来源:未来智库（报告出品方/作者：中泰证券，王可、张晨飞）
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人形机器人：从专用到通用，打开机器 人市场空间
人形机器人：外形类人，技术集成度更高
根据应用领域，机器人可分为工业、服务和特种机器人。（1）工业机器人：面向工业领域 的多关节机械手或多自由度机器人，在工业生产加工过程中通过自动控制来代替人类执行某些 单调、频繁和重复的长时间作业；（2）服务机器人：在非结构环境下为人类提供必要服务的多 种高技术集成的先进机器人，其应用范围更加广泛，可从事运输、清洗、安保、监护等工作； （3）特种机器人：替代人类从事高危环境和特殊工况的机器人，主要包括军事应用机器人、极 限作业机器人和应急救援机器人。
人形机器人指外形类人的机器人，能胜任多种应用场景。人形机器人指具备人类的外形特征 和行动能力的智能机器人，可以采用双腿行走的方式，通过手臂和身体的协调完成一些功能， 以及通过语音和人类进行交互。从应用看，人形机器人与服务机器人更加类似，但人形机器人 通用性更强，能胜任多种场景。
人形机器人打开应用场景，远期空间广阔
机器人市场持续成长。根据中国电子学会数据，2012-2021年全球机器人市场规模由107亿美 元增长至429亿美元，CAGR约16.7%，行业持续成长。2021年全球工业、服务、特种机器人市 场规模分别为175亿美元、172亿美元、82亿美元，占比分别为40.8%、40.1%、19.1%。2012- 2021年，服务机器人占机器人市场规模的比例由12.1%提高至40.1%，表现出更好的成长性。
人形机器人是机器人从专用到通用场景的升级。 传统机器人一般为专用场景。传统机器人的应用一般集中于某一领域，例如协作机器人、搬 运机器人、手术机器人、送餐机器人、扫地机器人、物流机器人等，一般提前预设指令和规 则，机器人运作时时根据场景和预设规则执行相应动作。人形机器人是机器人行业从专用到通用场景的升级。人形机器人基于通用型算法，通过生成 式AI，具备语义理解、人机交互、自主决策等能力，可适用于多个场景，因此人形机器人式 机器人行业从专用到通用的一次重要升级。在特斯拉、优必选等企业发布的视频里，人形机 器人开始出现在工厂，它们能够探索环境，复刻人类工作，自主操控物品等等，让人们看到 了人形机器人在家庭陪伴、咨询等领域以外的更多可能性。
产业链:上游核心零部件，终端应用场景多样
上游为核心零部件和软件系统：核心零部件有减速器（减速器占比最大）、伺服电机、控制 器、传感器，对比传统机器人还增加了体现算力水平的半导体芯片、用于人机交互的面板玻璃 等。软件部分包括机器视觉、人机交互、机器学习、系统控制等。机器人感知、决策、控制、 交互能力的升级使得软件系统与配套技术支持在产业链中占比加大。 中游为本体制造：国内产商包括优必选、北京钢铁科技等；国外包括波士顿动力、美国敏捷 机器人、日本丰田、本田、特斯拉等。终端应用领域：目前还未有成熟的商业应用，可能的应用场景包括迎宾接待、展厅引导、高 校科研、医疗协助、娱乐休闲、安防巡检等。
AI助力+商业巨头入局，产业进展加速
发展历程：诞生多年，近年发展加速
人形机器人发展历程：诞生于1973年，持续发展进步，目前特斯拉、波士顿动力、小米、优 必选、OpenAI、华为等多家商业巨头布局人形机器人产业。
人形机器人产品梳理。除特斯拉Optimus外，历史上较有名的人形机器人产品包括波动顿动 力的Atlas、优必选的walker等。人形机器人产品分为两类。一类是侧重于运动控制的机器人， 例如波士顿动力的Atlas，另一类为侧重于人机交互的机器人，例如索菲亚机器人。
行业催化事件密集，产业进展加速。特斯拉、小米、英伟达、华为等巨头纷纷看好或布局人 形机器人产业，行业进展加速。
行业为何近年发展加速？
AI发展为人形机器人奠定技术基础。 人形机器人需要通用型算法。传统机器人应用于特定领域，专门针对某个应用场景开发算法。 人形机器人在应用场景上具备通用性，通用型算法没有限制固定领域，需要对更大的数据集 建模，并且需要对语言和指令有更强大的理解力。在实际运转过程中，机器人需要针对人的 指令无缝生成相关代码，再利用代码指挥机器人行动。 通用大模型发展，人形机器人产业进展加速。ChatGPT引爆新一轮人工智能热潮，其能胜 任高情商对话、生成代码、构思剧本和小说等多个场景，将人机对话推向新的高度。 ChatGPT 代表了人工智能通用大模型的最新进展，显示了大模型的影响力。大模型是指容 量较大、用于深度学习任务的模型，通常具有海量的参数和复杂的架构，具有涌现性、扩展 性、复合性的特征）大算力、大数据、大网络结构等技术特点，具有更丰富的通用知识、更 强的学习与推理能力，可更好地降低人工智能应用成本、缩短研发周期、提升识别准确率。 通用型AI发展，人形机器人产业进展有望加速。
人形机器人技术梳理及其难点
人形机器人关键技术模块有三个：运动模块、传感模块和人工智能模块。对于传统机器人， 其技术往往侧重于其中一个，例如工业机器人侧重于运动控制技术、扫地/送餐机器人侧重于导 航技术。而人形机器人技术的集成度更高，是现有应用的延伸和演变。 运动模块（肌肉骨骼）：电机、伺服、减速器等动力和传动装置使机器人具备运动能力，其 作用类似于人类的肌肉和骨骼； 传感模块（神经/知觉）：包括各种传感器（触摸/力反馈/加速度/视觉/语音传感器）、3D/深 度摄像头、激光雷达等，传感模块的作用是收集内部和外部数据，供机器人进行任务处理分 析，其作用类似于人类的神经系统； 人工智能（大脑）：主要为软件，包括导航技术（解决运动路线和避障问题）、智能决策 （语意理解并对人类的命令进行回应）等，其作用类似于人类的大脑。
感知模块是机器人感知内外部环境的基础。传感器是机器人具有类人直觉与反应能力的基础， 起到内部反馈控制，感知并于外部环境产生交互的作用。根据检测对象，传感器可分为内部传 感器和外部传感器，内部传感器用于测量智能机器人自身状态，外部传感器用于测量与机器人 作业相关的外部因素。根据检测要素，传感器可分为力觉传感器、拉压力传感器、摄像头、激 光雷达等。 多传感器融合是发展方向。为了获取完整可靠的信息，通常采用多传感器融合来提高机器人 识别的准确度。在机器人系统上配置不同功能的传感器，可构建融合视觉、听觉、触觉等感知 能力的综合系统，便于人形机器人在执行工作中精准获取内外部信息。
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