纪要涉及的行业和公司 - 行业：机器人行业 - 公司：未提及具体公司名称，但提到了绿地斜坡、托邦股份、江苏雷力、花笔中光、北京英时等供应商，以及Figure、EX、特斯拉等相关企业 [2][9][18] 纪要提到的核心观点和论据 产品情况 - 产品版本与应用场景：第一代机器已定型，应用于线下实体店场景；第二代机器快完成，有多个版本，应用于工业场景，会加大负载、提升处理器、改造相机传感器 [1] - 产品研发与量产计划：今年预期目标1000台，分批量投放到不同场景，年底或明年大批量生产 [2] - 产品硬件方案：机械臂做了大量改造，优化材料和采购；更换新雷达，升级工业级活员；肩膀、手肘、手腕增加自由度；手部有12个和22个自由度两种配置，用于不同场景 [11][12][13] 供应链与成本 - 核心供应商：涉及绿地斜坡、托邦股份、江苏雷力、花笔中光等 [2] - 成本降本难度：核心部件成本暂时难降，如零教学成本可能占机器人二分之一，预计三到五年产业链成熟和技术迭代后成本才会下降 [3][8] - 核心部件价值量：电子皮肤＞传感器＞微型四杠＞空心杯电机 [9] 市场需求与订单 - 市场需求旺盛：不仅工业场景，商超、政府机构等都有积极需求，大部分汽车工厂有合作意愿 [7] - 订单客户类型：现阶段主要客户为车企，未来会进入政府博物馆、展览馆、数据采集中心，以及商超、酒店等场景 [17] 大模型与技术方案 - 大模型方案：公司模型分多个小模型，如抓取模型、对话教学模型、感知模型、机器人本体模型，但核心技术方案和价格与其他公司相近，部分算法未突破 [18] - 技术差异：与国外公司相比，公司机器人能完成抓取等动作，但不能实现两个机器人协作 [19] 应用场景与训练 - 应用场景训练方式：80%采用仿真模型训练，用法轮数据训练，根据特定环境采集线下数据优化算法 [20] - 不同场景方案：简单场景直接线下采集数据，复杂场景先搭建仿真场景，没问题后再进行线下实践 [22] 其他重要但可能被忽略的内容 - 合作形式：与某公司合作，提供算法模型和方案，后期合资成立公司，对方负责本体代工 [14] - 投资金额与产能：自建本体量产产线前期至少投资几个亿，第一条线年产十万台 [16] - 数据处理与硬件需求：仿真后的数据处理情况未详细说明；机器人运行数据主要靠GPU，还需搭建额外AI服务器进行推理，数据存储有成熟方案 [24] - 上下楼梯方案：工厂大部分为平面，若有上下楼梯需求，单足机器人可能每层放一个，也可对机器狗改造 [25]