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1、證券研究報告：機械設備|深度報告 2023 年 7 月 9 日 市場有風險，投資需謹慎請務必閱讀正文之后的免責條款部分 行業投資評級行業投資評級 強于大市強于大市|維持維持 行業基本情況行業基本情況 收盤點位 1570.83 52 周最高 1626.66 52 周最低 1298.09 行業相對指數表現行業相對指數表現（相對值）（相對值）資料來源：聚源，中郵證券研究所 研究所研究所 分析師:劉卓 SAC 登記編號:S1340522110001 Email: 研究助理:陳基赟 SAC 登記編號:S1340123010003 Email: 近期研究報告近期研究報告 好開端與持續性，不懼波動復蘇仍在路

2、上-2023.05.08 【中郵機械】人形機器人系列專題（一）時代主題，靜待花開時代主題，靜待花開 人形機器人：面向通用領域，市場空間廣闊人形機器人：面向通用領域，市場空間廣闊 人形機器人作為一種特殊的機器人，在人工智能大發展的時代背人形機器人作為一種特殊的機器人，在人工智能大發展的時代背景下，將脫離傳統機器人的單一功能工具屬性，將更好的進行人機環景下，將脫離傳統機器人的單一功能工具屬性，將更好的進行人機環境交互，將成為人類的情感伴侶和得力助手，勢必將走進人類生活，境交互，將成為人類的情感伴侶和得力助手，勢必將走進人類生活，走進千家萬戶。走進千家萬戶。當前商用機器人基本只針對特定應用場景來解決

3、問題，其優勢為在該應用場景準確性好、大規模生產后成本較低，缺點為泛化性能較差。人形機器人可以理解為是具有與人類相似身體結構和運動方式（雙足行走、雙手協作等）的智能機器人。人形機器人可以更好適應人類的生活環境，雙足行走的方式也適合在其中工作，比如走樓梯、爬坡等。人形機器人市場空間人形機器人市場空間廣闊，預期全球人形機器人解決方案市場規廣闊，預期全球人形機器人解決方案市場規模于模于 20262026 年將達年將達 8080 億美元。億美元。短期來看，優必選招股說明書預期全球人形機器人解決方案市場規模于 2026 年將達 80 億美元；中期來看，高盛預期到 2035 年，在藍海市場情景下，人形機器人

4、市場能夠達到1540 億美元的規模；長期來看，假定人形機器人和人的比例是 2 比1，那么機器人的需求量可能是 100-200 億個，市場空間廣闊。過往人形機器人的實踐，并沒有實現大規模的商業化應用，其核過往人形機器人的實踐，并沒有實現大規模的商業化應用，其核心原因在于技術尚不成熟，且成本居高不心原因在于技術尚不成熟，且成本居高不下。下。相較于較為成熟的工業機器人，人形機器人的關鍵技術包括：多自由度關節設計以提升活動能力；動力驅動優化設計以提升續航能力、降低成本；傳感器信息融合感知以提升識別與控制能力；智能自主控制以提升控制與學習能力。這些關鍵技術，目前雖已取得一定進展，但尚未形成最終解決方案。

5、此外，目前人形機器人通常采用數十臺電機與減速器以及多部高精度傳感器和雷達等高成本零部件，導致其成本大幅提升，難以形成大批量銷售。AIAI 大模型進展迅速，特斯拉入局有望加速產業化進程大模型進展迅速，特斯拉入局有望加速產業化進程 生成式生成式 AIAI 表現出較強的理解與學習能力，有望提升機器表現出較強的理解與學習能力，有望提升機器人通用人通用學習能力。學習能力。目前像 ChatGPT 這類的生成式 AI，已經可以完成內容創作、翻譯、對話式人工智能等工作，表現出較強的理解與學習能力，有望提升機器人通用學習能力。但是受限于沒有優秀的現實載體，生成式 AI 目前可以完成的大部分工作均為線上工作，并不

6、能在線下也起到重要的作用。需要注意的是，人工智能并非與人形機器人是完全綁定的關系，理論上任何物體都可以成為 AI 的載體，但是考慮到人形機器人存在通用場景應用等優勢，其有望成為生成式 AI 在人類社會中優秀的應用載體。特斯拉入局人形機器人，產品升級迭代迅速。特斯拉入局人形機器人，產品升級迭代迅速。特斯拉在 2021 年8 月首屆特斯拉人工智能日（AI Day），首次發布了人形機器人計劃；2022 年 9 月在人工智能日，特斯拉首次展示 Optimus 人形機器人產-19%-16%-13%-10%-7%-4%-1%2%5%8%2022-072022-092022-122023-022023-04

7、2023-07機械設備滬深300 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 2 品，原型機在現場實現了行走、揮手、搖擺等動作，并且在演示視頻里，Optimus 已經可以做一些簡單的工作，比如搬運箱子、澆花等；2023 年 5 月，特斯拉股東大會上，Optimus 在宣傳片中已經可以像人一樣穩步前行，并且可以較為輕松得用手拿各種物體。我們認為特斯拉的入局有望加快人形機器人產業化應用，特斯拉我們認為特斯拉的入局有望加快人形機器人產業化應用，特斯拉已經提出了較為系統的解決方案與降本目標（目標售價已經提出了較為系統的解決方案與降本目標（目標售價 2 2 萬美元以萬美元以下）。下）。多自由度關節設計方面，出于降

8、本與降低功耗的考量，特斯拉將Optimus 設計為擁有 28 個自由度（不包括手）以及 11 個手部自由度，并且采用了仿生設計。動力驅動優化設計方面，特斯拉將開發新能源車的經驗（核心因素包括能量、重量、成本），移植到 Optimus 上，并且通過對于云的共性分析，簡化執行器的組合。傳感器信息融合感知與智能自主控制方面，特斯拉已經打通了 FSD 和機器人的底層模塊，實現了一定程度的算法復用，幫助機器人實現環境感知、物體識別、路徑選擇與決策。特斯拉在人形機器人上的重點布局有望加快產業生態的完善，促進產品升級優化，進而催生海量需求。風險提示：風險提示：人形機器人產業化進度不及預期 VXfWgYkZl

9、XbYAZfWlY7N9RaQmOpPnPnOfQqQpQkPnMtR6MoOuNwMmPwPuOtQsP 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 3 目錄 1 1 人形機器人：面向通用領域，市場空間廣闊人形機器人：面向通用領域，市場空間廣闊 .5 5 1.1 1.1 智能制造大勢所趨，機器人市場蓬勃發展智能制造大勢所趨，機器人市場蓬勃發展 .5 5 1.2 1.2 從專用走向通用，人形機器人市場空間廣闊從專用走向通用，人形機器人市場空間廣闊 .6 6 1.3 1.3 人形機器人并非新事物，技術人形機器人并非新事物，技術/成本為兩大痛點成本為兩大痛點 .8 8 2 AI2 AI 大模型進展迅速，特斯

10、拉入局有望加速產業化進程大模型進展迅速，特斯拉入局有望加速產業化進程 .9 9 2.1 AI2.1 AI 大模型進展迅速，有望提升機器人通用學習能力大模型進展迅速，有望提升機器人通用學習能力 .9 9 2.2 2.2 特斯拉兼具軟硬件能力，有望加速產業化進程特斯拉兼具軟硬件能力，有望加速產業化進程 .1111 3 3 建議關注建議關注零部件相關上市公司零部件相關上市公司 .1616 4 4 風險提示風險提示 .1616 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 4 圖表目錄圖表目錄 圖表圖表 1 1：機器人分類方法（中國電子學會）機器人分類方法（中國電子學會）.5 5 圖表圖表 2 2：全球機器人市場

11、規模及同比增速全球機器人市場規模及同比增速 .6 6 圖表圖表 3 3：中國機器人市場規模及同比增速中國機器人市場規模及同比增速 .6 6 圖表圖表 4 4：人形機器人提取物體人形機器人提取物體 .7 7 圖表圖表 5 5：人形機人形機器人走樓梯器人走樓梯 .7 7 圖表圖表 6 6：人形機器人發展歷程人形機器人發展歷程 .8 8 圖表圖表 7 7：人形機器人關鍵技術及國外最新進展人形機器人關鍵技術及國外最新進展 .9 9 圖表圖表 8 8：AIAI 大模型進化樹大模型進化樹 .9 9 圖表圖表 9 9：ChatGPTChatGPT 進行內容創作的案例進行內容創作的案例 .1010 圖表圖表

12、1010：國內外典型大模型梳理國內外典型大模型梳理 .1111 圖表圖表 1111：特斯拉特斯拉 OptimusOptimus 示意圖示意圖 .1212 圖表圖表 1212：OptimusOptimus 穩步行走穩步行走 .1212 圖表圖表 1313：OptimusOptimus 用手拿起物體用手拿起物體 .1212 圖表圖表 1414：OptimusOptimus 機械手機械手 .1313 圖表圖表 1515：OptimusOptimus 的機械膝蓋的機械膝蓋 .1313 圖表圖表 1616：特斯拉通過大數據模擬執行器來選擇最優解特斯拉通過大數據模擬執行器來選擇最優解 .1313 圖表圖表

13、 1717：特斯拉六種執行器示意圖特斯拉六種執行器示意圖 .1414 圖表圖表 1818：旋轉執行器與線性執行器旋轉執行器與線性執行器 .1414 圖表圖表 1919：OptimusOptimus 復用復用 FSDFSD 進行環境感知與識別進行環境感知與識別 .1515 圖表圖表 2020：人形機器人相關上市公司人形機器人相關上市公司 .1616 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 5 1 1 人形機器人：面向通用領域，市場空間廣闊人形機器人：面向通用領域，市場空間廣闊 1.1 1.1 智能制造大勢所趨，機器人市場蓬勃發展智能制造大勢所趨，機器人市場蓬勃發展 中國電子學會將機器人劃分為工業機器人

14、，服務機器人和特種機器人三類中國電子學會將機器人劃分為工業機器人，服務機器人和特種機器人三類。根據機器人的應用環境，IFR 將機器人分為工業機器人和服務機器人，其中，工業機器人是指應用于生產過程與環境的機器人；服務機器人是指除工業機器人以外，用于非制造業并服務于人類的各種機器人，分為個人/家用服務機器人及專業服務機器人?？紤]到我國在應對自然災害和公共安全事件中，對特種機器人有著相對突出的需求，中國電子學會將機器人劃分為工業機器人，服務機器人和特種機器人三類，主要應用于汽車，電子，家庭服務，醫療服務，軍事應用和極限作業等領域。圖表圖表1 1：機器人分機器人分類方法（中國電子學會）類方法（中國電子

15、學會）資料來源：思瑪特，中郵證券研究所 機器人行業蓬勃發展，預計機器人行業蓬勃發展，預計 2 2024024 年全球機器人市場規模有望突破年全球機器人市場規模有望突破 650650 億美億美元元。隨著全球機器人行業在在汽車制造、電子制造、倉儲運輸、醫療康復、應急救援等領域的應用不斷深入拓展，中國機器人產業發展報告(2022)預計 2022年，全球機器人市場規模將達到 513 億美元，2017 至 2022 年的年均增長率達到14%。其中，工業機器人市場規模將達到 195 億美元，服務機器人達到 217 億美元，特種機器人超過 100 億美元。預計到 2024 年，全球機器人市場規模將有望突破

16、650 億美元。預計預計 2 2024024 年中國機器人市場規模有望突破年中國機器人市場規模有望突破 251251 億美元億美元。中國機器人產業發展報告(2022)預計 2022 年，中國機器人市場規模將達到 174 億美元，五年年均增長率達到 22%。其中，2022 年工業機器人市場規模將有望達到 87 億美元，服務機器人 65 億美元，特種機器人 22 億美元。預計到 2024 年，中國機器人市場規模將有望突破 251 億美元。請務必閱讀正文之后的免責條款部分 6 圖表圖表2 2：全球機器人市場規模及同比增速全球機器人市場規模及同比增速 資料來源：IFR，中國電子學會，中郵證券研究所 圖

17、表圖表3 3：中國機器人市場規模及同比增速中國機器人市場規模及同比增速 資料來源：IFR，中國電子學會，中郵證券研究所 1.2 1.2 從專用走向通用，人形機器人市場空間廣闊從專用走向通用，人形機器人市場空間廣闊 當前商用機器人基本只針對特定應用場景來解決問題，其優勢為在該應用場當前商用機器人基本只針對特定應用場景來解決問題，其優勢為在該應用場景準確性好、大規模生產后成本較低，缺點為泛化性能較差。景準確性好、大規模生產后成本較低，缺點為泛化性能較差。目前應用較為廣泛的商用機器人，不管是工業機器人、服務機器人還是特種機器人，基本都是針對特定應用場景來解決問題，例如制造車間里的機械臂、物流倉庫的智

18、能分揀機器人、酒店里的派送機器人、電力系統的巡檢機器人等。其基本運作邏輯為：在系統里設定好對應的代碼，讓機器人完成一系列動作，用這些動作來完成任務，以達到替代人力的效果，這種方式可以使機器人在對應的場景里有超越人工的準確性與精度，缺點為脫離了該環境，機器人就很難應用，泛化性能較差。請務必閱讀正文之后的免責條款部分 7 人形機器人可以更好適應人類生活環境，是從專用到通用的升級。人形機器人可以更好適應人類生活環境，是從專用到通用的升級。人形機器人可以理解為是具有與人類相似身體結構和運動方式（雙足行走、雙手協作等）的智能機器人。人形機器人可以更好適應人類的生活環境，雙足行走的方式也適合在其中工作，比

19、如走樓梯、爬坡等，而生活中很多工具的操作，也要通過靈巧的手來完成，比如開門、端茶送水等。這也帶給了人們更多的想象空間，即以長遠視角來看，假定硬件與軟件均已不再是障礙，人形機器人有望能夠完成人類絕大部分的工作。此外，酷似人類的外形，可以使人形機器人在工作中更容易讓他人接近。圖表圖表4 4：人形機器人提取物體人形機器人提取物體 圖表圖表5 5：人形機器人走樓梯人形機器人走樓梯 資料來源：波士頓動力宣傳片，中郵證券研究所 資料來源：波士頓動力宣傳片，中郵證券研究所 人形機器人市場空間廣闊，預期全球人形機器人解決方案市場規模于人形機器人市場空間廣闊，預期全球人形機器人解決方案市場規模于 2026202

20、6年將達年將達 8080 億美元億美元。根據優必選招股說明書，人形機器人可用于各種場景，包括作為接待員，為教育目的模擬人類互動，作為醫療助理陪伴老人，使員工免于從事危險的工作場所活動等，雖然目前處于產業化前期，但隨著技術的進步以及更多市場參與者的進入，預期全球人形機器人解決方案市場規模于 2026 年將達 80億美元。中期來看，在 10-15 年內，制造業和老年人護理等行業的勞動力短缺問題需要隨著機器人的普及應用來解決，高盛預期到 2035 年，在藍海市場情景下，人形機器人市場能夠達到 1540 億美元的規模。長期來看，馬斯克認為未來人們對人形機器人的需求量會非常大，人形機器人將會是今后特斯拉

21、主要的長期價值來源，如果人形機器人和人的比例是 2 比 1 左右，那么人們對機器人的需求量可能是 100 億乃至 200 億個，遠超電動車的數量，市場空間廣闊。請務必閱讀正文之后的免責條款部分 8 1.3 1.3 人形機器人并非新事物，技術人形機器人并非新事物，技術/成本為兩大痛點成本為兩大痛點 人形機器人起步于人形機器人起步于 19601960 年代后期年代后期，并非新事物。，并非新事物。人形機器人的發展歷程通常被分為三個階段：第一階段，是以早稻田大學仿人機器人為代表的早期發展階段；第二階段，是以本田仿人機器人為代表的系統高度集成發展階段；第三階段，是以波士頓動力仿人機器人為代表的高動態運動

22、發展階段。近兩年人形機器人掀起熱潮，成為科技企業們瞄準的新方向。近兩年人形機器人掀起熱潮，成為科技企業們瞄準的新方向。2022 年，特斯拉推出人形機器人“擎天柱”，亞馬遜注資機器人“Digit”。2023 年，三星也投資了兩足步行機器人“HUBO”，已經推出 Walker 機器人的優必選也在尋求上市以增加自身競爭力，賽道上的競爭者不斷增加。圖表圖表6 6：人形機器人發展歷程人形機器人發展歷程 時間時間 重要事項重要事項 1973 日本早稻田大學的加藤一郎教授研發出世界上第一款人形機器人 WABOT-1 的 WL-5 號兩足步行機 1986 日本本田開始進行人形機器人 ASIMO 的研究，并成功

23、于 2000 年發布第一代機型 2003 日本豐田發布第一代仿人類機器人，即“豐田音樂伙伴機器人”，可以實現吹喇叭、拉小提琴等樂器演奏功能 2011 本田推出 All-New ASIMO，具備利用傳感器避開障礙物等自動判斷并行動的能力，還能用五根手指做手語，或將水壺里的水倒入紙杯。至此人形機器人已具備初步的行動能力，逐步向特定場景應用發展 2016 美國波士頓動力公司發布雙足機器人 Atlas，具有極強的平衡性和越障能力，能夠承擔危險環境搜救任務 2017 本田發布第三代人形機器人 T-HR3，是一款“反應靈敏的遙控機器人”，這款第三代人形機器人在新的領域做了開拓?？梢阅７逻h程操縱者動作，并于

24、 2020 年東京奧運會中用于與運動員進行遠程交流 2020 美國敏捷機器人公司成功推出第一款商業化出售的雙足機器人 Digit，售價 25 萬美元，其能夠在無人干涉的環境下自行選定搬動箱子，適用于物流、倉儲、工業等多種應用場景 2021 日本豐田推出第四代家務機器人 Busboy，運用了更高級的 AI 和機器學習技術，既可感知場景也可檢測物體及其表面，能夠完成擦地板、拿取玻璃杯等家務活，被設計應用于解決老年家庭的家務問題 2022 特斯拉推出人形機器人“擎天柱”，亞馬遜注資機器人“Digit”，小米發布全棧自研人形仿生機器人“CyberOne”2023 三星也投資了兩足步行機器人“HUBO”

25、，已經推出 Walker 機器人的優必選尋求上市 資料來源：中國機器人網，21 世紀經濟報道，中郵證券研究所 過往人形機器人的實踐，并沒有實現大規模的商業化應用，其核心原因在于過往人形機器人的實踐，并沒有實現大規模的商業化應用，其核心原因在于技術尚不成熟，且成本居高不下。技術尚不成熟，且成本居高不下。相較于較為成熟的工業機器人，人形機器人的關鍵技術包括：多自由度關節人形機器人的關鍵技術包括：多自由度關節設計以提升活動能力；動力驅動優化設計以提升續航能力、降低成本；傳感器信設計以提升活動能力；動力驅動優化設計以提升續航能力、降低成本；傳感器信息融合感知以提升識別與控制能力；智能自主控制以提升控制

26、與學習能力。息融合感知以提升識別與控制能力；智能自主控制以提升控制與學習能力。這些關鍵技術，目前雖已取得一定進展，但尚未形成最終解決方案。此外，目前人形機器人通常采用數十臺電機與減速器以及多部高精度傳感器和雷達等高成本零部件，導致其成本大幅提升，難以形成大批量銷售，如“Digit”售價高達 25 萬美元，“CyberOne”成本高達 60-70 萬。請務必閱讀正文之后的免責條款部分 9 圖表圖表7 7：人形機器人關鍵技術及國外最新進展人形機器人關鍵技術及國外最新進展 關鍵技術關鍵技術 國外最新進展國外最新進展 多自由度關節設計 國外開展多自由度關節設計，已從單自由度串/并聯結構發展到多自由度混

27、聯結構，正開展更多自由度的仿生結構研究。動力驅動優化設計 目前人形機器人主要采用電池+電機+減速器驅動，少部分采用液壓驅動、氣動肌肉驅動。在有限空間內，通過優化動力驅動裝置成本、尺寸、重量與功率，降本增效顯著。美日等國已在低成本、高性能動力驅動裝置方面取得進展。傳感器信息融合感知 國外開展多傳感器信息融合設計，集成光電/紅外、雷達、聲、位置、力傳感器，實現類人視覺、聽覺、觸覺功能，同時開展電子皮膚研究，提高人形機器人靈敏感知和精細操作能力。智能自主控制 國外開展自主控制技術研究，利用人工智能推動控制向更高智能水平的全自主方向發展，注重類腦認知與類腦智能對人形機器人的賦能作用。自主控制技術已在無

28、人系統領域取得了較大進展，如實現無人車自主越野機動、無人機自主飛行與協同控制技術演示驗證。資料來源：國外人形機器人發展及軍事應用分析，中郵證券研究所 2 2 AIAI 大模型進展迅速，特斯拉入局有望加速產業化進程大模型進展迅速，特斯拉入局有望加速產業化進程 2.1 2.1 AIAI 大模型進展迅速，有望提升機器人通用學習能力大模型進展迅速，有望提升機器人通用學習能力 AIAI 大模型參數量迅速提升，目前千億級別成為主流。大模型參數量迅速提升，目前千億級別成為主流。AI 大模型也稱人工智能預訓練模型，它將海量數據導入具有億量級參數的模型中，然后機器通過完成類似“完形填空”的任務，學習數據中蘊含的

29、特征、結構，最終模型被訓練成具有邏輯推理和分析能力的人工智能。AI 大模型先后經歷了預訓練模型、大規模預訓練模型、超大規模預訓練模型三個階段，參數量實現了從億級到百萬億級的突破，目前千億級參數規模的大模型成為主流。圖表圖表8 8：AIAI 大模型進化樹大模型進化樹 資料來源：Harnessing the Power of LLMs in Practice:A Survey on ChatGPT and Beyond，中郵證券研究所 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 10 ChatGPTChatGPT 憑借逼真的自然語言交互與憑借逼真的自然語言交互與多場景內容生成能力爆火。多場景內容生成能力爆火

30、。2022 年 11月，搭載了 GPT3.5 的 ChatGPT 橫空出世，憑借逼真的自然語言交互與多場景內容生成能力，迅速引爆互聯網，具體應用包括文本應用（內容創作、翻譯、對話式人工智能）、編碼應用、教育應用、營銷應用等，推出僅 2 月即月活過億。2023年 3 月，最新發布的超大規模多模態預訓練大模型GPT-4，具備了多模態理解與多類型內容生成能力，擁有了識別圖片的能力。圖表圖表9 9：ChatGPTChatGPT 進行內容創作進行內容創作的案例的案例 資料來源：wbolt，中郵證券研究所 生成式生成式 AIAI 表現出較強的理解與學習能力，有望提升機器人通用學習能力。表現出較強的理解與學

31、習能力，有望提升機器人通用學習能力。目前像 ChatGPT 這類的生成式 AI，已經可以完成內容創作、翻譯、對話式人工智能等工作，表現出較強的理解與學習能力，有望提升機器人通用學習能力。但是受限于沒有優秀的現實載體，生成式 AI 目前可以完成的大部分工作均為線上工作，并不能在線下也起到重要的作用。需要注意的是，人工智能并非與人形機器人是完全綁定的關系，理論上任何物體都可以成為 AI 的載體，但是考慮到人形考慮到人形機器人存在通用場景應用等優勢，其有望成為生成式機器人存在通用場景應用等優勢，其有望成為生成式 AIAI 在人類社會中優秀的應在人類社會中優秀的應用載體。用載體。請務必閱讀正文之后的免

32、責條款部分 11 國內外科技巨頭加速推進大模型布局，大模型性能有望持續提升。國內外科技巨頭加速推進大模型布局，大模型性能有望持續提升。國外方面，OpenAI 已成為引領大模型發展的標桿企業，繼多模態大模型 GPT-4 發布后，預計今年四季度 OpenAI 將發布更為高級的 ChatGPT-5 版本；微軟的直接競爭對手谷歌推出新一代大模型 PaLM 2；Meta 則發布大模型 LLaMA；亞馬遜與人工智能初創公司 Hugging Face 合作開發 ChatGPT 競品BLOOM。國內方面，百度發布大模型文心一言；阿里發布首個超大規模語言模型通義千問；騰訊混元 AI 大模型團隊推出了萬億級別中文

33、 NLP 預訓練模型 HunYuan-NLP-1T；華為發布了鵬城盤古大模型，是業界首個千億級生成和理解中文 NLP 大模型。圖表圖表1010：國內外典型大模型梳理國內外典型大模型梳理 資料來源：信息化時代,賽迪智庫，中郵證券研究所 2.2 2.2 特斯拉兼具軟硬件能力，有望加速產業化進程特斯拉兼具軟硬件能力，有望加速產業化進程 特斯拉入局人形機器人，產品升級迭代迅速。特斯拉入局人形機器人，產品升級迭代迅速。特斯拉在 2021 年 8 月首屆特斯拉人工智能日（AI Day），首次發布了人形機器人計劃；2022 年 9 月在人工智能日，特斯拉首次展示 Optimus 人形機器人產品，原型機在現場

34、實現了行走、揮手、搖擺等動作，并且在演示視頻里，Optimus 已經可以做一些簡單的工作，比如搬運箱子、澆花等；2023 年 5 月，特斯拉股東大會上，Optimus 在宣傳片中已經可以像人一樣穩步前行，并且可以較為輕松得用手拿各種物體。請務必閱讀正文之后的免責條款部分 12 圖表圖表1111：特斯拉特斯拉 OptimusOptimus 示意圖示意圖 資料來源：特斯拉 2022 AI DAY，中郵證券研究所 圖表圖表1212：OptimusOptimus 穩步行走穩步行走 圖表圖表1313：OptimusOptimus 用手拿起物體用手拿起物體 資料來源：特斯拉股東大會宣傳片，中郵證券研究所

35、資料來源：特斯拉股東大會宣傳片，中郵證券研究所 特斯拉擁有強大的軟硬件能力，已經提出了較為系統的解決方案與降本目標特斯拉擁有強大的軟硬件能力，已經提出了較為系統的解決方案與降本目標（目標售價（目標售價 2 2 萬美元以下），有望加快人形機器人的產業化進度。萬美元以下），有望加快人形機器人的產業化進度。接下來，本文將從多自由度關節設計、動力驅動優化設計、傳感器信息融合感知、智能自主控制四大關鍵技術來闡述特斯拉的解決方案。多自由度關節設計多自由度關節設計保障活動能力的同時，簡化設計降低成本：保障活動能力的同時，簡化設計降低成本：特斯拉列舉了一個普通成年人的全身擁有 200+DOF（Degree o

36、f Freedom，即自由度），人的手部擁有 27 個 DOF。但是考慮到機器人暫時需要完成的工作并不需要用到全部的自由度，且出于降本與降低功耗的考量，特斯拉將 Optimus 設計為擁有 28 個自由度（不包括手）以及 11 個手部自由度。工業機器人常見的機 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 13 械臂，單臂一般為 36 個自由度，因此對比起來，Optimus 可以擁有更加豐富的操控性，可以搬運貨物、澆花、拿快遞以及用單手拿取物體。特斯拉采用了生物學設計方式，機械手形狀與人體結構類似，內含 11 個自由度與 6 個執行器（主要為空心杯電機+齒輪+傳感器），有能力完成大重量物體的提??；此外，O

37、ptimus 的機械膝蓋采取了類似于人類膝蓋的四連桿結構，并且優化其所需的能量。圖表圖表1414：OptimusOptimus 機械手機械手 圖表圖表1515：OptimusOptimus 的機械膝蓋的機械膝蓋 資料來源：特斯拉 2022 AI DAY，中郵證券研究所 資料來源：特斯拉 2022 AI DAY，中郵證券研究所 動力驅動優化設計動力驅動優化設計提升續航能力、降低成本：提升續航能力、降低成本：特斯拉將開發新能源車的經驗（核心因素包括能量、重量、成本），移植到特斯拉將開發新能源車的經驗（核心因素包括能量、重量、成本），移植到OptimusOptimus 上。上。例如，特斯拉將車輛碰撞

38、過程的模型改造為模擬人摔倒的模型。同樣，特斯拉也應用該模型來模擬人的動作與執行驅動器的數據，并且通過大數據來模擬執行器，選擇出最優解。圖表圖表1616：特斯拉通過大數據模擬執行器來選擇最優解特斯拉通過大數據模擬執行器來選擇最優解 資料來源：特斯拉 2022 AI DAY，中郵證券研究所 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 14 特斯拉特斯拉 OptimusOptimus 擁有擁有 2828 個個執行器，并且通過對于云的共性分析，將其簡化執行器，并且通過對于云的共性分析，將其簡化為為 6 6 個執行器的組合。個執行器的組合。其中，旋轉執行器（主要為無框力矩電機+諧波減速器）主要分布于肩髖等需要大角

39、度旋轉的關節，線性執行器（主要為無框力矩電機+行星滾柱絲杠）分布于膝肘等擺動角度不大的單自由度關節和腕踝兩個雙自由度但體積緊湊的關節。其中旋轉關節的分布和傳統仿人型機器人基本一致，而線性執行器的差異較大。究其原因和 Optimus 實用化的設計理念相關，特斯拉需要的是一個結構可靠、低耗能的機器人，因此高動態響應并不是唯一的訴求。此外，特斯拉作為一家優秀的新能源車企，擁有較強的供應鏈與成本管控能力，不管是電機、減速器還是攝像頭等硬件，都是與新能源車產業鏈共通的，硬件成本具有明顯優勢。圖表圖表1717：特斯拉六種執行器示意圖特斯拉六種執行器示意圖 資料來源：特斯拉 2022 AI DAY，中郵證券

40、研究所 圖表圖表1818：旋轉執行器與線性執行器旋轉執行器與線性執行器 資料來源：特斯拉 2022 AI DAY，中郵證券研究所 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 15 傳感器信息融合感知與智能自主控制傳感器信息融合感知與智能自主控制擁有擁有 FSDFSD 算法作為基礎：算法作為基礎：特斯拉自動駕駛算法可以實現環境感知、物體識別、命令下達。特斯拉自動駕駛算法可以實現環境感知、物體識別、命令下達。FSD 算法主要依賴于神經網絡和計算機視覺技術。其核心是神經網絡模型：通過對實時傳感器（如相機、激光雷達等）獲取的數據進行處理和分析，并從中提取有關道路、車輛、行人和障礙物等信息，可以實現車輛的環境感知

41、和物體識別。此外，FSD算法還能夠生成車輛的控制指令，包括加速、制動、轉向等。特斯拉利用大規模的數據集訓練模型，可以提高算法在復雜環境下的性能和魯棒性。特斯拉已經打通了特斯拉已經打通了 FSDFSD 和機器人的底層模塊，實現了一定程度的算法復用。和機器人的底層模塊，實現了一定程度的算法復用。FSD 算法利用傳感器數據進行環境感知，這些傳感器也可以幫助機器人感知周圍環境，識別物體、人和障礙物等。FSD 算法在處理傳感器數據時，具備對道路、車輛和行人等物體進行識別的能力，可以幫助機器人在執行任務時識別和定位物體。在自動駕駛中，FSD 算法可以根據感知到的環境信息進行路徑規劃和決策。類似地，這種路徑

42、規劃和決策的方法也可以應用于機器人，幫助機器人在復雜的環境中選擇最佳路徑和執行適當的決策。圖表圖表1919：OptimusOptimus 復用復用 FSDFSD 進行環境感知與識別進行環境感知與識別 資料來源：特斯拉 2022 AI DAY，中郵證券研究所 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 16 3 3 建議關注零部件相關上市公司建議關注零部件相關上市公司 圖表圖表2020：人形機器人人形機器人相關相關上市公司上市公司 零部件零部件 相關上市公司相關上市公司 減速器 綠的諧波、國茂股份、中大力德、雙環傳動、漢宇集團、通力科技、昊志機電、豐立智能 無框電機 步科股份、三花智控、拓普集團、昊志機電

43、 空心杯電機 鳴志電器、江蘇雷利、鼎智科技 行星滾柱絲杠 鼎智科技、新劍傳動 力矩傳感器 昊志機電、柯力傳感、八方股份 資料來源：Wind，中郵證券研究所 4 4 風險提示風險提示 人形機器人產業化進度不及預期 請務必閱讀正文之后的免責條款部分 17 中郵證券投資評級說明中郵證券投資評級說明 投資評級標準 類型 評級 說明 報告中投資建議的評級標準：報告發布日后的 6 個月內的相對市場表現，即報告發布日后的 6 個月內的公司股價（或行業指數、可轉債價格）的漲跌幅相對同期相關證券市場基準指數的漲跌幅。市場基準指數的選?。篈 股市場以滬深 300 指數為基準；新三板市場以三板成指為基準；可轉債市場

44、以中信標普可轉債指數為基準；香港市場以恒生指數為基準；美國市場以標普500 或納斯達克綜合指數為基準。股票評級 買入 預期個股相對同期基準指數漲幅在 20%以上 增持 預期個股相對同期基準指數漲幅在 10%與 20%之間 中性 預期個股相對同期基準指數漲幅在-10%與 10%之間 回避 預期個股相對同期基準指數漲幅在-10%以下 行業評級 強于大市 預期行業相對同期基準指數漲幅在 10%以上 中性 預期行業相對同期基準指數漲幅在-10%與 10%之間 弱于大市 預期行業相對同期基準指數漲幅在-10%以下 可轉債 評級 推薦 預期可轉債相對同期基準指數漲幅在 10%以上 謹慎推薦 預期可轉債相對

45、同期基準指數漲幅在 5%與 10%之間 中性 預期可轉債相對同期基準指數漲幅在-5%與 5%之間 回避 預期可轉債相對同期基準指數漲幅在-5%以下 分析師聲明分析師聲明 撰寫此報告的分析師（一人或多人）承諾本機構、本人以及財產利害關系人與所評價或推薦的證券無利害關系。本報告所采用的數據均來自我們認為可靠的目前已公開的信息，并通過獨立判斷并得出結論，力求獨立、客觀、公平，報告結論不受本公司其他部門和人員以及證券發行人、上市公司、基金公司、證券資產管理公司、特定客戶等利益相關方的干涉和影響，特此聲明。免責聲明免責聲明 中郵證券有限責任公司（以下簡稱“中郵證券”）具備經中國證監會批準的開展證券投資咨

46、詢業務的資格。本報告信息均來源于公開資料或者我們認為可靠的資料，我們力求但不保證這些信息的準確性和完整性。報告內容僅供參考，報告中的信息或所表達觀點不構成所涉證券買賣的出價或詢價，中郵證券不對因使用本報告的內容而導致的損失承擔任何責任?？蛻舨粦员緢蟾嫒〈洫毩⑴袛嗷騼H根據本報告做出決策。中郵證券可發出其它與本報告所載信息不一致或有不同結論的報告。報告所載資料、意見及推測僅反映研究人員于發出本報告當日的判斷，可隨時更改且不予通告。中郵證券及其所屬關聯機構可能會持有報告中提到的公司所發行的證券頭寸并進行交易，也可能為這些公司提供或者計劃提供投資銀行、財務顧問或者其他金融產品等相關服務。證券期貨投

47、資者適當性管理辦法于 2017 年 7 月 1 日起正式實施，本報告僅供中郵證券客戶中的專業投資者使用，若您非中郵證券客戶中的專業投資者，為控制投資風險，請取消接收、訂閱或使用本報告中的任何信息。本公司不會因接收人收到、閱讀或關注本報告中的內容而視其為專業投資者。本報告版權歸中郵證券所有，未經書面許可，任何機構或個人不得存在對本報告以任何形式進行翻版、修改、節選、復制、發布，或對本報告進行改編、匯編等侵犯知識產權的行為，亦不得存在其他有損中郵證券商業性權益的任何情形。如經中郵證券授權后引用發布，需注明出處為中郵證券研究所，且不得對本報告進行有悖原意的引用、刪節或修改。中郵證券對于本申明具有最終

48、解釋權。請務必閱讀正文之后的免責條款部分 18 公司簡介公司簡介 中郵證券有限責任公司，2002 年 9 月經中國證券監督管理委員會批準設立，注冊資本 50.6 億元人民幣。中郵證券是中國郵政集團有限公司絕對控股的證券類金融子公司。中郵證券的經營范圍包括證券經紀、證券投資咨詢、證券投資基金銷售、融資融券、代銷金融產品、證券資產管理、證券承銷與保薦、證券自營和與證券交易、證券投資活動有關的財務顧問等。中郵證券目前已經在北京、陜西、深圳、山東、江蘇、四川、江西、湖北、湖南、福建、遼寧、吉林、黑龍江、廣東、浙江、貴州、新疆、河南、山西等地設有分支機構。中郵證券緊緊依托中國郵政集團有限公司雄厚的實力，堅持誠信經營，踐行普惠服務，為社會大眾提供全方位專業化的證券投、融資服務，幫助客戶實現價值增長。中郵證券努力成為客戶認同、社會尊重，股東滿意，員工自豪的優秀企業。中郵證券研究所 北京 電話：010-67017788 郵箱： 地址：北京市東城區前門街道珠市口東大街 17 號 郵編：100050 上海 電話：18717767929 郵箱： 地址：上海市虹口區東大名路 1080 號郵儲銀行大廈 3樓 郵編：200000 深圳 電話：15800181922 郵箱： 地址：深圳市福田區濱河大道 9023 號國通大廈二樓 郵編：518048