人形机器人: 第一性原理，为什么最看好特斯拉链及看好什么（一） 本文数据和模型请联系：孙潇雅/张童童摘要传统机器人是工具，人形机器人是下一代智能终端传统机器人是千亿规模成熟赛道，分为工
来源：雪球App，作者：郭伟松_鑫鑫投资，（https://xueqiu.com/2524803655/254334562）
本文数据和模型请联系：孙潇雅/张童童
摘要
传统机器人是工具，人形机器人是下一代智能终端
传统机器人是千亿规模成熟赛道，分为工业和服务机器人，工业/服务机器人均为千亿级别市场，近些年全球增速约为10%/20%。人形机器人属于新兴赛道，参与者多为科技、互联网企业，由于技术难度较大+成本较高，迟迟未落地量产，产业尚处于探索状态，近期我们认为行业发生了明显的变化，人形机器人有望实现0到1的突破，即供给侧-出现明显变化（TSL、X1Technologies）+技术侧-人工智能技术取得重大进展。
考虑到目前人形机器人的已投入应用的情况和经济性，我们认为人形机器人第一步渗透的场景或为安保、仓储物流行业，率先渗透的地区或在欧美等高人力成本国家。从长逻辑看，我们认为传统机器人只是“工具”，而人形机器人是具身智能，即能够理解、推理并与物理世界互动的智能系统，人形机器人的应用领域先从toB场景开始，通过不断迭代优化最终会进入家庭等场景的toC领域。我们预计24年人形机器人销量有望达1万台，28年达563万台，24-28年CAGR=387%，28年市场空间达1万亿。往远期空间展望，按照马斯克说的人的数量和机器人的数量来比，如果做成2：1的话，全球80亿人口，人形机器人40亿，单价2万美元，则有80万亿美元空间。
特斯拉有望复刻当年电动车战果，引领人形机器人新时代
人形机器人是人工智能的载体，是一个“输入-计算平台-输出”的过程，过去机器人仅有“输出”，新的产品定位和商业模式下，我们看好特斯拉实现人形机器人梦想，本质逻辑为其具备完成商业模式闭环的能力，以核心软硬件自研+低成本、规模优势的供应链为护城河：
1）FSD视觉感知算法可以在机器人上复用，并以智驾领域积累的Know-How进行赋能，未来FSDV12、Dojo超算落地将大幅提升AI训练速度；
2）电车供应链直接迁移（传感器、电机、减速器等），规模化降本能力强（具备硬件制造、降本能力）；
3）自有工厂创造应用场景，以机器学习+大量数据的方式，在真实的场景不断训练-优化机器人。
人形机器人产业链投资怎么看？核心看特斯拉，核心零部件有电机、减速器、丝杠、传感器
特斯拉机器人Optimus躯干关节有28个执行器（旋转14+线性14），手部有12个执行器。旋转关节：采用旋转式驱动器，主要由无框力矩电机+谐波减速器（有可能部分替换为行星）+力矩传感器+编码器构成；线性关节：采用线性驱动器，主要由无框力矩电机+滚柱/行星滚珠丝杠+力矩传感器+编码器构成；手部：每个手有6个驱动器，主要由空心杯电机+精密行星齿轮箱+力矩传感器+编码器构成。
电机：我们预计特斯拉躯干关节大概率选择无框力矩电机，手部选择空心杯电机。目前无框力矩电机做的好的是美国科尔摩根，国内无框力矩电机做的好的有步科股份等。按照步科股份口径单个无框力矩电机价格在几百元-1千元，我们预计特斯拉量产后单个人形机器人无框力矩电机价值量=500元*28个身体关节算=1.4万元。无刷空心杯电机海外以MAXON做的较好，国内鸣志电器、鼎智科技、恒帅股份可做，我们预计特斯拉量产后单个人形机器人空心杯电机价值量=600元*12个手部关节算=0.7万元。
减速器：我们预计特斯拉旋转关节主要采用谐波，手部采用精密减速器，行星减速器有一定概率在下半身替代谐波。行星减速器因抗冲击能力强于谐波+成本低，有望用在机器人下半身关节（旋转关节有4个），谐波减速器全球龙头为哈默纳科，国内绿的谐波、来福谐波、同川精密（汉宇集团子公司）等可做，行星减速机全球龙头是赛威传动等，国内企业有中大力德、双环传动等可做。国内谐波减速器目前价格在1200元/个，未来有望降本至500-1000元/个，行星减速器未来有望降本至200元/个。我们预计特斯拉量产后单个人形机器人减速器/齿轮箱价值量=600*（10~14）+200*（12~16）=0.9~1.1万元。
丝杠：我们预计特斯拉在下半身关节采用行星滚柱，上半身采用滚珠/T型丝杠。行星滚柱具有承载能力强、轴向刚度大、传动效率高、使用寿命长等优点，但价格较高&海外垄断（舍弗勒目前售价在2万元/个），故我们预计或用在对承载能力要求高的下半身（8个）。目前，鼎智科技、贝斯特处于研发中，恒立液压处于扩产中。我们预计特斯拉量产后单个人形机器人丝杠价值量=200元*6个上半身+1200（降本后）*8=1.1万元。
传感器：人形机器人用传感器主要有视觉、力控、位置（编码器）。视觉传感器在头部，力控、编码器传感器用在全身各个关节。视觉传感器与无人驾驶供应链类似，国内做的好的有海康威视（是否带算法明显影响价值量，但T自研算法），力控传感器我们预计特斯拉机器人或在身体关节采用单轴力矩传感器，脚部采用6轴力传感器，此外，UCLA论文提到的IMU（惯性测量单元）值得注意，相关国内上市标的有芯动联科。我们预计特斯拉量产后单个人形机器人力控+编码器价值量=力控1.8+编码器0.4=2.2万元。
投资建议:
机器人在今年的投资仍是0-1阶段，行情比较极致，0-1阶段景气度的确认（确立方向）和产业空间（确立高度）最重要。景气度上，海外有特斯拉、X1（背后是OpenAI），国内不仅仅是小米，很多大厂如华为、腾讯等也在加入，此外，更多的国产供应链涌现（加入T链/想要加入T链+真正开始投钱投产线）。产业空间上，马斯克给我们做了展望，人形机器人是以80亿人口为基数的万亿美元市场。
从投资的角度来说，当前时点与其花精力扩散其他下游，不如聚焦特斯拉的optimus变化和进展，这才是推动行情的根本所在。特斯拉optimus关节总成商供应价值量如下：
线性关节总成商A：我们预计大批量量产后价值量在2-3W，主要负责线性关节集成（旋转在研）。我们预计核心零部件有电机（自己做，500*14）+行星滚柱丝杠/滚珠丝杠（自己做，预计行星滚柱丝杠得降本至千元水平，我们采用1200*8+200*6）。
旋转&线性关节总成商B：我们预计大批量量产后价值量在2-3W，负责旋转+线性关节总成（目前旋转更有优势）。我们预计旋转关节核心零部件有电机（500*14）+谐波减速器（和绿的合资做）+编码器（100*14），线性关节核心零部件有电机（500*14）+行星丝杠/T型丝杠+编码器（拟自己做，100*14）。
手部关节总成商C：我们预计大批量量产后价值量在1-1.1W，负责手部关节总成。我们预计核心零部件包括空心杯电机（600*12）+精密齿轮箱（大概率自己做200*12）+编码器（100*12）。
综合价值量&壁垒的确定性。我们首推Tier1供应商【拓普集团】、【三花智控】、【鸣志电器】。市场多担心大市值标的空有确定性但弹性不足，我们认为在全球100万台机器人销量下，假设拓普&三花&鸣志价值量分别在2.5/2.5/1.1万元/机器人，市场份额为50%、净利率15%，机器人业务给50X估值，以上三个标的上涨弹性均在50%+。
其次，推荐有望成为Tier1供应商的【双环传动】和Tier2供应商【绿的谐波】。双环具备生产行星/谐波减速器能力，我们预计行星/谐波减速器大批量量产价格在200/600元/个。
最后，推荐弹性较大+但尚未明确接触特斯拉但未来或有机会&有望进其他供应链。1）丝杠：【鼎智科技】、【贝斯特】；2）减速器：【中大力德】；3）电机：无框力矩-【步科股份】、空心杯-【鼎智科技】（江苏雷利）、【恒帅股份】、【伟创电气】；4）传感器【柯力传感】、【芯动联科】等。
1、
传统机器人是工具，人形机器人是下一代智能终端
1.1.传统机器人行业是发展多年的成熟赛道
机器人技术的研究起始于20世纪中期，主要是基于计算机技术和自动化技术的快速发展。
根据IFR分类，机器人主要包括工业机器人和服务机器人。
工业机器人：是一种通过编程或示教实现自动运行，具有多关节或多自由度，并且具有一定感知功能，如视觉、力觉、位移检测等，从而实现对环境和工作对象自主判断和决策，能够代替人工完成各类繁重、乏味或有害环境下体力劳动的自动化机器。
服务机器人：服务机器人是除工业机器人以外的、用于非制造业并服务于人类的各种先进机器人的统称。根据应用场景的不同，服务机器人可分为家用服务机器人和专业服务机器人两个领域，其中，家用服务机器人可分为清洁机器人、娱乐机器人、教育机器人、陪护机器人、家庭安全机器人等；专业服务机器人可分为医疗机器人、安防巡检机器人、物流机器人、客服机器人以及军事机器人等。
我们认为传统的机器人如工业机器人更类似工业装备，服务机器人类似与家电的消费品，故传统机器人（工业+服务）行业的发展更多和工业制造以及服务业行业增速相关。
图：2017-2024全球机器人销售额及预测（亿元）
资料来源：绿的谐波招股书、IFR、中国电子学会、天风证券研究所
1.2.工业/服务机器人均为千亿级别市场，近些年全球增速约为10%/20%
工业机器人市场空间：2021年全球工业机器人市场强劲反弹，市场规模为1190亿元，同比增长26%；2021年全球工业机器人安装量达52万台，同比增长35%。随着市场需求持续释放以及工业机器人的进一步普及，工业机器人市场规模保持稳定增长，2024年将有望达到1564亿元，5年CAGR为10.8%。工业机器人是实现自动化生产的终端设备，下游是汽车制造业、3C行业、化工、金属加工业、食品制造等。
服务机器人市场空间：2021年全球服务机器人市场规模达1170亿元，同比增长25%。服务机器人应用场景和服务模式正不断拓展，预计2024年全球服务机器人市场规模达1972亿元，5年CAGR为20%。
图：2017-2024全球工业机器人市场规模及预测（亿元）
图：2017-2024全球服务机器人市场规模及预测（亿元）
图：2015-2025全球工业机器人安装量及预测（万台）
图：2018-2021全球工业机器人分行业安装量及预测（万台）
资料来源：中国电子学会、Wind、IFR、天风证券研究所
1.3.工业机器人四大家族占据半壁江山，服务机器人格局分散
工业机器人竞争格局：从全球竞争格局来看，“四大家族”日本发那科、瑞士ABB、日本安川、德国KUKA占据半壁江山，2020年全球合计市占率达58%，其中发那科的销售占比最高达到17%，中国品牌工业机器人仅占11.9%。
服务机器人竞争格局：服务机器人下游细分种类较多，分为家务机器人、物流机器人、休闲娱乐机器人、医疗机器人等，应用场景更为多元复杂，整体格局也较为分散。
图：2020年全球工业机器人竞争格局
图：2018年中国服务机器人市场应用结构占比
资料来源：华经产业研究院、智妍产业信息、天风证券研究所
1.4.人形机器人尚处于0-1的概念阶段
人形机器人目前没有标准定义，一般是指模仿人的形态和行为而设计制造的智能机器人。比一般机器人具有更加复杂的结构、传感、驱动和控制系统，设计制造目的是为了与人工工具和环境进行交互，从而辅助甚至替代人类的生产生活。
人形机器人从提出到现在已历时50余年，目前已进入产业化初试阶段：
1973-2000年：技术起步阶段。特点：能初步模仿人类直立行走，但行动能力缓慢。
2001-2015年：技术突破阶段。特点：技术发展，功能性能突破，已具备初步的行动能力。
2016年-至今：产业化初试。特点：技术达到一定基础，初步探索落地场景，主要问题在实用性+成本。
资料来源：观研天下、各公司官网、天风证券研究所
1.5.不同于工业机器人，四大家族占据核心地位，人形机器人多为科技、互联网企业
传统工业机器人龙头四大家族在人形机器人赛道竞争力不强，目前没有明显的人形机器人研发进展，只有一些人性化设计的双臂机器人，如ABB推出的双臂协作机器人Yumi。
人形机器人赛道上科技、互联网龙头押注，其中互联网探索应用场景。近几年人形机器人迎来较高关注度，除了传统机器人厂商，车企、互联网企业纷纷入驻，多方势力的交流丰富了机器人的可用性，通过技术迁移，向多领域不断渗透。1）头部科技企业对人形机器人赛道的关注可赋能自身消费娱乐等主要业务，AI赋能探索下游应用场景，侧面推动技术向工业等领域的落地应用。2）科技企业电新系特斯拉依托业务理解优势，整合多方资源，加速降本和规模化量产。
表：人形机器人主流产品商业化情况
资料来源：高工机器人、观研天下、各公司官网、智东西、21世纪经济、天风证券研究所
1.6.波士顿动力Atlas，液压驱动追求极致运动能力，高成本难以商业化
波士顿动力公司历史：波士顿动力成立于1992年，最早只是为美国军方开发军用机器人的一个实验室。曾先后被谷歌、软银、现代汽车集团收购，目前现代汽车持有80%的股份。
Atlas液压结构件和感知能力打造卓越运动性能：Atlas可以像运动员一样奔跑、翻转、跳跃和腾空，并能够快速越过具有一定倾斜度的障碍物，被称为“跑酷”机器人。Atlas极致运动能力的背后是强大的硬件性能和感知、控制技术：
液压驱动：Atlas机器人四肢均由液压驱动，全身共拥有28个自由度，液压系统由伺服阀、执行器、液压管路等构成，通过3D打印嵌入四肢结构件中。相比电机驱动：1）液压驱动具备高负载驱动特性，核心原理是通过液体压缩泵产生高压液体，高压强作用于缸体产生巨大推力，带动机器人关节运动，从而做出后空翻等高难度动作；2）液压结构还使机器人更具弹性，除了油液自身的可压缩性，如果用蓄能器还能起到减震作用，使肢体具有弹性。
运动控制：Atlas执行的动作都源自其行为库中的动作模板，它可以根据目标情况自主从库中选择相应的动作执行。跑酷过程中，Atlas的模型预测控制器（MPC）会调整其发力、姿势、动作发生时机等细节，来应对环境、脚滑等各种可能实时出现的因素。
环境感知力：Atlas利用头部的RGB摄像头和TOF深度传感器获取环境信息，利用多平面分割算法从点云中提取平面，从而构建不同对象的3D模型，基于模型来规划路径，计算每一步的落脚点。
缺点：液压系统噪音大、易漏液、对污染敏感、对液压元件的精度质量要求高、对维护团队要求高，导致制造成本居高不下，单台价值约200万美元，难以走出实验室、走向商业化。
资料来源：智东西、技术邻、中国设计智造大奖公众号、天风证券研究所
1.7.Ameca机器人：接入GPT，面部表情逼真+交互能力强+运动能力弱
Ameca由机器人公司EngineeredArts制造，拥有极其接近真人的面部表情和动作，主要设计为进一步开发人机交互机器人技术的平台，未来有望应用于娱乐和交流场景。Ameca利用嵌入式麦克风，双目眼安装的摄像头，胸部摄像头和面部识别软件与公众互动，底层系统采用Tritium+Mesmer。交互可以由GPT-3或人类远程呈现管理。
Tritium：连接了软件，设备的和云端，主要负责智能化和各个机械结构之间的联动；
Mesmer：提供丰富的面部表情和肢体动作数据。Mesmer用36个摄像机对人体进行360度的3D扫描后，通过比较像素的颜色和锚点定位，来重建3D模型，从而为机器人提供微笑、傻笑、张嘴、挑眉、吃惊等表情能力，重现人脸的变化。
缺点：目前还不能行走，无明确商用化计划，据路透社，可以13.3万美元出售。
图：Ameca面部表情逼真
图：Ameca机器人头部组件
资料来源：玩机械、VRAR5、观研天下、天风证券研究所
1.8.特斯拉Optimus：以降本量产破局，与车端协同，研发速度快
2022年9月特斯拉人形机器人Optimus（擎天柱）原型机首次亮相，Optimus高1.72米，重56.6公斤，研发进程较快，已经可以完成行走、上楼梯、下蹲、拿取物体等动作，整体运动能力有待进一步研发。
关节执行器：Optimus身体共有28个结构执行器，全身自由度57个，关节采用仿生学关节设计，处分为旋转关节和线性关节。和Atlas不同，Optimus选用了稳定性、性价比更高的电机驱动方案，更加注重实用性，行走速度为每小时5英里（约时速8公里）。
手部自由度领先：Optimus手部借鉴了生物学设计，单手拥有11个自由度，可拿取约20千克重的物品。
电气系统：机器人躯干处搭载了2.3kWh、52V电池包，高度集成了充电管理、传感器和冷却系统，可以支持机器人工作一整天。
大脑：Optimus的“大脑”采用与Tesla车辆相同的芯片，支持Wi-Fi、LTE链接和音频交流，令它可以处理视觉数据、基于多个传感器输入做出行动决策、支持通信交流等，系统软硬件的安全性保障也再度提升。基于FSD系统的Dojo超算平台赋予Optimus强大的计算机视觉能力。
截至目前，Optimus的研发还不是很成熟，特斯拉的远景目标是让机器人服务于工厂和家庭。在机器人设计原则上，马斯克强调高可靠性和低成本，认为机器人最终的价格会是两万美元以内，产量可能达到数百万台。
图：Optimus机器人运快递
资料来源：特斯拉官网、玩机械、VRAR5、观研天下、机器之心、天风证券研究所
1.9.人形机器人发展痛点在于尚不成熟的产品和高要求的应用场景之间的矛盾
一直以来，人形机器人行业发展的痛点具体体现在1）运动能力不达标：2）成本居高不下；3）缺乏能落地的应用的场景。
随着近几十年的发展，人形机器人从早期的动辄几百万美元（如ASIMO造价300-400万美元）下降到目前的几万美元（如EVE售价32万元），且有了可商业化落地的场景（EVE可应用到安保行业），我们认为当前产品的核心矛盾在于运动控制能力不达标，具体体现在
运动控制技术不成熟：下肢运动控制是最大难点，以往工业机械臂、协作机器人只代替了上肢运动，而下肢对力量、稳定性、动作连贯性要求更高，目前下肢运动的研发还需关键性突破。
力感知能力差易摔倒：人形机器人力感知能力不足，踩到小石子就会因无法控制力度而摔倒，摔倒会损坏关节、维修成本极高。先谈如何融入非结构化的世界，才能实现多样化应用。
关节扭矩技术需发展：目前关节驱动器做不到人体水平，主流方案各有优缺点，谐波减速机重量轻但扭矩有限，RV减速机扭矩大但体积也大。
总体上看，人形机器人已经过了“展示为主+噱头性大”的阶段，目前技术已有初步基础，现阶段重点在于解决技术和成本痛点，一旦技术接近临界点，人形机器人在各个非结构化场景下的通用性能将创造大量需求。
表：人形机器人运动控制与人类类比
资料来源：OFweek、高工机器人、天风证券研究所
1.10.1.人形机器人有望实现0的突破，原因1：供给侧出现明显变化（TSL、X1）
跟踪技术和成本难题主要看供给侧变化，目前人形机器人赛道出现了一些重磅玩家，如特斯拉和X1Technologies已经展现/即将展现出技术/成本侧的较大边际变化，人形机器人产业在优秀企业带动下正飞速成长：
玩家1：特斯拉。1）迭代和进化速度惊人：22年9月特斯拉AI日上出现的人形机器人，是特斯拉人形机器人项目正式立项后不到一年的成果，而波士顿动力用十几年换来的如今的顶尖性能。这是因为它可以复用特斯拉汽车同款的FSD和Dojo超级计算机，每8分钟就训练一个神经网络模型，在代码、设计方面实现30%的训练速度提升。2）低价撬开市场：ASIMO、Atlas单台成本为250、200万美元，而特斯拉的人形机器人直接将目标价格控制在2万美元（人民币14万），有望成为现象及产品。特斯拉能将人形机器人的成本压降，主要得益于其自动驾驶积累的先天条件：Optimus的视觉识别、场景构建等都采用了FSD（完全自动驾驶能力）相同的神经网络学习技术，Optimus“大脑”中植入的芯片也是特斯拉车辆同款。3）远期规划宏大。特斯拉2023年股东大会马斯克花大量篇幅阐述了机器人，一方面是对市场空间广阔的畅想（如果按照人的数量和机器人的数量来比，如果做成2：1的话，人形机器人的需求可能会远远超过对汽车的需求），另一方面是对特斯拉在人形机器人上信心的表达（机器人电机、控制器和电子设备，全部是自主设计的，特斯拉有世界一流的电机和电子团队，可以设计出了这个世界上本不存在的一种机器人），甚至认为特斯拉长期价值是人形机器人给的。
玩家2：X1Technologies。1）人形机器人实现量产并在安保领域实现应用：挪威人形机器人公司X1Technologies原名为HalodiRobotics，成立于2014年，主要生产两款人形机器人：EVE（双轮）和NEO（双足），其中EVE人形机器人已经实现量产、并成功找到应用场景，于2022年向ADTCommercial交付了140台机器人，应用于夜间巡逻工作，23年1月表示今年目标是部署150到300台机器人（即23年销量），5月23日，由OpenAI支持的机器人公司1X的CEO透露，其开发的人形机器人已经在美国和欧洲投入使用，这款机器人在两个工业现场担任保安工作：与其他安保机器人不同，它有一个头、一张脸、两条手臂，并且可以自主导航。2）OpenAI注资促进研发及扩产：2023年OpenAI于领投1XTechnologies2350万美金，加大NEO的研发力度、并扩产EVE。
1.10.2.人形机器人有望实现0的突破，原因2：人工智能技术取得重大进展-AI助力
人形机器人产业化或乘AI东风。人形机器人包含人机交互、环境感知、运动控制三大核心能力，多家风投机构表示，人形机器人的进步取决于人工智能水平的整体发展。因此，ChatGPT背后的多模态搭模型、自然语言能力是近期促进人形机器人产业化趋势的重要因素，具体而言，可以帮助人形机器人突破一些痛点：
解决力感知问题。据亿嘉合回答投资者问题，以深度学习为代表的CV等技术可以让机器人更好的理解环境，识别物体和缺陷，解决通用智能问题，来满足半结构化环境的适应能力和完成任务能力。
加速技术迭代，更快解决运动控制问题：运动控制关键在算法迭代速度。1）运动控制技术最好的波士顿动力公司采用模型预测控制（MPC），也是业界通用的算法，即构建机器人动力学模型来预测机器人未来的动作。先前特斯拉预计用18-36个月解决运动控制问题，而现阶段大模型能够更好地训练学习算法和大数据集、加速迭代；2）一旦软硬件技术（如关节模组、智能仿生材料）有所突破，大模型也能加快技术融合。
带来高价值的下游场景。1）多模态大模型有助于人形机器人更加自然、准确地理解人类情感，更好地适应人类需求，在人口老龄化加速，对精神陪伴和物理陪护需求日益增加的背景下有稀缺价值。2）AI智能模型可以对挖掘其他各行各业的数据集，加速更多有价值的商业化场景应用。
图：模型预测控制（MPC）工作原理
资料来源：CSDN、达闼科技、智源社区、天风证券研究所
1.11.人形机器人需求场景是什么？
考虑到目前人形机器人的已投入应用的情况和经济性，我们认为人形机器人第一步渗透的场景或为安保、仓储物流行业，率先渗透的地区或在欧美等高人力成本国家。
已投入应用情况：2023年5月23日，由OpenAI支持的机器人公司1X的CEO透露，其开发的人形机器人已经在美国和欧洲投入使用，这款机器人在两个工业现场担任保安工作：与其他安保机器人不同，它有一个头、一张脸、两条手臂，并且可以自主导航。据了解，全球保安人数约在2000-2500万人，在保安市场渗透个10%就有200-250万台人形机器人的市场空间，按照单台10-20万元的价格，对应市场空间2000-5000亿。
经济性：此前，马斯克表示未来目标是将人形机器人的成本降至2万美元（约合14万人民币），目前市面上的人形机器人价格动辄上百万元，从上百万降至十几万元难度较大。但我们近期测算发现，美国特斯拉工厂工人起薪在19美元/h（麦当劳工人在14-19美元/h），欧洲德国法律要求人工最低时薪在13欧（合14美元），若人形机器人能替代，即使定价7万美元（合50万元人民币，此外，目前普通工业机器人中位数价格在20W），按照5年折旧，1年工作350天*24h，对应小时成本在1.7美元，远低于人工成本19美元/h。欧美市场的高人力成本，使得其对低成本的机器人需求迫切性十足。
从长逻辑看，我们认为传统机器人只是“工具”，而人形机器人是具身智能，即能够理解、推理并与物理世界互动的智能系统，人形机器人的应用领域，先从toB场景开始，通过不断迭代优化最终会进入家庭等场景的toC领域。
1.12.人形机器人市场空间：2028年空间有望达万亿，可匹敌2021年的电动车
有望攻克成本难题实现量产，最终形成整个商业模式的闭环。
历史经验表明人形机器人初期成本高，但降本迅速：以1XTechnologies的人形机器人EVE为例，EVE首次销售给丰田研究所时价格高达140万元，2019年预售第三版EVE时价格下降至105万元，到2022年小规模量产的140台EVE价格已降至32万元。
人形机器人的非结构环境适应能力可以为B端C端使用者降本。1）人形机器人具有较高的灵活性和较强的环境适应能力，能够在复杂的人类生活场景人类生活环境中自如运动，B端C端使用者不需要为人形机器人特别改造环境，降低了应用成本。2）人形机器人的可迁移性强，使用寿命和残值比其他机器人更高，降低了每年使用成本。
人形机器人的通用性带来规模化降本效应：人形机器人是一个多任务、通用型机器人平台，未来它在工业、服务、特种等领域将有非常多的应用场景，有望打破各个使用场景间的壁垒，天花板极高，一旦形成产业趋势，较低的渗透率也能带来巨大的市场空间，规模化量产也能快速降本。
我们预计24年人形机器人销量1万台，28年达563万台，24-28年CAGR=387%，28年市场空间达1万亿。
远期空间：马斯克说的人的数量和机器人的数量来比，如果做成2：1的话，全球80亿人口，人形机器人40亿，单价2万美元，则有80万亿美元空间。
表：人形机器人市场空间测算
资料来源：NewAtlas、newsbeezer、特斯拉官网、Wind、天风证券研究所
电话机器人怎么工作原理（电话机器人到底有没有效果）
电话机器人怎么工作原理（电话机器人到底有没有效果）发布时间：2023-07-05人气：2
本文目录一览：1、智能语音方案的原理是什么?2、电话机器人是什么?3、机器人的工作流程依次是什么?智能语音方案的原理是什么?第三类是基于端到端的方案，输入语音，输出为各唤醒的概率，一个模型解决。语音唤醒的难点语音唤醒的难点，主要是低功耗要求和高效果需求之间的矛盾。
语音识别的原理可以从两方面理解，分别是数据库、算法与自学习。
语音识别技术的原理是：首先，将语音信号转换成数字信号，然后，通过语音识别算法，将数字信号转换成文本。语音识别算法的核心是语音识别模型，它可以根据语音信号的特征，将语音信号转换成文本。
工作原理：动态时间伸缩方法使用瞬间的、变动倒频通过交换字母顺序，用一个含义广泛的词汇定义了一个新的信号处理技术，倒频谱的计算通常使用快速傅立叶变换。运用隐马尔可夫模型的方法，频谱特征的统计变差得以测量。
语音识别原理语音信号输入之后，预处理和数字化是进行语音识别的前提条件。
语音识别，是人工智能的重要入口，越来越火。从京东科大讯飞合作的叮咚，亚马逊的明星产品Echo，到最近一个月谷歌Master和百度小度掀起的人机大战，赚够了眼球。但语音只是个入口，内容或者说引导用户做决策乃至消费，才是王道。
电话机器人是什么?电话机器人的前身是语音通知。语音通知只输入一段话，然后在后台拨出去，只起到通知的作用。但是这种通知方式成功率很低，接通率也很低，所以大多数人听到都会挂断。
简单来说，机器人就是自动拨打电话，与客户交互对话，解答问题，分析数据、做好分类，人工集中精力做精准销售、处理疑难问题就行了。
打电话的机器人俗称“电话机器人”，是一款通过精准语言平台，群呼潜在客户群体，并模拟销售专员沟通进行信息筛选的人工智能语音机器人。
是营销电话，一般都是电话机器人打的。电话机器人就是利用人工智能批量给客户打电话筛选出意向客户，解放人力，代替人去做那些重复而又繁杂的事，让人回归到人本身当中，去做更多其他的事。
电话机器人也叫智能语音机器人，可以用于很多不同场景。
外呼机器人，又称为电话机器人或拨打机器人，是一种自动拨打电话并与客户或潜在客户进行互动的自动化系统。这类机器人通常用于以下几个方面：市场营销：外呼机器人可以大量拨打电话，向潜在客户发送推广信息或邀请参加活动。
机器人的工作流程依次是什么?接听通话。模拟真人发声电话机器人怎么工作原理，通过提前录入电话机器人怎么工作原理的话术库，将之前积累电话机器人怎么工作原理的一些用户可能提到的问题输入进去，在客户提出问题后，匹配相应答案，就可以让智能电话机器人和客户沟通，通话结束客户分类。
对语音信号进行处理和分析，将环境杂音、一些冗余无用的信息除去。将处理后的信息通过语音识别技术，从中提取关键词。
智能电话机器人可以通过接收到的关键词自动分成段落，同时智能分析上下文的意思，对适当的位置进行修正，以确保和客户间的无碍沟通。
智能焊接机器人的工作流程主要包括电话机器人怎么工作原理：工件定位、焊接参数设置、焊接路径规划、焊接执行和焊接质量检测。在工件定位阶段，机器人会通过传感器检测工件位置，确定焊接位置和焊缝位置。
普通的工作人员都是轮流上班和休息的，有些人因为长时间做同一种工作，难免会有或大或小的疲累感，时间一长，客户体验感就会变得很差。
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