人形機(jī)器人本質(zhì)是AI系統(tǒng)落地物理世界的佳載體，算法是核心，需與硬件匹配。機(jī)器人的輸出包含了虛擬
與物理兩種能力。雖然人形機(jī)器人從本體硬件上看，存在抗壓硬度與靈敏度不足的問題，但更核心問題在于
是算法對運(yùn)動(dòng)能力的控制，包括本體平衡、行走的步態(tài)、手部抓取等規(guī)劃與控制。這需要成熟的感知系統(tǒng)基
礎(chǔ)、強(qiáng)大的算法分解任務(wù)和規(guī)劃動(dòng)作、大模型不斷仿真訓(xùn)練以及的算力支撐。同時(shí)要求，算法與硬件相
匹配，這要求機(jī)器人企業(yè)需自研算法，并持續(xù)更新迭代。
第一代FSD芯片單個(gè)算力72tops,CPU做控制,GPU做圖像處理,NPU為神經(jīng)處理單元,完全適用于人形機(jī)器人;D1芯片32位浮點(diǎn)計(jì)算的最大性能達(dá)到22.6TFLOPs
大模型提升仿真學(xué)習(xí)能力,可大幅提升算法訓(xùn)練效率,縮短算法與硬件調(diào)整時(shí)間,極大提高訓(xùn)練效率,可加快軟件更新迭代
預(yù)測全球25年人形機(jī)器人初步商業(yè)化,銷量3萬臺左右,30年這些領(lǐng)域就滲透率1.5-2%對應(yīng)存量需求230萬臺,新增需求100萬臺+,2035年銷量有望突破1000萬臺
為人形機(jī)器人的成熟也是漸進(jìn)式,可在細(xì)分市場的率先商業(yè)化,后逐步成熟轉(zhuǎn)為通用型機(jī)器人 ,由tob轉(zhuǎn)為toc,進(jìn)入家政等市場,做人想做但是不能做的工作
硬件難點(diǎn)是靈敏度與承壓能力的協(xié)調(diào),關(guān)節(jié)能力不能匹配運(yùn)動(dòng)規(guī)劃;軟件難點(diǎn)是訓(xùn)練不同任務(wù)的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃,實(shí)時(shí)反饋視覺檢測與理解,并對運(yùn)動(dòng)規(guī)劃做調(diào)整
感知模塊包括兩方面視覺和觸覺,視覺有純視覺路線,也有依靠雷達(dá)等多方式融合路線;決策模塊是機(jī)器人的大腦,核心是芯片與算法
人形機(jī)器人擁有更高級的感知交互系統(tǒng),包括傳感模塊和軟件方面,人形機(jī)器人比服務(wù)機(jī)器人更高,靠雙足行走,對減速器負(fù)載和電機(jī)響應(yīng)速度要求更高
具身智能與垂直大模型,人形與四足仿生機(jī)器人,三維感知模型和多模態(tài)信息融合,機(jī)器人新型核心零部件與靈巧操作,腦機(jī)接口,生肌電一體化與微納機(jī)器人
特殊場景服役機(jī)器人是指在特定環(huán)境或情況下執(zhí)行任務(wù)的機(jī)器人,在消防救援,電力勘測,農(nóng)業(yè),建筑,核工業(yè),反恐防暴,國防安全,空間探測等領(lǐng)域具有巨大需求
群體機(jī)器人技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域廣泛,集群智能作為人工智能的分支,將得到越來越多的應(yīng)用,有望在機(jī)器人等領(lǐng)域創(chuàng)造出新的應(yīng)用和創(chuàng)新
云服務(wù)機(jī)器人是指將機(jī)器人的核心計(jì)算和智能部分部署在云端服務(wù)器,云端大腦+本地機(jī)體”或“云端服務(wù)”機(jī)器人將成為規(guī)�；茝V與應(yīng)用的重要模式之一
室內(nèi)商業(yè)服務(wù)機(jī)器人主要應(yīng)用于室內(nèi)環(huán)境中的導(dǎo)航服務(wù),商業(yè)清潔,餐飲配送,無人售貨,無人餐廳等服務(wù)場景;核心技術(shù)包括機(jī)器視覺,柔順抓取,人機(jī)交互,智能決策與控制等
