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AI终极形态:具身智能+人形机器人拆解(附华为机器人生态布局梳理)

最新更新时间:2024-11-07
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摘要:



10月, 赛力斯开始招聘机器人相关岗位;11月 1 日网络传播“2024 走进赛力斯创新技术展”将于11 月21 日举行,同期将举办“2024 赛力斯人形机器人专题技术论坛”。11 月2 日,赛力斯董秘在朋友圈避谣“没有论坛,也没有任何供应商”。 市场对华为及赛力斯加入人形机器人赛道的讨论非常热烈,华为在人形机器人产业的定位可能更像英伟达,将以卖铲人的定位存在。


中国具备全球领先的人形机器人产业链基础,未来有望充分享受人形机器人产业发展带来的产业红利。 全球已经有140 家人形机器人本体厂商,中国有70 家,超过了一半。 壁垒是人形机器人 可以真的落地到场景里变成生产力,不仅涉及到AI、硬件等核心技术的突破,还涉及到人才、产业链的重构。 看好灵巧手,丝杠,减速器,视觉/力觉/触觉传感器等环节, 赛力斯布局人形机器人赛道是一个多方共赢的局面。 攒个人形机器人整机目前在国内已经不是件难事,打造出好的人形机器人产品,实现产业化落地是核心关键。 中国电子学会数据显示,到2030年,中国人形机器人市场规模有望达约8700亿元。 本文针对具身智能+人形机器人产业涟做了详细拆解,同时针对华为机器人生态建设做了梳理。

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01

具身智能+人形机器人或将成为AI终极形态


具身智能

所谓具身,Embodied,指的是依附于真实世界的物理实体,类似于人或者动物需要一个肉体,去认识世界、探索世界,并通过与环境的交互去影响世界; 所谓智能,指的是需要具备感知、认知、推理、决策、持续迭代的能力。 但事实上,人形机器人只是具身智能的一种形 态,也可能是终极形态,但除此之外,比如能在家庭中行驶并与人简单交互的宠物机器人、比如 L4 自动驾驶,本质上都同时具备具身和智能两种属性。


具身智能最大的特质是自主感知物理世界,用拟人化的思维路径去学习,从而做出人类期待的行为反馈,而不是被动的执行。 简单来说,具身智能即AI能够跟我们生活的环境进行交互,从而展现出智能行为,一次次迭代成长,自主学习并发现最优的行动策略。英伟达CEO黄仁勋 2023 年 5 月提出“人工智能的下一个浪潮是具身智能”。根据黄仁勋的描述,新型人工智能--“具身人工智能”,即能够理解、推理并与物理世界互动的智能系统。相比传统的工业机器人、协作机器人等,具身智能机器人有着智能化程度高、工作场景限制小、能够自主规划复杂工作的特点,成为国内外科技巨头和科研机构的兵家必争之地。

人工智能的进步正在成为机器人产业发展的关键引擎。生成式人工智能的爆发,催生了初代“AI+机器人”的人形机器人。在人工智能技术的加持下,机器人不再是单纯地执行预定程序的机械设备,而是具有了自主学习和决策能力的智能机器人。从单纯的执行预设程序,到拥有自主学习和决策的能力,从面向专业工程师的工具,到面向广大用户的日常伴侣,未来的人形机器人已经站在了新的起跑线上。 近期,英伟达宣布成立新的研究部门—“GEA R”全称为通用具身 智能体研究(Generalist Embodied Agent Research), 专注通用具身智能体研

市场空间广阔

人口结构老龄化趋势加剧,使人形机器人发展紧迫感加剧。在中国等发展中国家,机器人可有效提高生产效率,促进经济的发展和产业结构的升级及转型。因此未来而机器人发展 巨大。 2023年,全球 人工智能(AI)机器人市场 规模 达到143.0亿美元,预计到2032年将达到824.7亿美元左右,2023年至2032年复合年增长 率为21.50 %。

02

人形机器人:行则将至,量产可期



2.1 人形机器人天然适应人类生活场景,成本与技术为制约其量产的主要因素

为什么机器人要做成人形? 1)现实世界的工作、生活场景多数是为人类专门设计的,人形机器人可以很好地适应场景而无需改变现有设施。2)因为具备人的形状,人形机器人在人机交互过程中更容易被人接受,更具有情感价值。

为什么人形机器人还未大规模商业化? 形机器人有着几十年的发展历程,在特斯拉Optimus受到广泛关注之前,日本本田和美国波士顿都有人形机器人推出,但没有商业化量产,原因在于:1)成本居高不下:波士顿动力Atlas与本田 Asimo 的成本均达到了百万美元以上;2)技术难点尚未完全攻克:如软件端不能适应复杂应用场景、交互能力差、运控平衡能力有待提升,硬件端续航能力不足、执行器的精度和功率密度/力矩密度仍需提升。


2.2 多模态大模型赋予机器人泛化能力,具身智能曙光初现
通用大模型为具身智能带来革命性潜力。 机器人的硬件决定运动的灵活程度,零部件多为其他行业的应用迁移,成本痛点可通过产业链规模生产解决;而软件算法充当机器人的“大脑”,决定机器人的应用上限,是机器人商业化拓展的主要瓶颈。此前,机器人依赖固有的程序设定执行任务,难有在各类场景通用的算法,机器人的落地应用受限。近年来LLM、VLM、VNM等通用大模型的发展赋予了机器人本体强大的泛化能力,机器人可以适用于更多复杂场景、非专业人员不需编程即可实现操作,人形机器人商业化进程提速。“具身智能”的机器人不再是机械式地完成单一任务,而是能够基于感知到的任务和环境进行自主规划、决策、行动、执行的新个体,语言交互、智能决策、自主学习、多模态感知等能力全面提升。

2.3 特斯拉引领,科技巨头加速入局推动产业革新

科技巨头加速入局推动产业革新。1)特斯拉: 2022年9月30日特斯拉推出人形机器人Optimus原型机,2023年马斯克表示特斯拉的长期价值将来自AI和机器人; 2)OpenAI: 2023年3月,OpenAI投资挪威人形机器人公司1X Technologies;2024年5月,OpenAI称已重启机器人团队两个月; 3)三星: 2023年1月,三星向韩国机器人厂商Rainbow Robotics投资590亿韩元; 4)英伟达: 2023年5月,黄仁勋表示,人工智能的下一个浪潮将是具身智能;2024年2月,英伟达成立通用具身智能体研究部门;2024年3月,英伟达发布人形机器人大模型Project GR00T;2024年6月,黄仁勋强调“下一波AI的浪潮是物理AI,机器人时代已经到来”; 5)Figure AI: 2022年成立,2024年2月获英伟达、微软、OpenAI、英特尔等科技公司共计6.75亿美元的投资。

特斯拉Optimus进展超预期,行业开启新一轮“军备竞赛”

特斯拉Optimus快速迭代,引领新一轮科技革命浪潮。 马斯克在2021年AI DAY上提出人形机器人概念机Tesla Bot,随后开始快速发展迭代,2022年2月搭建完成开发平台,2022年10月在AI DAY上正式推出原型机Optimus,此时可实现行走、搬运、洒水等简单动作,2023年12月推出Optimus-Gen2,相比一代显著进化,感知、大脑、运控能力明显提升。 特斯拉人形机器人可形成完整的产业闭环,商业化落地值得期待: Optimus复用自动驾驶相关技术,快速实现了从概念机到智能灵活机器人的进化,特斯拉汽车的工厂生产和门店销售也为人形机器人提供了商业化落地的初步场景,产业链优势为降本提供了可能,远期量产价格目标为2万美元/台。

2.4 人形机器人将在工厂率先落地,未来将应用于商业服务、家庭陪伴

人形机器人将逐渐从工厂走向家庭,从to B走向 to C。 从主流机器人厂商的战略规划来看,人形机器人将率先应用于工业制造领域,积累成熟后将拓展至商用服务、家庭陪伴等场景。这主要是因为工厂制造场景相对简单、机器替人需求更加迫切,而商业和家庭场景复杂,对人形机器人的软硬件要求高。
《人形机器人创新发展指导意见》指明特种服务、制造业、民生三大示范场景,擘画2027深度融合实体经济。 我国人形机器人应用分两步走:第一阶段目标为2025年在特种服务、制造业、民生领域率先应用;第二阶段目标是,至2027年产业加速实现规模化发展,应用场景更加丰富,相关产品深度融入实体经济,成为重要的经济增长新引擎,人形机器人深入生活未来可期。

2.5 2025年为量产元年,至2030年全球累计需求量有望达200万台

2030年人形机器人累计需求有望达200万台,对应市场空间约5700亿元。 随特斯拉Optimus落地,2025年人形机器人将步入量产元年,其应用场景有望经历“特斯拉引领在特定领域工厂应用—制造业开始全面渗透铺开—成熟后走进千家万户”三个阶段。我们对人形机器人销量进行预测,考虑到人形机器人前期供应以特斯拉等头部厂商为主、随后在制造业渗透应用,基于此,我们做出如下核心假设和测算逻辑:1)第一阶段(2025-2027年):以特斯拉等工厂应用为核心,假设①特斯拉工厂工人数量每年增长15%;②人形机器人在其工厂中的渗透率分别为5%、20%、50%;③特斯拉工厂人形机器人在全球的市占率分别为90%、75%、55%;2)第二阶段(2028-2030年):①据UNIDO数据,2015-2021年全球制造业人数年均降低0.075%,假设2024-2030年仍保持这一速度降低;②参考新能源车渗透率提升速度,假设2028-2030年全球制造业人形机器人渗透率分别为0.07%、0.19%、0.45%。3)单价:成本将随规模效应逐渐降低,根据优必选、宇树、小米等厂商价格,我们估计2023年人形机器人单价约80万元,随后每年以15%的幅度递减。根据以上假设,我们预计2030年人形机器人新增需求量有望达114万台,对应新增市场空间约3000亿元。

2.6 政策持续发力,剑指2025年量产、2027年深度应用

人形机器人国家顶层方案出台,更多落地政策值得期待。 2023年9月,工信部组织的2023未来产业创新任务揭榜挂帅工作中对人形机器人的核心基础、重点产品、公共支撑、示范应用等方面提出了发展任务和目标。2023年11月,工业和信息化部印发《人形机器人创新发展指导意见》,提出人形机器人有望成为继计算机、智能手机、新能源汽车后的颠覆性产品,并明确2025年实现批量生产、2027年相关产品深度融入实体经济,成为重要的经济增长新引擎;指导意见是国家层面首个仅针对人形机器人政策方案,后续更多地方和产业政策值得期待。

03

人形机器人拆解及产业链总览


3.1 特斯拉人形机器人拆解:旋转关节+直线关节+手部关节

根据特斯拉AI Day示意图,特斯拉机器人包括40个自由度,其中有14个旋转关节、14个线性关节、12个手部关节。

旋转关节: 执行器分为三类,扭矩/质量分别为20Nm/0.55kg、110Nm/1.62kg、180Nm/2.26kg;具体应用部位包括肩部、大臂、小臂、腰部;
线性关节: 执行器分为三类,出力/重量分别为500N/0.36kg、3900N/0.93kg、8000N/2.20kg;具体应用部分包括大臂、小臂、大腿、小腿;
手部关节: 单只手由6个执行器构成,其中大拇指对应2个执行器,其余每个手指对应1个执行器。

旋转关节: 主要由“驱动器+力矩传感器+编码器+无框力矩电机+谐波减速器+轴承+机械离合器”组成,与协作机器人关节模块类似,通过输入传感器传输数据到驱动器,进而控制电机,并由谐波减速器放大输出力矩,输出传感器再作位置反馈、优化算法。
直线关节: 主要由“驱动器+力矩传感器+编码器+无框力矩电机+丝杠+轴承”组成,通过驱动器带动无框力矩电机旋转,再由减速元件丝杠将旋转运动转化为直线运动。
手部关节: 主要由“驱动器+编码器+传感器+空心杯电机+行星减速箱+蜗杆蜗轮”组成,具备自适应能力和非可逆驱动能力,可承重20磅、使用工具、精确抓取零件。

3.2 人形机器人单机成本预估及潜在供应商概览(以Tesla Bot及国内相关零件为例)

特斯拉人形机器人BOM成本预估(以国内零件价格为例)

特斯拉人形机器人各环节/零部件成本占比预估(以国内零件价格为例)


3. 3 执行系统:灵活关节,丝杠、电机、减速器是关键

3.1 无框力矩电机:高效率、结构紧凑、易维护,用于人形机器人线性关节和旋转关节
无框力矩电机用于人形机器人线性关节和旋转关节。 无框力矩电机是一种特殊类型的永磁无刷同步电机,没有轴、轴承、外壳、反馈或端盖,仅包含定子和转子两个部件,内部部件转子由带永磁体的旋转钢圆环组件构成,直接安装在机器轴上;定子是外部部件,齿轮外部环绕钢片和铜绕组,以产生紧密攀附在机器壳体内的电磁力。

无框力矩电机具有高效率、结构紧凑、易维护等优势。 1)高效率:将电机直接集成到转轴元件上,可降低整体系统惯量,进而降低电机加减速所需扭矩,使得电机的运动和稳定时间更好控制、增加系统管带宽,提高机器效率;2)结构紧凑:增大转矩密度,进而减少占地面积、降低重量;3)易维护:机械部件更少、没有易磨损或需维护的组件。


国内供应商已具备一定竞争实力。 无框力矩电机在磁路和工艺设计方面有一定技术壁垒,需要在低压供电的环境下输出更大功率,当前主要应用在协作机器人关节模组,市场规模较小,国外技术较为领先。国外主要供应商包括科尔摩根、TQ Robodrive、Nidec、Parker等;国内步科股份进度较为靠前,2016年推出的首代无框力矩电机已经可以媲美国外龙头,目前公司的第三代无框力矩电机产品可以对标国际领先产品,部分型号具备一定优势,此外,伟创电气、禾川科技等均有相关产品布局。


3.2 减速器:人形机器人旋转关节或将应用谐波减速器,手部或部分身体关节或将应用行星减速器

精密减速器包括RV减速器、谐波减速器、行星减速器。 减速器是多个齿轮组成的传动零部件,利用齿轮的啮合改变电机转速、扭矩及承载能力,也可实现精密控制。减速器种类及型号繁多,按照控制精度划分,可分为一般传动减速器和精密减速器。一般传动精密减速器控制精度低,可满足机械设备基本的动力传动需求。精密减速器回程间隙小、精度较高、使用寿命长,更加可靠稳定,应用于机器人、数控机床等高端领域,具体包括RV减速器、谐波减速器、行星减速器。
人形机器人旋转关节将应用谐波减速器,手部或部分低精度身体关节或将应用行星减速器。 RV减速器体积较大,在人形机器人领域应用有限。谐波减速器体积小、减速比大、精密度高,将用于人形机器人身体旋转关节;行星减速器体积小、重量轻、传动效率高、寿命长,但精度较谐波减速器低,将用于人形机器人手部关节或对精度要求较低的部分身体关节。

谐波减速器目前下游以工业机器人为主,人形机器人中期或将带来400亿元空间增量。 谐波减速器具有单级传动比大、体积小、质量小、运动精度高并能在密闭空间和介质辐射的工况下正常工作的优点。与一般减速器相比,在输出力矩相同时,谐波减速器的体积可减小2/3、重量可减轻1/2,在机器人小臂、腕部、手部等部件具有较强优势,目前下游应用以工业/协作机器人为主。据宇博智业产业研究数据,2023年我国谐波减速器市场规模约30亿元,预计2025年有望达到近50亿元。若以2030年人形机器人累计需求200万台计算,谐波减速器增量市场有望超过400亿元。

人形机器人将加速谐波减速器国产替代。 国内减速器厂商进步明显,部分产品关键技术指标已赶超国外,国内谐波减速器龙头绿的谐波市占率2021年同比提升3.7pcts至24.7%;此外,来福谐波、福德机器人、同川精密、国茂股份等厂商加速布局谐波产能,未来国产替代有望加速。

行星减速器可在人形机器人部分关节替代谐波减速器。 行星减速器具有高刚性、高精度、高传动效率、高扭矩、高传动效率、高扭矩、体积小等特点,单级行星减速器减速比一般不小于3,最大一般不超过10;行星减速器的级数(即行星齿轮套数)一般不超过3级。据QY Research数据,2022年全球行星减速器销量为540.15万元,销售金额为12.03亿美元,其中我国境内销量231.91万台,销售金额为5亿美元;预计2029年全球行星减速器销售规模达22.31亿美元,我国市场规模达11.49亿美元。

行星减速器整体技术难度低于谐波减速器,国内企业具有竞争实力。 行星减速器全球主要供应商包括日本新宝、纽卡特、威滕斯坦;国内科峰智能、纽氏达特、中大力德等本土供应商竞争实力不断提升,相比外资企业性价比高,2022年科峰智能、纽氏达特在国内市占率分别为11.7%、9.4%。


3.3 丝杠:人形机器人线性执行器的重要组成部分

斯拉人形机器人包括三类共14个线性执行器,分布在手臂和腿部。 特斯拉Optimus有14个线性执行器,具体包含三种类型,出力/重量分别为500N/0.36kg、3900N/0.93kg、8000N/2.20kg;分布位置位于大臂(2*1)、小臂(2*2)、大腿(2*2)、小腿(2*2)。
丝杠现阶段成本较高,未来有下降空间。 线性执行器由“驱动器+无框力矩电机+丝杠+力矩传感器+编码器+轴承”组成,其中丝杠为其重要组成部分。根据我们估算,现阶段丝杠在特斯拉人形机器人成本中占比约为23.4%,终局成本占比预计为13.9%。从种类上来看,人形机器人用丝杠分为梯形丝杠和滚柱丝杠两类,其中梯形丝杠用于小臂,滚柱丝杠用于承载要求更高的大臂、大腿、小腿。


行星滚柱丝杠负载高、寿命长、速度大,更适用于人形机器人场景

与滚珠丝杠相比,滚柱丝杠负载高、寿命长、转速与加速度大、导程小,更适合应用于人形机器人。 丝杠是将旋转运动变成直线运动的传动附件,根据摩擦特性可分为滑动丝杠、滚动丝杠和静压丝杠三类,其中滚动丝杠又可以分为滚珠丝杠和行星滚柱丝杠两大类,区别在于行星滚柱丝杠负载传递单元为螺纹滚柱,是典型的线接触;而滚珠丝杠负载传递单元为滚珠,是点接触。与滚珠丝杠相比,行星滚柱丝杠拥有更多接触点,因而能够承受更高静态负载和动态负载,静载为滚珠丝杠的3倍,寿命为滚珠丝杠的15倍;刚度和抗冲击能力更强,因而转速和加速度更大;螺距设计范围更广,导程可设计更小。


行星滚柱丝杠根据其结构组成和零部件相对运动关系的不同,可分为标准式、反向式、循环式、轴承环式、差动式五大类。 标准式滚柱丝杠适用于环境恶劣、高负载、高速等场景,主要应用于精密机床、机器人、军工装备等领域,是目前主要的应用类型。


切削工艺制造精度高,包括车削、铣削、磨削等核心工序

滚柱丝杠的核心部件丝杠、滚柱和螺母都是小螺距的精密螺纹件,加工工序基本一致,传统的加工方式可分为切削和滚压两大类:
  • 切削:以两端中心孔为加工工艺工序基准,通过热处理、车削、磨削等10-20余道工序逐一完成,制造精度高达P1级,可实现定位和传动功能;
  • 滚压:用成形滚压模具使工件产生塑性变形以获得螺纹的加工方法,开模工艺自动化程度高,批量生产后成本低、效率高,但制造精度较低,一般在P7级左右,仅实现传动功能。


滚柱丝杠粗加工环节技术路线多样,精加工环节磨床仍必不可少。 滚柱丝杠的切削工艺大致可分为毛坯下料、预备热处理(退火)、粗加工、最终热处理(淬火)、精加工、装配检验等步骤。其中粗加工包括车削、铣削、磨削三种工艺路线(可单独或组合使用),精加工工艺为磨削。“以车代磨”、“旋风铣”等新加工工艺理论上可替代磨削、提升加工效率,但目前技术有待成熟,精加工仍需磨削技术、磨床必不可少。


人形机器人将打开滚柱丝杠长期空间,国内相关供应商较为稀缺

人形机器人将进一步打开滚柱丝杠市场空间。 据Persistence Market Research数据,2023年全球滚柱丝杠市场规模预计为3.00亿美元,伴随工业自动化对精密机械的需求增长,滚柱丝杠将在机床、航空航天、汽车、机器人等领域加速应用,2033年市场规模有望达到5.57亿美元,年均复合增速约为6.4%。进一步,若考虑人形机器人放量给滚柱丝杠带来的新需求,滚柱丝杠全球市场规模有望持续高增。

滚柱丝杠制造壁垒高,供应商数量少、目标下游分散。 目前全球滚柱丝杠的供应商主要包括Ewellix、Rollvis、GSA、Rexroth、CMC、南京工艺、济宁波特、优仕特,据《E公司滚柱丝杠产品营销策略研究》数据,2022年Rollvis、GSA、Ewellix、Rexroth四家公司在我国合计市占率约为78%,而国内厂商在供货质量方面与欧美企业存在较大差距。


滚柱丝杠生产难度大,建议关注精密机械领域积累深厚、布局领先的相关企业。 此前滚柱丝杠较多应用在机床、航空航天、汽车等领域,高端制造领域自主可控大趋势下,贝斯特、秦川机床等企业加速布局;此外,滚柱丝杠因其优越性能对其他直线传动的替代也将带来新增产能布局,如恒立液压拟投入14亿元布局线性驱动器项目。滚柱丝杠生产难度大,对原材料、设备、加工工艺等要求较高,未来随着机器人等领域需求放量、高端制造领域自主可控迫切,我国供应商有望加速突围,建议关注精密机械积累深厚、布局领先的相关企业,如:北特科技、贝斯特、恒立液压、等;磨床设备:日发精机、华辰装备等。


3.4 灵巧手:空心杯电机/无刷有齿槽电机是核心动力源

灵巧手电机主要采用空心杯电机或无刷有齿槽电机。 微特电机具有体积小、功率密度大、噪音低等特点,相比传统电机更符合人形机器人灵巧手空间紧凑、负载能力的要求,空心杯电机和无刷有齿槽电机是目前灵巧手的主流解决方案。


空心杯电机的三大核心壁垒为线圈设计、线圈绕制、自动化设备。 无刷空心杯电机转子由环形磁钢、转轴及其固定件组成,定子由环形硅钢片和空心杯线圈粘结而成,核心工艺为线圈的设计和制造。空心杯电机常用的线圈绕法分为直绕形、马鞍形、斜绕形三种,线圈绕制方式分为人工绕线、半自动化(卷绕式)和一次成型自动化绕制。国外主要采用一次性绕制成型的生产技术,自动化程度较高,可加工0.08-0.2mm线径、功率400W以下电机所需线圈;而国内主要采用卷绕式生产,依赖人工、生产效率低且生产线径受限,一次成型绕线设备有待突破。

空心杯市场规模稳定增长,人形机器人打开新空间。 空心杯电机主要应用在高精度、高速响应、紧凑高效场景,如航空航天、仪表仪器、工业机器人、医疗等领域。据QY Research数据,2023年全球空心杯电机市场规模约为8.1亿美元,预计2028年增长至11.9亿美元,2023-2028年CAGR达8%。据Market Research数据,2021年我国、欧洲的空心杯电机市场规模分别占比34.8%、25.85%。

高端市场外资品牌优势明显,国内企业加速追赶。 全球主要的空心杯电机制造商包括Maxon、Faulhaber、Portescap、Allied Motion、Nidec等,据Market Research数据,2021年全球CR3合计份额高达55.43%。我国空心杯技术发展起步较晚,可靠性和精度等方面和国外中高端品牌存在一定差距,近年来绕线机的自动化程度和绕线速度持续突破,我国空心杯电机厂商呈现加速追赶态势,鸣志电器、兆威机电、伟创电气、鼎智科技等公司较为领先,机器人降本需求下将有望逐步替代外资企业份额。
传动方式多样,微型丝杠或为下一代灵巧手升级方向

3.4. 感知系统:交互之媒,多传感器综合赋能

传感器是机器人感知世界的媒介,可分为内部传感器和外部传感器。 传感器是将机器人对内外部环境感知的物理量变换为电量输出的装置。根据检测对象的不同,可分为内部传感器和外部传感器。内部传感器用于测量机器人自身状态,如位置、速度、加速度等;外部传感器用于测量与机器人作业有关的外部环境,如视觉、听觉、触觉、嗅觉等。


4.1 力矩传感器:人形机器人手腕和脚踝或将使用六维力矩传感器

力矩传感器是机械臂感知力度的重要部件 。力矩传感器又称扭矩传感器,可在各种旋转或非旋转机械部件上对扭转力矩感知进行检测,将扭力的物理变化转化为精确的电信号,具有精度高、频响快、可靠性好、寿命长等优点。力矩传感器是机械臂的关键部件之一,可为机械臂提供实时的力和力矩信息,实现机械臂对操作对象的力感知,从而协助机械臂完成精细和智能的操作任务。

人形机器人中,六维力矩传感器主要用在对柔顺控制要求高的手腕和脚踝。 按照测量维度,力矩传感器可分为一至六维力矩传感器,其中一维传感器、三维传感器和六维传感器最为常见。六维力传感器也被称为六轴力/力矩传感器、F/T传感器,用于精确测量X、Y、Z三个方向的力信息和Mx、My、Mz三个维度的力矩信息。人形机器人中,对柔顺控制要求高的手腕和脚踝或将使用六维力矩传感器,而身体的其他关节将使用关节扭矩传感器(单维)。

硅应变传感器综合性能更优。 根据感力原理的不同,力/力矩传感器主要分为应变式、光学式和压电式三类:1)应变式力传感器采用硅应变片或金属箔,本质是材料本身发生形变进而转化为阻值变化;2)光学式传感器是通过光栅反应形变再转化成力;3)电容传感器是利用电容作为敏感元件,将被测压力转换成电容值改变的压力传感器;4)压电式传感器是将被测量物理量变化转换成压电材料因受机械力产生静电电荷或电压变化的传感器。整体来看,硅应变传感器在稳定性、信噪比以及动态特性等方面有较大优势;电容传感器的成本优势明显;光学传感器动态特性优势突出;压电传感器的刚度、动态特性较优。

据GGII数据,2022年我国六维力/力矩传感器销量4840套,同比增长62.58%,预计2023年销量有望突破6700套,同比增速40%左右。 目前六维力矩传感器的应用下游以机器人(工业机器人、协作机器人)、医疗领域为主,未来人形机器人有望打开六维力矩传感器的应用新场景。


六维力/力矩传感器研发生产难度大,规模化后降本有望持续体现。 与单维力传感器相比,多维力/力矩传感器除了要解决对所测力分量敏感的单调性、一致性问题外,还需解决因结构加工和工艺误差引起的维间干扰问题、动静态标定问题以及矢量运算中的解耦算法和电路实现等,对设备和材料要求较高,研发制造难度远高于单维力传感器。应变式力传感器的主要生产原材料为金属、芯片、应变片等,以柯力传感为例,2023年主营产品力学传感器的直接材料成本达74%;六维力/力矩传感器所需应变片数量是单维力传感器的数倍,叠加生产难度大,其成本远高于单维力矩传感器,据百度爱采购数据,ATI FC-NANO17六维力/力矩传感器单价为2万元,我们认为,未来随着国内应变片及相关产业链研发、生产能力提升以及下游需求打开,六维力/力矩传感器成本有较大下降空间。

人形机器人奇点渐近,国内六维力/力矩传感器产业链加速布局。 六维力/力矩传感器早期应用场景以航天领域的空间机械臂为主,欧美国家起步较早,ATI、AMTI等外资供应商在灵敏度、串扰、抗过载能力及维间耦合误差等方面具有领先优势;早期我国研发团队多为国防军工和科研院所,随着工业机器人及协作机器人等民用需求起量,国内本土供应商持续涌现,如宇立仪器、坤维科技、鑫精诚、海伯森、蓝点触控、神源生智能、瑞尔特测控等,均已有相关的产品落地并进入产业化应用。此外,昊志机电、柯力传感等已经具备六维力/力矩传感器的生产能力,部分产品型号开始进入下游用户的验证测试阶段。我们认为,伴随着机器人领域尤其是人形机器人批量应用带来的降本需求,六维力/力矩传感器国内供应商“试用-反馈-迭代-量产”的产业闭环有望逐步实现,而当前人形机器人产业链奇点时刻渐行渐近,国内供应链有望加速实现国产替代。建议关注:柯力传感、东华测试、昊志机电。

3.3 视觉传感器:纯视觉方案与多传感器融合方案并驾齐驱

特斯拉Optimus采用纯视觉方案,小米、宇树等大多使用多传感器融合方案结合实现环境感知。 视觉感知系统是机器人的“智慧之眼”,赋予机器人观察世界、规划执行的能力,包括环境识别、物体追踪、表情观察、路径规划等,是人形机器人实现人机交互的关键。现有的人形机器人视觉感知系统结合多模态感知能力和AI算法,实现环境理解、任务执行、安全和避障等功能,其中特斯拉Optimus采用纯视觉方案,小米、智元、宇树、优必选等大多采用3D视觉与传感器组合的方案。

特斯拉Optimus纯视觉方案复用自动驾驶底层技术,核心在于海量数据、自研芯片与算法训练。 特斯拉Optimus的纯视觉方案搭载与特斯拉车相同的FSD电脑以及Autopilot相关神经网络技术,但实际应用场景相比汽车更加精细化,需要更多的数据积累及算法训练。2023年9月,特斯拉发布的人形机器人进展视频中显示,Optimus仅使用视觉和关节位置编码器就能准确判断物体位置、排除干扰做出指令,“端到端”神经网络本地运行,视觉输入图像后即可输出指令,无需联网或人工操作,自动驾驶在机器人上复用逻辑跑通。特斯拉纯视觉方案能够精准感知深度、速度、加速度信息,与通常的激光雷达融合方案相比硬件成本显著降低,而“算法+算力+数据”构筑了高竞争壁垒。

多传感器融合方案:传感器和融合算法策略影响最终计算结果。 多传感器融合技术将各类传感器进行多层次、多空间的信息互补和优化组合处理,最终产生对观测环境的一致性解释。不同传感器在不同环境下的检测能力和可靠性受到限制,多传感器融合可以提高目标检测和识别的准确性。机器人/汽车自动驾驶融合传感过程中,主要采用的传感器包括毫米波雷达、激光雷达、摄像机、超声波、IMU等,不同传感器工作特性有较大差异,如激光雷达和摄像机的组合可以获得具有深度的图像信息,双目和深度相机的应用允许图像数据具有深度信息,但精度较低。此外,融合算法的选择也会影响最终计算结果。
3D视觉感知行业经过数十年发展,由早期工业级向消费级拓展,应用领域仍在不断拓宽,产业链各环节国产进程不断深入。重点关注国内领先布局企业,如:奥比中光、海康威视、奥普特、凌云光等。


3.4 触觉传感器:赋予机器人触觉感知交互能力,特斯拉Optimus Gen-2有望引领行业加速应用

触觉传感器是机器人与外界环境交互的重要元件,使机器人拥有人类触觉。 触觉是人类通过皮肤感知外界环境的一种形式,机器人触觉主要感知机器人与外界环境接触时的温度、湿度、压力和振动等物理量,以及目标物体材质的软硬程度、物体形状和结构大小等,从而实现对物体的精准定位以及执行各种操作任务。

特斯拉Optimus Gen-2手指搭配柔性触觉传感器,有望引领行业新趋势。 12月13日,特斯拉发布Optimus-Gen2演示视频,灵巧手新方案共11个自由度,每根手指搭配触觉传感器,操作更加灵活,是相比上一代最大的边际变化之一,在特斯拉引领下国内机器人厂商也有望持续推进触觉传感器的应用。

电容式、压阻式和压电式是常见的触觉传感器。 触觉传感器按照原理主要分为电容式、压阻式、压电式、磁敏式、光纤式,其中压阻式传感器适用于监测恒定的压力变化,电容式传感器结构简单、在可穿戴和医疗保健设备中广泛应用,压电式传感器适用于检测压力频繁变化的场景。

大阵列、柔性化、多功能化、多维度、自供电等是触觉传感器的重要发展趋势。 大阵列:触觉传感器与物体表面接触面积越大,获取的信息量越多,阵列化、高密度触觉传感器可获取不同位置、不同时间的触觉信息。柔性化:柔性传感器能够覆盖在非规则、非平整的表面上,便于携带和安装。多功能化:多功能触觉传感器可同时实现压力、拉力、温度、表面粗糙度等多种参数的测量。

预计2029年全球柔性触觉传感器市场规模53.22亿美元。 除了智能机器人领域发展较快外,柔性触觉传感器在工业设备、医疗器械、消费电子、体育器材等领域也得到广泛应用。据QYResearch数据,2022年全球柔性触觉传感器的市场规模约15.3亿美元,预计2029年将增长至53.22亿美元,2022-2029年CAGR为17.9%。

预计2029年全球机器人触觉传感器市场规模约4.3亿美元。 目前触觉传感器在机器人中主要应用于手/手指,未来各场景更精细的触觉感知能力需求将推动机器人触觉传感器需求进一步增加,如人形机器人的肢体、胸腔等部位有望成为潜在应用场景。据QYResearch数据,预计2029年全球机器人触觉传感器市场空间将达到4.3亿美元,2022-2029年CAGR达10.2%。

触觉传感器研发制造加工大,工艺技术进步推动量产提速。 1)材料:需要弯曲、延展、挤压、扭转或变形成复杂的形状以适用于各种凹凸不平的表面;2)制造:高灵敏度电子皮肤触觉传感器的制作通常涉及聚合物加工、氧等离子体处理等复杂的工艺和技术,加工难度大、设备价格较高;3)信号处理:触觉传感器测量变量多、不同信号间存在干扰,标定机制较为复杂。近年来聚合物/纳米复合材料、3D打印等技术的出现使得触觉传感器的制造痛点逐渐被解决,产业规模量产正在提速。

国内触觉传感器厂商有望借助人形机器人产业链崭露头角。 全球机器人触觉传感器市场集中度高,主要企业包括Tekscan、Pressure Profile System、Sensor Products Inc.等,据QYResearch数据,2022年全球CR5市占率约为76%;国内领先布局企业包括汉威科技、奥迪威、申昊科技、帕西尼、墨现科技等,有望在人形机器人浪潮中实现弯道超车。


3.5 控制系统:智能“小脑”,核心算法自研为主

控制系统充当机器人的“小脑”。 运动控制是指对机械运动部件的位置、速度、方向等进行实时控制,使其按照预期的运动轨迹和规定的运动参数进行运动。运动控制系统一般包括控制器、驱动器+电机(执行器)和传感器三大部分组成,其中控制器具体作用为接收操作指令后进行运动轨迹规划,为电机或其他动力和执行装置提供正确的控制信号。

人形机器人控制系统的壁垒主要在于通信、算力和软件。 1)通信:众多伺服关节需解决高速同步通信难点,走线要求高;2)算力:计算复杂度随着自由度的增加而显著增加,算法也需要适应不同工作环境,对控制器的算力要求高;3)软件:控制系统需提供实时运行框架满足不同运行周期的算法APP实时计算的要求。
人形机器人采用分布式控制,控制器多为自研。 机器人控制系统按照控制方式可分为集中控制、主从控制和分布式控制,传统工业机器人一般有3~6个自由度,采用集中控制或主从控制即可实现各个轴之间的耦合关系处理;人形机器人通常有数十个关节自由度,采用分布式控制有利于系统功能的并行执行、缩短响应时间,即每个关节配置一个控制器、胸腔配置总控制器,将大幅增加控制器需求。一般控制器需要根据机器人的任务场景与需求具体设计开发,需要满足低功耗、高算力、高集成度等要求,目前人形机器人场景尚未明确,且各家对于算力的需求存在差异,因此控制器以自研为主。

04

华为机器人生态布局梳理

华为在机器人产业早有落子且初步形成生态

类比特斯拉,国内我们认为华为具备同等的能力,且在机器人领域早有落子,初步建立生态。2017 年,华为即与爱丁堡大学、软银签订协议,围绕 AI+机器人开展研发。 2022 年,华为首次涉足人形机器人,与达阀合作开展应用领域技术攻关。2023 年,成立东莞极目公司,探索AI 技术应用,并与中国煤科、海康威视、科大讯飞联合推出“领航者3 巡检机器人”。


2024 年6 月,搭载盘古大模型的“夸父”人形机器人亮相华为开发者大会。软件层面,华为在云平台、盘古大模型、源操作系统 openEuler、毕昇编译器等领域具有深厚积累,智驾系统已在多款车型落地使用。硬件层面,在控制系统、巡检机器人、机器人安全防护等注册专利。


6 月华为在成都成立(西南)数字机器人创新中心,川渝人形机器人产业发力2024 年 6 月 24 日,华为(西南)数字机器人创新中心在成都正式揭牌,是其首个跨省级创新中心平台, 是四川省智改数转示范基地。自运行以来,在 20 多家标杆企业中落地了 80 多个场景化机器人。2024 年 10 月,重庆印发《重庆“机器人+”应用行动计划(2024-2027 年)》,将重点开发人形机器人等中高端机器人;同 2024 年11 月1 日,成都人工智能与机器人基金落地,总规模达 100 亿元,成都造“贡嘎一号”人形机器人同步面世。华为生态链企业赛力斯于 2024年 1月举办AI 大模型创新技术论坛,10 月发布机器人开发团队招聘信息。此外江淮汽车与清华联合孵化的零次方创新团队于 2024 年 10 月发布双足机器人Z1。华为生态链及川渝产业发力,有望推动人形机器人加速落地。


类比特斯拉,华为在机器人领域早有落子,已初步建立生态链华为在国内较早切入机器人领域多年

华为在机器人领域可追溯至 2017 年与爱丁堡 大学、软银签订协议,围绕AI+机器人开展研发。2020 年以来陆续申请机器人相关专利。

2022 年4 月华为首次涉足人形机器人领域,与达闼机器人签署合作协议,联合开展机器人应用领域技术攻关、行业应用等创新合作。

华为凭借大模型、算法和应用云平台优势,机器人生态链初步形成

(1)大模型:盘古具身智能大模型

2024 年 6 月 21 日,华为开发者大会在东莞举行。会上发布了盘古大模型 5.0,在全系列、多模态、强思维三个方面全新升级,全面赋能人形机器人、自动驾驶、工业设计、建筑设计等多领域发展。

盘古大模型 5.0 包含不同参数规格的模型,从手机到企业云实现全覆盖。多模态方面,盘古大模型 5.0 支持 10K 超图像识别,能够更好更精准地理解文本、图片、视频、雷达、红外、遥感等更多模态形式。

目前,盘古大模型已在 30 多个行业、400 多个场景中落地,未来盘古具身智能大模型有望推动国产机器人加速落地。

(2)算力:毕昇编译器

毕昇编译器可释放多样算力最大性能,为机器人的算力优化构建基础。 通过编译算法优化及与处理器架构深度协同,加强了自动向量化、循环优化和多面体优化等能力,标准Benchmark 峰值性能提升 30%。

(3)平台:华为云平台

华为云平台可以加速机器人的应用创新。 华为Serverless 服务帮助开发者统一构建和管理后端服务与云资源,提供包括计算、弹性伸缩、存储等 Serverless 化能力,降本增效、安全可靠,使用场景包括移动及 Web 应用后端、计算密集型任务、适配类任务和突发大量访问。

(4)智驾与车机协同:乾崑智驾Ads

华为智驾系统——乾崑智驾 Ads 已在多款车型应用,我们认为华为具有效仿特 斯拉实现车机系统发展潜力。 乾崑智驾 Ads 系统已在智界 R7、享界 S9 等多款车型 落地,我们认为华为已具备 AI、大模型软件优势,同时具备实现车机协同的外部条件,拥有发展人形机器人产业的核心竞争优势。

产业赋能,已在多个机器人场景应用落地

同时华为通过产业赋能,在特种机器人、消费机器人、人形机器人等逐步推进应用落地。

(1)特种机器人

华为昇腾 AI 算力赋能煤炭巡检机器人。2023 年 3 月,华为与中国煤科、海康 威视以及科大讯飞联合推出“领航者3 巡检机器人”。该机器人具备华为昇腾AI 算力, 结合海康威视视觉相机实现机器人的本体 AI 识别能力,同时搭载科大讯飞纹声识别系统对煤矿井下实时监听、纹声识别及空间定位,结合华为鲲鹏架构联合解决方案实现了煤矿多场景下的机器人协同调度指挥与平台管控能力。

(2)消费机器人

消费机器人方面,科沃斯机器人成为华为 HiLink 智能家居生态系统合作伙伴。 2017 年,科沃斯机器人与华为达成合作协议,与华为共享 HiLink 协议、操作系统Lite OS、物联网芯片、家庭网络联接、大数据分析、人工智能等核心技术,让科沃斯实现了跨品牌的联动,加速智慧家庭发展。

(3)人形机器人

人形机器人方面,此前乐聚机器人搭载盘古大模型亮相。 2024 年3 月,搭载盘古大模型的乐聚机器人亮相 2024H 华为HDC 大会。

目前,乐聚机器人已实现人形机器人小样本下的泛化操作,华为具身智能应用稳步前进。乐聚机器人已在工业(特种、制造、物流、包装、沾锡等)、家庭场景(炒菜、扫地等)中展开测试与场景验证。

在成都设立首个跨省级数字机器人创新中心,川渝地区机器人产业发力

2024 年 6 月 24 日,设立首个跨省级创新中心平台——华为(西南)数字机器人创新中心。 2023 年5 月华为与四川省签署战略合作协议,10 月开始筹备华为(西南)数字机器人创新中心、华为(四川)人工智能与智改数转创新推广中心、华为(成都)数字服务创新中心。2024 年6 月正式揭牌落地。该中心自运行至今已在20多家标杆企业中,落地了 80 多个场景化机器人,涵盖了研发、生产、供应链、营销、服务等企业运营的主要环节和活动,覆盖电子信息、装备制造、能源化工、食品包装等四川省优势产业

川渝机器人产业发力。2024 年10 月,重庆印发《重庆“机器人+”应用行动计划(2024-2027 年)》,将重点开发人形机器人等中高端机器人,提出到 2027 年,机器人广泛应用于经济社会各领域。 2024 年 11 月 1 日,11 月 1 日,成都科创投集团与成华科创投公司宣布共同组建成都人工智能与机器人基金,目标总规模达 100 亿元人民币,标志着成都都市圈首只专注于人工智能与机器人产业的国资管理基金正式落地。成都造“贡嘎一号”人形机器人同步面世。


我们认为(西南)数字机器人创新中心成立是华为机器人产业发展的重要标志性事件。跟特斯拉类似的车机协同能力和供应链号召力,叠加政策有力支持,将推动川渝地区人形机器人加速落地。参考此前车的智选模式,其重要合作伙伴赛力斯的动向值得重视。 2024 年 1 月赛力斯举办 AI 大模型创新技术论坛,开始推动大模型在智能汽车中的创新应用。

赛力斯发布机器人相关招聘公告。专业招聘网站显示,赛力斯近期发布招聘公告,涉及机器人机械工程师、具身智能应用开发和运动控制等岗位,明确提出了对足式机器人的要求。


此外,与华为有密切合作关系的江淮汽车,也和与清华联合孵化团队零次方推出人形机器人。2024 年 5 月清华大学和江淮前沿技术协同创新中心共同孵化成立零次方创新团队,2024 年10 月清华零次方团队发布双足机器人 Z1。 (参考来源:中航/开源证券)

节选部分,篇幅有限,未完待续。

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12月7日深圳互连大会活动预告 (精彩议题点击图片查看↓↓)

》》大会背景


时间: 2024年12月7日

地点: 深圳

第四届中国互连技术与产业大会 “全面智能化时代的互连技术创新” 为主题,聚焦大模型驱动下,算力建设对互连技术的需求和挑战,推动后摩尔时代产业链、创新链融合发展。 大会设一个主论坛: 拟邀请政府领导、院士、智算中心投资建设方、AI 服务器企业、主机厂、芯片企业、连接器企业,围绕智能算力建设布局、互连技术框架、硬件应用场景、关键技术挑战、先进解决方案进行分享;以及三个分论坛: 数据中心高速互连关键技术、智能网联汽车高速互连关键技术、IoT物联网互连关键技术三个分论坛 ,围绕互连技术挑战和先进解决方案展开讨论。大会拟邀请ICT 产业链 500 位 行业精英参加。

01

组织架构

主办单位: 无锡芯光集成电路互连技术产业服务中心、深圳市连接器行业协会

承办单位: 易贸汽车科技(上海)有限公司

办单 位: 立讯技术有限公司

大会名誉主席:

孙凝晖,计算机系统结构专家,中国工程院院士,中国科学院计算技术研究所研究员、中国科学院大学计算机科学与技术学院院长

大会执行主席:

郝沁汾,CCITA联盟秘书长,中国科学院计算技术研究所研究员,无锡芯光互连技术研究院院长

大会工作组:

唐中,深圳市连接器行业协会秘书长

李焕东,深圳市连接器行业协会副秘书长

史晓穆,易贸汽车科技(上海)有限公司总经理

吴学友,《国际线缆与连接》杂志


02

会议框架&热点议题

(议程持续更新中。。)


主论坛



12月7日 上午

智算场景的各种热点互连技术


8:30-12:00

✓面向连接器行业的大模型报告与发布

✓中国智算节点布局与互连技术趋势

✓智算中心超节点ETH-X / 光互连

✓新一代智能汽车高速连接标准A-PHY及SerDes芯片的应用

✓智算中心Alink架构超高速互连关键技术

✓高通量以太网关键技术

✓整机柜高速互联解决方案发布及关键技术分享


分论坛一




12月7日 下午

数据中心的高速高密电/光连接关键技术


13:00-18:00

✓下一代AI服务器中的224G高速互连技术趋势

低功耗 AI光互联 解决方案

✓AI服务器中下一代GPU Socket技术挑战

✓Ai数据中心高速互连全链路解决方案与挑战

✓PCI-e 6.0 & 5.0仿真与设计

✓服务器用高速连接器铜合金材料

✓高速连接器信号完整性挑战与材料创新


分论坛二




12月7日 下午

智能网联汽车高速互连关键技术



13:30-18:00

✓汽车智能化时代,高速连接器如何适应新需求?

✓为适应汽车智能化和网联化发展而设计的汽车高速互连方案

✓面向智能座舱车载显示与感知的HSMT公标车载SerDes芯片解决方案

✓国产ASA SerDes芯片

✓新一代车载SPE电缆,助力汽车智能化发展

✓面向智能汽车的数据高速传输技术及其高频高速解决方案


分论坛三




12月7日 下午

物联网终端高速互连关键技术


13:30-18:00

✓拥抱大模型,进入IoT交互革新时代

✓工业连接器互连技术探讨

✓人工智能+边缘计算,迈向工业物联网智慧化

✓AI+家庭服务机器人

✓AI+智慧农业中的互连关键技术

✓AI+工程机械设备中的互连关键技术

✓面向机器人控制与通信系统的创新解决方案

✓航空装备EWIS互连技术


限时预约已开启







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