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人形機器人難點:軟硬件均存在難點,降本與空間不是問題

來源:東吳證券      編輯:創(chuàng)澤      時間:2023/8/28      主題:其他   [加盟]

人形機器人難點:軟硬件均存在難點,降本與空間不是問題

硬件:靈敏度與承壓能力的協(xié)調(diào),關(guān)節(jié)能力不能匹配運動規(guī)劃。下肢要求保持靈敏的同時,可承受奔跑跳 躍的重壓,這對關(guān)節(jié)要求高;手要求具備極高靈敏度,以便完成精細化工作。同時,全身關(guān)節(jié)需快速、準 確執(zhí)行運動規(guī)劃。

軟件:算法是核心,需不斷的訓練與迭代。需準確的拆解任務(wù)、訓練不同任務(wù)的運動規(guī)劃(行走與抓取) ,實時反饋視覺檢測與理解,并對運動規(guī)劃做調(diào)整。

大規(guī)模降本路徑清晰,應(yīng)用場景不是問題:硬件供應(yīng)鏈與汽車供應(yīng)鏈部分重合,大規(guī)模量產(chǎn)可大幅降低高 壁壘零部件價格,成本下降空間大。




人形機器人提供算力支撐:FSD芯片與DojoD1芯片

第一代FSD芯片單個算力72tops,CPU做控制,GPU做圖像處理,NPU為神經(jīng)處理單元,完全適用于人形機器人;D1芯片32位浮點計算的最大性能達到22.6TFLOPs

仿真學習:不斷訓練算法,提升機器人能力

大模型提升仿真學習能力,可大幅提升算法訓練效率,縮短算法與硬件調(diào)整時間,極大提高訓練效率,可加快軟件更新迭代

人形機器人構(gòu)成:三大模塊,軟件與硬件交互

感知模塊包括兩方面視覺和觸覺,視覺有純視覺路線,也有依靠雷達等多方式融合路線;決策模塊是機器人的大腦,核心是芯片與算法

人形機器人特點:通用性打破工業(yè)及服務(wù)機器人的限制

人形機器人擁有更高級的感知交互系統(tǒng),包括傳感模塊和軟件方面,人形機器人比服務(wù)機器人更高,靠雙足行走,對減速器負載和電機響應(yīng)速度要求更高

2023-2024年機器人十大前沿技術(shù),包括商業(yè)機器人 群體機器人和云端服務(wù)機器人

具身智能與垂直大模型,人形與四足仿生機器人,三維感知模型和多模態(tài)信息融合,機器人新型核心零部件與靈巧操作,腦機接口,生肌電一體化與微納機器人

特殊場景服役機器人:軍事,消防,農(nóng)業(yè),核工業(yè),太空等領(lǐng)域[2024年機器人十大前沿技術(shù)]

特殊場景服役機器人是指在特定環(huán)境或情況下執(zhí)行任務(wù)的機器人,在消防救援,電力勘測,農(nóng)業(yè),建筑,核工業(yè),反恐防暴,國防安全,空間探測等領(lǐng)域具有巨大需求

群體機器人技術(shù)[2024年機器人十大前沿技術(shù)]

群體機器人技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域廣泛,集群智能作為人工智能的分支,將得到越來越多的應(yīng)用,有望在機器人等領(lǐng)域創(chuàng)造出新的應(yīng)用和創(chuàng)新

機器人操作系統(tǒng)/云平臺[2024年機器人十大前沿技術(shù)]

云服務(wù)機器人是指將機器人的核心計算和智能部分部署在云端服務(wù)器,云端大腦+本地機體”或“云端服務(wù)”機器人將成為規(guī)模化推廣與應(yīng)用的重要模式之一

商業(yè)服務(wù)機器人[2024年機器人十大前沿技術(shù)]

室內(nèi)商業(yè)服務(wù)機器人主要應(yīng)用于室內(nèi)環(huán)境中的導航服務(wù),商業(yè)清潔,餐飲配送,無人售貨,無人餐廳等服務(wù)場景;核心技術(shù)包括機器視覺,柔順抓取,人機交互,智能決策與控制等

醫(yī)療與康復機器人[2024年機器人十大前沿技術(shù)]

康復機器人憑借先進的傳感技術(shù)和精確的運動控制;醫(yī)療機器人通過結(jié)合機器人技術(shù)和醫(yī)療專業(yè)知識,為醫(yī)生提供更精確、穩(wěn)定和精細的手術(shù)控制

腦機接口、生肌電一體化與微納機器人[2024年機器人十大前沿技術(shù)]

通過將生物體的神經(jīng)信息獲取,處理和傳遞的機制與電子技術(shù)相結(jié)合,創(chuàng)造出更緊密連接人體和機器的交互模式,被認為是未來對抗人體疾病的理想武器之一

機器人新型核心零部件與靈巧操作[2024年機器人十大前沿技術(shù)]

視覺,力覺傳感器,高速/高功率的微小型電機/液壓驅(qū)動器作為機器人實現(xiàn)智能化,數(shù)字化,柔性化的敲門磚,逐漸成為新一代機器人重要核心零部件
 
資料獲取

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