机器人行业专题报告：站在机器人、AI、自动驾驶交汇点

（报告出品：首创证券）

1 特斯拉发布人形机器人，宏伟蓝图计划尽显

1.1 马斯克伟大畅想

概念机：2021 年 8 月，马斯克在首届 AI DAY 上发布特斯拉人形机器人 Tesla Bot。原型机：2022 年特斯拉 AI DAY 上，人形机器人 Optimus 首次亮相。从 步态行走技术来看，Tesla Bot 在 2022 年 4 月完成第一次步态行走，其后在 6 月、8 月、9 月持续完善行走功能。从功能来看，2022 年 10 月，Tesla Bot 具备了一定的抓取、搬运、上下料功能。原型机新版本：特斯拉 2023 年度股东大会上，马斯克现场展示了 Optimus 最新的流畅行走、协同行走、识别并记忆周边环境等功能，并能在工 厂中执行简单任务。本次股东大会上，Optimus 展示了双手处理复杂任务的 能力，这是当前人形机器人较难做到的一部分。

仅 6 个月时间 Tesla Bot 从概念走向现实，随后 8 个月实现最 新版本 Optimus 推出，多版本迭代速度快，最新一版 Optimus 体现出：1）精准控制力：Tesla Bot 电机转矩控制精密度提高，能够在运动过程 中执行多种任务，包括视觉分类积木和简单瑜伽动作。2）精确神经网络视觉能力：目前特斯拉汽车的 FSD(全自动驾驶)系统 和人形机器人的底层模块已经打通，人形机器人可以使用 FSD 构建强大的视 觉系统。Optimus 拥有了自我校准手臂和腿部的能力，仅使用视觉和关节位 置编码器，可在空间中精准定位自己的肢体。

远期规划宏大，长期价值有望超越电动车。人形机器人是通用型机器人， 将在工厂、服务业、家庭等各个场景替代人工。马斯克在 2023 特斯拉股东大 会上对于人形机器人的长期空间做出了乐观的预测，他强调：“如果按照人和 机器人的数量为 2：1 比例的话，机器人的需求会远远超过车，特斯拉的长期 价值，其大部分价值将是擎天柱。”

1.2 解构 Optimus

1.2.1 硬件：Optimus 具有 28 个自由度，可演绎多高难度动作

特斯拉人形机器人借鉴汽车设计经验，将从传感到融合、再到充电管理 都汇集到这一系统内。机器人躯干处搭载了 2.3kWh、52V 电池包，集成充电 管理、传感器和冷却系统。机械结构上，Optimus 拥有 28 个身体执行器，模 拟人类关节与肌肉形态，形成旋转关节和线性关节演绎类人动作;灵巧手中单 手拥有 6 个执行器，11 个自由度，采用金属肌腱带动机器人精确抓住小而薄 的物体。

1.2.2 软件：FSD 自动驾驶 + Dojo 大脑，与电车共享数据源

特斯拉 FSD 系统已储备海量数据，人形机器人与电车共享数据源。电车传回的数据与场景仿真生成的数据共同构成特斯拉 FSD 系统的数据 收集。特斯拉打通了 FSD 和机器人的底层模块，实现了一定程度的算法复用， Optimus 可共享已有的大量 FSD 数据。2022 年 FSD beta 测试版本使用量 已由 2000 辆车提升到 16 万辆车。特斯拉计划于 22 年底向全部地区推 出 FSD beta，目前测试版软件的累计行驶里程已经突破 4000 万英里，至 22 年底数据量将大幅提升，有望超过 1 亿英里。

Tesla 超算 Dojo 发布，可进行大规模 AI 训练，加速 FSD 迭代。Optimus 大脑使用超算集群 Dojo,Tesla AI 公布 7 月 Dojo 已正式投产，Dojo 加入 了更多计算模块以换取更高的算力和效率，特斯拉算力将进入快速增长期。每个 Dojo 集成了 120 个训练模块，内置 3000 个 D1 芯片，将有超过 100 万个 训练节点。特斯拉推特官方账号 TESLA AI 预计，2024 年 2 月特斯拉的算力 规模将进入全球前五，2024 年 10 月特斯拉的算力总规模将达到 100 ExaFlods，相当于 30 万块英伟达 A100 显卡的算力总和。Dojo 能够处理庞大数 据量，一方面加速特斯拉的 Autopilot 和 FSD 系统的迭代，另一方面为 Optimus 提供算力支持。

1.3 多重优势，看好人形机器人广阔蓝海市场

政策支持，通用人工智能发展有望加速。北京市发布《北京市促进通用 人工智能创新发展的若干措施(2023-2025 年)(征求意见稿)》，其中提出探索 具身智能、通用智能体和类脑智能等通用人工智能新路径，包括推动具身智 能系统研究及应用，突破机器人在开放环境、泛化场景、连续任务等复杂条 件下的感知、认知、决策技术。行业演变，推动具身智能发展。5 月 17 日，英伟达创始人兼首席执行 官黄仁勋在 ITFWorld2023 半导体大会表示，人工智能下一个浪潮将是“具身 智能”。同时他也公布了 Nvidia VIMA 多模态具身人工智能系统，能够在视 觉文本提示的指导下执行复杂的任务。具身智能是将智能算法与机器人的感 知、行动和环境交互等能力结合，使机器人以更自然、更智能的方式与周边 环境进行交互并完成任务。马斯克也表示通用型 AI 算法未来将长期支持的特 斯拉机器人发展。因此，人形机器人能够和具身智能非常好地结合，是具身 智能的终极形态。

产品端原型机方案基本确立，特斯拉迈出关键的第一步。特斯拉人形机 器人原型机方案基本确立，后面进入验证和小批量量产阶段，有望快速迎来 量产落地,机器人行业将迎来整体性机会。我们认为特斯拉人形机器人的优势 在于：1）广泛 To C 市场：人形机器人基于通用大模型计算学习，不限制固 定应用领域，运转时可根据指令生成相关代码并自主学习周遭环境。从专用 到通用场景的升级，人形机器人有望打开机器人应用场景，远期市场空间大。2）迭代和进化速度快：特斯拉人形机器人和自动驾驶汽车都使用占用网 络遵循“感知-认知-决策-执行”的运行逻辑, 数据引擎自成闭环，驱 动迭代开发。3）降本能力强：与电车技术同源利于降本，成熟供应链可直 接迁移。

2 优势一：广泛 To C 市场，人形机器人赛道远期市场规模达万亿

2.1 人形机器人具有场景通用性，可广泛运用多种工作场景

人形机器人打开通用场景大门，在特种工作场景具有不可替代性。相比 工业机器人，人形机器人使用场景具有通用性，理论上能完成所有人类进行 的非标任务，可被赋予更多商业价值。人形机器人的优势在于具有较高的行 动灵活性和较强的环境适应能力，并具有直接交互对话能力，可运用在多种 场景和广泛 C 端市场，在特种工作场景具有不可替代性。

2.2 AI 赋能，多场景远期空间大

AI 赋能感知能力、思考和决策能力，机器人更加通用。1）感知：一方 面，大模型的强拟合能力使得人形机器人在进行目标识别、避障、三维重建、 等任务时拥有更高的精确度；另一方面，大模型基于海量数据，提升场景泛 化效果。2）思考和决策：大模型让机器人拥有常识，从而具备通用性去完成 各种任务，彻底改变通用机器人实现的模式。

人形机器人商业化未来可期，蓝海市场远期空间大。根据优必选招股书， 预期 2026 年全球人形机器人解决方案市场规模将达到 80 亿美元。高工机器 人产业研究所（GGII）预计 ，2026 年全球人形机器人在服务机器人中的渗透 率有望达到 3.5%，市场规模超 20 亿美元，到 2030 年，全球市场规模有望突 破 200 亿美元。

3 优势二：数据引擎自成闭环，迭代进化速度快

3.1 纯视觉解决方案，硬件造价低，技术门槛高

特斯拉采用纯视觉解决方案，技术突破造就高壁垒。纵观国内外自动驾 驶公司解决方案主要分为两大路线：1）特斯拉纯视觉方案；2）其他公司多 模态（雷达、相机）融合方案。特斯拉 Optimus 将会使用“Occupancy Network” 占用网络从纯视觉方案出发解决通用障碍物检测来识别可行动区域。占用网 络是一种新的三维重建方法，可隐式地将三维曲面表示为深度神经网络分类 器的连续决策边界。占用网络优势如下：1）硬件造价低，技术门槛较高 2）通用障碍物检测具备良好的泛化能力 3）视觉图像相较于雷达更为精确，数据源角度上限更高 通过占用网络，特斯拉可以把一些当前场景下遮挡静止物体和动态物体 也用体块来表示出来，这样就增加了特斯拉的视野域，让特斯拉可以对接下 来路径规划有了更多信息。

3.2 强化自动标注+训练能力，海量数据集自成闭环，追求高效

强化自动标注和训练能力，数据集自成闭环。对于深度学习，为了让模 型不断扩张感知领域，就需要不断将路面上可能出现目标类别添加数据集来 重新训练模型。数据引擎是特斯拉数据驱动系统的一部分，另外两个部分分 别为自动标注系统和仿真系统。1）通过数据引擎，采集到的高价值数据将被送到自动标注系统快速的 生成 corner case 数据集，用来迭代神经网络模型。通过这一数据集，特斯拉得以建成数据闭环。2）通过如此循环，特斯拉能够借助量产车队的扩张，收集并训练更多 的 corner case，从而逐步化解长尾难题，而这又要求特斯拉具备 更高效的数据标注及训练能力。3）为了从海量数据中高效率筛选优质数据进行训练，特斯拉采用人工 +自动标注的方式，建立了针对海量原始视频数据的视频训练库。这 一训练库的优势在于将数据直接提供给云端进行训练，进一步提升 了训练效率。

特斯拉的数据闭环追求高效。不仅对数据引擎、自动标注和仿真系统效 率的不断提升，且与感知、算力系统拟合，使数据闭环提效的同时做到降本。

4 优势三：与电车技术同源利于降本，成熟供应链可直接迁移

4.1 与电车技术同源，降本核心为中国零部件供应链

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议）

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