一，地表最强人形机器人Figure 02即将发布

近日，人形机器人公司Figure官方推特宣布8月6日将发布Figure 02。据悉，此前Figure获得了英伟达、OpenAI和微软等巨头投资。2023年3月，FigureAI正式推出其首款通用人形机器人Figure 01，旨在通过在制造、物流、仓储和零售等行业执行各种任务来解决全球劳动力短缺问题。Figure 02预告视频虽然没有透露太多具体细节，但展示了该机器人的关节和肢体，以及一些有趣的、可能颇有灵活性的网状设计。

该公司创始人CEO布雷特·阿德科克（Brett Adcock）自信发言：Figure 02是地球上最好的人形机器人。

1）主要软硬件亮点：

手部设计：已至第四代，单手16自由度

面部传感器：AI驱动视觉，6个摄像头

电池：2.25kWh，运行时间提升50%

智能化：3倍计算能力，机载人工智能推理能力；搭载视觉语言大模型，具备对话推理能力

2）产品测试

已在宝马工厂开展实训

操纵性：100%自主神经网络学习布局能力；自我纠正学习行为的能力

结合figure前期发布的产品预热视频，硬件升级主要围绕关节执行器、部分关节处的蜂窝状缓冲组织复合材料、灵巧手、面部传感器以及模块化快速拆装换型能力，同时在整体外观上相比01在美观度上有所提升，彰显公司将把机器人产品推向日常应用场景的雄心

整体从行业层面看，机器人产业的优质企业的力量展示的频度在增加，包括figure产品的迭代、英伟达最新关于机器人训练数据成果的展示、optimus也有望在数周内迎来新的升级、国内机器人进厂实训等，相关产品及量产催化在未来依然密集，值得重视。

二，Figure进步迅速主要原因为“端到端”神经网络

公司创始人Brett Adcock认为，Figure01主要通过“端到端”神经网络来与人类进行对话。大致流程为：OpenAI的LLM提供“大脑”——视觉推理和语言理解；Figure神经网络提供“小脑”——做出一系列快速、低级、灵巧的机器人动作。

神经网络是人工智能（AI）领域的一个重要分支，它模拟人脑的工作方式，通过大量数据训练和学习，使机器能够执行各种任务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。神经网络的研究和发展始于20世纪50年代，当时科学家们首次提出模拟人脑工作方式的理论。然而，由于计算能力的限制，直到20世纪80年代，神经网络才开始得到广泛的应用。近年来，随着计算能力的提升和大数据的出现，神经网络得到了飞速的发展，并在很多领域取得了显著的成果。

三，A股神经网络概念梳理：

宏达新材：公司产品用于神经网络计算

固高科技：公司基于自主研发构建面向机器人应用的软件体。神经网络学习作为一种技术手段有尝试导入到工业机器人系统中来解决一些特定应用场是面临的工程问题，诸如视觉子系统，或焊接工艺策略生成等。

深水海纳：公司通过自主研发，以神经网络为手段的精确控制系统模型。

泰尔股份：公司利用卷积神经网络和循环神经网络，构建滚动轴承和齿轮箱的故障预警模型和故障诊断模型。

云天励飞：公司自研神经网络处理器NNP400T已经在应用。

神思电子：神思云脑是公司针对战略规划范围内的AI业务打造的认知计算云服务平台，基于大规模神经网络构建各类专项技术引警以及行业知识库，具备支持语音识别、图像识别、语义理解、知识推理、设备远程升级等功能，主要服务于公司行业服务机器人。

金自天正：公司订单项目涉及人工神经网络算法。

大富科技：自主原创了NPL神经元并行计算机语言。

奥比中光：公司专注于3D视觉感知技术研发，拥有较深的神经网络芯片及算法的技术累积，相关技术未来可在人形机器人等多形态终端上进行应用。

岩山科技：类脑神经网络算法模型目前尚处于研究阶段，理论上可以适用于智能驾驶、机器人等多个领域。

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