具身智能与人形机器人发展现状 - 具身智能被视为通往AGI的必经之路 特斯拉Optimus和波士顿动力Atlas的进展引发全球关注 [1] - 中国在具身智能领域已从"跟跑"转向与美国"并跑"甚至寻求"弯道超车" [1] - 行业讨论焦点集中在电机供应链 强化学习算法 落地场景与资本路径 [1] 美的集团机器人战略布局 - 2016年起通过收购库卡等企业布局To B业务 形成四大板块：楼宇科技 工业技术 机器人与自动化 新兴AI业务 [3][4] - 人形机器人业务2023年启动规划 2024年加速发展 依托电机 减速机等核心零部件技术积累 [4] - 库卡机器人主要服务汽车制造(60%) 3C(20%) 船舶/航空(15%)等工业领域 [4] 格灵深瞳技术路线 - 中国首家科创板AI上市公司 深耕计算机视觉12年 覆盖金融安防 智慧体育等场景 [5] - 推出视觉基础大模型MVT 1.5版本 实现图像到视觉token的转换 [5][32] - 探索视频模型技术 提升机器人对动态场景的理解能力 [36] 人形机器人技术演进 - 关节数量从传统200+缩减至现代40个(全身30个) 强化学习使复杂控制成为可能 [8][9] - 技术路线从液压传动(波士顿动力)转向电动传动(中国供应链优势) [12] - 控制方式从rule-base转向learning-base 提升任务泛化能力 [11][12] 形态路线争议 - 双足形态：适合动态复杂场景(工厂阶梯 火星移民) 具备动力学平衡优势 [16][18] - 轮式形态：平坦场景效率更高(家庭 标准工厂) 安全性更优 [13][15] - 混合形态：智元推出可折叠轮足机器人 尝试平衡效率与适应性 [20] 灵巧手发展路径 - 五指灵巧手：符合人机交互直觉 数据采集便利 但成本高达数万元 [22][25] - 两指夹爪：满足70%基础任务 成本优势明显 成为当前主流方案 [25][26] - 美的认为通用人形机器人必须配备五指手 工业场景则倾向专用末端 [22][23] 技术概念解析 - 具身智能：实现感知-决策-执行的完整闭环 需与物理世界持续交互 [30][33] - World Model：物理世界的数字重建 面临数据采集成本高难题 [40] - 强化学习：具身智能必备组件 但reward函数设计仍是关键挑战 [42][46] 中美产业对比 - 中国优势：机电产业链成熟(占全球人形机器人专利40%) 人才储备充足 政策支持力度大 [63][64] - 美国优势：AI基础研究领先 人力成本推动场景落地更快 [63][66] - 硬件创新中国占优(蔚小理等) 软件创新美国领先 全球市场成为共同目标 [66] 商业化落地展望 - 工业场景优先：上汽计划引入500台人形机器人 分阶段实现自动化 [9][60] - 家庭场景需突破：安全标准 隐私保护 个性化交互等核心问题 [61] - 数据采集瓶颈：需建立类似特斯拉FSD的规模化数据获取机制 [57]