工业行业专题研究：人形机器人再探讨，百尺竿头更进一步

免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 1 证券研究报告 工业 人形机器人再探讨:百尺竿头更进一步 华泰研究 机械设备 增持 (维持) 通用机械 增持 (维持) 研究员 倪正洋 SAC No. S0570522100004 SFC No. BTM566 nizhengyang@htsc.com +(86) 21 2897 2228 联系人 王自 SAC No. S0570123070064 wangzi022582@htsc.com +(86) 21 2897 2228 行业走势图 资料来源：Wind，华泰研究 2023 年 8 月 14 日│中国内地 专题研究 技术革新+巨头入局+政策激励，多维度催化人形机器人产业发展 技术进步+巨头入局+政策激励加速 2023 年人形机器人产业发展。2023 年RT-2、Voxposer 等大模型超预期发展，具身智能迎来曙光。特斯拉宣布其人形机器人擎天柱 2024 年有望率先在内部工厂投入使用，微软、谷歌、三星等科技公司也纷纷入局，有望加快整个产业链技术升级。北京 2023 年 6月发布政策，目标 2025 年实现百台人形机器人原型机生产，实现 3-4 个场景应用，上海、深圳同样发布政策加紧布局人形机器人，加快其产业化进程。随着科技龙头入局、大模型等 AI 技术加速、相关政策密集落地，作为“具身智能”最理想载体的人形机器人有望加速发展。 决策层：大模型赋予机器人“大脑”，具身智能迎来曙光 谷歌 DeepMind 于 2023 年 7 月 28 日推出全球首个控制机器人的视觉-语言-动作(VLA)模型 RT-2；斯坦福大学李飞飞教授研究团队于 2023 年 7 月 12日推出 VoxPoser，通过大语言模型加视觉语言模型指导机器人行动。搭载此类模型的机器人有两方面突破性进展：一是其可以理解自然语言指令，无需复杂的编程语言可完成人机交互；二是无需训练即可完成复杂指令且产生涌现能力，未知场景下的泛化能力增强。RT-2/Voxposer 还改变了决策结果到运动控制的映射方式，无需经过复杂翻译即可将高层级设计映射到低层级动作。当机器人“拥抱”大模型，具身智能迎来曙光。 感知层：聚焦力传感器应用，机器人知“轻重”懂交互 人形机器人需借助多种传感器收集多模态数据以供交互，通过聚焦力传感器领域，我们认为六维力传感器和关节扭矩传感器是力传感核心，向机器人的力控制和运动控制提供力感信息，对实现机器人智能化起重要作用。其中六维力传感器相比于单轴力传感器技术壁垒较高，需兼顾优良的静态性能、动态性能和低维间耦合。未来六维力传感器需要六维联合加载标定设备等先进仪器、动态特性优化以及矢量运算中的解耦算法解决技术难点。近期学术前沿论文中提出，人形机器人可利用关节扭矩传感器和手腕处六维力传感器的感知反馈定位接触位置并估计手部物体姿态。 执行层：刚性驱动器方案成熟，准直驱方案渗透率有望提高 机器人关节驱动器目前以电驱为主，经历了从刚性驱动器、弹性驱动器到准直驱驱动器的过程。特斯拉采用目前相对成熟的刚性驱动器方案，其使用无刷电机驱动高传动比减速器，在输出端安装力传感器，控制相对简单，精度高，但效率较低，整体设计方面较难有创新；准直驱驱动技术是新兴技术，依靠驱动器电机开环力控，不依赖力传感器实现本体感知机器人脚部和外界的交互力，功率密度高，力控带宽大，抗冲击能力强，但其编码器技术和电机功率密度仍有待提高。在电机和减速器性能没有大幅提升的情况下，准直驱驱动器有望逐步替代传统刚性驱动器。 风险提示：模型泛化能力不足，力传感方案发生变化，驱动器技术升级不及预期。本研报中涉及到未覆盖个股内容，均系对其客观公开信息的整理，并不代表本研究团队对该公司、该股票的推荐或覆盖。 (23)(17)(10)(4)3Aug-22Dec-22Apr-23Aug-23(%)机械设备通用机械沪深300 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 2 工业 正文目录 技术革新+巨头入局+政策激励，多维度催化人形机器人落地....................................................................................... 4 决策层：大模型赋予机器人“大脑”，具身智能迎来曙光 ............................................................................................. 7 大模型使机器人理解自然语言，增强泛化能力...................................................................................................... 7 决策结果到运动控制映射方式改变，机器人实现“手脑协调” ............................................................................ 9 感知层：聚焦力传感器应用，机器人知“轻重”懂交互 ............................................................................................ 11 六维力/关节扭矩传感器为力控核心，使人形机器人知“轻重” ......................................................................... 11 高价值高壁垒，六维力传感器面临动静态特性及解耦问题 ................................................................................. 13 六维力传感器+本体感知带来机器人手部物品姿态估计新解法 ............................................................................ 18 执行层：刚性驱动器方案成熟，准直驱方案渗透率有望提高 ..................................................................................... 21 报告提及公司 .............................................................................................................................................................. 24 风险提示............................................................