2025年人形机器人行业深度分析报告:从具身智能到动捕设备的机遇与挑战

机械设备行业人形机器人深度:从具身模型看动捕设备机会
本篇文章的部分核心观点、图表及数据,出自东北证券于2025年2月14日发布的报告《机械设备行业人形机器人深度:从具身模型看动捕设备机会》,如需获得原文,请前往文末下载。

人形机器人行业近年来在全球范围内迅速崛起,成为科技领域的重要焦点。随着人工智能技术的不断进步,尤其是具身智能大模型的发展,人形机器人正从实验室走向实际应用。本文将深入探讨人形机器人行业的现状、市场规模、未来趋势以及动捕设备在其中的关键作用,分析行业的竞争格局和发展前景。

关键词:人形机器人、具身智能、动捕设备、市场规模、未来趋势、竞争格局

一、具身智能大模型的发展现状与未来趋势

具身智能大模型是人工智能领域的重要发展方向,其发展历程从20世纪50年代的概念萌芽逐步发展到如今的多模态融合与复杂任务规划。具身大模型基于Transformer架构和预训练技术,通过强化学习实现机器人在复杂环境中的自主决策。具身大模型有端到端具身模型与分层模型两条路线,其中端到端具身模型将感知、推理、决策和执行集成于一体,通过大规模多模态数据训练,能够直接从输入到输出进行映射,减少了中间环节,显著提高了系统的效率和响应速度。然而,这种模型需要海量的训练数据,成本较高,且可解释性较差。相比之下,分层模型则在模块化、可维护性和灵活性上表现更好,适合需要逐步优化和灵活调整的复杂任务,但系统复杂性和性能开销相对较高。

具身智能大模型的发展高度依赖于高质量的真实数据。具身机器人数据通常包括多模态信息,如视觉图像、自然语言指令、触觉反馈以及机器人的动作数据等。这些数据帮助机器人学习感知、决策和执行任务的能力,提升其在复杂环境中的适应性和泛化能力。然而,具身机器人数据面临数据稀缺性、采集成本高、标注复杂等挑战,其规模和多样性相对不足。数据采集可以类比为一个金字塔结构,最底层是互联网数据和生成数据,中层为动作捕捉数据,顶层是遥操作数据。2024年,全球多家机构发布了多个高质量的具身智能数据集,叠加人形机器人训练场建设如火如荼,机器人智能化有望加速。

二、动捕设备在人形机器人领域的关键作用

动作捕捉技术是具身智能数据采集破局的关键手段。动作捕捉系统分为机械式、声学式、电磁式、惯性传感器式和光学式五大类,其中光学式与惯性式动作捕捉系统因其高精度和高效率被广泛应用。在具身智能机器人领域,动作捕捉技术通过遥操作和虚拟本体数据采集,为机器人提供了高质量的训练数据。例如,特斯拉利用动捕系统训练人形机器人,智元机器人通过动捕系统采集数据用于虚拟本体训练。动作捕捉技术不仅提高了数据采集的效率,还降低了数据清理的成本,为具身智能机器人的发展提供了有力支持。

动作捕捉系统的种类繁多,按照技术原理可分为机械式、声学式、电磁式、惯性传感器式、光学式等五大类。机械式动作捕捉系统通过机械装置来跟踪和测量运动轨迹,具有成本低、精度高、采样频率高的优点,但动作表演不方便,连杆式结构和传感器线缆对表演者的动作约束较大。声学式动作捕捉系统基于声波传播原理,成本低但精度较差,容易受到环境噪声干扰。电磁式动作捕捉系统通过电磁场捕捉运动轨迹,能够记录六维信息,实时性好,但对环境要求严格,采样率较低。惯性传感器式动作捕捉系统便携性强、操作简单,但存在积分漂移和双脚离地运动定位解算困难的问题。光学式动作捕捉系统基于计算机视觉原理,通过多个高速相机捕捉目标特征点的运动轨迹,具有高精度和高效率的特点,广泛应用于影视、游戏、虚拟现实等领域。

三、人形机器人行业的竞争格局与发展前景

人形机器人行业的竞争格局正逐渐形成,全球范围内众多科技巨头和新兴企业纷纷布局。特斯拉、谷歌等科技巨头凭借其强大的技术实力和资源优势,在人形机器人领域取得了显著进展。特斯拉的Optimus人形机器人训练场利用人类的示范教学来模拟复杂作业场景,谷歌的RT-X训练场则依托多种机器人平台进行数据集的标准化采集。此外,斯坦福大学与谷歌DeepMind合作推出的ALOHA2具身智能框架,利用高仿真度的MuJoCo仿真环境和低成本的机械臂实体,构建了家庭环境训练场景。与此同时,DeepMind联合21家机构,整合了22种不同机器人的数据,创建了目前最大规模的开源真实机器人数据集Open X-Embodiment,该数据集涵盖了超过100万条机器人操作轨迹。

在国内,人形机器人训练场的进展迅速。2025年1月,全国首个异构人形机器人训练场在上海张江的国家地方共建人形机器人创新中心正式启用,首期已部署超过100台异构人形机器人。该训练场聚焦智能制造、民生服务以及特种作业等国家重点领域的场景应用,通过大规模数据采集和训练,推动人形机器人技术的突破和应用落地。训练场还构建了多个可重构的应用场景,支持不同型号机器人在复杂环境中的训练,并推出国内领先的真实与生成式动作开源数据集。此外,国地中心与多家企业签署生态场景合作协议,形成广泛的生态合作。未来,训练场将降低具身智能技术发展成本,解决基础设施重复建设问题,并有望成为国家级虚实结合具身智能技术平台。

四、人形机器人行业的市场规模与未来趋势

人形机器人行业正处于快速发展的阶段,市场规模不断扩大。根据相关数据,2024年全球人形机器人市场规模已达到数十亿美元,预计未来几年将以年均复合增长率超过30%的速度增长。随着技术的不断进步和应用场景的拓展,人形机器人将在智能制造、家庭服务、医疗康复、特种作业等多个领域发挥重要作用。例如,在智能制造领域,人形机器人可以完成复杂的装配任务,提高生产效率和产品质量;在家庭服务领域,人形机器人可以协助完成家务劳动,为老年人和残疾人提供生活照料;在医疗康复领域,人形机器人可以辅助康复训练,提高康复效果。

未来,人形机器人行业的发展将呈现出以下趋势:一是技术的深度融合与创新。具身智能大模型将与物联网、大数据、云计算等技术深度融合,实现更高效的感知、决策和执行能力。二是应用场景的拓展与深化。人形机器人将从实验室走向实际应用,逐步渗透到更多行业和领域。三是产业链的完善与发展。人形机器人行业的产业链将不断完善,涵盖研发、生产、销售、服务等多个环节,形成完整的产业生态。四是国际合作与竞争的加剧。全球范围内的人形机器人企业将加强合作与交流,共同推动技术进步和产业发展,同时也会在市场竞争中展开激烈角逐。

相关FAQs:

Q1:具身智能大模型与传统人工智能模型有何区别?

具身智能大模型强调机器人与环境的交互和物理操作能力,将感知、推理、决策和执行集成于一体,通过多模态数据进行训练,能够更好地适应复杂环境和完成复杂任务。相比之下,传统人工智能模型主要关注数据处理和模式识别,缺乏对物理世界的直接操作能力。

Q2:动作捕捉技术在人形机器人领域的应用前景如何?

动作捕捉技术为人形机器人提供了高质量的训练数据,能够显著提高机器人的学习效率和性能。随着技术的不断进步和成本的降低,动作捕捉技术将在人形机器人领域得到更广泛的应用,推动人形机器人技术的快速发展。

Q3:人形机器人行业的市场规模有多大?

2024年全球人形机器人市场规模已达到数十亿美元,预计未来几年将以年均复合增长率超过30%的速度增长。随着技术的不断进步和应用场景的拓展,人形机器人行业将迎来更大的市场空间。

Q4:人形机器人行业的主要竞争企业有哪些?

人形机器人行业的竞争格局正逐渐形成,全球范围内众多科技巨头和新兴企业纷纷布局。特斯拉、谷歌等科技巨头凭借其强大的技术实力和资源优势,在人形机器人领域取得了显著进展。此外,国内的国地中心等机构也在积极推动人形机器人技术的发展。

Q5:人形机器人行业未来的发展趋势是什么?

未来,人形机器人行业将呈现出技术的深度融合与创新、应用场景的拓展与深化、产业链的完善与发展以及国际合作与竞争的加剧等趋势。人形机器人将在智能制造、家庭服务、医疗康复、特种作业等多个领域发挥重要作用,推动社会的进步和发展。

以上就是关于人形机器人行业的深度分析。随着具身智能大模型的不断发展和完善,人形机器人行业正迎来前所未有的发展机遇。动捕设备作为具身智能数据采集的关键手段,将在人形机器人领域发挥越来越重要的作用。全球范围内的人形机器人企业正通过技术创新和合作交流,推动行业的发展。未来,人形机器人将在更多领域实现应用落地,为人类社会带来更多的便利和价值。

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报告介绍:本报告由东北证券于2025年2月14日发布,共35页,本报告包含了关于人形机器人的详细内容,欢迎下载PDF完整版。