华泰证券：怎么掌握当时人形机器人出资时机

  华泰证券发布研究报告称，掌握当时时点人形机器人出资时机的要害在于：1)确认工业从0到1确实认性，掌握概率大和或许改变的技能方案，以及可行的商业化落地场景;2)掌握量价均升、天花板高的零部件赛道，单机价值量上，电机环节传感器减速器丝杠谐波减速器空心杯电机各类轴承;该行依据场景测算出特斯拉机器人商场天花板为245亿美元，对应伺服电机/直线执行器/减速器的天花板为46/37/34亿美元;3)发掘细分赛道中技能抢先/原T工业链中技能移植性强的个股时机。

  人形机器人诞生已有30余年，当时机器人处于高动态运动开展阶段，由技能验证期向开始商业化过渡，在广泛场景探究商业化或许性。2023年工业在技能侧和供应侧呈现明显边沿改进：技能上以AI、大模型为代表的软件技能获得重大打破，或带领职业打破产品力天花板;供应上，2023年特斯拉已完结从概念机到可完结杂乱动作实体的进化，提出价格2万美元的方针;1X科技的EVE产品在安保场景顺畅商业化着陆。该行以为本年或为工业的当打之年，机器人商业化发展值得重视。

  机器人产品力向真人迫临为工业结局，该行以为产品软件端的运控算法、视觉感知算法、言语模型为底层技能，决议了产品力的天花板，而硬件才能决议产品力的完成程度。在技能层面上，现在感知算法和言语模型开展较快，机器人产品力下一步跃迁的要害或在于运控算法和关节才能。但杰出的产品力不意味着成功的工业化，该行以为场景的广度深度(即工业空间和工业化难度)是机器人商业化的条件，当时较有开展的潜在才能、在供应端和技能端齐发力下有望加速商业化的为广度深度均较大的场景，如物流运送、工厂协作、安保服务等。

  曩昔工业化约束在于软硬件耦合下产品迭代慢，操控降维+硬件超配导致本钱高，而特斯拉FSD资源优势或为机器人商业化赋能:(1)车端算法共用：机器人或搭载FSD自研芯片并同享软件渠道，FSD能赋能机器人的机器视觉算法，FSD和Dojo的数据堆集和练习模型能加速机器人功用优化，以此来完成降本增效;(2)供应链共用：机器人与电车有较大的供应链重合度，可接轨热办理/电池体系/视觉传感器等电车供应链，同享电车国产供应链的规划优势，此项或为机器人降本利器;(3)自有场景商业化试水：特斯拉自有工厂或完成机器人工业场景的商业化，能以实在场景一直在优化机器人。

  现在AI、大模型的软件才能打破，助力机器人向具身智能的天花板迫临，感知/操控/交互/热办理/驱动模块的技能方向较清楚，运动模块的关节环节存在较多变数:(1)旋转关节学界提出选用本钱更低+负载更好的行星减速器;(2)线性关节选用滚珠或行星滚柱丝杠，或电机和丝杠一体的反式滚柱丝杠，或连杆代替行星滚柱丝杠，或用六维力矩传感器，或用IMU传感器进步行走稳定性;(3)灵活手关节方案改变性该行估计不大。该行以为机器人硬件技能挑选相似搭积木，中心在于主机厂对本钱和功能的权衡，存在变数的技能环节或有预期差的出资时机，主张重视减速器/传感器的技能发展。

  该行以为掌握当时时点人形机器人出资时机的要害在于:(1)确认工业从0到1确实认性，掌握概率大和或许改变的技能方案，以及可行的商业化落地场景;(2)掌握量价均升、天花板高的零部件赛道，单机价值量上，电机环节传感器减速器丝杠谐波减速器空心杯电机各类轴承;该行依据场景测算出特斯拉机器人商场天花板为245亿美元，对应伺服电机/直线执行器/减速器的天花板为46/37/34亿美元;(3)发掘细分赛道中技能抢先/原T工业链中技能移植性强的个股时机。该行看好有概率进入T工业链标的为：双环传动/三花智控/贝斯特/新时达/鸣志电器/江苏雷利/麦格米特/汇川技能。

  危险提示：特斯拉机器人方案改变超预期;本钱测算具有必定局限性;特斯拉机器人工业化不及预期。

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