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仿人机器人（Humanoid Robot），又称拟人机器人，具有类人的感知、决策、行为和交互能力。其有类人的外形外观、感觉系统、智能思维方式，控制系统和决策能力，最终表现 “行为类人”。
・仿人机器人涉及工程学和控制科学，汇集电子、机械、自动化控制及计算机等领域的研究成果，不是简单买来零部件组装就可实现仿人功能。
・仿人机器人按照高度进行分类，可分为大仿人机器人、中小仿人机器人。

仿人机器人研究始于日本，目前进入高动态运动发展阶段回顾仿人机器人发展历程，有三个重要标志：
・第一阶段：以早稻田大学仿人机器人为代表的早期发展阶段；
・第二阶段：以本田仿人机器人为代表的系统高度集成发展阶段；
・第三阶段：以波士顿动力公司仿人机器人为代表的的高动态运动发展阶段；

日本率先开启仿人机器人的研究，实现双足行走
・1971 年，日本早稻田大学的加藤教授推出了基于液压系统的双足机器人 WL-3 以及 WL-5，实现了步长 15cm、周期 45s 的静态步行。
・之后设计的基于电机驱动的 WL-9R 以及 WL-10DR 通过踝关节力矩控制，实现动态行走，单步周期缩短到 1.3s。
・2006 年，加藤一郎的学生高西淳夫教授推出仿人机器人 WABIAN-2R（拥有 41 个自由度的），实现 1.8km/h 的行走，且能适应软硬不同的地面。

HONDA 推出的 Asimo 代表当时最先进技术水平
・1996 年日本 HONDA 公司研制出第一台仿人机器人 P1，之后推出 P2，可在普通路面行走，后续推出 P3。
・2000 年 11 月 12 日，发布最具代表性的基于电机控制的双足机器人 Asimo，高 120cm，重 52kg，步行速度 0~1.6km/h。
・第三代 ASIMO 机器人于 2011 年发布，步速可达 9km/h，可以上下台阶、单腿踢足球和单腿跳跃，行走步幅可连续调整，
自由度数目达到 57 个，基本可适应固定环境的服务机器人应用场景。

Cassie 体现新型驱动设计，丰富驱动技术路线・1997 年，密歇根大学的 Grizzle 等人研制了欠驱动双足机器人 RABBIT，其可实现无脚动态行走。
・基于 RABBIT，相机研发了 MEBAL，MARLO，ATRIAS 一系列欠驱动行走机器人，实现了三维欠驱动的行走。
・2017 年发布机器人 Cassie，售价约 7 万美元，其驱动电机位置较高，在腿部加入弹簧，实现高效步态，同时能静止站在原地。
・2022 年，在 Cassie 基础上推出 Digit，具有稳健的步行和跑步步态，具备爬楼梯、自主导航的感知能力，可应用于搬运包裹。

资料来源：知网，浙江大学，1997 年，密歇根大学的 Grizzle 等人研制了欠驱动双足机器人 RABBIT

HRP 系列机器人可实现稳定行走，并与人合作
・1998 年，日本产业技术综合研究院开始主导的 HRP 系列计划，该计划旨在开发 “在人类作业、生活环境中的与人协调、共存，
能够完成复杂作业任务的仿人机器人系统”・HRP-2、HRP-3 能够稳定行走，完成多种灵巧的运动（如日本舞蹈），与人合作抬物品，跨越障碍物，从地面搬起物体，跌倒时能够保护自己并重新站起来等。

资料来源：公司官网，浙江大学，中信建投图、日本产业技术综合研究院推出 HRP 系统双足机器人
Atlas 使用自主设计的液压驱动系统，运动能力全球第一・波士顿动力公司在美国国防部先进研究项目局（Defense Advanced Research Projects Agency, DARPA）的资助下研发出了液压驱动的四足机器人 BigDog 第一代样机。
・2009 年 10 月，波士顿动力公司发布 PETMAN ，作为美国实验防护服装设计的军事设备，具有强大的自平衡能力和运动性能，
可在受到外部环境干扰下及时调整步态，保持平衡。
・Atlas 从 2013 年发布至今已经迭代了三个大版本，其全地形的适应能力代表目前最高水平。

IIT 推出 WALK-MAN，在欧洲具有影响力・IIT 推出的 WALK-MAN 消防机器人，加入力控形成有力矩控制的手关节，但牺牲了机器人的部分刚性。
・2008 年，IIT 制造了开源仿人机器人 iCub，用以研究感知学习与人机交互，具备非常好的人机交互性。其参照三岁半儿童的体型设计，身高 1 米，共有 53 个自由度，能够进行行走以及单腿平衡。
・2012 年，研制了双足机器人 COMAN，其前向平面内关节均采用 SEA 驱动

瑞士研究机构运用被动柔性，进一步提升跳跃与地形适应能力
・2011 年，瑞士苏黎世联邦理工学院机器人与智能系统研究所下属的机器人系统实验室，基于 SEA 关节研制了单腿机器人 ScarlETH，运用机器人的被动柔性，实现了高能效的跳跃与地形适应能力。
・基于此研制出了一款电机驱动的四足机器人 StarlETH 以及 ANYmal。

HUBO 获得 DRC 比赛第一名，推动亚洲研究发展・韩国先进科学研究院 (KAIST) 的双足机器人 HUBO 凭借其轮式与足式混合运动方式，获得 2015 年的 DRC 比赛第一名。
・在 Rainbow Robotics 的帮助下，HUBO2 成为了全球第一个商业化的人形机器人平台。它被世界领先的研究机构（麻省理工学院、谷歌等）购买作为研究平台。
・“HUBO2” 机器人直膝每小时行走 1.4km，奔跑速度达到 3.6km/h。

HUBO 凭借其轮式与足式混合运动方式，获得 2015 年的 DRC 比赛第一名。

东京大学推出 Schaft 新版，降低成本和能耗・2013 年，被 google 收购的东京大学仿人机器人团队 Schaft 在 DRC2013 年的比赛中获得冠军，其身高 1480mm，体重 95kg，
臂展 1309mm，具有行走，爬楼梯等功能。
・2016 年发布了低成本低能耗的新型仿人机器人，能够负载 66 千克
小型仿人机器人研发如火如荼，丰富扩大应用场景
・法国的 Aldebaran Robotics 公司推出 NAO 典型机器人，销量达一万多台，公司一直坚持商业化的路径，与波士顿动力，
Asimo 有很大的差异，后来被日本的软银收购。后续推出 Pepper，Romeo 机器人。
・在高度小于 50 厘米的小型双足机器人，韩国 Robotis 公司的 Darwin-OP 机器人比较出名，可稳定行走与颜色识别。
・韩国 Hitec 公司推出 Robonova-1，国内乐聚（深圳）机器人分公司推出”Aleos“机器人。

国内仿人机器人研究起步较晚，多以高校和研究机构为主
・清华大学、浙江大学、上海交通大学、北京理工大学、中科院等高校或研究机构也相继开展仿人机器人的研究。
・国防科大起步较早，2000 年研制 “先行者”，2003 年研发 Blackman，身高 1.55m，重 63.5kg，共 36 个自由度，最快步行速度
可以达到 1km/h，在机器人转弯、不平整地面上行走等方面研究深入。
・2002 年，清华研制 THBIP-I 机器人，高 1.7m，重 130kg，能够实现稳定步行、上下台阶；
・2022 年，北理工推出汇童 “BHR-1”，首次实现无外接电缆独立行走；2005 年 BHR-2 突破稳定行走、复杂运动规划等关节技术。
图、国内仿人机器人研制起步较晚，以高校和军工研究为主

国内已推出多款机器人，在 “仿人” 方面取得巨大进步
・2017 年北理工研制 BHR-6 实现国际首创的摔倒保护、翻滚、行走、奔跑、跳跃等模态运动及转换功能，摔倒后可重新站立。
・浙江大学研制 “悟空 “，开展以打乒乓球为例的环境感知与全身协调作业研究，实现仿人机器人打乒乓球的演示验证。
・中国科学院合肥物质科学研究院研制的仿人机器人已实现行走、作业等功能，并报名参加 2013 年 DARPA 机器人挑战赛。
图、国内仿人机器人研制起步较晚，以高校和军工研究为主
・国内外的研究者对仿人机器人进行了大量的研究

一个普通成年人一般具有 206 块骨骼和近
230 个关节，构成由 630 肌肉控制的 244
个自由度。
・如果对人体精确建模，工作将极其复杂，Hanavan 提出将人体模型简化，通常分
为 15 个部分，对应人体的头部、胸部、大臂、小臂、手、大腿、小腿及脚部。
・仿人机器人是一种具有高自由度、强非线性的动力学系统，通常采用多刚体动力学系统和仿真数值计算结合的方法进行动力学和运动学分析。
・在机器人运动分析中，包含动力学分析和运动学分析，其中运动学分为正运动学和逆运动学。

仿人机器人不仅具有人体的部分外形，如上肢、头部等，同时应具备人类的下
肢结构和类人的双足步行能力。
・在仿生机构设计过程中，首先根据目标规格，决定自由度的构成，决定关节类
型及数量，在结构上通常由多个单自由度的旋转关节构成。
・通常使用传感器完模拟人对环境的感知，例如机器视觉、压力传感器、触摸传感
器、定向麦克风，声呐测距仪等。
・NAO 机器人共有 25 个驱动电机、2 个摄像头、9 个触摸传感器、4 个定向麦克风、
8 个压力传感器、2 套红外接收器发生器以及声呐测距仪等。

关节驱动路线一：液压驱动力量大，爆发力强
・优点：输出功率大，不需要减速器，力量大，爆发力强，可承受机械冲击和损伤的能力强。
・缺点：液压系统易漏油，体积大，噪声大，功耗高，必须配置液压源

关节驱动路线二：电机驱动最传统，结构简单应用广
・优点：结构简单，位置伺服精确
・缺点：力矩伺服差，传动损耗高，爆发力不如液压驱动

关节驱动路线二：电机驱动 + 柔性软件，提升能量储存循环能力
・优点：力矩精度高，被动柔性，可实现能量储存循环
・缺点：位置伺服差，响应带宽有限

关节驱动路线二：电机直驱方案实现位置精度高，响应速度快
・优点：力矩精度高，位置精度高，响应速度快
・缺点：电机需要特制，电机体积大

关节驱动路线三：气动驱动质量轻，价格低，但控制精度不高
・优点：气动人工肌肉质量轻、价格低、易维护，与汽缸相比，具有较大的功率体积比和功率质量比。
・缺点：控制精度不高。工作效率较低，工作速度稳定性差

三种驱动方式各有特点，电机驱动最传统，液压驱动最昂贵
・液压、电机和气动驱动方式各有特点，其中电机驱动最为传统，技术进步迭代速度快，全球应用范围广；液压驱动难度高，液
压阀难度极高，系统成本非常昂贵，机器人运动性能最优秀；气动驱动性能介于液压和电机直接，目前应用相对较少。

平衡控制直接影响行走性能，通常公司自主研发核心控制算法

・机器人状态估计的核心问题包含：传感器的选择与布置，传感器数据的标定，机器人本体的建模，多传感器数据融合。
・控制器的设计选择中，通常根据自身状态与机器人模型，进行控制策略的选择，再执行控制指令。控制器的设计是机器人设计
中最核心的部分。

要实现良好的人机交互性能，算法、AI 技术、传感器都不可少
・在基于环境感知的运动规划与交互设计中，需要对环境有良好的的认知和理解，对可行区域进行计算，合理选择接触点（例如
双足、双手或手脚并用），以及步长的选择与模型的优化。
图、复杂场景的应用需要仿人机器人具备良好的交互功能

仿人机器人电池：从有限的性能指标估计电池组的基本参数
・波士顿动力机器人 Atlas 的最大功率 5kW，机器人整体质量 80kg。以搭载的 48V 锂离子电池组重 5-10kg，质量能量密度 200
250Wh/kg，体积能量密度 500Wh/L 估算，该电池组的放电倍率 2C-5C，体积 2-5L，质量功率密度 0.5-1kW/kg，体积功率密
度 1-2.5kW/L。
・根据质量能量密度、质量功率密度两个指标的性能范围，我们估计 Atlas 使用的电池组类似于高性能动力电池组。
图、不同类型锂电池的能量、功率密度示意

动力电池最新进展：CTP3.0 “麒麟电池” 呼之欲出
・根据宁德时代官网，采用 CTP3.0 技术的 “麒麟电池” 可实现 255Wh/kg（三元）或 160Wh/kg（铁锂）的质量能量密度、72%
的体积利用率、4C 快充、5 分钟热启动及安全无热扩散的多项性能指标。
图、宁德时代 “麒麟电池” 的关键性能指标

展望未来：仿人机器人电池材料需求方向是什么
・可以看出，仿人机器人对放电倍率、循环寿命要求不高，但对质量、体积能量密度要求高，且对快充能力有潜在要求。
・所以，具备高能量密度，最好兼顾快充能力的电池及电池材料是仿人机器人电池的需求方向。
・隶属层状氧化物正极的高镍 / 中镍高电压三元正极是当前的优选，未来富锂锰基正极可能也会占据一席之地。
图、不同类型层状氧化物正极材料的初始循环容量 - 电压特性

展望未来：仿人机器人电池材料需求方向是什么
・对锂电池材料体系进行补锂，即在电池材料体系中引入高锂含量物质，并使得该高含锂量物质有效释放锂离子和电子，弥补活
性锂损失。
・不论负极还是正极预锂化后，虽然锂耗仍然存在，但电池中活性物质空缺的容量不复存在，电池的实际能量密度得到提高。
图、不预锂化、负极预锂化、正极预锂化的效果示意

如果固体电解质可以做到轻薄强韧高稳定性，则对电池能量密度提升有重要作用。
・仿人机器人电池对循环寿命要求相对不高，对安全性要求可能高，不失为高能量密度固态电池的潜在优质应用场景

人形机器人专属部组件与材料#

高爆发电机、高算力芯片、精密减速器、高精度传感器、长续航电池等核心零部件，将构筑起更加稳定、高性能的人形机器人硬件系统

人工智能赋能人形机器人设计
AI for Design of Humanoid Robotsp

基于神经网络、图语法、进化算法等人工智能技术，将能够根据场景和任务需求，自动构建人形机器人的腿足、手臂、躯干等模块，实现形态和控制的协同优化

人形机器人运动智能
Motion Intelligence of Humanoid Robots
p 复杂地形行走：有望适应为人类搭建的斜坡、阶梯、门槛等复杂地
形和狭窄环境，实现稳定、自适应、抗干扰的行走
Walking on Complex Terrains: Humanoid robots are expected to adapt to complex
terrains and narrow environments built for humans, such as slopes, steps and thresholds,
achieving stable, adaptive, and anti-interference walking.
p 双臂协同操作：在下半身抖动的情况下，将通过双臂协作，使用人
类的工具和装备，完成高性能操作任务
Cooperative Operation of Dual-arm: In the case of unstable lower body, humanoid
robots are expected to complete high-performance operation tasks with collaborative dual
arm using human tools and equipment.
p “软补硬” 技术：在硬件性能欠佳和传感信息匮乏时，将通过软补
硬技术系统寻找和充分利用环境和信息约束，弥补硬件的不足，实
现高水准的任务执行
Compensation for Hardware with Software: When the hardware performance of
humanoid robots is subpar and the sensory information is lacking, this technology
systematically seeks and fully utilizes environmental and information constraints to
compensate for the performance of hardware, achieving high-level task execution

人形机器人多模态大模型
Multimodal Large Model for Humanoid Robots
p
将能够通过融合语音、图像、文本、传感信号、3D 点云等
多模态信息，为人形机器人的感认知和决策规划提供了更强的多模态理解、生成和
关联能力，提升在复杂场景任务中的泛化能力

人形机器人大规模数据集
Large-Scale Dataset for Humanoid Robots
p 基于仿真合成或实体机器人采集，构建大规模、标准化的人形机器人数据集，有利于提高人形机器人本体设
计、仿真训练和算法迁移的能力

人形机器人具身智能
Embodied Intelligence for Humanoid Robots
p 具身智能是可以在高变化下做出迅猛、精准反应的高质量、高性能智能系统；既不是单纯的虚拟环境下的计算机仿真，也不是完全偏于物理空间的机电系统，与人形机器人系统紧密相关

受人体结构和神经机制启发的人形机器人#

Humanoid Robots Inspired by Human Anatomy and Neural Mechanisms
p 不同于现有人形机器人研究中的大部分方法从外向内地模拟人的功能，从
内向外地模拟人的肌肉骨骼系统和神经机理，探索人类实现高灵巧、高柔
顺、高智能行为的本质机理。作为人形机器人研究的新途径，有望搭建更
接近人的高效稳定系统

人形机器人开源社区
Open Source Community for Humanoid Robots
p 将在全球范围内聚集人形机器人领域专家学者，促进技术研讨、信息交流和多方合作，助力产业链上下游的深度融合与协同发展

人形机器人大工厂
‘Manufactory’ of Humanoid Robots
p 将在软件环境打通基于分析技术和大模型的本体设计 - 控制 - 智能算法研发，根据性能需求快速、定制化地设计和加工高质量、智能人形机器人系统，通过软硬一致性和新型零部件研发，实现硬件系统及其验证

人形机器人的垂直应用#

Applications of Humanoid Robots
人形机器人具有通用性，智能性，可无缝使用人类工具，将保障它的应用场景不断拓展和深化，深刻变革人类生产生活方式，引领社会走向全新的智能化发展阶段，为各行业带来颠覆性变革
在工业领域，将广泛参与危险作业生产环节，极大提高生产效
率与安全性；在特种领域，将会成为极端环境下执行科研探索、抢险救灾、
安防巡检等任务的重要力量； 在民生领域，将全面融入人们生活，从提供家政服务到参与医
疗辅助等，成为不可或缺的存在

人形机器人发展历程：当梦想照进现实，商业化行则将至

多模态大模型赋予机器人泛化能力，具身智能曙光初现
◼ 通用大模型为具身智能带来革命性潜力。人形机器人的硬件决定运动的灵活程度，零部件多为其他行业的应用迁移，成本痛点可通过产业链规模
生产解决；而软件算法充当机器人的 “大脑”，决定机器人的应用上限，是机器人商业化拓展的主要瓶颈。此前，机器人依赖固有的程序设定执
行任务，难有在各类场景通用的算法，机器人的落地应用受限。近年来 LLM、VLM、VNM 等通用大模型的发展赋予了机器人本体强大的泛化能
能力全面提升。
力，机器人可以适用于更多复杂场景、非专业人员不需编程即可实现操作，人形机器人商业化进程提速。“具身智能” 的机器人不再是机械式地
完成单一任务，而是能够基于感知到的任务和环境进行自主规划、决策、行动、执行的新个体，语言交互、智能决策、自主学习、多模态感知等
图表：多模态大模型加速机器人智能迭

1.3 特斯拉引领，科技巨头加速入局推动产业革新
◼ 科技巨头加速入局推动产业革新。1）特斯拉：2022 年 9 月 30 日特斯拉推出人形机器人 Optimus 原型机，2023 年马斯克表示特斯拉的长期价值将
来自 AI 和机器人；2）OpenAI：2023 年 3 月，OpenAI 投资挪威人形机器人公司 1X Technologies；2024 年 5 月，OpenAI 称已重启机器人团队两
个月；3）三星：2023 年 1 月，三星向韩国机器人厂商 Rainbow Robotics 投资 590 亿韩元；4）英伟达：2023 年 5 月，黄仁勋表示，人工智能的下
一个浪潮将是具身智能；2024 年 2 月，英伟达成立通用具身智能体研究部门；2024 年 3 月，英伟达发布人形机器人大模型 Project GR00T；2024
年 6 月，黄仁勋强调 “下一波 AI 的浪潮是物理 AI，机器人时代已经到来”；5）Figure AI：2022 年成立，2024 年 2 月获英伟达、微软、OpenAI、
英特尔等科技公司共计 6.75 亿美元的投资。

1.3 特斯拉 Optimus 进展超预期，行业开启新一轮 “军备竞赛”
◼ 特斯拉 Optimus 快速迭代，引领新一轮科技革命浪潮。马斯克在 2021 年 AI DAY 上提出人形机器人概念机 Tesla Bot，随后开始快速发展迭代，
2022 年 2 月搭建完成开发平台，2022 年 10 月在 AI DAY 上正式推出原型机 Optimus，此时可实现行走、搬运、洒水等简单动作，2023 年 12 月推出
Optimus-Gen2，相比一代显著进化，感知、大脑、运控能力明显提升。特斯拉人形机器人可形成完整的产业闭环，商业化落地值得期待：
Optimus 复用自动驾驶相关技术，快速实现了从概念机到智能灵活机器人的进化，特斯拉汽车的工厂生产和门店销售也为人形机器人提供了商业
化落地的初步场景，产业链优势为降本提供了可能，远期量产价格目标为 2 万美元 / 台。

人形机器人将在工厂率先落地，未来将应用于商业服务、家庭陪伴
◼ 人形机器人将逐渐从工厂走向家庭，从 toB 走向 toC。从主流机器人厂商的战略规划来看，人形机器人将率先应用于工业制造领域，积累成熟后
将拓展至商用服务、家庭陪伴等场景。这主要是因为工厂制造场景相对简单、机器替人需求更加迫切，而商业和家庭场景复杂，对人形机器人的
软硬件要求高。
◼ 《人形机器人创新发展指导意见》指明特种服务、制造业、民生三大示范场景，擘画 2027 深度融合实体经济。我国人形机器人应用分两步走：第
一阶段目标为 2025 年在特种服务、制造业、民生领域率先应用；第二阶段目标是，至 2027 年产业加速实现规模化发展，应用场景更加丰富，相
关产品深度融入实体经济，成为重要的经济增长新引擎，人形机器人深入生活未来可期。

特斯拉人形机器人拆解：14 个旋转关节 + 14 个直线关节 + 12 个手部关节#

特斯拉人形机器人拆解：旋转关节、直线关节、手部关节拆解
◼ 旋转关节：主要由 “驱动器 + 力矩传感器 + 编码器 + 无框力矩电机 + 谐波减速器 + 轴承 + 机械离合器” 组成，与协作机器人关节模块类似，通过输入
传感器传输数据到驱动器，进而控制电机，并由谐波减速器放大输出力矩，输出传感器再作位置反馈、优化算法。
◼ 直线关节：主要由 “驱动器 + 力矩传感器 + 编码器 + 无框力矩电机 + 丝杠 + 轴承” 组成，通过驱动器带动无框力矩电机旋转，再由减速元件丝杠将
旋转运动转化为直线运动。
◼ 手部关节：主要由 “驱动器 + 编码器 + 传感器 + 空心杯电机 + 行星减速箱 + 蜗杆蜗轮” 组成，具备自适应能力和非可逆驱动能力，可承重 20 磅、使
用工具、精确抓取零件。

人形机器人单机成本预估及潜在供应商概览（以 Tesla Bot 及国内相关零件为例）#

特斯拉人形机器人各环节 / 零部件成本占比预估（以国内零件价格为例#

无框力矩电机：高效率、结构紧凑、易维护，用于人形机器人线性关节和旋转关节
◼ 无框力矩电机用于人形机器人线性关节和旋转关节。无框力矩电机是一种特殊类型的永磁无刷同步电机，没有轴、轴承、外壳、反馈或端盖，仅
包含定子和转子两个部件，内部部件转子由带永磁体的旋转钢圆环组件构成，直接安装在机器轴上；定子是外部部件，齿轮外部环绕钢片和铜绕
组，以产生紧密攀附在机器壳体内的电磁力。
◼ 无框力矩电机具有高效率、结构紧凑、易维护等优势。1）高效率：将电机直接集成到转轴元件上，可降低整体系统惯量，进而降低电机加减速
所需扭矩，使得电机的运动和稳定时间更好控制、增加系统管带宽，提高机器效率；2）结构紧凑：增大转矩密度，进而减少占地面积、降低重
量；3）易维护：机械部件更少、没有易磨损或需维护的组件

精密减速器包括 RV 减速器、谐波减速器、行星减速器。减速器是多个齿轮组成的传动零部件，利用齿轮的啮合改变电机转速、扭矩及承载能力，
也可实现精密控制。减速器种类及型号繁多，按照控制精度划分，可分为一般传动减速器和精密减速器。一般传动精密减速器控制精度低，可满
足机械设备基本的动力传动需求。精密减速器回程间隙小、精度较高、使用寿命长，更加可靠稳定，应用于机器人、数控机床等高端领域，具体
包括 RV 减速器、谐波减速器、行星减速器。
◼人形机器人旋转关节将应用谐波减速器，手部或部分低精度身体关节或将应用行星减速器。RV 减速器体积较大，在人形机器人领域应用有限。谐
波减速器体积小、减速比大、精密度高，将用于人形机器人身体旋转关节；行星减速器体积小、重量轻、传动效率高、寿命长，但精度较谐波减
速器低，将用于人形机器人手部关节或对精度要求较低的部分身体关节。

特斯拉人形机器人包括三类共 14 个线性执行器，分布在手臂和腿部。特斯拉 Optimus 有 14 个线性执行器，具体包含三种类型，出力 / 重量分别为
500N/0.36kg、3900N/0.93kg、8000N/2.20kg；分布位置位于大臂（21）、小臂（22）、大腿（22）、小腿（22）。
◼ 丝杠现阶段成本较高，未来有下降空间。线性执行器由 “驱动器 + 无框力矩电机 + 丝杠 + 力矩传感器 + 编码器 + 轴承” 组成，其中丝杠为其重要组
成部分。根据我们估算，现阶段丝杠在特斯拉人形机器人成本中占比约为 23.4%，终局成本占比预计为 13.9%。从种类上来看，人形机器人用丝
杠分为梯形丝杠和滚柱丝杠两类，其中梯形丝杠用于小臂，滚柱丝杠用于承载要求更高的大臂、大腿、小腿。

与滚珠丝杠相比，滚柱丝杠负载高、寿命长、转速与加速度大、导程小，更适合应用于人形机器人。丝杠是将旋转运动变成直线运动的传动附件，
根据摩擦特性可分为滑动丝杠、滚动丝杠和静压丝杠三类，其中滚动丝杠又可以分为滚珠丝杠和行星滚柱丝杠两大类，区别在于行星滚柱丝杠负
载传递单元为螺纹滚柱，是典型的线接触；而滚珠丝杠负载传递单元为滚珠，是点接触。与滚珠丝杠相比，行星滚柱丝杠拥有更多接触点，因而
能够承受更高静态负载和动态负载，静载为滚珠丝杠的 3 倍，寿命为滚珠丝杠的 15 倍；刚度和抗冲击能力更强，因而转速和加速度更大；螺距设
计范围更广，导程可设计更小

丝杠：标准式滚柱丝杠适用于高负载、高速等场景，应用最为广泛#

行星滚柱丝杠根据其结构组成和零部件相对运动关系的不同，可分为标准式、反向式、循环式、轴承环式、差动式五大类。标准式滚柱丝杠适用
于环境恶劣、高负载、高速等场景，主要应用于精密机床、机器人、军工装备等领域，是目前主要的应用类型。

丝杠：切削工艺制造精度高，包括车削、铣削、磨削等核心工序#

滚柱丝杠的核心部件丝杠、滚柱和螺母都是小螺距的精密螺纹件，加工工序基本一致，传统的加工方式可分为切削和滚压两大类：
✓切削：以两端中心孔为加工工艺工序基准，通过热处理、车削、磨削等 10-20 余道工序逐一完成，制造精度高达 P1 级，可实现定位和传动功能；
✓滚压：用成形滚压模具使工件产生塑性变形以获得螺纹的加工方法，开模工艺自动化程度高，批量生产后成本低、效率高，但制造精度较低，一
般在 P7 级左右，仅实现传动功能。

滚柱丝杠粗加工环节技术路线多样，精加工环节磨床仍必不可少。滚柱丝杠的切削工艺大致可分为毛坯下料、预备热处理（退火）、粗加工、最
终热处理（淬火）、精加工、装配检验等步骤。其中粗加工包括车削、铣削、磨削三种工艺路线（可单独或组合使用），精加工工艺为磨削。
“以车代磨”、“旋风铣” 等新加工工艺理论上可替代磨削、提升加工效率，但目前技术有待成熟，精加工仍需磨削技术、磨床必不可少。

灵巧手：空心杯电机 / 无刷有齿槽电机是核心动力源#

灵巧手电机主要采用空心杯电机或无刷有齿槽电机。微特电机具有体积小、功率密度大、噪音低等特点，相比传统电机更符合人形机器人灵巧手
空间紧凑、负载能力的要求，空心杯电机和无刷有齿槽电机是目前灵巧手的主流解决方案

4 灵巧手：空心杯电机 —— 核心壁垒在于线圈设计、绕制和设备
空心杯电机的三大核心壁垒为线圈设计、线圈绕制、自动化设备。无刷空心杯电机转子由环形磁钢、转轴及其固定件组成，定子由环形硅钢片和
空心杯线圈粘结而成，核心工艺为线圈的设计和制造。空心杯电机常用的线圈绕法分为直绕形、马鞍形、斜绕形三种，线圈绕制方式分为人工绕
线、半自动化（卷绕式）和一次成型自动化绕制。国外主要采用一次性绕制成型的生产技术，自动化程度较高，可加工 0.08-0.2mm 线径、功率
400W 以下电机所需线圈；而国内主要采用卷绕式生产，依赖人工、生产效率低且生产线径受限，一次成型绕线设备有待突破。
◼空心杯市场规模稳定增长，人形机器人打开新空间。空心杯电机主要应用在高精度、高速响应、紧凑高效场景，如航空航天、仪表仪器、工业机
器人、医疗等领域。据 QYResearch 数据，2023 年全球空心杯电机市场规模约为 8.1 亿美元，预计 2028 年增长至 11.9 亿美元，2023-2028 年
CAGR 达 8%。据 MarketResearch 数据，2021 年我国、欧洲的空心杯电机市场规模分别占比 34.8%、25.85%

传感器是机器人感知世界的媒介，可分为内部传感器和外部传感器。传感器是将机器人对内外部环境感知的物理量变换为电量输出的装置。根据
检测对象的不同，可分为内部传感器和外部传感器。内部传感器用于测量机器人自身状态，如位置、速度、加速度等；外部传感器用于测量与机
器人作业有关的外部环境，如视觉、听觉、触觉、嗅觉等。
图表：机器人传感器示意图
传感器分类主要作用
内部传感器
光电编码器电机转角 / 转速测量、里程测量
惯性测量单元移动机器人姿态测量
加速度传感器加速度测量
外部传感器
视觉传感器用于识别物体、导航和建图等任务，包括摄像头、激光
雷达、红外线传感器等
听觉传感器用接收声音信号以识别和理解语言，包括麦克风和扬声
器等
触觉传感器用于感知机器人与外部物体的接触力和接触面积等信息，
包括力传感器和压力传感器等。
气味传感器感知周围环境的气味信息，用于环境监测、卫生检查等。
图表：机器人传感器可分为内部传感器与外部传感器

力矩传感器是机械臂感知力度的重要部件。力矩传感器又称扭矩传感器，可在各种旋转或非旋转机械部件上对扭转力矩感知进行检测，将扭力的
物理变化转化为精确的电信号，具有精度高、频响快、可靠性好、寿命长等优点。力矩传感器是机械臂的关键部件之一，可为机械臂提供实时的
力和力矩信息，实现机械臂对操作对象的力感知，从而协助机械臂完成精细和智能的操作任务。
◼人形机器人中，六维力矩传感器主要用在对柔顺控制要求高的手腕和脚踝。按照测量维度，力矩传感器可分为一至六维力矩传感器，其中一维传
感器、三维传感器和六维传感器最为常见。六维力传感器也被称为六轴力 / 力矩传感器、F/T 传感器，用于精确测量 X、Y、Z 三个方向的力信息和
Mx、My、Mz 三个维度的力矩信息。人形机器人中，对柔顺控制要求高的手腕和脚踝或将使用六维力矩传感器，而身体的其他关节将使用关节扭
矩传感器（单维）。
资料来源：ATI，特斯拉 AI Day，坤维科技，中航证券研究所
4.1 力

六维力 / 力矩传感器研发生产难度大，规模化后降本有望持续体现。与单维力传感器相比，多维力 / 力矩传感器除了要解决对所测力分量敏感的单
调性、一致性问题外，还需解决因结构加工和工艺误差引起的维间干扰问题、动静态标定问题以及矢量运算中的解耦算法和电路实现等，对设备
和材料要求较高，研发制造难度远高于单维力传感器。应变式力传感器的主要生产原材料为金属、芯片、应变片等，以柯力传感为例，2023 年主
营产品力学传感器的直接材料成本达 74%；六维力 / 力矩传感器所需应变片数量是单维力传感器的数倍，叠加生产难度大，其成本远高于单维力矩
传感器，据百度爱采购数据，ATI FC-NANO17 六维力 / 力矩传感器单价为 2 万元，我们认为，未来随着国内应变片及相关产业链研发、生产能力
提升以及下游需求打开，六维力 / 力矩传感器成本有较大下降空间。

编码器是用于转动位置检测的高精度传感器，单台人形机器人编码器价值量约 8550 元。编码器是一种用于运动控制的传感器，利用光电、电磁、
电容或电感等感应原理检测物体的机械位置及其变化，并将此信息转换为电信号，再将电信号转换为可传输和存储的信号形式，最后反馈给各种
运动控制装置。编码器在特斯拉人形机器人的旋转关节（142）、直线关节（141）、手部关节（12*1）均有应用，合计单台价值量约 8550 元。
◼编码器按照工作原理可分为光学式、磁式、电容式三种。1）光电式编码器精度高、稳定性好、抗干扰能力强，适用于高精度和高速度的测量，
但价格较高、易受环境影响；2）磁性编码器使用磁性码盘替代带槽光电码盘，相比于光学编码器更耐用、抗振和抗冲击，适用于恶劣环境下测
量，但分辨率和精度相对较低；3）电容式编码器具有高可靠性、高精度、长寿命的特点，适合电池供电应用。

特斯拉 Optimus 纯视觉方案复用自动驾驶底层技术，核心在于海量数据、自研芯片与算法训练。特斯拉 Optimus 的纯视觉方案搭载与特斯拉车相
同的 FSD 电脑以及 Autopilot 相关神经网络技术，但实际应用场景相比汽车更加精细化，需要更多的数据积累及算法训练。2023 年 9 月，特斯拉发
布的人形机器人进展视频中显示，Optimus 仅使用视觉和关节位置编码器就能准确判断物体位置、排除干扰做出指令，“端到端” 神经网络本地
运行，视觉输入图像后即可输出指令，无需联网或人工操作，自动驾驶在机器人上复用逻辑跑通。特斯拉纯视觉方案能够精准感知深度、速度、
加速度信息，与通常的激光雷达融合方案相比硬件成本显著降低，而 “算法 + 算力 + 数据” 构筑了高竞争壁垒

触觉传感器是机器人与外界环境交互的重要元件，使机器人拥有人类触觉。触觉是人类通过皮肤感知外界环境的一种形式，机器人触觉主要感知
机器人与外界环境接触时的温度、湿度、压力和振动等物理量，以及目标物体材质的软硬程度、物体形状和结构大小等，从而实现对物体的精准
定位以及执行各种操作任务。
传感器的应用。

一、灵巧手具体方案对比：灵巧手 = 手指（驱动 + 传动 + 传感器）* 自由度 + 外壳
随着工业自动化和人工智能技术的不断进步，机器人正逐渐从单一的重复性任务执行者转变为能够执行复杂、多变任
务的智能体。在这一转变过程中，灵巧手作为机器人与外界交互的重要工具，其重要性日益凸显。灵巧手的设计灵感
来源于人类手部的复杂结构和功能，它使得机器人能够执行诸如抓取、操纵、甚至感知等多样化任务，极大地扩展了
机器人的应用范围和操作能力。
灵巧手的组成是实现其多功能性的基础。一个典型的灵巧手系统通常由以下几个关键部分组成：
（1）驱动系统：负责提供动力，使手指能够进行各种运动。驱动系统包括电机、气动和液压等类型。
（2）传动系统：将驱动系统产生的动力转换为手指关节的运动。传动系统包括丝杠、齿轮、连杆、绳索和腱绳等。
（3）传感器系统：包括触觉、力觉和位置传感器等，用于感知手部与外界物体的接触状态和力度，以及手部自身的位
置和运动状态。
（4）控制系统：通过算法和软件对驱动系统和传动系统进行精确控制，以实现预定的手部运动和任务执行。
本文将结合特斯拉的灵巧手专利，拆分灵巧手驱动、传动、传感器等零部件的技术方案、未来发展方向、竞争格局和
价值量。
1.1 灵巧手技术路线分析：电驱 + 复合传动 + 带力和触觉传感为主导方向
1.1.1 自由度数量：有自由度提升趋势
人手共有 24 个自由度。据《机器人灵巧手 —— 建模、规划与仿真》，人手 24 个自由度包含拇指 5 个自由度，其余 4
指各 4 个自由度，另外还有腕的外展、腕的弯曲和手掌的弧度 3 个自由度。

自由度越多，设计难度越大，难题之一是如何安置众多驱动器，让灵巧手的尺寸接近人手。目前已知自由度最多的是
Shadow Hand，自由度达到 24 个。特斯拉人形机器人第一代单手拥有 6 个自由度，第二代 11 个自由度，整体向自由
度更高发展。2014 年起，已有至少 4 款灵巧手做到了 21 个自由度，传动方式上，韧带、腱绳和齿轮连杆均有采用。

综合对比可知，电机驱动是最适合灵巧手批量生产使用的方式。主要因为随着电机设计、加工技术以及电子技术等的
进步，能够为灵巧手提供体积小、出力大的微型电机，其次因为电能的获取、存储容易，为电机提供了应用的基础。
可能采用的电机包括空心杯电机、无刷有齿槽电机等。
空心杯电机方案能效高，适合电池供电且长时间运行的灵巧手。空心杯电动机采用无铁芯转子，消除了由于铁芯形成
涡流而造成的电能损耗，因此效率更高，转动惯量小，易于控制。根据《空心杯微型电机及线圈的研究进展》，空心杯
电机主要具备以下特点：（1）节能特性：能量转换效率很高，其最大效率一般在 65% 以上，部分产品可达到 90% 以上
（铁芯电动机一般不超过 75%）。（2）控制特性：起动、制动迅速，响应极快，根据《空心杯微型电机及线圈的研究进
展》，机械时间常数小于 28 毫秒，部分产品可以达到 10 毫秒以内（铁芯电动机一般在 100 毫秒以上）。（3）波动特性：
运行稳定性十分可靠，转速的波动很小。作为微型电动机，空心杯电机的转速波动能够容易的控制在 2% 以内。因此空
心杯电机特别适合电池供电同时又要求长时间运行的应用场合，例如仿生手、人形机器人和手持电动工具等。

空心杯电机主要难点在于绕组设计、动平衡设计及资金投入。因此新进入者的技术积累较浅，难以达到机器人领域的
高效率等要求。
（1）绕组设计：绕组需要保证线圈的高密度以及排列的一致性，从而使得产品具备高功率和扭矩密度。绕组的形态
具备多样性，不同形态的绕组会直接影响生产的良率，但多数技术都被外资企业申请专利，进一步加大国内企业突破
的难度。
（2）动平衡的设计：转子动平衡是电机生产制造过程中极其重要的一个工序，直接关系到电机的噪声、振动指标性
能是否达标。转子动平衡差异的原因是不同企业使用了不同的磁性材料，导致转子的质量分布不均一。
（3）资金投入：电机的自动化生产线中设备价格较高，绕组设备单台价格百万以上，且需要设备厂商定制化开发，对
空心杯电机厂商的资金要求较高。

无刷有齿槽电机方案是降本的一种可行方式。手指部位可使用的电机可按有无齿槽区分为无刷有齿槽电机和无刷无齿
槽电机：
1）有齿槽：无刷直流电机大多采用有齿槽设计，即线圈绕制在定子上的齿槽中；
2）无齿槽：空心杯属于无齿槽电机；在无齿槽电机中，定子上没有齿槽结构，线圈单独绕制成型，直接固定在定子表
面或内部。

由于空心杯电机具备小直径、扭矩波动小等特点，机器人当前仍以空心杯电机为主导。无刷有齿槽电机功率较空心杯
电机更大，同时大直径导致其短期仅能安装在大拇指（空间容忍度更高）。相比于空心杯电机，无刷有齿槽电机有齿
槽力矩，导致速度和扭矩都有更大的波动，有铁芯之后无法做高速运转；空心杯电机可以做到高速、小直径，主要通
过手掌结构来起承载重量，从这个角度看，无刷直流电机的功率更大，可以放在大拇指上，但是短期不会放在其他手
指上，因为手指要更小更轻巧。
电机未来发展方向是围绕降本增效，主要通过缩小体积、减轻重量的方式实现，如谐波磁场电机、一体化技术电机。
1）谐波磁场电机：通过改变电机内部设计结构，实现缩小体积、增大功率密度；2）一体化技术电机：通过集成减速
器等产品，实现缩小体积、增大功率密度。

1.1.3 传动方式：布局丝杠正成为手部传动的发展趋势
传动方式主要包含腱绳、丝杠、齿轮、连杆等。早期灵巧手曾经采用齿轮、连杆等传动机构，然而因为尺寸和质量大、
运动不灵活等问题逐渐被淘汰。模仿动物肌腱传动方式的腱绳传动目前广泛被灵巧手采用，根据各公司 2024 年中报，
上市公司正集中研发手部丝杠，布局丝杠正成为传动的发展趋势。
腱绳传动，使用线绳模拟人手的肌腱结构，可以使得大型的驱动器远离执行机构，减轻末端的负载和惯量，提升了抓
取的速度，排布灵活，因此适合空间狭小且需要驱动自由度数目较多的传动场合。
连杆传动，使用多个连杆串并联混合的形式传递运动和力矩。手指的运动和动力由刚性连杆传递，能够抓取大型的物
体且结构设计紧凑，可以完成包络抓取。缺点是难以远距离控制，容易发生弹射，且抓取空间较小。

滚珠丝杠传动，根据《空间五指灵巧手控制系统设计_韩运峥》，电机和滚珠丝杠外置于手臂中，电机通过减速器带动
滚珠丝杠，电机轴的旋转运动被转化为丝杠螺母的平移运动，丝杠螺母拉动腱绳，腱绳另一端连接到手指指骨上，拉
动手指关节绕关节轴旋转，形成手指弯曲运动。据特斯拉公开资料，特斯拉后续将驱动装置安装在手臂而非手指里面。

灵巧手的传动装置一般可以分为三级：（1）第一级：位于电机侧，主要为减速器，起到的作用是精度调节；（2）第二
级：最重要，负责动作执行；（3）第三级：连接驱动器和关节末端，主要是腱绳和连杆。从市场案例看，一级传动以
皮带为主，二级传动主要采用丝杠或者锥齿轮，三级传动基本都会采用腱绳和连杆。
综合对比看，各种方案各有所长，但由于工厂中的劳动场景需要有较高的承载力，而丝杠是承载力最高的传动方案，
因此有可能在工厂场景中成为主流。

1.2 特斯拉 gen1 专利拆解：驱动器、齿轮箱是核心零部件
根据特斯拉手部专利，手部共采用了约 14 种核心零部件。按价值量排序，执行器、齿轮箱、霍尔效应传感器较高：

1. 执行器：空心杯电机（我们预计量产后国产 1000 元 / 个，13×1000=13000 元）或者无刷有齿槽电机（预计量产后
   国产 160 元 / 个，160×13=2080 元）
2. 行星齿轮箱：304a-304f（齿轮箱 = 1 齿轮 + 1 蜗轮），我们预估量产后单自由度价值量约 100 元，13 个自由度合计
   ASP1300 元。
3. 指节部件：近端 402、远端 408、420，为壳体，我们预计价值量较小
4. 指节的两端：410、412 ，为壳体，我们预计价值量较小
5. 枢轴（包含销钉、销轴等）：406、414，我们预计价值量较小
6. 电缆：416、418、512 ，我们预计价值量较小
7. 通道结构：424、426 ，我们预计价值量较小
8. 扭簧：远端 436、近端 434 ，我们预计价值量较小
9. 弹簧支架、销钉，我们预计价值量较小
10. 其他：指甲、肌腱、自动张紧器、手动张紧器、法兰套轴承，我们预计价值量较小
11. 管道：514、516 ，我们预计价值量较小
12. 蜗轮：704（包含滑轮 706），在齿轮箱中已经计算
13. 齿轮：702 , 在齿轮箱中已经计算
14. 霍尔效应传感器：由感应器 802 和磁场源 804 组成（处理器 114 通过霍尔效应传感器测量的磁场确定指节部件的
    位置或者旋转角度），产业链成熟，价值量较小
    根据特斯拉 GEN1 灵巧手专利，手指的基本工作机制通过电缆驱动系统和执行器的协同作用来实现。当执行器被激活
    时，拉动电缆，电缆通过手指的通道结构引导，带动手指的关节围绕枢轴旋转。电缆通过齿轮箱保持适当的张力，确
    保关节运动平稳。此外，扭簧提供了额外的回弹力，使手指在操作完成后能够自然恢复到初始状态。这种电缆驱动的
    设计不仅减少了复杂的机械部件，还提高了手指的灵活性和耐用性。通过霍尔效应传感器的精确定位，手指能够实时
    调整运动，从而实现高度精细的操作任务。
    特斯拉灵巧手专利拆解步骤如下：
    第一步，根据特斯拉灵巧手专利显示，其单手有 5 个手指，每个手指包含两个指节（近指节 206 + 远指节 208），每根
    手指靠紧固件固定在手掌上。这步新增了指节部件。

第二步，根据特斯拉灵巧手专利，其单手有 6 个自由度，因此包含 6 个执行器和齿轮箱。其中执行器主要放在手掌（第
三代由于自由度增加，手掌容量难以包容，因此将执行器装载到容量更大的手臂）。这步新增了执行器和齿轮箱，单
手分别有 6 个。

第三步，根据特斯拉灵巧手专利，其单指有 2 个枢轴结构与 2 个扭簧。两个枢轴分别位于手指的近端（406）和远端
（414）， 通常由销钉或轴承构成，允许手指在特定的角度范围内自由旋转。远端扭簧（436）和近端扭簧（434）分别
位于手指的远端和近端关节，不仅提供了额外的稳定性，还能帮助手指在恢复初始状态时提供反馈力量。这步新增了
枢轴结构与扭簧。

第四步，根据特斯拉灵巧手专利，其单指有 2 个电缆与 2 个通道结构，电缆一端与执行器相连，另一端通过复杂的通
道结构（424、426）沿手指内部布线。当执行器运动时，电缆可以带动灵巧手进行弯曲。通道结构为电缆的移动提供
了引导路径，确保电缆在手指弯曲时能够自由移动而不会打结。这步新增了电缆与通道结构。

第五步，根据特斯拉灵巧手专利，灵巧手有 6 个齿轮箱，每个执行器通过一个齿轮箱控制电缆的移动。齿轮箱通常由
蜗轮和蜗杆组成，齿轮箱中的滑轮与电缆相连，确保电缆的张力始终保持在一个稳定范围内。这步新增了齿轮箱（包
含齿轮、蜗轮、蜗杆和滑轮等）。

第六步，根据特斯拉灵巧手专利，灵巧手每个手指还配备了 1 个霍尔效应传感器用于监测手指各个关节的旋转角度和
位置。霍尔效应传感器与处理器相连，当手指旋转时，通过测量磁场的变化来确定手指的确切位置，提供实时反馈。
这步新增了霍尔效应传感器。

1.3 灵巧手空心杯电机和丝杠是未来降本核心
根据特斯拉公开信息，GEN3 灵巧手相比于 GEN2 的主要变化在于：（1）手部增加了自由度，从 11 提升到 22 个，我们
预计对应的电机数量将从原本的 6 个提升到 13-17 个；（2）驱动器装载在了手腕部位。

触觉传感器：压阻式和电容式较为常用，大阵列、柔性化是主要发展#

电容式、压阻式和压电式是常见的触觉传感器。触觉传感器按照原理主要分为电容式、压阻式、压电式、磁敏式、光纤式，其中压阻式传感器适
用于监测恒定的压力变化，电容式传感器结构简单、在可穿戴和医疗保健设备中广泛应用，压电式传感器适用于检测压力频繁变化的场景。
◼大阵列、柔性化、多功能化、多维度、自供电等是触觉传感器的重要发展趋势。大阵列：触觉传感器与物体表面接触面积越大，获取的信息量越
多，阵列化、高密度触觉传感器可获取不同位置、不同时间的触觉信息。柔性化：柔性传感器能够覆盖在非规则、非平整的表面上，便于携带和
安装。多功能化：多功能触觉传感器可同时实现压力、拉力、温度、表面粗糙度等多种参数的测量。

人形机器人
1、执行器总成：三花智控、拓普集团
2、灵巧手部件：鸣志电器、伟创电气、兆威机电
3、丝杠：北特科技、贝斯特、浙海德曼
4、传感器：柯力传感、安培龙、汉威科技
5、机器人川渝链：富临精工、瑞迪智驱、豪能股份
6、机器人收并购：雷迪克、南京化纤
7、细分部件：峰岹科技、步科股份