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智能機器人發展趨勢:輪式機器人率先規模化應用,向更高智能層級L4邁進

來源:億歐智庫     編輯:創澤   時間:2024/10/26   主題:其他 [加盟]


在智能化程度上,目前大部分人形機器人產品可完成行走、上下樓梯、拿取物品等動態運動動作,在視覺感知和AI算法的加持下,可以識別人類語 言進行交互,在執行復雜任務上,可實現疊衣服、擊掌、遞水等動作,嘗試學習洗衣、澆花、插花等復雜任務。隨著大模型技術發展未來將朝向L4 階段邁進。

在產品形態上,輪式人形機器人相對于雙足機器人價格更低,技術難度低,穩定性更高。目前主要商業化落地場景為環境較簡單的室內場景,輪式人形機器人將優先規模化應用。雙足人形機器人泛化能力更強、操作上限更高,中長期規模化應用前景可觀。根據場景不同,可預見人形機器人產 品也將實現更多SKU,以滿足不同功能需求和價格考量。

人形機器人不斷向L3階段深化發展,同時向L4階段邁進

• 目前大部分人形機器人可以實現初步的環境感知交互、動 作控制,不斷向L3階段深化發展

• 大模型技術發展下,人形機器人任務推理能力提升,高動 態運動能力提升,智能化朝向L4階段邁進

產品形態上輪式人形機器人先規模化落地

• 成本比雙足人形機器人降低約30%-40%

• 目前室內場景經濟投入產出比和穩定性優于雙足機器人

未來人形機器人產品將實現更多SKU

• 針對下游場景復練度和功能需求的不同,人形機器人廠 商可提供不同產品配置, 實現標準化和模塊化設計,便 于大規模生產和組裝



人形機器人產業發展趨勢:0到1萌芽階段,降本是確定趨勢

人形機器人并未規模化生產,各大參與者以小批量交付,驗證場景,技術持續迭代為主;人形機器人降本是確定趨勢,供應鏈成熟與否是實現降本重中之中

人形機器人商業化落地難點:研發投入高、零部件采購成本高

研發投入高,依賴資本輸血和政府補貼;下游客戶依賴性強, 回款周期長;產量低,零部件采購成本高;基礎技術薄弱、工程化難度較大,表演性質大于實用性質

人形機器人商業模式:機器人本體,場景解決方案和租賃外包

目前主要的盈利模式為提供軟硬件—體本體用于特定領域的應用開發和科研,企業可轉向提供細分場景的解決方案和技術支持,將人形機器人作為勞動資源進行派遣,按需收取租賃費用

人形機器人產業發展歷程,2027年部分場景實現規模化落地

2020年人形機器人從注重制造工藝轉向智能化方向確索;2023年國內人形機器人產業爆發,多種人形機器人產品發布;預計2027年-商業化規模落地(年度3-4 萬臺出貨量)

中國工業機器人應用與趨勢研究報告:機器人應用與趨勢,現狀面臨幾大痛點

本報告詳解中國工業機器人應用與趨勢,剖析中國工業機器人在技術創新和行業聯動增長中發揮的關鍵作用,工業機器人是工業AIGC落地的最佳出發點,未來應用空間極大

國際機器人聯合會(IFR)發布《2024世界機器人報告》

IFR預計全球經濟增長將趨于穩定,2024年,全球經濟衰退將觸底反彈。全球工業機器人安裝量預計將達到54.10萬臺。預計2025年將加速增長,2026年和2027 年將繼續增長

優必選:國產人形機器人先鋒,估值為30倍,打通了研發-生產-銷售全鏈條,為人形機器人商業化的典范

人形機器人產業已從早期技術驗證階段踏入商業試水階段,公司的核心優勢在于技術全棧自研以及打通了研發-生產-銷售的全鏈條,為人形機器人商業化的典范

2024工業機器人方向行業研究報告-物流機器人行業的人才現狀、挑戰以及招聘建議

中國物流機器人市場近年來發展迅速,行業規模不斷擴大,企業數量急劇增加,物流機器人行業的人才需求量大,特別是在機器人操作系統和多模態機器人等核心領域

智能人形服務機器人在智慧物流領域的應用

倉儲管理與揀選能根據訂單信息高效完成商品的分揀、打包工作;自主導航與調度通過中央管理系統實時調度,提高整體作業效率;指導操作等服務場景,提升物流服務質量

智能人形服務機器人在3C電子制造領域的應用

精密裝配與操作進行精準的抓取、放置、組裝等操作;柔性化生產線作業實現產線的快速調整和重組;危險環境替代工作可替代人工,保障人員安全

智能人形機器人在工業制造領域的應用前景-更好的適應性和靈活性

人形機器人需要具備高精度、高速度和高穩定性的運動控制能力;人形機器人的研發和生產成本相對較高;人形機器人的研發和生產成本相對較高

全球主要人形機器人應用場景及市場推廣計劃

特斯拉 Optimus預計 Optimus 可能將大規模量產至百萬臺量級;1X Technologies EVE(雙輪)目標是部署 150-300 臺機器人;小鵬 PX5銷售場景進行實地應用
資料獲取
機器人趨勢
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特斯拉人形機器人推動行業標準提升和技術路
人形機器人商業化落地難點:研發投入高、零
人形機器人商業模式:機器人本體,場景解決
人形機器人在商用服務明確需求場景:科研教
人形機器人在極端作業場景:復雜任務智慧生
人形機器人在工業領域明確需求場景:質量檢
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