隨著(zhù)多模態(tài)大模型快速迭代，國際大廠(chǎng)不斷關(guān)注其在機器人領(lǐng)域的應用，并在機器人規劃、控制、導航等主要任務(wù)上進(jìn)行了探索與探究。如

OpenAI 聯(lián)合老虎基金等機構投資人形機器人公司1X 2350萬(wàn)美金，進(jìn)軍機器人行業(yè)；微軟研究院發(fā)布 “ChatGPT for Robotics”論文，提出了將ChatGPT用于機器人應用程序的框架，旨在推動(dòng)ChatGPT與機器人融合；谷歌推出PaLM-E模型積極探索其在現實(shí)世界場(chǎng)景中的更多應用，如家庭、工業(yè)機器人。

商湯科技發(fā)布多模態(tài)多大模型“書(shū)生2.5”，可輔助完成居家機器人場(chǎng)景中各類(lèi)復雜任務(wù)。AI的不斷發(fā)展將提升機器人的智能化水平，人機交互能力與自主運動(dòng)能力，加速機器人商業(yè)化落地。目前機器人行業(yè)處于發(fā)展初期，具備“硬件先行”趨勢，其中，伺服系統等核心零部件，重要性突出，占據微笑曲線(xiàn)左側，毛利率較高，未來(lái)空間廣闊。

【資料圖】

我們認為具備較高核心零部件生產(chǎn)技術(shù)、擁有快速布局能力及優(yōu)質(zhì)客戶(hù)資源的企業(yè)能率先享受行業(yè)紅利。

事件描述

OpenAI 牽頭，聯(lián)合老虎基金與挪威投資者財團投資人形機器人公司1X 2350萬(wàn)美金，進(jìn)軍機器人行業(yè)。

微軟研究院發(fā)布“ChatGPT for Robotics”研究項目，推動(dòng)ChatGPT與機器人融合，開(kāi)發(fā)出了一種實(shí)驗性框架，能夠用于多種機器人應用場(chǎng)景中，例如利用ChatGPT的語(yǔ)言能力來(lái)控制機器人和無(wú)人機，使其能夠感知和理解物理世界，并執行各種任務(wù)。

谷歌推出PaLM-E：橫跨機器人、視覺(jué)-語(yǔ)言領(lǐng)域的通才模型。PaLM-E不僅可以理解圖像，還能理解、生成語(yǔ)言，可以執行各種復雜的機器人指令而無(wú)需重新訓練。谷歌研究人員計劃探索PaLM-E在現實(shí)世界場(chǎng)景中的更多應用，例如家庭自動(dòng)化或工業(yè)機器人。

商湯科技發(fā)布多模態(tài)多任務(wù)通用大模型“書(shū)生2.5”，可為自動(dòng)駕駛、機器人等通用場(chǎng)景任務(wù)提供高效精準的感知和理解能力支持。例如，在機器人領(lǐng)域，利用多模態(tài)多任務(wù)通用大模型輔助完成居家機器人場(chǎng)景中各類(lèi)復雜任務(wù)，如洗衣服、倒垃圾、做飯等。

AI加速機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展與商業(yè)化落地。

多模態(tài)大模型有望成為機器人“智能大腦”，其通過(guò)自然語(yǔ)言指令-多模態(tài)大模型-終端執行機構的工作原理，將提升機器人的智能化水平，人機交互能力與自主運動(dòng)能力，加速機器人多場(chǎng)景規?；涞?，如物流配送、流水線(xiàn)作業(yè)、服務(wù)機器人、導盲機器人等。

在工業(yè)領(lǐng)域，利用多模態(tài)大模型對特定任務(wù)中的物體識別、機械臂控制進(jìn)行學(xué)習，從而使得機械臂可以很好地完成分揀、裝配等常規流水線(xiàn)任務(wù)，有望率先落地。在服務(wù)機器人方面，多模態(tài)大模型服務(wù)機器人將能夠理解用戶(hù)的語(yǔ)言指令，結合多模態(tài)數據感知，匹配語(yǔ)言指令做出規劃和執行，完成清潔等任務(wù)，并且未來(lái)隨著(zhù)人機交互技術(shù)逐步成熟，機器人可具備聽(tīng)、說(shuō)、理解與思考能力，并提供重要陪伴與娛樂(lè )功能，加速其規?；逃?。

機器人發(fā)展零部件先行 占據微笑曲線(xiàn)左端有望充分受益

目前機器人行業(yè)處于發(fā)展初期，參考智能手機發(fā)展歷程，我們預測未來(lái)機器人行業(yè)將呈現“硬件先行”的發(fā)展趨勢，其中，伺服系統、減速器、傳感器等核心零部件組成執行器支持運動(dòng)功能，重要性突出，占據產(chǎn)業(yè)鏈分工的微笑曲線(xiàn)左側，毛利率較高，以人形機器人成本結構為例，該三種零部件占比達50%。

根據弗若斯特沙利文預計（轉引自?xún)?yōu)必選招股書(shū)），2026年全球/中國服務(wù)機器人市場(chǎng)空間將達到676億美元/1558億元，有望帶動(dòng)廣闊的零部件市場(chǎng)，國內相關(guān)廠(chǎng)商有望充分受益。

風(fēng)險因素

多模態(tài)大模型發(fā)展不及預期，多模態(tài)大模型在機器人領(lǐng)域應用不及預期；機器人應用場(chǎng)景的發(fā)展潛力低于預期。?

投資策略

國際大廠(chǎng)紛紛嘗試推動(dòng)多模態(tài)大模型在機器人領(lǐng)域的應用，未來(lái)隨著(zhù)多模態(tài)大模型不斷迭代與成熟，提升機器人的智能化水平，人機交互能力與自主運動(dòng)能力，加速機器人多場(chǎng)景規?；涞?。目前機器人行業(yè)處于發(fā)展初期，具備“硬件先行”趨勢，其中，伺服系統等核心零部件，重要性突出，占據微笑曲線(xiàn)左側，毛利率較高，未來(lái)空間廣闊。我們認為具備較高核心零部件生產(chǎn)技術(shù)、擁有快速布局能力及優(yōu)質(zhì)客戶(hù)資源的企業(yè)能率先享受行業(yè)紅利。

本文作者：袁健聰 黃燿庭，來(lái)源：中信證券研究，原文標題：《機器人丨Ai能力加速迭代，利好機器人商業(yè)落地進(jìn)程》

袁健聰 S1010517080005

黃燿庭 S1010521060003

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