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垂直領(lǐng)域具身智能機器人的野望?餐廳,家政,物流,養(yǎng)老,服裝等行業(yè)有較好具身智能機器人應(yīng)用前景

來源:國金證券      編輯:創(chuàng)澤      時間:2025/8/16      主題:其他   [加盟]

垂直領(lǐng)域具身智能機器人,為什么是現(xiàn)在看好?

“大腦”成熟度逐步提升,打造具身智能落地基礎(chǔ):機器人“大腦”主要功能包括實時交互、多模態(tài)感知、自主可靠 決策、涌現(xiàn)和泛化等,產(chǎn)業(yè)從Z基礎(chǔ)的LLM (大語言模型)+VFM (視覺基礎(chǔ)模型)過渡至 VLM (視覺語言模型)多模 態(tài)模型,并進一步增加運動控制實現(xiàn)VLA (視覺語言動作模型)。近年目標檢測、3D語言映射、對象表示、策略學習、 任務(wù)規(guī)劃等研究突飛猛進,顯著提升了機器人感知、決策、控制能力,打造具身智能落地基礎(chǔ)。

垂直領(lǐng)域缺數(shù)據(jù)、推理慢、控制難等問題有望解決,加速產(chǎn)業(yè)化落地:目前的通用機器人距離成熟產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用還有一 定距離,其中受到了真機數(shù)據(jù)有限、大模型推理時間太長、運動控制難度較高等多種因素影響。要解決這些問題,我 們認為更多的還是要針對某一垂直領(lǐng)域場景進行突破,數(shù)據(jù)方面通過供應(yīng)鏈、機器人企業(yè)、用戶、政府等共同發(fā)力實 現(xiàn)場景零到一突破,通過機器人部署增加真機數(shù)據(jù)獲取量,加速實現(xiàn)“數(shù)據(jù)飛輪”;推理時間的問題可以通過調(diào)優(yōu)更 “小”的垂直領(lǐng)域模型解決,貼合場景應(yīng)用需求同時匹配邊緣算力;同時我們認為不必追求人形形態(tài),僅上肢的具身 智能工作站、輪式機器人也有較好應(yīng)用前景,其運動控制算法更成熟,更容易實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化落地。

哪些場景前景大?

潛在場景尋找思路:我們一方面認為工業(yè)機器人滲透率越低,未來的應(yīng)用前景越大,因為工業(yè)機器人完成了標準化行 業(yè)的自動化升J,剩下的柔性化程度較高的行業(yè)則需要利用大模型的泛化能力實現(xiàn)自動化,例如塑料化工、食品加工、 家電等行業(yè)有較多工序工業(yè)機器人應(yīng)用成熟度較低;另一方面認為可以從“缺工”角度出發(fā),招工難是終端用戶Z直 接的需求痛點,例如餐廳、家政、物流、養(yǎng)老、服裝等行業(yè)有較好具身智能機器人應(yīng)用前景。

服裝:服裝行業(yè)是典型的勞動密集型行業(yè),尤其是縫紉環(huán)節(jié)主要依靠人工難以實現(xiàn)自動化升J,主要由于處理布料柔 性化程度過高無法通過工業(yè)機器人完成。但目前整體來看針對布料處理的大模型、傳感器均有了一定的成熟度, 1X 世界模型具備針對布料折疊生成長時程任務(wù)模擬能力、FLIP 框架在布料折疊任務(wù)中可生成長期規(guī)劃方案、SSFold 方 法可對未見過的布料完成折疊、帕西尼靈巧手傳感器可實現(xiàn)不同布料材質(zhì)識別。同時縫制機械領(lǐng)軍企業(yè)杰克股份聯(lián)合 多家高校開始攻關(guān)服裝機器人,服裝行業(yè)的垂直機器人開發(fā)有望加速。

康養(yǎng):我們認為康養(yǎng)場景是具身智能機器人Z終實現(xiàn)家庭應(yīng)用的Z優(yōu)過渡場景,下游面臨“招工難”痛點,同時產(chǎn)業(yè) 目前從硬件和物品傳遞、病患移動等常見任務(wù)處理能力上看均有一定的成熟度。海外有1X 積極開發(fā)家用機器人,其 大模型性能不斷提升,國內(nèi)有傅利葉、優(yōu)必選、億嘉和等越來越多的企業(yè)切入該賽道,有望加速產(chǎn)品成熟。同時兩部 門發(fā)文支持機器人在家庭、社區(qū)和養(yǎng)老機構(gòu)等場景試點應(yīng)用,政策支持也有望助力產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)關(guān)鍵的零到一突破。

物流:物流行業(yè)經(jīng)過多年自動化升J已經(jīng)在倉儲、傳送、分揀等環(huán)節(jié)具有了較高的自動化程度,但其中剩下了一些工 作量較大的例如拆零揀選環(huán)節(jié)仍以人工為主柔性化程度較高,后續(xù)有望通過具身智能機器人填補空缺并集成進現(xiàn)有的 自動化系統(tǒng)。目前物流巨頭GXO 與多家機器人企業(yè)合作探索應(yīng)用,其中Digit已經(jīng)實現(xiàn)了商業(yè)化運營,F(xiàn)igure Helix 模型在物流行業(yè)應(yīng)用后性能也快速提升展示了巨大成長潛力。物流行業(yè)在終端用戶、物流裝備企業(yè)、機器人企業(yè)的共同推動下有望成為一個“爆款”場景。


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我們距離真正的具身智能大模型還有多遠,在模態(tài)擴展,推理機制與數(shù)據(jù)構(gòu)成三方面持續(xù)演進

當前主流模型多聚焦于視覺、語言與動作三模態(tài),下一階段有望引入觸覺、溫度等感知通道,提升機器人環(huán)境建模與推理能力,可擴展的訓練場正成為通用機器人訓練體系的關(guān)鍵支撐

養(yǎng)老機器人研究,近萬億級機器人市場,生態(tài)搭建是關(guān)鍵,B+C 端市場空間五年規(guī)模有望超170億

未來五年內(nèi)B 端養(yǎng)老院及醫(yī) 院機器人市場規(guī)模將突破120億元,C 端家庭機器人市場有望達到50億元,展現(xiàn)出廣闊的藍海前景,B+C 端市場空間五年規(guī)模有望超170億

2025~2035元趨勢報告(機器人)-數(shù)量10億到100億,成本約為每月300美元

2040年我們將擁有多少人類型機器人與我們并肩工作的預測,數(shù)量10億到100億,每天24小時、每周7天工作的機器人助手租賃成本約為每月300美元

2025具身機器人行業(yè)未來展望報告-當前產(chǎn)業(yè)正朝L3級邁進,L4及L5級機器人判斷及市場展望

從完全由人控制到完全自主智能,當前產(chǎn)業(yè)正朝L3級邁進;‌L4級‌未來3-5年內(nèi)落地;‌L5級‌以C端應(yīng)用為主,未來5-10年內(nèi)落地;多家公司的L4級輪式具身機器人產(chǎn)品及其特點

人形機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀、市場前景及未來展望

人形機器人產(chǎn)業(yè)正處于快速發(fā)展階段,市場規(guī)模和技術(shù)水平不斷提升,在2030年發(fā)展為千億元市場,全球人形機器人市場在技術(shù)革命性突破的理想情況下,2035年市場規(guī)模可達1540億

服務(wù)機器人在工業(yè)場景量化效益:能耗降低、碳排放減少、經(jīng)濟效益

物流效率提高15%,年減少叉車燃油消耗8000升;減碳21.8噸;降低重載搬運下的職業(yè)傷害風險工傷率下降12%;年節(jié)約原材料成本120萬;院內(nèi)交叉感染風險降低 30%

服務(wù)機器人在酒店樓宇場景量化效益:能耗降低、碳排放減少、經(jīng)濟效益

能耗降低-運行次數(shù)減少28%;酒店年均節(jié)省電費1.5萬元;數(shù)據(jù)泄露問題減少90%;酒店每年節(jié)省潛在合規(guī)成本80萬元;年節(jié)水22.5萬升;年減少有害化學物質(zhì)排放1.2噸

人形機器人檢測認證白皮書2025-技術(shù)特征、檢測路徑、標準需求、認證規(guī)劃等六個方面

從人形機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀、人形機器人技術(shù)特征、挑戰(zhàn)與風險、人形機器人檢測路徑、人形機器人標準需求、人形機器人認證規(guī)劃六個方面,全面剖析產(chǎn)業(yè)質(zhì)量保障體系構(gòu)建路徑

服務(wù)機器人重點應(yīng)用行業(yè)及場景市場發(fā)展趨勢:餐飲、酒店、零售、教育、醫(yī) 療、工業(yè)、公共服務(wù)

工業(yè)市場規(guī)模有望到2035年達到140.6 億美元;酒店機器人市場規(guī)模有望達到124.6億美元;康養(yǎng)市場規(guī)模有望達到 220.5億美元;餐飲市場規(guī)模有望爆發(fā)式增長至214.4 億美元

人形機器人:智能具身,創(chuàng)啟未來紀元,2025年出貨量將達萬臺級別,2027 年特斯拉目標產(chǎn)能突破百萬臺

人形機器人板塊正從主題投資邁向成長投資,2025年出貨量將達萬臺J別,2027 年特斯拉目標產(chǎn)能突破百萬臺,產(chǎn)業(yè)鏈長期成長空間打開

服務(wù)機器人行業(yè)下半場的生態(tài)發(fā)展路線-基于模塊化設(shè)計與AIoT的R2X,多品類產(chǎn)品矩陣

基于模塊化設(shè)計與AIoT的R2X,多品類產(chǎn)品矩陣,多技術(shù)棧驅(qū)動的具身智能,通用的多元形態(tài):專用+類人形+人形,可持續(xù)與普惠的創(chuàng)新

服務(wù)機器人在實現(xiàn)高度通用性和泛化性過程中面臨的挑戰(zhàn)-環(huán)境的泛化性,任務(wù)的泛化性,構(gòu)型的泛化性

針對不同對象的操作能力具有很高的技術(shù)挑戰(zhàn),增加了操作的復雜性;在工業(yè)場景中,機器人需要使用不同工具完成任務(wù);服務(wù)機器人的多樣形態(tài)導致了很難通過一套通用的算法
 
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新聞資訊
== 資訊 ==
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