S1010521010007

IMU能力的匯川技術奧普光電禾川科技和昊志機電得關注，首次給予人形機器人行業“強于大市”評級。李越機械行業首席分析師S1010521010008

重點公司盈利預測及投資評級收盤價（元）22A（元）22A23E24E25E22A23E24E25E峰岹科技688279.SH104.631.681.842.392.9475574436-柏楚電子*688188.SH232.583.284.806.278.1472483729買入鑫宏業301310.SZ66.301.992.333.454.6144281914昊志機電300503.SZ16.080.07---225----禾川科技688320.SH35.590.651.081.602.0867332217-奧比中光688322.SH-UW31.99-0.77-0.52-0.160.21-49-62-200152-柯力傳感* 603662.SH27.590.921.161.431.7731241916-漢威科技* 300007.SZ16.200.851.250.941.4320131711買入芯動聯科 688582.SH41.470.340.430.630.88138966647-匯川技術* 300124.SZ67.311.621.982.432.8742342823買入奧普光電 002338.SZ32.480.340.841.171.62104392820-

EPS（元） PE評級紀敏制造產業聯席首席分析師S1010520030002付宸碩國防與航空航天首席分析師S1010520080005

資料來源：，預測注：股價為2023年8月14日收盤價；柯力傳感、漢威科技匯川技術、柏楚電子2023-25年數據為預測，其余公司2023-25年數據為一致預期人形機器人行業級 ）目錄人形機器人加速發展，感知能力愈發重要 6人形機器人迅速迭代，國內外廠商加速布局 6人形機器人是具身智能的重要載體，AI發展賦能機器人感知 10人形機器人更加智能化，所需的感知硬件遠多于傳統機器人 15五類感官類比人體，相關硬件必不可少 19交互控制：人形機器人的“大腦” 19視覺傳感：人形機器人的“眼睛” 23力控傳感：人形機器人的“觸覺” 27位移姿態傳感：人形機器人的“小腦” 32運動控制傳感：人形機器人的“末梢神經” 35風險因素 37投資策略 38插圖目錄圖機器人迭代速度快 6圖Bot和汽車共用AI系統、芯片及部分傳動零部件 6圖3：波士頓動力Atlas機器人發展歷程 7圖4：特斯拉在中國建廠后，我國新能源車銷量快速增長 7圖5：各大廠商的仿人形機器人產品 9圖6：全球智能服務機器人產品及解決方案的市場規模 10圖7：全球人形機器人市場規模 10圖8：第一人稱智能與第三人稱智能 圖9：PIE方案 圖10：視覺與語言Transformer技術的演進 12圖機器人根據用戶的自然語言進行代碼調試 13圖12：ViT模型架構 13圖13：RobotCat學習任務的過程 14圖14：人工智能的三代系統范式 14圖15：人形機器人與人體類似，主要分為控制、感知和執行三大系統 15圖16：編碼器在工業機器人中廣泛使用 16圖17：協作機器人用力矩傳感器 16圖18：3D視覺傳感器在服務機器人、AGV中的應用 16圖19：無人機、移動機器人使用IMU進行導航 16圖20：以特斯拉Optimus為代表的人形機器人組成全景圖及相關的國內上市公司 17圖21：特斯拉人形機器人各組成部分成本占比測算 18圖22：特斯拉人形機器人各零部件成本占比測算 18圖23：ROBOT-Ⅰ的控制系統 20圖24：人形機器人硬件架構的整體方案 21圖25：人形機器人控制軟件的整體方案 21圖機器人的大腦BotBrain需用SoC芯片 22圖27：伺服驅動器的組成結構示意 22圖28：加入FPGA進行協同控制的機器人控制系統 22圖29：智能控制器代表產品示意 23圖30：PLC代表產品示意 23圖31：FSD視覺感知神經網絡架構 25圖32：FSD視覺感知系統已嵌入特斯拉機器人 25圖33：FSD系統為Optimus做路徑規劃 25圖34：FSD為Optimus估計行動和姿勢 25圖35：中國機器視覺市場規模及預測 26圖36：機器視覺系統成本拆分 26圖37：機器視覺行業圖譜 27圖38：協作機器人做不規則表面拋光需要進行動態力反饋控制 27圖39：特斯拉機器人可實現對四肢力量的精準控制 27圖40：特斯拉機器人的力傳感器 28圖41：ARTEMIS機器人足部的力傳感器 28圖42：一維、三維、六維力傳感器的選擇 29圖六維力傳感器內部結構 29圖44：硅基金屬箔等電阻應變片具有更好的性能優勢 29圖45：柔彈性電子皮膚觸覺傳感器及其柔彈性展示 31圖46：覆蓋電子皮膚柔性觸覺傳感器的WENDY機器人 31圖47：柔性傳感器下游應用場景 31圖48：能斯達ZNS-01手套型柔性薄膜壓力傳感器 31圖49：IMU在機器人上的應用 32圖50：IMU示意圖 33圖51：姿態傳感器MPU6050 33圖52：全球MEMS慣性傳感器市場規模 33圖53：中國MEMS慣性傳感器市場規模 33圖54：IMU等級劃分及參考價格 34圖55：MEMS陀螺儀內部結構示意圖 34圖56：芯動聯科MEMS慣性產品主要用途 35圖57：伺服系統結構示意 36圖58：人形機器人旋轉關節需用編碼器 36圖59：光柵位移傳感器（光編碼器）工作原理 36圖60：磁編碼器結構示意圖 36圖61：磁編碼器因體積和抗干擾性優勢更適用于雙編碼器方案 37圖62：國內編碼器市場競爭格局 37表格目錄表1：各大主流機器人公司產品對比 8表2：部分國內外機器人創業公司推出人形機器人 9表3：特斯拉機器人硬件BOM成本表 17表4：人形機器人主要感知環節及其相關軟硬件 19表5：控制器分類 19表6：機器人控制方式對比 20表7：機器視覺與人類視覺對比 23表8：3D視覺感知主要技術 24表9：主要人形機器人廠商所用3D視覺技術 26表10：不同類型力控方式原理及優缺點 28表全球和國內力控傳感器部分參與企業 30表12：人形機器人相關（擬）上市公司 38表13：人形機器人相關感知硬件國產廠商市場空間測算 39▌人形機器人加速發展，感知能力愈發重要人形機器人迅速迭代，國內外廠商加速布局特斯拉機器人迭代迅速，歷時8個月便可執行復雜動作。202210月，在特斯拉AIDayOptimus20233月的投資者日中，Optimus便展現了步行以及組裝機器人的工作20235月的股東大會上，Optimus已經可以實現對物品的抓取等復雜動作。馬斯克提出，OptimusOptimus量產實現。圖1：Tesla機器人迭代速度快資料來源：2022特斯拉AIDay、2023特斯拉投資者日、2023特斯拉股東大會，特斯拉強大的供應鏈及解決方案有望加速人形機器人量產進程。目前人形機器人商業化量產的瓶頸主要可歸結為技術、成本和應用場景三個方面。但特斯拉在三大瓶頸方面均有特有優勢。1）FSDDOJOD1超級計算芯片的特斯6形機器人提供巨大的試驗田，早期版本的機器人將在工廠中進行大量訓練，并不斷迭代，解決了大多數廠商早期尋找應用場景這一大難題。圖2：TeslaBot和汽車共用AI系統、芯片及部分傳動零部件資料來源：特斯拉官網Atlas為例，根據波士頓動力官網，Atlas40年的發展歷史，1983年-2013LegLab走Atlas基本完成了簡單的肢體動作和行走能力，2016Atlas開始具有簡單的物體搬運功能，并且沒有靈巧手，2019Atlas40Atlas200萬美元以上。圖3：波士頓動力Atlas機器人發展歷程資料來源：波士頓動力官網，特斯拉或在機器人行業再次帶來鲇魚效應?；仡櫺履茉雌囋谥袊袌龅陌l展史，特斯拉這條“鲇魚”對于我國新能源汽車升級與降本帶來巨大推動作用。201911Model3售價下調，35.5829.9圖4：特斯拉在中國建廠后，我國新能源車銷量快速增長0

新能源車銷（萬） 新能源車滲率68926%35213%7868926%35213%781261211373%4%5%5%

30%25%20%15%10%5%0%資料來源：，ASIMOAtlasAgilityRobotWalkersCyberOneOptimusAgilityRobot2022年B+輪融資的投資者中，出現了亞馬遜及索尼。國內外巨頭紛紛下場加碼人形機器人，人形機器人有望迎來快速發展。身高130cm150cm158cm身高130cm150cm158cm130cm177cm173cm體重48kg75kg45kg63kg52kg56kg應用場景展覽搜索、救援、軍事物流、工業檢測教育、展覽暫無家務、工業等本田ASIMO波士頓AtlasAgilityRobotDigit優必選Walkers小米CyberOne特斯拉Optimus國家日本美國美國中國中國美國開發時間2000年2013年2015年2018年2022年8月2022年10月價格300-400萬美元200萬美元+幾十萬美元幾十萬到幾萬 成本60-70萬元量產價2萬美元元人民不等 人民幣特點產業化水

樓梯

可跳舞、后空翻

20196

具有室外行走能力，量產能力

具有行走能力

擁有人類靈活雙手，AI技術強原型機公布，預計平示意圖

未產業化 實驗室

目前幾十臺

已商業落地 未商業化

年量產資料來源：各公司官網，注：AgilityRobotDigit、特斯拉Optimus預測信息來自于其官網或發布會國內外機器人創業公司也紛紛推出人形機器人或產品。國內機器人行業創業公司如追覓科技、達闥科技等先后推出自己的雙足人形機器人，國內四足機器人領先企業宇樹科技也在加入到人形機器人的研發中，騰訊RoboticsX實驗室推出自研機器人靈巧手“TRX-Hand”和機械臂“TR-m68.7億元。國外方面，OpenAIA21XTechnologies，旨在將其強大的AIAGI的發展奠定基礎。表2：部分國內外機器人創業公司推出人形機器人公司 公司介紹 產品圖示20172023年3月，追覓推出其人形機器人該款通用人形機器人實現了高度仿生，身高追覓科技

4463AI大型語言模型，具備高質量的對話溝通能力。達闥科技達闥科技2019Ginger人形機器人，唯一可規?；慨a、可雙手工作的人形智能機器人。CEO20221XTechnologies1XTechnologies成立于2014年，原名HalodiRobotics，專注于開發具有高度靈活性和可擴展性的人形機器人。1XTechnologies的旗艦產品是EVE，一款擁有兩臂、1XTechnologies 1XTechnologies還在研發一款名為NEO的雙足機器人。2023年3月被OpenAI于A2輪融資領投。RoboticsX2018騰訊RoboticsX機器人”。實驗室2023年4月，發布了靈巧操作研究成果，并推出自研機器人靈巧手“TRX-Hand”和機械臂“TRX-Arm”。資料來源：各公司官網，2021320228Max2021820227月發布首款四足機器人。此外一些在機器人領域深耕多年的創業公司也擁有A1X20E系SpotIITHyQReal。（1）仿生步態下運動能力較傳統履帶/四輪雙輪機器人大幅提升（（3）依靠算法能力實現復雜環境識別并實施決策。圖5：各大廠商的仿人形機器人產品資料來源：各大公司官網，預計到2027年，全球人形機器人市場規模將達到141億美元。根據優必選招股書，2026676億美元，2021年到2026年CAGR達到25%。而根據StratisticsMarketResearchConsultng7年達到10年到CAGR58%。圖6：全球智能服務機器人產品及解決方案的市場規模（億美元）智能個人/家庭務機人 智能專服務器人0資料來源：弗若斯特沙利文（轉引自優必選招股書，含預測），

圖7：全球人形機器人市場規模（億美元）資料來源：StratisticsMarketResearchConsulting（含預測），人形機器人是具身智能的重要載體，AI發展賦能機器人感知ITFWorld2023與物理世界互動的智能系統。具身智能是具有身體體驗的智能。1950年，圖靈在他的論文“ComputingMachineryandIntelligence”中首次提出了具身智能的概念。之后的幾十年里，大家都覺得這是一個1963就變成了第一人稱的智能，也就無限接近于人類。圖8：第一人稱智能與第三人稱智能資料來源：盧策吾在機器之心AI科技年會上發表的《具身智能》演講教授在機器之心I科技年會中提出了IE方案，即具身感知（erceton、具身想象（manton）和具身執行（xecuton。IE整的碎片，機器人總是能成功抓取。圖9：PIE方案資料來源：盧策吾在機器之心AI科技年會上發表的《具身智能》演講充分利用與學習。“GTIG-4G-4OpenAI發布的大型多模態模型，它不僅能與用戶一起生成、編輯，完成創意的迭代GPT的主要TransformerTransformer技術，GPT-112層，而到GPT-396層。GPT-4增加了額外的視覺語言模塊，理論上具有更大的模型尺寸和輸入窗口。圖10：視覺與語言Transformer技術的演進資料來源：陳巍《GPT-4模型特征與訓練信息最新解讀》ChatGPTSaiVempralaChatGPT的目標是讓非技術用戶參與到修正過程中，通過高級語言命令與語有望幫助編寫新代碼和規范來糾正機器人的行為，因此允許了不懂技術的廣大用戶提供反饋，輕松地與機器人互動，圖11：機器人根據用戶的自然語言進行代碼調試資料來源：SaiVemprala、RogerioBonatti、ArthurBucker&AshishKapoor“ChatGPTforRobotics:DesignPrinciplesandModelAbilities”統一了CV和NLP模型將語言模型的trafomerCNNCV和NLP年0sonasfomrTCNNrasfomr結構應用于視覺模型也可以很好地執行圖像分類任務。Transformer將句子中的每個詞（token）MLP層將編碼器的輸出轉化為不同分類的概率。圖12：ViT模型架構資料來源：AlexeyDosovitskiy、LucasBeyer、AlexanderKolesnikovetal.“AnImageisWorth16x16Words:TransformersforImageRecognitionatScale”如谷RoboCatGatoGatoRoboCat次任務的RoboCat可被移植到新的機械臂上，對新的機械臂進行微調后執行相同的任務，RoboCat在幾小時內觀察1000次人工演示后，可以靈巧的指揮新手臂抓取齒輪，成功率高達86%。RoboCat的出現為未來更加通用的機器人出現打下基礎。圖13：RobotCat學習務的程 資料來源：：KonstantinosBousmalis、GiuliaVezzani,、DushyantRaoetal.“RoboCat:ASelf-ImprovingFoundationAgentforRoboticManipulation”AI著感知，第二代系統“模型”對應著思考，第三代系統“行動”對應著實現，目前GPTBot發展離不開感知能力的不斷提升。圖14：人工智能三代統范式 資料來源：陸奇《我的大模型世界觀》人形機器人更加智能化，所需的感知硬件遠多于傳統機器人包括器官、神經、大腦皮層等，在人形機器人中體現為各類傳感器；執行類似于骨骼肌，包括線性執行器、旋轉執行器、靈巧手等。圖15：人形機器與人類似主要分控制感知執行大統 資料來源：工控網，坤維科技官網，特斯拉官網，星網宇達官網，對于傳統機器人而言，除編碼器外，多數工業機器人不需要其他的感知硬件，部分特定種類的機器人僅需要單一感知硬件，而人形機器人則集成使用類各類感知硬件。編碼器3D移導航，IMU（慣性測量單元）為無人機等無人移動系統提供導航和姿態控制等。圖16：編碼器在業機人中泛使用 圖17：協作機器用力傳感器 資料來：《控機結構理應用》陳子） 資料來：坤科技網圖18：3D視覺傳器在務機人、AGV中的用 圖19：無人機、動機人用IMU進行導航資料來：奧中光網，GGII《2023年機器覺產發展皮書》 資料來：欣特科官網Optimus為例，其感知系統至少需要視覺傳感器、力（力矩）傳感器、IMU（慣性測量單元、編碼器及主控芯片等感知硬件。2022AIDay2023年投資者交流日信息，Optimus的旋轉執行器由無框力矩電機+諧波減速器+雙編碼器+制動器+力矩傳感器+低壓驅動+軸承等組成，直線執行器由無框力矩電機+行星滾柱絲杠編碼器+力矩傳感器+驅動器+軸承等組成，靈巧手由空心杯電機+手指緊握執行器+低壓驅動+編碼器組成，均需要使用大量DevelopmentandReal-TimeOptimization-basedConrolofaFul-siedHumaodforDnamcWakngadRunng（Mnunghn，UCL所示的rtms（半直驅圖20：以特斯拉Optimus為代的人形器人成全圖及關國內上公司 資料來源：特斯拉官網，各公司官網，“DevelopmentandReal-TimeOptimization-basedControlofaFull-sizedHumanoidforDynamicWalkingandRunning”（MinSungAhn，UCLA），繪制注：圖中公司僅表示其在相關業務上有布局，不代表實際供貨以特斯拉人形機器人Optimus為例進行硬件BOM分拆成本測算，我們認為2萬美我Optimus測算后可得當前單臺機器人的硬件的總成本約為7萬元人民幣（約合4萬美元，該2萬美元的降本目標實現可期。不包括旋轉和線性執行器，僅感知交互系統自身硬件，就占總硬件成本的IMU案。表3：特斯拉機器人硬件BOM成本表（貨幣：人民幣）組成分類組成數量零部件名稱零部件數量零部件平均價值量單個機器人總價值（元）量（萬元）諧波減速器110001.4無框力矩電機110001.4力矩傳感器120002.8旋轉執行器14編碼器25001.4軸承3500.21低壓驅動器15000.7制動器12000.28組成分類組成數量零部件名稱零部件數量零部件平均價值量單個機器人總價值（元）量（萬元）其他及總成10001.4無框力矩電機110001.4行星滾柱絲杠110001.4力矩傳感器130004.2線性執行器14編碼器15000.7軸承2500.14低壓驅動器15000.7其他及總成10001.4空心杯電機610001.2低壓驅動器65000.6靈巧手2緊握執行器52000.2編碼器65000.6其他及總成-10000.2攝像頭及相機240000.8SoC芯片150000.5感知交系統

IMU 1 2000 0.2通信線纜 - 1000 0.1其他控制硬件及總成

- 5000 0.5動力系統1動力線纜動力系統1動力線纜-10000.1其他1其他結構件-100001.0總計BOM成本24.73資料來源：測算注：零部件種類和數量來自于特斯拉AIDAY，成本為當前非量產下國內主要公司相關產品參考價格，不含軟件、研發及供應鏈成本以及量產規模降本圖21：特斯拉人機器各組部分成占比算 圖22：特斯拉人機器各零件成本比測算8%2%4%線性執器 旋轉執行器 靈巧感知交系統動力系統 其他8%2%4%

力矩傳感器無框力電機 編碼器 3%低壓驅動 3%諧波減速及制動器

31%11%

37%

38%

滾柱絲杠 5%空心杯視覺傳感 6%主芯片及IMU軸承 7%動力電池緊握執器 線纜其他控制及結構件

12%

12%資料來源：測算注：測算依據同上 資料來源：測算注：測算依據同上▌五類感官類比人體，相關硬件必不可少人形機器人的感知環節主要可以分為交互控制、視覺傳感、力控傳感、位移姿態傳感及執行環節的運動控制傳感，均涉及相關軟件算法和硬件零部件。人形機器人各個零部件環節可以形象地看作人類的“大腦”、“眼睛”、“觸覺”、“小腦”、“末梢神經”等，且感知環節各部分均包含軟硬件算法，從硬件端來看，均在整體BOM中占據一定價值量，主要包括力矩傳感器、視覺傳感器、IMU等，且我國廠商有望在硬件制造端持續發力。表4：人形機器人主要感知環節及其相關軟硬件交互控制 視覺傳感 力控傳感 位移姿態傳感 運動控制傳感算法算法、控制算法法硬件算法算法、控制算法法硬件主控芯片、控制器3D視覺傳感器（光源、鏡頭、相機、（慣性測量單元柔性壓力傳感 編碼器光柵尺采集卡、處理器等）器（電子皮膚）

圖像識別與處理算

解耦算法 姿態解算法 閉環控算法（IMU）資料來源：交互控制：人形機器人的“大腦”PLCIPC+PLC由于其優秀的集成封裝和二次開發特性，非常適用于一般的工業運動控制；PC-based表5：控制器分類分類 組成 特點 應用 圖例單片機為核心的專用控制器PLC制器

單一芯片集成基本計算機系統自控技術與計算機集成工控系統

智能電計算機通用平計算機通用平IPC+PC-based臺與實時軟件運動控制卡系統集成系統通用性強，構建速度快，能夠滿足復雜運動的算法要求，抗干擾能力和開放性強，缺點是外部接入，不方便移動工業機器資料來源：工控網，華聯電子官網，信捷電氣官網，維宏股份官網，（力矩（力矩工業機器人的控制方式主要有（T（C（力矩控制方式，（力矩多和要求更高的控制器。表6：機器人控制方式對比分類 特點 應用工業機器人上下料、搬運、點焊點位控制方式力（力矩控制方式智能控制方式

只要求工業機器人能夠快速、準確地在相鄰各點之間運動，對運動軌跡則不作任何規定對工業機器人末端執行器在作業空間中的位姿進行連續的控制，要求其嚴格按照預定的軌跡和速度在一定的精度范圍內運動，而且速度可控、軌跡光滑、運動平穩，以完成作業任務原理與位置伺服控制原理基本相同，輸入量和反饋量不是位置信號，而是力（力矩）信號采用智能控制技術，使機器人具有較強的環境適應性及自學習能力。智能控制技術的發展有賴于近年來人工神經網絡、基因算法、遺傳算法、專家系統等人工智能的迅速發展

等只要求目標點處保持末端執行器位姿準確的作業中工業機器人弧焊、噴漆、去毛邊和檢測作業機器人都采用這種控制方式打磨、裝配等具有協作和力反饋特性的機器人具有智能特性的人形機器人資料來源：Ofweek網，主控、協調和分布控制有望成為人形機器人最主要的控制方式，因此硬件方面需要主控芯片及控制器、通信線纜以及關節分部控制器等。特斯拉投資者開放日所展示人形機器OptimusSOC主控芯片，因此，不同于其他機器人，人形機器人有望采用主控、協同和分布控制對的方式，ROBOT-圖23：ROBOT-Ⅰ的控制系統資料來源：張月《雙足人形機器人步態規劃和穩定性研究》芯片。展示了人形機器人的軟硬件架構方案，其硬件最底層即為反應層，包含各類感知傳感器，傳感器接受到相關信號后交由思考層進行決策處理，軟件執行層進行動作規劃，最后通過AIAIDojoDojoVenkataramananDojoAIDojoAI算法的重任，就是特斯拉自研神經網絡訓練芯片——D1芯片。圖24：人形機器人硬件架構的整體方案資料來源：李沁泠《人形機器人設計及步行控制研究》

圖25：人形機器人控制軟件的整體方案資料來源：李沁泠《人形機器人設計及步行控制研究》SOC（System-on-a-chip）芯片作為機器人大腦集成了多項功能，解決了混合式軟件和分級控制硬件的多項功能，可以視為單片機在人形機器人中的進化。SOC（System-on-a-chip）即系統級芯片，是模仿計算機系統，微縮成了一個微系統，相當于MCUSOCSOCBotBrain，用于收集、處理及輸出信息。UCLAArtemisSOCSOCSOC芯片已在服務機器人圖26：Tesla機器人大腦BotBrain需用SoC芯片 資料來源：2022年特斯拉AIDayFPGA（現場可編程門陣列）進行協調控制，FPGA也是一種FPGA之于主控芯DSP（數字信號處理）CPU，都是用來解決核心芯片應對復雜進程處理成驅控一體化。主控芯片一般采用微控制單元（MCU，FGA進行輔助，以解決驅控一MCUARMCortex-M電子，國內峰岹科技擁有完整自主知識產權芯片內核（ME內核）及技術體系。當前FPGA芯片市場由國際企業主導，如賽靈思、英特爾、萊迪思等，國內市場規模較小，如安路科技、復旦微電、紫光同創（紫光國微）FPGA市場。圖27：伺服驅動的組結構意 圖28：加入FPGA進行協同的機器控制統 資料來：電發燒友 資料來：《構師術聯》信公眾號基于單片機的智能控制器廠商、可編程邏輯控制器（PLC）廠商及機器人通信線纜廠商隨著人形機器人放量和技術路線的迭代同樣有可能受益。將CPU集成到單塊集成電路出接口等也全部集成在一起則形成了單片機，內主要廠商有拓邦股份、和而泰、和晶科技、朗科智能、華聯電子（聯創光電、振邦智能、朗特智能等。PLCMCUMCU基礎上進行控制器開發的能力，、雷賽智能、信捷電氣、埃斯頓、步科股份、新時達等。此外，人形機器人的分級控制需目前國內可從事機器人控制和通信線纜的代表廠商為鑫宏業。圖29：智能控制代表品示意 圖30：PLC代表品示意資料來：華電子網 資料來：信電氣網視覺傳感：人形機器人的“眼睛”視覺傳感器也即機器視覺，希望通過引入機器代替眼睛來做判斷和識別。機器視覺引入工業流程通常是希望通過提高效率（從而提高生產力、減少錯誤（從而提高質量）或中解放出來。表7：機器視覺與人類視覺對比性能指標 人眼視覺 機器視覺慢秒的視暫留人眼法清速度 快速運的目；人對圖的理分析速度受多重因素影響，差異較大

快：快門時間可達到10微秒右，高速像機幀率可達1000觀測精度 差：64灰度級，能分微小目標 強：256灰度級，觀測米級目標弱：對環境溫度、濕度的適應性差，很環境要求

多環境對人體有損害

強：對環境適應性強，可加防護裝置客觀性 低：數無法化，人而異 高：數可量，標統一可靠性 易疲勞，受情緒波動影響 強：可持續工作，效果穩定可靠資料來源：奧普特招股說明書，機器視覺在工業中的應用根據返回圖像的維度可分為2D和3D視覺，目前機器視覺在工業中的應用主要以實現識別、測量、定位、檢測四種功能為主。識別功能實現難度較低，其次為測量，再次為定位，檢測功能實現難度相對最高。2D機器視覺技術可以獲取x、y2D體積等三維信息，有易受光照變化影響、對物體運動敏感度高等局限性。3D機器視覺技術相對與2D技術提供了更豐富的被攝目標信息xz3D3D2D3D重構目前主要的技術有結構光、、、立體視覺、Lidar、工業三維測量等。表8：3D視覺感知主要技術技術 最佳測量距離 分辨率 測量精度 主要適用場景iToF<3.5m中低 機器人iToF<3.5m中低 機器人安防控、下3D結光等AR/VR、近距：中中距：高門禁等dToF<5m低近距：低距：高 手機后、平后置掃地器等立體視覺<15m高低 汽車側、室機器、智安等Lidar<200m低汽車自動駕駛、汽車ADAS、低速物流近距：低遠距：高車自動駕駛等工業三維測量20mm-30m極高極高 高精度業測，材、結檢測

近距：高中遠距：

手機前置、刷臉支付、刷臉門鎖、服務資料來源：奧比中光招股說明書，特斯拉機器人Optimus視覺方案使用了自動駕駛解決方案擁有強大的感OccupancyNetworkFSDRegNetBiFPNHead中通過輸出的二進制特征圖判定每個位置是否有目標以及目標的屬性，這里用到HydraNetsHeadOccupancyNetworkOptimusFSD的視覺感知系統。圖31：FSD視覺感知神經網絡架構資料來源：2021年特斯拉AIDay

圖32：FSD視覺感知系統已嵌入特斯拉機器人資料來源：2022年特斯拉AIDayOccupancyNetwork對可視區域進行建模來處理未知不可見場景。目前FSDOptimus的姿勢和軌跡。圖33：FSD系統為Optimus做路徑規劃資料來源：2022年特斯拉AIDay

圖34：FSD為Optimus估計行動和姿勢資料來源：2022年特斯拉AIDay人形機器人視覺傳感技術主要使用多目立體視覺和法，特斯拉和UCLA均使用3個3D相機即可實現多目立體視覺。3UCLA是指時間往返行程采用時間選通光子計數器或電荷積分器外表9：主要人形機器人廠商所用3D視覺技術廠商特斯拉Optimus優必選WalkerX小米CyberOne波士頓動力AtlasUCLAARTEMISToFiToFiToF立體視覺多目多目多目圖示資料來源：各公司官網，《DesignofaHighlyDynamicHumanoidRobot》（Zhu.Taoyuanmin，UCLA），3D視覺市場空間逐漸打開，視覺傳感器除相機外，還包含其他硬件及軟件，其中成本占比較高的還有工控機（視覺控制器）和算法軟件。國內3D視覺市場隨著視覺要求的202578億元。機器視覺系統中成本占比也較高。具有全棧開發能力的公司往往具備產業鏈優勢，此外，AI圖35：中國機器覺市規模預測 圖36：機器視覺統成拆分0

3D機器視覺市場規模（億元）2D視覺市場規模（億元）

光源 鏡頭 相機 工控機 軟件 其他15.06%19.88%27.11%18.07%10.84%15.06%19.88%27.11%18.07%9.04%資料來源：高工機器人（GGII，含預測）， 資料來源：GGII，目前國外企業占據機器視覺半壁江山，我國自主研發空間大，人形機器人需求較大，我國企業有望受益于3D相機放量?；魇俊⒖的鸵暤葒夤疽呀浶纬闪溯^為全面的產品覆蓋，也是目前機器視覺市場的標桿公司。上游高端核心零部件市場目前主要由國外公司主導，因此機器視覺核心環節自主研發需求迫切。由于3D相機將在人形機器人廣泛使用，且軟件及算法的門檻及價值量同樣較高，我們認為具有全棧研發能力的奧比中光將受益于3D相機的放量，此外，建議關注布局相機的凌云光和海康機器，建議關注布局高端CMOS圖像傳感器的長光辰芯。圖37：機器視覺業圖譜 資料來源：前瞻產業研究院力控傳感：人形機器人的“觸覺”力（力矩）傳感器（GGII）數據顯示，20221.95萬臺，同比+4.71%GGII預計20266萬臺；202221.53億元，同比+5.61%。人形機器人：GGII20200globalinformation202174.32027126.6億美元。圖38：協作機器做不則表拋光需進行態力饋控制 圖39：特斯拉機人可現對肢力量精準制 資料來：睿課 資料來：Tesla官網（力矩（力矩機器人在NASA等。圖40：特斯拉機器人的力傳感器資料來源：2022年特斯拉AIDay

圖41：ARTEMIS機器人足部的力傳感器資料來源：《DesignofaHighlyDynamicHumanoidRobot》（Zhu.Taoyuanmin，UCLA）不同力控方式各有優劣，力矩傳感器為最優方案。目前機器人力控方案大致分為三類，（彈性體和力矩維力矩/度高，頻響快，可靠性好，壽命長等優點。表10：不同類型力控方式原理及優缺點類型 原理 優點 缺點電流環力控

成本低，不需要增長額外的感設備 精度較響較（體）力矩/力控

測量力矩

低成本、常用于高集成度場景精度高，頻響快，可靠性好，壽命長

慢，適用場景有限成本高資料來源：高工機器人（GGII），根據特斯拉AIDAY，預計特斯拉機器人關節處使用單維力傳感器，執行器末端使用六維力傳感器。按照測量維度，力傳感器可以分為一維、多維（三維、六維）力傳感器。（為數百元XYZXYZ的干擾，應用于高端機器人和精密設備中，價格也十分昂貴（大多在數千元至上萬元。圖42：一維、三、六力傳器的選擇 資料來源：坤維科技官網六維力傳感器性能全面，存在技術壁壘，應變片并非是成本居高不下的主要原因，標定設備、解耦算法研發等均需要高額資本投入。六維力傳感器在力傳感器中維度最高、力覺信息反饋最全面、技術和使用難度最大，最早應用于航空航天、國防領域，后逐步應用10MEMS1圖43：ATI六維傳感內部構 圖44：硅基/金屬箔電阻變具有更的性優勢資料來：ATI官網 資料來：ATI官網力傳感器需求受協作、霍尼韋爾等，中國市場上的高端傳感器國產化率低。國內力傳感器行業未上市公司實力較強，代表公司包括坤維科技（瀚川智能參股、宇立儀器、藍點觸控等，，部分力傳感器已應用于工業機器人領域，正通過自主研發和加速并購的方式積極布局六維力傳感器（力矩）傳感器的廠商眾多，具備六維力傳感器生產能力的廠商完全具備一維力傳感器生產能力。表11：全球和國內力控傳感器部分參與企業企業 簡介 主要傳感器產國外ATI霍尼韋爾柯力傳感（未上市）坤維科技（未上市）藍點觸控（未上市）

力矩傳感器全球龍頭，在工業機器人四大家族、UR等協作機器人中均有應用，此外還包括航空航天等世界著名的工業自動化品牌，主要產品包括傳感器在內的各類工業自動化電子元器件國內DD直多軸力傳感器領域優秀企業，是全球少數具有汽車碰撞模擬人力傳感器生產能力的企業之一，是安川電機、KUKA、ABB的力傳感器合作商。六維力傳感器專業供應商，自主研發標定設備，供貨給節卡、遨博、睿爾曼、越疆、思靈、大族等國內協作機器人廠商

六維力矩傳感器一軸至六軸力傳感器均有相應產品六維力傳感器、關節扭矩傳感器、力控應用軟件包資料來源：各公司官網，柔性電子皮膚未來電子皮膚（柔性傳感器）有望為機器人提供觸覺，但更類似于人形機器人力控傳感的“終極方案”。電子皮膚觸覺傳感器被定義為能夠通過接觸表征出被測物體的性質(表面形貌、重量等)或數值化接觸參量(力、溫度等)的柔性傳感器，是貼在“皮膚”上的電子米級，接近人類的皮膚。電子皮膚在機器人領域的應用，旨在讓其擁有人類的感知力，賦,人形機圖45：柔彈性電皮膚覺傳器及其彈性示 圖46：覆蓋電子膚柔觸覺感器的WENDY機器人 資料來源：《電子皮膚觸覺傳感器研究進展和發展趨勢》（曹建國，周建輝，繆存孝）

（）器廠商和硬件廠商相互獨立開發，要完美實現貼合、傳感器布線、組裝都有難度。柔性傳感器下游應用領域眾多，除機器人外還包括醫療健康、消費電子等等，如腦機接口、足底感應、智能觸控等。未來電子皮膚的成本不會是主要制約項，仍需要工藝進一步成熟推動大規模應用后方可降本。電子皮膚的成本主要由三部分組成，一是面積，二是精度（放在腳底和手上對精度要求不高，決定了材料和配方的使用，三是工藝復雜程度，和結構和貼合度有關。目前電子皮膚的成本主要有襯底材料和表面壓力傳感器矩陣構成，目前MEMS是與機械結構難以貼合、無法檢測切向力、傳感器密度與精度等問題。圖47：柔性傳感下游用場景 圖48：能斯達ZNS-01手套型柔薄膜壓傳感器 資料來：漢科技網 資料來：能達官網電子皮膚國外公司主要有Interlink，國內漢威科技子公司能斯達為國內柔性傳感器已產業化，目前已掌握柔性壓阻、壓電、溫濕度和電容四大核心技術。目前國外產業化的有InterlinkHMI的觸摸屏。國內為漢威科技的子公司能斯達，其不+采集系統+(柔性壓力、壓電、織物、應變、溫濕度、熱敏和電容傳感器)，柔性微納傳感掌握自主知識產權，相關產品已在三甲醫院進行臨床實驗。位移姿態傳感：人形機器人的“小腦”以人形機器人為代表的足式機器人相較于其他類型機器人有較大優勢，但是也對機器人穩定性提出了更高的要求。機器人按照運動方式可以分為：輪式機器人，履帶機器人，足式機器人等。輪式機器人控制簡單，能夠在平坦的地形中快速平穩運動；履帶式機器人UCLAARTEMIS3DMIMU用于保持平衡。圖49：IMU在機器人上的應用資料來源：“DevelopmentandReal-TimeOptimization-basedControlofaFull-sizedHumanoidforDynamicWalkingandRunning”（MinSungAhn，UCLA）機器人位移姿態的檢測的穩定性控制，主要依賴于IMU（慣性測量單元。IMU為慣性測量單元，是測量物體三軸姿態角(或角速率)以及加速度的裝置，大多用在汽車和機器MEMSIMU=MEMS陀螺儀+MEMSMEMSIMUIMU得到ROBOT-MPU6050。圖50：IMU示意圖資料來源：和訊康科技官網

圖51：姿態傳感器MPU6050資料來源：張月《雙足人形機器人步態規劃和穩定性研究》2021年，全球MEMS慣性傳感器市場規模超30億美元，中國MEMS慣性傳感器市場規模136億元，未來有望持續增長。根據Yole數據（轉引自），預計2022年世界MEMS慣性傳感器市場規模約35億美元，2025年達到43億美元，而針對戰術級7.1億美元（MEMS慣性傳感器系統。根據頭豹研究院公2022年中國MEMSMEMS慣性傳感器市場136億元，近幾年增速快于全球平均增速，未來有望持續增長。圖52：全球MEMS慣性傳器場規模億美） 圖53：中國MEMS慣性傳器場規模億元）加速度計 陀螺儀 磁力計 慣性傳組合4540353025201510502019202020212022E2023E2024E2025E

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2017 2018 2019 2020 2021資料來源：Yole（轉引自，含預測）， 資料來源：頭豹研究院，不同精度等級的IMU價格差異巨大，我們認為人形機器人所用IMU的要求至少要達到工業級&低端戰術級以上。IMU精度主要由陀螺儀零偏穩定性來劃分，不同精度量級的IMU價格差異巨大，精度從低到高分別為消費級、工業級&低端戰術級、戰術級、導航級IMU已達到工業級&IMU產品精度量級在工業級&IMU精度不會高于國防及航空航天所需的導航級及以上。圖54：IMU等級劃及參價格 資料來源：《慣性穩定平臺中陀螺技術的發展現狀和應用研究》（楊業飛，申文濤），芯動聯科招股書，高性能MEMS慣性傳感器技術壁壘高，市場仍大部分由國外公司占據。MEMS慣性傳感器行業是多學科融合的高科技領域，高性能MEMS慣性傳感器要做到穩定量產，需要在MEMS芯片設計及工藝方案、ASIC芯片設計、封裝、測試等各個環節均具備相應的技術能力并建立完善的技術體系和工藝方案，技術壁壘高。MEMS陀螺儀和加速度計的核心都是一顆微機械（MEMS）芯片，一顆專用控制電路（ASIC）芯片及應力隔離封裝，工作原理為在ASIC芯片的驅動控制下感應外部待測信號并將其轉化為電容、電阻、電荷等信號變化，ASIC芯片再將上述信號變化轉化成電學信號，最終通過封裝將芯片保護起來并將信號輸出，從而實現外部信息獲取與交互的功能。根據Yole（轉引自），高性能MEMS慣性傳感器市場主要由霍尼韋爾、ADI、諾斯洛普-格魯曼等寡頭占據，CR3約為55%。市場集中度高的原因在于戰術級以上市場容量較小，過去主要面向軍工等領域，精度要求更高，工藝難度大，門檻高。我國上市公司與國際巨頭公司相比整體規模較小，仍處于快速發展期。圖55：MEMS陀螺儀內部結構示意圖資料來源：芯動聯科招股說明書MEMS慣性傳感器產業鏈企業短期看配套能力，長期看芯片。MEMS慣性傳感MEMS感（蘇州固锝子公司）2）MEMS龍頭或系統集成商，如華依科技、星網宇達等，后兩者主要布局的是模塊/IMU慣導系統環節。優劣帶來的產品力差異帶來的配套能力，長期看好具備芯片自研能力的芯動聯科。芯動聯科主要產品為高性能硅基MEMS平，復雜環境下適應性強。芯動聯科主要產品為MEMS陀螺儀和加速度計，并提供MEMSMEMS慣性產品主要應用于戰術級至IMU的第一梯隊國產廠商。圖56：芯動聯科MEMS慣性產品主要用途資料來源：芯動聯科招股說明書運動控制傳感：人形機器人的“末梢神經”機器人線性執行器、旋轉執行器和靈巧手均使用伺服系統解決方案，因素均需要編碼器，圖57：伺服系統結構示意資料來源：工控網

圖58：人形機器人旋轉關節需用編碼器資料來源：金鋼科技官網編碼器主要分為光電編碼器和磁性編碼器，光電編碼器在一般工業控制中更為主流，磁性編碼器近年來快速發展。人形機器人采用閉環控制，電機均需配備編碼器，主要分為光編碼器和磁編碼器。光編碼器利用光線照射光柵標尺或碼盤，將光學信號轉化為電學信號，再進行整形電路輸出；磁編碼器采用外磁場角度變化產生磁電阻效應將變化著的磁場信號轉化為電阻阻值的變化，經過后續信號處理電路的處理轉化數字信號，實現磁旋轉編碼器的編碼功能。光編碼器因為不受電磁效應的影響，更適用于高精度要求對的場景，但其由于需要光柵照射而體積較大，密封性也不高；磁編碼器具有高抗震能力、耐污濁、裝配要求低、體積小等特點，因此近年來在小型機器人關節中的使用逐漸增加。圖59：光柵位移感器光編器）工原理 圖60：磁編碼器構示圖 資料來：數驛站網 資料來：中傳動網Robotics人大小類似，并擁有多達40種的運動自由度，采用了雷尼紹提供的靈活小型的磁編碼器方案。此外，人形機器人旋轉關節普遍采用