01 產(chǎn)業(yè)鏈全景圖
02 具身智能簡介
簡單來說,具身智能就是給人工智能賦予一個實體,讓它能夠像人類一樣在現(xiàn)實世界中行動、感知和學(xué)習,而不是僅僅局限于虛擬世界。打個比方,你有一個會自己思考的機器人伙伴,它可不只是像手機里的智能助手那樣,只能在屏幕上跟你交流。這個機器人是有實體的,它能像人一樣在房間里自由活動。它配備了各種 “感官”,比如攝像頭就如同它的眼睛,能讓它看清周圍的環(huán)境;傳感器就好比它的觸覺,能感知物體的冷熱軟硬;麥克風則是它的耳朵,能聽到外界的聲音。借助這些 “感官”,它可以和現(xiàn)實世界進行互動。
它能夠自主完成一些任務(wù),比如自己去打掃房間。在打掃過程中,要是碰到障礙物,它會自己想辦法繞過去。而且,它還能不斷學(xué)習新的技能。第一次打掃時,它可能會花費較長時間,還會出現(xiàn)一些失誤,但隨著經(jīng)驗的積累,它會越做越好。就像一個剛開始學(xué)畫畫的人,一開始畫得可能不太好,但通過不斷練習,繪畫技巧會越來越高超。人形機器人是這類具身智能中最具潛力的一種。
核心要素
具身智能由本體、智能體、數(shù)據(jù)以及學(xué)習進化框架四大核心要素構(gòu)成,是人工智能領(lǐng)域的重要分支。
與傳統(tǒng)人工智能不同,具身智能的核心,在于智能體憑借物理身體,與周圍環(huán)境展開交互,并在此過程中,完成感知信息、理解場景、做出決策與執(zhí)行行動等一系列復(fù)雜任務(wù) 。
03 上游產(chǎn)業(yè)鏈:大模型(算力、算法、數(shù)據(jù))
上游產(chǎn)業(yè)鏈部分核心部分是AI大模型,而AI大模型主要包括算力、算法和數(shù)據(jù)三大核心要素,具體如下:
03-1 AI 芯片-算力:驅(qū)動智能的引擎
AI 大模型拉動算力需求:2025 年全球 AI 算力需求將達 2020 年的 10 倍,智能制造、醫(yī)療影像、金融交易等領(lǐng)域的算力激增,推動企業(yè)算力消耗占比超 50%,重構(gòu)產(chǎn)業(yè)競爭格局。
AI 芯片市場格局與國產(chǎn)趨勢:英偉達 A100/H100 價格飆漲暴露供應(yīng)鏈風險,國產(chǎn)芯片加速突圍 —— 華為昇騰 910B 實現(xiàn)全棧可控,寒武紀 MLU370 算力突破 300TOPS,壁仞 BR100 躋身全球 GPU 第一梯隊,國產(chǎn)化的芯片正在逐漸獲得話語權(quán)。
云計算廠商的AI 算力競爭:AWS、Azure、Google Cloud 占據(jù)全球 70% AI 云市場,國內(nèi)亦是跟上了腳步:
03-2 算法:塑造思維的框架
算法是AI 大模型的核心要素,涵蓋深度學(xué)習框架與優(yōu)化策略。
Transformer 影響:Transformer 將序列處理效率提升超 10 倍,讓大模型時代成為現(xiàn)實。
算法優(yōu)化與算力成本降低:AI 訓(xùn)練成本高昂,GPT - 4 訓(xùn)練成本估算超1 億美元。稀疏化、蒸餾、量化等新技術(shù)可使訓(xùn)練成本降低30% - 50%。
開源與專有模型競爭態(tài)勢:
前沿算法發(fā)展動態(tài) :2023 年多模態(tài)大模型(如GPT - 4V、Gemini)打破文本局限,可處理圖像、音頻、視頻等多種數(shù)據(jù)類型。
算法的“從技術(shù)到應(yīng)用”:
03-3 數(shù)據(jù):訓(xùn)練模型的燃料
數(shù)據(jù)是AI大模型的基礎(chǔ)資源,涵蓋高質(zhì)量數(shù)據(jù)集與標注信息。
多樣化的數(shù)據(jù)源提升模型的普適性:多模態(tài)數(shù)據(jù)融合(如 GPT-4 圖文協(xié)同、PaLM 2 多模態(tài)集成)正在突破單模態(tài)局限,使 AI 獲得跨領(lǐng)域認知能力。
前沿算法發(fā)展動態(tài) :AI 技術(shù)正自我進化出數(shù)據(jù)治理能力:自監(jiān)督學(xué)習從無標注數(shù)據(jù)中提煉知識,異常檢測算法凈化污染數(shù)據(jù),自動化工具重構(gòu)數(shù)據(jù)預(yù)處理流程。
不少朋友對于人工智能行業(yè)有投資的想法,卻又不知從何下手,其實這時候選擇ETF對整個行業(yè)進行跟蹤便是一個不錯的選擇,就像人工智能AI ETF。它持有了寒武紀、科大訊飛、海康威視等股票,均是人工智能的強相關(guān)標的。
04 上游產(chǎn)業(yè)鏈——硬件
04-1 減速器
減速器作為機器人關(guān)節(jié)的 "工業(yè)心臟",通過納米級精度的齒輪傳動將電機動能轉(zhuǎn)化為可控扭矩。
中國企業(yè)正以綠的諧波柔性減速器打破哈默納科壟斷、秦川機床 RV 減速器實現(xiàn) 40% 國產(chǎn)替代率,在這場持續(xù)五百年的機械傳動革命中,軸承作為減速器的 "心臟瓣膜"(如 SKF 磁懸浮軸承摩擦系數(shù) 0.0001)決定著傳動效率,而誰掌控這一核心技術(shù),誰就能在人形機器人時代的工業(yè)競爭中掌握主動權(quán)。
減速器分類如下所示:
減速器是機器人核心部件,其中諧波與 RV 減速器應(yīng)用最廣,軸承作為其關(guān)鍵零件直接影響傳動精度。據(jù)人形機器人聯(lián)盟數(shù)據(jù),單臺人形機器人軸承價值量達 5432-10780 元,其市場長期被日本企業(yè)主導(dǎo),但國產(chǎn)替代進程加速。
軸承作用:用于線性 / 旋轉(zhuǎn)執(zhí)行關(guān)節(jié)及靈巧手空心杯,單組關(guān)節(jié)價值量 391-775 元。這些機器人關(guān)節(jié)里的精密零件,就像人類的膝蓋和手肘一樣重要。它們不僅要能承受快速轉(zhuǎn)動時的巨大力量(比如機器人連續(xù)做 360 度旋轉(zhuǎn)動作),還要能扛住像舉重運動員舉杠鈴那樣的超大負載,是推動人形機器人規(guī)模化發(fā)展的核心支撐。
中國諧波減速機RV減速機市場規(guī)模如下所示:
04-2 傳感器
傳感器負責實現(xiàn)環(huán)境感知、狀態(tài)監(jiān)測與運動反饋,是機器人與外界交互的基礎(chǔ)。激光雷達、攝像頭、毫米波雷達、超聲波傳感器及 GPS 的多模態(tài)融合是目前的主流方案,可以實現(xiàn)高精度環(huán)境感知與導(dǎo)航定位。
在AI 技術(shù)和特斯拉 Optimus 人形機器人發(fā)展下,全球人形機器人量產(chǎn)與商業(yè)化進程加速,推動力傳感器市場規(guī)模在 2030 年突破 300 億元。
高工機器人產(chǎn)業(yè)研究所預(yù)測,2030 年人形機器人力傳感器市場規(guī)模將達 328 億元,其中六維力傳感器細分領(lǐng)域占比 42%(138 億元),成為增長核心引擎。
05 中游產(chǎn)業(yè)鏈--人形機器人
據(jù) GGII 預(yù)測,全球的市場規(guī)模如下所示,特斯拉 Optimus 等產(chǎn)品迭代將加速技術(shù)成熟,推動產(chǎn)業(yè)鏈進入高速發(fā)展期。
中國人形機器人市場將持續(xù)領(lǐng)跑全球增長,具體如下:
05-1 競爭格局
目前人形機器人尚未實現(xiàn)量產(chǎn),市場主要由三類廠商構(gòu)成:
具體如下所示:
審核編輯 黃宇
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