行业研究报告题录
科学研究和技术服务业(2023年第16期)
(报告加工时间:2023-07-17 -- 2023-08-06)

行业资讯

境内分析报告

  • 历史、变化与未来-人形机器人专题(上篇)
    行业百花齐放,工业类崭露锋芒。自 1968 年通用电气试制第一台双足机器人以来,人形机器人产业已经历了三个主要发展阶段,包括萌芽阶段(1960-1990)、发展阶段(1990-2010)以及“百花齐放”阶段(2010至今),行业技术日趋成熟。而以工业场景为主要用途的人形机器人产品持续迭代,涌现出以波士顿动力的 Atlas、特斯拉的 Optimus、AgilityRobotics 的 Digit 为代表的优秀产品,家庭&商用场景中也出现以Engineered Arts 的 Ameca 为代表的产品。
  • 智能驾驶商业化可期,数据要素驱动创新与变革
    智能驾驶已经成为未来交通的重要发展方向,其核心在于提高安全性和可信度,以及实现商业化运营。在这个过程中,无人驾驶汽车从封闭道路走向开放道路,从车内有安全员状态转变为车内无人化,这是一个重要的转变。智能机器人产业发展论坛上,在产业发展和智能化变局的主题下,跨境合作创新和普及 AI 与机器人教育被视为创新的基石,通过强大的互联网能力互联互通,相互学习,推动全球范围内的技术交流和应用。
  • 智能关节的控制与驱动-机器人硬件拆解四
    驱动器和电机是主要成本,控制芯片是核心。伺服系统主要任 务是按控制命令的要求,对功率进行放大、变换与调控等处理,使驱动装置输出的力矩、速度和位置控制非常灵活方便。伺服系统的基本组成部分包括电机、编码器、驱动器、控制器等,从成本构成上看,驱动器成本占整个伺服系统成本的 42%,电机的成本占比约 35%,编码器成本占比约为 11%。而对于驱动器来说,主要结构包括控制芯片、电源模块、信号采集模块、功率放大器、过热保护电路和控制面板等部分,控制芯片是核心,成本占比超过 50%。控制芯片的性能关系到伺服驱动器的响应速度和控制精度。此外,电源模块主要用于向伺服电机供电,信号采集模块用于采集电机转子的位置、速度、加速度等运动信息,产生控制信号。从成本端看,伺服驱动主要成本为材料费用,其中 IGBT、DSP 芯片占总材料成本的50%以上。
  • 从Tesla Bot看人形机器人产业发展
    2023年3月24日,特斯拉人形机器人Optimus携全新Model X Plaid在昆山城东特斯拉中心巡展亮相。据工作人员介绍,Optimus与特斯拉汽车“技术同源”,全身拥有28个自由度,手部有 11个自由度,会利用动作捕捉学习人类,已经可以行走、上楼梯、下蹲、拿取物体等动作。2023年7月6日世界人工智能大会在上海举办,特斯拉Optimus再度参展亮相。规划中,Optimus将会替代人类完成重复性、繁琐性劳动,使得人类可以从事更多创造性工作。 
  • 2023年光伏行业系列研究内蒙古自治区光伏产业研究
    内蒙古地区太阳能资源技术可开发量94亿千瓦,约占中国21%,年日照时数为2600-3200小时,是中国最适合开发光伏电站的省份之一。内蒙古地区累计光伏装机2013至2022年十年间自134万千瓦稳定增长至1,551万千瓦,复合年化增长率为31.5%,从新增光伏装机结构来看,内蒙古近年来新增光伏装机主要以集中式为主。 

投资分析报告

  • 人形机器人大时代来临,关注各环节产业机遇
    人形机器人产业化加速,或将成为下一个万亿市场:人形机器人发展历程可以追溯到20世纪初,1969年日本早稻田大学加藤一郎实验室率先解决了机器人双足行走问题,研发出第一台以双脚走路的仿人机器人。近年来,波士顿动力、敏捷机器人、特斯拉等陆续推出人形机器人产品,人形机器人或将从实验室走出,进入新的发展时期。长期来看,人形机器人销量预 计不低于现有汽车行业水平,甚至能到达与人口1:1 的水准,根据世界汽车工业协会(OICA)最新数据显示,2022年全球汽车销量约为8163万辆,按照人形机器人单价2万美元计算,市场规模约11.42万亿元(汇率按照7计算),潜在市场空间巨大。
  • 人工智能基础理论持续突破,创新应用演进渐成长期趋势
    年初以来,随着以ChatGPT为代表的人工智能应用持续落地,人工智能相关基础设施也正在加速建设,从而带动人工智能在其他应用领域实现突破。随着自动驾驶领域算法在自动泊车等场景下实现突破,有望形成类似ChatGPT在自然语言处理领域从软件端到硬件端的带动效应,为相关领域带来新的增长空间。我们认为:人工智能技术的落地和持续迭代,需要算力、通信、数据等多方面的支持,特别是在模型的训练阶段,需要足够的算力和优质数据支撑。训练和推理相关算力需求,目前仍处于增长初期,随着后续人工智能应用的持续落地并降低使用费率,下游应用领域有望持续提高渗透率,从而推动人工智能基础设施领域产生高确定性的长期增长空间。   

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