减速器（10速比以内）+双编码器定位方案，同时集成了液冷循环散热系统，计划未来硬件成本控制在20万以内。
商务服务的应用最快，智能制造将成为首个大规模应用场景，家庭场景最具潜力。
1）智能制造场景：将成为人形机器人首个大规模应用的领域。2）商用服务场景：将是人形机器人最快应用的市场。3）家庭落地场景：将是人形机器人最具潜力的应用市场。
1）硬件：无法同时兼顾力量、速度、精度、成本，需要更可靠的硬件本体、传感器，能源供应也需要技术突破（电池）。2）软件：泛化性和精巧性无法兼顾，需要有专用的模型来训练机器人。3）智能性：机器人需要具备感知和灵魂，五大性能（机敏性、经济性、多样性、环境的适应性、可塑性）和人类差距很大；4）成本：目前人形机器人售价依然昂贵，降低成本是人形机器人大规模应用的前提之一。
2022年大约44万人的生产人员），若机器人对人工的替代率为10%，便能节省5万名工人，按照每人10万元的工资测算，便是50亿市场。人形机器人有通用的形态，且技术更具有前瞻性，随着其性能逐步提升，人口老龄化程度加重，未来人形机器人可以在商用服务、智能工厂、家庭护理有很多应用，其应用比例将不断提升，建议关注人形机器人本体龙头企业，国内电机、减速器等核心零部件龙头企业。
中长期机会判断——人形机器人：人形机器人仍处导入期：当前主要停留在主题投资阶段，按照我们在《低渗透率赛道爆发条件与23年展望》提出的框架，在痛点克服、降本、应用场景等方面出现多项进展，持续关注产业潜在爆发机会。1）多项技术难点和用户痛点取得进展。AI大模型赋能；特斯拉FSD算法复用，提升机器人感知、决策和控制；零部件供应链完善，但集成难度仍大，2023机器人大会多家机器人厂商在驱动关节方面给出了更高性能方案，在步态规划技术上逐步升级；北京设立100亿元规模机器人产业基金，有望推动技术难点攻关。2）特斯拉入局明晰降本路径。主要通过汽车通用零部件直接应用、借鉴特斯拉汽车降本化经验、算法协同三方面加速人形机器人降本。3）市场空间广阔，应用场景丰富。人形机器人具备极大远期市场空间。2023机器人大会更多强调工业领域应用，未来可进一步拓展至原有需求的升级、现有需求的满足和未知需求的探索。
人形机器人是AI最有前景的落地方向之一，未来不仅能将人类从低级和高危行业中解放出来，提升人类生产力水平和工作效率，还可以在工业、商业、家庭、外太空探索等领域具有广阔应用场景。
特斯拉人形机器人借鉴电动车的生产管理经验，有望推动产业链成本下降，进而带动机器人需求爆发，预计未来零部件供应商的单价和利润率预虽然会呈现下行趋势，但是可以以价换量实现市场空间的极大增长。
预计人形机器人将会成为数万亿大赛道。人形机器人是AI最有前景的落地方向之一，未来不仅能将人类从低级和高危行业中解放出来，提升人类生产力水平和工作效率，还可以在工业、商业、家庭、外太空探索等领域具有广阔应用场景。根据马斯克公开发言对量价的指引、麦肯锡相关咨询报告以及我们自己的判断，预计当人形机器人产业迭代成熟之后，所对应的年度市场规模会有数万亿元。
特斯拉人形机器人有望推动产业链成本下降，进而带动需求爆发。按照马斯克对Tesla Bot未来的量价指引，预计Tesla Bot会借鉴特斯拉电动车的生产、管理经验，要求供应商具备批量、低价交付能力，同时将特斯拉电动车的FSD芯片和DOJO算法应用到人形机器人上，会让机器人又便宜又好用，推动需求爆发。未来，机器人产业链零部件供应商的单价和利润率预计都会呈现下行趋势，但是以价换量，需求会极大爆发。
投资建议：过去，人形机器人参与者主要为波士顿动力、Ameca等没有实现商业化量产的厂商，零部件主要为定制产品，参与的供应商较少。现在，随着特斯拉发布人形机器人量产展望，越来越多的零部件供应商以及整机企业将切入人形机器人领域。建议关注两类公司：①技术实力强、已有成功经验，未来参与人形机器人市场的确定性非常高的标的；②具有同源技术产品的厂商，可能会横向拓展切入人形机器人产业链。
风险提示：①宏观经济和制造业景气度下滑风险：机器人行业受宏观经济波动影响较大，产业与宏观经济波动的相关性明显，尤其是和工业制造的需求、基础设施投资等宏观经济重要影响因素强相关。若未来国内外宏观经济环境发生变化，下业投资放缓，将可能影响机器人产业链的发展环境和市场需求。②供应链波动风险：受全球宏观经济、贸易战、自然灾害等影响，若原材料紧缺，芯片等关键物料供应持续出现失衡，将引起机器人零部件制造业厂商生产成本增加甚至无法正常生产，经营业绩可能会受影响。③研发进展不及预期风险：目前，机器人领域，尤其是人形机器人领域，研发仍然面临较多的困难和不确定性。
下游需求迎来增长稀土&磁材：人形机器人产业化加速有望带动永磁材料需求改善。2023年5月，特斯拉Optimus再次进化，特斯拉CEO马斯克也预测未来特斯拉人形机器人需求也有望到达100亿台，叠加近期国内机器人政策升温，北京市、上海市接连印发《北京市机器人产业创新发展行动方案（2023—2025年）》、上海市推动制造业高质量发展三年行动计划（2023-2025年）》等鼓励政策，机器人行业跨越式发展有望打开稀土永磁
：华为成立极目机器或入局机器人产业，机器人蓝海市场发展空间广阔根据天眼查显示，东莞极目机器有限公司成立，成立日期为2023年6月15日，注册资本为8.7亿元，法定代表人、董事长由华为董事会成员担任，经营范围包含电子元器件制造、工程和技术研究以及试验发展等，华为技术有限公司100%持股该公司。
日报的报道，华为或将借助极目机器并基于其强大的基础研究能力和软硬件研发能力布局机器人业务。当前已经有多家科技巨头布局机器人领域，特斯拉2021年8月首次公布人形机器人项目；2022年9月公布人形机器人原机Optimus；2023年5月，马斯克表示已经打通了FSD（全自动驾驶使用的算法）与机器人的底层模块，能够感知周围环境、识别物体、人和障碍物，未来将在特斯拉的高级辅助驾驶系统软件和计算机上运行。此外，小米也成立北京小米机器人技术有限公司，由小米集团高级副总裁兼手机部总裁、品牌委员会副主席曾学忠担任法定代表人，注册资本为5000万元，经营范围为工业机器人制造与销售，服务机器人制造与销售，
智能机器软件开发等。腾讯Robotics X实验室4月也公布了最新的机器人研究进展，推出自研机器人灵巧手“TRX-Hand”和机械臂“TRX-Arm”，软硬件一体灵巧手TRX-Hand拥有像人手一样灵活的操作能力，可适应不同场景，灵活规划动作，自主完成“操作”。当前，机器人产业迎来升级换代、跨越发展的窗口期。工业和信息化部等17个部门发布了《“机器人+”应用行动实施方案》，提出到2025年要使我国制造业机器人密度较2020年翻番，将聚焦十大应用重点领域，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、应用体验中心和试验验证中心等。而随着人工智能、5G、大数据、云计算等新技术在机器人领域的融合应用，机器人的智能化和网络化水平将不断提高，将极大改变人机交互和生产作业方式，目前，科技巨头正积极布局，商业化进程不断推进，未来人形机器人市场空间广阔。风险提示：未来中美贸易摩擦可能进一步加剧，存在美国政府将继续加征关税、设置进口限制条件或其他贸易壁垒风险；目前仍处于5G网络普及阶段，相关技术成熟度还有待提升，应用尚未形成规模，存在5G应用不及预期风险；宏观环境的不利因素将可能使得全球经济增速放缓，居民收入、购买力及消费意愿将受到影响，存在下游需求不及预期风险；大宗商品价格仍未企稳，不排除继续上涨的可能，存在原材料成本提高的风险；全球政治局势复杂，主要经济体争端激化，国际贸易环境不确定性增大，疫情仍未消散，可能使得全球经济增速放缓，从而影响市场需求结构，存在国际政治经济形势风险。
②人形机器人凭借自身具备的智能处理能力和与物理世界互动能力，有望成为下一代AI浪潮引领者——具身智能的合适载体。
③AI发展推波助澜，各品类机器人成长迭代加速，加之人口老龄化趋势与国家政策引导，预计机器人市场发展潜力巨大。
创始人兼首席执行官黄仁勋在ITF World 2023半导体会议上表示，人工智能的下一个浪潮将是具身智能（Embodied AI），即能理解、推理、并与物理世界互动的智能系统，例如机器人、自动驾驶汽车，甚至聊天机器人。Tesla Bot研发进展超预期，人形机器人未来需求可能远超汽车
首先，从研发进展来看，自2021年AI日推出概念机以来，特斯拉人形机器人已经完成多个版本迭代， 2022年AI日展示了平台机型第二代版本，目前仍在第二代版本的基础上持续改进。
此外，在股东大会展示的新版本中，Tesla Bot还表现出了：①精准的控制力， Tesla Bot电机转矩控制已经可以达到十分精密的水平，能够在运动过程中不打碎脚下的鸡蛋。②探索并记忆环境功能，目前特斯拉汽车的FSD（全自动驾驶）系统和人形机器人的底层模块已经打通，人形机器人可以使用FSD构建强大的视觉系统，通过摄像头让模型快速迁移，有望构建有史以来最大的人形机器人数据飞轮。
人形机器人未来成长空间广阔，未来需求可能远超汽车。人形机器人未来将对社会变革与发展产生重要影响作用，将人类从低级和高危行业中解放出来，使人类能够专注于高级智慧活动，从而提升生产力水平和工作效率。马斯克在本次股东大会上也表示，人形机器人未来需求可能远超汽车，未来特斯拉的长期价值将主要来自人形机器人——“未来每个人都会拥有一个人形机器人，有些人甚至不止一个”。根据麦肯锡预测，长期来看，全球人形机器人市场空间可达120万亿级别，是一个崭新且空间庞大的蓝海市场。
人工智能和加速计算正在共同改变技术行业，“下一波AI浪潮将是具身智能”。2023年5月16日，英伟达
创始人兼首席执行官黄仁勋在ITF World 2023半导体会议上表示，AI的下一个浪潮将是具身智能（Embodied AI）。具身智能是给AI大脑加上躯体后，能够通过感知、推理、决策和行动来与环境互动，并具有自主决策和行动的能力的人工智能系统，它可能的载体包括机器人、自动驾驶汽车，甚至聊天机器人。
英伟达的多模态人工智能系统VIMA可以学习概念并实现相应的行动，例如识别两个不同的物体，并把其中一个小部件放进容器中。③2023年3月，挪威人形机器人制造商1X Technologies宣布完成A2轮融资，获得OpenAI创业基金领投的2350万美元融资。④此外，苹果、谷歌、亚马逊、微软等国际领先的科技企业都已经布局了智能语音助手系统。发展机器人是大势所趋，AI赋能有望进一步打开应用空间
发展机器人是大势所趋。①人口老龄化及劳动力成本攀升，促使机器人需求不断增长。根据国务院发展研究中心的预测，2020年至2030年，中国劳动人口预计将从989百万人降至963百万人，劳动参与率预计将从68.4%降至65.2%。此外，中国的平均劳动力成本已显著增加。2017年至2021年，城镇职工年平均工资从人民币7.43万元增加到人民币10.68万元，同期复合年增长率为9.5%。因此，许多行业产生了利用机器人应对劳动力短缺和劳动力成本增加相关挑战的巨大需求。②支持机器人发展政策不断出台。2015年，在国务院发布的《中国制造2025》规划中，机器人产业与人工智能及自动化一同被列为推动制造业转型升级高水平发展的重点领域之一。2021年，工信部等多个部门发布《“十四五”机器人产业发展规划》，该计划提出“要于该期间一批机器人核心技术及高端产品取得突破”。2023年1月，工信部及中国多个其他政府部门联合发布《“机器人+”应用行动实施方案》，促进机器人在各行各业的应用。
一方面，在传统制造业中，改变生产任务需要重新编写系统代码，还需要调试检验代码的正确性，人力和时间成本较高。利用多模态大模型对特定任务中的物体识别、机械臂控制进行学习，从而使得机械臂可以很好的完成分拣、装配等常规流水线任务，使用者只需要说出清晰的指令，系统将自动完成程序录入，快速进入新的任务状态。另一方面，多模态大模型推理能力强、准确度高，训练过程人力成本低，采用“无监督预训练”（亦称“自监督学习”）模式可以让大模型在
海量数据中自行学习，无需人类干预，让模型快速地在训练中成长。随着AI计算能力逐步增强，人与机器之间实现柔性协作能力有望实现提升，整个社会的生产模式和协作方式将经历重大的系统性变革。②家用服务机器人使用体验将大幅提升：
人形机器人工作环境的复杂性对其运动精度与算法准确性提出了更高的要求，对于多模态大模型而言，可以通过模型参数量增大和训练数据量增大等方法来进一步提升模型效果。从GPT-1到GPT-3，模型的参数量从1.1亿个增长到了1750亿个，而PaLM-E已经达到5620 亿个参数，目前还未看到参数量与数据量增长对模型效果提升的瓶颈。在未来关于AI通用大模型的研究会持续进展，参数量与数据量会持续增长直至达到瓶颈，多模态大模型也将随之更加智能精确。此外多模态大模型通过采用自监督训练方式使得数据收集变得简单，不需要额外进行人工标注，从而在训练数据量增大的同时能够节省人力成本，提高训练效率。
首先，从研发进展来看，自2021年AI日推出概念机以来，特斯拉人形机器人已经完成多个版本迭代，2022年AI日展示了平台机型和最新版本；其次，从步态行走技术来看，Tesla Bot在2022年4月就完成了第一次步态行走，其后在6月、8月、9月持续完善行走功能；最后，从功能来看，Tesla Bot在步态行走的基础上，已经具备了一定的抓取、搬运、上下料功能。
① Tesla Bot在坚持外形仿人的基础上，进一步实现仿人关节结构和手掌结构；
人形机器人研发进展不及预期；供应链受地缘政治冲突影响风险；自动导航技术研发进展不及预期风险。
和华虹相继公布最新财报。中芯国际方面，22Q2营收19.03亿美元，同比增长41.6%，环比增长3.3%，略超1%-3%的指引上限，毛利率达39.4%，略超37%-39%的指引上限，主要系部分工厂岁修没有在2Q22进行，疫情对于产出的整体影响低于预期。公司22Q2归母净利润5.14亿美元，同比减少25%，环比增长15%，对应归母净利率27%，主要系应占联营企业和合营企业收益减少。产能方面，公司22Q2产能增加至67.4万片/月（等效8英寸），产能利用率约97.1%，环比降低3.4个百分点。从应用端看，虽然智能手机市场因去库存较为疲弱，但智能家居对于无线网络、路由器等局部网连接需求持续旺盛，中芯国际22Q2智能家居长和
2、汽车电子：小米目标2024年进入自动驾驶第一阵营，持续关注汽车电子产业链
8月11日，小米集团创始人、董事长雷军披露了造车最新进展。据悉，小米已经组建了超过500人的精英团队，并制定全栈自研算法的技术战略，目标在2024年进入行业第一阵营。小米针对第一期汽车项目规划了33亿元的投入，将投入超过140辆自动驾驶测试车，预计将于9月进入软膜车下线阶段，后续将如期进入场测和冬测周期。根据小米公布的自动驾驶功能展示视频，目前小米自动驾驶测试车分别实现了在无保护场景自动掉头、事故车辆自动绕行、斑马线礼让行人、自动环岛绕行、自动下连续坡道以及自动泊车入位+机械臂自动充电等功能。除了内生发展，小米也在持续进行长期的产业规划和布局，投资了大量自动驾驶产业链上下游企业，涉及芯片、传感器等核心部件，相关投资总金额近20亿元。在汽车电动化和智能化时代，车企的竞争格局发生巨变，以谷歌、苹果
百度车联网等重点环节，驱动汽车电子产业链的快速发展，建议持续关注进军汽车电子领域的传统消费电子零部件供应商。3、
：小米发布首款全尺寸人形仿生机器人，看好人形机器人广阔市场空间8月11日，小米发布首款全尺寸人形仿生机器人CyberOne。CyberOne身高177厘米，体重52千克，运动能力方面，全身13个关节，21个驱动模组，最大模组峰值扭矩达到300Nm，峰值扭矩密度为96Nm/kg，可实现各自由度0.5毫秒级别的实时响应，能模拟人的各项动作，以及双足运动姿态平衡，最高时速可达3.6km/h；视觉能力方面，具备小米自研三维重建算法搭建的MisSense视觉空间系统，8米内深度信息精度可达1%；人机交互方面，具备6类45种人类语义情绪识别能力，可实现85种环境语义识别。但小米人形机器人CyberOne单体成本仍较为高昂，约为60-70万元，还无法进行量产，此外灵活度仍有较大限制，如缺乏指关节活动控制，未来的产品形态仍需不断迭代。目前，虽然人形机器人的商业化仍存在诸多困难，如应用场景未明确，成本高昂、现有功能简单等，但目前各大科技巨头纷纷涉足人形机器人领域，商业化进程与技术推进有望加速，而人形机器人未来也有望成为覆盖工业、商用、家庭等全场景的应用端口，或将比手机、汽车的应用市场空间更大。建议关注人形机器人硬件解决方案中相关环节，如动力总成系统中的减速器、伺服系统等，智能感应系统中的毫米波雷达、图像传感器、温度传感器、FSD芯片、算力芯片等。
：村田、TDK、太阳诱电MLCC业务实现增长，高端品类需求继续保持稳健近期，村田、TDK、太阳诱电三家MLCC
MLCC被动元件被动元件储能系统设备等需求带动下，下半年整体MLCC出货量达25,800亿颗，同比增加2%。我们认为，在汽车、通信、工控等市场需求强劲支撑下，高端MLCC和特殊品类市场增长确定性依然较高。6、风险提示：
中美贸易/科技摩擦升级风险；5G应用不及预期；元件缺货造成终端出货不及预期；原材料成本上涨风险。
目前市场简单复刻工业机器人的硬件构成和技术要求对其供应链进行分析，认为仿人机器人与工业机器人在供应链上相差无几。我们认为，无论是从研发设计角度，还是规模量产角度，仿人机器人与工业机器人差异非常大，在结构设计、硬件构成、控制算法、核心性能要求以及零部件选择上都有很大的差异。
仿人机器人涉及工程学和控制科学，汇集电子、机械、自动化控制及计算机等领域的研究成果，并非简单买来零部件组装就可实现仿人功能。仿人机器人核心设计要求也与普通机器人不同，哪怕是国际领先的工业机器人厂家也很难短期切入。
仿人机器人赋予机器“生命”，高度渗透各行业应用场景，未来市场空间非常广阔
海外高校及研究机构从上世纪70年代开始研发仿人机器人，经过多年技术的探索与积累，仿人机器人可以实现稳步行走，上下楼梯，跳跃，快速奔跑等功能，应用于野外探查，灾区救援，科技展示，人机相互等场景，未来市场空间非常广阔。
由于结构复杂，控制性能要求高，仿人机器人成本非常昂贵，现实情况是超过百万人民币，在保证性能的前提下，同时能实现量产降低成本，将成为打开市场的关键。
目前芯片以海外为主，软件算法为机器人核心技术，绝大部分公司选择自主研发。1）电机：我们认为仿人机器人50%以上的成本来自于关节，其关节数量一般为25-50个（甚至更多），远超工业机器人（通常3-6个）。如用电机驱动，一个关节使用一个电机，电机用量非常可观，国内电机厂商在性能上与海外厂商差距不大；2）减速器：仿人机器人需要控制自重，更多使用谐波减速器，从性能上来看，部分国内厂商基本可以满足；3）结构件：机构件成本占比为20%左右，仅次于关节，需根据仿人机器人的设计进行定制化生产，作为传统机加工技术，国内厂商可以满足要求。
仿人机器人关节数量多（一般约25-50个），成本占比高（50%+），价值量大，电机作为关节里的核心驱动部件，影响关节的输出力大小和运动性能。区别于工业机器人，仿人机器人需控制整体质量和体积，要求电机性能更高，质量更轻。仿人机器人的规模量产带动电机需求快速爆发，新增电机市场规模有望近千亿元，建议关注国内电机龙头企业；
减速器作为仿人机器人关节里的另一核心部件，作为精密的动力传达机构，将电机的转速减速到所需的转速，实现扭矩的增加，直接影响关节的输出力矩和精度。在精度要求较高的关节里，通常选择谐波减速器，随着仿人机器人的规模量产，新增谐波减速器的市场规模将远超工业机器人，建议关注国内龙头企业；
系统，选择性配置一套语音系统，但每个关节都可能配置位置、角速度、力矩传感器等内部传感器，其市场需求也将迎来高速增长，建议关注国内传感器、机器视觉龙头企业；
风险提示：机器人成本控制不及预期，仿人机器人开发进度推迟，应用场景开发不及预期。
新能源车和FSD芯片。2022年6月，马斯克在推特上发文，9月30日可能推出能够运转的人形机器人原型机Optimus。特斯拉人形机器人预计可以实现类人的灵活操作。
经过我们分析，特斯拉人形机器人带来的投资机会包括：1） 原有电动车供应商切入机器人供应链；2）非电动车供应商切入机器人供应链。
风险提示：产品研发不及预期风险；量产节奏不及预期；下游需求不及预期风险。
