AI大模型從語音、視覺、決策、控制等多方面實現(xiàn)同人形機器人的結(jié)合，形成感知、決策、控制閉環(huán)，使機器人具備常識。1）語音：語言大模型為機器人的自主語音交互難題提供了解決方案，在上下文理解、多語種識別、多輪對話、情緒識別、模糊語義識別等通用語言任務(wù)上，ChatGPT顯著優(yōu)于深度學(xué)習(xí)，表現(xiàn)出了不亞于人類的理解力和語言生成能力。2）視覺：人形機器人的場景相對工業(yè)機器人更通用、更復(fù)雜，通用視覺大模型的AllinOne的多任務(wù)訓(xùn)練方案能使得機器人更好地適應(yīng)人類生活場景：大模型的強擬合能力使人形機器人在進(jìn)行目標(biāo)識別、避障、三維重建、語義分割等任務(wù)時，具備更高的精確度；通用視覺大模型通過大量數(shù)據(jù)學(xué)到更多的通用知識，并遷移到下游任務(wù)中，基于海量數(shù)據(jù)獲得的預(yù)訓(xùn)練模型具有較好的知識完備性，提升場景泛化效果。3）決策：基于多模態(tài)的預(yù)訓(xùn)練大模型將增強機器人可完成任務(wù)的多樣性與通用性，讓其不局限于文本和圖像等單個部分，而是多應(yīng)用相容，拓展單一智能為融合智能，使機器人能結(jié)合其感知到的多模態(tài)數(shù)據(jù)實現(xiàn)自動化決策。

　　驅(qū)動：相比工業(yè)機器人，人形機器人硬件需求更復(fù)雜、更多元，特斯拉采用的電驅(qū)方案具備商業(yè)化應(yīng)用基礎(chǔ)。特斯拉Optimus采取電驅(qū)方案，預(yù)計全身共40個執(zhí)行器，其中：身體關(guān)節(jié)28個執(zhí)行器，旋轉(zhuǎn)關(guān)節(jié)方案采用伺服電機+減速器方案，我們推測單臺人形機器人將搭載6臺RV減速器（髖、腰腹）和8臺諧波減速器（肩、腕）；我們猜測擺動角度不大的關(guān)節(jié)（膝、肘、踝、腕）采用力矩電機+行星滾柱絲杠方案，將使用14個線性執(zhí)行器。2）機械手采用微型電機+腱繩驅(qū)動傳動結(jié)構(gòu)，單手6個電機，11個自由度。空心杯電機結(jié)構(gòu)緊湊、能量密度高、能耗低，和人形機器人機械手需求契合度高。

　　減速器、伺服電機、線性執(zhí)行器、滾柱絲杠是人形機器人的運動控制產(chǎn)業(yè)鏈中價值量較大的硬件設(shè)備。1）電機：數(shù)量更多、品類更豐富，需滿足全身各關(guān)節(jié)的驅(qū)動需求，手部需采用微型電機。2）減速器、傳動裝置：數(shù)量更多，旋轉(zhuǎn)執(zhí)行器延續(xù)了對RV、諧波減速器的需求，線性執(zhí)行器中需要用到行星滾柱絲杠作為線性傳動裝置。3）環(huán)境感知：區(qū)別工業(yè)機器人在固定場景外接機器視覺設(shè)備實現(xiàn)識別的方案，人形機器人場景復(fù)雜，需采用激光雷達(dá)、攝像頭等方案實現(xiàn)環(huán)境感知、三維重建并實現(xiàn)路徑規(guī)劃，對設(shè)備品類、算法、實時算力要求更高。4）運動控制：類似于工業(yè)機器人，運控算法均是廠商自研，開發(fā)難度大，是核心競爭力之一；特斯拉Optimus復(fù)用特斯拉汽車的感知和計算能力，在全自動駕駛FSD芯片基礎(chǔ)上開發(fā)適合人形機器人的控制器系統(tǒng)。人形機器人傳感器數(shù)量、品類、執(zhí)行機構(gòu)復(fù)雜程度遠(yuǎn)高于工業(yè)機器人，對控制器實時算力、集成度要求高。