2022年机器人行业市场规模及发展空间分析.docx
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1、2022年机器人行业市场规模及发展空间分析1、量产与人车协动:特斯拉Optimus的核心价值2022年6月21日,特斯拉表示将于2022年9月30日推出人形机器人“擎天柱(Optimus)”的原型机。Optimus身高5英尺8英寸(约合1.72米),体重125磅(约合56.7千克),负载20kg(手臂附加5kg),全身具有40个自由度,行动速度最高可达8公里/小时。我们认为,特斯拉Optimus机器人的核心价值在于量产及量产带来的人车协动。Optimus机器人推出后,将对特斯拉纯视觉路线的L5自动驾驶技术突破产生决定性影响;机器人量产是特斯拉是突破自动驾驶技术瓶颈和进一步实现算法迭代的必经之路
2、。1.1、拦路之虎,长尾场景识别是L5自动驾驶突破必经之路我国汽车驾驶自动化分级国家推荐标准(GB/T40429-2021)和SAE美国汽工程师协会SAEJ3016将自动驾驶分为0-5级。目前L2及L2+级自动驾驶已迎来加速普及期,L3级别自动驾驶已在规划量产,L4、L5等高阶自动驾驶技术仍处于发展瓶颈期。1.1.1、纯视觉路线一枝独秀当前自动驾驶技术路线主要有单车智能路线和车路协同路线两种,所采用的图像传感方式主要分为多传感器融合路线和纯视觉路线。其中多传感器融合路线的主要推动者包括英伟达、Mobileye、Waymo等;而特斯拉采用以车载摄像头为主导的纯视觉路线的单车智能。2021年,特斯
3、拉在北美地区上市的Model3和ModelY取消了车载雷达,全车仅搭载了8个摄像头。相比多传感器融合方案,纯视觉路线对算法和算力的要求更高。纯视觉路线需要将多摄像头捕捉到的2D图像映射到3D空间中进行处理。算力方面,特斯拉于2019年推出了自主FSD自动驾驶芯片,算力可达144TOPS;并发布了基于4纳米工艺的HW3.0自动驾驶芯片,在帧率上照前代由英伟达硬件驱动的Autopilot提高了21倍。1.1.2、神经网络迭代遭遇瓶颈算法方面,特斯拉的纯视觉自动驾驶技术高度依赖于神经网络。神经网络是模拟人类大脑处理信息方式的简化模型,可以通过训练进行学习:随着输入数据量和重复次数的不断丰富与增多,其
4、处理结果的准确度会持续提高,最终实现在未知结果的未来案例中进行应用。因此,特斯拉打通纯视觉技术路线需要:(1)依靠高算力平台进行神经网络训练;(2)获取海量数据用于算法迭代。关于高算力平台,特斯拉研发了专门用于模型训练的Dojo超级计算机群,内置特斯拉自研AI训练芯片D1;关于算法迭代,特斯拉推出了FSDBeta软件(完全自动驾驶测试版)收集路面信息。截至2022年Q1,FSDBeta装机台数已达14.8万台。实现L4、L5高阶自动驾驶技术的难点在于,真实路况下的长尾场景接近于无限,当前算法技术仍然无法准确处理。截至2021年9月,特斯拉已经积累了60亿英里的车队数据,经过特斯拉车内网络训练的
5、图像共有3.71亿张,另有标签4.8亿个,已经达到了预估实现自动驾驶技术的最小数据量级。但L4级别的自动驾驶技术却仍未到来。我们认为,其中一个重要原因或为人的行为姿态等关键数据长尾效应显著,但在日常道路中表现单一,在行驶数据中并不能得到充分体现。因此,扩大数据收集场景,增加长尾场景训练量级,是特斯拉突破自动驾驶技术瓶颈的必经之路。1.2、他山之石,海量路外数据助攻算法之玉人形机器人能够大量收集路外数据,提高长尾场景训练量级。目前人形机器人多用于室内环境,主要场景包括高端商务、院校科研、家庭陪伴等。相比道路环境,室内环境可以充分提供多样化人体姿态等各种在行驶过程中出现概率极低的场景数据。既能够规
6、避汽车等非人形机器需要面对的道路限制和相关法律风险,又在视野高度和广度上具有小型机器人所不具备的优势。特斯拉Optimus人形机器人所采用的DojoD1超级计算机芯片和FSD芯片摄像头皆与汽车相同,并与汽车共用AI系统,受相同的视觉神经网络和自动驾驶技术驱动。经由机器人摄像头采集的海量长尾场景数据最终能够传输至Dojo进行算法训练,最后通过OTA定义更新到FSD上,从而帮助自动驾驶技术突破瓶颈。我们认为,助力自动驾驶突破是特斯拉Optimus量产最重要的商业价值,也是特斯拉Optimus的核心价值。1.3、万事俱备,相关技术已达落地标准目前,人形机器人的相关技术水平已经能够支持整机落地。其中较
7、为典型的为日本本田ASIMO机器人、波士顿动力Atlas机器人和美国AgilityRobotics的Digit机器人。大多数机器人开发水平在L4左右,特斯拉Optimus可能达到L4-L4.5。特斯拉Optimus的技术难点主要集中在传动装置上。人形机器人的主要技术难点为:(1)传动技术上,需要解决双足行走时的平衡问题、伺服驱动器承重问题、机电传动响应速度问题等;(2)AI技术方面,需要搭建稳定高效的视觉算法、步态算法等。目前,特斯拉自主研发的FSD系统和DojoD1芯片已能够在算法算力上对Optimus进行有力支撑。但在电机、舵机等驱动件方面,特斯拉还存在一定开发空间。我们认为,对于摄像头、
8、柔性皮肤等技术壁垒高、制作难度大的部件,特斯拉将发挥其电动汽车领域积累的供应链及技术优势,进行汽车供应商平移或自制供应;对于减速器、电机等技术要求较低的驱动部件,特斯拉或寻求外部供应。因此,在工业机器人领域具有技术积累和产能优势的厂商可能首先获益。1.4、东风将起,产业链信心提振加速降本进程人形机器人的造价成本高昂。受研发投入、设备要求、上下游产业链等因素影响,人形机器人成本售价居高不下:日本ASIMO机器人成本在300-400万美元/台;波士顿动力Atlas机器人成本为1500-2000万人民币;Digit的单台售价达25万美元。特斯拉Optimus或加速人形机器人降本。自2022年6月21
9、日特斯拉宣布推出Optimus以来,机器人相关产业得到了业内外的高度关注。我们认为,特斯拉此举将振奋行业信心,带动上下游产业链发展,最终实现机器人部件的大幅降本,加速实现人形机器人量产进程。2、市场空间测算:2030年加速渗透后人形机器人规模或达4496亿2.1、人形机器人整机:2030年加速渗透后或达4496亿市场空间人形机器人整机方面,根据特斯拉发布会披露,Optimus的最终造价将略低于汽车售价。按买车价格为家庭年结余收支的1.5倍计算,50万元以上豪华汽车买主的家庭结余收支为75万元以上,百万元以上超豪华汽车买主的家庭结余收支为150万元以上,具备不同等级的Optimus机器人的消费能
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