AI 大模型+人形机器人，迈出了通向通用人工智能的一大步

机器人进化路径：从固定到移动，从独立到协作，从单一到通用。服务机器人商业化落地的前提是产品能提供真实价值，真实价值的判断在于机器人能否通用。把机器人做成人形，就是为了使机器人的执行能力更加通用，上游核心零部件随着协作机械臂的兴起快速发展，促进了人形机器人硬件本体制造能力的提升，同时伴随自动驾驶技术的高速发展，人形机器人在视觉、SLAM 与基础 AI 上有了更多的方案选择，大模型的出现，会从语音、视觉、决策、控制等多方面实现同人形机器人的结合，形成感知、决策、控制闭环。我们认为机器人产业将进入渗透率快速提升的新阶段，看好机器人产业发展前景。

AI 大模型从语音、视觉、决策、控制等多方面实现同人形机器人的结合，形成感知、决策、控制闭环，使机器人具备常识。

1）语音：语言大模型为机器人的自主语音交互难题提供了解决方案，在上下文理
解、多语种识别、多轮对话、情绪识别、模糊语义识别等通用语言任务上，ChatGPT 显著优于深度学习，表现出了不亚于人类的理解力和语言生成能力。2）视觉：人形机器人的场景相对工业机器人更通用、更复杂，通用视觉大模型的 All in One 的多任务训练方案能使得机器人更好地适应人类生活场景：大模型的强拟合能力使人形机器人在进行目标识别、避障、三维重建、语义分割等任务时，具备更高的精确度；通用视觉大模型通过大量数据学到更多的通用知识，并迁移到下游任务中，基于海量数据获得的预训练模型具有较好的知识完备性，提升场景泛化效果。3）决策：基于多模态的预训练大模型将增强机器人可完成任务的多样性与通用性，让其不局限于文本和图像等单个部分，而是多应用相容，拓展单一智能为融合智能，使机器人能结合其感知到的多模态数据实现自动化决策。

第1章 通用——解决机器人高需求和低渗透率的矛盾

• 机器人进化路径：从固定到移动，从独立到协作，从单一到通用
• 如何让机器人更加通用？
• 人形机器人进入商业化前夜

第2章 AI 大模型+人形机器人：给机器人提供常识

• AI 大模型训练过程及发展趋势
• AI 大模型让人形机器人具备通用任务解决能力
• OpenAI 和微软将大语言模型应用于机器人

第3章 人形，让机器人的运动执行更加通用

• 驱动：液压驱动 VS 电动驱动
  • 电驱成本低、易于维护、控制精度高，商业化潜力高.
  • 波士顿动力 Atlas：采用“液压驱动”方案
  • 特斯拉 Optimus：采用“电动驱动”方案
• 环境感知：深度相机+激光雷达 VS 纯视觉方案
  • 波士顿动力 Atlas：深度相机+激光雷达
  • 特斯拉 Optimus：纯视觉方案，成本更低
• 运动控制：尚未形成通用的控制器解决方案
  • 运动控制算法：思路相似，均为离线行为库和实时调整
  • 运动控制器：多为自主设计，不同厂商需求差异大

第4章 投资结论及产业链梳理

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