>> 国投证券-机械行业快报:机器人产业量产渐近,华为入局具身智能-241126
| 上传日期: |
2024/11/27 |
大小: |
1248KB |
| 格式: |
pdf 共10页 |
来源: |
国投证券 |
| 评级: |
领先大市 |
作者: |
郭倩倩,赵梦妮 |
| 行业名称: |
机械 |
| 下载权限: |
无限制-登录即可下载 |
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AI发展助力机器人产业提速,应用场景逐步聚焦工厂。机器人作为人工智能的最佳载体,其本质是人工智能、感知及执行单元的结合,运动规划加处理系统依赖底层芯片、模型的进步。2024年以来,得益于AI模型的发展及资本关注度的提升,机器人产业发展提速。 ① AI大模型发展构建机器人通用基础模型,提升机器人大脑智慧化水平。具身智能使得机器人的感知和交互能力得到快速优化,以提高其训练速度,降低生产成本。例如,通过使用OpenAI训练的视觉语言模型,Figure机器人可以响应自然语言,完全自主地执行任务并纠正错误;Tesla Optimus则利用端到端神经网络技术,执行基础工厂任务,并具有自我纠错能力。在AI硬件层面,终端推理芯片的进步使得机器人能够根据现实场景快速推理,从而更快地做出响应。例如,Figure02在英伟达芯片的助力下,推理能力达到了第一代的三倍。算力芯片的进步亦加快了机器人模型的训练速度。 ②电驱动机器人成为市场的主导技术路线。波士顿动力作为全球最先进的机器人公司,亦在4月推出了其电动版本的人形机器人Atlas。相对于液压驱动机器人,电驱动具备简单、耐用、经济性等优势。当前国内外主流机器人均选择电驱动作为其主要驱动方式。 ③头部企业纷纷优先聚焦工业应用场景。考虑到机器人短期的经济性和实用性,大部分机器人公司将其应用场景放到了工厂。其中,Tesla将Optimus优先应用于其汽车制造工厂,完成物品搬运、分类等工作,并计划未来将扩展到家庭场景;Figure与宝马达成合作,其Figure02在宝马工厂测试搬运等工作;Agility将其digit机器人放置到亚马逊、舍弗勒、GXO的工厂中,已有批量订单交付。 ④海外主流厂商均已进入量产前最后准备阶段。特斯拉Optimus计划于2025年初小批量生产,并于2026年大规模对外出售;1X计划在选定的家庭中部署少量NEOBeta进行测试和深入研究,随后在挪威进行量产;Agility的首批Digit机器人计划于2024年交付,2025年将全面上市。海外人形机器人主机厂产品陆续发布,有望引领机器人产业率先实现商业化落地,明确应用场景 国内政策指引2025年量产,多方巨头纷纷入局。 ①工信部政策指引2025年实现量产,各地方积极响应。2023年11月,工信部发布《人形机器人创新发展指导意见》,指引2025年我国人形机器人整机产品将突破“从0到1”的阶段,实现量产;2027年将实现“从1到100”,国内产业链完整度大幅提高,各环节核心零部件可实现自给自足。各地方积极响应,山东,江苏,安徽,浙江,重庆等逐步出台人形机器人产业支持政策,主要涉及对机器人本体、零部件企业及应用场景的培育扶持和地方产业基金的设立等。北京,上海,深圳,浙江等省市创建人形机器人创新中心,在技术和产业链方面为企业提供便利。 ②以工厂为主要应用场景,亦探索康养、商超等领域。我国人形机器人企业主要聚焦工业、家庭、教育、康养等应用领域。截至2024年11月,优必选已与比亚迪,吉利,红旗,一汽,顺丰,富士康等企业展开合作训练机器人在不同工业场景下的应用;乐聚与江苏亨通和苏州康养集团达成协议,测试其机器人在制造业和智慧康养领域的应用;银河通用则与美团合作,探索机器人在商超、药店等服务场景的应用。 ③华为、百度、宁德、小鹏等多方巨头纷纷入局。华为、百度等仿效英伟达、OPENAI,主要在芯片研发,大模型,云计算和操作系统等诸多领域提供服务。11月,华为宣布运营华为(深圳)全球具身智能产业创新中心,在具身智能关键技术和产业生态方面做技术储备和产业布局,与超百家企业共同搭建具身智能和机器人产业的合作生态,并与16家企业签署战略合作备忘录。车企方面,小鹏汽车利用其在工厂制造和自动驾驶领域的技术及数据优势推出了搭载小鹏天玑AIOS系统以及自研AI芯片的最新款机器人Iron;宁德亦联合上海交通大学研发多款机器人,准备将其应用于工厂场景。此外,小米、达闼、优必选、宇树、追觅等公司均不断迭代机器人产品,迎接量产。 相关受益企业:机器人量产即将来临,看好头部公司核心零部件供应商,重点关注供应链定点确定性及边际变化。 建议关注:执行器:【三花智控】、【拓普集团】;灵巧手电机:【鸣志电器】、【兆威机电】;减速器:【绿的谐波】;丝杠:【北特科技】、【双林股份】、【贝斯特】、【五洲新春】、【震裕科技】;传感器:【柯力传感】、【东华测试】、【安培龙】。 风险提示:机器人推广不及预期、市场竞争加剧、产品迭代不及预期、政策风险。
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