資料來源: 中信證券"2023年特斯拉機器人專題研究特斯拉人形機器人引爆市場"
特斯拉人形機器人引爆市場
特斯拉機器人基本情況
2021 年8 月19 日，特斯拉在人工智能日AI Day 上首次公佈了人形機器人項目計劃Tesla Bot，也稱為Optimus。馬斯克表示，其目的是消除危險的、重複的、無聊的工作， 預計2022 年推出原型機，同時公佈了機器人的預期設計參數。1)規格：重量57kg，身高172cm，面部是一個重要信息顯示屏；2）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；3）運動：全身有40 個電機驅動器，移動速度可達8km/h，人類男性跑步速度為12km/小時；4）感知：頭部自動駕駛攝像頭；5） 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。
2022 年9 月30 日，特斯拉在2022 AI DAY 上展示了人形機器人的開發平台和最新一代原型機。經過6 個月的研發，此次展示的機器人已經具備了行走、搬運、識別物品、 澆花等基本的運動和應用能力。馬斯克表示，Optimus 的發展方向是大規模生產、低成本、 高可靠性，價格將不高於20000 美元，預計在3-5 年後量產上市，其應用將幫助人類經濟生產擺脫人口的限制。
2023 年3 月1 日，特斯拉在2023 Investor Day 上展示了關於人形機器人Optimus 的最新視頻。這個版本的Optimus 可以到處走動、進行擰螺絲等工作。而馬斯克也透露其實驗室有多台Optimus 機器人。馬斯克指出，Optimus 利用了特斯拉在製造方面的專業知識，執行器、電池組和Optimus 的其他關鍵部件均由特斯拉定制設計。
在設計目標和思路上，研發團隊堅持以應用為導向。在總體設計目標上，著力於優化成本和效率等因素，使產品走向低成本、高可靠性的大規模量產，主要的實現路徑是規模化、標準化和簡潔化（如電池組的集成）。在設計思路上，強調為了生產而設計，以人工智能為核心競爭力，軟件、硬件結合，借鑒特斯拉完備的汽車開發設計經驗，並融入了仿生學、人體工程學等元素。
Optimus 原型機的配置參數，體現出比原有設計預期更適合規模化量產的特質：1）規格：身高173cm，重量73kg，主體材料為塑料；2）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；3）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模化量產難度和成本），50 個基礎自由度（軀幹28*1+手部11*2）；4）AI 系統：與特斯拉汽車相同的SOC 芯片、FSD 全自動輔助駕駛系統。
擁有智能的“大腦”是Optimus 與其他人形機器人最大的不同。馬斯克認為“大腦” 將真正使機器人有用、通用，從而實現百萬級量產的“深不可測”的潛力。研發團隊在機器人的開發和應用中也使用了很多人工智能技術，如：從特斯拉汽車中移植Autopilot 視覺神經網絡，用於視覺識別（體積深度渲染）、定位（行走軌跡估計）、運動控制（仿真、傳感器數據的處理、狀態估計）等。
近兩年特斯拉機器人快速迭代展現其強大研發能力。2021 年8 月19 日，特斯拉在AI Day 上首次公佈人形機器人項目計劃。根據2022 AI DAY 中披露的細節，人形機器人的開發平台在年初的2 月就已經製造完成，耗時僅6 個月，並在隨後的4 月、8 月分別實現了行走和手臂搖擺動作的能力。不到半年後的2022 年9 月30 日，Optimus 機器人原型機在2022 AI Day 首秀，相比開發平台有了許多新的改變。2023 年3 月1 日的投資者日上，特斯拉展示了Optimus 四處走動、擰螺絲等工作能力。特斯拉不斷實現機器人快速迭代向世人證明，擅長研發四輪機器人（汽車）的特斯拉在人形機器人領域仍有強勁的實力。
特斯拉機器人的背景及意義
馬斯克的投資項目往往與人類重要議題相關。2012 年馬斯克在加州理工大學畢業典禮上明確闡釋了自己的創業動機：關注“對人類的未來影響最大的問題”。他先後創立了X.com（即後來的Paypal）、特斯拉、Solar city 和Space X，這些公司都與互聯網、能源、 太空等人類未來發展息息相關。
出於類似動機，馬斯剋期望人形機器人幫助人類創造一個勞動力不會短缺的富足社會。他曾在論壇、雜誌、演講、公司會議等多個場合表達對項目的理解和期望，表示Optimus 人形機器人是公司2022 年進行開發的最重要的產品，對於人形機器人項目的定位也逐步具體。總結來看，馬斯克開發機器人的動機是為了替代人類勞動，正如他於2022 年8 月16 日在《中國網信》雜誌中所說，“借助機器人的力量，我們將創造一個商品和服務極度充裕的時代”。
特斯拉人形機器人誕生順應當前人口形勢的變化。自2017 年起，我國出生人口和自然增長率開啟了雙重下跌，2022 年更是出現了近61 年來首次出現人口負增長，同時老齡人口數和老齡化率連續多年保持上升，即將進入中度老齡化社會；放眼全球範圍，儘管人口總數仍有數十億的增長空間，但已由高增長向低增長階段過渡，且老齡化進程加速。特斯拉人形機器人自立項之初就以替代人類勞動為目的，再加上設計中堅持以低成本、高可靠性和高通用性為導向，未來或將在工業、服務業等多個領域發揮重要作用，幫助人類解決人口老齡化、勞動力短缺等問題。
三大因素助力特斯拉人形機器人實現終極目標
機械方案可行性已得到充分驗證
人形機器人的開發早有先例，眾多玩家的入場帶動了技術水平快速提升。最早的機器人設計可以一直追溯到19 世紀的蒸汽動力機器人，20 世紀以來各國持續迭代新型機器人， 20 世紀90 年代日本研製出全球第一台雙足機器人，能實現緩慢靜態行走，被視為人形機器人突破性發展的第一階段。第二個階段以日本本田ASIMO 機器人為代表，實現了連續動態行走。第三個階段追求的是高動態的運動性能，以波士頓動力的ATLAS 機器人的高難度運動動作為標誌，一度引起世人矚目。當前，人形機器人正在進入第四個階段，即商業化落地的初期階段，中國真正進入牌桌，以優必選Walker 為代表，和Agility Robotics 的Digit 等一較高下。
在長達百餘年的發展史中，許多項目已經在運動性能等特定方面取得了成功。波士頓動力研發的ATLAS 作為最著名的人形機器人，能夠完成後空翻等高難度動作，在最新展示資料中更是在搬運木板、工具箱等實際應用場景中取得了突破。相比ATLAS 高機動性的展示性質，全球最早具備人類雙足行走能力的類人型機器人ASIMO 更加側重於實際的擬人應用，在上下台階、彎腰等負載動作上的表現也得到了廣泛的認可。
機械解決方案的選擇在不斷的研發驗證中日益明晰。ATLAS 使用的液壓驅動方案通過缸體和活塞桿相對運動實現直線運動，功率大、響應快、精度高，但適用的溫度範圍小、 維護難度大且成本高昂。與液壓驅動相對應的是氣壓驅動，氣壓驅動的結構簡單、動作靈敏，成本也較低，但功率小、剛度差、噪音大、速度不易控制。相比之下ASIMO 採用的電機驅動方案在功率、控制性、成本等方面的表現較為平衡，也是目前應用最廣的一種驅動方式。相關研發先例已經證明，為了滿足人形機器人通用且能大規模量產的要求，電機驅動的綜合效益是三大常見方案中最優的，而特斯拉Optimus 選擇的正是電機驅動方案。
規模化量產是特斯拉一以貫之的法寶
特斯拉素來是一家有行動力的企業。2006 年2 月，特斯拉發布了宏圖第一篇章，其中的核心四步驟分別是：1）打造跑車；2）用賺到的錢開發一款價格可負擔的汽車；3） 用賺到的錢開發價格更實惠的汽車；4）同時提供零排放發電選項。2016 年7 月，特斯拉再次推出了宏圖第二篇章，同樣包含四部分：1）使用電池存儲創建太陽能屋頂；2）擴大電動汽車產品線，以滿足所有主要細分市場的需求；3）通過大規模車隊學習，開發比手動安全10 倍的自動駕駛能力；4）讓汽車在空閒的時候為車主賺錢。時間來到2023 年， 特斯拉宏圖第一篇章基本實現，作為全球新能源汽車的領頭羊，做到了使新能源汽車價格能為大眾所負擔，而第二篇章中的各部分也都在有序推進中，這反映出特斯拉蘊含的將規劃轉化為實際的基因。2023 年3 月1 日發布的第三篇章中，人形機器人也成為重要的一環。
特斯拉在降低產品成本上有成功實踐的經驗。2014 年特斯拉第一次進入中國時，出售的Model S 價格為106.26 萬元，而如今入門級Model 3 的售價已經下探到22.99 萬元。在2017-2022 年的5 年時間，特斯拉單車的平均銷售價格從約11 萬美元降至約5.5 萬美元，降幅50%左右，同期公司的營業利潤率從-15%提升至17%，單車平均利潤更是在汽車行業內遙遙領先。在降低售價的同時收穫利潤的提高，背後的支撐正是特斯拉強大的降本能力。
規模化是特斯拉實現降本的核心。近十年，特斯拉汽車的全球銷量從2.23 萬輛增長到131.39 萬輛，複合年增長率超過50%，目前已經是全球最大的新能源車製造廠商。為了應對與日俱增的交付需求，特斯拉已在美國加州弗里蒙特、中國上海、美國德克薩斯州奧斯汀和德國柏林建成了超級工廠，其中2019 年建成的上海工廠在2022 年的交付量就超過了71 萬輛。此外，特斯拉在美國的內華達和紐約還擁有2 座工廠，負責鋰電池和充電樁等零部件的生產。全球化生產的佈局幫助特斯拉充分利用本土產業鏈的優勢，迅速實現產能數量級的提升。
特斯拉2022 AI DAY 上的展示，也反映出其繼續實行規模化策略的可行性。Optimus 機器人使用了與特斯拉汽車相同/相似的FSD 計算機、SOC 芯片等，可以利用特斯拉現有的基礎設施和供應鏈快速實現規模化量產；在全新零部件的設計上，研發團隊努力減少驅動器設計的數量，機器人全身驅動器數量由最初的40 個降低到28 個，且最終僅需6 種驅動器（3 種旋轉驅動器+3 種線性驅動器）的組合即可滿足，同樣為未來的規模化量產降低了難度。
特斯拉人工智能賦能人形機器人
FSD自動駕駛系統展現特斯拉人工智能底蘊。與傳統汽車公司更強調機械部分不同， 各個造車新勢力紛紛在人工智能上發力，以求在汽車智能化浪潮中搶占先機，而特斯拉正是其中佼佼者。作為特斯拉人工智能的集大成者，其FSD 自動駕駛系統的研發處於公認的領先地位。
特斯拉是截至目前全球唯一一家實現了自動駕駛核心領域全棧自研自產的科技公司。在感知模塊上，特斯拉採用基於仿生原理的獨特純視覺方案，通過車身的8 個攝像頭採集真實世界圖像數據，經過感知神經網絡架構進行處理構建三維向量空間；在規劃與控制模塊，將傳統規劃控制方法與神經網絡算法相結合，融入成本函數、人工干預數據或其他仿真模擬數據，獲得最優的規控方案，最終生成控制指令；在數據標註與仿真模塊，通過構建一個真實世界的虛擬仿真空間和自動標註，對各種不同情景進行長時間訓練，並不斷對結果重現與優化，目前累計訓練里程超已1 億公里，積累了數十億的圖片和標註數據。
高性能軟件背後是自研硬件的支撐。特斯拉為自動駕駛打造了Dojo 道場超級計算機， 並搭載同樣是自研的AI 訓練芯片D1。Dojo 是一種通過網絡結構連接的分佈式計算架構， 具有大型計算平面、極高帶寬、低延遲、可擴展性極強等特點，專為大規模地運行定制的、 特定的機器學習訓練算法而設計；D1 芯片採用7 納米製造工藝，具有500 億個晶體管和354 個訓練節點，內部電路長達17.7 公里，單片FP32 算力可達22.6 TOPs，BF16 算力可達362 TOPs，同時具有GPU 級的計算能力和CPU 的連接能力，I/O 帶寬是最先進的網絡芯片的2 倍。
人工智能技術將賦予機器人真正的意義。使其區別於普通機器人、成為具備“大腦” 的通用工具，這正是特斯拉將Optimus 機器人在AI DAY 上發布的用意，而Optimus 機器人的人工智能係統也與汽車自動駕駛系統一脈相承。Optimus 機器人同樣利用攝像頭感知真實世界，通過移植而來的神經網絡獲得機器人周圍環境良好的體積深度渲染；在移植的基礎上，研發團隊針對機器人進行了重新訓練，使其滿足人形機器人對維持平衡、步態規劃與控制等特有的需求，特斯拉過往的經驗將幫助研發團隊繼續發掘人工智能在人形機器人上的應用空間。
人形機器人尚在早期階段，泛人形應用領先落地
應用場景不足+高技術高成本，人形機器人仍處於早期階段
全球人形機器人行業仍處於早期階段，尚未出現真正成熟落地的產品。軟銀的Pepper、 本田的ASIMO 都因為成本、技術等問題被停止，從落地應用角度看都不成功；作為世界上應用最廣泛的人型機器人之一的NAO，銷量僅萬台左右，更多賣到高校，用於科研教學、 比賽；波士頓動力在技術上擁有絕對優勢，但其11 億美元的估值較6 年前下降了66%。
大規模應用剛需場景不足、技術複雜及高成本是當前人形機器人難以成熟落地的主要原因。（1）應用場景直接影響機器人需求的剛性程度，目前人形機器人尚處於功能相對簡單、初步智能的形態，具體的應用場景尚不清晰，已有的人形機器人很多都被掃地/倉庫機器人、割草機、步行輔助裝置等更加專業化且成本低廉的機器人替代。部分公司已經對人形機器人的應用場景展開探索，但結果仍待觀察。（2）人形機器人技術複雜、門檻高，目前多數雙足機器人都是在“位控”和“力控”這兩類控制模式上發展，一些新技術例如深度學習、強化學習和傳統機器人技術還並未出現進一步結合，在商業應用上還需攻克穩定性問題。（3）人形機器人製造成本高昂，成本控制有賴於大規模生產的基礎及多方位的技術，高成本也導致其租金昂貴、難以推廣。
人形機器人具備最好的通用性，解決以上問題後有望成為終極方案。相比其他機器人, 人形機器人有更高的感知、運動控制和交互能力，可執行多場景綜合式任務，在面對類似家庭這樣的複雜環境中，可完成倒酒、清潔、按摩等多種任務，通用性更高。馬斯克提出“人形機器人將先用於工廠，規模生產、提高智能後，用於家庭”。工廠環境較為單一、 變化少，機器人更容易承擔重複性任務，人形機器人有可能實現比工業機器人更多的功能， 如倉儲物流管理、上下樓梯移動貨物等，未來用戶側的技術進步也可能帶來新的需求。此外人形機器人還可能從事高危、高重複性工作，在救火、有毒物質清理等對人體有害的工作場景中取代人工。量產及降低成本後，在家庭場景，人形機器人可能為教育目的模擬人類互動，作為醫療助理陪伴老人、協助生活，照顧孩子、做飯等。
解決三大痛點，泛人形機器人商業化落地更具條件
泛人形機器人應用場景更加專一，滿足明確市場需求。專業機器人定位相比人形機器人應用場景更加明確，其更多地是在高危、高重複性場景中替代人工、在日常家居環境中針對特定事項輔助人工。如四足機器人專注複雜地形的勘探搜救，機械臂專注搬運、組裝等手部動作，掃地機器人只關注家用清潔方面，有明確的市場需求和目標用戶。
簡化性能，泛人形機器人穩定性高。人形機器人需要滿足通用目的，而泛人形機器人只用針對特定場景進行培訓，設計結構和對技術的要求更簡單，靈活度、環境自適應要求相對較低，因此穩定性高，更容易商業化。以四足機器人為例，四足機器人有四個落足點， 較雙足穩定性更高；四足機器人一個腿部三個關節，只需控制三個自由度，而人形機器人關節點更多，關聯電機的數量增多，且人形機器人需要控製手部動作，相應的協同控制更難，對處理器要求更高；四足機器人不需要較高的控制帶寬去抵抗相應的干擾，對光導要求較低；視覺方面，四足機器人的話只需要感知環境，順利通過相應的崎嶇路面，而人形機器人視覺規劃要求高，需要通過全地形的感知去解放出最優的規劃路徑。
泛人形機器人成本較低，提供大規模落地可能性。與人形機器人動輒幾十萬甚至上百萬美元的成本相比，泛人形機器人電機數量少、要求精度低、加工難度和精度低，成本較低，且隨著大規模量產有進一步降價可能性。波士頓動力的Spot 售價7.45 萬美元，斯坦福學生機器人俱樂部Extreme Mobility 團隊的四足機器人Stanford Doggo 將成本降到了3000 美元以下，宇樹科技的四足機器人消費級產品售價1.6 萬元起，行業級產品10 萬元起。而掃地機器人的成本只有人民幣百元至千元。
AI 迅速發展，推動機器人進一步智能化
機器人的發展類似手機，在AI 的加成下逐步由“功能”走向“智能”。機器人發展至今歷經三代，第一代程序機器人完全按照事先裝入到存儲器中的程序步驟進行工作；第二代自適應機器人配備傳感器，能夠隨環境變化調整自身行為；隨著算法和感知認知技術的不斷突破，第三代機器人除了運動和自適應調整功能，還擁有感知交互和思維能力，逐漸發展類人特徵，多功能、多模態、多服務體驗的智能機器人也成為最新發展趨勢。
計算機視覺方面，人工智能圖像識別技術已經得到廣泛運用。計算機是使用計算機模仿人類視覺系統的科學，讓計算機擁有類似人類提取、處理、理解、分析圖像以及圖像序列的能力。21 世紀至今，深度學習算法大幅提高了計算機視覺的準確性，而未來計算機視覺將逐步從識別發展到理解，並由被動感知向主動選擇感知發展。計算機視覺的進步將推動機器人由被動執行轉為主動理解。AI 語音正從語音識別逐漸向語義理解發展，NLP（自然語言識別）技術不斷迭代優化。一個完整的對話交互是由“聽懂—理解—回答”三個步驟完成，其中，“聽懂”需要語音識別（ASR）技術；“理解”需要自然語言處理（NLP）技術；“回答”需要語音合成（TTS） 技術。目前，TTS 技術已相當成熟，廣泛應用於客服及硬件機器人、語音播報等；語音識別在理想實驗環境下準確率可高達98%以上，奠定了機器人的語音交互基礎。OpenAI 發布的NLP 新模型ChatGPT，已展現了生成式AI 具備較強理解和生成對話能力，而隨著NPL 技術帶動機器人認知能力的提升，養老陪伴、教育等應用場景需求將不斷擴大，推動相關專業性泛人形機器人的發展，而人形機器人也有望更快商業化落地。
多元場景驅動泛人形機器人率先落地
硬件與軟件持續升級，加速打造機器人新市場。受政策支持、勞動力短缺及成本上升、 觀念轉變等積極因素推動，機器人行業將進一步增長。硬件方面機器人成本將隨著大規模量產降低，軟件方面AI 視覺、AI 語音等智能化提升，將推動機器人在更多場景、更大規模落地應用。而未來隨著機器人進一步智能化，以及功能更全面、支持場景更多樣的人形機器人規模化生產，機器人可能有著和智能手機相似的發展路徑，遠期有望成為繼手機之後的個人第二移動終端。泛人形機器人本質屬性是服務機器人，結構性佔比大。從下游不同應用來看機器人可以分為工業機器人、服務機器人和特種機器人三大類。工業機器人主要應用於焊接、包裝、 搬運等應用場景。服務機器人常應用於教育、康養、特種任務等場景。根據中國電子學會數據，2021 年全球工業機器人、服務機器人、特種機器人市場規模佔比分別為41%、40%、 19%；中國市場三者的佔比為53%、35%、13%。
服務機器人市場規模巨大，預計2026 年全球將有676 億美元市場規模。隨著機器人技術不斷升級、機器人價格不斷下探以及隨著機器人解決方案在更多場景中的應用，下游客戶接受智能服務機器人解決方案付費的意願逐漸增強，加速全球智能服務機器人產品及解決方案市場的快速增長。據弗若斯特沙利文統計（轉引自優必選招股書），全球/中國服務機器人市場規模從2017 年-2021 年從81 億美元/118 億元增長到221 億美元/467 億元， 複合年增長率為28.7%/41%。展望未來，自2021 年至2026 年全球/中國智能服務機器人產品及解決方案市場規模將達到676 億美元/1558 億元，複合年增長率為25%/27.2%。
服務機器人應用場景廣泛，多面需求快速拉動增長。按照應用場景智能服務機器人可以大概分為傳統應用場景地面清潔、巡檢、物流移動及新型應用場景教育、康養、送餐及接待，根據弗若斯特沙利文預測（轉引自優必選招股書），這些應用場景未來都有快速增長趨勢。其中傳統應用場景物流及移動機器人增長最快，2017-2021 年復合增長率達56.2%， 2021-2026 年復合增長率為38.4%；新型應用場景如送餐場景2021-2026 年增長最快，複合年增長率達39.9%。
藉智能手機之歷史，鑑機器人之未來
機器人望迎“蘋果時刻”，未來“聯發科時刻”推動其快速發展
智能手機發展复盤：“蘋果時刻”大單品引爆市場，“聯發科時刻”大幅度降低行業成本與門檻，推動行業快速發展。2007 年iPhone 發布，宣告智能手機時代到來，引發後續全球範圍內的智能機熱潮，此為"蘋果時刻"，其本質是一個玩家創造了一套以系統和芯片為基礎的新數碼產品，並依托先發優勢獲得高增長和議價空間，此外經過不斷優化與迭代，蘋果2010 年推出iPhone4，帶動智能手機行業爆發。2010 年聯發科加入安卓聯盟，提供整合芯片系統解決方案，使手機成本降低2/3，同時大幅降低手機廠商的技術門檻並縮短產品的上市時間。此為"聯發科時刻"，比喻在數碼產品領域產生創新引領者之後，一個跟隨創新的實力玩家，在突破核心技術後選擇另外一條有別於封閉生態圈的商業路線，開放技術平台接口，建立更加開放的數碼產品生態圈。如手機芯片領域的聯發科、操作系統領域的谷歌安卓。基於軟硬件平台成熟解決方案，安卓眾多品牌跟隨，高中低端供給並存， 品牌混戰，推動智能機滲透率持續快速提升。此外，聯發科時刻對於行業的重要影響體現在交付終端產品（如手機、電腦、耳機）的門檻，從技術能力，轉向營銷能力+供應鏈管理能力。
機器人“蘋果時刻”或將至，未來“聯發科時刻”或推動機器人從機械產品轉向消費電子產品。2022 年9 月30 日特斯拉發布OPTIMUS 原型機，距離真正商業化落地仍有較大距離。根據特斯拉機器人近兩年研發的快速推進趨勢，自2021 年AI 日推出概念機以來， 特斯拉服務機器人已經完成多個版本迭代，行走逐步優化，功能持續完善，據馬斯克預計， Optimus 將於3-5 年內實現量產上市。我們認為未來特斯拉機器人仍將持續快速進化， 中短期內有望推出完全體OPTIMUS，即類似2007 年iPhone 發布後經過不斷優化於2010 年發布iPhone4，實現智能手機重大革新。展望未來，具備技術實力與核心競爭力的大廠有望陸續佈局，提供軟硬件解決方案，機器人再迎來“聯發科時刻”，使行業門檻與製造成本大幅降低；而類似於智能機成長期變化，國產廠家也有望紛紛推出機器人產品，行業競爭加劇，高中低端機器人共同角力市場。長期來看，機器人成熟期可能呈現各品牌有不同的價格及產品定位，分別面向不同的消費圈層。其中，聯發科時刻推動機器人從機械產品轉向消費電子產品，本體廠商的核心競爭力將從技術能力向其他能力轉移，類似智能手機成熟期階段，高端廠商核心能力轉移至持續創新、技術研發。中高端廠商核心能力轉移至品牌形象、分銷渠道。中低端廠商核心能力轉移至成本把控、消費者洞察。
機器人初期呈現百花齊放局面，後期有望復現智能手機格局逐步收斂趨勢
智能手機初期龍頭引領，成長期品牌混戰，成熟期份額集中。2007 年後在國外蘋果iPhone1 的發售背景下，早期國內華為、小米、OPPO、VIVO 等品牌快速入局，逐漸瓜分傳統功能機市場份額。在2010 年聯發科加入安卓聯盟提出低成本硬件方案後，行業門檻快速拉低，白牌快速成長搶占市場份額。2016 年後，行業進入成熟期，白牌衰落，主要緣於白牌創新後勁不足服務缺失、市場政策收緊、努力方向分叉、品牌市場下沉等。此外， 品牌呈現逐步集中趨勢，由於終端的消費屬性，各品牌有不同的價格及產品定位，分別面向不同的消費圈層。智能手機格局呈現從品牌林立、山寨並行發展至品牌收斂、山寨衰退的趨勢。
科技巨頭與家電廠商入局，催化機器人發展
目前機器人處於導入期，科技巨頭與家電廠商紛紛入局，品牌呈現百花齊放狀態。未來1）在產品端：隨著優質廠商持續跟進後續創新，保障產品力優勢，提供售後服務加強客戶黏性，逐步吞食低產品力與技術水平廠商份額；2）在供給端，品牌價格下沉、蠶食低端廠商份額，產品創新逐步收斂至品牌客戶等。機器人中後期或複現智能手機競爭格局品牌收斂、份額集中趨勢。目前行業玩家分為四類，科技巨頭和家電廠商加速入局。一是汽車大廠如特斯拉，利用造車技術優勢賦能機器人製造；二是純機器人公司，以優必選科技和波士頓動力等為代表；三是三星、騰訊等科技巨頭從產品、技術、投資各方面加速佈局機器人賽道；四是美的、海爾等家電廠商基於自身技術積累和渠道便利向機器人方向發展。
三星：已研發多款服務機器人，正向人形機器人發展。三星電子擁有與“機器人”相關的專利4800 餘件，其中有效專利1300 餘件，其在掃地機器人賽道已推出多款產品，此外還研發出用於家庭場景的球形機器人Ballie、家庭服務機器人Bot Handy、Bot Care。而三星目前正在研發兩個人形機器人項目EX1 和Neon，其外觀和行為類似於真實的人類， 並具有表達情感和智慧的能力，未來可能充當老師、財務顧問、醫療保健提供者、禮賓員、 電視主播等等。此外，三星還通過投資參與機器人佈局，2016 年至今曾投資過Graphcore、 深鑑科技等人工智能企業；2021 年宣告將向機器人、人工智能等未來新項目投入240 萬億韓元；2023 年第一筆投資投向韓國人形機器人企業Rainbow Robotics，斥資590 億韓元，約合人民幣3.19 億。
亞馬遜：從倉儲物流到家用助理機器人，投資收購機器人企業。2012 年，亞馬遜收購了機器人公司Kiva，開啟倉儲供應鏈的自動化改造，後研發了完全自主移動機器人Proteus 等一系列倉儲物流機器人。2021 年亞馬遜發布了家用助理機器人Astro ，Astro 成為亞馬遜進入家庭場景的一大入口，它的輪子上裝有一個臉屏，也接入了Alexa 語音助手，還配置了可伸縮鏡頭和可拆卸的小儲物箱，移動特性的加入拓寬了其使用場景，讓它可以承擔一部分安保巡邏和運輸的功能。2022 年，亞馬遜產業創新基金投資了研發出“Digit”人形機器人的Agility Robotics。亞馬遜還與掃地機器人公司iRobot 宣布達成最終合併協議，亞馬遜預計將以每股61 美元的價格全現金收購iRobot，交易價值約為17 億美元。
華為：新增機器人相關專利，與機器人企業合作。華為在2020 年就開始在機器人領域進行嘗試，其5G 機器人曾在科技和娛樂節目中出現。2020 年至今，華為共申請了75+ 機器人相關專利，包括機器人控制方法、裝置、儲存介質等。2022 年4 月，其與達闥機器人簽署協議，雙方將共同打造雲端機器人城市運營聯合解決方案，推廣機器人運營服務， 並開展多模態大模型開發、機器人創新應用等領域的全方位合作。小米：業務拓展，佈局仿生機器人。小米曾投資石頭科技、追覓科技，發布多款掃地機器人。2021 年8 月，小米首次展示了CyberDog 仿生四足機器人，可以聽從指令、 識別主人甚至自動跟隨主人運動，但仍為工程探索版。2022 年8 月，小米發布了全棧自研人形仿生機器人Cyberone，其搭載了小米自研Mi-Sense 深度視覺模組，結合AI 交互算法，擁有完整的三維空間感知能力，能夠實現人物身份識別、手勢識別、表情識別。
OPPO：研發家庭機器人與機器狗。2022 年底，OPPO INNO DAY 上發布了小布家庭機器人和第三代OPPO QRIC 機器狗。小布家庭機器人能夠基於音源自動定位與SLAM 算法自行躲避障礙物行進至用戶跟前，還可通過對人臉和情緒的識別,主動提供情感反饋或者交互反饋，“記住”並辨別不同的家庭成員，基於語義理解和意圖識別技術， 提供重要日期、關鍵事件的記錄、出門提醒、主動迎接、智能家居控制等。OPPO QRIC 機器狗擁有視覺感知、語音控制、自動導航/躲障礙、視頻通話等功能，可以進行短途的物體搬運。
騰訊：主要研發輪式及四足機器人。騰訊2018 年成立了Robotics X 實驗室，目前重點項目包括輪腿式機器人Ollie、多模態四足移動機器人Max、四足移動機器人Jamoca、 自平衡輪式移動機器人、IDC 運維機器人。此外，騰訊也投資了普渡科技、雲跡科技、訊策科技等機器人公司。
科大訊飛：啟動“訊飛超腦2030 計劃”，逐步由四足等泛人形機器人向陪伴機器人發展。科大訊飛於2022 年2 月正式啟動“訊飛超腦2030 計劃”，該計劃目標第一階段(2022-2023)，將推出可養成的機器寵物、仿生運動機器狗等軟硬件一體的機器人；第二階段(2023-2025)，將推出自適應行走的外骨骼機器人和陪伴數字虛擬人家族；第三階段(2025-2030)，最終推出懂知識、會學習的陪伴機器人和自主學習虛擬人家族，全面進入家庭。科大訊飛已於2022 年1024 開發者節正式發布了首個自研機器狗“小黑”，依托訊飛機器人超腦AIBOT，可以輕鬆掌握走路、跑步、上台階、攀爬、穿越複雜地形等技能， 還擁有語音交互、視覺分析、氣味識別、聲音成像等能力，可應用於工業巡檢、園區巡檢、 訪客接待等場景。科大訊飛表示2023 年將正式發佈軟硬一體機器人產品，並在後續有序推出外骨骼機器人、家庭服務機器人等產品。
螢石網絡：發布多款智能家居場景下的服務機器人，主要包括陪伴機器人、掃地機器人等。公司兒童陪護機器人在2021 年618 購物節中在天貓平台兒童機器人品類排行中位列前十。2022 年6 月，公司進一步發布包括AI 掃地寶RS2、智能洗地機器人RH2、兒童陪護機器人螢寶RK2 遙控編程版在內的多款創新智能服務機器人產品。
安克創新：旗下智能家居品牌eufy 悠飛推出多款掃地機器人產品。最新產品X9 Pro 是一款二合一掃地機器人，可在吸塵和拖地之間輕鬆切換，此外，3D ToF 傳感器和AI 攝像頭還有助於識別家居物體以避障。石頭科技：專注洗地機、掃地機等清潔機器人。近年來石頭科技從小米生態鏈企業逐步轉型為品牌自營，主要產品包括石頭智能掃地機器人、智能洗地機以及商用清潔機器人。掃地機主要為面向國內的T 系列、G 系列，以及面向海外的S 系列、Q 系列，所有掃地機均採用LDS SLAM 激光雷達技術。2021 年，石頭推出智能雙刷洗地機U10 及迭代新品A10/A10 Plus。2022 年推出自清潔掃拖機器人G10S。
科沃斯：專注家用和商用服務機器人。2009 年科沃斯機器人推出地寶系列掃地機器人, 2010 年研發全球首款移動空氣淨化機器人，後又推出自動擦窗機器人窗寶和機器人管家，以及割草機器人GOAT。科沃斯還推出過一系列商用機器人，包括工具型金融服務機器人BENEBOT5（旺寶5）、大屏營銷服務機器人SHOWBOT（秀寶）、巡檢盤點機器人THINGBOT-C 、巡檢掃貨機器人THINGBOT-S 、巡檢測溫機器人THINGBOT-T、通用運動底盤NIMBOT（敏寶）、商用清潔機器人DEEBOT PRO K1、M1。
美的：從工業、家用、商用等領域深入佈局機器人產業鏈。美的從2015 年開始佈局工業機器人業務，逐步收購全球四大智能機器人龍頭之一庫卡。針對家電機器人化的探索， 美的主導制定了《家用電器機器人化設計導則》團體標準，已開發出掃地機器人、全自動電飯煲、AI 交互冰箱等不同程度機器人化的家電產品。2022 年6 月，美的推出了其家庭服務機器人品牌WISHUG，第一代產品小惟家庭服務機器人核心功能包括AI 管家、家庭助理、安全衛士、科技玩伴。商用服務領域，美的也於2022 年6 月發布了數字門店智慧導購機器人R10 待客君，通過AI 技術對R10 賦予了深度視覺、語音交互、自主導航等本地端的交互能力。華帝：曾推出仿人形機器人，技術可應用於智慧廚房。華帝曾於2016 年推出仿人形機器人小v，作為評委參與《蒙面唱將猜猜猜》等節目，其所表現出來的“智能分析、語音交互，數據搜索查詢”等功能將逐步地應用在華帝的智能廚電產品上，最終實現華帝“智慧廚房”的發展構想。
海爾：依託海爾智家大腦及三翼鳥場景，構建從清潔、家務機器人到家庭服務機器人的智慧機器人新生活。海爾2018 年發布《海爾智慧家庭——服務機器人戰略1.0》，率先提出服務機器人從單一功能、單一場景到全場景的升級，與軟銀機器人正式達成戰略合作夥伴關係。其機器人產品除了掃地機器人外，還包括家居生活智能機器人Ubot，可陪護老人兒童，集聽、說、看、嗅、走等功能於一身；R2-D2 冰箱，其機身內裝有一台小型電冰箱，除了能讓飲料保持清涼之外，還可以利用遙控器讓R2-D2 四處移動遞送飲料。
機器人產業鏈價值呈微笑曲線分佈，供應鏈初期零部件先行
智能手機產業鏈價值整體呈微笑曲線分配，下游品牌集中帶動供應鏈相應變化。智能手機產業鏈上游主要為芯片及傳感器，毛利率與集中度較高。中游主要為零部件及組裝環節，毛利率與集中度較低。下游為終端品牌獲額外溢價，毛利率與集中度較高。動態來看，智能手機發展中後期，在下游產品訂單加速向頭部品牌、手機廠商等集中過程中，會導致中上游供應鏈也相應發生變化。產業鏈資源會顯著且加速向頭部大客戶端傾斜，帶動供應鏈加速聯縱合併，逐漸演變為聚焦於服務大客戶的供應鏈體系：一方面，品牌集中將強化平台及芯片廠商的更新迭代能力，加強客戶粘性，上游的主芯片和手機平台廠商互相依存、 共同創新，強者恆強；另一方面，品牌集中必將帶動零部件及組裝公司更加依存於大客戶或供應鏈巨頭生態，加速整合、玩家數量減少成為必然趨勢。
機器人產業鏈價值整體亦呈微笑曲線分配，上游核心零部件毛利率較高。機器人產業鏈分為上游、中游和下游，上游是零部件製造，包括減速器、伺服系統和控制器三大類， 中游是機器人本體製造商，，下游面向各個應用領域的整機品牌。產業鏈價值整體亦呈微笑曲線分配。上游核心零部件供應商的毛利率較高，細分來看，減速器領域毛利率約為40%， 伺服系統領域毛利率約為35%，控制器領域的毛利率約為25%。
機器人發展硬件先行尋求突破，驅動其未來進入應用生態發展期
复盤智能手機發展，硬件突破驅動智能手機應用需求產生。复盤智能手機的發展歷程， 其前期主要由硬件技術進步推動，而隨著設備性能提升和功能增加，給內容和應用的創新帶來更多可能。2007 年iPhone 1 多點觸控屏幕幫助擺脫物理鍵限制，重新定義智能手機， 此時消費者對於智能手機使用需求並不明確疊加應用生態匱乏，後續隨著開發者的逐步增加，APP 功能逐步豐富，移動遊戲、視頻等新興應用開始逐步盛行，消費者需求與應用APP 形成正反饋，驅動智能手機進入應用生態發展階段。
機器人目前處發展第一階段，核心零部件將是率先起勢的領域。對於機器人，我們認為，只有高性能零部件才能實現出色運動控制能力，進而為後續服務機器人深入到我們不同的生活場景提供基礎。此外，機器人通過高冗餘設計實現高通用性和靈活性，機器人未來可當成類似智能手機產品模式進行開發，配套專業的開發者、各種合作夥伴均可以使用開放接口開發App，建立適合自己的應用，最終形成機器人多元應用與生態。總結來說， 機器人目前進入軟硬件發展階段，中期會不斷完善並向智能手機功能靠攏，長期完成機器人平台建設，拓展應用場景，最終有望通過增值服務和數據賺錢。
機器人核心零部件主要包括電機、減速器、傳感器等，設計上一體化成為趨勢。針對機器人關節電機的技術特點，其存在以下三個關鍵技術問題：(1) 機器人關節空間狹小， 對結構優化設計要求較高，可以通過機器人關節電機驅動器減速器等的集成一體化來優化體積。(2) 機器人關節電機與一般的電機有所不同。小體積、大力矩輸出已經逐漸發展為一種趨勢。提高電機的轉矩輸出、降低轉矩脈動提高運行穩定性、提高電機運行效率等， 都需要藉助合理的電磁設計優化。(3) 機器人關節電機對電機性能具有較高的要求，小體積、輕量化、高力矩輸出設計帶來了較高的溫升，制約了功率密度的進一步提高。溫度過高甚至會造成電機內永磁體的不可逆退磁、絕緣材料損壞等影響機器人的運行可靠性，所以對電機準確快速的熱分析具有十分重要的意義。
伺服系統、減速器、傳感器組成執行器支持運動功能，重要性突出，且價值量佔比高。由於機器人一般需要搭載運動功能，如掃地機器人、四足機器人、人形機器人等，所以其對自由度要求較高。每個自由度都需要一個執行器負責執行，一般執行器為伺服系統、減速器、內部傳感器的結合體，該部分為大多服務機器人的底層重要組成模塊，以人形機器人為例，該模塊佔據了35%以上的價值量。
類比消費電子供應鏈，中後期機器人代工環節有望爆發
回顧過去：蘋果鏈採用OEM 模式，格局集中；非A 端ODM/OEM/OEM+IDH 均有， 整體格局分散。目前，智能手機處於成熟期，其主流生產模式演化為：高端機型手機廠商自行設計+委外EMS 生產或自行生產，中低端機型手機廠商研發+委外EMS 生產，低端機型基本均為委外ODM。展望後續，在智能手機存量市場下，預計更多終端品牌將傾向於採用ODM 模式生產中低端手機，集中資源開發高端機型，進一步降低產品開發成本。2021 年，全球智能手機ODM/IDH 的出貨量為5.1 億台（Counterpoint 數據），佔總出貨比重已達36.7%。展望未來，預計更多終端品牌廠商將採用ODM 模式生產中低端手機， 主打“性價比”，集中資源開發高端機型。
產品核心的轉變與聯發科時刻到來，有望驅動機器人代工模式爆發
智能手機主要為芯片與操作系統的“軟硬件結合”催化後續代工模式爆發。在操作系統軟件方面手機廠商或自研如蘋果的IOS 系統，較為封閉，且和自家硬件有更好的結合， 或尋求第三方開源系統如安卓；在硬件手機芯片方面，除了蘋果、三星、華為三家手機品牌有內部自研的芯片外，剩下的市場主要被美國的高通、中國台灣的聯發科佔據。由安卓系統+ARM 架構芯片提供標準化解決方案，極大降低智能手機的生產成本與門檻，催化智能手機代工模式的爆發。此外，新能源汽車在電動化時代核心部件為三電系統，代工模式稀缺，供應鏈管理主要為分層分級管理，為適應智能化時代所需要軟硬件結合的需求在生產模式和供應鏈管理上部分採用當前智能手機的模式，三電系統OEM 化。例如，品牌與代工廠的合作，如蔚來和小鵬，採用了類似蘋果手機製造的代工模式，及水平化的供應鏈管理模式等。
目前階段機器人核心部件偏自研，未來“聯發科時刻”有望催化代工模式成為主流。硬件的生產需要規模效應，通常採用外購的方式，細分來看，對於高技術壁壘零部件，整機廠商如特斯拉等或自研，然後交由供應商代工，更多廠家基於研發成本高企與技術積累薄弱等原因或直接向供應商採購，對於非核心部件整機廠商大概率向供應商採購，例如波士頓公司正公開尋求伺服閥供應商。短期看，整機廠商核心競爭力壁壘在於硬件降本，中長期看為算法賦能、應用程序，亦為服務機器人軟件部分。根據不同的應有場景和用途進行有針對性地系統集成和軟件二次開發將會在高性價比硬件基礎上快速打開服務機器人市場。機器人本質亦為“硬件+軟件”的組合，未來望迎軟硬件平台成熟解決方案。未來服務機器人領域有望迎來聯發科時刻，提供軟硬件平台成熟解決方案，降低技術門檻與成本， 進入快速成長期。
機器人與智能手機產業鏈相似，有望復現智能手機發展階段變化，前期全產業鏈受益百花齊放。2007 年IPhone 發布標誌智能手機時代到來，引發產業創新變革，吸引多玩家入局，創新驅動下產業鏈各環節密切合作、百花齊放。中期則依靠技術的持續更新驅動市場快速增長，如“聯發科時刻”提供標準化軟硬件方案，帶動白牌入局加劇競爭，品牌呈發散趨勢高中低端並存驅動滲透率快速提升。疊加供應鏈逐步成熟，催化代工模式爆發。後期市場格局逐漸走向收斂，份額集中，大廠整合資源縮短產業鍊或建立固定合作關係， 打造服務大客戶供應鏈體系，供應商亦縱橫整合打造平台型企業提升客戶粘性與配套價值量。預計機器人行業會遵循類似發展規律，初期以智能芯片、伺服系統、減速器為主的通用性硬件受益，到了中期需求量暴增利好成熟代工企業，後期市場穩定後市場份額向少數龍頭集中。
