【中泰证券】人形机器人运控专题-从做出来到卖出去

中泰证券研究所近日发布了一份名为《人形机器人运控专题-从做出来到卖出去》的研究报告。这份报告深入探讨了人形机器人的“小脑”概念，即运动控制技术，分析了其在不同场景下的应用潜力、面临的挑战以及未来的发展方向。报告指出，人形机器人的小脑技术在垂直场景中有望率先成熟，小模型因其高性价比而逐渐凸显其重要性。此外，报告还详细分析了投资逻辑，特别聚焦于二开本体厂商及动捕企业，认为这些领域将在未来人形机器人的发展中占据制高点。这份报告中包含了丰富的行业数据、技术分析和市场预测，对于理解人形机器人行业的发展趋势和投资机会具有很高的参考价值。

人形机器人的“小脑”：运动控制的革命

随着科技的飞速发展，人形机器人正逐渐从科幻小说走进现实生活。这些机器人的“小脑”，也就是运动控制系统，成为了行业发展的关键。人形机器人的“小脑”与传统工业机器人的运动控制有着本质的区别。传统运控依赖预设轨迹，而人形运控则需要实时判断和生成运动轨迹，这背后依赖的是人工智能大模型的训练和学习。

人形机器人“小脑”的主要功能包括运动执行、协调运作、反馈调节和动态平衡。这些功能通过接收传感器信息，处理分析后指导机器人运动。目前，控制技术主要包括模型控制、强化学习和模仿学习。强化学习通过自主探索学习最优控制策略，而模仿学习则通过模仿人类行为减少对环境探索的依赖。

在实际应用中，美国Agility Robotics的Digit机器人就是一个成功案例。它利用强化学习算法，在仿真环境中训练，学习各种运动技能，并在实际场景中与亚马逊合作，负责仓库物流，显示了人形机器人在物流领域的潜力。

然而，人形机器人“小脑”的发展也面临挑战，包括提高AI模型的实时性、鲁棒性和可解释性，以及如何将控制与感知、决策和规划更紧密地结合，构建端到端的自主系统。

在市场规模方面，To B场景有望率先落地和放量。技术适配与需求刚性、成本与价格敏感度、政策与法规支持是To B场景的优势。例如，工业场景中的搬运、质检等任务对机器人要求较高，但场景封闭，无需复杂的人机交互。相比之下，To C场景家庭环境复杂多变，需要高度灵活性与自然交互能力。

在技术成熟度方面，To B场景的谐波减速器/传感器国产化率高，而To C场景的双足行走/情感交互技术尚未闭环。深圳市推出的“双一百”政策，即开放100个应用场景与百亿基金，持续发力推动人工机器人发展。

对于人形机器人“小脑”的发展，本体企业和应用企业是关键。本体企业负责机器人基础硬件和软件架构设计，核心控制器开发等，而应用企业则基于本体企业软硬件平台进行二次开发，优化控制算法，提升机器人在特定场景的性能与安全性。

特定应用场景的小模型开发正成为主流。小模型通过蒸馏技术缩小模型规模，降低开发与部署成本，快速适配特定任务。例如，在工业质检场景，小模型可基于少量缺陷样本实现高精度识别，显著降低开发成本。

数据采集是人形机器人训练的另一个关键环节。目前，人形机器人训练数据严重短缺，开源数据集在数量和规模上都极为匮乏。数据来源主要为真实人类运控数据采集及数字孪生两类，需要两者结合，即先在孪生环境中将真实数据进行倍增，跑通基础模型，再通过sim to real的迁移学习，叠加真实人类运动数据采集矫正，从而完成一套动作学习。

全球动捕市场由海外厂商主导，国内市场则由光学动捕国内品牌和国外品牌各占部分市场份额。产业链价值分布主要集中在光学动捕设备、软件与算法等方面。

投资逻辑上，建议聚焦二开本体厂商及动捕企业。2025年，人形机器人关注度已逐渐从供给端转向需求端，在量产的大背景下，具备垂直应用场景的二开本体厂商无疑是最有可能放量的环节。

这篇文章的灵感来自于中泰证券研究所发布的《人形机器人运控专题报告》。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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