市場預期：機器人主題炒作的2-3年以來，市場審美疲勞與特斯拉機器人進展低于預期使得股價目前處 于低位。市場當前的預期是，特斯拉機器人25年進入限制性生產(chǎn)，年產(chǎn)幾千臺，26年開始產(chǎn)品出售，在
市場上流通。
產(chǎn)業(yè)進展：伴隨大模型的開源與英偉達cuda機器人生態(tài)系統(tǒng)的開放，越來越多參與者涌入此賽道，且運 用局部泛化的能力解鎖特定工況，部分機器人公司商業(yè)化進展較快。
硬件符合的條件：目前供給端硬件的生產(chǎn)制造及成本已不再是約束條件。攝像頭、諧波減速器、傳感器、 直線執(zhí)行器等產(chǎn)能較充裕，絲杠此前市場較小，未有存量產(chǎn)能，但目前正進行設備國產(chǎn)化導入，擴產(chǎn)不 是硬約束。
軟件算法：軟件算法的進步是產(chǎn)品功能提升和應用場景擴展的關鍵。其中，環(huán)境理解、智能交互及推理 決策等大腦算法發(fā)展相對成熟，而運動控制相關的小腦算法處于較為初期階段。核心約束在數(shù)據(jù)采集與 精細運動底層算法上，可觀察產(chǎn)業(yè)界在這些方面的積J迭代與演進。
附件：人形機器人何時迎來量產(chǎn)-量產(chǎn)環(huán)節(jié)的時點100萬臺
探討了具身智能的發(fā)展歷程、現(xiàn)狀、產(chǎn)業(yè)鏈分析及未來趨勢，特別關注了人形機器人的商業(yè)化挑戰(zhàn)與市場潛力;具身智能將發(fā)展跨模態(tài)交互、自適應學習能力
預測了AI機器人的發(fā)展方向,人機協(xié)作、高精度和高速度、多樣化應用場景以及自主學習和自適應能力;AI機器人所需的核心技術,計算機視覺、人機交互與理解、語音識別與處理、自主導航與決策等
一是人形機器人專屬部組件與材料;二是人工智能賦能人形機器人設計;三是人形機器人運動智能;四是人形機器人多模態(tài)大模型;五是人形機器人大規(guī)模數(shù)據(jù)集
人形機器人的互動能力使其在商用及家用服務中具有較好的應用前景，目前展覽講解及科研場景已經(jīng)落地，普遍方案只是在局部小范圍的可控條件下實現(xiàn)少量復雜任務
操作大模型根據(jù)決策大模型的輸出執(zhí)行具體動作，需要與機器人硬件深度集成，且必須通過數(shù)據(jù)采集來實現(xiàn)，技術方向從“MPC+WBC”向“RL+仿真”演進
人形機器人作為未來產(chǎn)業(yè)的新賽道和經(jīng)濟增長的新引擎,報告全面梳理了人形機器人產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀、政策環(huán)境、區(qū)域發(fā)展、資本市場、技術發(fā)展、市場前景以及面臨的機遇與挑戰(zhàn)
人形機器人應用主要受技術能力與場景空間兩因素影響,場景結構化程度越高,對技術性能要求越高,未來兩到三年開始在各行業(yè)有小規(guī)模商用，未來五到十年應用將逐漸成熟
機器人廠商解決機器人數(shù)據(jù)短缺主要靠兩種途徑：1）通過為數(shù)眾多的機器人在物理世界中收集數(shù)據(jù)；2）通過 AIGC、數(shù)字孿生等方式合成仿真數(shù)據(jù)。因此建議關注模擬仿真相關標的
人形機器人產(chǎn)業(yè)趨勢的共 識在多輪行情中逐漸形成，呈現(xiàn) AI 技術發(fā)展+產(chǎn)業(yè)巨頭加持+政策支持的 三重共振，多模態(tài)視覺語言模型與機器人的結合超大眾預期
滾柱相對于螺母無軸向運動，絲杠轉速可達6000r/min，螺母直線速度可達2m/s;行星滾柱絲杠可采用微小導程(螺距可達0.3mm)行星滾柱絲杠存在著巨大的市場應用前景
國內(nèi)機器人行業(yè)如火如荼進展，誕生了如優(yōu)必選、宇樹、智元、傅利葉等諸多優(yōu)秀機 器人整機廠，三花智控、拓普集團等優(yōu)秀Tier1
2022-2032 年全球人形機器人市場規(guī)模復合增長率約為33.3%；格物致勝預計 2030 年全球人形機器人銷量將達到 150 萬臺，2035 年達到 800 萬臺的水平
