人形机器人行业专题报告:供应端有望突破需求端市场广阔精选版.docx
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1、华宝,曾文婉)1 .供应端:人形机器人有望实现从O 到1的突破1.1. 国内政策加码人机发展从各地出台相关政策布局人形机器人(简称为“人机”),到人形机器人顶层 设计公布,2023年相关政策密集发布。2023年以来,从中央到地方,支持人 机产业发展的相关政策频繁出台,未来将持续促进人形机器人产业规模扩大、 应用场景落地,加速人机商业化进程。2023年11月,人形机器人顶层设计文 件人形机器人创新发展指导意见(以下称为意见)发布,指出人形机 器人集成人工智能、高端制造、新材料等先进技术,有望成为继计算机、智能 手机、新能源汽车后的颠覆性产品,将深刻变革人类生产生活方式,重塑全球 产业发展格局。
2、意见按照谋划三年、展望五年的时间安排做了战略部署, 分别制定了 2025年、2027年的目标规划,重点提及突破人形机器人“大 脑”、“小脑”、“机器肢”、“机器体”等关键技术,重点培育机器人整 机、基础构件、软件创新相关产品,同时在特种服务、制造业、民生及重点行 业等领域拓展应用场景。我国人形机器人产业前期已有一定基础,但在关键基 础部件、操作系统、整机产品、领军企业和产业生态等方面仍存在短板弱项, 未来在政策支持下,人形机器人的技术迭代和应用场景落地将有望提速。1.2. 头部企业入局带动热潮近一两年来,各路玩家加速涌入人形机器人赛道,包括科技公司、互联网企 业、车企等。2022年以来人形机器
3、人产品原型大量发布或更新,且更新速度很 快,尤其是在2023年新品“扎堆”,在梳理的代表性产品中超过60%的产品均 在2023年发布或更新。加码人形机器人的本体厂商背景多样,有传统机器人(服务机器人、医疗机器人、扫地机器人等)或以机器人技术起家的,有研发 仿生机器人(四足机器人、人形机器人、双足机器人)起家的,这两类公司均 有较强的机器人工程技术背景和产业链复用优势,有科研机构背景的本体厂 商,这类公司具有较强的研究及技术实力,也有科技公司、互联网公司,这类 企业在软件端的开发上相对占优,也有车企,这类公司有较强的产业链及技术 复用优势。除了已经发布原型机的公司外,仍有较多科技公司通过资本或技
4、术 研究领域入局人形机器人相关产业链。例如ChatGPT研发公司OPenAl领投了 IX Technologies,亚马逊创业基金跟投了 Agility Robotics,腾讯、比亚迪 投资了优必选,比亚迪、百度投资了智元。近两年谷歌发布了 SayCan.LMNav PaLM-E RoboticTransformer 2 (RT-2)等大模型,从具身智能层面切 入人形机器人产业,2023年2月微软也披露他们正在把ChatGPT应用于机器 人上。从供应端看,未来产品成本/价格有较大下降空间,人形机器人量产在即。过去 (2022年之前,下同)人形机器人产品商业化难度较高,主要原因在于落地场景窄(需
5、求空间小)、功能不强、价格昂贵,而近一两年(2022年及之后,下 同)发布产品的厂商对未来量产的成本或售价均有降低的规划,例如Agility RobOtiCS、小米CyberOneo同时,各厂商规划的量产成本/价格远低于过去发 布的人形机器人产品,例如特斯拉的Optimus,智元的远征A1、达阔小紫XR-4 等的价格远低于ASIM0、AtIaS。总的来说,从代表性产品来看,过去产品价格 大多在百万人民币及以上、成本在60万人民币以上,而近一两年发布产品的 厂商对产品未来的成本将控制在10-30万人民币之间、而价格预计在10-60 万人民币之间。在成本/价格的下降趋势下,人形机器人量产在即。当前
6、已有小 部分人形机器人产品已实现量产,例如达间的Ginger机器人、IXTechnologies 的 EVE Aldebaran Robotics 的 NAO 等;同时,近一两年发布 的人形机器人产品大部分规划在近3年内量产,有较为明确的量产规划,例 如Agility RobotiCS正在塞勒姆建造世界上第一座人形机器人工厂,将于 2023年底正式开业并进行产能爬坡,最终具备10000台/年的产能,特斯拉预 计2024年在自己的工厂进行实用性测试,并拟在其得州工厂部署数千个 Optimuso人形机器人开始验证“搬破”场景,未来行业催化事件或将不断。部分整机厂 商开始送自家的原型机器人进入工作场
7、景进行“搬砖”场景验证,例如 Agility Robotics的Digit机器人已进入亚马逊的运营中心进行打工测试, Ameca已经在拉斯维加斯新地标MGSPhere场馆谋得导游客服一职,而智元远征 AK特斯拉OPtimUS也将开启“打工”验证的关键环节。未来一年人机行业的 催化事件或将不断,包括优必选港股上市,特斯拉OPtimUS行走测试,特斯拉 AI Day以及其人机产业链定点等。1.3. 技术加持加速“大脑”发展当前机器人的发展趋势将从自动化走向智能化,而AI大模型是迈向通用智能 人形机器人的关键技术之一。大模型能大幅提升人形机器人对世界理解与技能 泛化能力,例如可与机器人深度结合的大语
8、言模型(LLM)具备多领域基础知 识、理解自然语言的能力以及可持续对话与交互、具备强大的零样本或小样本 学习能力等,以上能力均可助力于人形机器人在感知、决策、控制、交互等环 节的任务级层面上的进步,以提升机器人的智能水平。图2:大模型能力与机器人新需求的映射关系大模型的能力多个领域的基础知识,通识强大的内容生成能力良好的上下文理解与自然语言连 续对话能力强大E田习力人形机器人各方面的技术储备已经达到行业快速发展的临界点,而近两年AI 技术的进步是关键的引爆点。当前随着传统机器人上游产业链的逐步完善、机 器视觉技术的快速进步、机器人软件系统的扩大化发展、自动驾驶技术的快速 迭代、AI芯片的性能加
9、强,人形机器人各方面的技术储备已逐渐加强,行业已 经达到瓶颈突破、快速发展的临界点。同时,机器人作为机电软一体化产品, 一直以来被人诟病软件端功能不强,主要表现在产品智能水平不足,无法像人 类一样自主思考。因此近两年AI大模型(例如ChatGPT)的重大突破是人形 机器人发展的引爆点,如在机器人类人操作领域诞生了一系列全新的AI方 法,将扭转世人对以往人形机器人的评价。尤其是在理解世界与技能泛化方 面,大模型的应用将广泛提升机器人在做决策、任务拆解、常识理解上的智力 水平,例如机器人能听懂简单的人类语言指令并自主分析与执行相关任务,机 器人的用户将从工程师变为普通人(使用门槛降低),同时也能协
10、助机器人运 动代码的生成。目前,通用机器人行业的研究人员对于大模型+机器人开展了一 系列研究,并已有成果(具身大模型)发布。例如Google的RT-X系列模型 专注于机器人High-Level决策问题,直接使用Transformer模型进行端到端 训练;斯坦福大学李飞飞教授团队则采用VLM (视觉语言模型)路径,解决机 器人运动轨迹规划问题;微软已发表论文公布ChatGPT可以简化软件命令编程 过程以控制各种机器人;英伟达和斯坦福李飞飞团队合作发布的多模态具身AI 系统Vima,则让机器人可在虚拟环境中进行仿真训练与学习。2 .需求端:老龄化与人力短缺催化人 机替代加速当前全球低生育率化、高老
11、龄化持续加速,人口红利效应逐渐减弱。从全球劳 动力人口、老龄人口占比、女性人均生育数、总人口增长率等数据来看,当前 全球低生育率、高老龄化持续加速。根据联合国世界人口展望2022,许多 国家的生育率在最近几十年下降很快,如今三分之二的世界人口生活在生育率 低于平均每个妇女终身生育2. 1个孩子的更替水平的国家或地区,该生育率即 为在长期低死亡率情况下实现人口零增长的生育水平。其次,联合国预计全球 65岁及以上人口的比重将从2022年的10%增长至2050年的16%,届时65 岁以上老龄人口的数量将是5岁以下儿童人口数量的两倍。同时,婴儿潮一代 逐步达到退休年纪,如中国1962-1973年间的婴
12、儿潮(根据第七次人口普查数 据,约占全国人口的18.4%)在2022年开始逐步退休,每年退休人数平均约 2200万人,再如美国1946-1964年间的婴儿潮,将于2031年全部达到完全退 休年龄,在至2031年的期间,每天有近1万名婴儿潮一代达到完全退休年 龄。根据联合国预测,到本世纪末,全球人口增长率将进一步放缓并达到稳定 水平,由此可见人口红利的效应正在逐渐减弱,尤其是在一些发达国家,人口 红利已经消失,甚至逐渐转变为人口负担。g 8 Lrr OOLL OOOO CN CN CN CNOCOOCbCNOOsOsC3Ok T-T-CN5C4(3(2C1(0%-1图9:全球劳动力人口增长趋缓,
13、近几年甚至出现负增140. 00 35.00 30. 00 25. 00 20. 00 15. 00 10. 005.00 0. 00全球:劳动力人口 :亿人 同比增长()全球劳动力人口占比(%)在此趋势下,未来全球劳动力或将面临持续性短缺,金融和商业服务业、制造 业等面临人才缺口压力较大。根据光辉国际(Korn Ferry)数据,2020年全球 劳动力缺口占劳动力人口的3%,导致的经济损失为2. 1万亿美元/年,到 2025年缺口比例翻倍至6肌而到2030年,全球将面临8520万人以上的人才 缺口,超过2022年德国总人口,占比为%,同时由于短缺带来的经济损失 将每年高达8. 452万亿美元
14、相当于2022年德国和日本的国内生产总值(GDP)的总和。同时劳动力短缺的趋势并非局限于几个国家或地区,而是各国 或地区(除印度外)劳动力缺口均面临扩大趋势。从行业来看,金融和商业服 务业、制造业面临的劳动力缺口更大,预计2030年的金融和商业服务业,美 国、巴西、日本等地面临的劳动力缺口压力较大,预计2030年的制造业,巴 西、日本、印尼、中国等地面临的劳动力缺口压力较大。劳动力缺口的扩大趋势叠加劳动力成本的进一步推高,未来人形机器人成本或 将低于人力成本。经济快速发展以及人力短缺背景下,劳动力成本走高是长期 趋势。根据国家统计局数据,我国制造业城镇单位就业人员平均工资逐年走 高,2011
15、2021年间复合增长率达9. 7%, 2021年年平均工资已达9.2万元。同时从美国劳工部公布的自1947年起的季度单位劳动力成本指数以及欧盟统 计局自2008年起公布的劳动力成本数据走势来看,人力成本上升是长期趋 势。按照特斯拉对OPtimUS价格的规划(2万美元),该价格已经低于全美平 均年薪59, 428美元(数据取自Forbes Advisor对2023年美国平均工资的统 计预测)、欧盟区2022年平均年薪63, 440欧元(按欧盟统计局公布的2022 年欧盟区平均每小时劳动力成本,按每天工作8小时,每周工作5天,全年工 作52周计算得到)。止匕外,假设未来中国制造业人员年均工资按十
16、年CAGR 为8%计算,预计在2025年,中国制造业就业人员平均工资将超过一台 OPtimUS的价格(按照美元兑人民币汇率为7,折合人民币14万元)。尽管目前人形机器人一直停留在原型机阶段、尚未实现应用场景的落地,但随 着人形机器人智能水平的提升和劳动力缺口及成本的增加,人形机器人替代人 力只是时间问题。首先,根据麦肯锡全球研究院(MCKinSey Global Institute)研究,全球高达50%的工作是可以被自动化(包括机器人)取代 的,有六成的工作岗位,其30%的工作量可以由自动化(包括机器人)代劳。 同时根据麦肯锡全球研究院预测,中性情景下到2030年全球15%的劳动力(约4亿人)
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