人形机器人感知系统：迭代有望加速
　　2022年9月30日，特斯拉2022年AIDAY发布了人形机器人Optimus的产品进展，披露了包括手部感知和视觉导航等感知系统的最新进展。我们认为，人形机器人的感知系统可以分为内部和外部两部分，主要通过视觉、听觉、触觉、力觉等传感器，实现从内外部环境信号向可处理数据的转化。通过对比不同类型机器人的手部感知和视觉导航方案，我们发现，随着驱动结构改进、自由度提升、AI算法进步，目前人形机器人感知系统迭代速度正在不断加快，未来商业化进程有望加速。
　　手部感知系统：感知系统的关键执行部件
　　机械手是人形机器人感知系统的关键组成，机械手的灵活度、协调度、精细度决定了人形机器人实际应用场景的宽窄。1）传统六轴工业机器人一般有6个自由度，内置有六个伺服电机，直接通过减速器、同步带轮等驱动六个关节轴的旋转，可以实现诸如自动装配、喷漆等工作，但灵活性较差。2）英国机器人公司Shadow Robot推出的灵巧手拥有24个关节，各个关节通过直流电机驱动，主要用于空间探索、危险环境作业等场景。3）Optimus机械手采用仿生学设计，每只手都有11个自由度，由电机配合金属肌腱驱动，目前可以实现办公室浇水、工厂搬运等特定场景工作。
　　机械手对比：Optimus机械手迭代潜力较大
　　1）对比驱动方式来看，电机驱动结构简单、性能稳定，因此目前主流机械手均采用电机驱动，预计Optimus或将采用空心杯电机。2）对比自由度来看，Optimus每只手有11个自由度，较六轴工业机器人的6个自由度而言，具备更加灵活的运动能力；但相较Shadow灵巧手最高24个自由度而言，Optimus仍存在较大提升空间，未来自由度有望随版本迭代逐步递增。3）对比机械手抓力来看，Optimus机械手相较目前主流方案具备一定优势，有望率先应用于需要重复搬运的工作场景。
　　视觉导航系统：机器人智能化的第一步
　　波士顿动力的Altas采用RGB摄像头+TOF深度传感+激光雷达方案，可以通过感知算法观察环境，按照实时数据实现自主规划行动。Walker X搭载力觉、视觉、环境和人体识别等全方位的感知系统，依托U-SLAM视觉导航自主路径规划。Optimus视觉导航方案移植自特斯拉汽车，采用基于摄像头的纯视觉方案。其中Occupancy Networks是视觉算法的核心，采用“占用”替代传统检测过程，从而优化视觉导航能力。
　　视觉方案对比：期待神经网络进步带来软件快速迭代
　　对比来看，目前主流机器人视觉导航系统方案中，只有特斯拉采用纯视觉路线，其他厂商如波士顿动力采用RGB摄像头+TOF深度传感+激光雷达方案、优必选采用激光雷达+RGBD摄像头+四目立体视觉方案。我们认为，纯视觉方案由于减少了激光雷达等硬件投入，有望进一步降低导航系统成本，或将帮助Optimus更快实现商业化量产。此外，在占用神经网络模型、运动模拟等AI算法加持下，Optimus有望实现软件端快速迭代，视觉方案有望朝着更加精确、智能的方向演进。
　　风险提示：技术落地不及预期；软件迭代不及预期；本研报中涉及到的公司、个股内容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。