【深企投】2024人形机器人行业研究报告.docx
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1、深企投ShenxhenEnterpriseInvestment深企投产业研究院2024行业研究系列报告人形机器人行业研究报告Al赋能,全产业链提速,通往百万亿市场的星星之火四、五、人形机器人发展概况产品概述(二)(三)(四)研究进展人形机器人市场规模国内产业规划政策.人形机器人产业链概况核心零部件市场磁劣(二)六维力传感器11应用现状国内外重点企业45.6.811关节电机;、.:111521行星滚柱丝杠减速器25(三)(四)末端执行器(灵巧手)柔性传感器(七)2728轴承31(八)编码器33图、表目录图1人形机器人三大系统9图2人形机器人产业链10图3特斯拉Optimus组件价值量占整机比重.
2、啖.11图4特斯拉Optimus零部件价值量占整机比个,图5六维力传感器的应用场景.j.17图6特斯拉OPtinIUS人形机器人中六维力传感器分布18图7六维力传感器结构示意图二18图8标准式行星滚柱丝杠的结构.:22图9全球人形机器人滚柱丝杠市场规模预测(亿元)23图102022年国内行星滚柱丝杠市场份额(预测值)25图H灵巧手询27图12柔性传感器分类30图13兽般2%国内编码器市场份额35表1全球六维力传感器主要企业20表2机器人减速器主要企业26人形机器人发展将重塑全球产业格局,2024年有望成为量产元年。在Al大模型加持下,通用人形机器人研究取得显著进展,近期有望在汽车工厂等制造业场
3、景中实现商用突破。长期来看,如果人形机器人对人类实现1:1乃至2:1的应用比例,对应市场规模可达到百万亿美元级别。-、人形机器人发展概况(一)产品概述公人形机器人,也称为仿生人形机器人,目前还没有权威的定义,一般认为是应当具有类人的外观、感知、决策、行为和交互能力,可以在生活、工作场景内如人类一般完成外界感知、自主运动、行为交互等一系列任务的机器人。人形机器人将重塑全球产业格局。全球主要发达国家近年来纷纷加强人形机器人的整机制造、核心零部件和人工智能等领域布局,并上升到国家战略层面。2023年11月,工信部在人形机器人创新发展指导意见中明确指出:人形机器人集成人工智能、高端制造、新材料等先进技
4、术,有望成为继计算机、智能手机、新能源汽车后的颠覆性产品,将深刻变革人类生产生活方式,重塑全球产业发展格局。(一)研究进展人形机器人的研究和开发已经进行了半个世纪。日本早稻田大学的WABOT-I是世界上第一个仿人机器人,于1973年完成研制。早期研究重点聚焦于在机械外形设计,以及初步的控制算法上实现仿人。1986-1993年,日本本田公司接连开发了EO到E6等7种行走机器人,只有腿部结构,主要用于研究行走功能。2000年起至2018年,人形机器人开始具备更复杂的功能,如跑步、跳跃和与人互动。2000年本田推出ASIMo机器人,波土顿动力于2013年发布初代Atlas机器人,分别使用电机驱动堀压
5、驱动,在行走、运动性能方面取得明显进展。/2018年至2022年,伴随着Al技术进步,人形机器人研究重点是使机器人能够进行复杂的决策和任务处理,并开始应用于实际场景。在此期间,我国人形机器人创业公司逐步开始发布人形机器人、仿生四足机器人。2022年起,随着Al大模型技术突飞猛进,人形机器人发展进入爆发期。2022年特斯拉首款人形机器人Optimus”发布掀起行业热潮,并在两年不到的时间内实现了快速迭代。在Al大模型等技术赋能下,人形机器人不仅在外形和行为上与人类相似,更具有强大智能、思维和类人的语言能力。人形机器人大模型应用取得显著进展。2024年3月,英伟达展示了多模态人形机器人通用基础模型
6、GROOT,可作为机器人的大脑,GROOT驱动的机器人能够理解自然语言,通过观察人类行为来快速学习协调、灵活性和其他技能。OPenAl与人形机器人独角兽公司FigUre合作推出的FigUre01机器人,依托OPenAl的大模型,能仅利用独立神经网络,接收人类指令,并执行向人类传递苹果、整理垃圾、放置餐具的动作。大模型加速人形机器人产业化。人形机器人所面临的应用场景与人类的日常生活接近,需要面对多种多样、不重复、没见过的任务,商业化的关键在于“AI大脑”,或者说是通过Al大模型加持实现通用性。目前人形机器人还需要依赖高度专业化的用户操作,只能在特定场景下工作。大模型技术飞速发展,为人形机器人带来
7、了新的突破,依托深度学习和强化学习,人形机器人能够理解和执行复杂的任务,具备更高的事物处理能力和自然语言交互能力,自主感知环境、理解任务、动作编排等自主完成一套动作成为可能,甚至能够理解物理世界的基本规律。大模型的泛化能力为人形通用机器大的出现带来曙光,泛化能力让人形机器人能够在没有被训练过的场景中也能表现出色。当然,目前机器人大模型距离真正的具身智能水平还有很长的路要走,面临的问题包括:机器人大模型行动控制的周期仍太长,无法做到实时响应,需要大量算力支撑;算法的训练需要大量机器人真实数据,实际可用于训练机器人学会执行新任务新技能的高质量数据匮乏,等等(三NZ用现状2021年起,人形机器人开始
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