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中信证券9月25日研报指出，特斯拉9月24日发布官方视频，更新其在人形机器人方面的进展。 视频显示，通过视觉和位置编码器对四肢进行校准，展示了其人形机器人卓越的姿势控制能力。 此次演示再次凸显了端到端算法在人形机器人应用中的不断成熟，也再次展现了特斯拉在数据量、算法和算力方面的优势。 此外，它仅用视觉、编码器和IMU就完成了任务，展现了强大的硬件控制能力。 鉴于人形机器人可用数据集的快速增加以及算法和算力的不断成熟，我们维持人形机器人行业“跑赢大盘”评级，建议继续关注人形机器人的投资机会部门和相关制造商。
全文如下
机器人| 特斯拉推出新进展，端到端框架已见成效
特斯拉于9月24日发布了官方视频，更新了其在人形机器人方面的进展。 视频显示，通过视觉和位置编码器对四肢进行校准，展示了其人形机器人卓越的姿势控制能力。 此次演示再次凸显了端到端算法在人形机器人应用中的不断成熟，也再次展现了特斯拉在数据量、算法和算力方面的优势。 此外，它仅用视觉、编码器和IMU就完成了任务，展现了强大的硬件控制能力。 鉴于人形机器人可用数据集的快速增加以及算法和算力的不断成熟，我们维持人形机器人行业“跑赢大盘”评级，建议继续关注人形机器人的投资机会部门和相关制造商。
▍输入端：特斯拉端到端模型的输入端是视频信号，即图像和音频信号的混合输入，但本次演示表明其神经网络算法的识别部分仅使用视觉信息。
特斯拉于9月24日发布了官方视频，视频中展示的算法突出了复杂现实条件下的分类和排序能力，并展示了准确识别和纠正目标物体姿态的能力。 虽然人形机器人和汽车在输入视觉信息上存在一定差异，但将特斯拉的V12自动驾驶算法系统应用到人形机器人和汽车上是可行的，并且有助于加速识别算法的泛化能力。 该视频显示没有提及所选摄像机的类型。 基于目前的图像识别算法框架原理，我们认为这种类型的识别可以通过2D和3D相机来实现。 选择的核心是成本控制因素。 国内视觉镜头、摄像头等核心零部件零部件厂商已经具备此类产品的生产能力，产品配套方案和产品性价比值得关注。
▍输出端子：特斯拉仿人机器人的输出端子为信号和姿态控制。
视频中很好地展示了手指的灵活性。 它可以以人类的速度完成抓取和分类。 即使在快速变化的环境中，其信号处理和联合控制仍然保持良好的响应能力和较高的输出稳定性。 手指的抓握力度也表现出了很高的水平。 此外，视频还展示了出色的姿势控制能力，可以初步演示一些类型的瑜伽动作。 关节、传感器和控制系统对于输出端的稳定性至关重要。 虽然国内此类产品的厂商在产品输出的一致性和可靠性方面存在一定的短板，但产品升级迭代速度快，该领域的选择余地较多。 ，不同的制造商预计在不同的价格段具有优势。
▍算法：特斯拉端到端学习框架不断成熟，泛化能力不断增强。
端到端框架可以直接从原始输入端训练到最终输出端，无需手动特征工程（）或中间阶段处理。 端到端仍然利用深度神经网络能力，优点是可以大大减少手动设计组件。 ，可以通过从原始数据中学习来直接捕获复杂的关系和细微差别，而这可能很难通过手动特征工程明确指定。 这一优势可以提高性能、缩短开发周期并减少开发人员对领域专业知识的需求。 对知识的依赖； 缺点是需要的数据量巨大，数据收集和模型训练的成本较高。 虽然该视频没有展示其具体算法，但根据其输入输出信息，建议关注基于强化学习框架的机器人控制算法。
▍硬件：机器人“瑜伽”展现了强大的硬件控制能力，IMU、编码器等传感环节的重要性日益显现。
在最新视频中，特斯拉机器人展示了强大的身体平衡能力，包括单腿站立时的前后平衡能力和与身体方向平行的平衡能力，表明特斯拉机器人静态运动控制的稳定性和控制能力平衡。 IMU的精度更高。 此外，特斯拉机器人灵巧的双手更加灵活，车身控制更加流畅，这说明关节模块中的“双编码器”并不存在阻力强的缺点。 灵巧手中的编码器也有更好的性能。 高精准度。 特斯拉机器人出色的硬件控制能力表明，从硬件、传动到软件，它们比官方团队在2023年5月展示的机器人都有更多的硬件优化。
▍危险因素：
仿人机器人政策落实和支持力度低于预期； 国内厂商及特斯拉人形机器人任务研究进展低于预期； 仿人机器人市场需求低于预期； 国产仿人机器人产业化低于预期； 仿人机器人主流技术方案发生重大变化； 国内机器人厂商的反应低于预期。
▍投资策略。
鉴于端到端深度学习框架的逐步完善、算法泛化能力的不断增强以及市场可用数据集的不断增加，机器人识别、交互和执行能力有望加速质变数据快速变化的背景； 而随着控制端硬件规模化生产的扩大和实际研发的深入，有望加速人形机器人本体的落地。 建议关注视觉/机械/IMU传感器、位置编码器、控制系统、关节/灵巧手、芯片、算法等上市（拟上市）公司。
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