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首页2024人形机器人产业链白皮书
本文档深入探讨了2024年人形机器人产业链的发展趋势与前景。首先,人形机器人作为一项具有颠覆性的技术领域,正随着社会需求的增长而迅速崛起。预计到2035年,全球人形机器人市场将以超过50%的年复合增长率扩张,市场规模有望达到100亿至200亿台,展现出巨大的市场潜力。这个行业的快速发展得益于其在多个领域的应用,特别是制造业,它能更快地实现商业化场景落地。 产业链方面,上游硬件市场已经相当成熟,尤其是中国本土企业在市场渗透上持续取得突破。然而,核心技术的提升将集中在软件开发和算法优化上,这将是决定人形机器人竞争力的关键因素。产品设计上,主流制造商主要聚焦于体能型和智能型两条技术路线,分别注重机器人在动作表现和人工智能方面的性能。 对于应用场景,文档指出服务业虽然关注度高,但制造业因其对自动化和效率提升的需求,可能成为早期大规模应用的领域。人形机器人正处在产业的导入期,即从概念验证向商业化生产的过渡阶段,这标志着一个全新的时代正在到来。 根据数据来源,如Canalys、乘联会和M2觅途咨询的研究,与智能手机和新能源汽车等行业的发展阶段相比,人形机器人行业的渗透率尚处于初期,但增长势头强劲,预示着其未来发展前景广阔。随着先进生产力的探索和人口结构变化,如老龄化趋势加剧,对人形机器人的依赖将进一步增强,为市场提供了更多机遇。 总结而言,这份白皮书为投资者和行业参与者提供了关于人形机器人产业的深度洞察,包括市场发展趋势、技术路径、竞争格局以及潜在的投资策略,有助于把握这个快速发展的新兴产业的脉搏。
资源详情
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M2 2024 Proprietary and Confidential All Rights Reserved.M2 2024 Proprietary and Confidential All Rights Reserved.
• 创新体系初步建立
• 关键技术突破
• 整机达国际先进、量产
中国将人形机器人发展定位为国家产业战略高度,中央及地方双重推动,构建国家竞争力
工信部-《人形机器人创新发展指导意见》
2025年
• 技术创新能力提升,
• 构建产业生态
• 综合实力达世界先
2027年
《上海市推动制造业高质量发展三年行动计划
(2023-2025
年
)
》
•
瞄准人工智能技术前沿,构建通用大模型。
•
构建产业生态:打造
10
家头部品牌;
100
个示范应用场景;
1000
亿相关联产业规模。
•
建设国际算法创新基地,加快人形机器人创新发展。
人工智能
大模型 产业生态
算法基地
《深圳市加快推动人工智能高质量发展高水平应用行动方案
(2023-
2024
年
)
》
《北京市机器人产业创新发展行动方案
(2023-2025
年
)(
征求意见稿
)
》
《山东省制造业创新能力提升三年行动计划
(2023-2025
年
)
》
•
聚焦通用大模型、智能算力芯片、智能传感器、智能机器人、
智能网联汽车等领域;开展通用型具身智能机器人的研发和
应用;加快组建广东省人形机器人制造业创新中心。
•
发挥粤港澳大湾区制造业优势,开展人形机器人规模化应用。
通用大模型 具身智能
制造业规模化应用
•
以公司
+
联盟模式成立产业联盟。
•
2025
年建成人形机器人通用行为控制大模型开发平台,形成
完善的超算环境及软件生态,完成百台(套)级原型机的小
批量生产,并在
3~4
个典型场景中开展示范应用。
创新中心 批量制造 示范工程
产业链基础提升
加快布局 推进研发及应用
•
加快布局人形机器人、元宇宙、量子科技、未来网络、碳
基半导体、类脑计算、深海极地、基因技术、深海空天开
发等前沿领域,推进
6G
技术研发和应用。
上
海
深
圳
北
京
山
东
“以重塑全球产业发展格局为目标,将人形机器人发展定位为国家产业战略层面”用产业政策和国家力量推动人形机器人的发展。目前中国国家层面以工信部为主导对人
形机器人产业发展已经明确了市场发展的战略目标,地方层面上海、深圳、北京、山东等地政府牵头制定出了详细的行动方案
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M2 2024 Proprietary and Confidential All Rights Reserved.M2 2024 Proprietary and Confidential All Rights Reserved.
• 核心观点
• 人形机器人产业宏观环境分析
• 人形机器人产品定义及发展历程
• 人形机器人产业链分析
• 人形机器人主要生产企业分析
• 人形机器人市场投资建议
目录
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M2 2024 Proprietary and Confidential All Rights Reserved.M2 2024 Proprietary and Confidential All Rights Reserved.
人形机器人范围界定——大型双足人形机器人
计算机视觉
深度学习
自主导航
路径规划
决策制定
计算机视觉
语音识别
自主导航
自然语言处理
语音识别
自主导航
自然语言处理
语音识别
自然语言处理
教育内容设计
自主导航
路径规划
教育、娱乐
公共及商业引导机
器人
公共及商业功能型
机器人
公共及商业
服务机器人
通用人形机器人
工业、医疗、商业、其他服务
灵巧手
双足
柔性关节
灵巧手
柔性关节
多自由度关节
人工智能程度
类人体结构
计算机视觉
自主和决策制定
自然语言处理
本报告涉及的人形机器人范围为通用型人形机器人,主要为大型双足人形机器人。
注:小型教育及娱乐机器人、商业功能型机器人以及商场或博物馆引导型机器人,因类人程度以及人工智能的应用程度均与通用人形机器人差距较大,因此不在本次研究范围。
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M2 2024 Proprietary and Confidential All Rights Reserved.M2 2024 Proprietary and Confidential All Rights Reserved.
人形机器人的定义
定义:人形机器人是一种模仿人类外形的机器人,除具备人形和模拟人类动作外还兼具智慧化和可交互性等特点。
人形机器人主要包含三大核心技术模块:环境感知模块、运动控制模块和人机交互模块。
环境感知模块
人机交互模块
运动控制模块
眼、耳、鼻、皮肤
躯体及四肢
大脑
构造
获取信息
传感器技术
• 图像
• 语音
• 雷达
• 压感
• 光感等
算
力
系
统
芯
片
及
AI技术的应用
• 语音、图像识别
• 语音合成
• NLP
• 机器学习等
动力系统+
关节机构
• 电机
• 控制器
• 减速器
• 丝杠
• 电源等
人形机器人:仿人形+三大核心技术能力
环境感知能力
• 视觉
• 位置
• 听觉
• 触觉
• 嗅觉
人机交互能力
• 识别
• 反馈
• 交互
运动控制能力
动力系统
关节机构
• 灵巧的手
• 旋转关节
• 线性关节
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M2 2024 Proprietary and Confidential All Rights Reserved.M2 2024 Proprietary and Confidential All Rights Reserved.
• 人形机器人初具人形
• 算法有一定的发展
• 但尚未被应用到机器的自主学习
深度学习被引入到运动规划、环境感知
和人机交互系统中
技术领域算力和工具方面都有了突破
强化学习让人形机器人在与环境的交互中
不断优化动作和行为,情感识别和语言交
互技术有了较快的进步
市场基于实用性探索产品开始出
现功能性分化的通用人形机器人,
商业化进程有望提速
• 1927年:西屋Televox机器人
• 1986年:本田的人形机器人问
世ASIMO-E0
• 1991年:MIT的 Cog 项目开始
研究仿人形机器人的认知能力
• 2004年:Aldebaran发布了能够识
别情感的机器人Nao。
• 2005年,隆肯特大学的“KASPAR”,
• 2006年:Hanson Robotics发布了
能够模拟人类面部表情的机器人。
• 2013年代:波士顿动力发布的机器人
Atlas。
• 2015年软银“Papper”上市
• 2016年法国Inria Flower实验室开发的
POPPY 上市
• 2018年中国优必选Walker系列机器人上
市
• 特斯拉发布Optimus 搭载自动驾驶级FSD芯片
• 小米发布CyberOne, Mi-Sense深度视觉模
块及AI算法构造三维空间感知
• 英国Engineered Arts为Ameca接入GPT-3/4
增强了其语言的灵活性并增强了其面部表情
• 中国傅利叶推出GR-1通用人形机器人,多模
态大模型、高度仿生的躯干构型、拟人的运动
控制
全球人形机器人的发展历程
技术探索期
(2000~2010年)
技术发展期
(2011~2020年)
技术融合期
(2021~2030年)
概念形成期
( 2000年以前)
算法:
• 1982年,英国科学家霍普尔德发明了
神经网络算法
• 语音及图像识别技术开始发展
算力
• 1997年,IBM用CPU搭建深蓝
Deep blue计算机战胜了象棋冠军
卡斯帕罗夫。深蓝超级国际象棋电
脑有32个微处理器,每秒计算2亿
步,可搜索及估计随后的12步棋。
结构模仿 运动模仿
深度
学习
多模态
感知
自主
导航
图像\语
音识别
算法:
• 2006年乔治·塞曼提出“深度学习”(Deep
Learning)的概念
算力:
• 2006年,AWS云计算发布
• 2006年,Hadoop大数据存储与计算平台发
布
• 2009年,GPU被使用进行大规模无监督式机
器学习工作
工具:
• 2010年:Willow Garage发布了开源 机器人
操作系统ROS,促进了机器人领域的合作研
究。
静态系统
算法:
• NLP技术迅速发展:Google Transformer架构模
型提出,并基于该模型BERT、GPT和T5,也成为
了生成式预训练模型的基础
算力:
• GPU普及,2017年Google推出TPU 人工智能计
算专用芯片
• 4G普及5G迅速发展、云计算分布式计算、量子
计算高速发展
工具:
• 2016年和2018年Google开源推出Tesorflow深度
学习平台和Dopamine强化学习平台
应用:无人驾驶技术、计算机视觉、AR/VR技术融合
算法:
• 元学习(Meta-Learning)和自监
督学习等领域获得更多关注,提升
了模型的泛化能力
• 2023学术论文重点方向
• 多模态大模型
• 文本图像归因
• 自监督学习
• 时间序列
• 脑机接口
强化学习
NLP
自适应
ANI
商业化
AGI
人体工
程学
人形机器人始于1927年,到目前市场经历了4个时期;技术发展期,软银paper的上市掀起了人形机器人发展的小高潮,但由于没有找到适合的商
业化落地场景,现已经停产;随着特斯拉Optimus的发布掀开了人形机器人发展的新篇章,商业化、AGI、人体工程学将是未来中短期的发展重点。
特
点
技
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