巨头争相布局，人形机器人前景如何
（原标题：巨头争相布局，人形机器人前景如何？）
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6月3日，马斯克在推特上宣布，特斯拉的人形机器人TeslaBot改名为擎天柱（Optimus）。并且，为了人形机器人的发布，将8月19日的特斯拉AI日推迟到9月30日。
但令人意想不到的是，特斯拉被小米抢了先。
8月11日，小米举办秋季新品发布会，除了传统的数码产品，小米MIXFold2折叠手机、小米WatchS1Pro、RedmiK50至尊版等，发布会最大的亮点在于，继小米仿生四足机器狗Cyberdog后，小米机器人Cyber家族迎来了新成员，小米首款全尺寸人形仿生机器人——“Cyberone”。
那么，人形机器人行业的未来将如何？
人形机器人产业链可分为三大部分
上游零部件/原材料的成本占比最高，盈利水平最强。如金属原材料铝镁合金，非金属原材料碳纤维。以及核心零部件电机、控制器、减速器、编码器、AI智能设备等。还有非核心零部件，如显示屏、基体外壳、线束等。由于具备一定技术储备，机器人关键核心零部件企业率先进入人形机器人产业链的机会更大。
据中信建投测算，动力总成系统成本占人形机器人总成本的35%，是价值量最高的部分；其次是智能感应系统，占人形机器人总成本的25%。中信建投认为，电机、减速器、结构件等硬件环节具备产业链机会。
其中，伺服系统占总成本的20%，是运动控制的核心，日系厂商优势突出，国内产业仍处于起步阶段，主要面向中低端市场。2021年伺服系统国内市场空间为233亿元，2014-2021CAGR=16.09%，维持较高增速。
本土厂商伺服份额变化
2019-2021年安川/松下/三菱等日系占据近50%销售额市占率，但交流伺服国产替代较为明显。本土厂商占比从2017年的27.7%提升至2022Q1的45.4%（上升17.7pct）,主要替代日韩厂商份额。
根据睿工业数据，2021年中国通用伺服厂商占国内市场比例达到42%，首次超过日韩厂商。睿工业认为，国产厂商份额大幅增加的原因主要包括：供应链管理良好、响应速度高、性价比高。
内资龙头汇川技术销售额市占率快速提升，从2018年6.2%提升至2022Q1的16.6%（+10.4pct）、超过安川、松下，位居第一。二线龙头雷赛智能、信捷电气、禾川科技等因锂电、光伏等增量市场机会凭借产品高性价比及快速响应能力奋起直追，从2018-2022Q1份额分别提升1.20%/1.42%/1.50%，实现突破。
国内核心厂商伺服产品份额提升
而控制器已经被日本、德国、美国等垄断，占5%。传感器占成本的5%，并逐渐向微型化、智能化、仿生化发展。减速器是连接动力源和执行机构的中间机构，具有匹配转速和传递转矩的作用，且占成本的30%。
2020年，全球机器人减速器市场规模为106.5亿元。其中，日本的纳博特斯克和哈默纳科占据工业机器人减速器七成以上市场。其优势在于产品成熟且系列化，劣势是交期较长和服务响应较慢。绿的谐波是谐波减速器国内龙头，2021年市占约25%。
平安证券认为，人形机器人未来对精密减速器市场规模的拉动作用将最为明显，绿的谐波和双环传动作为国内谐波、RV减速器龙头，业绩有望大幅受益。
中国机器人关节用高精密减速机研发起步较晚，再加上相关技术封锁等原因，与精度、噪声、寿命相关的核心技术成为“卡脖子”难题。但近期已经实现了一些突破，从份额提升角度来看，谐波减速器中绿地谐波市占从2020年的21%提升至2021年的25%，来福市占也提升了2pct，突破明显。
减速器相关厂商份额变化
东吴证券表示，谐波减速器相关国产厂商技术水平已基本过关，未来依靠较低的价格、较短的交付周期、较快的服务相应，以及本土化定制化服务有望进一步加速国产替代。
人形机器人的这些部件，就像人类身体内部的各个“器官”，在机器人的本体里分工合作，协助完成各项指令。
中游包括系统集成和本体制造。系统集成是连接生产企业和客户的桥梁，通过面向具体用户需求的定制化集成开发，实现机器人在特定场景中的实际布署。而机器人的本体在结构设计和加工制造的基础上，通过集成上游零部件实现机器人整机的生产。
系统集成板块，国内外基本处于同一水平，但国内有工程师成本低的红利优势，2020年国内市场达到2000亿元。国内生产机器人本体的企业较为成熟，国产机器人本体基本达到国际先进水平，且两年后有望大规模进入高端市场。
所以系统集成和本体就像人类的“大脑”及“肢体”，由“大脑”整理各项指令发送给各个“器官”，来达到“肢体”的行动运作。
下游是个人/企业相关应用场景。包括个人/家庭使用如家务机器人、情感/陪伴机器人，商业服务应用如医疗、农业、运输、安保等，工业生产制造应用如汽车制造、食品加工、采矿、机床等。就像人类的不同“职业”，术业有专攻。
人形机器人的核心产品
波士顿动力ATLAS
2013年，波士顿动力推出仿人机器人Atlas（第一代），采用液压驱动+控制的电液混合模式，增强了运动能力。并配备视觉系统（激光测距仪和立体照相机），但需要电缆进行供电。这时的Atlas已经能够在碎石堆上行走，还要受到严重的“虐待”，它不仅要“金鸡独立”，还要承受大摆球的撞击。
2016年推出第二代Atlas，它具有独立的锂电池组电源，脱离了电缆的束缚，同时头部使用光学雷达和立体传感器。但这时的Atlas仍是个“婴儿”，尚在蹒跚学步阶段，走路踉踉跄跄，动作也不连贯，像极了一个半夜里走在回家路上的“醉汉”。
2017年-2020年持续改进Atlas，首先使其可稳定快速翻越障碍物，完成空中转体、后空翻等动作，接着用模型预测控制器技术，使其对动作进行跟踪以实现平滑交接，最终引入自主步伐规划算法，在狭窄地形中自主导航和行动。
Atlas执行的每个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。
并且，MPC还允许Atlas跨行为边界预测下一步的行动，比如它知道了这次跳跃后是一个后空翻后，就可以自动地创建从一个行为到下一个行为的过渡，使每一步动作都自然的连贯起来。
Atlas第一视角的路径规划
现在，Atlas可以利用头部的RGB摄像头和TOF深度传感器获取更加全面的环境信息。TOF深度传感器以每秒15帧的速度生成环境的点云。点云是大量测距结果的集合，Atlas获取到环境的点云后，它的感知软件会利用一种称作多平面分割的算法从中提取平面，并输入到一个映射系统中，构建出Atlas看到的不同对象的模型。
这就相当于为Atlas构建了一张3D地图，Atlas跑酷过程中正是基于它构建的这个模型来规划路径，计算每一步的落脚点。
这个站在机器人研究金字塔尖的神奇“物种”一路飞速进化，刚出场时其形象还人不人鬼不鬼，在滚动履带上甩着两条扭曲的大长腿，随后不仅外观越来越炫酷，而且新技能不断刷新人类认知。
2020年中旬，波士顿动力首款商用机器狗Spot正式开售，售价折合人民币将近50万元。显然这个售价很难给波士顿动力带来太多销量。据彭博社报道，截至2020年底，Spot仅被卖出了大约400台。Atlas单台价值约200万美金，因能耗较大、售价过高难以商业化，缺乏高级AI技术等原因，目前无商业化尝试。
小米CyberonevsTeslaOptimus
小米Cyberone身高177cm，体重52kg，与TeslaOptimus近似。感知和控制层，小米和特斯拉均采用视觉方案，但核心算法仍有差距。
小米Cyberone使用听觉传感器和Misense视觉空间系统进行感知，音频算法可实现85种环境语义识别和45种人类语义情绪识别。而特斯拉Optimus移植汽车自动驾驶方案，使用Autopilot视觉摄像头感知，FSD计算机提供强力算法控制。我们认为小米CyberOne定位更侧重于情感识别与交互，而特斯拉Optimus在路径规划、环境感知能力可能更为卓越，有望具备多场景多任务处理能力。
小米Cyberone形态及性能简介
TeslaOptimus形态及性能配置
执行层方面，CyberOne具备21个自由度，行走时速3.6km/h，Optimus采用40个机电执行器，预计具备28-40个自由度，其中手部配备12个电机，手部更灵活，得益于高能算法控制，机器人行走时速最高可达8km/h。价格和产量层面，小米CyberOne造价60-70万元，尚无法量产。但Tesla机器人预计2023年投产，量产后售价有望低至2.5万美元。
中美科技龙头纷纷入局
有望推动人形机器人商业化和大众化发展
随着Tesla、小米相继入局人形机器人，亚马逊近期收购扫地机器人公司，小鹏、OPPO发布自研四足机器人，具备创新基因和成功商业经验的科技龙头入局有望为机器人产业的技术发展提供算法、算力、控制等新路径，并注入商业化因子，推动机器人真正走向市场。
但当前机器人商业化程度有限。当前行业领先的人形机器人波士顿动力Atlas尚处于实验室阶段，具备仿真人类表情的Ameca成本超13.3万美元且尚不能行走。往年代表性人形机器人本田Asimo、软银Pepper均已经产。尚未成熟的技术和高昂的成本始终掣肘行业发展。
“人形机器人行业尚处于发展初期，目前面临成本高、应用场景不明确、技术实现的功能简单等难题。”北京立德机器人平台总经理潘月称。
雷军在小米新品发布会上表示，在智能机器人领域，人形仿生机器人的技术集成度最高、难度也最大，小米还处于起步的第一阶段，CyberOne每天都在学习新的技能，相信未来智能机器人一定会走进人们的生活。
人形机器人的巨大蓝海市场能否兑现，核心还要看产品量产和成本控制。由于结构复杂，控制性能要求高，人形机器人成本非常昂贵。在保证性能的前提下，同时能实现量产降低成本，将成为打开市场的关键。
浙商证券表示，伴随着人形机器人的落地和持续迭代，我国谐波减速器、伺服电机等产业能力有望快速成长至国际领先水平，拥有广阔成长空间。同时，国产机器人供应链的蝶变也将助力国内机器人自主品牌的快速崛起。
涉及机器人领域的A股公司
解析：扫地机器人现状分析及未来发展趋势
目前，扫地机器人俨然成为了服务机器人领域的“香饽饽”。今年的双十一，扫地机器人各大品牌赚得不亦乐乎。可就在这个风光的“摇钱树”背后，到底隐藏了多少技术？未来，它又将何去何从？从本文一窥便知。
经过长期的发展，工业机器人在技术上已较为成熟，但服务机器人近年才获得广大科研人员和企业重视，并逐步进入普通百姓家庭，其发展历史较短。目前，学术界对服务机器人没有严格意义上的定义。国际机器人联合会（IFR）给出的服务机器人概要定义为：服务机器人是一种半自主或全自主工作的机器人，它能完成有益于人类健康的服务工作。
服务机器人应用范围极为广泛，如教育、娱乐、特种（安防、军用）、导购、迎宾、医疗、金融、物流、电子商务、商务秘书等。其中，家庭清洁机器人是现阶段销售数量最多、应用范围最广的一类服务机器人。家庭清洁机器人种类繁多，主要包括扫地机器人，拖地机器人、窗户清洁机器人、空气净化机器人、吸尘机器人等。扫地机器人则是家庭清洁机器人的最主要成员，市场占比达到96%以上。
服务机器人的需求量已超过工业机器人，表现出更为强劲的市场需求，提供了更为广阔的市场想象空间。
服务机器人能够满足人们日常生活中的一些实际需求，并且大多数市场定价在几百元至几千元的范围内，近几年其市场规模实现了爆炸式增长。根据IFR统计数据显示，2014年全球服务机器人销量达到330万台，销售额约为12亿美元，同比增长24%。预计2015年至2018年期间，服务机器人销量将会大幅增长，累计销量可达2590万台，销售额预计可累计达到122亿美元。同时，根据我国相关研究单位的预测，中国服务机器人市场规模，有望在2017年突破200亿元。
扫地机器人发展现状随着科学技术的进步和社会发展，特别是受生活节奏的加快和工作压力的增大影响，人们希望更多地从繁琐的家庭日常清洁事务中解脱出来。这无疑是清洁机器人进入家庭的市场诉求。
扫地机器人作为清洁机器人的一种，其针对的目标用户是所有家庭，其需求痛点恰恰是为了使人们从日常地板清洁工作中解放出来，它迎合了市场痛点的需求。最早的扫地机器人来源于伊莱克斯、戴森等领衔的吸尘器行业。
2002年伊莱克斯在原有高质量吸尘器的基础上，开发了“三叶虫”扫地机器人——全世界第一款全自动扫地机器人。随后iRobot公司先后生产了7代家务机器人Roomba，成为了这一领域的代表产品系列。
2010年左右，国内的扫地机器人品牌纷纷涌现，并逐步实现产业化。目前，国内市场已拥有几十家扫地机器人品牌，如科沃斯、iRobot、福玛特、地贝、Xrobot、海尔、美的、Prosenic、飞利浦和三星等。但是，本土成立且具备核心研发能力的扫地机器人企业占比并不高。
近几年，扫地机器人正在以惊人的速度普及，市场发展十分迅猛。前期发展阶段，扫地机器人主要以改进扫地效能为主。现阶段，扫地机器人在保证提供较优良的清洁效果后，势必转向多传感器融合、导航、路径规划等智能化核心技术的发展方向上。
扫地机器人关键技术用户直观可见的扫地机器人基本功能为清扫、吸尘、拖地等，因此相关企业在清扫毛刷的材料、结构形式、旋转速度/方式，以及吸尘原理、吸尘机构形式、拖布材料、拖布布置方式、供水量、供水方式等基本功能原理和技术方面不断优化。同时，为了实现更好的清洁效果、更良好的用户体验，扫地机器人在人工智能相关领域涉及到如下几项关键技术。
多传感器信息融合技术多传感器信息融合是指综合来自多个传感器的感知数据，以便产生更可靠、更准确或更全面的机器人状态信息，如在扫地机器人中融合激光雷达、超声传感器、红外传感器、里程计的信息等。多传感器信息融合处理的基本原理类似于人类大脑处理信息的过程，能够通过对多种传感器反馈信息的合理分析与使用，得以降低各种单一传感器在空间和时间局限性方面的影响，并且通过冗余信息的解析，更加完善和更加精确地反映出检测对象的特性，消除信息的不确定性，得到对观测环境具备较高可行性的一致性结果。
室内导航和定位技术扫地机器人需要自主移动，无论是局部实时避障，还是全局规划，都需要较精确地确定机器人或障碍物的当前状态及位置，以完成导航、避障及路径规划等任务。一般地，机器人通过航位推算方法、信标定位方法以及混合定位方法，实现室内移动机器人的导航和定位。
航位推算方法是最为常用的一种方法，通过机器人自身的里程计、陀螺仪、加速度计等内部传感器，实时解算机器人自身的速度、姿态信息。以出发点为绝对零点，则可以渐进累加地推算出机器人当前所在的位置和姿态。此种方法随着工作时间的增加，积分运算误差和定时系统时差引起的误差将会逐渐累积，因此不适于长时间的精确定位。
扫地机器人在室内地板上的运动可视为在二维平面内的运动，如果室内允许布置信标（如充电桩或其他满足信标条件的标志物），则可以通过传感器，检测机器人与信标之间的相对距离与位姿，实现扫地机器人的室内导航与定位。信标定位的优点是可实现实时检测，没有累积误差，精度稳定性好，且可通过多信标冗余覆盖的方式，彼此互为位置校准或当某个信标故障时，机器人仍可成功定位。
混合定位方法融合了航位推算方法与信标定位方法各自的优势。
路径规划算法扫地机器人在工作过程中，需要尽量做到清扫面积全覆盖且行走路径不重叠，这就需要依据某个或某些优化准则进行最优路径规划，在其工作空间中找到一条从起始状态到目标状态，可以避开障碍物的最优路径。
根据对环境信息的把握程度，我们可以把路径规划分为，基于已知地图的全局路径规划和基于传感器信息的局部路径规划。其中，以获取障碍物信息是静态还是动态的角度看，全局路径规划属于静态规划（离线规划），局部路径规划属于动态规划（在线规划）。
全局路径规划需要建立工作空间的详细地图，根据地图包含的环境信息进行路径规划；局部路径规划则根据传感器实时采集的周边环境信息，确定所在地图的位置及其局部的障碍物分布情况，从而可以选出从当前结点到邻近子目标结点的最优路径。
常用路径规划算法主要有人工势场法、Dijkstra算法、Floyed算法、SPFA算法（Bellman_Ford改进算法）、A*算法、D*算法、DWA算法、图论最短算法、遗传算法、元胞自动机算法、免疫算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法、人工神经网络算法、蚁群算法、粒子群算法等。
扫地机器人技术发展趋势高性价比、高性能传感器的融合应用目前，扫地机器人多采用红外传感器、接触式传感器、超声波传感器等，少部分高端机型使用了线扫描激光雷达传感器。对于智能化的扫地机器人室内定位和复杂路径规划的需求而言，传感器提供的信息尚显不足。
将来，视觉传感器（深度摄像头、仿生视觉、结构光传感器）、低成本高性能激光雷达传感器、软体防碰撞接触式传感器等高性能、新型传感器的应用，将给扫地机器人决策提供更丰富的参考信息。同时，在算法层面，需要深挖多传感器信息融合处理算法，在纷繁复杂的传感器反馈信息中，提取有效信息，并根据优化策略规则制定决策。
家用功能的模块化集成，实现智能扫地机器人多任务功能在实现扫地机器人基本的扫地、吸尘、拖地等功能的基础上，模块化集成，如空气净化、加湿、沟通交流、室内玩具、儿童写字板等功能模块，实现智能化扫地机器人的一专多用。扫地机器人本体可以平台化，即实现室内智能移动平台的功能，具备基本的避障、路径规划、软硬件交互接口等功能，而其他功能均以模块化的形式进行加载，给用户更多的自主选择余地，实现细分市场的拓展。
智能程度提升、智能算法拓展应用借助语音识别技术和图像处理技术的逐步发展，如声源定位和声纹识别技术研究的深入、人脸识别技术的成熟、物品识别技术性能的提高，我们可更有效地提高扫地机器人对家庭环境的融入程度，提升扫地机器人与家庭成员的智能交互能力。
同时，我们应研究并设计各种智能人机接口，如多语种语音、自然语言理解、图像、手写字识别等，以更好地适应不同用户和不同的应用任务，提高人与机器人交互的和谐性，实现人机交互的简单化、多样化、智能化、人性化。
智能扫地机器人作为现阶段销量最大的家用服务机器人，未来将能够对语言进行自我学习，并在社会化环境中向他人学习，把这种语言能力转化为自主学习和处理问题的能力。未来，机器人将掌握更多的自主性能力，实现智能扫地机器人功能定位的本质性革新与发展。
扫地机器人网络节点化目前，部分智能扫地机器人已通过网络连接实现了远程控制功能，一些扫地机器人还安装了监控摄像头，实现了远程安防监控的功能。扫地机器人体积小、可移动等特点成为其作为网络终端节点的独特优势，可延展远程安防、智能家居、视频/语音通讯终端、健康助理、陪伴聊天等多种网络节点化功能。
前景看好扫地机器人市场处在不断发展壮大的时期。为不断提升用户体验和拟合实际功能的需求，扫地机器人会不断进化和提升，将在融合型传感系统、功能定位、智能化程度、网络服务，以及多机协作和自我学习等方面不断发展，实现扫地机器人真正意义的智能化，使扫地机器人发展成为人们的家用高科技伙伴。