海外人形機器人深度：人形機器人的GhatGPT時刻已至

證券研究報告·行業(yè)研究·電力設備與新能源行業(yè)海外人形機器人深度：人形機器人的Ghat--人形機器人深度報告之七首席證券分析師：曾朵紅執(zhí)業(yè)證書編號：S0600516080001聯(lián)系郵箱：zengdh@ 聯(lián)系電話：021-601997982025年2月10日u美國科技公司具備算力和大模型優(yōu)勢，引領人形機器人發(fā)展，進度看特斯拉﹥英偉達﹥Google﹥OpenAI：從進展看，特斯拉居首，且從芯片、數(shù)據(jù)訓練、大模型到本體制造、運控模型均自研自產(chǎn)，25年已制定千臺量產(chǎn)目標。其次為英偉達，其具備強大的算力能力+數(shù)據(jù)訓練平臺優(yōu)勢，利用微軟芯片、數(shù)據(jù)、大模型、開發(fā)平臺，為人形機器人公司打造底層開發(fā)生態(tài)，已與14家人形公司合作。其次為Google，從放棄本體聚焦機器人大模型，到再次牽手機器人公司合作下一代人形機器人，具備大模型能力。OpenAI目前通過投資和自己小規(guī)模研發(fā)機器人本體，尚未Allin。蘋果和Meta目前專注機器人細分感知領域，平臺推出機器人感知系統(tǒng)ARMOR可用于機械臂，Meta此前收購Digit觸覺傳感器團隊。u以美國為首的創(chuàng)業(yè)型公司與科技公司加強大模型合作，加速商業(yè)化場景落地，潛力上看FigureAI>Agility>挪威1X>Apptronik>德國NeuraRobotics>加拿大SanctuaryAI。Figure02已獲得寶馬、亞馬遜等訂單,公司預期兩大客戶未來4年訂單需求10萬臺，25年銷量目標幾千臺，并獲得科技巨頭投資，股東背景雄厚。Agility專注物流場景，已獲得亞馬遜、GXO訂單，商業(yè)化放量進度最快，在建1萬臺產(chǎn)能。1X專注家庭場景，25年目標1千臺產(chǎn)量。Apptronik計劃25年底商業(yè)化量產(chǎn)，已與google合作下一代機器人。德國NeuraRobotics25年1月在手訂單10億歐。以上公司均加入英偉達Cosmos，大模型加持迭代加速。u25年海外機器人元年，大規(guī)模量產(chǎn)后，中國供應鏈將充分受益。海外公司均重視落地場景，25年是量產(chǎn)元年，絕大部分公司先落地車間和物流場景，部分企業(yè)如1X和NeuraRobotics同樣重視家庭場景，雙足和手部形態(tài)多樣化。25年各家目標從幾百臺到幾千臺不等，我們預計25年海外機器人產(chǎn)量突破1萬臺，其中特斯拉5k臺，27-28年TOC端突破，特斯拉銷量達到100萬臺。隨著大規(guī)模量產(chǎn)，供應鏈將切換至中國廠商，綁定特斯拉的tier1最為受益，其次為各環(huán)節(jié)核心龍頭。u投資建議：機器人當前類比2014年電動車，即將量產(chǎn)，開啟10年產(chǎn)業(yè)大周期，強烈看好板塊！1）特斯拉鏈：首推確定性龍頭Tier1【三花智控】【拓普集團】，Tier2【鳴志電器】【綠的諧波】【雙環(huán)傳動】，關注【北特科技】【浙江榮泰】【五洲新春】【震?？萍肌俊舅沽夤煞荨俊敬髽I(yè)股份】等；2）華為及國內(nèi)鏈：推薦【雷賽智能】【匯川技術】【賽力斯】【富臨精工】，關注【兆威機電】【藍黛科技】【禾川科技】【豪能股份】【科力爾】【埃夫特】【拓斯達】等。3）英偉達鏈：推薦【偉創(chuàng)電氣】【科達利】等。4u風險提示：量產(chǎn)進展不及預期；產(chǎn)業(yè)鏈降本不及預期；行業(yè)關鍵技術突破不及預期；市場競爭加劇223344一個工位成本（萬元）0.3遠期（27-28年之后）1.5臺機器人替代1個一個工位成本（萬元）0.3遠期（27-28年之后）1.5臺機器人替代1個工人美國回本周期（年）中國回本周期（年）u人形機器人：其空間來自對工人的替代，并可進入toc端創(chuàng)造新需求。24年全球制造業(yè)從業(yè)人員4億人，生活服務從業(yè)人員6億，按照制造業(yè)機器人滲透率16%、服務業(yè)機器人滲透率10%，1.5臺機器人替代1個工位，且預計其他領域新增1.5億臺需求，對應全球人形機器人每年新增需求0.8億臺，單臺價格12萬/臺，對應市場空間10萬項目金額美國工人成本（萬元）70中國人工成本（萬元）短期機器人成本（萬元）遠期機器人成本（萬元）一個工位成本（萬元）150中國美國歐洲全球24年制造業(yè)從業(yè)人員（億）滲透率20%40%40%16%24年生活服務從業(yè)人員（億）0.86.0滲透率10%20%20%10%1.5臺機器人替代1個工人其他新增需求（億臺）人形機器人存量空間（億臺）人形機器人每年新增空間（億臺）90.84人形機器人均價（萬/臺）每年新增市場空間（萬億）10.1數(shù)據(jù)來源：各國統(tǒng)計局，東吳證券研究所測算數(shù)據(jù)來源：各國統(tǒng)計局，東吳證券研究所測算5海外大模型發(fā)展推動人形機器人落地，科技公司引領u人形機器人的優(yōu)勢在于通用性，而要實現(xiàn)通用性需依賴：一是訓練數(shù)據(jù)，二是AI大模型，?數(shù)據(jù)訓練：高質(zhì)量的訓練數(shù)據(jù)是人形機器人實現(xiàn)泛用性的基礎，此前依賴真實場景采集，而仿真平臺的發(fā)展指數(shù)級放大數(shù)據(jù)采集和訓練規(guī)模，提高效率、降低成本。?具身智能大模型：從語言大模型，到視覺大模型，到VLA多模態(tài)大模型，強化機器人交互、任務拆解、任務集更多和更多樣化的訓練數(shù)據(jù)練平臺相關技術構(gòu)建數(shù)據(jù)仿和CMU聯(lián)合打造的大和CMU聯(lián)合打造的大模型RoboAgentπ0模型使機器人可自主執(zhí)行復雜任務器人提供通用智能的基礎模型數(shù)據(jù)來源：特斯拉、英偉達、谷歌等官網(wǎng)，數(shù)據(jù)來源：特斯拉、英偉達、谷歌等官網(wǎng)，東吳證券研究所6海外人形機器人重視商業(yè)化落地，車廠和物流先行u從商業(yè)化場景看：海外公司均重視落地場景，絕大部分公司先落地車間和物流場景，部分企業(yè)如1X和Neurau從量產(chǎn)角度看：25年是量產(chǎn)元年，各家目標從幾百臺到幾千臺不裝靈巧手或抓夾。u從大模型看：除特斯拉自研外，其余主流公司基本加入英偉達Cosmos生態(tài)，同時部分公司也和OpenAI或圖海外人形機器人特點總結(jié)特斯拉FigureAIAgilityApptronikSanctuaryAI波士頓動力NeuraRobotics國家美國美國美國美國加拿大韓國挪威德國商業(yè)化場景先落地汽車車間先落地車廠和物流物流先落地車廠和物流商超家庭工業(yè)/家庭量產(chǎn)計劃25年幾千臺，26-27年每年10倍增長2家客戶未來4年（25-28年）需求10萬臺24年內(nèi)產(chǎn)能達到數(shù)百臺，未來幾年將實現(xiàn)年產(chǎn)能1萬臺25年將制造數(shù)百個24年7月定下前臺量產(chǎn)目標，但量產(chǎn)不順，創(chuàng)始人離職從液壓轉(zhuǎn)向電動，計劃商用25年制造1000個，在2028年將制造數(shù)百萬個NEO10億歐訂單客戶寶馬、亞馬遜亞馬遜GXO奔馳GXOCTC麥格納家用川崎重工、歐姆龍下肢形態(tài)雙足雙足鴕鳥雙足雙足/輪式雙足（但有可能改輪式）雙足升級為雙足雙足靈巧手22自由度16自由度電動抓夾20自由度三指抓夾20自由度可組裝手/夾大模型與OpenAI合作/加入英偉達Cosmos加入英偉達Cosmos與Google合作/加入英偉達Cosmos自研/加入英偉達Cosmos加入英偉達Cosmos與OpenAI合作/加入英偉達Cosmos加入英偉達Cosmos數(shù)據(jù)來源：數(shù)據(jù)來源：特斯拉、figure、agility等官網(wǎng)，東吳證券研究所7看好三類公司，將充分受益人形機器人產(chǎn)業(yè)大周期u英偉達、Google、PhysicalIntelligence：具備計算/大模型優(yōu)勢，提供人形機器人大腦拓展數(shù)據(jù)、大模型、開發(fā)平臺，為人形廠商提供底層開發(fā)模型。Google依托打造的RT系列模型，并計劃用uFigureAI、Agility、1X等：產(chǎn)品性能優(yōu)異，商業(yè)化落地快的人形初創(chuàng)公司。Figure02已獲得寶馬、亞馬遜等圖看好三類人形機器人公司間臺Apptronic平臺+商業(yè)模式力力k景未來4年（25-2810萬臺能1萬臺在2028年將制造數(shù)百萬個足與達與數(shù)據(jù)來源：數(shù)據(jù)來源：特斯拉、英偉達、谷歌等官網(wǎng)，東吳證券研究所899運控模型均自研自產(chǎn)，25年已制定千臺量產(chǎn)目標。其次為英偉達，其具備強大的算力能力+數(shù)據(jù)訓練平臺優(yōu)勢,利用微軟芯片、數(shù)據(jù)、大模型、開發(fā)平臺，為人形機器人公司打造底層開發(fā)生態(tài)，已與14家人形公司合作。其次為Google，從放棄本體聚焦機器人大模型，到再次牽手機器人公司合作下一代人形機器人，具備大模型能力。OpenAI目前通過投資和自己小規(guī)模研發(fā)機器人本體，尚未Allin。蘋果和Me★★★體臺器產(chǎn)臺+商業(yè)模式造的大模型數(shù)據(jù)來源：特斯拉、英偉達、谷歌等公司官網(wǎng)，東吳證券研究所數(shù)據(jù)來源：特斯拉、英偉達、谷歌等公司官網(wǎng)，東吳證券研究所10u特斯拉FSD純視覺+深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡漸趨成熟，可嫁接至人形機器人。與自動駕駛類似，人形機器人同樣需利用傳感器（攝像頭、激光雷達等）感知、采集和處理周圍環(huán)境信息，以便做出決策。特斯用3個攝像頭（中間魚眼攝像頭、左右各一個視覺攝像頭直接嫁接FSD成熟的純視覺方案，再輔之以力/力矩/聲學/觸覺/溫度等傳感器。對平面圖像進行標注、處理校準，識基于視頻流數(shù)據(jù)的共享特征多任務型神經(jīng)網(wǎng)對平面圖像進行標注、處理校準，識基于視頻流數(shù)據(jù)的共享特征多任務型神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)，擁有物體深度識別能力和短時記憶數(shù)據(jù)校準：虛擬相機構(gòu)建標準化數(shù)據(jù)仿真：訓練算法應對不同場景的性能?基礎結(jié)構(gòu)是由主干、頸部與多個分支頭?核心特點是多個子任務分支共享同一個特,優(yōu)勢有：同一主干統(tǒng)一提取特征并共享給各任務頭部使用；不同子任務類型之間可以實現(xiàn);生成的特征空間可供各任務需求隨時調(diào)用?在感知框架中加入了一層“虛擬標準相機每輛車采集到的圖像數(shù)據(jù)通過去畸變、旋轉(zhuǎn)?自動駕駛的仿真是在模擬環(huán)境中，通過調(diào)空間理解層：從2D到3D空間理解層：從2D到3D?引入BEV鳥瞰圖：缺乏高程信息的自車坐?Transformer神經(jīng)網(wǎng)絡：將車身四周的多個攝短時記憶層：引入時間軸，做預判短時記憶層：引入時間軸，做預判?通過使用具有時間維度的視頻片段訓練神經(jīng),為自動駕駛增加短時記憶力，更好做預測?基于時間維度和空間維度的特征列隊：時間?不考慮這個物體到底是什么，只考慮體素 數(shù)據(jù)來源：特斯拉公司官網(wǎng)，東吳證券研究所11特斯拉：關節(jié)本體方案基本定型，采用28個執(zhí)行器u28個執(zhí)行器組成特斯拉機器人核心關節(jié)構(gòu)架，電池、攝像頭、芯片均為成熟工藝：Optimus機電執(zhí)行器系統(tǒng)含3大類、40個執(zhí)行器——身體14個旋轉(zhuǎn)執(zhí)行器、14個線性執(zhí)行器，靈巧手12個執(zhí)行器方案尚未凍結(jié)，上述執(zhí)行器均由“電機+傳動裝置+各類軸承+傳感器”組成。軀干搭載2.3kwh電池，頭部搭載三個攝像頭（中間肩膀：旋轉(zhuǎn)執(zhí)行器*3*2肩膀：旋轉(zhuǎn)執(zhí)行器*3*2123大臂：線性執(zhí)行器*1*2大臂：線性執(zhí)行器*1*2213手肘：旋轉(zhuǎn)執(zhí)行器*1*2213手肘：旋轉(zhuǎn)執(zhí)行器*1*2小臂：線性執(zhí)行器*2*2小臂：線性執(zhí)行器*2*2腰髖部：旋轉(zhuǎn)執(zhí)行器腰髖部：旋轉(zhuǎn)執(zhí)行器*3*2大腿：線性執(zhí)行器*2*2大腿：線性執(zhí)行器*2*2小腿：線性執(zhí)行器*2*2小腿：線性執(zhí)行器*2*2手指：空心杯模組*6*2手指：空心杯模組*6*2 數(shù)據(jù)來源：特斯拉公司官網(wǎng)，東吳證券研究所12特斯拉：靈巧手22自由度，方案未完全凍結(jié)手11個自由度→22個自由度（單手電機數(shù)從2+1+1+1+1=6變成3+2+2+2+2=11）。我們認為結(jié)構(gòu)變化點有：1）電機：從手掌內(nèi)移至手臂小臂里，一方面手掌可以縮小體積，一方面對空心杯電機的直徑限制解開，而且成本更低的無刷有槽電機也可能去替代空心杯；2）傳動：我們認為絲杠由單手不使用、到使用10根以上；從we,robot發(fā)布的視頻來看，小臂可看到繩驅(qū)用的繩，小臂帶動手關節(jié)靈活運動，依賴數(shù)量可觀的腱繩；3）感知：手指增加陣列式觸覺傳感器（每處大概幾十個觸點4）輕量化：從鋁合金圖：特斯拉24年10月“We,robot”發(fā)布會現(xiàn)場機器人與人群互動圖：特斯拉24年11月官推發(fā)布視頻，左手穩(wěn)穩(wěn)接觸飛來的網(wǎng)球 數(shù)據(jù)來源：特斯拉公司官網(wǎng)，東吳證券研究所13u量產(chǎn)計劃明確，指數(shù)級增長。特斯拉人形機器人將于2025年量產(chǎn)，特斯拉預計當年將有幾千臺人形機器人投第二代機器人投產(chǎn)，月產(chǎn)量擴至1萬臺開始tob外售；27年進一步放大10倍至50-100萬臺，進入toc端市場。最終產(chǎn)品成本2萬美金，價格隨行就市。Musk認為未來人形機器人有潛力帶來超過10萬億美元的收入，可能成為公司價值的主要來源。2025年底3臺機器人替代機器人替代比1個工人所需機例2025年底3臺機器人替代機器人替代比1個工人所需機例器人2026年底2臺機器人替工人機器人替代比例代1個工人中國人工成本（萬元）短期機器人成本（萬元）遠期機器人成本（萬元）一個工位成本（萬元）短期（25-26年）3臺機器人替代1個工人美國回本周期（年）2中國回本周期（年）一個工位成本（萬元）21遠期（27-28年之后）1.5臺機器人替代1個工人美國回本周期（年）0.3中國回本周期（年）上海工廠19,00057020%7,600德國工廠12,0002%72035%8,400德州工廠22,0003,30050%22,000加州工廠20,0003,00050%20,000合計73,0006%7,59040%58,000項目金額項目金額美國人工成本（萬元）70 數(shù)據(jù)來源：特斯拉公司官網(wǎng)，東吳證券研究所測算14u特斯拉執(zhí)行器已經(jīng)確定國產(chǎn)兩家供應商，包括三花、拓普，其中三花可供應全部型號。特斯拉人形機器人u供應看，目前核心零部件基本由特斯拉提供，交由三花、拓普制作總成，但總體成本較高（預計30-50萬/臺），25年加快國產(chǎn)供應商拓展，我們預計26年國產(chǎn)供應商將開始放量。三花、拓普均已培養(yǎng)自己的零部件供應商。??舍弗勒?博世力士樂30%?30%?新劍傳動?五洲新春特斯拉提供?哈默納科?自制（絲杠、編特斯拉提供?哈默納科?自制（絲杠、編碼器、電機）?綠的諧波?北特科技?貝斯特70%特斯拉人形機器人量產(chǎn)第二階段特斯拉人形機器人量產(chǎn)第二階段26年產(chǎn)量放大至5-10萬臺，成本控制要求提升預計25年產(chǎn)量5000臺+26年產(chǎn)量放大至5-10萬臺，成本控制要求提升預計25年產(chǎn)量5000臺+特斯拉人形機器人量產(chǎn)第一階段 數(shù)據(jù)來源：特斯拉官網(wǎng)，東吳證券研究所15u黃仁勛定調(diào)機器人：僅有三種形式的機器人可實的世界；二是無人機，因為天空沒什么限制；三是人形機器人，我們?yōu)樽约簶?gòu)建一個世界。大規(guī)模生產(chǎn)至關重要，因為它能驅(qū)動技術飛輪效應。高投入的研發(fā)（R&D,進一步推動生產(chǎn)規(guī)模的擴大。領域展開，為打造機器人底層開發(fā)生態(tài)。圖英偉達機器人生態(tài)搭建圖英偉達關于AI的發(fā)展 數(shù)據(jù)來源：英偉達公司官網(wǎng)，東吳證券研究所16英偉達：人形機器領域積淀已久，形成完成體系u英偉達自2018年開始推出機器人模擬器NVIDIAIsaac、同時推出計正式布局智能機器人，此后不斷升級芯片、計算平臺、機器人訓練工具，23年至今進度顯著加快，2024年推出人形機器人通用基礎模型ProjectGR圖英偉達智能機器領域發(fā)展史內(nèi)容時間內(nèi)容2018推出全新硬件、軟件、虛擬世界機器人模擬器的NVIDIAIsaac，同時還推出專為機器人設計的計算機平臺JetsonXavier和相關的機器人軟件工具包，正式布局智能機器人領域 2019推出lsaac軟性開發(fā)套件(SDK)，為機器人提供更新的AI感知和仿真功能2021推出Omniverse平臺，支持機器人的協(xié)作和模擬，對協(xié)作機器人影響深遠 2022推出IsaacNovaOrin，其配置的計算和傳感器參考平臺旨在幫助AMR(自主移動機器人)制造商縮短開發(fā)時間并降低成本2022發(fā)布基于Transformer架構(gòu)的支持多模形態(tài)的(仿真)智能體VIMA 2022發(fā)布具有互聯(lián)網(wǎng)規(guī)模知識的開放式具身智能體-MinDojo2023發(fā)布全新JetsonAGXOrin工業(yè)級模塊 2023發(fā)布VOYAGER智能體，這是第一個由LLM驅(qū)動的可以終身學習的智能體，為具身控制生成可執(zhí)行代碼2023對Jetson平臺上的Metropolis和Isaac框架進行有史以來規(guī)模最大的軟件擴展，用以來滿足邊緣AI的快速部署需求；與此同時，英偉達還宣布創(chuàng)建Jetson生成式AI實驗室；另外宣布推出IsaacROS和IsaacSim軟件的全新版本 2023發(fā)布了Eureka（Evolution-drivenUniversalRewardKitforAgent）智能機器人訓練工具，本質(zhì)是一種由大模型驅(qū)動的算法生成工具2024.2成立通用具身智能體研究GEAR(GeneralistEmbodiedAgentResearch)團隊，目標是在虛擬和現(xiàn)實世界中建立具身智能體基礎模型，致2024.2力于實現(xiàn)跨多模態(tài)、多場景的智能應用2024.3發(fā)布了人形機器人通用基礎模型ProjectGR00T、基于ThorSoC的新型人形機器人計算機JetsonTho；對Isaac機器人平臺進行了重大升級，包括生成式AI基礎模型和仿真工具、AI工作流基礎設施2024.32024.7攜帶自家生成式AI時代的新王牌-升級版“NvidiaNIM”（NvidiaInferenceMicroservices）云原生微服務亮相丹佛SiGGRAPH2024大會；Nvidia布局的NIM生態(tài)系統(tǒng)已經(jīng)可提供一系列預訓練的AI模型。據(jù)臺灣聯(lián)合新聞網(wǎng)報道，英偉達已接觸多家臺灣機床和關鍵零部件制造商，目標包括征求關鍵據(jù)臺灣聯(lián)合新聞網(wǎng)報道，英偉達已接觸多家臺灣機床和關鍵零部件制造商，目標包括征求關鍵零組件的技術與規(guī)格，并探索合作企業(yè)加入其人形機器人供應鏈的可能性。2024.122025.1鴻海正與英偉達合作，采用后者的軟件技術和硬件平臺，在中國臺灣南部的高雄市研發(fā)專注于服務場景的人形機器人。2025.1NVIDIACES2025發(fā)布會上，發(fā)布其構(gòu)建的一套完整的IsaacGR00TBlueprint，為通用機器人的訓練提供了一個數(shù)字孿生訓練場。并宣布了其合作的14個人形機器人廠商。2025.1數(shù)據(jù)來源：英偉達公司官網(wǎng)，東吳證券研究所17?仿真平臺Omniverse和IsaacSim：模型訓練完后需要測試，用仿真平臺，可大幅縮短時間，降低成本?計算平臺JetsonThor：用于機器人本地部署的計算平臺，從JetsonXavier，升級到JetsonOrin，算力提升圖英偉達人形機器人軟硬件平臺布局操作物理機器人的“大腦”。訓練測試部署大幅縮短開發(fā)時間 數(shù)據(jù)來源：英偉達公司官網(wǎng)，東吳證券研究所18助開發(fā)者生成海量的合成運動數(shù)據(jù)，以便通過模仿學習來訓練人形機器人。NVIDIAOmniverse和NVIDIAC年最新發(fā)布的“世界基礎模型”，擁有一系列開放的預訓練世界基礎模型，專為生成具有物理感知的視頻和圖英偉達數(shù)據(jù)孿生訓練場流程擴增后的數(shù)據(jù)集作為機器人策略的輸入，在人如何在其環(huán)境中高效且安全地移動和互動通過域隨機化和3D提升技術，指數(shù)級擴增這Cosmos（世界基礎模型，基于1800萬億個數(shù)據(jù)單元進行訓練）是擴增后的數(shù)據(jù)集作為機器人策略的輸入，在人如何在其環(huán)境中高效且安全地移動和互動通過域隨機化和3D提升技術，指數(shù)級擴增這Cosmos（世界基礎模型，基于1800萬億個數(shù)據(jù)單元進行訓練）是指數(shù)級擴增數(shù)據(jù)集的關將捕捉到的人類示范動作擴展為更大的合成運動數(shù)據(jù)集在數(shù)字孿生環(huán)境中捕捉人類動作，這些人類動作被記錄下來作為金標準，并在仿真環(huán)境中由機器人模仿學習仿真環(huán)境捕捉動作擴展動作數(shù)據(jù)集——數(shù)據(jù)輸入人形機器人 數(shù)據(jù)來源：英偉達公司官網(wǎng)，東吳證券研究所19英偉達：攜手全球各大機器人廠加快行業(yè)發(fā)展,分別是星動紀元、智元、傅利葉智能、銀河通用、宇樹科技、小鵬；以及美國Apptronik、Agility），u另外，據(jù)臺灣聯(lián)合新聞網(wǎng)24年12月3日報道，英偉達已接觸多家臺求關鍵零組件的技術與規(guī)格，并探索合作企業(yè)加入其人形機器人供應鏈的可能性。我們認為英偉達自己下場圖英偉達25年CES大會宣布合作的14家機器人 數(shù)據(jù)來源：英偉達公司官網(wǎng)，東吳證券研究所20Google：曾高舉高打布局機器人，但迅速失敗u2013年底Google一舉收購8家機器人公司。2013年3月Google創(chuàng)建機器到GoogleX門下，即后來的AlphabetX。2013年底，google瘋狂收購機器人公司，包括波士頓動力在內(nèi)的8將8家公司團結(jié)在一起，各部門缺乏協(xié)作能力，且機器人訓練成本高昂，缺乏落地場景，商業(yè)化進展低于預期,2017年將波士頓動力出售給軟銀（購入價30億美元取消RobotProject。究其原因，彼時算力、大模型和人工智能尚不足以支持機器開發(fā)、訓練。圖Google收購的8家機器人公司收購時間公司名稱人形機器人Schaft機器人在日本的一次災難救援挑戰(zhàn)賽中有著機器視覺擁有先進3D視覺技術可引導機器人在制造和物流中使用人形機器人與主打家庭適用的機器臂機器人人形機器人致力于打造人形機器人，用以和人們生活、工作。它的旗艦可適用于人們家庭和工作場所，可看作個人助手輪式機器人機器人攝像系統(tǒng)專門從事電影領域制作的自動化機器人，擅長將大型機械臂和定制軟件相結(jié)合Autofuss廣告設計人形機器人具備超強的運動性能的人形機器人 數(shù)據(jù)來源：谷歌公司官網(wǎng)，東吳證券研究所21Google：兩大團隊合并，聚焦人形機器人大模型u此前GoogleBrain和DeepmiGoogledeepmind，追趕OpenAI，此后推出Gemini2.0，該模型為AIAgent應用而設計的?GoogleAI團隊：從RT-1到融合了PalM-E的RT-2，將語言和視覺大模型應用到機器人控制領域，在推理、體的角度出發(fā)訓練機器人，開發(fā)Robocat、Autonomous和DemoStar,模型參數(shù)量控制表現(xiàn)更優(yōu)，能夠?qū)崿F(xiàn)更高頻率的機器人控制。擴充數(shù)據(jù)集合擴充動作集AutoRT、SARA-RT擴充數(shù)據(jù)集合擴充動作集AutoRT、SARA-RT2024.1）提高數(shù)據(jù)收集、效率和泛化能力構(gòu)建起特定指令、圖片和機器人任務輸出的橋梁，但能力受限是在預訓練語言模型的語言嵌入空間中注入連續(xù)的、具身的觀測，如圖像、狀態(tài)估能夠處理多種任務能夠處理多種任務僅需要最少100次演示就能完成訓練，可通過自我生成的數(shù)據(jù)進行優(yōu)化、改進新型自主強化學習方法，提高機器人在仿真環(huán)境中的操作技能學習效率，并最終實現(xiàn)這些技能從仿真到現(xiàn)實的零樣本遷移 數(shù)據(jù)來源：谷歌公司官網(wǎng)，東吳證券研究所22Google：機器人控制模型RT系列不斷升級uRT-1構(gòu)建起特定指令、圖片和機器人任一起通過transformer架構(gòu)輸出機器人的動作指令，學習范式是模仿學習，訓練數(shù)據(jù)是在google實驗室中的兩個廚房環(huán)境記錄的操控移動機械臂完成抓取與放置動作時的記錄，因型（PalM-E），數(shù)據(jù)擴充至網(wǎng)絡上海量的圖文數(shù)據(jù)，創(chuàng)造性的輸出機器人行為字符串。但動作仍受限于桌面的OpenEmbodiment，包括500多個動作。圖RT-2模型概覽 數(shù)據(jù)來源：谷歌公司官網(wǎng)，東吳證券研究所23u2024年初在RoboticsTransfo人在現(xiàn)實世界中的數(shù)據(jù)收集、效率和泛化能力。?AutoRT：機器人訓練系統(tǒng)。利用大型基礎模型（LLM/VLM）和機器人控制模型（RT-1/RT-2），來收集更多和更多樣化的訓練數(shù)據(jù)，可同時指導多臺機器人在不同環(huán)境中執(zhí)行多樣化任務，并通過VLM理解環(huán)境和物?SARA-RT：提升機器人Transformer模型效率的系統(tǒng)。通過一種稱為“up-training”的模型微調(diào)方法，將模型的二次復雜性轉(zhuǎn)換為線性復雜性，從而顯著減少了計算需求，同時保持了模型的質(zhì)量，無需額外編碼。Trajectory讓機器人從2D軌跡圖AutoRT系統(tǒng)構(gòu)架圖RT-Trajectory系統(tǒng)構(gòu)架 數(shù)據(jù)來源：谷歌公司官網(wǎng)，東吳證券研究所24u2024年12月，Google發(fā)布Gemini2.態(tài)輸入，以及原生生成圖像與文本混合、多語言音頻的多模態(tài)輸出；并能夠原生調(diào)用Google搜索、代碼執(zhí)行以及第三方用戶定義函數(shù)等工具。Gemini2.0是真正的統(tǒng)一底層模型，他具備三大能力：一是感知能力，二是記憶能力，三是工具使用能力。u利用Gemini2.0的空間推理功能，未來可以操控人形機器人執(zhí)行任務、低成本Gemini2.0的博客提到“除了探索虛擬世界中的代理功能外，我們還在試驗可以通過將Gemi理功能應用于機器人技術來在物理世界中提供幫助的代理。雖然現(xiàn)在還為時過早，但我們對可以在物理環(huán)境中提供幫助的代理的潛力感到興奮。”同時，Gemini2.0的機器人代理也可以幫助人形機器人廠商訓練自家人形圖Gemini2.0空間理解：精準的物體識別與定位圖Gemini2.0性能大幅提升 數(shù)據(jù)來源：谷歌公司官網(wǎng)，東吳證券研究所25u2024年12月20日，谷歌DeepMind宣布攜代人形機器人。此次合作將結(jié)合谷歌的尖端AI技術與Apptronik的成熟機器人硬件，進一步提升人形機器人的功能性和安全性。u同時，對于谷歌而言，意味著未來可以通圖Apptronik的機器人Apollo圖Apptronik簡介項目內(nèi)容背景Apptronik由深度參與NASAValkyrie機器人項目的團隊成立，自2016年成立以來，已構(gòu)建13個機器人遠程操作開發(fā)了一種VR遠程操作方法，用于其上半身人形機器人Astra，支持混合自治，允許在必要時進行遠程指導模塊化具有高度模塊化設計，能夠根據(jù)任務需求進行不同配置，如安裝在車輪上或更換傳感器載荷商業(yè)化專注于最基本的任務：移動箱子、工業(yè)手提袋、垃圾箱和其他材料的搬運。目前已進入奔馳工廠，并與物流巨頭GXO達成合作協(xié)議 數(shù)據(jù)來源：谷歌公司官網(wǎng)，東吳證券研究所26OpenAI：重啟團隊，小規(guī)模自研人形機器人uOpenAI曾涉足機器人，因數(shù)據(jù)不足而解散。WojciechZaremba帶隊，但后續(xù)研究只專注于機器人軟件其研究成果有兩個，一是訓練機械手破解魔方（用英國靈巧手公司Shadow的機械手），二是Roboschool（機u2024年底開始組建機器人團隊，但總體招聘崗位較少。機器Caitlin宣布OpenAI開放3個機器人相關崗位：機器人系統(tǒng)集成電氣工程師（為機器人設計傳感器套件）人機械設計工程師（負責機器人本體的硬件uOpenAI具備軟件算法優(yōu)勢，機器人之夢從未褪色。布局模型Sora可用于數(shù)據(jù)仿真，具備推理能力的語音生成模型VoiceEngine、AI大。但OpenAI缺乏制造經(jīng)驗和供應鏈搭建，自制本體步伐相對謹慎圖OpenAI機器人模擬器Roboschool圖OpenAI機械手單手解魔方，成功率60% 數(shù)據(jù)來源：OpenAI公司官網(wǎng)，東吳證券研究所27OpenAI：已投資三家人形公司，可提供大模型支持uOpenAI投資了機器人相關的3家公司，挪威人形機器人企業(yè)1XTeFigureAI、研發(fā)人形機器人大腦的具身智能公司Physic形態(tài)的機器人，相當于為人形機器人提供大腦。圖OpenAI投資的三家人形機器人公司梳理類型人人形機器人本體研發(fā)機器人大腦融資時間20目前還未搭載高級語言大模型，其更在意任務間的泛化能力。從數(shù)據(jù)采集 數(shù)據(jù)來源：OpenAI公司官網(wǎng)，東吳證券研究所282929總結(jié)：美國機器人創(chuàng)業(yè)公司加速商業(yè)化場景落地段，且自有工廠24年生產(chǎn)能力達數(shù)百臺，后續(xù)將實現(xiàn)年產(chǎn)能1萬臺；FigureAI于25年初開始永久入駐寶馬，目前在建設生產(chǎn)設施；Apptronik預計將在25年底之前從試點項目轉(zhuǎn)向商業(yè)發(fā)布。圖美國機器人創(chuàng)業(yè)公司布局FigureAIAgilityRoboticsApptronik人形進展★★★★★★★★★★★★★★★★創(chuàng)始團隊背景創(chuàng)始人BrettAdcock曾創(chuàng)立了在線人才市場公司Vettery（2018年被天公司ArcherAviation（打動垂直起降飛機，已于紐交所上市），擅長拉攏資金和人才創(chuàng)始人DamionShelton和2016年從德克薩斯大學奧斯創(chuàng)始人GeordieRose曾創(chuàng)辦JonathanHurst都畢業(yè)于卡內(nèi)基梅汀分校的HumanCentered了世界上第最初是Postmates的機器人部門，成立于2017年，其自動人行道機器人2018年開始為Postmates客戶間，帶領實驗室研究雙足機器人室期間被選中為NASA人形機器人Valkyrie工作人公司Kindred的前首席執(zhí)公司和特斯拉公司工作最新融資估值26億美元10億美元2產(chǎn)品特點可通過攝像頭完成視覺推理續(xù)航提升至8小時能夠舉起高達25公斤的重量第八代放棄雙足改為輪式底靈巧手由液壓驅(qū)動，具備21個自由度采取了高效的輪式基座與需要人類操作員遠程操控人行道送貨機器人，背靠英偉達全套AI系統(tǒng)應用場景從倉儲到零售都可以應用倉儲物流優(yōu)先用于倉庫、工廠工廠自動化制造、物流外賣配送馬）：簽約了第二個商業(yè)化客戶，寶馬或者新客戶將在4年內(nèi)帶來10萬臺機6月簽訂了多年戰(zhàn)略合作協(xié)議，步入商業(yè)化運營階段將購買Digit以供全球工廠使用合作，試點中生產(chǎn)線備好從試點項目轉(zhuǎn)向商業(yè)發(fā)布月建立戰(zhàn)略合作，計劃為汽車零部件工廠配備機器人合作，將ReflexRobot作一部分，已在其車間試點Eats和7-Eleven等完成了數(shù)萬次送貨，在洛杉磯部臺送貨機器人量產(chǎn)進度出后將實現(xiàn)大規(guī)模量產(chǎn)臺，未來幾年將實現(xiàn)年產(chǎn)能1萬臺-計劃讓戰(zhàn)略合作伙伴麥格納根據(jù)合同批量化生產(chǎn)第一批1000臺機器人，現(xiàn)可能受創(chuàng)始人離職影響計劃25年在全球范圍內(nèi)部署數(shù)百臺機器人線，25年完成2000臺部署 數(shù)據(jù)來源：figure、agility、apptronik等公司官網(wǎng)，東吳證券研究所30人形機器人，從倉儲到零售都可以應用。創(chuàng)始人BrettAdcock兩度創(chuàng)業(yè)成功，擅長拉攏資金和人才：曾創(chuàng)立了在線人才市場公司Vettery（2018年被以1.1億美元收購）、電動航空航天得由ParkwayVentureCapital領投的7000萬美元的首輪外部融資；7月又獲得英特爾900萬美元股權(quán)投資。24年2月，F(xiàn)igure從亞馬遜創(chuàng)始人貝索斯、英偉達、OpenAI和微軟等科技巨頭處籌集了約6.75億美元資金，2023年3月發(fā)布2024年8月發(fā)布圖Figure01和Figure02圖FigureAI融資情況2023年3月發(fā)布2024年8月發(fā)布特爾資本、Samsung 數(shù)據(jù)來源：FigureAI公司官網(wǎng)，東吳證券研究所31備裸露在外，使得整體外觀更加可靠和美觀。硬件方面，第四代靈巧雙手擁有16個自由度，可抓取25公斤物體；電池容量較前代產(chǎn)品增加了50%，一次充電可運行5小時；大幅增加了CPU和GPU的數(shù)量，板載計算和AI推理能力相比上一代提高3倍。AI融合方面，用上了OpenAI最先進的定制AI模型，通過語音進行推理，能夠u人工智能方面，公司得到OpenAI、微軟、英偉達大力支持，25年2月宣布終止與OpenAI合作，自主研發(fā)實現(xiàn)突破。B輪融資是由微軟和OpenAI主要領導的。OpenAI幫助Figure建立模型，但25年2月4日創(chuàng)始人宣布Figure終止與OpenAI的合作，表示在完全自主研發(fā)端到端機器人AI方面取得重大突破。微軟幫助Figure進行訓練，已經(jīng)給了盡可能多的H100算力，目前為止不受計算限制。英偉達則在GPU硬件和其他模擬工作上給予了大力支持。第四代靈巧雙手，可承重25公斤，具備 數(shù)據(jù)來源：FigureAI公司官網(wǎng)，東吳證券研究所32商業(yè)化客戶。24年1月，F(xiàn)igure宣布與寶馬簽署合作協(xié)議，開始在南卡羅來納州斯帕坦堡工廠部署Figure01是美國最大的公司之一（推測亞馬遜并且寶馬或新客戶將在4年內(nèi)帶來10萬臺機器人部署的潛力。,但由公司來組裝、測試、驗證；公司目前正在建造自己的生產(chǎn)設施，并組建了一支制造團隊，生產(chǎn)，并且將在2025年初遷入公司新的生產(chǎn)基地。同時表示，F(xiàn)igure01和Figure0甚至更加便宜。圖與寶馬的合作進度FigureAI與寶馬簽署合作協(xié)議，計劃將發(fā)布Figure01在寶馬車間“實訓”視頻，展示了Figure0更新Figure01寶馬車間工作視頻，展示了放置金屬板、目標檢測 數(shù)據(jù)來源：FigureAI公司官網(wǎng)，東吳證券研究所33u2019年推出雙足機器人Digit，由戶外無人配送轉(zhuǎn)向倉儲物流領域，現(xiàn)任CEO注重商業(yè)化落地。Agility始踏上人形機器人商業(yè)化探索之路。Digit初期的業(yè)務探索主要聚焦在戶外無人配送領域，嘗試“最后一公里配送”的實施方案。在未獲得良好市場反饋后，公司對Digit進行了升級迭代，將目標轉(zhuǎn)向倉儲物流領域，專估值達到10億美元，躋身獨角獸行列。2024年11月，德國老牌汽車零部件供應商舍弗勒宣布，已對Agility進行股權(quán)投資。圖Agility布局機器人歷程AgilityRobotics成立AgilityRobotics成立發(fā)布名為發(fā)布名為Cassie的動態(tài)步行機器人（Cassie由俄勒岡州立大學的動態(tài)機器人實驗室于2009年至2016年開發(fā)，并授權(quán)給Agility進行商業(yè)化）首次推出雙足機器人首次推出雙足機器人Digit，此時只有軀干的部分，頸部安裝的是激光雷達3月推出3月推出Digit新版本，可以在保持平衡的狀態(tài)下搬運和裝卸貨物10月發(fā)布了10月發(fā)布了Digit第四代產(chǎn)品，續(xù)航時間從2小時提升到8小時圖Agility融資情況領投方元無月元元月馬遜產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新基金等暫未披露 數(shù)據(jù)來源：Agility公司官網(wǎng)，東吳證券研究所34uAgility在24年10月發(fā)布了Digit第四代產(chǎn)品，續(xù)航時間從2小時提升到8小時。但外形結(jié)構(gòu)與之前沒有區(qū)別：腿部依然是經(jīng)典的反關節(jié)“鴕鳥腿”設計，手部還是采用電動夾爪；機器人的正面、側(cè)面與背面都安裝有攝像案的頭部企業(yè)，但Digit的穩(wěn)定度和速度表現(xiàn)看起來非常優(yōu)異，能夠自如地執(zhí)行倒退和下蹲的動作。在許多人全球首家人形機器人工廠“RoboFab”正式投產(chǎn)。該工廠已開設第一條生產(chǎn)線，配備了組裝機器人各部位的工作站、測試區(qū)域、“機器人醫(yī)院”等，首年生產(chǎn)能力已達數(shù)百臺，預計未來幾年將實現(xiàn)年產(chǎn)能1萬臺的目標。圖Digit機器人參數(shù)圖Digit機器人 數(shù)據(jù)來源：Agility公司官網(wǎng)，東吳證券研究所35Agility：已在GXO商業(yè)化運營，,開始正式工作。23年年末，Agility與全球最大物流供應商GXO攜手合人；經(jīng)過半年的試運營后，雙方于24年6月簽訂了多年戰(zhàn)略合作協(xié)議，正式在GXO的物流運營中部署Digit，步入商業(yè)化運營階段；8月Digit在GXO成功完成了1萬個訂單的履約u提供租賃模式，隨著產(chǎn)量增加，運營成本將降至每小時2至3美元。據(jù)Agility稱，與他們的合作方式分為“機器人即服務（RaaS）”模式與整機購買兩種。23年12月Agility首席執(zhí)行官表示，根據(jù)其價格和使用壽命，圖Digit機器人商業(yè)化應用合作客戶達成合作意向，以開發(fā)一種結(jié)合了福特的自動駕駛汽車技術和Agility的雙足機器人Digit的最后一物流解決方案，使Digit可自主實現(xiàn)從汽車上裝載和卸載貨運箱子并完成配送接收了第一批下線的兩臺Digit機器人開始在亞馬遜位于西雅圖的倉庫中進行測試，負責回收亞馬遜標志性的黃色箱子，還能下蹲完成堆放物品和簡單的任務“實習”結(jié)束，其工作效率也已經(jīng)達到了人類速度的75%，始正式工作在佐治亞州FloweryBranch的SP箱并將其放置到傳送帶上宣布簽署了一份多年期協(xié)議，決定在GXO的物流運營中全面部署Digit。6月5日就已經(jīng)正式在倉庫中舍弗勒簽署了一項協(xié)議，計劃購買Digit以供整個舍弗勒全球工廠網(wǎng)絡使用。舍弗勒集團COO稱，他們將于 數(shù)據(jù)來源：Agility公司官網(wǎng)，東吳證券研究所36Apptronik：曾與NASA合作設計機器人u團隊實驗室期間與NASA合作設計機器人，是人形機器人Apollo前身。2016年，Apptronik從德克薩斯大學的DARPA機器人挑戰(zhàn)賽期間為NASA人形機器人Valkyrie工作。Apptronik的首席技術官兼聯(lián)合創(chuàng)始人NickPaine是NASA-JSCValkyrieDRC團隊的成員，Apptronik。2023年9月，Apptronik推出最新的人形機器人Apollo。Apollo的前身是Apptronik與NASA合作設計的機uApptronik于24年4月份籌集了一筆此前未披露的2012-多個政府和私營部門項目為技術開發(fā)提供資金：外骨骼、類人和后勤臂--圖Apptronik2012-多個政府和私營部門項目為技術開發(fā)提供資金：外骨骼、類人和后勤臂--Apptronik創(chuàng)始人與美國國家航空航天局@DARPA機器人挑戰(zhàn)Apptronik從UT機器人實驗室分拆出來Apptronik開發(fā)上半身人形開發(fā)出全電動人形原型2023年9月，Apptronik推出最新的人形機器人設計Apollo圖Apollo機器人 數(shù)據(jù)來源：Apptronik公司官網(wǎng)，東吳證券研究所37Apptronik：Apollo預計2025年底之前每個可更換電池組運行約四個小時，它能夠舉起高達55磅（25公斤）的重量，比Figure的01和特斯拉的Optimus機器人都要結(jié)實，后者聲稱最大有效載荷為45磅（20公斤）。Apollo被設計優(yōu)先用于替代倉庫、工u和奔馳、GXO建立合作，預計25年底之前實現(xiàn)商業(yè)發(fā)布。2024年3月16日，Apptronik宣布與梅賽德斯·奔馳已達成一項商業(yè)協(xié)議，人形機器人Apollo正式進入奔馳生產(chǎn)線；奔馳正在探索一些用例，比如讓Apollo將自己檢查過的零部件交付給流水線上的工人，將來可與全球最大物流供應商GXO建立戰(zhàn)略合作，人形機器人Apollo后續(xù)將進入倉庫完成部分工作。Apptronik正Apollo正式進入奔馳生產(chǎn)線；Apptronik奔馳正在探索一些用例，比如讓Apollo 數(shù)據(jù)來源：Apptronik公司官網(wǎng)，東吳證券研究所38加拿大SanctuaryAI：近期創(chuàng)始人離職，或?qū)2024年11月創(chuàng)始人離職。SanctuaryAI是成立于2018年的加拿大公司，目前已推出第八代人形機器人Phoenix。創(chuàng)始人Geordieu原計劃盡快部署第一批1000臺機器人，現(xiàn)可能受創(chuàng)始人離職影響。SanctuaryAI已與加拿大輪胎公司(CTC)、麥格納國際公司建立合作關系，后續(xù)計劃讓戰(zhàn)略合作伙伴麥格納根據(jù)合同批量化生產(chǎn)Phoenix。2024年7月,公司創(chuàng)始人表示，SanctuaryAI將很快部署第一批1000臺人形機器人。目前，創(chuàng)始人離職是否會對批量化生產(chǎn)與部署計劃產(chǎn)生影響尚不得而知。u公司目前總?cè)谫Y金額超過1.4億美元。Sanctuary在2022年3月的A輪融資中籌集了5560萬美元，隨后于2022年11月從加拿大政府戰(zhàn)略創(chuàng)新基金籌集了3000萬加元，2024年4月獲埃森哲的戰(zhàn)略投資。2024年7月，完成圖人形機器人Phoenix各代際推出時間圖Phoenix商業(yè)化應用司大合作，Sanctuary計劃為麥格納的汽車零 數(shù)據(jù)來源：SanctuaryAI公司官網(wǎng)，東吳證券研究所39加拿大SanctuaryAI：放棄雙足改為輪式，靈巧手液壓驅(qū)動u靈巧手由液壓驅(qū)動，靈敏度走在行業(yè)前列。靈巧手具備21個自由度，開辟了廣泛的工業(yè)精細操作任務。Sanctuary制造靈巧手的方法是通過其獨特的小型化液壓閥實現(xiàn)的。這種液壓驅(qū)動方法提供了比電纜和機電系u人工智能方面與微軟、英偉達建立合作關系。Phoenix搭載自研的Carbon人工智能系統(tǒng)。2024年5月，與Microsoft建立合作關系，此次合作將在實現(xiàn)“大型行為模型”(LBM)方面發(fā)揮作圖第七代（左）和第八代（右）Phoenix圖新的靈巧手技術 數(shù)據(jù)來源：SanctuaryAI公司官網(wǎng)，東吳證券研究所40Dropbox和Cruise的聯(lián)合創(chuàng)始人跟投新一輪融資推進中；目前團隊規(guī)模僅十人，由麻省理工學院校友創(chuàng)u輪式機器人Reflex在GXO進行試點部署，與Digit和Apollo分工協(xié)作。2024年8月，物流供應商GXO發(fā)布一段人形機器人在其Spanx工廠工作視頻，其中新增輪式仿生機器人Reflex已在其車間試點。Reflex依托自身輪uReflex機器人非自主運行，而是人類操作員遠程操控。目前人與輪式機器人Reflex的比例是1:1，聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官表示，25年初在倉儲和第三方物流公司中將實現(xiàn)1:2的比例；公司依托強大的遠程操控系統(tǒng)，Reflex可由人類操作員在最遠4828公里的地方圖Reflex機器人在GXO工作圖Reflex機器人主要特點適用于倉庫和物流行業(yè)，如貨物搬運、貨架操作員可在最遠4828公里操作 數(shù)據(jù)來源：ReflexRobotics公司官網(wǎng)，東吳證券研究所41uServeRobotics最初是Postmates的機器人部門，成立于2017年，其自動人行道機器人2018年開始為Postmates客戶送貨。繼Uber2020年收購Postmates之后，機器人部門于2021年分拆為ServeRobotics公司。2023年通過與殼公司PatriciaAcu公司自分拆出來后已獲得了約2.2億美元總?cè)谫Y，背靠英偉達全套AI系統(tǒng)，獲得英偉達舉牌增資。2024年4月,通過首次公開募股籌集了4,000萬美元。根據(jù)SEC的文件顯示，英偉達將ServeRobotics的可轉(zhuǎn)債，以每股2.42美元的價格轉(zhuǎn)換成了105萬股，總投資價值略高于370萬美元；英偉達最早在22年3月投資了1000萬美元伙伴完成了數(shù)萬次送貨，在洛杉磯部署了100臺；與UberEats簽署了自動駕駛汽車行業(yè)最大的合同之一，2025年底前計劃在洛杉磯、圣迭戈、達拉斯和溫哥華部署2000臺送貨機器人。圖Postmates圖PostmatesXGen3 數(shù)據(jù)來源：ServeRobotics公司官網(wǎng)，東吳證券研究所424343在手訂單10億歐；MenteeRobotics具有Mobileye和FacebookAI團隊背景，預計25Q1推出可量產(chǎn)的原型圖歐洲及其他機器人創(chuàng)業(yè)公司布局1XNeuraRoboticsEngineeredArtsPollenRoboticsAndromedaRoboticsMenteeRobotics人形進展★★★★★★★★★★★★國家挪威德國英國法國澳大利亞以色列團隊Google等互聯(lián)網(wǎng)大廠德國人工智能研究中心等-前Inria的Flowers團隊-MobileyeCEO及前FacebookAI研究總監(jiān)股東OpenAI沃爾沃、臺達電子----產(chǎn)品4NE-1Ameca、RoboThespianReachyAbiMenteeBot產(chǎn)品特點專注結(jié)合大模型軟件和機器人硬件，實現(xiàn)具有一定泛化的操作能力的模型設計使用英偉達模型及計算平臺正在測試OpenAI最新的AI模型GPT-4--在生成式AI和計算機視覺方面有深厚積累，自主研發(fā)了所有AI模型應用場景家庭、物流、零售制造業(yè)展覽、科學中心研究、教育老年陪伴工業(yè)、家庭商業(yè)化進度-在手訂單10億歐交互類機器人已量產(chǎn)交付已部署100多臺-預計25Q1推出可量產(chǎn)的原型機估值/融資合計融資1.3億美元B輪融資1.2億美元融資0.1億美元種子輪240萬歐元種子輪300萬美元融資0.17億美元 數(shù)據(jù)來源：1X、NeuraRobotics、EngineeredArts等公司官網(wǎng)，東吳證券研究所44B?rnich，為奧斯陸大學的機器人學學士，公司團隊普遍來自Goou團隊定位挪威、美國雙總部，吸納全球人才。公司19年將公司總部定位舊金山硅谷，實現(xiàn)挪威、美國雙總部模式,24年1月公司收購了美國人形機器人初創(chuàng)團隊KindHumanoid，由Google的RoboticsTeam的團隊成員創(chuàng)立圖EVE（左）和NEO（右）圖1X融資情況元元 數(shù)據(jù)來源：1X公司官網(wǎng)，東吳證券研究所