1、 请仔细阅读本报告末页声明请仔细阅读本报告末页声明 证券研究报告|行业点评 2023 年 08 月 07 日 机械设备机械设备 谷歌发布谷歌发布 RT-2 模型，机器人产业进展加快模型，机器人产业进展加快 RT-2 发布，机器人执行任务的准确性提高，有望推动产业进展发布，机器人执行任务的准确性提高，有望推动产业进展。近期，Google 以 PaLI-X 和 PaLM-E 为支柱推出了全新的机器人应用模型 RT-2，该模型具有几大创新点：1）将动作（action）模态加入到模型中，与语言、视觉一样具有通用的数据；2）泛化性能较之前的 RT-1 等模型提高了 3 倍以上；3）在非可见场景中执行任务

2、的准确率从 RT-1 的 32%提升到了 62%；4）将机器人控制与思维链推理结合，具有学习长期规划和低级技能的能力。RT-2 不仅是对现有 VLM 模型简单而有效的修改，也展示了构建通用物理机器人的前景。RT-2 是新颖的视觉是新颖的视觉-语言语言-动作（动作（VLA）模型，模型，核心增量是动作（核心增量是动作（action）。要控制机器人，就必须训练它输出动作，RT-2 相比 RT-1 新增了动作（action）模态，是一种新颖的视觉-语言-动作（VLA）模型，该模型在输出中将操作表示为 token（类似于语言 token）来解决动作模态问题，并将动作描述为自然语言标记生成器可处理的字符串

3、，机器人执行将会更加准确和简单，该模型突破了机器人执行层面硬件驱动的 AI化。RT-2 还表现出了强涌现能力，有惊人的理解能力和泛化能力，与思想导链结合时还可以执行多阶段语义推理。执行器驱动是运动控制核心，重点关注驱动芯片和驱动器本体执行器驱动是运动控制核心，重点关注驱动芯片和驱动器本体。RT-2 应用模型相当于机器人的“大脑”，电机等硬件设施相当于机器人的“肌肉”，驱动器和控制器相当于机器人的“小脑”和“神经中枢”，RT-2 将机器人动作执行位置计算的非常精准，执行器驱动是运动控制的核心，重点在人形机器人驱动器，决定驱动器性能核心的是驱控芯片，随着机器人应用模型的迭代加速，有望为驱动芯片和驱

4、动器企业打开广阔市场空间。投资建议投资建议：VLA 应用模型的出现，有望全面推动机器人全产业链进展，建议关注以下细分赛道：1）执行器：三花智控、拓普集团、鸣志电器、绿的谐波、双环传动、金力永磁、鼎智科技、步科股份、五洲新春；2）传感器：柯力传感、汉威科技、奥比中光；3）驱动控制：峰岹科技、麦格米特、拓邦股份、英威腾；4）本体：博实股份、优必选（港股）。风险提示风险提示：制造业扩产不及预期的风险，行业竞争格局加剧的风险，机器人应用模型开发不及预期的风险。增持增持（维持维持）行业行业走势走势 作者作者 分析师分析师 张一鸣张一鸣 执业证书编号：S0680522070009 邮箱： 分析师分析师 何

5、鲁丽何鲁丽 执业证书编号：S0680523070003 邮箱： 研究助理研究助理 刘嘉林刘嘉林 执业证书编号：S0680122080032 邮箱： 相关研究相关研究 1、机械设备：机器人硬件拆解四：智能关节的控制与驱动2023-07-19 2、机械设备：科技周期突出重围，推荐三大主线：智能机器人、自主可控、一带一路2023-06-26 3、机械设备：机器人硬件拆解三：柔性传感器在智能机器人和脑机接口应用前瞻2023-06-18 -32%-16%0%16%2022-082022-122023-042023-08机械设备沪深300 2023 年 08 月 07 日 P.2 请仔细阅读本报告末页声明

6、请仔细阅读本报告末页声明 内容目录内容目录 1 从 LLM 到 VLM 到 VLA，机器人应用模型迎来奇点时刻.3 2 RT-2 给机器人带来更多可能，执行效果核心看驱控.9 3 投资建议.12 风险提示.15 图表目录图表目录 图表 1：LLM 发展脉络.3 图表 2：LLM 在机器人上的应用.4 图表 3：RT-1 的架构与工作原理.5 图表 4：RT-1 模型下的机器人在各个场景中的任务训练.5 图表 5：PALM-E 的架构和工作方式.6 图表 6：PALM-E 展现出了较强的理解能力和泛化能力.7 图表 7：RT-2 的训练中使用的动作字符串的表示形式.7 图表 8：RT-2 的架构