特斯拉于2024年7月3日宣布,其第二代人形机器人Optimus将在世界人工智能大会上首次亮相。Optimus相比前代产品在执行器、外观设计、行走速度、重量和平衡感方面都有所改进 。特斯拉的Optimus已经实现了大规模商用,并计划在特斯拉工厂中进行实用性测试,显示出其在人形机器人领域的领先地位 。

中国首款全尺寸通用人形机器人“青龙”于2024年7月5日正式发布,该机器人拥有高度仿生的躯干构型和拟人化的运动控制,支持快速行走、敏捷避障、稳健上下坡、抗冲击干扰等功能。“青龙”的发布不仅展示了中国在人形机器人领域的最新技术进展,也预示着该领域将迎来新的发展机遇。

一、什么是人形机器人

机器人是一种自动化的机器,所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力,如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力, 是一种具有高度灵活性的自动化机器。

作为人工智能在物理空间的重要体现和关键装备,是实体通用人工智能系统的典型代表。

它是继计算机、智能手机、新能源汽车后的颠覆性平台产品,将成为引领产业数字化发展、智能化升级的新质生产力,有望持续催生新产业、新模式、新业态。

那人形机器人就是是一种外观和动作类似于人类的机器人,旨在模仿人类的行为并执行特定任务。它们通常具有头部、躯干、四肢等结构,并能够在人类环境中自如地移动和操作物体。

人形机器人的设计使其能够适应人类的生活空间和工作环境,如楼梯、门、电梯等,这为它们在人类社会中的应用提供了广泛的可能。

二、人形机器人的演进进程

人形机器人的发展历程可以追溯到20世纪初,早期的探索主要集中在科幻小说和电影中。

20世纪60年代末,随着计算机技术的发展,人形机器人开始在实际中取得一些初步的进展。

1972年,早稻田大学研发出了世界上第一款全尺寸人形智能机器人WABOT-1,这标志着人形机器人进入了实际应用的环节。

20世纪80年代,美国麻省理工学院研制出能够在自然环境中行走的人形机器人,进一步推动了人形机器人的研究。

21世纪初,深度学习技术的崛起推动了人形机器人的发展,使得机器人能够更好地理解和模仿人类行为。

这一阶段的代表性成果包括能够自主学习、适应环境变化的机器人,以及具备更高级认知能力的人形机器人原型。

进入21世纪后,人形机器人的发展迎来了新的高峰,美国公司在人形机器人赛道上占据了主导地位,他们制造出了科技含量更高、功能更强大的机器人,这些机器人不仅具备高度的动态运动能力,还能完成搜救、配送等复杂任务。

近年来,随着人工智能、机器学习等技术的飞速发展,人形机器人在智能化、功能多样化等方面取得了显著突破,引发了全球范围内的产业热潮。

技术革新是推动人形机器人产业爆发的关键因素,随着深度学习、计算机视觉等技术的不断进步,人形机器人已经能够模拟人类的动作、表情和语音,实现更自然、更智能的交互。

此外,机器人自主导航、物体识别等技术的完善,也为人形机器人在实际应用中提供了更广阔的空间。

三、人形机器人的关键技术

人形机器人的设计是一个复杂的工程,涉及多学科的综合应用,人形机器人的关键技术主要包括以下几个方面:

伺服控制技术:伺服控制技术是人形机器人的核心,它涉及到机器人关节的精确控制,包括位置、速度和加速度的控制,以实现复杂的运动和姿态控制。

人工智能技术:人工智能技术赋予人形机器人自主决策和学习的能力,包括感知、理解和决策等,这是实现机器人智能化的基石。

运动控制和伺服驱动技术:这涉及到机器人的行走、动作和姿态控制,是实现精准动作和平衡的关键。运动控制通常采用液压驱动或纯电机驱动,而运控算法方面仍有提升空间。

智能AI系统:包括感知层、决策层和传输层,这些层次共同工作以实现机器人的自主决策和行动。智能AI系统是人形机器人的大脑,负责处理感知到的信息并做出相应的决策。

动力系统:包括能源电池系统和执行机系统,其中减速器、伺服电机、控制器是核心部件。这些部件确保机器人有足够的动力和精确的控制来完成各种任务。

结构单元:相当于人体骨骼,是机器人的物理基础,支撑机器人的整体结构和功能实现。

传感器技术:传感器技术是人形机器人不可或缺的感知器官,通过各类传感器识别外部信息,并作出判断和下一步动作。

控制执行端的电机控制技术:电机控制技术直接影响到机器人的运动精度和响应速度,是实现复杂动作的关键。

这些技术的综合应用和不断进步是推动人形机器人发展的关键因素,它们共同决定了人形机器人的性能和应用范围。随着技术的不断创新,人形机器人在未来将能够执行更加复杂和精细的任务。

四、人形机器人的市场前景

在人形机器人行业的角逐中,中国有望异军突起。工业和信息化部赛迪研究院数据显示,2026年中国人形机器人产业规模有望突破200亿元。

据高盛预测,在技术得到革命性突破的理想情况下人形机器人2025-2035年销量CAGR可达94%,2035年市场规模达1540亿美元。

专家分析认为,中国在供应链、量产能力以及场景落地等方面拥有得天独厚的优势。

随着技术迭代,人形机器人应用场景分为三个阶段,第一阶段达到“替代重复性劳动”的应用标准,第二阶段人形机器人开始走向制造业各类工厂以及商业服务业的更多场景,第三阶段具身智能成为现实。

预计未来两年内将实现量产,初步商业化场景将主要集中在工业、展览等领域,这一发展趋势将为人形机器人带来更广泛的应用前景。

以优必选与一汽-大众的合作为例,双方将在汽车制造过程中引入工业版人形机器人Walker S,探索其在螺栓拧紧、零件安装、零件转运等环节的应用。

这不仅能提高生产效率,还能减轻工人的劳动强度。随着技术的不断进步,人形机器人有望在更多复杂的工业场景中发挥作用。

全球人形机器人市场在未来十年将以显著的速度增长,特别是在人口老龄化和劳动力短缺的背景下,人形机器人在护理、陪伴、辅助生活等方面的需求将持续增长。

五、人形机器人的产业应用场景

随着技术的成熟和成本的降低,人形机器人将对多个产业产生深远影响,人形机器人将在工业、医疗、教育、娱乐、家庭助理等领域发挥重要作用。以下是人形机器人对几个典型产业影响的案例分析:

在制造业中:人形机器人在制造业中可以承担装配、搬运、焊接等工作,尤其是在环境恶劣或对人体有害的场所,如高温、粉尘多的车间。它们能够提高生产效率,减少工伤事故,降低人力成本。

案例:日本的Fanuc公司开发的人形机器人能够在狭小空间内进行精密装配,提高了汽车零部件的生产效率和质量。

在医疗保健领域:人形机器人可以作为辅助工具,帮助医生进行手术、患者监护、康复训练等。它们能够提供精确的操作,减少人为错误,同时在一些重复性高的护理工作中减轻医护人员的工作负担。

案例:美国Intuitive Surgical公司开发的达芬奇手术系统,虽然不是完全人形,但其手臂模拟人类手腕关节,能够在微创手术中提供高精度的操作。

在服务业中:人形机器人可以担任接待、导购、清洁等工作,提供24小时不间断的服务,改善客户体验,同时降低人力成本。

案例:日本软银集团的Pepper机器人,能够在零售店、酒店等场所提供迎宾、信息咨询等服务,其具有情感识别能力,能够与人进行基本交流。

在教育领域:人形机器人可以作为教学助手,参与课堂教学、语言学习等活动,提供个性化的学习体验,尤其在远程教育和特殊教育中发挥重要作用。

案例:NAO机器人由法国Aldebaran Robotics公司开发,被广泛应用于全球的教育机构,用于编程教育、语言学习和儿童自闭症治疗。

在灾难救援和危险环境中:人形机器人能够进入人类难以到达的区域,进行搜救、勘察、拆除爆炸物等任务,保障人员安全,提高救援效率。

案例:波士顿动力公司的Atlas机器人,设计用于极端环境下的救援任务,能够进行跳跃、奔跑等复杂动作,展现出极高的机动性和适应性。

在家庭助理方面:人形机器人可以作为智能家居的一部分,帮助完成家务、照顾老人和儿童、提供娱乐等功能,提高生活质量。

案例:中国的优必选科技推出的Walker机器人,具备行走、搬运物品、甚至跳舞等功能,旨在成为家庭中的全能助手,并顺利进入蔚来工厂的测试。

人形机器人在不同产业中的应用正逐步深入,它们通过提供高效、精确、安全的解决方案,正在改变传统的工作模式,推动产业的数字化和智能化转型。

六、人形机器人的上中下游产业链分析

人形机器人的产业链可以分为上游的原材料和组件供应、中游的机器人设计和制造,以及下游的销售和应用服务三个环节。

上游:包括高性能材料、精密电机、传感器、芯片、电池等关键部件的制造商,它们为人形机器人提供了必要的硬件基础。

中游:涉及机器人的设计、组装和测试。这一环节需要集成各种技术和系统,包括机械结构设计、电子控制系统开发、软件编程等。

下游:主要包括机器人的销售、维护和应用开发。这一环节直接面向最终用户,提供定制化服务和解决方案,满足不同行业和场景的需求。

上游:关键零部件制造

传感器:凌云股份、华工科技、柯力传感、奥比中光

执行器:$三花智控(SZ002050)$、拓普集团

电机:步科股份、雷赛智能、汇川技术、鸣志电器、伟时电气

减速器:新时达、中大力德、昊志机电、汉宇集团、丰立智能

丝杠:$秦川机床(SZ000837)$、五洲新春、鼎智科技

伺服驱动器:汇川技术、禾川科技、科力尔

控制系统与芯片:中科创达、紫光国微

电池与电源管理:宁德时代、亿纬锂能

中下游:机器人本体制造、销售与软件开发

设计与制造:特斯拉、优必选

组装、测试与销售:机器人、埃斯顿

软件开发:$科大讯飞(SZ002230)$、云从科技、东华软件

整个产业链的协同发展对于推动人形机器人的商业化和普及至关重要。随着技术的不断进步和市场的日益成熟,人形机器人产业链的各个环节都将迎来新的发展机遇,当下可重点关注上游关键部件环节。

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