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人形機器人絲杠行業深度報告: 核心傳動精密部件,國產化未來可期,市場規模249.5億元

來源:國海證券      編輯:創澤      時間:2024/10/15      主題:其他   [加盟]

核心壁壘在于精加工&設備,未來硬車應用有望擴大:

ü 定義及應用。絲杠是一種通過螺母、滾柱、絲桿等零部件將旋轉運動轉換為直線運動的機構,在人形機器人中主要應用于直 線執行器,分布于全身大臂、小臂、大腿和小腿等14個部位。

ü 分類。絲杠按照結構原理可以分為滾柱、滾珠、滑動三種類型,其中反向式行星滾柱絲杠承載G、體積小、精度G、壽命長, 因此特斯拉人形機器人主要用反向式行星滾柱絲杠。

ü 核心壁壘。絲杠壁壘主要在于螺母內螺紋精加工環節,目前磨削為主流技術路線,對應G精度磨床設備(中G端以外資為 主),未來硬車工藝有望憑借效率G、能耗低等優勢逐步擴大應用范圍。

u 人形機器人絲杠市場快速擴容,國產替代未來可期:

ü 市場空間預測。2025年特斯拉人形機器人將實現從0到1量產,根據我們測算,2025年和2030年人形機器人市場規模 分別有望達到1.4億元和249.5億元,2025-2030年人形機器人CAGR有望達到182%。

ü 競爭格局。從海外和國內競爭格局來看,中G端絲杠設備的主要供應商主要為日本、德國等外資廠商,國內廠商規模、工藝 與外資廠商相比仍有一定差距,主要系外資供應商加工技術布局較早,技術成熟,產品類型豐富。

ü 人形機器人浪潮帶來絲杠國產替代機遇。人形機器人絲杠和汽車、機床絲杠的結構、精度、大小不同,我們認為未來人形機 器人的量產是一場對絲杠技術的全新革命,有望間接縮短外資廠商和內資廠商之間的技術差距。此外未來人形機器人量產后 或將將重心向規模化降本轉移,與外資廠商相比,內資廠商具備人力成本低、國產設備采購價格低、工藝迭代速度快等多種 優勢,未來有望緊抓人形機器人產業化機遇,快速實現國產替代。




附件:人形機器人絲杠行業深度報告: 核心傳動精密部件,國產化未來可期,市場規模249.5億元






人形機器人執行系統之靈巧手-空心杯電機

人形機器人靈巧手進行抓取動作,空心杯電機為核心部件;信號解析 匯總執行 輸出轉速 (高速、低扭矩) 降速增扭 直線傳動轉 換為旋轉傳 動 驅動傳導 感知及力 反饋

人形機器人執行系統之旋轉執行器-減速器

旋轉執行器分布于肩部、手部等多自由度關節,作用是將某物旋轉到一定角度完成旋轉運動;驅動關節完成旋轉動作,減速器為核心部件

人形機器人執行系統之線性執行器-行星滾柱絲杠

線性執行器位于膝肘等單自由度及腕踝等雙自由度關節,將電機旋轉運動轉為直線運動;變旋轉運動為直線運動,行星滾柱絲杠為核心部件

人形機器人整體構造及成本拆解:執行系統較為關鍵

人形機器人感知系統成本占比7.3%,執行系統成本占比53.2%;線性執行器成本占比31.0%;旋轉執行器成本占比17.9%;其他成本占比39.5%

人形機器人BOM拆解分析-三大核心部分

執行系統BOM占比最高,約53.2%(其中直線、旋轉、手部分別 占31.0%、17.9%、4.3%);感知系統占7.3%,其他芯片、電池等部件合計占比39.5%

中國人形機器人研發團隊-24支機器人團隊介紹

國防科技大學Blackman;哈爾濱工業大學HIT Humanoid; 理工匯童;浙江大學悟空;優必選WalkerX、優悠;小鵬汽車PX5;達闥科技XR-4;北京鋼鐵俠

工控&機器人系列深度-人形機器人空心杯電機:迎國產替代機遇

全球空心杯市場規模從2021年的6.75億美元增長至2025年的9.36億元,CAGR為8.52%。2021年全球空心杯電機市場規模僅占微特電機的1.73%

人形機器人擎天柱Optimus只申請外觀設計專利(共 5 件)

特斯拉的外觀專利全部有效,且主要集中在日本(4 件)和歐洲(1 件),其他已申請的方法類、結構類專利可能尚未公開

2023人形機器人技術專利分析報告-技術范圍、核心權利人及相關產品、專利數據

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軟體手的多模態感知 Advanced Functional Materials

皮膚的多模態感知為我們感受真實的物理世界提供了重要的工具,機器人便能感知到物品的粗糙度,隔空拂過位置物品時,它甚至能像X射線和3D掃描儀那樣感知到物品的材質和形狀

由主動學習和AI驅動的智能自主實驗[Nature Reviews Materials評論文章]

未來云端實驗室可以被建設在太陽能/風能充足的荒漠中,科研人員可以從全世界任意一個地方控制云端實驗室。園區內的兩大主體——數據流和物質流,將分別由互聯的AI網絡和機器人網絡負責運載

Nature Materials: 膠體機器人,小小身體卻無窮潛力

膠體機器人(CR)是自主顆粒機器,在膠體條件下采用“感覺-計劃-行動”范式,目標是將微觀機器人系統部署到新環境中。這種環境中的自主性被定義為機器在沒有外部驅動和監督的情況下做出決策(或“計算”)的能力
 
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