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发言人 问：在机器人行业政策端方面，中美两国和其他国家相比有何不同？中国在机器人政策上的差异化竞争优势体现在哪些方面？
发言人 答：从政策力度来看，中美两国对机器人行业的支持最为鲜明，其政策力度远超欧盟和日本等国家。中国已将机器人产业链提升至国家战略高度，并构建了中央统筹规划与地方配套实施相结合的政策体系。此外，中国在国家顶层设计中首次将计算智能和智能机器人列为了未来产业发展的战略重点，显示出整个行业在国家战略中的核心地位。中国在机器人政策上的差异化竞争力在于构建了包含基金券种、场景、数据及人才在内的全方位政策组合拳，旨在通过系统性的制度创新降低全链条创新成本。这种模式曾在新能源汽车领域取得成功，通过政策组合拳推动了新能源汽车产业链的发展。
发言人 问：目前机器人行业的三大主要挑战是什么？为什么认为机器人行业的投资机会大于新能源汽车行业？
发言人 答：机器人行业的三大挑战分别是软件、硬件和应用三个方面。软件方面，智能模型的世界模型相对较弱，需要处理物理世界的因果规律，获取大量真实交互数据的成本较高；硬件方面，成本高昂，如特斯拉目标成本为2万美元左右，现有水平却在6万至10万美元区间，需要材料变革、制造工艺创新或设计简化来突破；应用层面，高昂的成本导致企业减少采购，进而影响数据稀缺和算法优化，应用场景受限，形成互相制约的过程。首先，机器人行业的门槛较低，零件数量、单车研发费用和现场费用相比新能源汽车更为有限，产业链具有更高的灵活性和开放性，模块化设计降低了集成难度，国产化进程较快，为新进入者提供了更多机会。其次，政策支持力度巨大。综合来看，机器人行业的增长斜率可能比新能源汽车行业更为陡峭。
发言人 问：机器人系统的“大小脑”是什么？它们分别负责什么功能？
发言人 答：“大小脑”是机器人最核心的部分，其中大脑负责感知、规划、人机交互以及任务的接收、理解、决策和规划全流程；小脑则主要负责决策和控制，将任务转化为动作，进行全身运动控制、轨迹优化等。
发言人 问：机器人大脑的能力有何特点？
发言人 答：机器人大脑的能力很大程度上依赖数据，其数据模态较为复杂，需要在真实环境中长期大规模采集数据。国外厂商如特斯拉、英伟达等通过各自的方法解决这个问题，如特斯拉使用FSD模型结合端测芯片，英伟达发布了人形机器人通用模型并配备云端超算中心及端侧芯片，OpenAI将大语言模型接入机器人产品中，谷歌也将大模型迭代应用于视觉和空间理解、任务规划等方面，显著提升了性能。
发言人 问：机器人大脑训练和优化的主要依赖是什么？目前聚生智能训练的数据短缺问题如何解决？
发言人 答：机器人大脑的训练和优化高度依赖于多元且规模化的大数据集，这个数据集是由真实采集、仿生生成以及开源共建共同构建而成的三位一体格局。解决数据不够的方法主要有两种：一是模型端，使用更高效的模型来提高稀缺数据的利用效率；二是训练端，通过仿真训练和模拟训练，改变假设背景和参数以创造更多数据。
发言人 问：机器人获取数据的最佳方式是什么？有哪些挑战？
发言人 答：最佳的数据获取方式是通过机器人本体进行采集，但成本较高，限制了数据采集的数量。例如国内的人形机器人国创中心依托百台机器人和多样化场景构建了数据集，用于模仿学习和技能训练。同时，也可结合互联网上的大量人类操作视频数据，参考大模型训练经验进行提升，但这要求团队具备扎实的数据清洗能力和底层数据基础建设能力。
发言人 问：机器人小脑组成部分及其主要难点是什么？
发言人 答：机器人小脑主要包括小脑模型、IMU编码器和末端传感器等组件。IMU（惯性测量单元）用于协调机器人运动和保持平衡，精度提升是其主要难点，需要高精度调校和数据融合算法支持。编码器则提供电机转子的位置、转速和运动方向信息，要求高精度和长寿命。此外，力和力矩传感器也是关键部分，其中六维力传感器精度要求极高，目前国内外在技术和价格上存在较大差距。
发言人 问：六维力传感器的技术难度和技术壁垒体现在哪些方面？
发言人 答：六维力传感器技术难度和使用难度较大，其精度要求高，背后的工艺和技术壁垒较高，加工成本昂贵。传感器需要考虑温漂不变、交叉干扰等问题，并且数据处理需实时性。为了保证传感器稳定性和精确性，核心技术包括接入方式、检测系统设计等，既涉及硬件也涉及软件开发，投入成本高。
发言人 问：目前六维力传感器在全球市场的格局如何？
发言人 答：目前市场格局中，第一梯队以美国ATI为代表，第二梯队有雨离仪器、帕西尼蓝点触控和常州威尔特等企业，第三梯队则是科技传感、中航电测、动画测试等公司。
发言人 问：机器人皮肤——触觉传感器现状及挑战是什么？国内触觉传感器公司有哪些？整体技术状况如何？
发言人 答：触觉传感器是我国的卡脖子技术，对外依赖超过90%，高端产品主要依靠进口，价格昂贵，不利于大面积部署。国产工业级触觉传感器虽有替代需求，但在易用性、维度、智能性和耐用可靠性方面存在明显不足，难以适应复杂环境下的长期稳定工作。国内触觉传感器公司包括帕西尼、他山科技、蓝点触控以及能斯达等。总体来看，国内触觉传感器生产工艺复杂，对算法要求较高，目前全球头部企业仍以外资为主。
发言人 问：目前视觉传感器主要有哪些方案？二级方案的主要特点是什么？
发言人 答：目前视觉传感器主要分为3D方案和2D方案，3D方案又包括飞行时间法（TOF）、激光雷达以及3D结构光。飞行时间法通过发射光束并测量反射回来的时间来获取距离信息；激光雷达同样基于光原理，但使用激光；3D结构光则是将编码几何图案投射到目标物体表面，通过摄像头捕捉形变图案以获得三维坐标。二级方案主要采用多目的视觉技术，即使用双目或三目摄像头从不同位置拍摄同一场景，通过图像像素位置差异计算视差和几何关系，从而重建三维点云。其中，算法研发和光学系统设计对整体视觉传感器具有很高要求。
发言人 问：特斯拉在视觉传感器方面有何独特之处？
发言人 答：特斯拉采用了多摄像头方案，并结合FSD算法，目前配备有八个摄像头。视觉传感器的主要厂家包括索尼、英飞凌等国际公司以及国内的3D视觉头部厂商奥比中光。其硬件壁垒在于感光芯片和多传感器融合模组的设计，软件端则对算法研发有极高需求。
发言人 问：零销售环节中，机器人手臂有何关键变化和发展趋势？
发言人 答：零销售环节中，机器人手臂经历了从传统方案到仿生设计的转变，特斯拉第三代零销售手臂采用微型4杠结构，自由度增加至22个，并且使用了无刷直流电机替代空心杯电机。从仿生学角度看，类似特斯拉的前置防水手臂可能是未来灵巧手进化的方向。
发言人 问：执行器在机器人四肢中的具体构成是什么？
发言人 答：执行器通常由无框力矩电机、减速器、四杠、传感器及编码器等组合而成。机器人四肢中，旋转执行器主要由这些部件构成，例如肩膀、大臂、小臂、腰胯、大腿等部位可能采用新型减速器，而其他部分则使用斜坡等技术。
发言人 问：电机在机器人应用中的具体类型有哪些？
发言人 答：机器人电机一般采用无框直流无刷电机，如50/26电机，其定子为线圈绕组，转子由磁体构成，通过电控将直流电转化为矩形交流电。空心杯电机也是无刷直流电机的一种，而无框电机则取消了外壳，直接将永磁铁转子暴露在外。
发言人 问：减速器在机器人应用中的选择依据是什么？
发言人 答：在机器人应用中，减速器的选择主要考虑负载能力、体积重量、精度和柔韧度等因素。谐波减速器因其结构紧凑、体积小、重量轻且能输出足够力矩，在机器人上使用更普遍；而RV减速器因太重且对精度要求较高，通常不适用于机器人领域；行星减速器适用于负载力要求较高且空间受限的情况；摆线针轮减速器在同等负载需求下体积和重量最大。
发言人 问：国内减速器厂商与国外龙头之间的差异如何？
发言人 答：国内减速器厂商如绿地与哈姆纳克相比，在成本上有较大优势，报价已接近2000元，而哈姆纳克报价仍维持在3000元左右。绿地通过采用国产设备和金冲钢材料工艺降低成本，主打高性价比路线；哈姆纳克则注重高精度与寿命，采用日本设备和球磨铸铁工艺，因此在某些性能指标上表现更优。
发言人 问：行星减速器的特点是什么，为什么在人形机器人领域中存在痛点？
发言人 答：行星减速器的特点在于广泛应用在工业场景，但减速比较小，通常需要通过多级结构提高输出扭矩，这会导致体积增大。而在人形机器人这种对体积敏感的应用方向上，由于其对体积和重量有较高要求，行星减速器的痛点在于可能无法满足这一需求。
发言人 问：RV减速器、谐波减速器和行星减速器在工艺制造方面的难易程度如何排序？
发言人 答：按照工艺制造难度排序，RV减速器最难，其次是谐波减速器，行星减速器相对最简单。RV减速器难做的主要原因在于零部件最多，谐波减速器的难点在于设计、制造和人工装配过程，尤其是需要经验丰富的老师傅进行装配，产线投资设备约在3000万元至5000万元左右，可生产5万套左右。
发言人 问：谐波减速器和2V减速器在投资规模、材料和技术难点上有什么不同？
发言人 答：谐波减速器的产线投资额度大约为3000万至5000万元，而2V减速器则需要更多且更高端的设备，投资金额大概在一个亿左右。谐波减速器的材料门槛较高，主要使用日本柔韧材料以解决疲劳问题；而2V减速器使用的刚性齿轮材料门槛较低，不一定要依赖国外材料。两者在技术难点上也不同，谐波减速器的技术难点包括柔韧变形、新齿型设计以及齿轮加工设备和组装封装问题。
发言人 问：国内外在减速器领域的竞争格局如何？
发言人 答：谐波减速器市场中，日本哈姆纳克占据全球约60%至70%的市场份额，是市场的领军企业。国内生产斜坡减速器的厂家有五十多家，头部企业如中大立德、双环传动等是从2V减速器延伸过来的，但国内龙头产量已接近哈姆纳克的斜坡产品。RV减速器方面，国内有三十多家企业，其中中大利德、双环传动等表现出色，国产化进程较快，有望在品质控制问题解决后与国外龙头接近。
发言人 问：四杠（连杆）在机器人领域的市场规模和竞争格局如何？
发言人 答：四杠在机器人领域净利率较高，欧美厂家一般维持在20%以上，国产净利率大概在10%至20%之间。根据测算，市场规模大约在69亿至140亿元左右。四杠在国内市场的格局中，主要选择核心企业如北特、浙江龙泰、衡阳和新建等作为机器人厂商，而在人形机器人领域，由于产品复杂度较高且市场规模不大，单独的厂商难以全面覆盖。
发言人 问：从机器人角度来看，为什么滚珠丝杠更适合于人形机器人，而非滑动四杠？
发言人 答：滚珠丝杠相较于滑动四杠，在效率、寿命和承载力等方面具有显著优势。滚珠丝杠的效率高达80%以上，而滑动四杠只有30%左右；滚珠丝杠的电机输出功率损耗主要在摩擦上，而滚珠自身寿命可达几百公里，远超滑动四杠的几十公里，因此更适合用于精密传动领域。此外，滚珠丝杠的承载力是滑动四杠的4到5倍，寿命也更长，更符合机器人对耐用性和可靠性的要求。
发言人 问：四杠作为精密传动部件，对其维护有哪些特殊要求？
发言人 答：四杠作为精密传动部件，其维护要求较高，包括维护成本、维护过程中的精度保持以及冲击防护等。例如，在机器人下台阶时，可能会因冲击导致滚珠丝杠内的钢球与沟道产生凹坑，进而加速损坏并减少寿命。
发言人 问：轻量化在机器人领域的三大优势是什么？
发言人 答：轻量化在机器人领域的三大优势体现在：一是更持久，即更节能，能延长续航时间；二是更灵活，轻量化设计可降低整个运动惯性，对电机转矩、密度要求降低，使得同等电机在更轻机身重量下更容易驱动，精度更高，控制更好，动作更流畅精准；三是更耐用，轻量化设计可以降低机身部件之间的摩擦和磨损，从而延长整个机器人的整体寿命。
发言人 问：目前北美地区在机器人产能规划上的进展如何？
发言人 答：目前北美地区在机器人产能规划上已经走向产量指引的质变，预计到2026年底周产可能达到1万台以上，全年产量将超过10万台。在当前定型定点的关键时刻，建议关注有产能、有订单、有定点的公司，以及像切换、巷4杠减速器等确定性较强的标的。
发言人 问：在新技术迭代方向和机器人新需求方面，有哪些弹性标的值得关注？
发言人 答：值得关注的机器人弹性标的包括新技术应用如电子皮肤、新型电机（结构紧凑、高转矩密度）等，以及机器人配件如衣服、手套、裤子以及散热系统等方面。推荐标的有三花拓普、恒力液压、浙江荣泰和北特科技等。
发言人 问：对于“以奇胜”部分，有哪些特别推荐的机器人耗材类标的？
发言人 答：在“以奇胜”部分，特别推荐恒辉安防，它专注于机器人的上衣、裤子和手套等耗材环节，目前市场稀缺，具有较高的ASP潜力。另一个推荐公司是东方电热，其散热系统对于机器人精密部件的热管理至关重要，随着对散热需求的增加，该环节未来也将具有较高的ASP和市场前景。
