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6月2日,英偉達(dá)CEO黃仁勛發(fā)表演講提到,”機(jī)器人時(shí)代已經(jīng)到來,AI的下一波浪潮將是物理AI,機(jī)器人將日益融入我們的日常生活,一切都將機(jī)器人化“。在黃仁勛的構(gòu)想中,下一個(gè)由機(jī)器人制造的高產(chǎn)量機(jī)器人產(chǎn)品可能是人形機(jī)器人,最容易適應(yīng)世界的機(jī)器人也是人形機(jī)器人。

在熱度持續(xù)近兩年后,人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀與未來趨勢如何?創(chuàng)業(yè)邦聯(lián)合中國移動智慧家庭運(yùn)營中心發(fā)布《2024人形機(jī)器人研究報(bào)告》,給業(yè)界提供人形機(jī)器人最新發(fā)展洞察。

一、市場:老齡化加重、人口紅利減弱,人形機(jī)器人潛在需求旺盛

據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示,2023年中國總?cè)丝跒?4.1億,連續(xù)兩年人口負(fù)增長,且老齡化人口比重達(dá)15.4%。隨著人口紅利的逐漸減弱和老齡化趨勢的日益嚴(yán)重,勞動力市場的供需矛盾愈發(fā)凸顯,且工資水平的快速上漲進(jìn)一步加劇了企業(yè)的成本壓力。此背景下,人形機(jī)器人市場展現(xiàn)出巨大的潛在需求。

根據(jù)Stratistics Market Research Consulting數(shù)據(jù),2020年全球人形機(jī)器人市場規(guī)模估計(jì)為5.6億美元,預(yù)計(jì)到2027年將達(dá)到141億美元,年均復(fù)合增長率(CAGR)達(dá)58.5%。其中,2027年中國人形機(jī)器人市場規(guī)模有望達(dá)到23億美元,CAGR達(dá)56.4%。

圖表 1 中國老齡化趨勢與人形機(jī)器人市場規(guī)模

數(shù)據(jù)來源:國家統(tǒng)計(jì)局、Stratistics Market Research Consulting,創(chuàng)業(yè)邦研究中心整理

二、技術(shù):大模型提升了人形機(jī)器人的認(rèn)知智能與決策智能

大模型技術(shù)顯著提升人形機(jī)器人智能化水平與自主性能力。大模型具備龐大的先驗(yàn)知識庫、通識理解能力和復(fù)雜語義多級推理能力,與人形機(jī)器人結(jié)合,顯著提升機(jī)器人的任務(wù)級泛化交互水平。

在探索將大模型用于人形機(jī)器人方面,SayCan、RT-1、PaLM-E、RT-2等模型,分別解決了LLM適應(yīng)現(xiàn)實(shí)世界、機(jī)器人泛化性、利用LLM進(jìn)行控制、融入具身信息以及直接輸出動作等問題。比如,PaLM-E能夠理解和生成語言,并執(zhí)行復(fù)雜的機(jī)器人指令,無需重新訓(xùn)練。

圖表 2 大模型提升人形機(jī)器人自主性

分層解耦的大模型應(yīng)用方案是當(dāng)前主流,基于大模型與控制算法之間的prompt設(shè)計(jì)與生成,實(shí)現(xiàn)有效控制。大模型用于人形機(jī)器人主要有兩種方案,一是分層解耦的方案,將大模型分為三層,分別對應(yīng)“大腦”的交互感知和任務(wù)推理、“小腦”的動作決策和任務(wù)規(guī)劃、以及“腦干”的運(yùn)動執(zhí)行;二是端到端的解決方案,大模型通過直接處理傳感器采集的信息,輸出運(yùn)動控制命令,完成從感知到控制的全過程。

三、應(yīng)用:汽車生產(chǎn)場景提供“實(shí)訓(xùn)試驗(yàn)田”,家庭場景更需要高標(biāo)準(zhǔn)安全機(jī)制支撐

人形機(jī)器人在制造成本、應(yīng)用場景和性能之間仍難以平衡,找到市場空間足夠大的細(xì)分場景是商業(yè)化探索的重要一步。基于技術(shù)成熟度和市場空間,報(bào)告對人形機(jī)器人應(yīng)用落地時(shí)間給出判斷,近兩年內(nèi)首先會在細(xì)分垂類場景小規(guī)模試用,未來五到十年應(yīng)用將逐漸成熟。

圖表 3 人形機(jī)器人主要應(yīng)用場景推進(jìn)時(shí)間判斷

人形機(jī)器人在汽車工廠的實(shí)訓(xùn)步伐顯著加快。汽車生產(chǎn)環(huán)節(jié)涵蓋大量裝配、搬運(yùn)、質(zhì)檢等細(xì)分場景,提供了較為理想的“試驗(yàn)田”,2024年初,Figure01進(jìn)入寶馬工廠做標(biāo)準(zhǔn)化任務(wù)培訓(xùn)和執(zhí)行,優(yōu)必選Walker S在2月進(jìn)入蔚來工廠完成首次現(xiàn)場培訓(xùn),執(zhí)行裝配輔助任務(wù),智元機(jī)器人遠(yuǎn)征A1也在汽車工廠完成地盤裝配、線束整理和外觀質(zhì)檢等任務(wù)。

人形機(jī)器人在家庭場景的應(yīng)用,更需要高標(biāo)準(zhǔn)的安全機(jī)制支撐。家庭應(yīng)用分為陪伴和服務(wù)兩條路線,分別包括情感陪護(hù)、安全看護(hù)、教育/娛樂和家務(wù)整理、家居管理。優(yōu)必選和達(dá)闥科技的機(jī)器人已在家庭場景有應(yīng)用嘗試,如端茶倒水、陪護(hù)照看等。中國移動也在積極布局人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè),依托其在網(wǎng)絡(luò)連接、算力調(diào)度、家庭數(shù)據(jù)和智慧家庭生態(tài)等方面的積累,圍繞家庭人形機(jī)器人從操作系統(tǒng)、家庭行業(yè)大模型、家庭算力網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)能力持續(xù)發(fā)力,構(gòu)建新一代智慧家庭技術(shù)體系。

中國移動打造全面的家庭機(jī)器人服務(wù)體系,開發(fā)“陪你聊”、“陪你玩”、“幫你看”、“幫你干”四大功能,為家庭人形機(jī)器人賦予子女、老師、保姆等角色,推出“HomiBot”家庭機(jī)器人服務(wù)系統(tǒng),全面構(gòu)建人與人/環(huán)境/服務(wù)的連接。同時(shí),公司開發(fā)其他形態(tài)的陪伴、寵物、益智機(jī)器人,形成面向家庭全場景的完整產(chǎn)品矩陣,以產(chǎn)品矩陣和生態(tài)體系更好滿足消費(fèi)者家庭應(yīng)用需求。

圖表4  中國移動家庭機(jī)器人服務(wù)體系

四、產(chǎn)業(yè)鏈:人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)鏈逐漸形成,核心部件占整機(jī)成本約90%

人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)鏈逐漸形成,上游是傳感器、電機(jī)、絲杠、減速器等核心零部件,和攝像頭、軸承等其他零部件;中游是人形機(jī)器人本體制造,包括主要模塊、內(nèi)置的算法模型與系統(tǒng)、主要組成部分;下游是系統(tǒng)集成、產(chǎn)品銷售與維修保養(yǎng)。

圖表 5 人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)鏈

傳感器、絲杠、電機(jī)、減速器占整機(jī)成本約90%[1]。人形機(jī)器人主要用到線性關(guān)節(jié)和旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié),關(guān)節(jié)主要由電機(jī)、絲杠、驅(qū)動器組成,此外,運(yùn)控中的控制器、編碼器、傳感器等部件也成為關(guān)鍵。以特斯拉Optimus為例,根據(jù)其所用零部件數(shù)量推算產(chǎn)成本結(jié)構(gòu),電機(jī)、傳感器、減速器、絲杠等構(gòu)成機(jī)器人的關(guān)鍵核心零部件,也是硬件成本的主要部分。

圖表 6 特斯拉Optimus人形機(jī)器人拆解[2]

五、投融資:人形機(jī)器人融資熱度不減,機(jī)構(gòu)更看重廠商生產(chǎn)技術(shù)垂直整合能力

根據(jù)睿獸分析數(shù)據(jù),2023年國內(nèi)人形機(jī)器人領(lǐng)域共發(fā)生19起融資事件,披露融資總額達(dá)26.7億元,同比增長65.5%。2024年1月至5月,融資熱度依舊高漲,已發(fā)生9起融資事件,融資總額為11.6億元。

圖表 7 國內(nèi)人形機(jī)器人領(lǐng)域投融資三個(gè)階段

數(shù)據(jù)來源:睿獸分析

一級市場中,投資機(jī)構(gòu)更加注重初創(chuàng)公司生產(chǎn)技術(shù)垂直整合能力。人形機(jī)器人集成了人工智能、高端制造、新材料等前沿技術(shù),對企業(yè)的核心部件自研能力和垂直技術(shù)整合能力要求較高,這也構(gòu)成企業(yè)的重要競爭壁壘,投資機(jī)構(gòu)傾向于選擇具備這些核心能力的企業(yè)進(jìn)行投資。

圖表 8 2023年以來全球人形機(jī)器人領(lǐng)域部分大額融資事件

數(shù)據(jù)來源:睿獸分析

六、趨勢:產(chǎn)業(yè)規(guī)?；拯c(diǎn)加速到來,端到端大模型方案成新熱點(diǎn)

1. 分層解耦的主流路線下,端到端大模型方案正被更多廠商采用

分層耦合的大模型應(yīng)用方案結(jié)構(gòu)清晰,但在連接LLM和控制算法的Prompt上存在瓶頸,端到端的方案能直接處理傳感器采集的信息,輸出運(yùn)動控制命令,完成從感知到控制的全過程,有望成為人形機(jī)器人應(yīng)用大模型的主流方案。特斯拉FSD端到端自動駕駛系統(tǒng)已在智能駕駛場景驗(yàn)證了技術(shù)可行性,越來越多的廠商正在探索其在機(jī)器人上的應(yīng)用。例如,1X Technologies機(jī)器人利用純視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)機(jī)器人端到端學(xué)習(xí)運(yùn)動行為,OpenAI和Figure AI合作探索大語言-視覺模型的人形機(jī)器人應(yīng)用,優(yōu)必選也在積極研究端到端技術(shù)路線。

2. 在以產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)勢實(shí)現(xiàn)工程化成本控制后,將迎來規(guī)模化拐點(diǎn)。

依托國內(nèi)完備且高效的供應(yīng)鏈體系,國內(nèi)廠商在產(chǎn)品的迭代更新和工程化實(shí)施上更具優(yōu)勢,有望更早實(shí)現(xiàn)價(jià)格控制下的量產(chǎn)。宇樹科技發(fā)布的Unitree G1,在搭載靈巧手、大模型和23自由度的基礎(chǔ)上,起售價(jià)僅為9.9萬元,盡管1.3米的身高在一定程度上降低了成本,但相較于H1,價(jià)格降幅高達(dá)80%,凸顯了G1在工程化成本控制方面的顯著優(yōu)勢。值得一提的是,Figure AI的創(chuàng)始人Brett Adcock也在今年五一期間親臨中國,尋找合作伙伴與供應(yīng)商,旨在借助國內(nèi)供應(yīng)鏈的優(yōu)勢,加速人形機(jī)器人的量產(chǎn)進(jìn)程。

圖表 9 人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展洞察

[1] 數(shù)據(jù)來源:Morgan Stanley Research

[2] 數(shù)據(jù)來源:Morgan Stanley Research