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从新能源汽车角度看,Tesla“人形机器人”有哪些机会?
价值投机小学生 / 2022-07-30 08:25 发布
从新能源汽车角度看
Tesla, “ 人形机器人” 有哪些机会? 报告出品方/分析师( : 国泰君安 吴晓飞 管正月、 ) 1. 结论建议
人形机器人中成本占比高
格局相对确定的关节及其相关部件将率先爆发、 考虑新能源汽车与人形机器人在三电系统, 传感系统、 人机交互系统有相似或重合、 特斯拉产业链上的核心供应商也有望受益, 推荐标的双环传动, 拓普集团、 绿的谐波、 国君机械覆盖( ) 受益标的三花智控等, 。 2. Tesla bot
: 下一个新能源的机会2.1. 特斯拉强势进入人形机器人市场
特斯拉人形机器人原型机即将发布
机器人市场的, “ 鲶鱼” 2021 年 8月 19 日。 特斯拉在首个 AI 日上发布人形机器人概念图及视频, 2022 年6 月 21 日, 马斯克表示 Tesla Bot 的原型机将在 9 月 30 日的 AI 日首次现身, 特斯拉人形机器人加速推进, 。 特斯拉人形机器人被命名为 Optimus
最早将于 2023 年开始生产, 用来填补劳动力缺口, 执行危险, 重复或太无聊而人们不愿意从事的工作、 从公布的参数看。 Optimus 身高约 172 厘米, 体重约 56 公斤、 负载 20千克、 行走速度最高可达每小时 5 英里, 身体由轻量材料覆盖。 头部为扫描外界信息的屏幕, 全身累计搭载了 40 个机电传动器, 此外。 该机器人采用特斯拉 Dojo, 道场( 机器学习培训系统) 芯片为自研 AI 训练芯片 D1, 和特斯拉共用自动驾驶软件系统, FSD( 以及摄像头系统) 。 新一代的智能终端
下一个新能源汽车的机会, 特斯拉计划将 Optimus系列机器人与 Model 系列电动车作为同样重要的产品线。 打通工业, 商用、 家用场景限制、 填补劳动力缺口, 用机器代替人类执行危险, 无聊、 重复和人们不愿意做的工作、 整合各类应用场景, 成为继 PC, 手机、 智能电动汽车后下一代的超级智能终端、 。 2.2. 人形机器人万亿蓝海市场即将爆发
全球劳动力短缺日益严峻
预计 2030 年全球技术工人缺口超过 8520 万人, 根据全球高级管理人才顾问公司 Korn Ferry 对全球人才展开的调查进行建模的指出 2030 年全球人才缺口将达到 8520 万。 A 级工人, 指已完成大专或大学等高等教育( 或具有高级贸易学院资格, 的短缺相当于其所考察的 20 个国家中高技能劳动力的 21%) 如果不加以控制, 人才短缺造成的损失预计达 8.5 万亿美元, 相当于德国和日本一年的 GDP 总和, 除了印度以外。 2030 年美国, 德国、 英国、 中国、 日本都面临不同程度的人才短缺、 ; 金融业 TMT 行业、 制造业预计 2030 年人才缺口分别达到 1070 万、 430 万、 790 万人、 。 人形机器人万亿级蓝海市场即将爆发
麦肯锡报告预计 2030 年全球15%-30%。 约 4-8 亿人( 会因人工智能发生变化) 全球 50%的工作可以被机器人替代, 有 60%的工作岗位上 30%的工作量可由机器人代劳, 据世界银行统计。 2021 年全球劳动力人口约 35 亿人, 假如机器人成本能够下降至接近汽车, 机器人大规模应用, 补充劳动力的缺口, 将迎来下一个万亿级别的蓝海市场, 。 3. 人形机器人虽远必至
万亿蓝海市场即将爆发, 3.1. 人形机器人处在爆发前夜的初期阶段
回顾新能源车的发展
人形机器人处在市场化的前夜, 在特斯拉出现之前。 新能源车也面临过成本与需求不清晰的混沌期, 主要是短期技术的限制造成的, 尽管电动汽车 19 世纪就诞生。 早于汽油车, 但当时电池密度低, 寿命端、 无法与快速进步的内燃机汽车竞争, 在过去百年之中市场先选择了汽油车, 随着 2005 年后电池技术的多轮迭代。 续航, 充电、 寿命等性能都取得突破、 在特斯拉的引领下, 成本与需求的瓶颈被打破, 新能源汽车市场最终迎来了爆发, 。 人形机器人目前尚未大规模量产
但随着控制方法, 人工智能、 深度学习等计算机、 通信技术的不断突破、 人形机器人快速迭代, 以最新一代的波士顿动力双足机器人 Atlas 为例, 仅 6 年左右的时间, Atlas 从蹒跚学步进展到了流畅跑酷, 在劳动力不足的大背景下。 技术进步叠加资本进入, 产业也亟待更多人形机器人的市场化落地, 。 特斯拉有望成为人形机器人行业的破局者
特斯拉人形机器人 Optimus是新能源车中的 Model 系列, 特斯拉从 Roaster 到 Model S/X。 再到Model 3(图片|配置|询价)/Y, 加速了全球电动化, 尤其是特斯拉中国工厂, 一方面实现了更高效率, 更低成本的大规模生产、 另一方面拉动了消费者对电动车接受度的提升, 特斯拉人形机器人有望复制其在新能源汽车上的路径。 发挥其强大的工程能力以及人工智能上的优势, 整合并创新现有技术, 实现低成本, 高效率的大规模量产、 推动人形机器人全球化的应用, 另外。 中国供应链在特斯拉新能源汽车降本上发挥了重要作用, 上海工厂扮演了特斯拉产能释放的最重要的角色之一, 我们认为在人形机器人市场, 中国供应商和供应链同样也会发挥类似的作用, 。 3.2. 机器人关节是人形机器人的核心之一
仿生机器人由三大部分
传感( 控制、 机械、 和六大系统) 感知( 人机交互、 控制、 驱动、 机械、 机器人与环境交互、 组成) 其中机械部分是其他几个部分的基础, 机械部分有驱动系统和机械系统, ; 按部位分类 机械部分又可以分为头, 胸腔、 手臂、 手、 腿和足等、 。 关节是机器人的关键点之一
也是机器人成本占比最高的部件, 机器人关节是指机器人各个零部件之间发生相对运动的机构。 机器人关节模组包括电机。 减速器、 控制器等、 一般成年人的骨头有 206 块。 大的关节有 78 个, 仿人机器人模拟人类的关节和骨骼架构, 因此通常有 15-70 个关节, 人的关节运动特点是运作速度快。 机动性好、 同时脚着力点是离散的, 高速碰撞的、 因此人形机器人的关节往往要满足瞬时高功率输出, 高能量利用效率以及抗瞬时冲击能力、 关节设计是人形机器人的难点和要点之一, 包括关节数量, 布置方式以及整机构型、 。 假设人形机器人平均价格 20 万元
规模效应下每个 RV, 谐波减速器价格下降至 3000 元和 1000 元左右、 每个电机和控制器价格下降至 500-800元和 300-500 元, 那么对应的每台人形机器人关节成本占比约 29%-42%, 其中减速器成本占比 13%-16%, 电机成本占比 10%-16%, 控制器成本占比 6%-10%, 。 4. 从新能源汽车角度看 Tesla bot 的投资机会
动力电池及其产业链是新能源汽车板块表现最强的主线之一
动力电池既是新能源汽车技术突破的关键。 电池关系到整车的续航, 充电、 安全、 寿命等多方面因素、 动力电池也是成本占比最高的部件。 单车价值量在万元以上, 成本占比接近 40%, 动力电池长期前景确定性高。 同时竞争格局清晰, 市场集中度高, 呈现一超多强格局, 动力电池及其产业链各个环节的龙头和优质供应商均在过去 10 年的新能源汽车投资中展现了超额收益的优异表现, 。 机器人关节及其相关部件是最重要的投资主线之一
与现有的工业机器人和服务机器人相比。 人形机器人最大的变化在于机械结构系统, 而关节是机械结构系统的基础, 类似新能源汽车与传统汽车最大的变化在于动力系统, 由原来的发动机+变速箱变成了三电系统, 电池是三电系统中最重要的部件, 。 从成本结构来看
关节占到机器人的 1/3 到 50%以上成本, 以工业机器人为例。 减速器, 伺服电机、 控制器成本占比分别为 35%、 20%、 15%、 整体成本占比 70%左右, 从盈利能力来看。 关节的相关部件的盈利能力也较高, 尤其是减速器, 主要是减速器产品壁垒高, 全球竞争格局集中度高, 现有龙头市场份额超过 70%( ) 。 关节主要由减速器
电机、 控制器等部件组成、 其中机器人厂商的减速器外购为主, 控制器自制为主, 。 减速器
: 连接动力源与执行机构之间的传动机构 能将马达的转速降低, 并让转矩提升, 减速器是个重资产。 高投入、 慢回报的产业、 从全球工业机器人大厂来看, 多未自行研发减速器, 主要采购日本厂商纳博和哈默的产品, 这两家公司占据了全球减速器市场 70%以上, 国内双环传动, 绿的谐波近几年实现了国产替代、 持续抢占减速器市场份额, 。 电机
: 是机器人的动力系统 一般安装于机器人的关节处, 是机器人运动的心脏, 可细分电机本体和运动控制系统两个部分, 机器人关节电机有交流伺服电机。 微型电动机、 直流伺服电机和步进电机等、 伺服电机主流供应商包括日本松下。 摩川、 安川、 三菱、 三洋、 富士以及欧美厂商如德国伦茨、 Lenze( ) 博世力士乐、 Bosch Rexroth( 等) 其中日系厂商在工业机器人伺服电机中的市场份额约 40%, 。 控制器
: 是机器人的“ 大脑” 包含硬件和软件两部分, 硬件是工业控制板卡。 软件是控制演算法, 一般较成熟的机器人厂商都自行开发控制器。 以保证品质的稳定性及产品的维修体系, 因此也是各机器人厂商的核心技术所在, 。 我们认为人形机器人中成本占比高
格局相对确定的关节及其相关部件将率先爆发、 考虑新能源汽车与人形机器人在三电系统, 传感系统、 人机交互系统有相似或重合、 特斯拉产业链上的核心供应商也有望受益, 推荐标的双环传动, 拓普集团、 绿的谐波、 国君机械覆盖( ) 受益标的三花智控等, 。