计算机-机器人软件体系再进一步

证券研究报告|行业点评机器人软件体系再进一步RoboCat面世，“Self-improving”为通用机器人铺平道路。1)近期，GoogelDeepMind推出RoboCat，其基于其多模态模型Gato，可在模拟和物理环境中处理语言、图像和动作。2)自我提升的关键在于自我生成训练数据。RoboCat可基于输入的机械臂操作实例，通过练习生成新的训和任务操作。在多样化训练下，即使新的机械臂更加复杂，它也能在几个小时内学会操作，并且在观察1000个由人类控制的示范项目(仅仅几个小时就收集完毕)后，便能灵巧指挥新的机械臂。4)RoboCat具备良性的训练循环，学习新任务越多，就能更好学习额外新任务。最初版本只有36%概率成功完成以前未接触的任务，但最新版本已接受更多不同任务训练，成功率增加一倍多。同时，RoboCat完成现实世界训练任务的成功率要远高于传统基于视觉的模型方案。5)RoboCat独立学习技能和快速自我提高的能力，特别是应用于不同的机器人时，将有助于为新一代更有效、通用的机器人铺平道路。从通用机器人到行业机器人，“ViT+GPT+机械”为标准范式。1)行业机器人的实现难度相对通用机器人更低，而多模态GPT的发展是通往行业机器人的钥匙。多模态GPT助力机器人在交互能力、规划控制能力、泛化能力、感知能力等多方面得到极大提升。与此同时，ViT可应用于各种模态，使用transformer编码器得到包含输入模态特征的编码，可行性已经得到了以上业界众多工作的验证，成为了多模态GPT的典型范式。Google推出5620亿参数的PalM-E模型，将540BPaLM和ViT-22B结合。通过ViT将连续的具体观察结果(例如图像、状态估计或其他传感器模态)以类似于语言的方式注入到语言模型中，可以执行多种具体任务，包括机器人操作规划、视觉问题解答、生成字幕等。并具备能与数据集中不存在的物体交互的泛化能力。2)执行器是实现动态运动的最关键的部分，当前业界与学界有众多型号的人形机器人，分别采用不同的方案。根据UCLA《DesignofaHighlyDynamicHumanoidRobot》分类，目前有腿机器人的执行器方案可分为高速齿轮减速+力矩传感器执行器、串联弹性执行器、本体驱动器和液压执行器等。伴随机器人需求持续释放，产业链也有望迎来景气。(维持)行业走势计算机沪深30048%32%16%0%-16%-32%2022-062022-102023-022023-06作者分析师刘高畅相关研究建议关注算法及行业机器人潜力公司：1)硬件供应商：三花智控、拓普集团、鸣志电器、绿的谐波、峰岹科技等。2)潜力方案厂商：大华股份、海康威视、千方科技、中科创达、中科信息、云从科技、亿嘉和、萤石网络、商汤科技等。风险提示：机器人技术迭代不及预期风险；经济下行超预期风险；行业竞争加剧风险。请仔细阅读本报告末页声明P.3请仔细阅读本报告末页声明I图表1：RoboCat操控机械臂完成各类任务资料来源：GoogleDeepMind，国盛证券研究所图表2：RoboCat在训练中可自动生成额外的训练数据资料来源：GoogleDeepMind，国盛证券研究所P.4请仔细阅读本报告末页声明e4)将实例数据和自我生成的数据合并到现有训练集中；5)在新的训练集上训练RoboCat的新版本。DeepMind集基于视觉的数图表3：RoboCat可从各种各样的训练数据类型和任务中学习资料来源：GoogleDeepMind，国盛证券研究所和理解性相结合的任务，比如从碗里拿出正确的水果，解决形状匹配的难题，这些都是图表4：RoboCat科学系操控新的机械臂及完成拾取齿轮的任务RoboCat000次演示后解决任务示例资料来源：GoogleDeepMind，国盛证券研究所资料来源：GoogleDeepMind，国盛证券研究所RoboCat环:学现实世界训练任务的成功率要远高于传统基于视觉的模型方案。2)上述改进归功于P.5请仔细阅读本报告末页声明RoboCat不断增长的经验，类似于人类在特定领域深化学习时发展更多样化的技能。RoboCat独立学习技能和快速自我提高的能力，特别是应用于不同的机器人设备时，将有助于为新一代更有效、通用的机器人铺平道路。图表6：最终版RoboCat较一次训练后版本性能有大幅提升RoboCat率要远高于传统基于视觉的模型方案资料来源：GoogleDeepMind，国盛证券研究所资料来源：《RoboCat:ASelf-ImprovingFoundationAgentforRoboticManipulation》，国盛证券研究所P.6请仔细阅读本报告末页声明于完成特定行业的需求，又可以分为三大类：救援或是太空、深海探索等特殊场景。便能体现，写代码是逻辑性很强且需要多步骤的复杂任务。2022年谷歌的论文htPromptingElicitsReasoninginLargeLanguageModels本。GPT模型作为生成式文本生成等各类不同任务。➢感知能力：多模态的发展让机器人可以同时处理包括视觉、文本、传感器等不同模构，但视觉领域依然以CNN结构为主。2020年10月，谷歌推出VisionTransformer 接将图像拆分为多个块，将每个块的位置和包含的图像信息当做是一个词，输入到编码器中，训练好的编码器可以将图像输出为一个包含了图像特征的编码，类似于在语言模P.7请仔细阅读本报告末页声明图表8：ViT模型架构资料来源：《AnImageisWorth16X16Words:TransformersforImasgeRecognitionatScale》，国盛证券研究所22B结合。通过ViT将连续的具体观察结果(例如图像、状态估计或其他传感器模态)不存在的物体交互的泛化能力。图表9：PaLM-E操控机器人在被干扰的情况下从抽屉取出薯片资料来源：Githubpalm-e，国盛证券研究所esensortors动也称为谐波齿轮传动，因为其紧凑性和没有反弹的优点被广泛使用。随着越来越复杂的控制算法的实施，力和扭矩可控性成为执行器的关键。直接的方法是将扭矩传感器集P.8请仔细阅读本报告末页声明缓慢和相对静态的运动。这是由于谐波效率使它不能吸收每次脚撞到地面的冲击负荷。：谐波齿轮和力矩传感器资料来源：UCLA论文《DesignofaHighlyDynamicHumanoidRobot》，国盛证券研究所较低的控制带宽，而较高的弹簧刚度导致较差的冲击缓解。因此弹簧的刚度通常需要根据所使用的连接进行调整。此外在生物学中，有效的腿部刚度实际上随着运动速度的变or传输透明度。然而如果没有扭矩放大，扭矩密度就会受到影响。因此建议采用高扭矩电机配合高效低减速比齿轮箱，在保持变速器透明度的同时产生合理的扭矩密度。这种设计的另一个好处是，由于低反射惯性，执行器可以处理更高的冲击，并允许高度动态的行为。由于这种直接驱动和准直接驱动执行器的基于电流的扭矩控制特性，它们通常被Hydraulicactuatorleglab顿动P.9请仔细阅读本报告末页声明不同执行器方案在扭矩密度、影响缓解、带宽、扭矩控制上的比较资料来源：UCLA论文《DesignofaHighlyDynamicHumanoidRobot》，国盛证券研究所P.10P.10RoboCat模型算法正在不断提升，有望加速提升通用机器人与术有效融合于公司产品与解决方案，服务城市数字化创新和企业数智化转型。子公、集群调度、自主导航、智能电池管理系统等核心技术，并以机器视觉算法平台和机解半导体等多个行业。体系，聚焦于工业物联网、智慧物流和智能制造，持续在移动机器人、机器视觉领和智能化。据应用经验，运用人工智能赋能交通行业，满足交通出行智能化需求，提供保障数字交通安全高效运行的神经中枢解决方案。公司同时在物联领域积极开拓，深耕视根据不同的应用场景运用不同的算法，帮助传统制造行业在产品的高速生产过程中和智能化。目前，公司高速机器视觉技术主要应用到印钞、烟草、新能源电池、汽定性；智能识别与分析技术应用到油气生产等高危生产场景，对作业人员不安全行为进行识别判断，有效保障安全生产。➢云从科技：公司专注于提供高效人机协同操作系统和行业解决方案，致力于助推人工智能产业化进程和各行业智慧化转型升级。公司一方面凭借着自主研发的人工智能核心技术打造了人机协同操作系统，通过对业务数据、硬件设备和软件应用的全P.11请P.11销售及智能化服务。公司以电力行业特种机器人为发展核心，并通过推进实施“机域，帮助更多行业客户实现无人化、智能化、精密化管理。及物联网云平台提供商，面向智能家居场景下的消费者用户，提供以视觉交互为主的智能生活解决方案；面向行机器人主要包括陪伴机器人和清洁机器人：陪伴机器人基于视听觉环境感知能力及传感能力，能够实现精确高效的清扫。将多年积淀的技术平台化、产品化，奠定客户粘性，通过卡位和生态优势，奠定了智能产业领军地位，以软件价值持续对智能产业场景进行创新和拓展。公司自成立以来，一直在端侧、边缘侧、云端技术进行沉淀和积累，机器人产品覆盖了当下几乎全部的机器人场景以及全球众多机器人厂商。并且，公司与产业链的技术和产品位优势。医疗影像等领域得到广泛应用。➢三花智控：公司是全球最大的制冷控制元器件和全球领先的汽车热管理系统控制部减震系统、内外饰系统、轻量化车身、智能座舱部件、热管理系统、底盘系统、空➢鸣志电器：公司专注于智能电机技术研究、提升产品研发能力和生产制造的自动化水平。无刷电机基于公司在控制电机领域的技术储备和产品平台开发打造，在工控驶激光雷达等新兴高附加值应用领域布局。➢绿的谐波：公司是一家专业从事精密传动装置研发、设计、生产和销售的高新技术自动化装备等。公司产品广泛应用于工业机器人、服务机器人、数控机床、医疗器械、半导体生产设备、新能源装备等高端制造领域。经过多年持续研发投入，公司在国内率先实现了谐波减速器的工业化生产和规模化应用，打破了国际品牌在国内机器人谐波减速P.12P.12➢峰昭科技：公司长期从事电机驱动控制专用芯片的研发、设计与销售业务。公司以芯片设计为立足点向应用端延伸，发展成为系统级服务提供商。公司紧扣应用场景复杂且多样的电机控制需求，提供专用性的芯片产品、相适配的架构算法以及电机结构设计方案，实现电机控制系统多样性的控制需求及电机整体性能的提升与优化。目前，公司也在进行高性能伺服运动控制芯片关键技术研发，主要应用于高端的机器人、直线电机等伺服控制领域、汽车电子等领域，可实现高性能、高集成度的伺服驱动。➢双环传动：公司主营业务为机械传动齿轮及其相关零部件的研发、设计与制造，主要应用领域涵盖汽车的传动系统装置包括变速器、分动箱等，新能源汽车的动力驱动装置如混合动力变速器以及电动车驱动系统减速箱齿轮，非道路机械(含工程机械和农用机械)中的减速和传动装置，以及在轨道交通、风力发电、电动工具、机器人自动化等多个行业门类中的驱动、传动应用场景。为满足下游机器人厂商对关键核心部件加快国产化的诉求，子公司环动科技将持续加大在重负载机器人减速机的关键技术攻关与产业化推进方面的研发投入。➢中大力德：公司是从事机械传动与控制应用领域关键零部件的研发、生产、销售和服务的高新技术企业，成立以来深耕自动化传动与驱动装置的研发和制造，为各类机械设备提供安全、高效、精密的动力传动与控制应用解决方案。公司一直从事减速电机、减速器等核心零部件的生产和销售，并不断结合市场需求，借鉴国内外先进经验，加大研发投入，相继推出微型无刷直流减速电机、精密行星减速器、滚筒电机、RV减速器、谐波减速器、伺服驱动、永磁直流减速电机等产品。顺应行业小型化、集成化、一体化的发展趋势，致力于整合核心零部件