财中社2月14日电长江证券发布软件与服务行业报告。

智能“通用大脑”是人形机器人的核心

人形机器人的终极目标是打造像人一样可以通过交互、感知、行动等能力来执行任务的物理实体，“智能”是核心。早期人形机器人大脑主要通过集成多个“小模型”结合人工介入实现，大模型的出现有望彻底颠覆机器人的软件开发范式。人形机器人大脑负责理解传感器的数据流，生成决策方案，并把复杂的决策拆解成多个简单的步骤。因此，人形机器人的大脑本质上是一个千亿级别参数量的多模态大模型，机器人感知和决策的能力取决于多模态大模型的能力。模块融合后的机器人大脑按照技术方案划分可以分成VLM（大脑+小脑）、VLA（端到端）两种技术路径，目前VLM方案进展较快。机器人小脑主要由运控模块组成，运控模块本质上是一个千万参数级别的小模型，不具备泛化能力，因此模型需要在前期积累运控数据库；在收到决策指令时，小脑可以依据指令在运控数据库中找现存的方案做任务执行。

人形机器人芯片：云边端协同与异构化

在算力层面，目前主流方案是云端大脑+端侧小脑。云端大脑是一个千亿参数级别的大模型，需要由数千张高性能算力芯片提供支持。端侧是一个千万级别参数的运控小模型，由搭载于机器人本体的GPU/ASIC芯片提供支持。云端大脑推理延迟较高，需要端侧算力做补充。云端大脑承接了高性能AI算力芯片集群，端侧小脑芯片承接了智能驾驶芯片，并朝着异构化的方向发展。

复盘智能汽车：当前时点为什么要关注人形机器人软件

软件是人形机器人产业链中价值量最高的环节，跨界巨头或占据人形机器人产业链核心生态位。参考智能汽车领域的“软件定义汽车”逻辑，软件算法或成为人形机器人厂商的技术护城河，是机器人主机厂实现产品差异化的关键因素。回顾智能汽车行业的发展历程，2018年以后智能汽车大规模落地时，涌现出一批智能驾驶软件解决方案公司。仿照智能驾驶行业，随着今年特斯拉小批量出货，机器人行业近期有望诞生一批运控解决方案公司。

巨头入局：三种技术路径

从行业整体来看，布局人形机器人的巨头可以分为自下而上、自上而下、专注中间件和芯片三条路径，分别以特斯拉、谷歌和英伟达为代表。三方分别从硬件降本、机器人大脑、产品落地三个核心痛点出发，发挥各自优势，占据市场领先地位。早在2021年的Tesla AIDay，特斯拉就宣布其在研发人形机器人Optimus；随后的几年时间，Optimus经历了多轮的迭代，机动性和灵活性得到了大幅度提升。谷歌从2022年开始，在软件层面推出了一系列机器人模型，包括SayCan、Gato、RT-1、PaLM-E、RoboCat、RT-2和RT-X，逐步实现了模型自主可靠决策、多模态感知和实时精准运控能力的结合，同时展现出泛化能力和思维链能力。英伟达从芯片和中间件层面布局具身智能产业链，在硬件领域发布了Jetson系列边缘计算芯片，在软件领域，英伟达发布了GROOT机器人基础模型、Issac模拟仿真平台和Cosmos世界模型，为主机厂的机器人小脑训练提供支持。