中国人形机器人市场规模（亿元）

短期来看，制约人形机器人应用的主要痛点包括：运控能力不足、高成本问题、应用场景不明确。在解决方案上，我们认为，运控能力、算法问题未来有望由AI大模型赋能处理；国产企业擅长降本增效，随着规模化生产，成本端问题有望得到改善，并以此反哺国内厂商。

1）运控能力为核心，技术要求高，需要提升机器人感知+思考+执行能力。机器人目前技术较为复杂，涉及软硬融合等技术，运控软件瓶颈较大，算法难以支撑通用型场景。分部位来看，腿部步态控制门槛较高，需要稳定的步态算法；手部的算法较为简单，但精细化操作的实现同样依赖于复杂的技术算法；双臂协同和全身控制等复合算法也具有挑战。我们认为，未来随着AI深度强化学习、仿真+AI大模型的应用，运动能力、步态控制等有望得到优化。

2）成本有较大的下降空间、潜在应用场景需进一步探索。人形机器人技术包括步态规划、人机交互、手眼协调、视觉与导航等多方面技术，高技术情况下，人形机器人成本较高。同时由于整体人形机器人产业处于初期阶段，导致应用场景不够清晰。我们认为随着人形机器人功能稳定性、操作简易性、交付和维护、价格方面等痛点逐步解决，人形机器人的规模化、商业化有望到来。

特斯拉人形机器人再进化，工厂测试进展迅速。参考人形机器人微信公众号，2024年5月，Tesla Optimus官方发布了新的demo视频，展示了二代Optimus人形机器人的最新进展：1）特斯拉人形机器人能动作流畅地对电池进行分类，且可以自主纠正工作上的失误（纠正摆放错误的电池）。2）仅仅依靠2D摄像头、手部触觉和力传感器等硬件，可以完成机器人FSD计算机上实时运行。3）Optimus也定期在办公室内散步，步态协调性稳定且行走距离越来越远。其最新步速约0.6米/秒，与特斯拉2023年12月发布的视频相比，速度提高了30%，行走灵活性和稳定性大大增强。4）手部性能有望进一步提升，马斯克预告了Optimus人形机器人手部的最新目标，在今年晚些时候将拥有22自由度（DoF），我们认为人形机器人手部自由度的提升有望让机器人有能力完成复杂工作。