一、計算機組觀點：
下面從空間演繹、展望、投資、產(chǎn)業(yè)鏈等角度進行介紹。
（一）投資關注度
大家要對于行業(yè)引起重視，不能因為短期位置喪失長期機會，原因主要有以下幾點：
科技行業(yè)的投資歷史上來看有非常長的導入期。
比如歷史上移動互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，高通之前就有非常大的反饋。足夠大的科技周期蘊含潛在的巨大發(fā)展空間，一定會帶來政策、資本、產(chǎn)業(yè)的巨大動作。
然而2015年之后，整個TMT的科技創(chuàng)新比較匱乏。只有基于云計算這一個相對來說持續(xù)性的、而不是爆發(fā)式的領域。
20年的5G和中間穿插的幾次VR，屬于連續(xù)性的，并沒有帶來真正的創(chuàng)新爆發(fā)性浪潮。
科技創(chuàng)新的空間和幅度，決定了導入期的高度和強度。
埃隆·馬斯克逐步引領15年以后的創(chuàng)新，比如特斯拉的電動車到星鏈。
為了與星鏈相競爭，中國衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)的標的，例如航天宏圖、中科星圖的業(yè)績保持著持續(xù)性的放量和應用上的持續(xù)性落地。
但衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)偏政府和小領域，它所在的空間話與我們的生活并不直接相關，所以大家感受不多，但這一次人形機器人可以進行生活化應用，未來市場應用空間非常廣闊。
（二）應用的展望
1.應用領域：
人形機器人只要達到技術參數(shù)，落地的空間是非常大的，人們對人形機器人會存在剛需。
首先，應用在工業(yè)領域。特別是汽車產(chǎn)業(yè)鏈，接下來逐步延伸到整個工業(yè)，并涉及到二次開發(fā)、二次編程。
其次，運用于生活中，并成為很多人的剛需。
我們現(xiàn)在會有洗碗機、掃地機、炒菜機，但中間還是有很多的這種人力成本，而且不夠智能。1-2年內(nèi)算法層面可以實現(xiàn)掃地、做飯、洗衣服；
如果工作進一步衍生，可以發(fā)展至養(yǎng)貓、遛狗、按摩。
如果經(jīng)過3-5年更中期的訓練時間，人形機器人可以進行照顧老人、照顧小孩，識別長期的行為，包括這種喂奶粉、給老人護理。
機器人即使不出現(xiàn)類人的情感、類人的智慧，單單是行業(yè)中的訓練，我們已知的技術水平比較容易達到的局面，所替代空間和工種也是巨大的。
2.市場空間：
麥肯錫預測在2030年全球將有4億人會被機器人所替代，中國2021年的總平均工資的話是10.68萬，美國要高3倍到4倍。
馬斯克人形機器人價格在2萬到3萬美金之間。
所以機器人如果放量，我們認為至少應該是大于等于汽車，可能是百萬億級市場。
導入期的投資歷史來看一直是非常困難的，因為變量因素不確定性和波動都非常的大，但是有一點直觀感受是空間越大，導入期的彈性越大。
比如2017年做人工智能，科大訊飛是在非?？斓臅r間內(nèi)漲了兩倍的市值。
馬斯克早期12、13年突破重重困難放量電動車，擴產(chǎn)到今天銷量全球領先，已經(jīng)證明過自己一次了。所以這次人形機器人對整個硅谷的資本的吸引，還有全球資本吸引是巨大的。
（三）空間演繹：
9月份馬斯克會發(fā)布機器人之后：
首先，市場競爭加劇。貝索斯收購了人形機器人的公司，小鵬也緊隨馬斯克之后。其他的服務機器人廠商，比如優(yōu)必選也在緊密關注行業(yè)，所以全球的競爭對手會緊密關注并加大投資。
同時星鏈落地之后，我們國家衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)投資大幅度加速，但從國家安全的角度，現(xiàn)在可能看不到這種落地的政策，但我們能夠推演出相關鼓勵性的政策一定會全面性的落地，甚至是軍事上的應用，產(chǎn)業(yè)加速的節(jié)點的話已經(jīng)在開啟。
人形機器人的身高、體重、時速、負重（大概在20公斤）比較先進，包括交互性。
交互性是一個非常強的指標，因為會遇到大量的問題，比如關節(jié)上減速器的大小等問題；
再比如自動駕駛芯片是L2、L3并沒有到L4，會擔心人工智能控制的能力；
同時機器人是用在工業(yè)領域的，會產(chǎn)生大量的這種熱量，對壽命、穩(wěn)定性和熱管理的擔憂；
雖然目標說在2028年之前它很難成為一個通用機器人，但未來在開展自動化，應用廣泛性也會有擔憂，那么都會隨著9月份馬斯克來揭開謎底。
今年發(fā)布有一定的定調(diào)，同時明年春天一些量產(chǎn)的條件準備，包括芯片會一個更明確的答案。即使這個答案不夠滿意不夠完美，也處在一個快速迭代的過程當中。
但以我們對相關產(chǎn)業(yè)鏈的一些溝通和跟蹤來看的話，它的產(chǎn)能規(guī)劃應該是在非常短的時間一年兩年，按百萬臺機的產(chǎn)能規(guī)劃。
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兩條比較清晰的投資鏈：
一條是硬件產(chǎn)業(yè)鏈。因為核心智能控制的算法掌握在特斯拉自己的手中，所以偏軟件廠商很難在產(chǎn)業(yè)鏈中快速占領地位，因此第一步是硬件供應商。
第二類是在軟件生態(tài)上，智能化軟件需要大量AI算法。
因為真的要到行業(yè)落地的話，辣椒炒肉、紅燒肉等食材的識別和流程的管控都是需要大量的AI算法，所以那么軟件廠商會在這個領域會進行切入，可能會比硬件相對慢。
但總體上來看的話，像芯片的控制領域，包括像減速，伺服電機，熱管理系統(tǒng)啊，還有一些小的結構件會逐步發(fā)展。
（五）產(chǎn)業(yè)鏈：
1.市場可能有所忽視的：
第一，減速器的使用。諧波減速器很重要，但需要工業(yè)品需要減速器有韌性和剛性，諧波減速器的重量、大小、壽命、耐用性不好，因此部分大關節(jié)RV減速器會占一定比例。
第二，熱管理系統(tǒng)的忽視。因為屬于大量重復勞動，電機的功率是不會低。
功率是與電流和電壓相關，機器人是在20~40伏之間，較低工作電壓的情況下要實現(xiàn)大功率，電流（I）的量會非常大。
熱量是和I的平方成正比的，所以在電流比較大的情況下，它的熱量是非常大的。如果不能很好的管理，不管是電池的壽命，還是關節(jié)的壽命、電機的壽命都會非常受影響。
2.產(chǎn)業(yè)鏈機會：
語音：在軟件上來看的話，機器人最后要做應用，落地到家居應用交互性一定是非常強的，所以在語音這個模塊上，訊飛有語音開發(fā)平臺，是我們國家第一，產(chǎn)生了小幾十億的一個收入，所以我們覺得科大訊飛會比較重視這一部分。
工業(yè)機器人：海康威視、大華股份等企業(yè)有工業(yè)機器人布局，?？禉C器人去年營收超過27億，已在拆分上市進程中。我們認為，這類具備AI能力的工業(yè)機器人廠商也是有望受益的。
服務機器人：如果落地到各個應用，人工智能的方案上可能會和很多服務機器人硬件廠商，甚至特斯拉的二次開發(fā)者展開合作。這一塊我們比較看好AI四小龍里的云從科技，以及在視覺上比較領先的奧普特。
特定場景和自然語言處理：拓爾思可能會有機會。
總體來講的話，計算機軟件的公司更偏后端更偏應用。
二、機械組觀點：
人工智能以及硬件是組成人形機器人的最核心兩條主線，從科技周期角度去講，很多初代產(chǎn)品其實都是由美國去完成的，但是真的要去實現(xiàn)批量化，一定離不開國產(chǎn)制造的大力支持。
第一代的特斯拉的機器人上面可能不會出現(xiàn)國產(chǎn)零部件的身影，但是把時間維度延長，一定會出現(xiàn)大量的國產(chǎn)機器人相關的公司。
機器人它有三大系統(tǒng)：
一是傳動系統(tǒng)，或者稱之為減速機；
二是伺服系統(tǒng)，里面包含伺服電機、編碼器、控制主回路這些零部件；
三是控制系統(tǒng)。
對于人形機器人而言，我認為還要再加一個對環(huán)境的感知系統(tǒng)，因為人形機器人未來是所有機器人發(fā)展的一個終極的目標——機器人而不是人形機器。
那么對于感知的要求會比過去傳統(tǒng)的工業(yè)機器人、協(xié)作機器人要高出不少。目前波士頓動力他也能做這個系統(tǒng)，但是其實就差在一個感知上面。
如果四個系統(tǒng)進行排序，減速機的一個確定性排在第一位的。其次是伺服系統(tǒng)和感知系統(tǒng)，控制系統(tǒng)排在最后。
?。ㄒ唬p速機：
1.減速機用途：電機在旋轉的過程中，轉速可以達到一分鐘幾十轉甚至上百轉，但對于機器設備本身而言運動沒有那么的快，所以就需要在電機馬達以及設備之間連接一個裝置，實現(xiàn)輸出速度的減速，并擴大扭距，這個就是減速機。
2.減速機分類：通用減速機和精密減速機。
1.普通設備里面的減速機，我們把它稱之為通用減速器。制造業(yè)的車間里面可以看到要掛在很多設備外面帶棱形的圓柱體就是減速機。通用減速機械的龍頭的公司主要是德國公司SEW，國內(nèi)做的比較好的是國茂股份。
2.另外一種減速機我們把它稱之為精密減速機，是用在機器人里面的。精密減速機又有兩種不同的分類，一種是諧波減速機，還有一種是RV減速器。
3.諧波減速機和RV減速機的特征差異：
1.RV減速機負載比較大，但是成本比較高，結構也比較復雜。從制造工藝上面來說流程比較長，工藝也是比較復雜的，所以說價格會更加貴。但是它的剛性很強，因此在一些比較高負載的使用場景里面會用到的，比如說典型的是機器人大的關節(jié)（比如底座）。
2.諧波減速機精度比較高，結構相對來說比較簡單，承載力顯得不太夠，主要應用場景是應用在一些比較靈活細小的關節(jié)上。
4.諧波減速機和Rv減速機排序：首推諧波減速機。主要原因如下：
1）諧波減速機單臺用量大。
人形機器人和傳統(tǒng)輪式機器人、小型服務機器人最大的區(qū)別還是體現(xiàn)在人形。
比工業(yè)機器人要多好幾條手臂，也要比輪式機器人至少要多出一雙腿。關節(jié)數(shù)量變多，用的電機也會變多，那么自然對諧波減速器的要求以及數(shù)量也會變多。
供應鏈專家表示，人形機器人單個手臂電機的用量就要達到20個以上，整個人形機器人的電機用量可能要在六七十個以上甚至更多。
我們不說每個電機一定要去配一臺諧波減速器，但里面至少有一半的電機是要配諧波減速機的，手上的一些小關節(jié)不可能是RV。
如果去做一個對比的話，以6軸工業(yè)機器人為例，6個軸每個軸都會配減速器，一般是3~4個諧波，2~3個RV。
協(xié)作機器人可能多一點，因為協(xié)作機器人它的體積比較小一般不用RV減速機，用6~7個諧波減速器。
人形機器人有四五十個甚至六七十個關節(jié)，至少要用到二三十個諧波減速器。我認為未來人形機器人它會大大增加諧波減速器的用量。
2）在諧波減速機的國產(chǎn)化難易程度方面，人形機器人比工業(yè)機器人容易。
?、俟I(yè)機器人是中游，下游是做產(chǎn)線的公司比如整車廠等，自身受限于客戶要求。
比如說客戶指定要用進口的，比如日本哈默納科的諧波減速機，機器人廠商想用國產(chǎn)都不行。
工業(yè)機器人它的下游大部分是汽車廠，在造車新勢力出現(xiàn)之前，大部分比較優(yōu)秀的汽車都是來自于歐洲和日本的汽車廠，他們在完成國產(chǎn)化的時候把自己的供應鏈給帶進來，工業(yè)機器人對他們來說是重要的供應鏈，這也能解釋為什么工業(yè)機器人時代四大家族把持更大的市場份額。
像國內(nèi)比如埃斯頓這些類型的工業(yè)機器人企業(yè)，如果要去切入市場，只能去找比較邊緣性的一些賽道，比如鋰電。對于四大家族來說，他們覺得毛利率比較低。
?、诘峭瑯拥氖虑榉旁谌诵螜C器人上面看，由于人形機器人是消費終端。完全不會出現(xiàn)這種情況。
我認為可以去看人形機器人的前身——協(xié)作機器人，很多協(xié)作機器人的公司都用了國產(chǎn)的諧波減速器，比如說綠的諧波在協(xié)作機器人的市場份額要比在工業(yè)機器人里面要高得多。
因此一旦商業(yè)化，核心零部件在國產(chǎn)化的推動當中會更加的容易。
5.諧波減速器競爭格局：
在工業(yè)機器人時代，超過50%還是哈默納科，剩下大概只有20%但不到30%是綠的諧波。
我認為未來隨著人形機器人時代的到來，諧波減速機的競爭格局都是非常有利于綠的諧波的，我們?nèi)y算一下市場有多大。
6.諧波減速機市場測算：
工業(yè)機器人中諧波減速機在成本占比大概是在30~35%，如果去拋開成本直接去看價值量的占比的話，大概是在16~20%。
而人形機器人單臺用量增加，我們諧波減速機在人形機器人里面價值量占比肯定不會低于在工業(yè)機器人，因此至少有20%的價值量占比。
人形機器人是萬億市場，樂觀點說它是百萬億的大賽道，乘以20%也是萬億。此外，由于它的國產(chǎn)化率會比在工業(yè)機器人時代更高，因此在講述人形機器人帶來的產(chǎn)業(yè)鏈機會的時候，首推諧波減速機。
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伺服電機也是一個非常重要的領域。在工業(yè)機器人里面成本占比20~25%，價值量可能稍微低一些大概10%左右。
從競爭格局看，工業(yè)機器人時代大部分市場還是被海外公司給占據(jù)的，比較知名的公司像日本安川、日本三菱、日本松下以及德國的西門子。國內(nèi)也有一些比較知名的公司，比如說匯川技術，剛上市的禾川技術，還有鳴志電器。
兆威機電未來可能是有潛在機會。這是之前市場上都沒有提到過的一個標的，今天公司股價也有很明顯的反應。
兆威機電做的電機，我們稱之為微型傳動系統(tǒng)，它里面做了一個一體化的設計，把不同電機和齒輪給緊密的連接在一塊。
因為我們知道就是說機器人身上可能會多出的很多的關節(jié)，這么多關節(jié)點每個關節(jié)至少都需要一個電機，但是如果每個電機都去采取這種一個諧波減速機配套一個電機，可能無論是在體積上面還是在成本上面都會比較高。
因為機器人1個手就有15個關節(jié)，如果每個小關節(jié)都去采用這種模式，一個手的成本兩三萬。
特斯拉一臺機器人在2.5~3萬美金，也就是人民幣25~30萬，我認為這種模式成本可能會有些高。如果采取兆威機電幾百塊錢甚至一兩千塊錢的小的傳動系統(tǒng)，無論是降本還是體積都是有非常大的幫助的，所以微型的傳動系統(tǒng)未來可能也是有機會的。
（三）控制系統(tǒng)
工業(yè)機器人時代中，大家族的控制系統(tǒng)基本上都是自己做不太會去進行外包。原因在于控制系統(tǒng)是機器人的大腦，特斯拉去做人形機器人，大概率控制系統(tǒng)還是會掌握在自己手里。
（四）感知系統(tǒng)
對于整個工業(yè)機器人來說，感知系統(tǒng)是一個純粹的增量。人的感知是通過多種器官，最重要的器官就是視覺，其次就是觸覺、聽覺，分別催生投資機會比如機器視覺、機器人的皮膚等，在材料、語音的交互方面會有大的發(fā)展。機器視覺A股比較有特色的標的，比如說去年上市的奧普特，今年即將要上市的凌云光，以及一些比較大的公司像?？?、大華。
人形機器人的機器視覺和現(xiàn)在生產(chǎn)線上的機器視覺差別：生產(chǎn)線上的機器視覺是識別、測量、定位、檢測4大功能。把光線照射到零部件上面，去檢查上面有沒有裂紋，把光信號轉化為電信號，然后去進行分析。但是對于人形機器人來說，他所具備的信息視覺要求會高很多，比如他在交流的過程當中要能夠辨別表情，所以對算法的要求會提升很多。因此我們認為第一代機器很有可能還是用國外的產(chǎn)品為主，比如說康耐視。但是我認為未來國內(nèi)海康、凌云光和奧普特都有一定的機會。
三、汽車組觀點：
三花智控：
市場上大部分的研究對熱管理需求是低估的，機器人里的熱管理需求不會大幅度低于在汽車里的熱管理需求。
此外，三花智控和特斯拉的關系是在特斯拉最艱難的時間建立起來的，熱管理系統(tǒng)里的核心部件會比較穩(wěn)固，所以不排除特斯拉機器人應用公司的熱管理以及熱管理衍生產(chǎn)品的可能。
