机械设备行业人形机器人报告(一):大模型视角下人形机器人的现在和未来-231219(32页).pdf

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1、 请仔细阅读本报告末页声明 Page 1/33 Table_Main 人形机器人报告人形机器人报告(一)(一):大模型视角下大模型视角下人形机器人的现在和未来人形机器人的现在和未来 机械设备机械设备 评级:评级:看好看好 日期:日期:2023.12.19 分析师分析师 祁岩祁岩 登记编码:S0950523090001 :021-61102527 : 行业行业表现表现 2023/12/18 资料来源:Wind,聚源 相关研究相关研究 特斯拉发布 optimus gen2 视频点评(2023/12/15)工信部印发人形机器人创新发展指导意见点评(2023/11/8)报告要点报告要点 人形机器人人形

2、机器人的核心价值在于通用的核心价值在于通用+智能智能,将和工业机器人共同推动制造业智能,将和工业机器人共同推动制造业智能化化。工业机器人虽然技术成熟,但却无法解决泛化性的问题,不适应现代制造业柔性生产的需要。我们认为人形机器人将作为工业机器人的补充,与工业机器人共同推进制造业的智能化发展。“人形”只是表象,人形机器人的核心价值在于通用+智能。未来的工厂中,工业机器人、人形机器人、人工或将以7:2:1 的比例存在。以以 GPT 为代表的大模型是迈向通用人工智能为代表的大模型是迈向通用人工智能 AGI 的重要一步的重要一步。之前的人工智能属于专业 AI,走的是“先专后通”的发展路径。而以 GPT

3、为代表的大模型具备了一定的常识和推理能力,有望走出一条“先通后专”的发展路径。而具备控制、感知、执行能力的 AI Agent 是大模型落地的重要形式。LLM 与机器人结合的研究在短时间取得了众多突破,让我们对产业化多了一与机器人结合的研究在短时间取得了众多突破,让我们对产业化多了一份信心。份信心。我们把人形机器人视为 LLM+机器人领域的 AI Agent。LLM 的引入解决了之前机器人行业的两大痛点:1)交互不便,无法理解人类的自然语言;2)不够聪明,无法对复杂任务自主拆解。在 LLM 与机器人结合方面,学界取得了众多进展。Google 在 2022 年发表的 SayCan 模型,解决了 L

4、LM 作为语言模型无法适应现实世界的问题;2022 年 12 月,google 发布 RT-1 模型,使人形机器人表现出了泛化性,可以解决未训练场景的任务;2023 年 2 月,微软发表 ChatGPT for Robots,提出用 LLM 语言模型控制机器人的方法,使机器人可以利用 LLM 模型的“常识”和推理能力;2023 年 3 月,google 发布 PaLM-E 模型,把具身信息融入大模型,进一步提升了泛化能力;2023 年7 月,google 发布视觉-语言-动作(VLA)的机器人模型 RT-2,模型直接输出机器人的动作,泛化能力进一步增长,并为解决机器人数据缺乏问题提供了一种新的

5、思路。人形机器人的商业化落地需要具体的场景人形机器人的商业化落地需要具体的场景。当前人形机器人产业面对数据不足、算力不足、人机交互安全性、长尾场景等挑战,终极的通用人形机器人还比较遥远,但是基于特定场景的人形机器人可以降低对数据、算力的依赖,有望率先落地。2023 年 10 月,亚马逊宣布已经在仓库试用人形机器人 Digit。自动驾驶与人形机器人有众多相似之处,自动驾驶的发展历程有借鉴意义。自动驾驶与人形机器人有众多相似之处,自动驾驶的发展历程有借鉴意义。何小鹏认为,自动驾驶本质上是机器人科学,智能汽车公司最终也会和机器人公司在技术、产品、生态等等方面融合。参考自动驾驶的发展历程,我们认为人形

6、机器人的发展也会有 3 个趋势:1)终极的人形机器人还很遥远,但基于特定场景的机器人会率先落地;2)随着人形机器人对大数据、大模型的要求越来越高,数据闭环能力越来越关键;3)端到端模型可以节省算力,但当前受限于数据、规模。区分规划算法、控制算法的多模块的方案更容易落地,其中连接 LLM 和控制算法的 prompt 是瓶颈所在。风险提示:风险提示:1.人工智能技术仍在快速发展阶段,软硬件都在持续迭代中,行业发展存在较大技术风险。2.人形机器人作为新兴产业,产业链尚不成熟,可能阻碍产品的商业化落地。-14%-9%-3%2%8%13%2022/122023/32023/62023/9机械设备沪深30

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