人形機器人行業(yè)分析

人形機器人行業(yè)分析一、人形機器人：技術奇點時刻，新一次工業(yè)革命的開始（一）人形機器人：仿人形態(tài)，商業(yè)化潛力亟待挖掘人形機器人是通過模仿人類的形態(tài)和行為設計制造出的機器人。人形機器人（仿人機器人）是結(jié)合了仿生學、人工智能學、計算機科學以及材料科學的一個復雜產(chǎn)物。從形態(tài)上來看，人形機器人根據(jù)應用場景的不同分別或同時具有人的四肢、頭部和軀干，使用部分肢體的場景包括應用于工業(yè)領域的機械手臂、應用于醫(yī)療康復領域的輔助步行機器人等。從行為上來看，人形機器人通過模仿人類的關節(jié)、肌肉、感知系統(tǒng)、思維系統(tǒng)來實現(xiàn)移動、操作、感知、學習等行為，輔助人類從而解放更多的生產(chǎn)力。隨著技術進步，全尺寸人形機器人即將迎來商業(yè)化。部分軀體機器人的應用已進入商業(yè)化初期，相較之下，全尺寸人形機器人商業(yè)化程度更低。隨著機器人技術的快速進步與成熟，全球多方勢力已加入了全尺寸人形機器人商業(yè)化布局的行列。2022年，隨著小米、特斯拉陸續(xù)發(fā)布CyberOne和Optimus，機器人行業(yè)將迎來全尺寸人形機器人商業(yè)化的到來。市場上已有多種機器人，但進一步商業(yè)化的潛力巨大。在特斯拉產(chǎn)品發(fā)布之前也有多種全尺寸人形機器人，但主要用于科教、研究、娛樂等領域，可以實現(xiàn)的功能相對較少，且售價高昂，隨著特斯拉、小米等科技企業(yè)的進入，制造、算法等諸多優(yōu)勢將實現(xiàn)對人形機器人商業(yè)化潛力更深入地挖掘。（二）人形機器人歷經(jīng)近百年，ChatGPT有望引爆技術奇點人形機器人從1939年第一臺電機械控制的Elektro開始至今已歷經(jīng)近百年時間，我們從技術變化的角度將其劃分成三個階段：電機械階段，實驗室智能階段和應用推廣階段。1）電機械階段：此時的人形機器人僅僅是通過模仿人的行為去進行如移動、抬手、發(fā)聲等較簡單的動作。這個時期的代表為日本早稻田大學研發(fā)出的WAP、WL和WABOT系列機器人，該階段主要側(cè)重通過機械性地模擬人的行走使得機器人能夠移動。2）實驗室智能階段：傳感系統(tǒng)、控制系統(tǒng)、軟件算法等多個技術實現(xiàn)發(fā)展，2000年本田開發(fā)的ASIMO將人形機器人帶入實驗室智能階段，此時的機器人逐漸能夠通過傳感器獲取外部信息，通過簡單的分析判斷做出相應的決策?？梢詫崿F(xiàn)如“8”字形行走、擰開瓶蓋、單雙腳跳躍等簡單動作。在智能化階段美國與日本齊頭并進，日本側(cè)重于外形仿真，而美國則更側(cè)重于用計算機模擬人腦的功能。3）應用推廣階段：特斯拉的Optimus的發(fā)布引領全球人形機器人向C端應用發(fā)展，而2023年ChatGPT的迅速迭代加強了人們對于人形機器人商業(yè)化的信心，全球科技巨頭紛紛下場布局研發(fā)，我們認為2023年可以成為人形機器人正式進行應用推廣的元年。ChatGPT等大語言模型（LLM）AI的應用有望加速人形機器人產(chǎn)業(yè)化進程。GPT、BERT等大模型的應用大幅提高了模型的“通用性”，相比于之前垂直領域的AI開發(fā)，大模型可通過“預訓練+特定任務微調(diào)”的形式具備多個領域的基礎知識，加速AI的學習、訓練以及迭代。大模型的其他優(yōu)勢包括：對自然語言具備更好的理解能力、基本可用的持續(xù)交互能力、更強的零樣本/小樣本學習能力。ChatGPT等大語言模型有望促進人形機器人智能化并豐富交互性。大語言模型可以和圖像模型、三維視覺模型融合，形成多模態(tài)模型，極大的提升機器人的感知和執(zhí)行能力。目前的大型語言模型只能通過語言和圖像與用戶進行交互，無法在物理環(huán)境中執(zhí)行交互。為了實現(xiàn)人工智能與物理世界的連接,機器人技術的推進能夠作為使用者與物理環(huán)境之間的接口，從而實現(xiàn)更豐富和立體的人機交互。特斯拉入局人形機器人，有望憑借技術與制造的積累更快實現(xiàn)商業(yè)化。技術積累：硬+軟為基礎，加速推進產(chǎn)業(yè)化。硬件方面，特斯拉具備完整的研發(fā)、測試、優(yōu)化產(chǎn)品的可視化開發(fā)流程。以電動車的研發(fā)積累為基礎，特斯拉能夠?qū)崿F(xiàn)最大程度縮短研發(fā)周期，設計出更高效、更安全、更穩(wěn)定的機器人電氣結(jié)構(gòu)。軟件方面，機器人的視覺系統(tǒng)與汽車自動駕駛的模擬系統(tǒng)原理類似，因此特斯拉在自動駕駛積累的數(shù)據(jù)能夠加速機器人視覺系統(tǒng)的訓練。此外，特斯拉自研的超級計算機Dojo配備了神經(jīng)網(wǎng)絡訓練芯片D1，能夠通過處理海量的視頻數(shù)據(jù)加速FSD的升級迭代，并為Optimus提供更強的算力支持。制造積累：在制造方面，特斯拉本身具有成熟的電動車供應鏈，而特斯拉的現(xiàn)有供應商能夠提供部分機器人所用的零部件（如攝像頭、熱管理、傳感器等），因此特斯拉在供應鏈方面有較強的遷移能力。另外，特斯拉在電動車降本方面也有著深厚的積累，無論是在車身結(jié)構(gòu)（CTC）還是一體化壓鑄（9000噸沖壓機）方面積累的經(jīng)驗都會對機器人的批量生產(chǎn)提供幫助，加速產(chǎn)業(yè)化落地進程。二、從底層運行原理到基礎物理結(jié)構(gòu)，深度拆解人形機器人（一）底層運行原理：運行的三大環(huán)節(jié)+直立行走的理論基石1、“感知-控制-執(zhí)行”三大環(huán)節(jié)實現(xiàn)指令到執(zhí)行的傳遞過程人形機器人由三大部分—感知部分、執(zhí)行部分和控制部分組成。這三大部分分別負責感知、控制和執(zhí)行環(huán)節(jié)。感知環(huán)節(jié)是指機器人通過傳感器獲取環(huán)境信息，在此基礎上分析周圍環(huán)境，解析出外部信息?？刂骗h(huán)節(jié)是指機器人將感知環(huán)節(jié)中獲取到的信息推理成具體的任務，制定出相應的行動計劃并進行決策后，發(fā)出行動計劃。執(zhí)行環(huán)節(jié)是指機器人根據(jù)決策環(huán)節(jié)中給出的行動計劃執(zhí)行相應的操作。感知部分主要由信息檢測系統(tǒng)以及信息融合系統(tǒng)組成，分別負責體內(nèi)外環(huán)境信息的獲取以及不同感知信息的融合處理。信息檢測系統(tǒng)：主要由傳感器及其數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換處理模塊組成，獲取環(huán)境狀態(tài)中有意義的信息。信息檢測系統(tǒng)可以分為內(nèi)部傳感器模塊和外部傳感器模塊，內(nèi)部傳感器模塊主要檢測機器人的狀態(tài)，例如速度、加速度、能量等，外部傳感器模塊包含超聲，激光雷達，觸覺傳感器，相機等，主要檢測機器人工作環(huán)境的狀態(tài)，例如物品擺放情況和狀態(tài)、溫度、場景分布等。檢測到的信息可以直接被控制部分利用，并由控制系統(tǒng)直接做出判斷（類似于人的條件或無條件反射），更多的是經(jīng)過信息融合系統(tǒng)綜合處理后再傳送至控制部分（類似于人們綜合客觀環(huán)境影響后再做出判斷和行動的過程）。信息融合系統(tǒng)：機器人身上一般會安裝多個傳感器，以便檢測各種有用的環(huán)境狀態(tài)。有些環(huán)境狀態(tài)信息只需要單一的傳感器進行檢測，例如溫度、濕度等狀態(tài)，而有些環(huán)境狀態(tài)則需要多個傳感器進行配合，共同作用才能成功得到該環(huán)境狀態(tài)的信息，這樣就需要將多個檢測信息進行融合處理，例如輪式機器人的速度，需要將各個輪子的速度檢測后，再按照相應速度合成算法進行計算，才能得到最終機器人的速度。信息融合系統(tǒng)將相互獨立的檢測信息，融合成更高級的感知信息，能夠幫助機器人更好地認知自身與外部環(huán)境?？刂撇糠钟扇藱C交互系統(tǒng)和決策系統(tǒng)組成，分別負責人機交流以及分析決策。人機交互系統(tǒng)：是使操作人員參與機器人控制并與機器人進行聯(lián)系交流的子系統(tǒng)，人機交互系統(tǒng)涉及如何獲取外部控制命令，以及如何表達自身的狀態(tài)等。簡單的人機交互可能只是一個報警信號，復雜的人機系統(tǒng)則可能涉及許多學科，例如通信技術（如何獲取遠程甚至是超遠程的命令信息）、自然語言處理（如何分析操作人員的語言命令）等。人機交互系統(tǒng)也有可能會借助感知部分獲取必要的信息，例如在接收語音命令時，需要感知部分進行語音的檢測與信號的轉(zhuǎn)換，以及語音命令的分析等。決策系統(tǒng)：控制系統(tǒng)的任務是根據(jù)感知部分提供的感知信息以及執(zhí)行任務要求，進行合理的分析與決策，提供執(zhí)行指令給執(zhí)行部分完成指定的運動和功能。感知部分如果對執(zhí)行部分不進行監(jiān)測，如一般工業(yè)機器人末端的移動，這樣的控制方式稱為開環(huán)控制；如果進行信息的反饋，如具有跟蹤功能的機器人，這樣的控制方式稱為閉環(huán)控制。控制系統(tǒng)可以很簡單，如溫度報警，只需要溫度超過警戒溫度就立刻報警；也可以很復雜，美國IBM公司生產(chǎn)的深藍超級國際象棋電腦，有32個大腦（微處理器），每秒可以計算2億步。1997年的深藍超級國際象棋電腦可搜尋及估計隨后的12步棋，而一名人類象棋高手大約可估計隨后的10步棋。執(zhí)行部分由驅(qū)動系統(tǒng)和機械系統(tǒng)組成，分別負責動力的提供以及實際運動的執(zhí)行。驅(qū)動系統(tǒng)：驅(qū)動系統(tǒng)主要指驅(qū)動機械系統(tǒng)的驅(qū)動設置，是機器人的動力來源。根據(jù)驅(qū)動源的不同，驅(qū)動系統(tǒng)可分為電動、液壓、氣動3種，以及把它們結(jié)合起來應用的綜合系統(tǒng)。驅(qū)動系統(tǒng)可以與機械系統(tǒng)直接相連，也可通過傳動裝置與機械系統(tǒng)間接相連。驅(qū)動系統(tǒng)影響機器人反應的快速性與準確性。機械系統(tǒng)：除了安裝感知、控制部分與其他必要結(jié)構(gòu)的機械結(jié)構(gòu)外，機械系統(tǒng)主要是指機器人的運動結(jié)構(gòu)，常見的運動結(jié)構(gòu)有關節(jié)式、輪式、復合式等。關節(jié)式結(jié)構(gòu)的機器人常見的有工業(yè)機器人（典型關節(jié)式）、類人型機器人（足式）；輪式機器人常見的有服務機器人、巡邏機器人等，輪式機器人的運動控制相對于足式機器人來說較為簡單，所以在服務領域應用廣泛；復合式運動結(jié)構(gòu)主要應用在復雜地形中，如救援機器人，既要能在平地與低坡度表面運動，又能夠做上下樓梯等升降運動。2、“ZMP+倒立擺”簡化模型奠定人形機器人行走的理論基石雙足機器人的控制具有很高的技術難度，尤其是步態(tài)控制和平衡問題。機器人在移動過程中，外力方面只受到重力和地面的作用力，而重力和地面作用力不能直接控制，只能轉(zhuǎn)而控制機器人關節(jié)的驅(qū)動力來控制機器人的行走，這樣給雙足機器人的控制增加了很大難度。ZMP（零力矩點）概念的提出為機器人的穩(wěn)定移動提供了理論基礎。該理論首先是由M.Vukobratovic和Stepaneko在1968年提出，ZMP可理解為地面上存在的一點，機器人在該點由慣性力與重力所產(chǎn)生的凈力矩為零。如果ZMP落在腳掌范圍內(nèi)，即可認為機器人系統(tǒng)是穩(wěn)定的，機器人可以穩(wěn)定行走。倒立擺+ZMP簡化模型在機器人步態(tài)算法得到廣泛應用，成為目前主流移動控制法的理論基石，使人形機器人可穩(wěn)定行走。該模型將機器人簡化為一個倒立擺，整體控制的目的是使實際的ZMP位置與參考的ZMP位置之間的誤差盡可能小，這樣機器人在運動過程中才能夠穩(wěn)定，因此需要根據(jù)期望的ZMP位置（期望的落腳點）計算出質(zhì)心的運動情況和實際的ZMP位置，并且反饋跟蹤ZMP位置。該控制方法最具代表性的機器人就是本田的Asimo機器人，他是當時最先進的機器人，至今也很難被超越，除此之外，還有優(yōu)必選的Walker，德國宇航局的TORO等?，F(xiàn)在主流的足式機器人控制方法一般是雙層結(jié)構(gòu)，基于模型預測控制(MPC)的上層軌跡規(guī)劃和基于動力學模型的下層全身關節(jié)力控(WBC)被認為是經(jīng)典的ZMP控制的升級版，計算機性能的提升讓更復雜的優(yōu)化問題的求解成為可能，同時高性能的力控關節(jié)也取代了ZMP時代的高剛度位控關節(jié)。這種控制架構(gòu)得到了廣泛的使用，并取得了很好的效果。（二）從車鏈和果鏈看，國內(nèi)硬件供應商有較大的機會借鑒特斯拉汽車零部件供應鏈國產(chǎn)化降本經(jīng)驗，人形機器人執(zhí)行層面零部件國產(chǎn)供應商迎來重要機遇。以特斯拉Model3標準續(xù)航版為例，從2019年底到2021年中，其零部件國產(chǎn)化率從30%飛漲到90%，由此帶來大幅度的降本，使得售價從2019年底的35萬下降至2021年中的25萬，零部件國產(chǎn)化帶來的降本效益十分明顯，對特斯拉汽車的發(fā)展有著很大的推動。目前，在整個人形機器人產(chǎn)業(yè)鏈中，上游機器人零部件制造商國產(chǎn)化程度低，且這些核心零部件在機器人產(chǎn)品中占比高，較高的成本阻礙了人形機器人產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。迫切的降本需求將為相關國產(chǎn)供應商帶來重大機遇。蘋果與特斯拉的軟件和算法均是自主研發(fā)。就特斯拉Optimus而言，由于機器人和自動駕駛領域的差異，需要對FSD算法進行適應和改進，以滿足機器人特定的需求和任務。這一切都依靠特斯拉強大的自主研發(fā)能力。相比全球其他依靠第三方團隊進行軟件外包的廠商，特斯拉擁有卓越的軟件團隊，這是特斯拉非常重要的隱性價值，也塑造了其真正領先于同業(yè)的核心競爭力。人形機器人感知模塊零部件與蘋果硬件高度重合，“果鏈”國內(nèi)供應商有望快速切入人形機器人供應鏈。蘋果的成功擺脫不了對中國供應商的依賴，2021年蘋果硬件中國供應商數(shù)量占全球的49%，可以看出我國是蘋果產(chǎn)業(yè)鏈的重要參與者。同時，我國供給的攝像頭、玻璃蓋板、屏幕等產(chǎn)品與人形機器人感知模塊的零部件重合度較高，這些廠商有望借助供應鏈優(yōu)勢迅速切入人形機器人供應鏈。（三）基礎物理結(jié)構(gòu)：頭+軀干關節(jié)+靈巧手1、頭部：負責感知與控制的“超強大腦”特斯拉人形機器人頭部核心零部件主要是攝像頭和AI芯片。與特斯拉汽車一樣，擎天柱同樣依靠純視覺算法實現(xiàn)對環(huán)境的感知，感知器件為安裝在機器人頭部的攝像頭。特斯拉機器人使用了單顆特斯拉自研SoC芯片，可同時支持Wi-Fi和LTE連接，但和汽車所采用的不一樣，機器人需要處理視覺數(shù)據(jù)做出迅速反應、基于多種感官輸入和通訊，因此裝有無線電連接、音頻支持以及需要保護機器人本體和人類的安全特性。搭載的高性能DOJOD1超算芯片顯著提升性能、降低功耗。這是一款基于7nm工藝的定制處理器，具有500億個晶體管。芯片的裸片面積為645平方毫米，比起英偉達的A100（826mm2）和AMDArcturus（750mm2）還要更小。D1芯片提供22.6FLOPS的單精度計算性能（FP32），在BF16/CFP8中提供高達362TFLOPS算力，這種性能是在單個D1芯片400W的TDP內(nèi)實現(xiàn)的。比起目前特斯拉用英偉達處理器組建的超算，用D1芯片組建的超算性能提高4倍，每瓦性能提高1.3倍，占地面積減少80%。2、關節(jié)：旋轉(zhuǎn)與線性關節(jié)組成四肢“發(fā)達肌肉”以特斯拉Optimus人形機器人為例，全身共28個運動關節(jié)（除手部），分為旋轉(zhuǎn)關節(jié)和線性關節(jié)兩大類。通過應用仿真工具，充分考慮成本和重量后，選擇了三種旋轉(zhuǎn)執(zhí)行器和三種線性執(zhí)行器應用于各關節(jié)。旋轉(zhuǎn)執(zhí)行器主要分布于肩髖等需要大角度旋轉(zhuǎn)的關節(jié)，線性執(zhí)行器分布于膝肘等擺動角度不大的單自由度關節(jié)和腕踝兩個雙自由度但是體積緊湊的關節(jié)。旋轉(zhuǎn)關節(jié)的核心零部件主要包括無框力矩電機、諧波減速器、力矩傳感器、雙編碼器以及驅(qū)動器。無框力矩電機是非常適合應用于機器人關節(jié)處的動力來源。無框電機是傳統(tǒng)電機中用于產(chǎn)生轉(zhuǎn)矩和速度的元件，但沒有軸、軸承、外殼、反饋或端蓋。無框電機包含兩個部件：轉(zhuǎn)子和定子。轉(zhuǎn)子通常是內(nèi)部部件，由帶永磁體的旋轉(zhuǎn)鋼圓環(huán)組件構(gòu)成，直接安裝在機器軸上。定子是外部部件，包含有齒鋼疊片，外面包裹著能產(chǎn)生電磁力的銅繞組。定子緊湊地安裝在機器外殼的主體內(nèi)。相比于傳統(tǒng)有框電機，其具有節(jié)省空間、減少部件數(shù)量、提升系統(tǒng)性能等優(yōu)勢，符合機器人關節(jié)處對電機空間小、可靠以及效率高的要求。諧波減速器是旋轉(zhuǎn)關節(jié)的核心傳動部件，是機器人關節(jié)精度的決定性因素。諧波減速器主要由三個關鍵部件構(gòu)成—波形發(fā)生器、柔輪和鋼輪，用于將電機的高轉(zhuǎn)速低轉(zhuǎn)矩運動轉(zhuǎn)化為低轉(zhuǎn)速高轉(zhuǎn)矩運動。波形發(fā)生器為橢圓形，由一個橢圓形輪轂和一個特殊的薄壁軸承組成，軸承遵循輪轂的橢圓形。這是齒輪組的輸入部件，它連接到電機軸上。柔輪是一個圓柱形的杯狀結(jié)構(gòu)，由柔韌但抗扭的合金鋼材料制成。“杯子”的側(cè)面很薄，但是底部又厚又硬，其開口端是柔性的，但封閉端是剛性的。柔輪用作輸出端，并將輸出法蘭連接到其上。柔輪在杯的開口端有外齒。鋼輪是一個內(nèi)部有齒的剛性環(huán)。鋼輪比柔輪多兩個齒，這是諧波傳動系統(tǒng)的關鍵設計。圓形的波形發(fā)生器嵌套在柔輪內(nèi)，當波形發(fā)生器插入柔輪時，柔輪將采用波形發(fā)生器的形狀。波形發(fā)生器和柔輪之后被放置在鋼輪內(nèi)，將齒嚙合在一起。諧波減速器通常采用波發(fā)生器主動、剛輪固定、柔輪輸出的形式工作。當波發(fā)生器裝入柔輪內(nèi)圓時、迫使柔輪產(chǎn)生彈性形變而呈橢圓狀，使其長軸處柔輪輪齒插入剛輪的輪齒槽內(nèi)，成為完全嚙合狀態(tài)，而其短軸處兩處輪齒完全不接觸，處于脫開狀態(tài)。當波發(fā)生器連續(xù)轉(zhuǎn)動時，迫使柔輪不斷變形，使兩輪輪齒在進行嚙入、嚙合、嚙出、脫出的過程中不斷改變各自的工作狀態(tài)，產(chǎn)生了所謂的錯齒運動，從而實現(xiàn)了主動波發(fā)生器與柔輪的運動傳遞。與目前工業(yè)機器人常用的RV減速器以及其他精密減速器相比，諧波減速器使用的材料、體積及重量大幅度下降，具有小體積、高傳動比、高精度等優(yōu)勢、與機器人旋轉(zhuǎn)關節(jié)適配性高。旋轉(zhuǎn)關節(jié)通過力矩傳感器和雙編碼器進行速度、位置等數(shù)據(jù)的反饋，驅(qū)動器通過反饋的信息來控制電機。雙編碼器包含電機側(cè)的編碼器和減速器輸出端的編碼器，構(gòu)成全閉環(huán)的位置速度控制。位置閉環(huán)可以通過輸出端的編碼器，速度閉環(huán)可通過電機側(cè)的編碼器。同時，力矩傳感器可精確反饋關節(jié)的力矩。速度、位置、力矩信息最終反饋給控制器和驅(qū)動器，使其對電機輸出后續(xù)的力矩、速度和位置控制量。線性關節(jié)與旋轉(zhuǎn)關節(jié)動力源相同，由絲杠實現(xiàn)旋轉(zhuǎn)到直線的運動轉(zhuǎn)變。旋轉(zhuǎn)關節(jié)與線性關節(jié)的動力產(chǎn)生源頭都是基于旋轉(zhuǎn)的無框力矩電機，而旋轉(zhuǎn)運動最終轉(zhuǎn)化成直線運動是借助絲杠這一減速元件完成的。特斯拉Optimus使用絲杠中性能最為優(yōu)異的行星滾柱絲杠，采用了反向行星滾柱絲杠技術。行星滾柱絲杠屬于絲杠類中性能最優(yōu)異，但也最昂貴的一個子類，普通應用消費級的絲杠包括梯形絲杠(螺母)與滾珠絲杠。行星滾柱絲杠是把行星減速器與絲杠的原理進行融合，在主螺紋絲杠的周圍，行星式地布置了6-12個螺紋滾柱，由傳統(tǒng)滾珠絲杠式的點接觸變換成了精度與承載力更高的線/面接觸。發(fā)布會中的推桿采用了反向行星滾柱絲杠技術，反向的意思為螺母旋轉(zhuǎn)，螺桿不動。剖面圖可以看到伺服電機轉(zhuǎn)子直接帶動螺母旋轉(zhuǎn)。該方案特點是行星滾子與螺母多點咬合滾動配合，承載能力極強，壽命超長，比常規(guī)滾珠絲杠提升一個數(shù)量級。但難點是滾子及螺母磨制工藝復雜耗時，裝配時需要匹配不同滾子的相位，操作難度大，因此成本很高。3、靈巧手：精密傳輸造就其“短小精悍”每只靈巧手使用了6只空心杯關節(jié)，其核心零部件主要包括空心杯電機、多級行星減速器、編碼器、驅(qū)動器、接近傳感器等、觸覺傳感器、溫度傳感器、力傳感器等。靈巧手是人形機器人執(zhí)行動作的最終零件，配備豐富的感知和執(zhí)行技術。通過手指等部位的傳感器，實時將信號傳回處理決策后，將控制信號傳回手部并驅(qū)動執(zhí)行。靈巧手配備的傳感器主要有接近傳感器、觸覺傳感器、溫度傳感器、力傳感器等。靈巧手中相應的傳動配置為空心杯關節(jié)、蝸輪蝸桿、線傳動。在空心杯關節(jié)之后引入了一級蝸輪蝸桿，蝸輪蝸桿輸出端通過鋼絲繩驅(qū)動手指關節(jié)，使得手指的動作更加順滑。手部具有自鎖功能，推測是蝸輪蝸桿自身具有的機械自鎖特性。自鎖裝置的重要性在于斷電狀態(tài)或者故障狀態(tài)時還可以保證抓取的負載不掉落。亦可以在抓取負載的手臂移動時，電機不用上電，等手臂移動到位后，需要釋放負載時電機再上電，整個搬運過程中負載靠結(jié)構(gòu)而不用電機承載，這可以降低能耗，降低手掌溫升。無刷空心杯電機體型小且功率密度大，與靈巧手關節(jié)適配性高?？招谋妱訖C在結(jié)構(gòu)上突破了傳統(tǒng)電機的轉(zhuǎn)子結(jié)構(gòu)形式，采用的是無鐵芯轉(zhuǎn)子。無刷空心杯以線杯作為定子，永磁磁鐵作為轉(zhuǎn)子。這種轉(zhuǎn)子結(jié)構(gòu)徹底消除了由于鐵芯形成渦流而造成的電能損耗，同時其重量和轉(zhuǎn)動慣量大幅降低，從而減少了轉(zhuǎn)子自身的機械能損耗。同時，無鐵芯轉(zhuǎn)子與普通鐵芯轉(zhuǎn)子相比要輕，進一步提高了電機的功率密度，提高了電機的效率。而靈巧手的關節(jié)需要配備體積小且能輸出較大力的電機。因此，功率密度高、效率高且體型較小的空心杯電機適合用于靈巧手關節(jié)。三、重點公司分析（一）鳴志電器鳴志電器是全球運動控制產(chǎn)品先進制造商，長期秉持對專業(yè)應用技術和國際化科學管理手段的追求。公司運動控制領域的主營產(chǎn)品包括步進電機、空心杯電機、伺服電機等控制電機以及相應驅(qū)動器。公司專注于智能電機技術研究以及生產(chǎn)制造的自動化提升，以成為信息化和自動化領域的綜合性提供商為目標，打造精密控制電機加直線傳動、加減速機和運動控制系統(tǒng)的模組化產(chǎn)品。近五年收入結(jié)構(gòu)以控制電機及其驅(qū)動系統(tǒng)產(chǎn)品、貿(mào)易代理業(yè)務以及LED控制與驅(qū)動產(chǎn)品為主。2022年公司總營收29.6億元，同比增長9.05%，實現(xiàn)歸母凈利潤2.47億元，同比下降11.58%，實現(xiàn)扣非歸母凈利潤2.34億元，同比下降9.36%。（二）拓普集團拓普集團成立于1983年，深耕汽車行業(yè)40年，主要從事汽車零部件的研發(fā)、生產(chǎn)與銷售。公司主要致力于汽車動力底盤系統(tǒng)、飾件系統(tǒng)、智能駕駛系統(tǒng)等領域的研發(fā)與制造，主要產(chǎn)品有汽車NVH減震系統(tǒng)、內(nèi)外飾系統(tǒng)、車身輕量化、底盤系統(tǒng)、智能座艙、熱管理系統(tǒng)、空氣懸架系統(tǒng)和智能駕駛系統(tǒng)等。公司與戰(zhàn)略客戶推行Tier0.5級合作模式，為客戶提供更好的QSTP產(chǎn)品及服務的同時，持續(xù)為客戶創(chuàng)造價值。國內(nèi)戰(zhàn)略客戶包括華為、金康、比亞迪、吉利等，海外客戶包括RIVIAN、LUCID、福特等，產(chǎn)品平臺化戰(zhàn)略持續(xù)推進。2022年公司總營收為159.92億元，同比增長39.52%，實現(xiàn)歸母凈利潤17.0億元，同比增長67.13%，實現(xiàn)扣非歸母凈利潤16.56億元，同比增長70.57%。（三）三花智控三花智控是全球熱管理龍頭企業(yè)，與全球眾多車企和空調(diào)制冷電器廠家深度合作，經(jīng)過三十多年的積累和發(fā)展，公司空調(diào)電子膨脹閥、四通換向閥、電磁閥、微通道換熱器、車用電子膨脹閥、新能源車熱管理集成組件、Omega泵等產(chǎn)品市占率全球第一。公司長期堅持“專注領先、創(chuàng)新超越”的經(jīng)營戰(zhàn)略，以熱泵技術和熱管理系統(tǒng)產(chǎn)品為核心，將產(chǎn)品拓展到建筑暖通、電氣設備和新能源汽車領域。2022年公司總營收為213.48億元，同比增長33.25%，實現(xiàn)歸母凈利潤25.73億元，同比增長52.81%，實現(xiàn)扣非歸母凈利潤22.91億元，同比增長54.05%。（四）匯川技術匯川技術成立于2003年，公司聚焦工業(yè)領域的自動化、數(shù)字化、智能化，專注于工業(yè)自動化控制產(chǎn)品的研發(fā)、生產(chǎn)和銷售。公司憑借PLC和伺服積累打造智造方案核心，定位服務于高端設備制造商，是國內(nèi)工業(yè)自動化控制領域的龍頭企業(yè)。2022年公司總營收為230.08億元，同比增長28.23%，實現(xiàn)歸母凈利潤43.2億元，同比增長20.89%，實現(xiàn)扣非歸母凈利潤33.89億元，同比增長16.13%。（五）步科股份步科股份專注于工業(yè)自動化設備控制核心部件與工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)/互聯(lián)網(wǎng)軟硬件的研發(fā)、生產(chǎn)以及銷售，是一家機器自動化與工廠智能化解決方案提供商。公司下游應用領域廣闊，覆蓋機器人行業(yè)、醫(yī)療影像設備行業(yè)、機器物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)、數(shù)字化餐飲行業(yè)等。公司注重研發(fā)與創(chuàng)新，緊隨行業(yè)發(fā)展趨勢和市場需求，2022年研發(fā)并上市了M2系列雙核人機界面、AK800系統(tǒng)運動控制器、DtoolsV4.0版本組態(tài)軟件等平臺產(chǎn)品，持續(xù)保持并加強公司市場競爭力。2022年公司總營收為5.39億元，同比增長0.37%，實現(xiàn)歸母凈利潤0.91億元，同比增長21.88%，實現(xiàn)扣非歸母凈利潤0.87億元，同比增長28.32%。（六）江蘇雷利江蘇雷利主要從事家用電器、汽車微特電機、醫(yī)療儀器用智能化組件、工控電機及相關零部件研發(fā)、生產(chǎn)與銷售。經(jīng)過30余年發(fā)展，公司已成為微特電機產(chǎn)品及智能化組件制造行業(yè)的領軍企業(yè)，年電機出貨量超2億臺。公司持續(xù)推進在汽車零部件、工業(yè)、運動健康等多個領域協(xié)調(diào)發(fā)展，不斷利用技術研發(fā)與制造優(yōu)勢，為客戶提供更優(yōu)的微電機產(chǎn)品和相關解決方案。在全球與眾多龍頭企業(yè)形成合作，國內(nèi)客戶包括格力、美的、TCL等，海外客戶包括松下、LG、三星等，公司通過持續(xù)的創(chuàng)新投入與資源整合，為客戶提供更豐富和個性化的產(chǎn)品。2022年公司總營收為29.0億元，同比下降0.65%，實現(xiàn)歸母凈利潤2.59億元，同比增長5.96%，實現(xiàn)扣非歸母凈利潤3.39億元，同比增長46.04%。（七）禾川科技禾川科技成立于2011年11月，長期致力于工業(yè)自動化產(chǎn)品的研發(fā)、制造、銷售以及應用集成，是一家以技術驅(qū)動的工業(yè)自動化控制核心部件及系統(tǒng)集成解決方案提供商。制造端，公司建有自主化壓鑄、CNC精密加工、電子貼裝、自動組裝的深度制造產(chǎn)線。主要產(chǎn)品包括伺服系統(tǒng)、控制器（PLC）、視覺系統(tǒng)、編碼器、變頻器、觸摸屏等，廣泛應用于光伏、3C、鋰電、機器人等領域。2022年公司總營收為9.44億元，同比增長25.66%，實現(xiàn)歸母凈利潤0.9億元，同比下降17.85%，實現(xiàn)扣非歸母凈利潤0.8億元，同比下降19.79%。（八）中大力德中大力德創(chuàng)始于1998年，立足于智能化、自動化裝備核心零部件設計和制造，為各類機械設備提供安全、搞笑、精密的動力傳動與控制應用解決方案。公司主要產(chǎn)品包括微型無刷直流減速電機、精密行星減速器、RV減速器、伺服驅(qū)動、永磁直流減速電機等，形成了減速器+電機+驅(qū)動一體化的產(chǎn)品架構(gòu)，廣泛應用于工作母機、數(shù)控設備、工業(yè)機器人、電子等機械裝備領域。2022年公司總營收為8.98億元，同比下降5.81%，實現(xiàn)歸母凈利潤0.66億元，同比下降18.43%，實現(xiàn)扣非歸母凈利潤0.5億元，同比下降33.73%。（九）奧普光電專攻光柵編碼器，具備領先研發(fā)能力。長春奧普光電技術股份有限公司成立于2001年6月。公司主營業(yè)務為光電測控儀器設備、新型醫(yī)療檢測儀器及光學材料等產(chǎn)品的研發(fā)、生產(chǎn)與銷售。其子公司長春禹衡光學有限公司是儀器儀表行業(yè)的專業(yè)制造企業(yè)，半個世紀以來一直專注光柵編碼器和光學儀器的研制，是細分領域的領先企業(yè)。公司現(xiàn)有可用于機器人的JKR系列光柵編碼器產(chǎn)品。近五年收入結(jié)構(gòu)以光電測控儀器為主。2022年公司總收入為6.27億元，同比增長14.67%，實現(xiàn)歸母凈利潤0.82億元，同比增長75.31%，實現(xiàn)扣非歸母凈利潤0.00377億元，同比下降98.83%。（十）瀚川智能參股六維力矩傳感器龍頭坤維科技與移動機器人廠商仙工智能，切入人形機器人高壁壘環(huán)節(jié)。蘇州瀚川智能科技股份有限公司成立于2007年，是一家專業(yè)的智能制造解決方案提供商，瀚川智能聚焦汽車電動化、智能化領域，為汽車、新能源等領域用戶提供自動化裝備、核心零部件和工業(yè)軟件整體解決方案及服務。通過全資子公司蘇州瀚海皓星投資直接參股六維力矩傳感器龍頭坤維科技。常州坤維傳感科技有限公司成立于2018年，是一家致力于提供高精度力覺傳感器（六軸力傳感器）及力控解決方案的企業(yè)。公司主營智能力覺傳感器的研發(fā)、制造、銷售、及技術推廣，開發(fā)面向機器人及其他智能裝備行業(yè)的力覺傳感器產(chǎn)品，為機器人及其它智能裝備、工業(yè)過程簡控、產(chǎn)品質(zhì)量檢測、科研測試測量等領域提供力覺測量解決方案及相關產(chǎn)品。目前擁有KWR36系列等多種六維力矩傳感器產(chǎn)品。上海仙工智能科技有限公司（SEER）是一家專注于智能生產(chǎn)和智慧物流的高新技術企業(yè)，業(yè)務涵蓋了通用AMR控制系統(tǒng)、企業(yè)數(shù)字化中臺、基于視覺系統(tǒng)的車廠協(xié)同方案以及自動叉車在內(nèi)的各類AMR，為各行業(yè)的客戶提供一站式全感知物流解決方案，以標準化產(chǎn)品支撐非標應用，致力于推動工業(yè)的信息化、數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型升級。目前擁有頂升機器人、移動機器人底盤、移動機器人控制器等產(chǎn)品，近五年收入結(jié)構(gòu)以智能制造設備為核心。2022年公司總收入為11.43億元，同比增長50.77%，實現(xiàn)歸母凈利潤0.74億元，同比增長20.90%，實現(xiàn)扣非歸母凈利潤0.26億元，同比下降16.60%。（十一）雙環(huán)傳動浙江雙環(huán)傳動機械股份有限公司是國