报告行业投资评级 - 三花智控（买入），来福谐波（中性），贝斯特（中性），鸣志电器（中性） [30] 报告的核心观点 - 行业参与者认为人形机器人需结合通用智能与实际应用实现规模化，依赖算法、数据、算力和硬件四项核心技术 [1][5] - 中国在硬件供应链保持领先，初创公司开始着力开发机器人“大脑” [1][5] - 对人形机器人技术进展和行业长期前景持积极态度，维持2025年2万台、2035年全球140万台的出货量预测 [1] 根据相关目录分别进行总结 算法 - VLA模型被视为可行解决方案，其核心架构与标准大语言模型无根本差异，但输入变为视觉和动作整合，输出为机器人预期执行的动作 [6] - 有公司管理层认为算法结构研究质量可能落后美国0.5 - 1年，但在中国发展迅速 [6] - VLA是早期成功方向，但可能不是最终解决方案，该领域预计经历3 - 4次重大迭代 [7] 数据 - 数据训练模型一般有三步，包括用人工工作视频预处理、监督微调、强化学习与人类反馈 [8][15] - 目前使用二维视频、远程操作数据和模拟数据三种类型，对于哪种数据最有效存在争议，多数认为需有效融合三种数据，且高质量真实数据最为关键 [11] - 达到L3级通用自主需1000万小时真实世界机器人数据，相当于1万台机器人或操作员2年的工作量，需1 - 2亿美元投资，催生“数据工厂”概念 [12] - 对于一台机器人收集的数据能否应用于另一台存在不同观点，目前模型早期阶段数据与硬件绑定紧密 [13] - 远程操作数据有多种收集方法，包括视觉系统、惯性测量单元传感器、光学运动捕捉等，各有优缺点 [16] - 有公司提到政府对基础模型和部分数据有补贴，但政府开源数据集对微调或特定领域任务掌握可能不足 [15][17] 算力 - 因边缘计算限制，公司采用“快 + 慢”系统，训练或复杂任务仍需高端GPU，用边缘设备运行VLA进行感知、规划和轻推理 [18] - 部分本地初创公司与华为合作，以应对地缘政治风险构建国内计算基础设施 [18] 硬件 - 灵巧手是硬件改进关键，对近期数据收集和中长期工厂复杂任务处理至关重要，但面临平衡负载、灵活性和成本，以及触觉传感器性能和成本竞争力的挑战 [19] - 国内一家触觉传感器公司试图引入数据标准，通过设计、算法和材料创新降低成本，其传感器平均售价较海外同行低超50% [19] 应用场景 - 工厂物料搬运和分拣是早期商业机会，物料搬运有公司机器人准确率达95%，分拣需求更大但对速度要求更高，码垛/拆垛和装卸任务需求大但技术瓶颈待解决 [20] - 消费级应用虽长期需求乐观，但技术要求高，且有监管和安全隐私问题，目前商业人形机器人已用于引导和互动接待，出货量超预期 [22] 价格 - 人形机器人平均售价在1.5 - 10万美元，因规格不同而异，低价产品智能和硬件规格有限，用于研究、接待或娱乐，高价产品用于工厂任务 [23] - 多数公司目标2025年出货数百台，未来通过生产优化和提高产量降低成本，提高制造客户投资回报率 [23] 关键事件 - 8月15 - 17日北京将举办世界人形机器人运动会，包括13项竞技和表演项目、6项应用项目，较4月19日北京人形机器人半程马拉松更全面展示人形技术 [4]