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1、 請仔細閱讀在本報告尾部的重要法律聲明 智能涌現+萬元售價：海外人形機器人巨頭深度剖析 人形機器人行業深度報告 報告亮點報告亮點 系統梳理系統梳理海外五家頭部海外五家頭部人形人形機器人機器人公司公司特斯拉、波士頓動力、特斯拉、波士頓動力、1XTechnologies1XTechnologies、ApptronikApptronik、AgilityAgility 發展歷史發展歷史&技術亮點技術亮點&未來未來落地展望落地展望，以此，以此探索探索全人形機器人行業未來的發展路徑。全人形機器人行業未來的發展路徑。有別于市場的觀點有別于市場的觀點 市場普遍只看到市場普遍只看到 AI AI 2.02.0 對

2、于人形機器人的賦能，而我們在對于人形機器人的賦能，而我們在總總結海外公司發展結海外公司發展歷程歷程時發現，時發現，人形機器人同樣將賦能人形機器人同樣將賦能 AIAI，成，成為“具身智能”的最佳載體為“具身智能”的最佳載體：例如根據財聯社，OpenAI 今年投資 1X，有望將 GPT-4 及更先進的多模態模型植入人形機器人NEO，不僅帶來機器人的智能涌現，同時也帶來 AI 的第一人稱學習能力涌現。海外研發方向多以通用型機器人為主海外研發方向多以通用型機器人為主 將機器人設計成擬人形態最重要的考慮就是使機器人能直接適應人類環境、替代人類職責，因此在功能性上特斯拉、特斯拉、1X1X Technolo

3、giesTechnologies、ApptronikApptronik 均以通用型機器人為目標。均以通用型機器人為目標。這些公司的人形機器人產品主要設計思路是保障安全性的同時提高擬人化程度，以實現替代人類工作。相比之下，波士頓動力的波士頓動力的 AtlasAtlas 則將則將人形機器人的運動性能推人形機器人的運動性能推至極致至極致，可實現高難度跑酷動作，目前主要用作研究用途，A Agilitygility 的的 DigitDigit 機器人則明確以倉儲機器人則明確以倉儲為應用場景為應用場景，靈活性及智能化有所取舍，量產能力處于行業領先，已初步建成世界第一座人形機器人工廠，年產能超過萬臺。Rob

4、otGPTRobotGPT 將帶來人形機器人智能涌現將帶來人形機器人智能涌現 人形機器人人形機器人是軟硬件能力高集成的實體，商業化的核心突破點是軟硬件能力高集成的實體，商業化的核心突破點在于在于“AIAI 大腦”大腦”，即核心算法的升級帶來的邏輯思維能力提升與高水平智能化的行為智慧決策能力。GPT 模型的自然語言處理已經匯聚了自回歸變換器+下一個詞預測+強化學習高級特征的“配方”，而這一思路尚未在人形機器人中應用。谷歌 Deepmind 已在測試多模態模型 RT-2 控制機器人，在陌生任務中的準確率相比前代翻倍，如果如果機器人領域機器人領域能能打造出“打造出“RobotGPT”RobotGPT

5、”的基座模型，實現零樣本或少樣本學習，的基座模型，實現零樣本或少樣本學習，則能在更復雜乃至陌生的環境中執行任務，實現人形機器人的則能在更復雜乃至陌生的環境中執行任務，實現人形機器人的智能涌現。智能涌現。評級及分析師信息 行業評級：推薦 行業走勢圖 證券分析師證券分析師：朱蕓朱蕓 郵箱：.cm SAC NO：S1120522040001 聯系電話：-10%0%10%20%30%40%50%2022/102023/012023/042023/072023/10標普500納斯達克100證券研究報告|行業深度研究報告 僅供機構投資者使用 Table_Date 2023 年 10 月 17 日 證券研究

6、報告|行業深度研究報告 請仔細閱讀在本報告尾部的重要法律聲明 2 具身智能開啟通往具身智能開啟通往 AGIAGI 的大門的大門 根據斯坦福大學研究，GPT 3.5 的心智已相當于 9 歲兒童，GPT 4 的智能程度更高，但它的訓練來源仍是被動接受的數據。腦科學家 Richard Held 和 Alan Hein 的實驗證明，對生物的學習來說與環境的第一人稱交互是至關重要的。如果如果生成式生成式 AIAI能獲得人形能獲得人形機器人機器人的身體的身體，AIAI 就能就能在真實世界中學習和適在真實世界中學習和適應，從而增強其泛化能力和魯棒性應，從而增強其泛化能力和魯棒性，開啟通往開啟通往 AGIAG

7、I（通用人工（通用人工智能）的大門智能）的大門。風險提示風險提示 機器人技術落地不及預期；人工智能安全性及倫理風險；應用場景難以拓寬 海外人形機器人主流參與者對比海外人形機器人主流參與者對比 TeslaTesla Boston DynamicsBoston Dynamics 1X Technologies1X Technologies ApptronikApptronik AgiliAgilit ty y RoboticsRobotics 人形機器人形機器人產品人產品 OptimusOptimus AtlasAtlas NEONEO ApolloApollo DigitDigit 核心合作核心

8、合作伙伴伙伴 無 美軍（早期）OpenAI NASA 亞馬遜、福特 運動能力運動能力 中 強 中 中 強 AIAI 能力能力 強，復用 FSD 自動駕駛及 Dojo 超算 中，離線軌跡庫+云決策 弱，需人工操作，初步開始利用 OpenAI 資源 中 弱，需人工操作 泛用性泛用性 通用型 目前用于研究 通用型 通用型，目標應用領域物流、零售、制造 倉儲 其他特性其他特性 手部高自由度，可完成精細動作 極強運動性能，可實現跑酷 柔軟外形，強調安全性 強調安全性，模塊化設計 強越野能力 預計量產預計量產時間時間 2024 年測試實際工作 2020 年 6 月（機械狗）-2024 年底 2025 年

9、預期定價預期定價 2 萬美元 7.45 萬美元（機械狗）-成本 5 萬美元內 25 萬美元（初代）資料來源：新浪財經，BeeboHMI,搜狐，1X 官網，Apptronik 官網，沙漏 AI 機器人，CNET，華西證券研究所 2VwUwVeVfWkWmQtP8OaObRnPmMtRnOlOrQrRiNqRuM9PnMnNxNrQpQuOtQtR 證券研究報告|行業深度研究報告 請仔細閱讀在本報告尾部的重要法律聲明 3 正文目錄 1.特斯拉：由人類打造、為人類服務的機器人.5 1.1.后人工智能時代機器人將取代人類進行重復性勞動.5 1.2.自動駕駛的終極形態，FSD自動駕駛-超算-機器人三位一

10、體.6 1.3.未來展望：仍在等待 GPT時刻的到來.8 2.波士頓動力：機器人領域的頂尖實驗室.9 2.1.最強動態性能的跑酷機器人 Atlas.9 2.2.創新硬件與算法沉淀，Atlas 實現卓越運動性能.10 2.3.從機械狗 Spot開始，商業化前路漫長.11 3.1X Technologies：開啟 AI具身智能革命.12 3.1.OpenAI 領投，機器人使命是與人類并肩工作.12 3.2.從 Eve 到 Neo，具身智能雛形顯現.13 3.3.與 OpenAI 合作共贏，將大模型帶進現實世界.14 4.Apollo：始于人類、賦予人類.15 4.1.以探索宇宙為愿景的機器人.15

11、 4.2.擬人形態與技術結合.17 4.3.朝向月球進發.18 5.Agility Robotics：從學術到實用，領跑倉儲機器人領域.19 5.1.實用主義與尖端科技結合：商用倉儲機器人 Digit.19 5.2.與行業巨頭深度合作，人形機器人批量生產時代已到.20 6.風險提示.21 圖表目錄 圖 1 全球勞動力數量開始下降、老齡化比例提高.5 圖 2 人形機器人可復用自動駕駛技術框架.7 圖 3 Dojo 搭建計劃.7 圖 4 Dojo 與包括人形機器人在內其他業務形成強大協同效應.8 圖 5 谷歌已開始測試用多模態模型 RT-2 控制機器人，大模型加持下陌生場景性能大幅提升.9 圖 6

12、 波士頓動力產品線.10 圖 7 Atlas 采用 3D打印腿部使液壓系統與肢體融合.10 圖 8 波士頓動力液壓驅動原理.10 圖 9 Atlas 控制核心離線軌跡庫+在線精細控制的 MPC控制器.11 圖 10 SpotMini 尺寸參數.12 圖 11 Eve 關節設計示意.13 圖 12 Revo1 執行器拆解示意.13 圖 13 具身智能學習能力遠強于第三人稱數據學習.15 圖 14 Apptronik 與 NASA 合作研發機器人 Valkyrie.16 圖 15 Apollo 機器人模塊化設計.16 圖 16 Apptronik 在外骨骼上以 6軸力傳感器、力敏感袖帶、空氣冷卻執

13、行器保障設備安全性.17 圖 17 Apptronik 自主設計高性能緊湊執行器，大幅降低生產成本.18 圖 18 Apptronik 在人形機器人專利中未見手部設計.18 圖 19 ATRIAS、Cassie、Digit外形對比.19 圖 20 Digit 在倉庫中執行工作.20 圖 21 Agility 即將建成世界首個人形機器人工廠 RoboFab.21 表 1 人形機器人與工業機器人自由度對比.6 表 2 Optimus 設計參數與原型機對比.8 表 3 Atlas 各關節自由度.11 表 4 SpotMini 工作參數.12 證券研究報告|行業深度研究報告 請仔細閱讀在本報告尾部的重

14、要法律聲明 4 表 5 1X Technologies 融資整理.13 表 6 EVE 與 NEO 參數對比.14 表 7 1X Technologies 使用 OpenAI 技術一覽.15 表 8 Apollo 性能參數及應用場景.16 表 9 Digit 參數對比.20 證券研究報告|行業深度研究報告 請仔細閱讀在本報告尾部的重要法律聲明 5 1.1.特斯拉：特斯拉：由人類打造、為人類服務的機器人由人類打造、為人類服務的機器人 1.1.1.1.后后人工智能時代機器人將取代人類進行人工智能時代機器人將取代人類進行重復性重復性勞動勞動 OptimusOptimus 定位為解放勞動力，定位為解放

15、勞動力，可替代可替代 4 4 億崗位。億崗位。特斯拉的人形機器人項目Optimus（擎天柱）最早于 2021 年 AI Day 上公布（早期名稱為 Tesla Bot），定位為解放勞動力的通用型機器人。人形機器人作為模仿人類的擬態物，相比機械臂等傳統機器人，能無縫在眾多場景替代人類工作。馬斯克表示，在后人工智能時代機器人將取代人類進行重復性勞動，生產力充足的前景下可行的經濟模式是政府實行全民補貼，而體力勞動將成為個人的選擇。根據世界銀行數據，2022 年全球勞動人口約 34.3 億人，勞動力人口已呈現下降趨勢，據麥肯錫報告預測，到 2030 年全球約 4 億人的崗位將會被自動化機器人替代，即

16、11.7%的勞動者會被機器人所取代。以 Optimus 單價2 萬美元計算，長期全球人形機器人市場天花板達 8 萬億美元，是一個龐大的藍海市場。圖 1 全球勞動力數量開始下降、老齡化比例提高 高自由度結構高自由度結構與精細控制與精細控制初步具備實用性。初步具備實用性。目前 Optimus 原型機身高約 172cm，體重約 57kg，力量能單手舉起一架鋼琴。其身體共有 28 個自由度（下一代預計超過200 個自由度），采用了更加靈活的彈簧負載設計與 6 種類型執行器，關節采用仿生學關節設計，模擬人類關節與肌腱形態，手部是 Optimus 最大亮點，采用人體工程學設計，擁有 11 個自由度（下一代

17、預期 27 個），相比之下工業機器人全身一般僅有 4到 6 個自由度。特斯拉已于演示視頻中展示了精細手部動作，在 Dojo 超算的支持下Optimus 利用動作捕捉對人類活動方式進行學習，可抓取雜物，力道控制精細，甚至不會打碎雞蛋。根據特斯拉介紹，Optimus 已經在特斯拉弗里蒙特工廠試驗簡單工作，如移動零件或用扳手將螺栓固定在汽車上。0%2%4%6%8%10%12%0510152025303540全球勞動力總計（億人）全球老齡化人口比重 證券研究報告|行業深度研究報告 請仔細閱讀在本報告尾部的重要法律聲明 6 表 1 人形機器人與工業機器人自由度對比 人形機器人人形機器人 Optimus

18、Atlas Digit NEO 廠商廠商 特斯拉 Boston dynamics Agility Robotics 1X technologies 自由度自由度 28 28 20-身高（身高（cm）172 150 175-體重（體重（kg）57 89 65 30 運動速度（運動速度（km/h）-9-4 工業機器人工業機器人 發那科發那科 ABBABB 安川安川 庫卡庫卡 負載（負載（kgkg）5-16 1.5-500 0.5-800 3-1000 自由度自由度 6 4-14 6 6 可達半徑（可達半徑（mmmm）717-2032 350-4200 532-3518 635-3900 資料來源：

19、物公基，昌盛安曼機器人，發那科官網，ABB 官網，華西證券研究所整理 1.2.1.2.自動駕駛的終極形態自動駕駛的終極形態，FSDFSD 自動駕駛自動駕駛-超算超算-機器人三位一機器人三位一體體 人形機器人是人形機器人是自動駕駛自動駕駛技術的終極形態技術的終極形態。自動駕駛的本質就是有輪子的機器人，特斯拉已經打通了 FSD 軟件（完全自動駕駛）和機器人的底層模塊，特斯拉在 FSD 上的積累將使得人形機器人全面受益。特斯拉將 FSD 從其汽車轉移到了機器人，并經過調整以適應機器人的身體和不同的工作環境。特斯拉主要通過對人進行真實世界任務的運動捕捉，如提起物體、行走等，然后使用反向運動學技術讓 O

20、ptimus 重復這些動作，同時應用了在線動作適應技術，使這些任務更加靈活，并能根據環境進行調整。同時由于采用了相同的 FSD 系統，機器人可直接復用電動車成熟的視覺系統，由于特斯拉決定采用同樣的攝像頭方案，而不是 LIDAR 傳感器，因此可直接移植到人形機器人上。自動駕駛為自動駕駛為機器人搭機器人搭建技術建技術框架框架。機器人的反饋機制本質上是與自動駕駛相同的架構，即感知層-決策層-執行層。特斯拉在汽車上使用自研的 HW 硬件與 FSD 軟件，而機器人的感知層和決策層可直接復用自動駕駛技術，特斯拉基于 Transformer 的BEV 方案結合時序隊列與 Occupancy Network，

21、實現包含空間和時間的 4D 感知，即使在純視覺方案下仍能實現高效的環境感知。在決策層上，模型訓練階段的數據標注和模擬環境同樣可復用于機器人上，因此 Optimus 能在立項僅一年就拿出展示機型，遠快于其他人形機器人廠商，軟件層面上只需要更多優質的訓練數據積累就能快速提高運動能力。證券研究報告|行業深度研究報告 請仔細閱讀在本報告尾部的重要法律聲明 7 圖 2 人形機器人可復用自動駕駛技術框架 DojoDojo 超算超算云端訓練云端訓練 AIAI 的基石的基石。超級計算機 Dojo 基于特斯拉自研的 7nm D1芯片，具備采集、訓練和進化的能力，能夠更理想的采集道路交通標識、生物形象、路面情況等

22、信息。該芯片將 354 個獨立處理器封裝在一起，產生 362 TFLOPS 的計算和 440MB 的內部靜態隨機存取存儲器存儲。在保持完全可編程性的同時，DOJO 強調資源分配和極高帶寬的互連，使其能夠從小型系統一直擴展到 exaFLOP 超級計算機。在產品形態上，Dojo 的最終落地單位是名為 ExaPOD 的超級計算集群，它集成了3000 顆 D1 芯片，包含 120 個訓練瓦片，最終能夠實現高達 1.1 EFlops 的 BF16/CFP8 峰值算力。2023 年 7 月特斯拉 Dojo 正式投產，預期到 2024 年 2 月，特斯拉算力規模將進入全球前五，2024 年 10 月總規模將

23、達到 100 Exa-Flops，相當于 30 萬塊英偉達 A100 顯卡的算力總和。圖 3 Dojo 搭建計劃 DojoDojo 超算為機器人提供超算為機器人提供最強最強 AIAI 大腦。大腦。超級計算機 Dojo 被特斯拉稱為 Pure Learning Machine（純學習機器），特斯拉 FSD 芯片最大的優勢就是只有一個客戶，而 Dojo 也是同樣的設計思路，它是一種專為深度神經網絡訓練而生的可拓展系統。傳統 CPU 和 GPU 都不是為機器學習而設計的，在 Dojo 之前的超級計算機主要由專業的計算機設備制造商研發、集中在國家級實驗室，主要用途在中長期天氣預報、油氣勘探、物理模擬、

24、量子力學等超大型計算應用場景；相比之下，Dojo 的應用場景主要是以視頻和圖像數據訓練 AI，專為自動駕駛和機器人訓練使用。原本在 A100 陣列上需要進行一周的自動駕駛學習任務，在 Dojo 上可能只需要 2 至 3 天就能完成，而人形機器人由于高自由度以及四肢協作，訓練數據體量遠大于自動駕駛，根據特斯 證券研究報告|行業深度研究報告 請仔細閱讀在本報告尾部的重要法律聲明 8 拉數據顯示，在同樣的成本之下，Dojo 超級計算機相比英偉達 A100 能夠實現 4 倍的性能、能耗比提升 1.3 倍。圖 4 Dojo 與包括人形機器人在內其他業務形成強大協同效應 技術技術整合帶來整合帶來人形機器人

25、奇點人形機器人奇點。Optimus 采用了與 Tesla 車輛相同的芯片，支持Wi-Fi、LTE 鏈接和音頻交流，其系統軟硬件的安全性保障也正在不斷提升，通過量產與技術發展控制制造成本，而軟件復用汽車 FSD 系統、算力調用 Dojo 超算，在規?；a后預計遠期成本遠低于一輛汽車。Optimus 的版本迭代十分之快，會遠超汽車等產品，自 2021 年 AI Day 公布一年后已改進到第二代，在 2023 年 5 月的股東大會演示視頻上第二代人形 Optimus 已能流暢行走。據證券時報，馬斯克在 2022 AI Day 上透露，Optimus 有望在 3-5 年間量產上市，預期產量可以達到數

26、百萬臺，預估Optimus 機器人穩定生產后的價格將達到 2 萬美元以下。表 2 Optimus 設計參數與原型機對比 預期設計參數預期設計參數 原型機配置參數原型機配置參數 規格：規格：重量 57kg，身高 172cm，面部是一個重要信息顯示屏；規格：規格：身高 173cm，重量 73kg，主體材料為塑料；載重：載重：負載能力 20kg，硬舉（雙手向上舉重）能力 68kg，展舉（手臂伸展）的舉重能力為 5kg；電源系統：電源系統：功耗 100W（坐姿）/500W（行走），容量 2.3kWh，額定電壓 52V，可使用一整天的一體化集成電池包；運動：運動：全身有 40 個電機驅動器，移動速度可達

27、 8km/h，人類男性跑步速度為 12km/小時；動力系統：動力系統：28 個結構執行器（與原有的 40 個相比降大大降低規?；慨a難度和成本），50 個基礎自由度（軀干 281+手部 112）；感知：感知：頭部自動駕駛攝像頭；AI AI 系統：系統：與特斯拉汽車相同的 SOC 芯片、FSD 全 自動輔助駕駛系統。軟件：軟件：自動化駕駛計算系統，多攝像頭視頻神經網絡規劃能力，Dojo 超級計算機的訓練機制。資料來源：BeeboHMI,沙漏 AI 機器人,華西證券研究所 1.3.1.3.未來展望：未來展望：仍在等待仍在等待 GPTGPT 時刻的到來時刻的到來 機器人領域仍在等待著機器人領域仍在等

28、待著“大腦”的進化“大腦”的進化。GPT 模型的自然語言處理已經匯聚了自回歸變換器+下一個詞預測+強化學習高級特征的“配方”。然而，對于人形機器人的 證券研究報告|行業深度研究報告 請仔細閱讀在本報告尾部的重要法律聲明 9 技術而言，還沒有算法能夠達到同樣的效果。目前 Optimus 可期待的應用場景還是重復性的小場景工作，因為 FSD 模型無法對未知信息進行預測，近日特斯拉 Optimus 的官方推特賬號上傳了新的演示視頻，Optimus 能夠僅依靠視覺來對物體進行分類，還能完成難度更大的瑜伽動作，采用了類似于特斯拉自動駕駛技術 FSD 12 的端到端神經網絡控制：視頻輸入，控制輸出，并由此

29、來控制各個部件和關節的移動。谷歌Deepmind 已在測試多模態模型 RT-2 控制機器人，內嵌 120 億參數 PaLM-E 模型以及550 億參數 PaLI-X 模型的 RT-2 在陌生任務中的平均準確率相比 RT-1 翻倍，達到 62%。如果行業能打造出“RobotGPT”的基座模型，實現零樣本或少樣本學習，則能在更復雜乃至陌生的環境中執行任務，實現人形機器人的智能涌現。圖 5 谷歌已開始測試用多模態模型 RT-2 控制機器人，大模型加持下陌生場景性能大幅提升 O Optimusptimus 初步落地可期初步落地可期，應用想象力擴大，應用想象力擴大。根據馬斯克發言，Optimus 預計將

30、于今年 11 月進行行走測試，之后在生產穩定后開始加速，明年進入工廠測試實際工作。此外，Optimus 的核心硬件模塊化同樣有巨大的應用潛力，透過將 Neuralink 腦機接口植入物與機器人手臂或腿結合，可構成優秀的假肢，為被截肢的人提供一個優秀的機器人身體，可能只需要 6 萬美元。2.2.波士頓動力波士頓動力：機器人領域的頂尖實驗室機器人領域的頂尖實驗室 2.1.2.1.最強動態性能的跑酷機器人最強動態性能的跑酷機器人 AtlasAtlas 機器人機器人領域領域三十年三十年積累積累，造就最靈活人形機器人。造就最靈活人形機器人。波士頓動力（Boston Dynamics）由麻省理工學院副教授

31、馬克雷波特于 1992 年創立，最初的機器人是為美軍研制的大狗（Big Dog）機器人，可在廢墟、泥地、雪地、水中行走，奠定了Atlas 運動能力的基礎。波士頓動力目前最先進的機器人 Atlas 身高 1.5 米，體重80kg，速度 1.5m/s，依靠 28 個液壓執行器實現各種高難度運動，足部踝關節由兩個直線執行器并聯驅動，髖關節和手臂多是伺服擺動缸。Atlas 不僅擁有卓越的物理機動性，更因其高級的控制系統和算法而獨立于眾，多次在演示中展現出近乎超乎人類的運動與平衡能力。不同模型控制機器人執行任務準確率不同模型控制機器人執行任務準確率 證券研究報告|行業深度研究報告 請仔細閱讀在本報告尾部

32、的重要法律聲明 10 圖 6 波士頓動力產品線 2.2.2.2.創新創新硬件與算法硬件與算法沉淀，沉淀，AtlasAtlas 實現實現卓越卓越運動性能運動性能 AtlasAtlas 以以高性能電液驅動系統高性能電液驅動系統、復雜的、復雜的 AIAI 算法算法和和多模態視覺感知多模態視覺感知實現優異運動實現優異運動性能性能：強大運動性能強大運動性能得益于獨特液壓驅動得益于獨特液壓驅動。不同于多數機器人采用電驅，Atlas 為了獲得最強的機動性采用液壓伺服驅動，具有高負載驅動特性，即使是高難度動作如后空翻等依然能平穩落地。Atlas 機器人全身有 28 個自由度，在多個液壓關節與算法的協調配合下，

33、Atlas 已經可以熟練的完成垂直起跳、跨越障礙、后空翻，甚至完成整套的舞蹈以及手腳都參與的跑酷功能。圖 7 Atlas 采用 3D 打印腿部使液壓系統與肢體融合 圖 8 波士頓動力液壓驅動原理 證券研究報告|行業深度研究報告 請仔細閱讀在本報告尾部的重要法律聲明 11 表 3 Atlas 各關節自由度 身體部位身體部位 自由度自由度 具體應用具體應用 單腿單腿 3 3 個個 小腿縱向自由度、大腿縱向自由度、胯部橫向自由度 單腳踝單腳踝 2 2 個個 橫向和縱向自由度，通過雙液壓缸的聯合驅動能夠實現縱向、橫向、斜向三種運動狀態，這三種運動狀態可增強行走過程中單腿支撐時腿部的運動能力 腰腹腰腹

34、2 2 個個 軸向和徑向自由度 單臂單臂 6 6 個個 肩部軸向和徑向自由度，大臂軸向和徑向自由度，小臂軸向和徑向自由度 腕部和手腕部和手 各各 1 1 個自由度個自由度 離線模板與在線精細控制構成獨特運動算法。離線模板與在線精細控制構成獨特運動算法。Atlas 的離線軌跡庫模板包含了眾多預設的最優運動方案，會向決策層 MPC（模型預測控制）提示最佳的解決方案選擇，此后 MPC 利用機器人的動力學模型來預測其未來的動作。這種控制器的核心工作機制是優化計算，確定機器人當前應該進行的最優動作，從而隨著時間的推移產生最佳行為。當遇到如環境改變、腳滑等實時因素時，MPC 會調整機器人的發力、姿勢和動作

35、的發生時機來適應。此外，MPC 還能跨行為邊界預測下一步的行動，例如知悉跳躍后要進行后空翻，它便會自動創建行為之間的過渡，確保動作連貫。在 MPC 3.0 版本中，Atlas 已能主動使用參數已知的工具，在官方演示視頻中 Atlas 用木板搭了一座橋通過障礙。圖 9 Atlas 控制核心離線軌跡庫+在線精細控制的 MPC 控制器 TOFTOF+預設地圖構成預設地圖構成 AtlasAtlas 的“眼睛”。的“眼睛”。在感知層，Atlas 使用 TOF 深度相機每秒生成 15 幀的環境點云，這些點云基于大規模的測距集合。它的感知軟件采用多平面分割算法從點云中提取平面，并將此信息輸入到映射系統中，為

36、 Atlas 構建通過相機看到的各種對象的模型。當 Atlas 執行擴展的跑酷行為時，波士頓動力的研發團隊為其提供了一張高級地圖，指明了它應該前往的地方和沿途應該執行的動作。盡管這張地圖并不完全與真實路線的幾何形狀匹配，但它提供了障礙模板和注釋動作的近似描述，Atlas 則利用這些稀疏信息進行導航，并用實時感知數據來填補細節。2.3.2.3.從機械狗從機械狗 SpotSpot 開開始，始，商業化商業化前前路路漫長漫長 機械狗機械狗 SpotSpot 率先開啟商業化率先開啟商業化之路。之路。Spot 是波士頓動力 2015 年 2 月發布的四足機器人，身高僅一米有余。SpotMini 是 Spo

37、t 機器人的更加小型且防水的版本，加上機器臂重量 29.5 kg，一次充電可以跑 90 分鐘，相比波士頓動力其他液壓結構驅動的機器人，SpotMini 是純電動的，因此是波士頓動力最安靜的機器人之一，搭配多 證券研究報告|行業深度研究報告 請仔細閱讀在本報告尾部的重要法律聲明 12 種傳感器，可以完成各項復雜的動作以及巡航，如無人區巡邏、尋找氣體泄露、公園安保等。SpotMini 是公司商業化探索的第一步，于 2020 年 6 月開始公開發售，每只定價 74,500 美元，折合人民幣超過 50 萬元。Spotmini 整體的設計以高集成度、高任務作業能力為主，繼承了波士頓動力其他機器人的高運動

38、能力，最優異的性能就是樓梯攀爬，其采用全視覺方案構建全局地圖，進一步選擇合適的落足點避開臺階邊緣以及不安全的落足區域。圖 10 SpotMini 尺寸參數 表 4 SpotMini 工作參數 項目項目 參數參數 電池電池 容量 605Wh 平均工作時間 90 分鐘 待機時間 180 分鐘 充電時間 120 分鐘 機身接口機身接口 WiFi(2.4GHz IEEE802.11b/g/n)，1000BASE-T 移動移動 最大速度 1.6m/s(時速 5.76km)最大爬坡角度 30 最大臺階高度 300mm 地形地形判斷判斷 水平視角 360 范圍 4m 照明 2 Lux 防撞 設置的距離 工作

39、工作環境環境 工作溫度-2045C 工作濕度 070%RH 難以降本量產難以降本量產約束約束商業化落地商業化落地。波士頓動力從學術領域實驗室誕生，因此機器人的設計多是不計成本以性能為導向，早期為美國國防高級研究計劃局承包項目，由于商業化進程不及預期，被谷歌收購后又經歷兩度易主，2017 年 6 月軟銀接手、2021 年 6 月由現代汽車接管。根據 Analytics India 雜志，專家估計 Atlas 單臺成本至少為 15 萬美元（折合人民幣 109 萬元），即使是更有“性價比”的 Spot 機械狗，公司表示截至 2023 年 6 月售出超過 1,000 臺。盡管 Spot 在市場中獲得了

40、一定的反響，但相較于 Atlas 等高端產品的技術潛力，其商業化進程仍顯緩慢，多次易主的波士頓動力，在向商業市場推出產品的道路上還有很長的路。3.3.1X1X TechnologiesTechnologies：開啟開啟 AIAI 具身智能具身智能革命革命 3.1.3.1.OpenAIOpenAI 領投，領投，機器人使命是與人類并肩工作機器人使命是與人類并肩工作 AIAI 與人形機器人結合，打造與人類協同的勞動力。與人形機器人結合，打造與人類協同的勞動力。1X Technologies 于 2014 年成立，是一家工程和人形機器人公司，使命是創造與人類并肩工作的通用機器人，以滿足全球的勞動力需求

41、。公司今年完成了 2350 萬美元的 A2 輪融資，由 OpenAI 創投基金領投，其他投資者包括老虎環球基金和一個由 Sandwater、Alliance Ventures和 Skagerak Capital 等挪威投資者組成的財團。公司表示將利用這筆資金來加大即將推出的雙足機器人模型 NEO 的產量，同時擴大其在挪威和北美的首款商用機器人EVE 的生產規模。證券研究報告|行業深度研究報告 請仔細閱讀在本報告尾部的重要法律聲明 13 表 5 1X Technologies 融資整理 融資輪次融資輪次 時間時間 融資規模融資規模 核心投資者核心投資者 融資用途融資用途 A 輪 2021 年 5

42、 月 1010 萬美元 Valinor ADT Commercial Hatteland 擴大團隊規模，加速產品研發，量產人形機器人 A2 輪 2023 年 3 月 2350 萬美元 OpenAI Tiger Global Sandwater Alliance Ventures Thursday Ventures Skagerak Capital Trevor Blackwell Type One 加大雙足機器人 NEO 的投入，同時擴大其在挪威和北美的首款商用機器人EVE 的生產規模 資料來源：Silicon Valley Robotics，Medium，華西證券研究所 3.2.3.2.從從

43、 EveEve 到到 NeoNeo，具身智能雛形顯現，具身智能雛形顯現 以人類為靈感，以人類為靈感，運動運動馬達馬達實現實現突破突破。1X Technologies 不僅僅讓機器人模擬人類的形態，更重要的是，挖掘了人類自身獨特的運動機制，并突破性地轉化為 Revo1 運動馬達，其擁有世界上扭矩與重量比最高的直驅伺服，專為低齒輪比機器人設計，并搭配能模仿有機肌肉運動的靈活機械，實現靈敏高效的運動能力。根據公開專利，Revo1 執行器使用了名為哈爾巴赫陣列的特殊磁鐵排列方式，使得電機更緊湊、輕巧，同時能產生高扭矩，Revo1 的扭矩-重量比是市面上發動機的四倍，非常適合用于人形直驅機器人。哈爾巴赫

44、陣列的設計使得磁場更有效地指向轉動軸，同時通過調整磁鐵的厚度，防止在高溫高扭矩運行時磁鐵的退磁現象，從而保證電機的性能和穩定性。圖 11 Eve 關節設計示意 圖 12 Revo1 執行器拆解示意 拳頭產品拳頭產品 E EVEVE 逐步逐步實現實現商業化商業化。1X Technologies 目前的旗艦產品是名為 EVE 的類人機器人，EVE 擁有兩臂、兩眼和四輪底盤，可以像人類一樣與其環境進行交互，在各種環境中執行多種任務，如巡邏、監控、搬運等，適合在勞動力短缺的市場中使用。由于人形機器人活動復雜，還未能實現完全由 AI 托管，EVE 采用 AI 與人工結合的方式控制，但一位操作員可同時操控

45、一組多臺 EVE 機器人。2022 年，公司首次取得商業突破，簽署了至少 140 臺 EVE 機器人的分銷合同，為美國商業場所提供安保服務。證券研究報告|行業深度研究報告 請仔細閱讀在本報告尾部的重要法律聲明 14 雙足雙足機器人機器人 NEONEO 初步具備具身智能特征。初步具備具身智能特征。NEO 是 1X Technologies 正在研發的雙足人形機器人，它完全按人類的外形和運動方式設計：NEO 有頭、軀干、手臂和腿，會走路、抓東西，并通過面部表情溝通。NEO 的特點是其安全第一的設計思路，確保了其柔軟且有機的機械結構，使得與人類互動更加安全。NEO 的高精度運動基于模仿人類肌肉模式而

46、設計，使其能夠如同人類一樣行走、抓取物品并與環境互動。其 AI設計使其能夠自然地與用戶交流，目前，NEO 不僅可以自然準確地穿門、爬樓梯，在OpenAI 的軟件加持下有望完成更多高難度任務以及完整的無人操作體驗。表 6 EVE 與 NEO 參數對比 特性特性 EVEEVE NEONEO 安全優先設安全優先設計計 有機體啟發的機械結構，適用于真實世界場景。柔軟、有機體啟發的機械結構，可安全互動。運動性能運動性能 高精度運動，設計用于操作門、電梯，并以自然方式與環境互動。接近人類的運動性能，高精度移動模仿人類肌肉模式，能夠行走、爬樓梯等。AIAI 擁有先進 AI 大腦，可在空間內自由移動，并能遠程

47、操控。擁有先進 AI 大腦，可在空間內自由移動，并能遠程操控?？蓮?VR TeleOp任務中學習，實現自動行為以及 AI 導航 視覺視覺 具有全景視圖、2 個前置攝像頭和 1 個后置攝像頭?？刂瓶刂?以 VR TeleOp 同步模式操作，并通過人為干預進行優化。一個操作員可控制多臺 EVE。以 VR TeleOp 同步模式操作，重點關注安全。體型體型 身高 1.86 米，重 83kg 重約 30kg 續航續航 運行時間為 4 小時，充電時間為 1 小時，電動系統 運行時間為 2-4 小時，電動系統 速度速度 最高速度為 14.4km/h，具有多地形輪組。4km/h 步行速度，12km/h跑步速

48、度，承重 20kg 資料來源：1X 官網，華西證券研究所 3.3.3.3.與與 OpenAIOpenAI 合作合作共贏，共贏，將大模型帶進現實將大模型帶進現實世界世界 OpenAIOpenAI 技術全面賦能人形機器人技術全面賦能人形機器人。1X Technologies 與 OpenAI 的合作不只是簡單的技術共享，而是在探索將前沿的理論 AI 技術與現實的機械結合，有望創建一個真正能與現實世界互動的智能實體。公司正利用 OpenAI 的技術提升他們的機器人智能程度，如通過 OpenAI Gym 訓練機器人進行自主導航和避障，使用 OpenAI ROS 實現與機器人操作系統（ROS）的通信，以

49、及借助 GPT 模型使機器人理解并執行自然語言命令。未來，他們還可能采納 OpenAI 的 DALL-E 和 CLIP 等技術，使機器人有生成和解析圖像的能力。GPT 模型若能針對人形機器人進行優化，真正構成具身智能大腦，使機器人能夠更好地理解和適應復雜的環境，更高效地解決問題，并具備更靈活的行為能力。證券研究報告|行業深度研究報告 請仔細閱讀在本報告尾部的重要法律聲明 15 表 7 1X Technologies 使用 OpenAI 技術一覽 庫庫 OpenAI GymOpenAI Gym OpenAI UniverseOpenAI Universe ProcgenProcgen 簡介簡介

50、Gym 是一個提供了許多標準化環境的庫，使得研究人員可以在多種任務和領域中測試和開發強化學習算法。Universe 通過 VNC 協議連接到各種外部環境，如Flash 游戲、瀏覽器等。它允許開發人員在一個統一的接口中訓練和評估AI 在各種不同環境中的性能。Procgen 是一個專注于生成式環境的庫，它提供了一套過程生成技術來創建多樣化和隨機化的環境，以便研究人員可以在更多變的條件下測試和開發強化學習算法。簡單易用簡單易用 是 是 是 環境種類環境種類 標準化環境 外部環境 生成式環境 多任務支持多任務支持 是 是 有限 開源開源 是 是 是 基于基于PythonPython 是 是 是 人形機

51、器人與人形機器人與 AIAI 互相成就互相成就。OpenAI 可借鑒 1X Technologies 的機器人技術，來提升其 AI 系統的物理交互能力。目前，OpenAI 的 AI 系統主要是在虛擬環境中運行，如 OpenAI Gym、Universe 和 Procgen。雖然這些環境可以模擬一些真實世界的場景和任務，但仍然無法完全復制物理世界的復雜性和不確定性。如果 OpenAI 能夠將其AI 系統部署到 1X Technologies 的機器人上，那么它就可以讓其 AI 系統在真實世界中學習和適應，從而增強其泛化能力和魯棒性。圖 13 具身智能學習能力遠強于第三人稱數據學習 4.4.Apo

52、lloApollo：始于人類、賦予人類：始于人類、賦予人類 4.1.4.1.以探索宇宙為以探索宇宙為愿景愿景的機器人的機器人 與與 NASANASA 深度合作，深度合作，長期目標為長期目標為機器人機器人探索宇宙探索宇宙。誕生于德克薩斯大學奧斯丁分校的初創公司 Apptronik 于 8 月公布了其最新的人形機器人 Apollo（阿波羅）。Apollo 體現了人的外形特征，高 1.7 米，重 72.6 kg，擁有 25 公斤的舉重能力，電 證券研究報告|行業深度研究報告 請仔細閱讀在本報告尾部的重要法律聲明 16 機驅動的 Apollo 體現了安全性的考量，將在與人共同工作的環境中展現其優勢。A

53、pollo 的短期目標是輔助物流領域，解決供應鏈中因人力短缺所帶來的挑戰，但它的夢想遠不止于此，Apptronik 的創始團隊在 2012 年至 2013 年的 DARPA 機器人挑戰賽期間為 NASA 機器人 Valkyrie 工作，根據 IOT World Today，公司此后也與 NASA進行深度合作，公司對 Apollo 的長期愿景即是將其用于太空探索，助力人類登陸月球、火星及更遠的天體。圖 14 Apptronik 與 NASA 合作研發機器人 Valkyrie 圖 15 Apollo 機器人模塊化設計 資料來源：IOT World Today，華西證券研究所 資料來源：1X 官網，

54、華西證券研究所 定位為定位為機器人領域的“機器人領域的“iPhoneiPhone”?！?。Apollo 的目標是像 iPhone 一樣，成為機器人領域的通用開發平臺，使開發伙伴能夠擴展 Apptronik 的解決方案，并將數字世界擴展到物理世界，與人們一同工作，完成他們不想做的工作。在通用框架的基礎上，合作伙伴可將 Apollo 的應用范圍從物流和制造業擴展到建筑、石油和天然氣、電子等行業，乃至零售、送貨上門、老人護理等與人類更密切接觸的領域。在設計上，Apollo 多部件采用模塊化設計，如腿部可更換為固定樁，以及電池支持熱插拔設計，以解決人形機器人續航痛點。表 8 Apollo 性能參數及應用

55、場景 基本參基本參數數 身高 173cm 體重 72.6kg 運行時間 4 小時/每個電池包 負重 25kg 通用領通用領域域 適應多樣需求 在 RaaS（Robot-as-a-Service，機器人即服務）模式下，可在高峰期短期租賃 根據需要進行任務切換 通用型機器人可輕松切換任務 便捷切換 可無縫將人工勞動替代，無需增加資本投入或改建設施 物流物流 自動化 機器人大幅提升效率、準確性以及速度，為企業降本增效 高靈活性 每個客戶都有獨特性，Apollo 可實現靈活且通用的自動化 零售零售 自動化 替代手動操作流程 通用性 靈活、通用的自動化可讓零售商根據需求變化實現快速調整 制造制造 完全自

56、動化 制造工廠的自動化還差“最后一公里”，即運輸材料，人形機器人可完美勝任 制造業回歸帶來人力需求 過去四年北美制造業從海外回歸數量增長 250%，人力需求大幅增長 勞動力缺口擴大 技能培訓需要巨大成本，且底層材料運輸勞動力缺口繼續擴大 自動牽引車仍需人工支持 自動牽引車減少了司機需求，但仍需人工將托盤從牽引車轉移到生產線 證券研究報告|行業深度研究報告 請仔細閱讀在本報告尾部的重要法律聲明 17 資料來源：Apptronik 官網，華西證券研究所 4.2.4.2.擬人形態與技術結合擬人形態與技術結合 以人為本，專注安全性。以人為本，專注安全性。Apptronik 的團隊在近十年構建了超過 1

57、0 種獨特的機器人，外骨骼方面的研究提供了重要的安全背景知識，而工業機械臂的開發則在保持經濟性的同時提高了有效載荷，最終凝結成為 Apollo，專為在人類設計的環境中與人類一同工作而構建的人形機器人。Apollo 不僅尺寸接近人類，并且擁有獨特的力控架構，保證了它在人周圍的安全操作，Apollo 與傳統的工業機器人相比更像是一種協作機器人。早在研發外骨骼時，Apptronik 就為其配備了 6 軸力傳感器、力敏感袖帶、空氣冷卻的系列彈性執行器模塊來確保機械系統的穩定性和安全性，而Apollo 在智能程度上更勝，會利用其視覺感知和力度感應，當人類靠近機器人時減速，如果人類靠得太近，Apollo

58、會停下來。如果 Apollo 被絆倒，它會進入安全模式“蜷縮”身體，以減少對機器人自身和周圍環境的損害。圖 16 Apptronik 在外骨骼上以 6 軸力傳感器、力敏感袖帶、空氣冷卻執行器保障設備安全性 資料來源：Complex Stiffness Model of Physical Human-Robot Interaction:Implications for Control of Performance Augmentation Exoskeletons，華西證券研究所 性能和成本引導設計，長期價格將與汽車相當。性能和成本引導設計，長期價格將與汽車相當。Apollo 的核心是執行器，公

59、司稱為“機器人肌肉”。人類體內有大約 300 塊肌肉，Apollo 經過簡化，系統內部有大約 30 個不同的肌肉群，滿足基本的動作和活動。Apollo 的設計思路從第一性原理出發，為了使每個關節完美配合，使用線性和旋轉執行器控制整個系統，同時執行器的設計著重考慮了成本問題，新執行器比以往機型少了約 1/3 的組件，同時組裝時間也縮短到 1/3。公司 CEO 預計人形機器人要打開市場，成本需控制在 5 萬美元內，售價應當與汽車相當。證券研究報告|行業深度研究報告 請仔細閱讀在本報告尾部的重要法律聲明 18 圖 17 Apptronik 自主設計高性能緊湊執行器，大幅降低生產成本 4.3.4.3.

60、朝向月球進發朝向月球進發 精細控制還有進一步提升空間。精細控制還有進一步提升空間。Apollo 的研發重心更多放在安全性和“更像人”上，公司 CEO 表示，不認為手部的靈活性是人形機器人的核心技術壁壘，后續可能考慮和其他公司合作研發手部。在 Apollo 的測試版本上，使用了更簡單的手部執行器，公司認為初期研發重心應當專注于達成類人形態，但同時也在手腕處保留了模塊化接口，長期可與其他公司合作進行精細手部的獨立研發。Apollo 目前僅限于只需要粗略操控的工作，Apptronik 計劃首先將 Apollo 部署到倉庫中，來移動紙箱、籃子等，這些任務主要在于移動，而不需要完全靈巧的手和腕部。圖 1

61、8 Apptronik 在人形機器人專利中未見手部設計 目標月球乃至更遠的地方。目標月球乃至更遠的地方。作為與 NASA 深度合作的機器人公司，Apptronik 的長期目標是將 Apollo 用于太空探索。它們可以用來在宇航員到達之前建造和測試為人類設計的環境例如月球和火星棲息地。而人形機器人要進入太空，挑戰無疑會更大，Apollo 需要更強的自主性、更高的穩定性和更佳的靈活性來適應外太空的環境。證券研究報告|行業深度研究報告 請仔細閱讀在本報告尾部的重要法律聲明 19 5.5.AgiAgility Roboticslity Robotics：從學術到實用，領跑倉儲機器人領從學術到實用，領跑

62、倉儲機器人領域域 5.1.5.1.實用實用主義與主義與尖端尖端科技科技結合：商用結合：商用倉儲機器人倉儲機器人 DigitDigit 學術研究學術研究起家起家，推出倉儲，推出倉儲用人形用人形機器人。機器人。Agility Robotics 成立于 2015 年，其根源可以追溯到 2000 年代初，其創始人 Damion Shelton 和 Jonathan Hurst 畢業于卡內基梅隆大學機器人專業，兩人聯合創建了公司。Agility 的兩款主要機器人ATRIAS 和 Cassie 由俄勒岡州立大學的動態機器人實驗室于 2009 年至 2016 年開發，并授權給 Agility 進行商業化。A

63、TRIAS 機器人不僅展示了復雜地形的行走能力，還突破了傳統的雙足機器人設計框架，其能夠在隨機變換的障礙地形中行走，完美跨越障礙。而在 ATRIAS 基礎上開發的 Cassie 機器人則注重技術與應用的結合，不再只是科研展示，而是真正意義上的實用機器人。圖 19 ATRIAS、Cassie、Digit 外形對比 資料來源：Agility 官網，華西證券研究所 需求引導設計，實現真正實用倉儲機器人需求引導設計，實現真正實用倉儲機器人。Digit 在 Cassie 的基礎上升級推出，它能夠實現崎嶇地形穿越，越過障礙物，具有穩健的步行和跑步步態、感知能力，可在非結構化環境中實現爬樓梯和自主導航，以及

64、操縱手臂執行基本任務。Digit 二代參數與技術進一步升級，足部設計優化使其在非常柔軟的表面（比如沙子）上提高性能。除此之外，在 Digit v1 中，感知系統是隨著時間的推移而逐漸增加的，以供開發使用。而在 Digit v2 中，所有感知系統從一開始就處于活動狀態，并綁定到專用計算機上。Digit v2 的所有電子設備也都經過定制、熱管理和環境密封。公司還將電源和以太網連接到了可容納 NUC 或 Jetson 模塊（或其他客戶有效負載）的有效負載托架中。證券研究報告|行業深度研究報告 請仔細閱讀在本報告尾部的重要法律聲明 20 表 9 Digit 參數對比 特性特性 DigitDigit D

65、igitDigit V2V2 足部足部 足部增加致動器從而增加一倍扭力 優化足部設計,增加足部面積和橫滾自由度,使得Digit 可以在不進行側向踩踏的條件下抵抗側向力沖擊,甚至實現單腳靜態平衡，提高 Digit 行走穩定性、降低噪音 上身軀干上身軀干 增添上身軀干和兩只 4 自由度的手臂，雙臂足以舉起 18kg 的負載（箱子）加粗上臂從而滿足負重目標 頭部頭部 頭頂加裝多線激光雷達用于定位導航，頭頂斜向下加裝 2 個深度相機，用于近身視覺和深度信息采集 升級感知系統,使 Digit 可以實現完全自主的障礙物的檢測以及物體拾取和放置。資料來源：官方視頻，BUILDING ROBOTS THAT

66、CAN GO WHERE WE GO，華西證券研究所 仿人機器人設計，適應倉儲工作環境仿人機器人設計，適應倉儲工作環境。相比于現有在倉庫中執行任務的輪式機器人，Digit 更加適合在倉庫這種典型人類環境下實現重復性工作。輪式機器人可以專門設計用于完成特定任務，如移動手提箱，而不執行其他操作，它們成本低、安全性好，且效率高，但當工作流程和工作環境發生變化，將需要投入大量成本拓展改造，同時復雜程度也會幾何倍數提升。而 Digit 能夠像人類一樣使用凳子去接觸高架子上的物體，能夠執行各種任務并適應許多不同的工作流程。由于 Digit 具有人的大小和形狀，并且專為在為人設計的空間中工作而構建，因此可以

67、無縫部署到現有倉庫操作和竣工基礎設施中，而無需昂貴的改造。圖 20 Digit 在倉庫中執行工作 5.2.5.2.與行業巨頭與行業巨頭深度深度合作，合作，人形機器人人形機器人批量生產時代已到批量生產時代已到 商業化商業化進程與進程與研發研發同步，同步，倉儲物流領域著重發力倉儲物流領域著重發力。Agility Robotics 和亞馬遜、福特等多領域公司在 Digit 研發階段就有了深入的合作。2019 年 5 月 22 日，Agility Robotics 即與福特汽車公司宣布建立合作伙伴關系，開發結合了福特的自動駕駛汽車技術和 Digit 機器人的“最后一英里”無人物流解決方案，Digit

68、可以被放在自動駕駛送貨車的后面，Digit 完成最后一公里運輸把包裹放到消費者的家門口。2022 年 4 月 Agility Robotics 獲得了亞馬遜工業創新基金（AIIF）參與的 1.5億美元 B 輪融資，AIIF 負責人 Katherine Chen 對 Agility 設計混合型勞動力機器人的思路表示肯定，其技術有望對物流行業產生顛覆性影響。證券研究報告|行業深度研究報告 請仔細閱讀在本報告尾部的重要法律聲明 21 年內年內投產投產世界首家工廠世界首家工廠，人形機器人人形機器人邁向大批量生產邁向大批量生產。Agility Robotics 正在美國俄勒岡州塞勒姆建造一座占地 7 萬

69、平方英尺的“RoboFab”制造廠，該工廠每年可生產 1 萬多臺 Digit 人形機器人，根據 cnBeta，工廠預計將于 2024 年開始向客戶供貨，2025 年開始全面上市。Agility 預計第一年將制造“數百個”Digit 人形機器人，然后再逐步擴大規模。根據 CNET，公司表示初代 Digit 定價為 25 萬美元，2025 年上市的新版 Digit 將低于這一價格。圖 21 Agility 即將建成世界首個人形機器人工廠 RoboFab 6.6.風險提示風險提示 機器人技術落地不及預期；人工智能安全性及倫理風險；應用場景難以拓寬。證券研究報告|行業深度研究報告 請仔細閱讀在本報告尾

70、部的重要法律聲明 22 分析師與研究助理簡介分析師與研究助理簡介 朱蕓：執業證書編號：S1120522040001 海外首席分析師。北京大學碩士。曾任天有投資集團有限公司副總裁、浙商證券海外&教育首席分析師、西南證券海外&計算機首席分析師，2022年3月加入華西證券研究所。分析師承諾分析師承諾 作者具有中國證券業協會授予的證券投資咨詢執業資格或相當的專業勝任能力，保證報告所采用的數據均來自合規渠道，分析邏輯基于作者的職業理解，通過合理判斷并得出結論，力求客觀、公正，結論不受任何第三方的授意、影響，特此聲明。評級說明評級說明 公司評級標準公司評級標準 投資投資評級評級 說明說明 以報告發布日后的

71、 6 個月內公司股價相對上證指數的漲跌幅為基準。買入 分析師預測在此期間股價相對強于上證指數達到或超過 15%增持 分析師預測在此期間股價相對強于上證指數在 5%15%之間 中性 分析師預測在此期間股價相對上證指數在-5%5%之間 減持 分析師預測在此期間股價相對弱于上證指數 5%15%之間 賣出 分析師預測在此期間股價相對弱于上證指數達到或超過 15%行業評級標準行業評級標準 以報告發布日后的 6 個月內行業指數的漲跌幅為基準。推薦 分析師預測在此期間行業指數相對強于上證指數達到或超過 10%中性 分析師預測在此期間行業指數相對上證指數在-10%10%之間 回避 分析師預測在此期間行業指數相

72、對弱于上證指數達到或超過 10%華西證券研究所：華西證券研究所：地址：北京市西城區太平橋大街豐匯園 11 號豐匯時代大廈南座 5 層 證券研究報告|行業深度研究報告 請仔細閱讀在本報告尾部的重要法律聲明 23 華西證券免責聲明華西證券免責聲明 華西證券股份有限公司（以下簡稱“本公司”）具備證券投資咨詢業務資格。本報告僅供本公司簽約客戶使用。本公司不會因接收人收到或者經由其他渠道轉發收到本報告而直接視其為本公司客戶。本報告基于本公司研究所及其研究人員認為的已經公開的資料或者研究人員的實地調研資料，但本公司對該等信息的準確性、完整性或可靠性不作任何保證。本報告所載資料、意見以及推測僅于本報告發布當

73、日的判斷，且這種判斷受到研究方法、研究依據等多方面的制約。在不同時期，本公司可發出與本報告所載資料、意見及預測不一致的報告。本公司不保證本報告所含信息始終保持在最新狀態。同時，本公司對本報告所含信息可在不發出通知的情形下做出修改，投資者需自行關注相應更新或修改。在任何情況下，本報告僅提供給簽約客戶參考使用，任何信息或所表述的意見絕不構成對任何人的投資建議。市場有風險，投資需謹慎。投資者不應將本報告視為做出投資決策的惟一參考因素，亦不應認為本報告可以取代自己的判斷。在任何情況下，本報告均未考慮到個別客戶的特殊投資目標、財務狀況或需求，不能作為客戶進行客戶買賣、認購證券或者其他金融工具的保證或邀請

74、。在任何情況下，本公司、本公司員工或者其他關聯方均不承諾投資者一定獲利，不與投資者分享投資收益，也不對任何人因使用本報告而導致的任何可能損失負有任何責任。投資者因使用本公司研究報告做出的任何投資決策均是獨立行為，與本公司、本公司員工及其他關聯方無關。本公司建立起信息隔離墻制度、跨墻制度來規范管理跨部門、跨關聯機構之間的信息流動。務請投資者注意，在法律許可的前提下，本公司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或期權并進行證券或期權交易，也可能為這些公司提供或者爭取提供投資銀行、財務顧問或者金融產品等相關服務。在法律許可的前提下，本公司的董事、高級職員或員工可能擔任本報告所提到的公司的董事。所有報告版權均歸本公司所有。未經本公司事先書面授權，任何機構或個人不得以任何形式復制、轉發或公開傳播本報告的全部或部分內容，如需引用、刊發或轉載本報告，需注明出處為華西證券研究所，且不得對本報告進行任何有悖原意的引用、刪節和修改。