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1、 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 Table_Info1 电子电子 Table_Date 发布时间:发布时间:2025-05-11 Table_Invest 优于大势优于大势 上次评级:优于大势 Table_PicQuote 历史收益率曲线 Table_Trend 涨跌幅(%)1M 3M 12M 绝对收益-6%-3%28%相对收益-3%-2%23%Table_Market 行业数据 成分股数量(只)461 总市值(亿)86318 流通市值(亿)44345 市盈率(倍)59.51 市净率(倍)3.66 成分股总营收(亿)34627 成分股总净利润(亿)1344 成分股资
2、产负债率(%)48.11 相关报告 华为 CloudMatrix 384 超节点发布,国产大规模算力集群首秀-20250417 苹果上新 iPhone 16e,AI 终端渗透有望加速 -20250222 热管理行业深度报告:摩尔尽,散热兴-20250213 Table_Author 证券分析师:李玖证券分析师:李玖 执业证书编号:S0550522030001 17796350403 研究助理:黄磊研究助理:黄磊 执业证书编号:S0550124060014 13776622541 Table_Title 证券研究报告/行业深度报告 从智驾到具身智能从智驾到具身智能感官感官 智驾到具身智能系列报告
3、智驾到具身智能系列报告(一)(一)报告摘要:报告摘要:Table_Summary 如所有智能体那样,决定机器人“智能化”水平的主要是数据、算法和算力,其中,数据又可进一步拆分为“模态”和“场景”。本系列将重点放在“模态”上,即传感器。感知子系统是智能化的“起点”。感知子系统是智能化的“起点”。现代机器人系统从算法上可以划分为以下六大子系统:1)感知子系统,2)定位与建图子系统,3)决策与规划子系统,4)运动控制子系统,5)执行器/驱动子系统,6)人机交互与通信子系统。每个子系统各司其职、紧密协作,共同完成“感知决策执行”的闭环控制。传感器可分为内部传感器和外部传感器传感器可分为内部传感器和外部
4、传感器,“多模态融合算法”是当前的重“多模态融合算法”是当前的重要卡点要卡点。内部模态(Proprioceptive)传感器负责反馈机器人本体的运动学和动力学信息,常见包括惯性测量单元(IMU)、关节/轮速编码器以及力/扭矩传感器;外部模态传感器则用于采集环境的物理与化学特征,以帮助机器人理解周围场景并规划行动路径,常见包括视觉成像设备(如 RGB 相机、立体视觉、深度相机和红外热成像)、各类型雷达、触觉传感器、麦克风阵列等。针对多模态数据融合方法,主流方案可分为三大范式:数据级(早融合)、特征级(深度融合)与决策级(晚融合)。但当前多模态数据融合质量低等问题正制约着人形机器人的发展。智能化智
5、能化提升需要更多的传感器。提升需要更多的传感器。全球机器人传感器市场高速增长,技术迭代和场景落地驱动各个细分赛道显著增长。3D 视觉感知市场 2022 年市场规模约 82 亿美元,随人形机器人、自动驾驶等需求扩张;六维力矩传感器预计 2030 年达到 143.3 亿元;柔性触觉传感器市场 2022 年全球市场规模约 15.3 亿美元,未来 8 年 CAGR 接近 20%。视觉传感器、雷达、IMU、力/力矩传感器、编码器、触觉传感器、听觉传感器等都将有快速增长。人形机器人的“骨架”、“大脑”和“小脑”同样重要。人形机器人的“骨架”、“大脑”和“小脑”同样重要。人形机器人是一种复杂的机电一体化系统
6、。因此,在进行机器人整体设计时,必须针对特定的应用场景,将机械结构、计算系统和算法作为一个整体进行考虑。投资建议:投资建议:建议关注 1)视觉传感器:凌云光等;2)激光雷达:速腾聚创等;3)IMU:芯动联科、敏芯股份、睿创微纳等;4)力传感器:安培龙、柯力传感等。风险提示:风险提示:人形机器人发展不及预期人形机器人发展不及预期,传感器市场传感器市场竞争格局恶化竞争格局恶化 -20%0%20%40%60%2024/42024/7 2024/10 2025/1电子沪深300 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 2/55 电子电子/行业深度行业深度 目目 录录 1.人形机器人概
7、况人形机器人概况.5 1.1.人形机器人定义.5 1.2.人形机器人发展历史.6 2.机器人的多模态感知融合能力是“智能”的关键机器人的多模态感知融合能力是“智能”的关键.8 2.1.机器人核心包括六大子系统.8 2.2.“模态”是决定机器人“智能化”水平的关键.10 2.3.“多模态融合算法”是当前的重要卡点.12 3.机器人的多种“感官”机器人的多种“感官”.15 3.1.特斯拉和宇树机器人传感方案对比.15 3.2.视觉传感器.16 3.2.1.机器视觉.16 3.2.2.工业相机.18 3.2.3.CMOS 图像传感器.21 3.3.雷达.25 3.3.1.雷达基础分类.25 3.3.
8、2.激光雷达.25 3.3.3.毫米波雷达.27 3.4.惯性测量单元.28 3.5.力/力矩传感器.28 3.6.编码器.29 3.7.触觉传感器.31 3.8.听觉传感器.31 4.人形机器人的“骨架”、“大脑”和“小脑”人形机器人的“骨架”、“大脑”和“小脑”.33 4.1.人形机器人的“骨架”.33 4.1.1.一般设计原理.33 4.1.2.质量分布.33 4.1.3.机械共振.33 4.1.4.躯干结构.33 4.1.5.下肢.34 4.2.人形机器人的“大脑”.38 4.2.1.嵌入式主板.38 4.2.2.通信总线.38 4.2.3.无线通信.39 4.3.人形机器人的“小脑”
9、.40 4.3.1.执行器.40 4.3.2.减速器.42 5.核心标的核心标的.47 5.1.凌云光:机器视觉龙头,具身智能领域持续突破.47 5.2.速腾聚创:激光雷达龙头,机器人成第二增长曲线.47 5.3.芯动联科:高性能 MEMS 惯性传感器龙头.48 5.4.敏芯股份:MEMS 平台型公司,压力类产品快速放量.49 5.5.睿创微纳:多维感知龙头,毫米波雷达技术突破.50 5.6.安培龙:陶瓷传感器龙头,六维力传感器加速推进.50 5.7.柯力传感:国内应变式传感器龙头,布局传感器产业森林.51 6.风险提示风险提示.53 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明
10、3/55 电子电子/行业深度行业深度 6.1.人形机器人发展不及预期.53 6.2.传感器市场发展不及预期.53 6.3.竞争风险加剧.53 6.4.技术方案迭代导致传感方案发生变化.53 图表目录图表目录 图图 1:各种人形机器人:各种人形机器人.5 图图 2:机器人组成原理图:机器人组成原理图.9 图图 3:多模态融合方法框图:多模态融合方法框图.13 图图 4:MV3D-Net 原理图原理图.13 图图 5:MVX-Net 原理图原理图.14 图图 6:Apollo 系统框架图系统框架图.14 图图 7:Tesla Optimus.15 图图 8:宇树机器人:宇树机器人.16 图图 9:
11、机器视觉核心部件关系:机器视觉核心部件关系.17 图图 10:机器视觉产业链价值拆分:机器视觉产业链价值拆分.18 图图 11:工业相机示意图:工业相机示意图.20 图图 12:图像采集卡示意图:图像采集卡示意图.20 图图 13:CMOS 图像传感器示意图图像传感器示意图.22 图图 14:CMOS 图像传感器市场规模图像传感器市场规模.22 图图 15:前照式:前照式/背照式背照式 CMOS 图像传感器剖面图图像传感器剖面图.22 图图 16:堆栈式:堆栈式 CMOS 图像传感器结构图图像传感器结构图.22 图图 17:全球机器人雷达激光解决方案市场规模全球机器人雷达激光解决方案市场规模.
12、26 图图 18:全球毫米波雷达竞争格局全球毫米波雷达竞争格局.27 图图 19:IMU 竞争格局竞争格局.28 图图 20:IMU 市场规模市场规模.28 图图 21:力传感器竞争格局:力传感器竞争格局.29 图图 22:力传感器市场规模:力传感器市场规模.29 图图 23:中国编码器竞争格局:中国编码器竞争格局.30 图图 24:编码器样式:编码器样式.30 图图 25:MEMS 麦克风竞争格局麦克风竞争格局.32 图图 26:MEMS 麦克风市场规模麦克风市场规模.32 图图 27:人形机器人的骨架示意图:人形机器人的骨架示意图.34 图图 28:人形机器人单腿运动关节的排布和自由度的分
13、配:人形机器人单腿运动关节的排布和自由度的分配.35 图图 29:MX-160T 人形机器人腿部控制示意图人形机器人腿部控制示意图.35 图图 30:串联传动人形机器人腿部控制示意图:串联传动人形机器人腿部控制示意图.36 图图 31:并联传动人形机器人腿部控制示意图(:并联传动人形机器人腿部控制示意图(DURUS 机器人)机器人).37 图图 32:直流电动机的工作原理:直流电动机的工作原理.40 图图 33:交流电动机的散热示意图:交流电动机的散热示意图.41 图图 34:Atlas 腿部液压系统示意图腿部液压系统示意图.41 图图 35:Mac Kibben 肌肉气动执行示意图肌肉气动执
14、行示意图.42 图图 36:RV 减速器示意图减速器示意图.43 图图 37:谐波减速器示意图:谐波减速器示意图.43 图图 38:谐波减速器运行示意图:谐波减速器运行示意图.44 图图 39:凌云光营业收入趋势:凌云光营业收入趋势.47 图图 40:凌云光归母净利润趋势:凌云光归母净利润趋势.47 图图 41:芯动联科营业收入趋势:芯动联科营业收入趋势.48 图图 42:芯动联科归母净利润趋势:芯动联科归母净利润趋势.48 图图 43:敏芯股份营业收入趋势:敏芯股份营业收入趋势.49 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 4/55 电子电子/行业深度行业深度 图图 44:
15、敏芯股份归母净利润趋势:敏芯股份归母净利润趋势.49 图图 45:睿创微纳营业收入趋势:睿创微纳营业收入趋势.50 图图 46:睿创微纳归母净利润趋势:睿创微纳归母净利润趋势.50 图图 47:安培龙营业收入趋势:安培龙营业收入趋势.51 图图 48:安培龙归母净利润趋势:安培龙归母净利润趋势.51 图图 49:柯力传感营业收入趋势:柯力传感营业收入趋势.51 图图 50:柯力传感归母净利润趋势:柯力传感归母净利润趋势.51 表表 1:人形机器人发展历程:人形机器人发展历程.6 表表 2:决定智能化水平的是“大脑”和“器官”:决定智能化水平的是“大脑”和“器官”.10 表表 3:人类感觉与传感
16、器对比:人类感觉与传感器对比.11 表表 4:人类感觉与传感器对比(续):人类感觉与传感器对比(续).12 表表 5:机器视觉与人类视觉对比:机器视觉与人类视觉对比.18 表表 6:工业相机细分市场空间测算:工业相机细分市场空间测算.19 表表 7:工业相机竞争格局:工业相机竞争格局.20 表表 8:2021 年中国机器视觉工业相机按市场规模年中国机器视觉工业相机按市场规模/出货量的排名情况出货量的排名情况.21 表表 9:CMOS 不同参数产品应用领域不同参数产品应用领域.23 表表 10:图像传感器主要参数:图像传感器主要参数.24 表表 11:雷达与摄像头对比:雷达与摄像头对比.25 表
17、表 12:激光雷达分类:激光雷达分类.26 表表 13:三种主流编码器简介:三种主流编码器简介.30 表表 14:三种基本传动结构:三种基本传动结构.36 表表 15:各种机器人所用的:各种机器人所用的 CPU.38 表表 16:两种通信总线:两种通信总线.39 表表 17:RV 减速器和谐波减速器在工业机器人端对比减速器和谐波减速器在工业机器人端对比.44 表表 18:RV 减速器和谐波减速器技术指标对比减速器和谐波减速器技术指标对比.45 表表 19:国内外减速器公司简介:国内外减速器公司简介.46 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 5/55 电子电子/行业深度行业
18、深度 1.人形机器人概况人形机器人概况 1.1.人形机器人定义 人人形形机器人机器人(Android/humanoid robot)是一种旨在模仿)是一种旨在模仿人类人类外观和行为的外观和行为的机器人,机器人,又称又称仿生人仿生人,尤其特指具有和人类相似肌体的种类,尤其特指具有和人类相似肌体的种类。人形机器人集机电、材料、计算机、传感器、控制技术等多门学科于一体,其设计可能用于实现具体功能,例如与人类工具和环境交互,用于进行实验,例如研究双足运动,或用于其他目的。一般来说,人形机器人有一个躯干、一个头、两条手臂和两条腿。但是某些形式的人形机器人可能只对身体的一部分进行建模,例如腰部以上和人类相
19、似,而腰部以下采用底座或者滚轮形式,以此增加稳定性。一些人形机器人的头部可能还设计用于复制人类面部特征,例如眼睛和嘴巴。图图 1:各种人形机器人:各种人形机器人 数据来源:东北证券,百度图片 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 6/55 电子电子/行业深度行业深度 1.2.人形机器人发展历史 全球范围机器人发展数十年,多种类型共筑人工智能新时代。全球范围机器人发展数十年,多种类型共筑人工智能新时代。人形机器人的发展历史可以追溯到 15 世纪末的达芬奇时代,当时达芬奇制作了一份古老的“类人机器人设计草图”一个由风力和水力驱动的“机器武士”,由此开启了人类对于研制“人形机器人
20、”的幻想。然而直到 1927 年,美国西屋公司才制造了世界上第一台人形机器人“Televox”,可以接听电话,并根据接收到的信号来控制简单的过程,以及回答一些问题。随后西屋公司在 1937 年基于 Televox 制造出“摩托人 Elektro”,被认为是真正的第一个人形机器人。Elektro 身高 210 厘米,体重超过 120 公斤,能够执行26 种不同的日常活动,包括交谈,计数和吸烟。1972 年早稻田大学研制出 WABOT-1 机器人,是世界上第一台全尺寸人形机器人,能够用日语交流,导航房间并抓握和运输物体。后来的 WABOT-2 能够读取乐谱并弹奏电子键盘。2000 年,本田推出能够
21、跳跃、上下楼梯的人形机器人 ASIMO,人形机器人的发展方向逐步成熟。此后2006 年 Aldebaran Robotics 发布了 Nao,2014 年软银推出了 Pepper,在商用社交领域取得巨大成功。作为当今动力型人形机器人领先厂商,波士顿动力在 2019 年发布了全新的人形机器人 Atlas,可以进行后空翻,跑酷等多种高难度动作。2022 年,马斯克宣布在 9 月的 AI 日推出最新的特斯拉人形机器人 Optimus 原型机,再次将人形机器人推向大众视野之中,引起市场重点关注。表表 1:人形机器人发展历程:人形机器人发展历程 日期 开发者 名称 所属系列 1495 年 达芬奇 达芬奇
22、机器人 1973 年 加藤一郎 Wabot-1 Wabot 系列 1986 年 本田技研工业 E0 Honda E 系列 2000 年 10 月 本田技研工业 ASIMO 2000 年 11 月 索尼 SDR-3X 2000 年 11 月 国防科技大学 先行者 2005 年 富士通 Enon(机器人)2005 年 TOSY TOPIO(机器人)2005 年 丰田汽车 Partner(机器人)2006 年 PAL Robotics REEM-A REEM 系列 2013 年 7 月 波士顿动力公司 Atlas 机器人 2014 年 6 月 Aldebaran Robotics Pepper 20
23、21 年 优必选 Walker X Walker 系列 2022 年 8 月 小米 CyberOne 2023 年 智元机器人 远征 A1 2023 年 傅利叶智能 GR-1 2024 年 宇树科技 G1 2024 年 众擎 SE01 数据来源:东北证券,公开资料 我国我国人形人形机器人起步晚,机器人起步晚,但但发展迅猛。发展迅猛。我国的第一台人形机器人诞生于 2000 年,国防科技大学成功研制了我国第一台仿人型机器人“先行者”,有一定的语言功能,可以动态步行。而我国第一台可商用的双足人形机器人由优必选科技所推出,从原型机到最新一代产品,已经在五年内迭代了4次。2021年推出的Walker X
24、,身高130cm,请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 7/55 电子电子/行业深度行业深度 体重 63kg,具备 41 个高性能伺服关节构成的灵巧四肢,以及多维力觉、多目立体视觉、全向听觉和惯性、测距等全方位的感知系统,可以实现平稳快速的行走和精准安全的操作。当前宇树机器人、智元机器人等国内公司均已涌现出来。请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 8/55 电子电子/行业深度行业深度 2.机器人的多模态机器人的多模态感知感知融合融合能力能力是“智能”的关键是“智能”的关键 2.1.机器人核心包括六大子系统 现代机器人系统现代机器人系统从算法上从算法上可以
25、划分为以下六大子系统,每个子系统各司其职、紧密可以划分为以下六大子系统,每个子系统各司其职、紧密协作,共同完成“感知协作,共同完成“感知决策决策执行”的闭环控制:执行”的闭环控制:1)感知子系统:)感知子系统:负责从多种传感器(如摄像头、LiDAR、IMU、触觉传感器等)采集原始环境和自身状态数据,并进行预处理与特征提取,为后续定位和决策提供输入。2)定位与建图子系统:)定位与建图子系统:基于感知数据(通常是视觉和/或激光雷达与惯性测量)进行自身位姿估计(里程计)及环境地图构建(SLAM),为路径规划与避障打下基础。3)决策与规划子系统:)决策与规划子系统:在已知的环境地图和任务目标下,进行全
26、局路径规划、局部轨迹生成和行为决策,包括任务调度、路径优化和避障策略。4)运动控制子系统:)运动控制子系统:将规划出的期望轨迹转换为闭环控制指令,通常包含轨迹跟踪控制、运动学/动力学控制器,以及安全监测(如限速、碰撞检测)模块。5)执行器)执行器/驱动子系统:驱动子系统:包括电机、伺服驱动器、机械臂关节和末端执行器(如抓手、焊枪等),按照运动控制指令精确执行具体力学动作。6)人机交互与通信子系统:)人机交互与通信子系统:提供用户接口(GUI、语音或触摸屏)、远程监控与调度,还负责多机器人之间或与云平台的数据通信与协调。不同应用场景(如服务、工业、仓储或医疗机器人)会根据需求进一步细化或合并某些
27、子系统,但大体上都围绕这六个核心模块展开。而感知子系统是整套系统的起点和入口。请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 9/55 电子电子/行业深度行业深度 图图 2:机器人组成原理图:机器人组成原理图 数据来源:公开资料整理,东北证券 在机器人感知子系统中,传感器充当“眼睛”“耳朵”“皮肤”等角色,直接决定了在机器人感知子系统中,传感器充当“眼睛”“耳朵”“皮肤”等角色,直接决定了智能体对环境的感知深度与精度。智能体对环境的感知深度与精度。常见的视觉传感器包括高分辨率摄像头(CCD/CMOS)和深度相机,它们可捕捉环境的纹理与深度信息;激光雷达(LiDAR)通过发射激光束并接
28、收反射信号,能够以毫米级精度重构三维点云;毫米波雷达则依托电磁波穿透性,在恶劣天气和灰尘条件下保持稳健;惯性测量单元(IMU)结合陀螺仪与加速度计,提供高频运动状态估计;超声波传感器、气体与化学传感器则扩展了触觉与化学成分检测能力。这些传感器在分辨率、采样频率、视场范围、抗干扰能力和功耗成本等方面各有侧重,通常需要根据机器人的应用场景(如自动驾驶、仓储搬运、医疗手术等)做权衡选型,以确保感知数据既全面又高效。请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 10/55 电子电子/行业深度行业深度 表表 2:决定智能化水平的是“大脑”和“器官”:决定智能化水平的是“大脑”和“器官”四大系
29、统 具体包括 大脑 决策系统 通过感知和思维,规划和确定机器人的任务 器官 感知系统 内部传感器(检测自身状态,如关节的运动状态)外部传感器(感知外部世界,检测作业对象与作业环境的状态)骨架 多自由度的关节式机械系统 驱动装置(能源、动力)减速器(将高速运动变为低速运动)运动传动机构 关节部分机构(相当于手臂)把持机构,末端执行器,端拾器(相当于手)移动机构,行走机构(相当于腿脚)变位机等周边设备(配合机器人工作的辅助工作)小脑 控制系统 驱动控制器(伺服控制器,如控制各关节驱动电机)运动控制器(规划、协调机器人各关节的运动,轨迹控制)作业控制器(环境监测,任务规划,确定所要进行的作业流程)数
30、据来源:公开资料整理,东北证券 2.2.“模态”是决定机器人“智能化”水平的关键 正如所有正如所有 AI 那样,决定其“智能化”水平的主要是数据和算法,其中,数据包括那样,决定其“智能化”水平的主要是数据和算法,其中,数据包括“模态”和“场景”,“模态”和“场景”,本篇将重点放在“模态”上,即传感器。本篇将重点放在“模态”上,即传感器。外部模态(外部模态(Exteroceptive)传感器则用于采集环境的物理与化学特征,以帮助机器)传感器则用于采集环境的物理与化学特征,以帮助机器人理解周围场景并规划行动路径。人理解周围场景并规划行动路径。视觉成像设备(如 RGB 相机、立体视觉、深度相机和红外
31、热成像)可捕捉环境的二维或三维视觉信息;激光雷达(LiDAR)基于飞行时间测距原理输出高精度点云,用于精细建图与障碍物检测;毫米波雷达和超声波传感器分别适合远距和近距探测,具备抗尘、抗雨的全天候能力;触觉传感器(Tactile)阵列可感知物体表面接触情况;麦克风阵列用于声源定位和语音交互;化学气体传感器可监测空气中有害气体浓度;全球定位系统(GPS/北斗)、磁力计与气压计等则提供宏观定位与高度信息。内部模态(内部模态(Proprioceptive)传感器负责反馈机器人本体的运动学和动力学信息,常)传感器负责反馈机器人本体的运动学和动力学信息,常见的包括惯性测量单元(见的包括惯性测量单元(IMU
32、)、关节)、关节/轮速编码器以及力轮速编码器以及力/扭矩传感器。扭矩传感器。IMU 通过加速度计和陀螺仪测量线加速度与角速度,有时还集成磁力计,用于在无外部参考的情况下估计姿态和速度;关节编码器则提供每个关节或车轮的角度和转速数据,以便进行精确里程计计算;力/扭矩传感器分布在执行器或机体结构中,用于检测接触力和载荷变化,支持力控操作与平衡维护。为满足特定应用场景,机器人还会配备温湿度传感、水下声呐、气流传感甚至生物为满足特定应用场景,机器人还会配备温湿度传感、水下声呐、气流传感甚至生物电信号(如电信号(如 EMG)等专业模态。)等专业模态。实际系统中,这些内部与外部模态数据经过精确的时间和空间
33、标定后,通过滤波、优化和学习算法进行融合,为机器人提供对自身状态和环境的全面认知,并最终驱动其自主感知与智能决策能力。请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 11/55 电子电子/行业深度行业深度 表表 3:人类感觉与传感器对比人类感觉与传感器对比 分类 目的 人类感觉 主要功能 说明 传感器类型 具体功能 外部传感器 采集机器人周边环境的信息,为导航、目标识别和避障等功能提供数据支持。视觉 识别颜色、形状、运动等视觉信息 类似人眼,帮助机器人识别环境、物体和导航 摄像头 采集环境图像,实现视觉识别、目标检测、车道和物体分类等,包括 CCD、CMOS、深度相机等 雷达(LiD
34、AR)利用测距构建 3D 环境模型,包括激光雷达、毫米波雷达和超声雷达 听觉 感知声音的音调、音色和方向 类似人耳,用于声音采集、语音识别和定位声源 麦克风 捕捉环境声音,进行语音识别、声源定位和噪音监测 声纳传感器 通过发射和接收声波实现近距离测距,用于障碍物检测和导航 嗅觉 辨别和识别空气中的气味 模拟人类嗅觉,可检测特定化学物质或气体浓度 气敏传感器 检测空气中各种气体的浓度和种类,常用于监测环境安全和空气质量 化学传感器 检测特定化学物质或污染物浓度,应用于工业、环境监测等领域 味觉 分辨酸、甜、苦、咸、鲜等味道 模拟味觉,主要应用于食品质量检测或化学分析 味觉传感器 模拟人体味觉,通
35、过检测化学反应变化判断味道类型,可用于食品检测等应用 触觉 感知触碰、压力、振动等触觉信息 让机器人能感知外界物体的接触和施加的力,从而实现精细操作 触觉传感器 感知接触、摩擦等触摸信息,常用于机器人手、仿生皮肤等 压力传感器 测量接触面或物体受到的压力,广泛应用于结构监测和触觉反馈 痛觉 感知有害刺激,防止损伤 虽不是真正的“疼痛”,但可通过监控异常数据来保护机器人部件免受损害 温度传感器 测量温度,监控设备或环境的热状态,用于保护和管理系统运行 力传感器(用于检测异常)检测异常受力情况,及时反馈预警,防止机械损伤 其他外部感觉 主要用于与外部其他设备的信息交换 类似人和人交流的环境 通信类
36、(如WIFI、蓝牙、GPS 定位等)检测和接收无线通信信号,支持机器人与外部设备或网络的信息交换 数据来源:公开资料整理,东北证券 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 12/55 电子电子/行业深度行业深度 表表 4:人类感觉与传感器对比(续):人类感觉与传感器对比(续)分类 目的 人类感觉 主要功能 说明 传感器类型 具体功能 内部传感器 监测机器人自身状态,帮助控制系统实时了解各部件的工作情况,从而实现精确控制和自我校正。前庭觉 感知平衡和空间定向 帮助机器人保持平衡和正确的空间定位 陀螺仪 测量角速度和旋转方向,帮助确定物体姿态和方向 加速度计 测量加速度,提供运动
37、状态信息,常与陀螺仪结合使用 惯性测量单元(IMU)综合陀螺仪和加速度计数据,提供精确的姿态、运动和角度信息 本体觉 感知自身各部分位置、运动状态及位置关系 类似人类的本体感觉,使机器人了解自身结构的状态,以便实现精确控制和反馈调节 编码器 精确测量旋转角度和位移,用于闭环运动控制和位置反馈 位置传感器 检测内部结构或部件的精确位置,用于运动学和定位反馈 其他内部感觉 主要用于内部控制时的反馈 类似人体对力量的控制 力传感器 测量作用力和力矩,常用于关节力反馈和精准操作控制 主要用于监督电子元器件的安全 类似人体免疫系统 电学传感器 测量电压、电流、电阻等电参数,监控系统电气状态,确保电子部件
38、正常工作 数据来源:公开资料整理,东北证券 2.3.“多模态融合算法”是当前的重要卡点 针对多模态数据融合方法,主流方案可分为三大范式:数据级(早融合)、特征级针对多模态数据融合方法,主流方案可分为三大范式:数据级(早融合)、特征级(深度融合)与决策级(晚融合)。(深度融合)与决策级(晚融合)。数据级融合将来自不同传感器的原始信号在空间或时间上直接对齐并合并,例如将多目摄像头图像和 LiDAR 点云投影到同一坐标系后拼接输入;特征级融合则在深度学习网络内部,将各传感器经独立特征提取模块得到的特征向量通过连接、加权或注意力机制混合,既保留了模态间的互补信息,又能放大关键信号;决策级融合则各自运行
39、单模态的检测或识别模型,再基于置信度或投票机制整合最终结论。请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 13/55 电子电子/行业深度行业深度 图图 3:多模态融合方法框图:多模态融合方法框图 数据来源:公开资料整理,东北证券 数据级融合的典型案例之一是数据级融合的典型案例之一是 MV3D-Net 算法算法。在自动驾驶感知中,Multi-View 3D Networks(MV3D-Net)通过将 LiDAR 点云在鸟瞰图(BEV)和平面图与相机前视图同步投影到同一坐标系,直接在输入端拼接三种原始数据,送入统一的卷积网络进行特征学习和目标检测。这种方法无需在后续网络中额外对齐或匹配
40、,能在早期就捕捉到跨模态的空间对应关系,从而提升 3D 检测的精度与鲁棒性。图图 4:MV3D-Net 原理图原理图 数据来源:MV3D-Net 论文,东北证券 特征级融合典型案例之一是特征级融合典型案例之一是 MVX-Net 算法。算法。MVX-Net 在多模态检测中采用双分支结构,分别对相机图像和 LiDAR 点云进行独立特征提取,得到二维图像特征图和三维体素特征后,通过注意力加权或通道拼接机制,将图像特征注入点云分支的中层表示。融合后的高维特征既保留了图像的纹理与语义信息,也兼顾了点云的几何深度,从而在 3D 目标检测和语义分割任务中取得了优异效果。请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读
41、正文后的声明及说明 14/55 电子电子/行业深度行业深度 图图 5:MVX-Net 原理图原理图 数据来源:MVX-Net 论文,东北证券 决策级融合典型案例之一是百度决策级融合典型案例之一是百度 Apollo。Baidu Apollo 自动驾驶平台在运行时并行调用相机端的 YOLOv3 系列轻量级检测器与 LiDAR 端的 PointPillars 模型,各自独立输出目标类别和置信度。随后,平台根据预设规则或基于置信度加权的非极大值抑制(NMS)策略,对相同空间区域的多模态检测结果进行融合决策,从而兼顾视觉和深度信息,显著降低漏报与误报。图图 6:Apollo 系统系统框架框架图图 数据来
42、源:百度,东北证券 当前,特征级融合凭借其在深度学习架构中自然嵌入多模态信息交互的优势,已成当前,特征级融合凭借其在深度学习架构中自然嵌入多模态信息交互的优势,已成为现代机器人系统最常用的为现代机器人系统最常用的多模态多模态融合方式。融合方式。1)在感知子系统中,特征级融合因其能够在中间层高效地捕捉不同传感器模态间的互补信息,并在计算复杂度与感知精度之间实现最佳平衡,已成为主流;2)在定位与建图(SLAM/里程计)子系统中,为了同时兼顾稠密的空间几何约束和高频的运动先验,研究者通常在中层优化或神经隐式表示中耦合 LiDAR、视觉与 IMU 特征;3)在决策与规划子系统中,特征级融合被广泛应用于
43、路径规划和动态避障等任务中,该方式通过在中层网络里同时输入环境语义、动态目标预测与自身运动学状态的深度特征,使模型能够自适应地平衡安全与效率;4)在运动控制子系统中,深度学习驱动的特征级融合已成为主流,典型做法是在中层网络中融合编码器、力/扭矩传感器和 IMU 的多通道特征,以直接生成闭环控制指令。请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 15/55 电子电子/行业深度行业深度 3.机器人的机器人的多种多种“感感官”官”3.1.特斯拉和宇树机器人传感方案对比 特斯拉特斯拉 Optimus 机器人采用纯视觉感知机器人采用纯视觉感知+六维力矩执行器方案。六维力矩执行器方案。特斯拉在
44、视觉感知部分应用采用纯视觉方案,复用其 FSD(全自动驾驶)技术并融入 Autopilot 算法,被动视觉感知,通过多视点获得 3D 场景信息。硬件配置为头部 3 颗 Autopilot 摄像头(左/右各 1 颗 2D 摄像头+1 颗中央鱼眼广角摄像头),覆盖超 180视野。每路摄像头采集信息后依靠胸腔内部 FSD 进行计算,基于 Transformer 架构的端到端模型,直接将视觉输入映射为动作指令(如抓取、避障)。触觉感知系统在每根手指指尖各一个柔性触觉传感器,在脚掌新增压力分布传感器,触觉感知系统在每根手指指尖各一个柔性触觉传感器,在脚掌新增压力分布传感器,模拟人类足弓结构。模拟人类足弓
45、结构。力力/力矩传感器方面,特斯拉力矩传感器方面,特斯拉 Optimus 机器人将其传感器集成至执行器上。机器人将其传感器集成至执行器上。位于上臂和前臂的线性执行器结构:无框力矩电机+行星滚柱丝杠+力传感器+编码器(位置传感器)+驱动器+球轴承+四点接触球轴承;位于肩肘等关节的旋转执行器结构:无框力矩电机+谐波减速器+力矩传感器+双编码器(位置传感器)+驱动器+交叉滚子轴承+角接触球轴承。28 个关节内置微型单维力传感器,监测电机负载,防止过载损坏,旋转关节、线性关节和灵巧手关节配备编码器。特斯拉 Optimus 还在手腕和脚腕各集成 1 颗六维力/力矩传感器,提升机器人在灵活关节的感知活动精
46、度。惯性传感器在胸腔集成惯性传感器在胸腔集成 6 轴轴 IMU,实现姿态实时校准。,实现姿态实时校准。图图 7:Tesla Optimus 数据来源:Tesla,东北证券 宇树人形机器人宇树人形机器人 H1/G1 采用融合视觉方案。采用融合视觉方案。视觉感知方面,宇树 H1/G1 分别采用1*双目摄像头 Intel RealSense Depth Camera D435i/D435+1*览沃 MID-360/MID-361激光雷达,位于前额上方与后脑勺,提供 360视野。其深度相机核心模块 D430 采用豪威科技 OV9282 芯片,并集成博世 6 轴 IMU 惯性传感模组。触觉传感器方面触觉
47、传感器方面,可选可选 Dex3 灵巧手和灵巧手和 Dex5 灵巧手灵巧手。Dex3-1 三指灵巧手拥有单手7 个自由度和 9 个阵列传感器(33 个压力传感器),Dex5-1 则具有 16 主动+4 被动自由度,可反向驱动,在掌心、指腹、指尖、指根分布 12 个触觉阵列 94 个压力传感器。请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 16/55 电子电子/行业深度行业深度 图图 8:宇树机器人宇树机器人 数据来源:宇树科技,东北证券 传感器市场规模持续扩张,打开细分品类市场。传感器市场规模持续扩张,打开细分品类市场。全球机器人传感器市场高速增长,技术迭代和场景落地驱动行业规模持续
48、扩张。细分赛道中,3D 视觉感知市场 2022年市场规模约 82 亿美元,随人形机器人、自动驾驶等需求扩张,预计 2022-2030 CAGR 约 13.2%。六维力矩传感器因价格较高应用较少目前市场规模较小,2023 年中国市场规模 2.35 亿元,未来应用场景落地和厂商布局开发市场需求和规模量将快速上升,预计 2027 年将进入高速增长阶段,2030 年预计达到 143.3 亿元。机器人触觉传感器向高密度、高灵敏方向发展,柔性触觉传感器市场 2022 年全球市场规模约15.3 亿美元,预计 2022-2029CAGR 为 17.9%。3.2.视觉传感器 3.2.1.机器视觉 视觉传感器是机
49、器人视觉传感器是机器人最重要的传感器最重要的传感器。视觉传感器是指利用光学元件和成像装置获取外部环境图像信息的仪器,通常用图像分辨率来描述视觉传感器的性能,视觉传感器的精度与分辨率、被测物体的检测距离相关,被测物体距离越远,其绝对的位置精度越差。在位置场景中,人形机器人需要精准规划步伐,识别潜在接触点以支持运动预测与控制,而视觉传感器是完成这一任务的关键。机器视觉一般有 2D 视觉和 3D 视觉,高精度需求的人形机器人一般应用 3D 视觉方案,可采用结构光、ToF、双目视觉等方案,根据具体需求进行选择。1)双(多)目视觉:)双(多)目视觉:模拟人眼视差原理,通过不同角度摄像头拍摄统一场景,运用
50、立体匹配算法计算视差并推导深度,精度可达厘米级。该方法硬件成本较低,但对算法要求较高,且对环境光敏感。2)结构光:)结构光:通过主动投射特定光再利用相机捕捉反射光形变,结合三角测量原理计算深度视觉信息。该方法具有高精度(毫米级)优势,但易受平滑面反光影响,易受强光干扰,近距离检测精度较差。3)ToF 飞行时间法:飞行时间法:通过发射光脉冲并测量往返时间计算物体距离,生成深度视觉图像,又可细分为发射脉冲光的直接飞行时间法 dToF 和发射调制光的间接飞行时 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 17/55 电子电子/行业深度行业深度 间法 iToF。支持中远距离,主动测量抗干
51、扰能力强,适合动态场景,但精度随距离增大衰减,易受多路径反射影响。机器视觉的本质是为机器植入“眼睛”和“大脑”。机器视觉的本质是为机器植入“眼睛”和“大脑”。机器视觉系统是集光学、机械、电子、计算、软件等技术为一体的工业应用系统,它通过对电磁辐射的时空模式进行探测及感知,可以自动获取一幅或多幅目标物体图像,对所获取图像的各种特征量进行处理、分析和测量,根据测量结果做出定性分析和定量解释,从而得到有关目标物体的某种认识并做出相应决策,执行可直接创造经济价值或社会价值的功能活动。机器视觉为机器植入眼睛,代表着机器视觉利用环境和物体对光的反射来获取及感知信息;为机器植入大脑,意味着机器视觉需要对信息
52、进行智能处理与分析,并应用分析得到的结果来执行相应的活动。图图 9:机器视觉核心部件关系:机器视觉核心部件关系 数据来源:埃科光电招股说明书,东北证券 人机对比,机器视觉在速度、精度、工作时间方面存在优势。人机对比,机器视觉在速度、精度、工作时间方面存在优势。在生产精度方面,受限于人眼的生理结构的局限性,人眼在彩色分辨能力、灰度分辨能力等多种视觉能力上显著弱于机器视觉。高精度的机器视觉的加持下,通过选用合适的相机分辨率和光学元件制造的机器视觉能够检测人眼难以看到的物体细节,能有效提高工业生产的产品良品率。在生产效率方面,面对大批量的工业生产模式,机器视觉凭借其速度、准确度和可重复性等优势,更擅
53、长定量测定的结构化场景,大大增加了生产效率。请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 18/55 电子电子/行业深度行业深度 表表 5:机器视觉与人类视觉对比:机器视觉与人类视觉对比 项目项目 机器视觉机器视觉 人类视觉人类视觉 效率 效率高 效率低 速度 速度快 速度慢 精度 高精度 受主观影响,精度一般 可靠性 检测效果稳定可靠 易疲劳,受情绪波动 适应性 适应性差,容易受复杂环境变化影响 适应性强,可在复杂环境中识别目标 工作时间 可 24 小时无休工作 工作时间有限 信息集成 方便信息集成 不易信息集成 成本 成本持续降低,一次性投入 人力和管理成本持续上升 环境 适合
54、恶劣,危险环境工作 不适合恶劣,危险环境工作 彩色辨别能力 具有可量化优点 对色彩的辨别能力强,但容易受心理影响,无法量化 灰度分辨力 强,目前一般使用 256 个灰度级,采集系统可具有 10bit、12bit、16bit等灰度级 差,一般只能分辨 64 个灰度级 空间分辨力 目前有 4K*4K 的面阵摄像机和12K 的线阵摄像机,通过配备各种光学镜头,可以观测小物件至微米,大物体至天体的目标 分辨率较差,无法观看微小的目标 感光范围 从紫外光到红外光的较宽光谱范围,另外有 X 光等特殊摄像机 400nm-750nm 范围的可见光 数据来源:埃科光电招股说明书,东北证券 3.2.2.工业相机
55、工业相机和图像采集卡占据机器视觉器件价值量最核心部分。工业相机和图像采集卡占据机器视觉器件价值量最核心部分。机器视觉核心价值集中于产业链上游,硬件工艺与软件算法决定产品技术天花板。机器视觉设备价值可拆分为上游零部件与软件、中游组装集成与售后维护,其中零部件价值量占比最高为 45%。在零部件中部分中,工业相机价值量远超镜头、光源等部件,价值量占比达 52%,包含图像传感器、图像采集卡与各类芯片,技术壁垒高,为机器视觉器件核心部件。图图 10:机器视觉产业链价值拆分机器视觉产业链价值拆分 数据来源:前瞻产业研究院,东北证券 注:上图中工业相机价值包含图像传感器、图像采集卡与各类芯片的价值量。请务必
56、阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 19/55 电子电子/行业深度行业深度 工业相机市场空间巨大,前景广阔。工业相机市场空间巨大,前景广阔。根据机器视觉产业联盟(CMVU)数据,2021年中国机器视觉市场销售额为 163.8 亿元。细分市场中,按销售额占比来看,工业面扫描相机(2D 面阵相机)、工业线扫描相机、智能相机(含视觉传感器)、3D 相机(含 3D 采集设备)分别为 12.7%、4.9%,6.1%、5.9%,推算对应的市场规模分别为 20.80 亿元、8.03 亿元、9.99 亿元、9.66 亿元,合计 48.48 亿元;2022-2024 年机器视觉行业规模预计将从
57、215.1 亿元增长至 403.6 亿元,实现年均 37.0%的复合增长,其中工业相机的市场规模根据推算预计 2024 年将达到 119.47 亿元,2D 工业相机细分行业市场规模将达到 71.03 亿元。表表 6:工业相机细分市场空间测算:工业相机细分市场空间测算 细分领域细分领域 项目项目 2021 年度市场规模年度市场规模占比占比 2021 年度市场规模年度市场规模(亿元)(亿元)2024 年度市场规模年度市场规模(预计)(预计)(亿元)(亿元)2D 工业相机 工业面扫描相机(2D面阵相机)12.7%20.80 51.26 工业线扫描相机 4.9%8.03 19.78 小计 17.6%2
58、8.83 71.03 智能相机(含视觉传感器)6.1%9.99 24.62 3D 相机(含 3D 采集设备)5.9%9.66 23.81 合计合计 29.6%48.48 119.47 数据来源:关于合肥埃科光电科技股份有限公司首次公开发行股票并在科创板上市申请文件的第二轮审核问询函的回复,东北证券 西方占据工业相机先发优势,国产替代正在加速。西方占据工业相机先发优势,国产替代正在加速。在工业相机领域,西方工业发达国家企业起步早、规模发展大、技术积累深厚、品牌影响力大,具有较强的设计研发、制造及销售能力,并具有丰富的行业应用经验,能够针对用户需求的变化不断开发出新的产品和功能,在行业市场上占据较
59、大份额,整体处于领先地位。目前,欧美和日韩厂商占据了全球工业相机的主导地位,如 Keyence(基恩士)、Cognex(康耐视)、Teledyne Dalsa、Basler 等。我国对工业相机的研究和产品开发起步较晚,最初主要是国内的代理商代理国外品我国对工业相机的研究和产品开发起步较晚,最初主要是国内的代理商代理国外品牌的机器视觉产品。牌的机器视觉产品。近年来国内企业不断加大研发投入,加快提升自主研发水平,随着技术与经验的积累,部分代理商开始销售自主品牌的产品,国内先后涌现出多家自主研发工业相机的国产品牌。国内相关企业包括埃科光电、海康机器人(“海康威视”子公司)、华睿科技(“大华股份”子公
60、司)、大恒图像(“大恒科技”分公司及子公司,即中国大恒(集团)有限公司北京图像视觉技术分公司及北京大恒图像视觉有限公司)、奥普特等。国内企业凭借能够提供本地化服务和定制化服务、对客户需求快速响应、供货周期灵活、产品性价比高等优势,市场份额在逐年增长。请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 20/55 电子电子/行业深度行业深度 表表 7:工业相机竞争格局:工业相机竞争格局 细分领域细分领域 代表企业代表企业 市场格局市场格局 工业面扫描相机 Basler、Dalsa、AVT、FLIR、海康机器人、华睿科技、大恒图像、埃科光电 Basler、FLIR、海康机器人、华睿科技、大恒
61、图像主要产品方向为中小分辨率面扫描相机;Dalsa、AVT 兼顾中小分辨率及高分辨率面扫描相机;埃科光电以高分辨率工业面扫描相机市场为主,发展较为迅速 工业线扫描相机 Dalsa、埃科光电、Basler、海康机器人、华睿科技 Dalsa 在线扫描相机市场占比高,产品应用范围广;埃科光电以中高端市场为切入点,产品布局全面,发展较为迅速;Basler 线扫描相机集中在低分辨率产品;海康机器人、华睿科技起步较晚 3D 相机 基 恩士、康耐视、Dalsa、Basler、海康机器人、华睿科技 基恩士和康耐视等国外厂商主导市场,在汽车制造等工业市场占比高,应用广;Dalsa、Basler 和海康机器人、华
62、睿科技等起步较晚,在物流等领域发展较为迅速 智能相机 基恩士、康耐视、海康机器人、华睿科技 国际和国内市场以基恩士、康耐视为主,国内市场海康机器人、华睿科技也推出系列产品并获得一定市场份额 数据来源:关于合肥埃科光电科技股份有限公司首次公开发行股票并在科创板上市申请文件的第二轮审核问询函的回复,东北证券 图图 11:工业相机示意图:工业相机示意图 图图 12:图像采集卡示意图:图像采集卡示意图 数据来源:关于合肥埃科光电科技股份有限公司首次公开发行股票并在科创板上市申请文件的第二轮审核问询函的回复,东北证券 数据来源:关于合肥埃科光电科技股份有限公司首次公开发行股票并在科创板上市申请文件的第二
63、轮审核问询函的回复,东北证券 图像采集卡作为机器视觉行业的主要核心部件之一,受益于近年来整个机器视觉行图像采集卡作为机器视觉行业的主要核心部件之一,受益于近年来整个机器视觉行业蓬勃发展的驱动,市场需求快速增加。业蓬勃发展的驱动,市场需求快速增加。国外机器视觉厂商凭借多年的技术积累与品牌优势,在图像采集卡领域占据着主导地位,代表厂商主要有 Teledyne Dalsa、Basler(Silicon Software)等。国内企业在图像采集卡领域尚有较大的发展空间,主要企业有埃科光电、海康机器人等。请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 21/55 电子电子/行业深度行业深度 表
64、表 8:2021 年中国机器视觉工业相机按市场规模年中国机器视觉工业相机按市场规模/出货量的排名情况出货量的排名情况 市场规模排市场规模排名名 企业名称企业名称 国家国家 市场规模占市场规模占比比 出货量占比出货量占比 具体情况分析具体情况分析 1 海康机器人 中国 33.46%35.14%-2 Basler 德国 13.48%11.90%属于国外品牌 3 华睿科技 中国 12.13%14.29%-4 DALSA 加拿大 6.46%1.43%属于国外品牌 5 大恒图像 中国 6.33%7.14%大恒图像工业相机主要以代理其他品牌为主,有部分自产面扫描相机,但规模不大 6 埃科光电 中国 4.0
65、0%0.58%-7 度申科技 中国 3.94%2.86%CMVU 统计的 2021 年销售额 排名低于埃科光电 8 迈德威视 中国 2.84%2.86%-9 FLIR 美国 1.10%0.95%属于国外品牌 10 AVT 德国 1.07%0.95%属于国外品牌 数据来源:关于合肥埃科光电科技股份有限公司首次公开发行股票并在科创板上市申请文件的第二轮审核问询函的回复,东北证券 3.2.3.CMOS 图像传感器 视觉传感器中深度相机提供精度保证,摄像头模组通常由光学成像系统、图像传感器、图像信号处理器以及通信接口和控制单元等组成,其中图像传感器为价值占比最大的部分,多采用 CMOS 传感器,实现光
66、电信号的转换。图像传感器是摄像头的重要组成部分,图像传感器是摄像头的重要组成部分,CMOS 图像传感器成为主流。图像传感器成为主流。图像传感器的主要功能是将光学信号转化为电学信号并呈现在终端,是由光敏元件、放大电路、数模转换器、存储器数字信号处理器等集成在一起的电路,广泛应用于各类摄像设备,是摄像头的重要组成部分。根据元件的不同可以分为互补金属氧化物(CMOS)半导体图像传感器及电荷耦合器件(CCD)图像传感器两大类。典型的 CMOS 图像传感器(CIS)由多个模块组成,分别完成不同的功能,其中像素阵列完成光电信号的转换,将光学信号转换为电学信号,时序控制电路完成对电学信号的处理,数模转换则将
67、信号转换为需要的数字信号便于最终输出。全球全球 CIS 市场市场 2023 年营收规模为年营收规模为 218 亿美元。亿美元。据 Yole 数据,2029 年预计增至 286亿美元,2023-2029年CAGR为4.7%,出货量将从68亿颗增至86亿颗。据Gminsights数据,中国 CIS 市场规模 2023 年为 53 亿美元,2029 年预计增至 99.5 亿美元,CAGR为 11%高于全球增速。全球市场主要公司和市场份额占比分别为 Sony(45%),三星(19%)和豪威科技(11%),国产主要厂商有韦尔股份、思科微、格科微等。请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明
68、 22/55 电子电子/行业深度行业深度 图图 13:CMOS 图像传感器示意图图像传感器示意图 图图 14:CMOS 图像传感器图像传感器市场规模市场规模 数据来源:格科微招股说明书,东北证券 数据来源:公司招股说明书,东北证券 背照式结构逐渐取代前照式成为背照式结构逐渐取代前照式成为 CMOS 图像传感器主流。图像传感器主流。从结构上来看,根据感光元件安装位置的区别可以将 CMOS 图像传感器分为前照式结构(FSI)和背照式结构(BSI),其中背照式是将光电二极管置于金属配线层之前。相较于前照式结构,背照式增加了单位像素的受光量,传感器灵敏度有明显改善,但是制作工艺涉及晶圆的正面背面从而变
69、得复杂,对生产工艺要求加大,且会带来可靠性退化的问题。随着技术的发展,目前出现堆栈式 CMOS 传感器,其将像素区域与处理电路分隔开,分别置于上下两层,从而能够针对性的优化,对于像素部分进行画质优化,电路部分进行速度优化。但由于生产过程更加复杂,成本昂贵,堆栈式多用于高端手机、数码相机、机器视觉等领域。图图 15:前照式:前照式/背照式背照式 CMOS 图像传感器剖面图图像传感器剖面图 图图 16:堆栈式:堆栈式 CMOS 图像传感器结构图图像传感器结构图 (1)前照式 (2)背照式 (1)非堆栈式 (2)堆栈式 数据来源:公开资料,东北证券 数据来源:公开资料,东北证券 CMOS 图像传感器
70、向着高像素、高帧率、高成像效果发展。图像传感器向着高像素、高帧率、高成像效果发展。CMOS 图像传感器的核心参数包括像素、帧率、成像效果,不同应用领域对于技术指标的要求有不同侧重。应用于手机领域时,通常需要超高的像素,分辨率、清晰度、美观度等,应用于安防监控领域时,由于摄像机通常工作在高温、昏暗等苛刻的环境条件下,通常需要产品具有较高的信噪比,量子效率等,能够满足极端工作条件下的要求。在汽车电 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 23/55 电子电子/行业深度行业深度 子方面由于隧道等环境的限制,需要产品具有较高的 LED 闪烁抑制技术,较高的帧率满足环境的快速变化,在新
71、兴的应用领域如机器视觉方面,则对不同的产品有不同的定制化需求。表表 9:CMOS 不同参数产品应用领域不同参数产品应用领域 应用领域应用领域 产品定位产品定位 技术结构技术结构 主要像素范围主要像素范围 应用场景应用场景 安防监控安防监控 高端 BSI 200-800 万 主要应用于城市和企业的安防监控 中端 FSI 300-500 万 主要应用于企业级安防监控和家用监控 低端 FSI 200 万及以下 主要应用于家用监控 机器视觉机器视觉 超高端 GS、HDR 400-1200 万 主要应用于智慧交通等领域 高端 GS、HDR 30-200 万 主要应用于新兴领域,例如无人机自动驾驶、扫地机
72、器人、人脸支付设备、电子词典笔、AR/VR 眼镜等等 汽车电子汽车电子 中高端 BSI/FSI 100-800 万 主要应用于汽车前装和准前装摄像头,例如车规级产品、360 度环视、倒车影像、驾驶员监控等 低端 FSI 30-200 万 主要应用于后装摄像头,例如行车记录仪等等 智能手机智能手机 高端 BSI 4000 万-1 亿 主要应用于高端智能手机的前摄和后摄主摄像头 中端 BSI 1600 万-3200 万 主要应用于中端智能手机的前摄和后摄、高端智能手机的副摄等 低端 BSI/FSI 200 万-1300 万 主要应用于低端智能手机 数据来源:思特威招股说明书,东北证券 请务必阅读正
73、文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 24/55 电子电子/行业深度行业深度 表表 10:图像传感器主要参数:图像传感器主要参数 发展方向发展方向 技术指标技术指标 介绍介绍 高像素高像素 像素尺寸(m)指每个像素点的尺寸,在有限的感光元件尺寸下,更小的像素点尺寸意味着元件上能够容纳更多的像素数目。光学尺寸(英寸)指感光元件的尺寸,尺寸越大时接受的光信号越多,感光性能越好。总像素数(个)指感光元件上容纳的像素数目,直接决定了 CMOS 图像传感器成像的清晰度。总像素数量越大,图像清晰度越高。高帧率高帧率 帧率(fps)指单位时间记录图像的帧数,决定了 CMOS 图像传感器录像的流畅程度
74、和抓拍能力。帧率越高,流畅程度越好。高成像效高成像效果果 感光元件架构(FSI 或 BSI等)指光线入射光电二极管的方向,FSI 为前照式入射(即光线从光电二极管的电路面入射),BSI 为背照式入射(即光线从光电二极管的背面入射)。BSI 较 FSI 具备更好的成像效果及更高的工艺难度。信噪比(dB)指信号电压相对于噪声电压的比值,体现了 CMOS 图像传感器对信号的控制能力。信噪比越高,噪声抑制效果越好。动态范围(dB)指输出端的信号峰值电压与均方根噪声电压之比,为 CMOS 图像传感器的工作范围,反映了其图像信号处理能力。动态范围越大,图像信号处理能力越强。灵敏度(V/lux*sec)指单
75、位光功率产生的信号电流,体现了 CMOS 的图像传感器对入射光的响应能力。量子效率 指某一特定波长下单位时间内产生的平均光电子数与入射光子数之比,体现 CMOS 图像传感器的光电转换能力。量子效率越高,光电转换能力越强。数据来源:思特威招股说明书,东北证券 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 25/55 电子电子/行业深度行业深度 3.3.雷达 3.3.1.雷达基础分类 雷达与摄像头在感知技术领域各具优势,适用于不同场景。雷达与摄像头在感知技术领域各具优势,适用于不同场景。雷达通过发射电磁波并接收回波来探测目标,具有全天候工作能力,不受光照、雨雪、雾霾等恶劣天气影响,且可
76、直接测量目标距离和速度,探测距离较远。然而,雷达的空间分辨率较低,难以精确识别目标类型和细节特征。相比之下,摄像头基于光学成像原理,提供高分辨率的视觉信息,能够识别目标外观、颜色、纹理等细节,支持更精细的目标分类和语义理解,且成本相对较低。但摄像头易受光照条件和天气环境干扰,夜间或恶劣天气下性能显著下降。在智能驾驶、安防监控等领域,两种技术通常被结合使用以实现优势互补,构建更全面可靠的感知系统。常见的雷达种类包括超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达。常见的雷达种类包括超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达。表表 11:雷达与摄像头对比雷达与摄像头对比 传感器传感器 摄像头摄像头 超声波雷达超声波雷达 毫
77、米波雷达毫米波雷达 激光雷达激光雷达 原理 单目、双目、结构光、ToF 等,可见光/红外光成像 发射和接受超声波反射,通过回波时间差计算距离 电磁波反射与回波测距,根据频率差计算距离 收发激光信号并测距,基于 ToF/FMCM 原理 感知范围 0.5150m (依赖镜头与算法)0.15m 1100m (根据频率不同)0.1300n 分辨率 高 一般 一般 较高 抗干扰能力 差(依赖环境光)较强 强(不受光线影响)较强 优势 可识别目标物体图像颜色 成本低,适合近距离感测 穿透烟雾、灰尘能力强,抗干扰能力强,全天候能力 精度高,可根据点云数据成像 劣势 天气和昏暗环境影响较大、物体识别需要训练
78、探测距离有限 对金属表面敏感、精度较激光雷达低 天气干扰、算力要求、成本高 典型应用 目标识别、手势交互、导航 汽车泊车 目标探测、速度测量、恶劣天气 路径规划、动态目标追踪、SLAM 代表产品 Intel RealSense(消费级)、FLIR Blackfly S(工业级)TI AWR1642(77GHz)Velodyne VLP-16(机械式)、Livox Mid-40(固态)价格 百元-千元 百元 千元 千元-万元 机器人应用 Tesla Optimus(多目视觉)波士顿动力 Spot(辅助避障)宇树 G1(多模态融合)数据来源:公开资料整理,东北证券 3.3.2.激光雷达 激光雷达是
79、人形机器人视觉系统的可选项,提高测距导航精度激光雷达是人形机器人视觉系统的可选项,提高测距导航精度。激光雷达(Light Detection And Ranging,LiDAR)通过发射激光束并接受反射激光进行环境扫描,生成环境点云数据还原环境特征,适用于对测量精度较高的场景。激光雷达主要应用于工业探测、无人驾驶与汽车 ADAS 系统等领域,近年来逐渐在机器人市场应用。在户外场景或特定服务需求中,普通 RGBD 相机存在测距范围有限(一般为 5-7 米)和易受阳光干扰的问题,激光雷达的加入能够给人形机器人提供更好的测距勘测能 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 26/55
80、 电子电子/行业深度行业深度 力。激光雷达的主要原理有飞行时间(ToF)法和基于相干探测的调频连续波(FMCW)方法。根据机械结构激光雷达可分为机械式、固态式和混合固态式,其中机械式雷达精度高但结构成本较贵,固态与半固态雷达精度相对较低,成本较低。表表 12:激光雷达分类激光雷达分类 类别类别 子类子类 原理原理 特点特点 机械式机械式 机械旋转(一维扫描)激光发生器垂直布置,通过360物理旋转进行扫描,全面覆盖周围环境 360视野,精度高,技术成熟;尺寸大,成本高 混合固态式混合固态式 转镜式(一维扫描)发射器发射激光照射镜面,镜面不断旋转完成扫描工作 精度高;尺寸大,成本高。视野中等 色散
81、棱镜式(二维扫描)色散棱镜围绕同一轴旋转产生花状扫描图案 精度高;尺寸大,成本高。视野窄 MEMS(二维扫描)基于 MEMS 的反射镜将激光反射到不同角度以完成扫描 成本低,尺寸小;中等视野 固态式固态式 Flash(无扫描)在一个时间点发射出激光来探测整个周边区域并通过图像传感器分析信息 成本低,尺寸小;探测距离短 光学相控阵 OPA(无扫描)紧密间隔的光学天线阵列在宽角度范围内辐射相干光 视野宽、尺寸小、成本低;技术不成熟 数据来源:公开资料整理,东北证券 激光雷达可良好辅助人形机器人激光雷达可良好辅助人形机器人 SLAM(即时定位与地图构建)等功能。(即时定位与地图构建)等功能。目前,激
82、光雷达主要应用于汽车领域,主要厂商有禾赛科技、速腾聚创、Velodyne、Ouster 等。据灼识咨询,全球机器人激光雷达解决方案市场规模预计将从 2022 年的 82 亿元增长到 2030 年的 2162 亿元,复合年增长率达 50.6%。国内领先厂商速腾聚创、禾赛科技等公司积极布局机器人激光雷达市场。图图 17:全球机器人雷达激光解决方案市场规模全球机器人雷达激光解决方案市场规模 数据来源:灼识咨询,速腾聚创招股书,东北证券 激光雷达方案可获得精度高、范围大的视觉信息,抗干扰和边界处理能力较强,但激光雷达方案可获得精度高、范围大的视觉信息,抗干扰和边界处理能力较强,但其算力和成本要求较高。
83、其算力和成本要求较高。宇树科技人形机器人采用半固态 3D 激光雷达,优必选、请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 27/55 电子电子/行业深度行业深度 Agility Robotics Digi、智元的远征 A1 等机器人也配备了激光雷达。3.3.3.毫米波雷达 毫米波雷达具有全天候优势,可辅助障碍检测。毫米波雷达具有全天候优势,可辅助障碍检测。毫米波雷达基于多普勒效应和FMCW 技术,通过发射波长在 10mm 到 1nm 之间的毫米波段电磁波并接受目标反射信号进行测距,能够实现距离、速度及角度的感知。毫米波雷达适用于适应性要求较高的场景,其精准度高,抗干扰能力强、探测距
84、离远,但近距离检测精度有限,目前广泛应用于汽车自动驾驶与 ADAS 系统中,在工业设备监控、智能家居跌倒检测等场景中也有应用。毫米波雷达根据电磁波的频率不同适用距离不同,主要波段有检测近距离的 24GHz 和最远可测 160m 的 77GHz。毫米波雷达核心元器件为MMIC 芯片与处理器。近年来出现的 4D 毫米波雷达增加俯仰角信息的测量。具备初步点云成像的能力,逐渐应用于自动驾驶和机器人中。根据智研咨询,2021 年我国毫米波市场规模为 69 亿元,出货量已达 2000 万颗,2026 年预计市场规模接近 200 亿元,出货量达 7000 万颗。2022 年全球市场主要厂商和市占率为博世、大
85、陆、安波福等,国内厂商主要有森思泰克、德赛西威、华域汽车、华锐捷、华为等。图图 18:全球全球毫米波雷达竞争格局毫米波雷达竞争格局 数据来源:智研咨询,东北证券 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 28/55 电子电子/行业深度行业深度 3.4.惯性测量单元 惯性测量单元(惯性测量单元(IMU)是人形)是人形机器机器人实现动态平衡和惯性导航的传感器。人实现动态平衡和惯性导航的传感器。IMU 通过集成加速度计、陀螺仪(部分包含磁力计)实时感知机器人在三维空间的加速度、角速度及方位变化,为姿态调整。步态控制和环境适应提供传感数据。IMU 通常包含陀螺仪和加速度计,根据传感器配
86、置差异,可分为六轴(3 轴加速度计+3 轴陀螺仪)与九轴(增加 3 轴磁力计,即 AHRS)两类,后者融合磁场数据提升姿态角精度。机器人等消费类产品多采用 MEMS IMU,具有体积小、成本低、功耗低、易于集成和智能化的特点,而航天、军工等高精度领域多采用光纤、机械陀螺等制成的IMU。IMU 广泛应用于机器人、无人机、无人驾驶等领域,市场规模约广泛应用于机器人、无人机、无人驾驶等领域,市场规模约 20 亿美元。亿美元。据 Yole数据,2022 年全球出货的 MEMS IMU 数量为 15 亿个,市场规模 19 亿美元,预计到 2028 年市场将增长至 21 亿个,规模达 26 亿美元,CAG
87、R 达 5%,且在 MEMS 惯性传感器市场中的占比逐步上升。全球 MEMS IMU 市场中博世、意法半导体和 TDK占市场主导地位,合计份额超 70%,工业及国防航空领域有 ADI、霍尼韦尔等公司。国内公司仍存在差距,主要公司有芯动联科、美泰科技、敏芯股份、美新半导体、明镐传感、矽睿科技、士兰微电子、星网宇达等。图图 19:IMU 竞争格局竞争格局 图图 20:IMU 市场规模市场规模 数据来源:Yole,东北证券 数据来源:Yole,东北证券 3.5.力/力矩传感器 力力/力矩传感器力矩传感器测量作用力与扭矩,保障操作精度与安全性测量作用力与扭矩,保障操作精度与安全性。力觉传感器帮助人形机
88、器人实现外界信息感知与精细动作控制,集成在运动控制系统中提供外部环境或执行器的即时反馈,实现高精度操作。从检测方法来看,力觉传感器可分为应变片式、光电式、压电式、电容式、电磁式等,其中电阻应变式为主流成熟方案,利用应变片受机械外力产生形变后的组织变化将力转换为电量输出。力/力矩传感器有多重感知维度,常见为一维、三维和六维传感器,六维传感器为目前检测维度最高、测量范围最广的种类,可测量作用点不与标定参考点重合的任意力。多维度比较,六维力矩传感器中硅应变传感器综合性能最优,金属箔传感器性能较优成本最低。种类种类 描述描述 代表企业代表企业 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明
89、29/55 电子电子/行业深度行业深度 应变片式传感器应变片式传感器 可细分为硅应变和金属箔两种类型,工作原理为当弹性材料受力变形时,其表面应变片会发生电阻值变化,产生电信号。优势在于精度高、技术成熟、频响特性好、测量范围光,为目前主流选择。ATI(国际领先)、宇立仪器、坤维科技、蓝点触控、柯力传感等。光学式传感器光学式传感器 光栅或光纤在受力时发生的微小形变,引起光信号的变化,再转换为电信号输出。这类传感器优势是可靠性高,抗电磁干扰能力强,可在特殊环境(如强电磁场)中工作。OnRob 压电压电/电容式传感器电容式传感器 压电式利用材料在受力时产生电荷的特性进行测量;电容式则是通过极板距离变化
90、导致电容变化来测量力。这类传感器的特点是灵敏度高,分辨率高,结构相对简单,环境适应性较强 Robotiq、Robotous、WACOH-TECH、Kistler等 力矩传感器主要厂商:ATI(国际高端)、HBM、Kiistler、坤维科技、昊志机电、柯力传感、安培龙、东华测试等。目前,目前,六维力矩传感器六维力矩传感器核心部件应变片和加工成本较高,其结构解耦设计和标定检核心部件应变片和加工成本较高,其结构解耦设计和标定检测等技术存在壁垒,目前主要应用于医疗科研等领域,规模较小。测等技术存在壁垒,目前主要应用于医疗科研等领域,规模较小。据 MIR 睿工业数据,2023 年中国六维力传感器市场规模
91、为 2.35 亿元,出货量为 9450 套,预计未来人形机器人规模量产和应用场景增多,六维力传感器市场有望快速增长,预计 2030年市场规模将增长至 143.3 亿元,出货量增至 119.5 万台。目前国内市场集中度较高,2023 年数据显示 CR10 达 70%,其中外资厂商仍占主导但国产厂商份额持续提升,其中宇立仪器占比 12.2%为市场 Top2,其他主要厂商有 ATI、ME、OnRobot、WACOH-TECH 等,国内厂商有坤维科技、蓝点触控等。市场机遇也吸引相关公司研发生产,取得一定进展的公司有柯力传感(开发送样)、安培龙(取得专利)、东华测试(成品试制)等。图图 21:力传感器竞
92、争格局:力传感器竞争格局 图图 22:力传感器市场规模:力传感器市场规模 数据来源:MIR 睿工业,东北证券 数据来源:MIR 睿工业,东北证券 3.6.编码器 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 30/55 电子电子/行业深度行业深度 编码器是编码器是机器人关节的核心状态感知元件机器人关节的核心状态感知元件。编码器(encoder)是将信号(如比特流)或数据进行编制、转换为可用以通讯、传输和存储的信号形式的设备,用于测量角度、位移等,是机器人伺服控制的关键元件。编码器通常固定在电机尾部测量当前关节的状态,反馈给控制单元进行计算,形成反馈机制,利用高传动比关节位移进行高精
93、度的控制。编码器按信号输出方式可分外增量式和绝对式两类,增量式通过周期性脉冲信号反应位移变化,绝对式直接输出机械位置对应编码;根据测量原理可分为磁编码器、光电编码器和线性霍尔编码器,其中光电编码器精度更高、抗电磁干扰能力强,而人形机器人一般采用磁编码器或者线性霍尔编码器,其精度和可靠性均可达到要求,且性价比较优。表表 13:三种主流编码器简介:三种主流编码器简介 种类种类 描述描述 磁编码器磁编码器 磁编码器又叫磁传感器,是把磁场、电流、应力应变、温度、光等外界因素引起敏感元件磁性能变化转换成电信号,以这种方式来检测相应物理量的器件 光电编码器光电编码器 是一种通过光电转换将输出轴上的机械几何
94、位移量转换成脉冲或数字量的传感器 线性霍尔编码器线性霍尔编码器 根据霍尔效应制作的一种磁场传感器,输出电压与外加磁场强度呈线性关系 数据来源:东北证券,公开资料 编码器市场以国外厂商为主,国内头部企业开始突破编码器市场以国外厂商为主,国内头部企业开始突破。编码器广泛应用于工业自动化、过程控制、物流输送等领域。根据 MIR 睿工业,2024 年国内编码器市场规模接近 30 亿美元。下游领域中伺服行业是最大应用领域,约占 35%,人形机器人市场目前占比较小,预计人形机器人放量后将高速增长。我国高端编码器以进口为主,2022 年国内编码器销售额 Top5 为多摩川(日本)、海德汉(德国)、禹衡光学(
95、中国)、西克(德国)和堡盟电子(瑞士),前两家合计占比达 42%;国内主要厂商还有长春汇通、宜科电子等,禹衡光学为国内领先水平。图图 23:中国中国编码器竞争格局编码器竞争格局 图图 24:编码器:编码器样式样式 数据来源:MIR 睿工业,东北证券 数据来源:公开资料整理,东北证券 编码器分布在人形机器人的旋转关节、线性关节、手部关节等。编码器分布在人形机器人的旋转关节、线性关节、手部关节等。以特斯拉 Optimus机器人为例,其旋转关节在电机侧和输出侧各安装一个编码器,电机侧增量式传感 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 31/55 电子电子/行业深度行业深度 器计算卫
96、视信号输入,输出端绝对式编码器记录实际输出位置,形成反馈控制机制。灵巧手关节同样使用双编码器方案,直线关节则使用单编码器。3.7.触觉传感器 触觉传感器是机器人的“皮肤”,帮助机器人进行精细操作触觉传感器是机器人的“皮肤”,帮助机器人进行精细操作。触觉传感器主要感知机器人与外界接触和交互过程中的压力、温度等信息,提供环境直接信息,为抓取、装配等任务提供关键反馈。触觉传感器中主要应用压力传感器,检测原理主要包括压电式、电容式、压阻式、摩擦式、光纤式等,其中前三类为主流方案。触觉传感器中的柔性触觉传感器使用柔性材料制作,能够覆盖在非平面的机器人表面,加工技术包括柔性 MEMS 技术和 3D 打印、
97、电子印刷等新兴加工工艺,其技术壁垒在于敏感材料和输出算法。阵列化、高密度和柔性化是未来人形机器人触觉传感的发展趋势。全球柔性触觉传感器市场以外资品牌为主全球柔性触觉传感器市场以外资品牌为主,当前市场空间约,当前市场空间约 20 亿美元亿美元。柔性触觉传感器主要厂商包括 Novasentis、Tekscan、JapanDisplayInc.(JDI)、Baumer、Fraba等,CG5 为 57.1%,国内厂商如帕西尼科技、汉威科技、钛深科技、弘信电子等迅速发展,领先企业为钛深科技、柔宇科技、苏州慧闻和汉威科技旗下苏州能斯达。据 QYResearch,2022 年全球柔性触觉传感器市场规模约 1
98、5.3 亿美元,预计 2029 年增长值 53.22 亿美元,CAGR 为 17.9%。触觉传感器一般分布在灵巧手等结构中帮助动作精细控制,可与视觉传感结合实现触觉传感器一般分布在灵巧手等结构中帮助动作精细控制,可与视觉传感结合实现场景感知与决策。目前柔性传感器成本较高。场景感知与决策。目前柔性传感器成本较高。3.8.听觉传感器 听觉传感器主要用于机器人声源定位和语音交互等功能听觉传感器主要用于机器人声源定位和语音交互等功能。听觉传感器是检测出声波(包括超声波)或声音的传感器。用于识别声音的信息传感器。人形机器人主要听觉传感器为麦克风,可用于语音识别、声音检测、提高声音质量等,超声传感器可用于
99、距离测量,与麦克风协同工作。根据原理可分为电容式、压电式等。MEMS 麦克风麦克风 2022 年全球出货量为年全球出货量为 67 亿个,收入规模为亿个,收入规模为 13 亿美元亿美元。Yole 预计2022-2028 年将以 CAGR 2%增长。全球市场主要厂商有歌尔股份、楼氏电子、瑞声科技等。请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 32/55 电子电子/行业深度行业深度 图图 25:MEMS 麦克风竞争格局麦克风竞争格局 图图 26:MEMS 麦克风市场规模麦克风市场规模 数据来源:Yole,东北证券 数据来源:Yole,东北证券 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文
100、后的声明及说明 33/55 电子电子/行业深度行业深度 4.人形机器人的“骨架”、“大脑”和“小脑”人形机器人的“骨架”、“大脑”和“小脑”4.1.人形机器人的“骨架”4.1.1.一般设计原理 人形机器人是一种复杂的机电一体化系统。人形机器人是一种复杂的机电一体化系统。因此,在进行机器人整体设计时,必须针对特定的应用场景,将机械结构、计算系统和算法作为一个整体进行考虑。机器人的尺寸、重量和强度是设计具体结构的重要因素,在不同的应用场景下有不同的侧重点。例如来自波士顿动力公司的 Atlas 在运动领域具有很好的表现,其设计就注重动力输出、平衡控制。而对于面向人机交互的机器人,如 Aldebara
101、n Robotics 的Pepper 机器人,在设计时就应侧重语音识别,视觉功能。4.1.2.质量分布 平衡控制的关键在于合理的质量分布。平衡控制的关键在于合理的质量分布。对于在平面地板上移动的滚轮机器人来说,平衡的关键是在与地面接触的点处角动量为零,这个接触点也被称为压力中心(Center of Pressure,CoP)。而对于人形机器人而言,平衡控制需要实时控制其压力中心位于机器人和地面接触点很小范围内。为了有效地解决相关的控制问题,通常假设机器人的行为就像一个点质量模型。这个假设的有效性是基于机器人的四肢都很轻,等效的质心位于腰部。实际上,由于机器人手部和腿部都有许多关节,质量不可能忽
102、略。当仅仅是双腿很重的时候,需要考虑三质量模型;而加上手部可能需要考虑更复杂的五质量模型。质量分布越分散,控制算法越困难。质量分布主要取决于质量分布主要取决于电机、减速器等电机、减速器等执行器。执行器。为了限制执行器对机器人动力学的惯性效应,必须使执行器尽可能接近其固定连杆的根部,以减小在运动过程中的角动量。为了将运动传递到关节,可以使用各种传动机制,如杠杆,滚珠螺杆,带驱动等。4.1.3.机械共振 机械共振包括与连杆(如腿部)或执行器控制相关的机器人机械结构的振动。机械共振包括与连杆(如腿部)或执行器控制相关的机器人机械结构的振动。实际上,在机器人设计时需要尽可能的减小机械共振,以防止关节或
103、者连杆变形,因此需要对整体系统进行频率分析。例如,针对机器人的行走,尤其是比较高的人形机器人,可以利用股骨和胫骨的 beam theory 来评估腿部在强扭矩和力作用下的变形。通过计算负载通过计算负载 q 满足的动力学方程,可以求得连接体系的本征频率。满足的动力学方程,可以求得连接体系的本征频率。动力学方程可以描述为22(22)+22=,其中 u 和 x 分别为偏转和沿轴的偏移量,E、I、A 均为常数,可以求得本征频率为=2AL4,其中=n。系数 E/表明具有非常高刚性的材料,如碳纤维。I/A 表示连接杆横截面越小,频率越高。这对实际设计机器人结构时具有重要意义。4.1.4.躯干结构 人形机器
104、人的人形机器人的躯干结构躯干结构可以等效成多个关节加上连接杆,每个关节可以有多个旋转可以等效成多个关节加上连接杆,每个关节可以有多个旋转方向,也即是多个自由度。方向,也即是多个自由度。其中,髋关节可以由 3 个方向的旋转关节组成(模拟球形关节),一个关节用于膝关节屈伸,两个关节用于踝关节(屈伸和旋转)。每个手臂可以由 6 个自由度的关节构成,再加上头部两个自由度,腰部两个自由度,人形机器人的骨架可以由 28 个自由度来控制。一般情况下,一个自由度需要一个控制 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 34/55 电子电子/行业深度行业深度 器。当然,通过某些联动,可以减少控制器
105、的数量。图图 27:人形机器人的骨架示意图:人形机器人的骨架示意图 数据来源:东北证券,An overview of humanoid robots technologies 4.1.5.下肢 下肢下肢对于人形机器人来说至关重要。对于人形机器人来说至关重要。人形机器人的下肢主要包括腿和脚,部分机器人还会涉及脚趾,主要对应髋关节、膝关节和踝关节三大部分。对于每个关节,通过多个控制器实现多个自由度。而对于脚而言,必须确保脚与地面接触时有足够的摩擦力以避免滑移,还要能处理着陆过程中的冲击,在双脚支撑阶段处理接触过渡,并且脚的机械结构往往受到尺寸的限制。由于大多数人形机器人都是通过控制 CoP行走的,
106、因此需要在脚踝处安装 6 个轴力传感器,或在脚下安装压力传感器来测量CoP 位置。为了消除或减弱人形机器人行走时脚落地的冲击,脚后跟材料多为高弹性模量,或者采用阻尼器。对于更精密的人形机器人,还会设计脚趾关节,以此使CoP 能够快速地转移,从而使机器人比没有脚趾关节的结构走得更快。在行走过程中,脚趾关节还能补偿小的地面不平。与此同时,脚趾关节还能使机器人完成蹲下、跪坐等动作,这与没有脚趾关节的机器人大不相同。请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 35/55 电子电子/行业深度行业深度 图图 28:人形机器人:人形机器人单腿运动关节的排布和自由度的分配单腿运动关节的排布和自由
107、度的分配 数据来源:东北证券,知乎关于双足人型机器人六自由度机械腿常见结构设计与比较 在具体控制下肢时,常见的方案主要分为三大类,分别是传统型、串联在具体控制下肢时,常见的方案主要分为三大类,分别是传统型、串联传动传动和并联和并联传动。传动。传统型结构的特点就是驱动器的位置排布是严格按照关节自由度的位置分布的,没有多余的机械传动结构,驱动器输出端直接连接关节。在人形机器人发展历程中,很多机器人都采用传统型的腿部结构设计,尤其是小尺寸的机器人。但是踝关节的位置放两个驱动器十分臃肿,不符合减少腿部惯性的初衷。为了减少腿部的惯性,提高驱动器的物理位置高度,则必须引入相应的机械传动机构,连接相应的驱动
108、器和运动关节,由此衍生出了串联传动和并联传动两种方案。图图 29:MX-160T 人形机器人腿部控制示意图人形机器人腿部控制示意图 数据来源:东北证券,知乎关于双足人型机器人六自由度机械腿常见结构设计与比较 串联传动在传统型的基础上,将膝关节和踝关节的控制器上移,然后通过传动装置串联传动在传统型的基础上,将膝关节和踝关节的控制器上移,然后通过传动装置与关节连接。与关节连接。膝关节只有一个屈伸的自由度,将控制器上移后,通过四连杆将动力传递到膝关节。而踝关节有两个自由度,可以选择将其中一个控制器上移到靠近膝 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 36/55 电子电子/行业深度行
109、业深度 关节的位置,再通过四连杆进行动力传递。除了四连杆,还可以选择带传动或者滚珠丝杠等其他连接方式。图图 30:串联传动人形机器人腿部控制示意图:串联传动人形机器人腿部控制示意图 数据来源:东北证券,知乎关于双足人型机器人六自由度机械腿常见结构设计与比较 表表 14:三种基本传动结构:三种基本传动结构 种类种类 介绍介绍 示意图示意图 四连杆四连杆 将各构件用转动副或移动副联接而成的平面机构。与机架相连接的杆成为连架杆,不与机架直接联接的杆成为连杆。连架杆能否做整周运动又分为曲柄摇杆结构、双曲柄结构和双摇杆结构 带传动带传动 带传动是利用张紧在带轮上的柔性带进行运动或动力传递的一种机械传动。
110、根据传动原理的不同,有靠带与带轮间的摩擦力传动的摩擦型带传动,也有靠带与带轮上的齿相互啮合传动的同步带传动。滚珠丝杠滚珠丝杠 滚珠丝杠由螺杆、螺母、钢球、预压片、反向器、防尘器组成,是工具机械和精密机械上最常使用的传动元件,其主要功能是将旋转运动转换成线性运动,或将扭矩转换成轴向反复作用力,同时兼具高精度、可逆性和高效率的特点。由于具有很小的摩擦阻力,滚珠丝杠被广泛应用于各种工业设备和精密仪器。数据来源:东北证券,公开资料 串联传动结构中,高惯性问题并未完全解决。串联传动结构中,高惯性问题并未完全解决。由于踝关节具有两个自由度,串联传动时在踝关节处仍然存在一个控制器,为了使腿部结构更加紧凑,并
111、联传动应运而生。此时踝关节两个自由度的控制器同时上移,并且通过四连杆将动力传递下来。此时两个自由度的并联运动可以这样简单直观地理解为:当两个控制器输出相同的位置轨迹,产生的踝关节的运动就是简单的屈伸;而当两个控制器输出不同的位置轨迹,就会产生两个方向的运动叠加。请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 37/55 电子电子/行业深度行业深度 图图 31:并联传动人形机器人腿部控制示意图(:并联传动人形机器人腿部控制示意图(DURUS 机器人)机器人)数据来源:东北证券,公开资料 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 38/55 电子电子/行业深度行业深度 4
112、.2.人形机器人的“大脑”4.2.1.嵌入式主板 拥有强大计算能力的主控芯片拥有强大计算能力的主控芯片是人形机器人的大脑。是人形机器人的大脑。目前,用于维持人形机器人平衡的控制需要强大的计算能力,而这在没有加速机制的 CPU 上是无法实现的。通过加速机制可以根据当前的操作类型和 CPU 温度来增加 CPU 的主频,以此达到良好的计算性能。嵌入式主板是根据对机器人进行的温度测试来选择的,更大的机器人能够嵌入更大的主板,并配备强大的 CPU。目前人形机器人大多采用海外公司的服务器级别的芯片,如英伟达、英特尔和 AMD,国内公司的嵌入式 CPU 尚不能满足相关的算力要求。表表 15:各种机器人所用的
113、:各种机器人所用的 CPU 机器人名称机器人名称 CPU Optimus DOJO D1 ASIMO 英特尔酷睿 i7 Escher 英特尔 i7/4 cores/3.2Ghz/2.4Ghz TALOS Intel Core i7 CPU2.4Ghz REEM C Intel Core i7-2710QE CPU2.1GHz Walkman i7 quad core x2 LOLA Intel Core 2 Duo Mobile processor(T7600,2.33 GHz)HRP 系列系列 Intel Pentium M 数据来源:东北证券,公开资料 4.2.2.通信总线 通信总线是类人
114、机器人中一个非常重要的组成部分。通信总线是类人机器人中一个非常重要的组成部分。它们可以限制机器人上可用的控制带宽并且需要对电磁扰动具有非常强的鲁棒性,因此采用具有高带宽的通信总线可以满足机器人控制的实时性要求。对于不同的部位,总线所需要满足的功能是不同的,因此需要多层总线满足不同部位的需求。例如,可能采用 PCI/PCI104/PCIe几种总线,分别用于主板、网卡和模拟/数字转换器板之间的连接。为了在电机和编码器之间有一个强大的连接,就必须有非常坚固的总线,通常使用汽车行业的 CAN总线(HRP3、iCub、HUBO-2)或 EtherCAT 总线(Pyrene,ATLAS,WALKMAN)。
115、但是,CAN 具有有限的带宽(1Mbit/s),并且不允许处理多个点对点连接。因此,人形机器人经常使用几种总线(HPR3,iCub)。请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 39/55 电子电子/行业深度行业深度 表表 16:两种通信总线:两种通信总线 种类种类 介绍介绍 优点优点 示意图示意图 CAN 总线总线 CAN 是 Controller Area Network 的简称,是一种有效支持分布式控制或实时控制的串行通信网络,最早是由德国 BOSCH 公司开发的。后来,CAN总线通过 ISO 11898和 ISO 11595 标准,现在在欧洲是汽车网络的标准协议。1、简单
116、低成本:ECU 通过单个 CAN系统进行通信,而不是直接的复杂模拟信号线通信,减少了错误,重量,接线和成本。2、完全集中:CAN 总线提供一个接入点,可以与所有网络 ECU 进行通信,支持集中诊断,数据记录和配置。3、稳定:CAN 总线具有强大的抗电干扰和抗电磁干扰能力。4、高效:通过 ID 对 CAN 帧进行优先级排序,优先级最高的数据可以立即访问总线,不会引起其他帧的中断。EtherCAT EtherCAT(以太网控制自动化技术)是一个开放架构,以以太网为基础的现场总线系统,最早 是 由 德 国 的Beckhoff公 司 研发。1、数据高速交互 2、分布式时钟(实时特性)3、热连接:可以将
117、网络的各个部分连在一起或断开,或“动态”进行重新组态,从而提供了灵活的响应能力。4、可选的电缆冗余性可满足日益增长的对提高系统可用性的需求 5、开放性:EtherCAT 技术不仅与以太网完全兼容,而且还可与其他提供各种服务的以太网协议并存 数据来源:东北证券,公开资料 4.2.3.无线通信 除了通信总线外,还可以通过无线通信进行控制信号的传输。除了通信总线外,还可以通过无线通信进行控制信号的传输。无线通信通常由802.11a/b/g/n 交换机来处理,最后一个字母指定了协议版本。这些协议匹配不同的频率。最新的(g/n)版本对应于更高的频率,并允许更高的带宽。例如,使用协议802.11,可以使用
118、 5GHz 的频率在 WIFI 上以 10 Hz 传输未压缩的 VGA 图像。然而,无线通信的主要缺点是它们对可能发生频率过载的环境比较敏感。这在大型公众事件中比较典型,如使用智能手机的人过多会让网络超载。对于机器人而言,通过仔细分析其使用的频率可以进行频段的选择以规避信号传输速度受影响。请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 40/55 电子电子/行业深度行业深度 4.3.人形机器人的“小脑”4.3.1.执行器 人形机器人的执行器需要满足以下标准:功率和质量之间的高比率,在低速下产生高扭矩的能力,相对较小的尺寸和反向驱动能力。人形机器人通常使用带有谐波减速器的直流电动机将速
119、度转化为扭矩。人形机器人通常使用带有谐波减速器的直流电动机将速度转化为扭矩。由于最大的角动量发生在臀部和膝盖的位置,人形机器人的最强大的驱动器往往位于这两个地方,如 Walkman 以及 90 年代由东京大学开发的 H7 就是这样的设计。这种直流电机的主要优点是它们的尺寸,以及在速度和提供的扭矩之间的平衡。为了使电机尽可能靠近其固定的连杆的旋转轴,采用了各种连接系统:连杆、平行连杆,以及最常见的同步带。使用谐波减速器的主要不便是很难通过跟踪电机电流模拟与世界相互作用的力。因此,多年来使用的是基于高增益位置控制的方式,即通过观测机器人运动过程中具体的位置而非使用多大的力来进行状态的判定。直流电动
120、机是将直流电能转换为机械能的电动机。直流电动机是将直流电能转换为机械能的电动机。因其良好的调速性能而在电力拖动中得到广泛应用。直流电动机按励磁方式分为永磁、他励和自励三类,其中自励又分为并励、串励和复励三种。电动机由定子和转子组成,定子包括基座,主磁极,换向极和电刷装置等;转子(电枢)包括电枢铁心,电枢绕组,换向器,转轴和风扇等。当直流电源通过电刷向电枢绕组供电时,电枢表面的 N 极和 S 极下的导体可以流过相同方向的电流,根据左手定则导体将受到逆时针方向的力矩作用,整个电枢绕组即转子将按逆时针旋转,输入的直流电能就转换成转子轴上输出的机械能。图图 32:直流电动机的工作原理:直流电动机的工作
121、原理 数据来源:东北证券,百度百科 使用直流电动机的机器人的速度是有限的。使用直流电动机的机器人的速度是有限的。在非光滑或部分已知的地形上进行步态修正,以及产生高速运动时,都需要电机能在高速下提供更多的扭矩。交流电机可以提供这样的性能,但需要更复杂的控制以及更大容量的电源,由此衍生而来的问题就是散射,需要采用制冷剂对电机进行冷却。与此同时,大电流的需求使得电池容易损坏,常常将电池与超级电容器结合起来,以提供大的峰值电流。除此以外,大电流产生的电磁场对通信总线也会产生较大影响。高速度对减速器也有较大压力,会降低谐波减速器的寿命。请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 41/55
122、 电子电子/行业深度行业深度 图图 33:交流电动机的散热示意图:交流电动机的散热示意图 数据来源:东北证券,An overview of humanoid robots technologies 相较于电机,液压执行器可以提供更大的动力。相较于电机,液压执行器可以提供更大的动力。液压执行器主要由液压缸和液压阀等组成。液压缸是将液压能转变为机械能、做直线往复运动或摆动运动的液压执行元件,具有结构简单、工作可靠的特点。用液压缸来实现往复运动时,可免去减速器,且没有传动间隙,运动平稳,因此在各种液压系统中得到广泛应用。液压执行器的主要优点是其大功率和可控制性。但是大的输出往往需要以泵的体积为代价,
123、此外,每个执行器配备伺服阀增加了机器人的重量。最后,将液体输送到活塞的管道和连接器可能会导致泄漏问题,由于液压油的有害性,可能会造成更多的安全问题。Atlas 使用的就是液压驱动的方式,为其能够做出跑酷、空翻等高难度提供了充足的动力支撑。然而,泵产生的噪音问题需要为机器人设计的额外的静电执行器。Atlas 二代采用 3D 打印进行腿部的制作,以此来节省空间以及减轻重量。同时将伺服阀、执行器、液压管路完全嵌入到肢体结构中。图图 34:Atlas 腿部液压系统示意图腿部液压系统示意图 数据来源:东北证券,公开资料 除了液压执行外,还有气动执行方式。除了液压执行外,还有气动执行方式。最常见的气动执行
124、器是 Mac Kibben肌肉。它的主体主要由外层编织网和内层弹性橡胶管组成。当内层橡胶管中压力增大时,外层不可伸长的编织网会限制其轴向变化,进而转为径向膨胀,以此产生轴向收缩力。但是内层橡胶管膨胀和收缩时会引入非线性的摩擦,使气动执行器的控制变得困难。从实际的角度来看,气动比液压更容易处理。但是膨胀速度以及对扰动的抗干扰是 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 42/55 电子电子/行业深度行业深度 很难处理的。图图 35:Mac Kibben肌肉肌肉气动执行示意图气动执行示意图 数据来源:东北证券,公开资料 4.3.2.减速器 减速器是连接动力源和执行机构的中间结构,具
125、有匹配转速和传递转矩的作用。减速器是连接动力源和执行机构的中间结构,具有匹配转速和传递转矩的作用。按照控制精度划分,减速器可分为一般传动减速器和精密减速器。一般传动减速器的控制精度低,可满足机械设备基本的动力传动需求。而精密减速器的回程间隙小、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。精密减速器种类较多,包括谐波减速器、RV 减速器、摆线针轮行星减速器、精密行星减速器等。RV 减速机,是旋转矢量(Rotary Vector)减速机的简称,是在传统摆线针轮、行星齿轮传动装置的基础上发展起来的传动机构。随着市场和技术的发展,成为了工业机器人(尤其是中大型工业机器人)上关
126、节驱动的核心部件。RV 减速机通常包括两级减速结构,具有结构紧凑,传动比大,以及在一定条件下具有自锁功能、振动小,噪音低,能耗低等特点,是最常用的减速机之一。在具体结构上,第一级减速结构为行星减速器的输入端,包括中心轮、行星轮、曲柄轴、输入齿轮。第二级减速结构为摆线针轮的输出端,包括摆线轮、针齿、输出盘。对于第一级减速结构,其传动比为中心轮齿数 Z1/行星轮齿数 Z2;对于第二级减速结构,其传动比为(针轮齿数 Z4-RV 齿轮齿数 Z3)/针轮齿数 Z4,总传动比为 Z1/Z21/Z4,输出方向和输入方向相反。请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 43/55 电子电子/行业
127、深度行业深度 图图 36:RV 减速器示意图减速器示意图 数据来源:东北证券,公开资料 谐波减速器是不同于谐波减速器是不同于 RV 减速器的另一种精密减速器。减速器的另一种精密减速器。谐波传动是上世纪五十年代中期随着空间科学技术的发展在薄壳弹性变形理论基础上发展起来的新型传动技术理论。1953 年,美国的 C.W.Musser 教授针对空间应用的需求发明制造了第一台谐波齿轮减速机。谐波传动具有回差小、运动精度高、传动比大、体积小、重量轻等优点,在机器人,尤其是人形机器人中应用广泛。谐波减速器主要由带有内齿圈的刚性齿轮(刚轮)、带有外齿圈的柔性齿轮(柔轮)、波发生器三个基本构件组成。通过波发生器
128、使柔轮产生可控的弹性变形波,再与刚轮相互作用,实现运动和动力的传递。图图 37:谐波减速器示意图:谐波减速器示意图 数据来源:东北证券,绿的谐波招股说明书 谐波减速器的工作原理通常采用波发生器主动、刚轮固定、柔轮输出形式。当波发生器装入柔轮内圆时,迫使柔轮产生弹性变形而呈椭圆状,使其长轴处的柔轮齿轮插入刚轮的轮齿槽内,成为完全啮合状态;而其短轴处两轮轮齿完全不接触,处于脱开状态,当波发生器连续转动时,迫使柔轮不断产生变形并产生了错齿运动,从而实现波发生器与柔轮的运动传递。请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 44/55 电子电子/行业深度行业深度 图图 38:谐波减速器运行
129、示意图:谐波减速器运行示意图 数据来源:东北证券,绿的谐波招股说明书 RV 减速器与谐波减速器同为高精密传动领域广泛使用的精密减速器。减速器与谐波减速器同为高精密传动领域广泛使用的精密减速器。由于传动原理和结构等技术特点的差异,二者在下游产品及应用领域方面各有所侧重,应用于不同场景和终端行业。RV 减速器传动比范围大、精度较为稳定、疲劳强度较高,并具有更高的刚性和扭矩承载能力,在机器人大臂、机座等重负载部位拥有优势。而谐波减速器具有单级传动比大、体积小、质量小、运动精度高并能在密闭空间和介质辐射的工况下正常工作的优点。在人形机器人中,当前的设计框架下,谐波减速器更能发挥其优势,因此占据了大部分
130、的需求空间。表表 17:RV 减速器和谐波减速器在工业机器人端对比减速器和谐波减速器在工业机器人端对比 项目项目 RVRV 减速器减速器 谐波减速器谐波减速器 技术特点技术特点 通过多级减速实现传动,一般由行星齿轮减速器的前级和摆线针轮减速器的后级组成,组成的零部件较多。通过柔轮的弹性变形传递运动,主要由柔轮、刚轮、波发生器三个核心零部件组成。与 RV及其他精密减速器相比,谐波减速器使用的材料、体积及重量大幅度下降。产品性能产品性能 大体积、高负载能力和高刚度 体积小、传动比高、精密度高 应用场景应用场景 般应用于多关节机器人中机座、大臂、肩部等重负载的位置 主要应用于机器人小臂、腕部或手部。
131、终端领域终端领域 汽车、运输、港口码头等行业中通常使用配有 RV 减速器的重负载机器人 3C、半导体、食品、注塑、模具、医疗等行业中通常使用由谐波减速器组成的 30kg 负载以下的机器人。价格区间价格区间 5,000-8,000 元/台 1,000-5,000 元/台 数据来源:东北证券,绿的谐波招股说明书 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 45/55 电子电子/行业深度行业深度 表表 18:RV 减速器和谐波减速器技术指标对比减速器和谐波减速器技术指标对比 主流技术指标主流技术指标 RV 减速器减速器 谐波减速器谐波减速器 背向间隙背向间隙 60 arc sec 20
132、 arc sec 传动效率传动效率 80%75%温升温升 45 40 噪声噪声 70db 60db 减速比减速比 30-192.4 30-160 额定转矩下使用寿命额定转矩下使用寿命 6,000h 8,000h 额定输出转矩额定输出转矩 101-6,135 N m 6.6-921 N m 扭转刚性扭转刚性 20-1,176 N m/arc min 1.34-54.09 N m/arc min 数据来源:东北证券,绿的谐波招股说明书 日本厂商占据领先地位,国内企业逐步突破。日本厂商占据领先地位,国内企业逐步突破。全球范围内,从事精密减速器研发、生产的厂商主要包括纳博特斯克、哈默纳科、日本新宝、住
133、友等日本厂商,以及绿的谐波、南通振康、中大力德及中技克美等国内企业。整体来看,日本厂商经过多年技术积累,其产品具有极强的竞争力。但近些年来,随着我国国内精密制造行业的发展,也不断催生国内公司投入到相关行业,现在已经能实现部分的产品的国产替代。请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 46/55 电子电子/行业深度行业深度 表表 19:国内外减速器公司简介:国内外减速器公司简介 减速器类别减速器类别 企业名称企业名称 简要情况简要情况 谐波减速器 哈默纳科 成立于 1970 年,主要从事谐波减速器、机电一体化产品、精密行星减速器等的生产和销售,是整体运动控制的领军企业,其生产的谐
134、波减速器被广泛应用于各种传动系统中,在全球工业机器人领域中有着较高的市场占有率。日本新宝 成立于 1952 年,总部位于日本京都,是日本电产公司(6549.T)旗下子公司,主要从事精密减速机、变速机的开发、生产和销售。绿的谐波 成立于 2011 年,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企业,产品包括谐波减速器、机电一体化执行器及精密零部件。产品广泛应用于工业机器人、服务机器人、数控机床、航空航天、医疗器械、半导体生产设备、新能源装备等高端制造领域。中技克美 成立于 1994 年,在 2017 年于全国中小企业股份转让系统挂牌(871601.OC),主营业务包括谐波传动产品
135、、谐波传动机电产品的制造和研发。RV 减速器 纳博特斯克 成立于 2003 年,主营业务为精密减速器制造,产品在 RV 减速器领域全球市场占有率超过 80%,公司的精密减速器客户主要包括工业机器人和机床,其中工业机器人客户覆盖全球四大家族机器人企业以及各知名机器人厂商。住友 住友集团旗下的建设机械厂家。1982 年进入工业机器人减速机领域,为焊接,搬运,喷涂,装配等机器人应用领域提供全面减速机产品方案。双环传动 成立于 2005 年,专注于机械传动齿轮的研发、设计、制造与销售,产品涵盖传统汽车、电动汽车、高铁轨道交通、电动工具及工业机器人等领域。南通振康 成立于 1993 年,主营业务包为精密
136、机械产品研发、生产,于 2015 年实现振康 RV 减速机的首批生产,是国内较早涉足机器人用 RV 减速器的厂商。中大力德 成立于 2006 年 8 月,2017 年于深交所主板上市(002896.SZ),主营业务为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,产品包括精密减速器、传动行星减速器、各类小型及微型减速电机等。数据来源:东北证券,绿的谐波招股说明书 请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 47/55 电子电子/行业深度行业深度 5.核心标的核心标的 5.1.凌云光:机器视觉龙头,具身智能领域持续突破 公司业务处于转型公司业务处于转型的过渡的过渡期。期。
137、公司 2024 年营业收入 22.34 亿元,较同期下滑 15.42%,归母净利润 1.07 亿元,较同期下滑 34.69%。然而,2024 年属于公司围绕“AI”需求驱动战略转变的一年,公司依托“AI+视觉”的核心技术,分别在机器视觉和光通信领域推出一系列创新产品和解决方案,如智能工厂解决方案、3D 检测应用产品、具身智能数据采集系统、OCS 全光交换解决方案等,进一步优化了产品结构,并实现了毛利率提升至 34.66%,同比增长了 3.72 个百分点。当前 AI 驱动的相关市场尚处于早期阶段,随着市场进一步成熟,预计这些产品将会展现出良好的规模性效应,为公司长期增长提供有力支撑。图图 39:
138、凌云光营业收入趋势:凌云光营业收入趋势 图图 40:凌云光归母净利润趋势:凌云光归母净利润趋势 数据来源:iFinD,东北证券 数据来源:iFinD,东北证券 公司创新产品不断迭代。公司创新产品不断迭代。公司精准把握人工智能带来的技术与市场机遇,依托“视觉+AI”的核心技术,推出智能工厂解决方案、3D 检测应用产品、具身智能数据采集系统等创新产品。同时,公司在光通信领域率先引进 OCS 全光交换解决方案,服务 AI 驱动下的算力革命,进一步优化了产品结构。凭借这些创新举措,公司 2024年毛利率提升至 34.66%,同比增长 3.72 个百分点,核心竞争力得以显著提升。尽管以上产品目前仍处于市
139、场前期阶段,尚未对收入产生显著带动作用,但随着相关市场的进一步成熟,预计这些产品将展现出良好的规模效应,为公司未来收入增长提供有力支撑。公司在公司在 AI 的通用性和场景化两个方面持续发力。的通用性和场景化两个方面持续发力。在 AI 通用能力方面,公司持续打造 F.Brain 深度学习平台。在报告期内,公司实现 F.Brain 平台的两次版本迭代实现如下突破:建立工业缺陷通用检测模型,针对新场景新缺陷,仅需一张缺陷样本便可快速完成模型适配,1 分钟实现缺陷检测,检测效率等同于深度训练模型 90%的精度,能够极大解决工业场景中样本少且上线速度要求快的难题;完善缺陷生成机制,一方面,可实现 1 张
140、缺陷样本仿真生成 1 万样本,在工业缺陷形态、位置、背景多样化的条件下,实现模拟生成样本的背景和区域可控,为零样本检测提供可能性;AI 标注缺陷数据效率相较传统手动标注提升了 4 倍以上。针对垂直场景算力有限且对检测精度要求高的特性,公司在基础大模型和行业大模型基础上,建立经过蒸馏剪枝技术形成的垂直行业/场景专用模型,训练和推理效率提升30%,对于因检测环境复杂、缺陷种类复杂、缺陷数据稀缺等复杂场景精度提升至 95%+,以便同时满足客户精度和效率的双向要求。5.2.速腾聚创:激光雷达龙头,机器人成第二增长曲线 -20%-10%0%10%20%30%40%50%05101520253020212
141、022202320242025Q1营业收入(亿元)yoy(右轴)-350%-300%-250%-200%-150%-100%-50%0%50%0.00.51.01.52.020212022202320242025Q1归母净利润(亿元)yoy(右轴)请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 48/55 电子电子/行业深度行业深度 公司为全球激光雷达龙头。公司为全球激光雷达龙头。速腾聚创注册成立于 2014 年,于 2024 年初在港股上市。公司作为全球领先的 AI 驱动的机器人技术公司,围绕 AI、芯片、硬件三大技术栈打造核心能力,致力于践行以科技推动机器人行业和 ADAS 驾驶
142、进步的决心和承诺,为市场提供应用于机器人与汽车领域的传感器、解决方案等产品,并持续探索和研发更多的机器人通用核心部件。公司的激光雷达产品分为公司的激光雷达产品分为 R、M、E 等平台产品,产品矩阵不断丰富。等平台产品,产品矩阵不断丰富。R 平台产品 为传统的机械激光雷达,主要用于机器人及其他非汽车行业。M 及 E 平台产品是目 前主要用于 ADAS 及机器人应用的车规级固态激光雷达,M 平台产品是安装在车辆 上的主要激光雷达,E 平台产品专门设计用于 ADAS 补盲及机器人。公司新定点顺利。公司新定点顺利。公司在 2024 年已成功取得 28 家汽车整车厂及一级供应商的 95款车型的量产定点订
143、单,并为 12 名客户的 32 款车型实现 SOP。截至 2024 年 12 月31 日,公司已与全球 310 多家汽车整车厂和一级供应商建立了合作关系。于 2024年,来自用于 ADAS 应用的激光雷达产品的销售收入由 2023 年的人民币 777.1 百万元增加至人民币 1,335.3 百万元,同比大幅增长 71.8%。公司产品从车用拓展到机器人。公司产品从车用拓展到机器人。公司的激光雷达硬件和感知解决方案应用用例广泛扩展到汽车行业以外,例如农业机器人、检测机器人、物流机器人、V2X 解决方案和真值解决方案。截至 2024 年 12 月 31 日,公司已为机器人及其他非汽车行业的大约 2,
144、800 名客户提供服务。公司也在为具身智能机器人提供操作解决方案。公司也在为具身智能机器人提供操作解决方案。我们已经推出我们第二代的灵巧手产品Papert 2.0。把 Papert 2.0 与我们在机器人视觉领域的丰富经验相融合,速腾聚创将可实现手眼协同的系统,将感知信息与手部动作无缝结合,大大提升了Papert 2.0 在面对不同任务的通用性和操作准确度。5.3.芯动联科:高性能 MEMS 惯性传感器龙头 公司为国内高性能公司为国内高性能 IMU 龙头公司。龙头公司。公司的主要产品是 MEMS 陀螺仪、MEMS 加速度计、惯性测量单元、技术服务。公司高性能 MEMS 陀螺仪核心性能指标已达到
145、国际先进水平,产品实现了批量化应用。公司专注于从事产品的研发,获得“国家专精特新小巨人企业”、“高新技术企业”等荣誉称号。图图 41:芯动联科营业收入趋势:芯动联科营业收入趋势 图图 42:芯动联科归母净利润趋势:芯动联科归母净利润趋势 数据来源:iFinD,东北证券 数据来源:iFinD,东北证券 下游市场认可提升,营收持续增长。下游市场认可提升,营收持续增长。公司 24Q4/25Q1 营业收入分别为 1.33/0.88 亿元,同比+6.56%/+291.77%。公司归母净利润 24Q4/25Q1 分别为 0.84/0.44 亿元,同比+22.90%/扭亏为盈。全年盈利提升显著主要系公司产品
146、在下游市场持续拓展认可,0%50%100%150%200%250%300%350%0.00.51.01.52.02.53.03.54.04.520212022202320242025Q1营业收入(亿元)yoy(右轴)-3500%-3000%-2500%-2000%-1500%-1000%-500%0%500%0.00.51.01.52.02.520212022202320242025Q1归母净利润(亿元)yoy(右轴)请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 49/55 电子电子/行业深度行业深度 客户陆续完成验证导入带来量产订单,公司试产和量产阶段项目滚动增多,经营利润快速增
147、长。25Q1 公司在手订单充足交付顺利,业绩大幅提升,全年增速可期。聚焦高性能聚焦高性能 MEMS 传感器,积极推进客户验证。传感器,积极推进客户验证。报告期内公司主要产品 MEMS 陀螺仪、MEMS 加速度计贡献营收增长,毛利率保持较高水平,产品需求快速提升,量产订单增多。公司产品竞争力优势吸引新客户合作,同时公司主动接洽高增长领域客户,积极推进产品测试生产。市场渗透率提升,销售收入有望进入放量阶段,公司增加产品库存积极备货。核心产品持续迭代,陀螺仪持续研发改进提升性能,高性能 FM 加速度计已形成量产能力,用于自动驾驶、低空航电、工业机器人的 IMU产品研发进行,多产品响应多需求,推动业务
148、可持续增长。产品研发持续推进,应用领域不断扩张。产品研发持续推进,应用领域不断扩张。2024 年公司研发费用 1.09 亿元,同比增长36.52%,占营业收入 27.07%,长期高研发水平推动公司产品技术竞争力持续提升。公司产品研发布局汽车领域,在研项目包括自动驾驶高性能 MEMS IMU、汽车级功能安全 6 轴 MEMS IMU 等,已定点一家车规客户。压力传感器产品线持续建设,小量程传感器已定型量产。公司产品矩阵不断完善,扩展下游应用领域。公司在高端工业、智能驾驶、高可靠等领域均有终端客户,高景气赛道带来成长空间。5.4.敏芯股份:MEMS 平台型公司,压力类产品快速放量 压力传感器营收大
149、幅增长,开发多品类传感器产品。压力传感器营收大幅增长,开发多品类传感器产品。公司微压差产品销量大幅增长,带动 MEMS 压力传感器营收提升,24 年营收占比达 41.8%,成为公司第二增长级,业务结构优化。公司定位 MEMS 技术平台型公司,开发多产品线,加速度计和陀螺仪产品研发取得突破性进展,打造惯性传感器业务增长点,未来将布局全物理量传感器。公司将研发策略从降本调整至强调产品竞争力,加强与供应商伙伴合作,根据大客户需求加速产品研发周期。图图 43:敏芯股份营业收入趋势:敏芯股份营业收入趋势 图图 44:敏芯股份归母净利润趋势:敏芯股份归母净利润趋势 数据来源:iFinD,东北证券 数据来源
150、:iFinD,东北证券 营收连创新高,单季度扭亏为盈。营收连创新高,单季度扭亏为盈。公司 24Q4/25Q1 营业收入分别为 1.69/1.35 亿元,同比+48.86%/+53.05%。公司 24Q4/25Q1 归母净利润分别为 0.13/0.03 亿元,同比扭亏。下游消费电子等终端市场需求回暖带动业绩回暖,压力类产品取得市场突破,24Q2、Q3、Q4 营收创历史新高,24Q4 实现单季度扭亏盈利,25Q1 延续复苏态势。公司盈利水平修复,24 年综合毛利率,同比+8.07pcts。布局布局 AI 机器人多产品,声学传感器升规应用。机器人多产品,声学传感器升规应用。受益于 AI 大模型加速应
151、用趋势与硬件成本下降,AI 应用场景不断涌现,公司深度布局新兴领域,积极迎接发展机遇。AI 手机、AI 眼镜等 AI 端侧产品有望大幅增长,带来 MEMS 声学传感器高信噪比升规的市场机会。公司已布局研发高信噪比、低功耗的数字麦克风,性能对标世界-30%-20%-10%0%10%20%30%40%50%60%0.01.02.03.04.05.06.020212022202320242025Q1营业收入(亿元)yoy(右轴)-40%-30%-20%-10%0%10%20%30%40%50%60%70%012345620212022202320242025Q1归母净利润(亿元)yoy(右轴)请务必
152、阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 50/55 电子电子/行业深度行业深度 领先水平。公司在研多款人形机器人传感器,包括 MEMS 三维力、六维力/力矩传感器、手套型压力及温度传感器以及机器人用 IMU 等产品,研发进展顺利。5.5.睿创微纳:多维感知龙头,毫米波雷达技术突破 深耕红外领域,全链路提升技术。深耕红外领域,全链路提升技术。公司建设从红外芯片、探测器、模组到热成像仪整机全产业链,在非制冷红外成像领域技术国内领先、国际先进。2024 年公司开发世界首款 6m 640512 非制冷红外探测器产品,适应消费电子、车载产品小型化趋势,满足低成本需求。优化晶圆级封装技术。公司
153、建立第一个红外图像开源平台,为算法开发提供技术支持,。业务技术智能融合,推出行业首个红外热成像、可见光与 4D 毫米波雷达的智能融合算法与产品。图图 45:睿创微纳营业收入趋势:睿创微纳营业收入趋势 图图 46:睿创微纳归母净利润趋势:睿创微纳归母净利润趋势 数据来源:iFinD,东北证券 数据来源:iFinD,东北证券 下游需求向好,营收快速增长。下游需求向好,营收快速增长。公司 24Q4/25Q1 营业收入分别为 11.66/11.37 亿元,同比+30.07%/+12.88%。公司归母净利润 24Q4/25Q1 分别为 0.86/1.46 亿元,同比-21.41%/+13.42%,24Q
154、4 同比下滑系公司资产减值损失增加。2024 年红外热成像业务下游低空经济、工业测温与视觉感知等领域需求旺盛,营收同比+30.03%;微波射频业务新客户需求还未释放,营收同比-29.11%。2024 年公司销售费用率、管理费用率同比下降,各业务模块协同效应增强,研发费用率同比增加。多维感知领域逐渐突破,支撑快速发展空间。多维感知领域逐渐突破,支撑快速发展空间。微波方面,公司 2018 年起切入微波业务,组建微波半导体核心团队,研发芯片核心技术,持续扩展产品线。硅基毫米波集成电路产品具备低轨宽带卫通终端应用能力,微波子系统推出低空飞行期多款原型产品。车载领域公司完成第一代车载 4D 毫米波雷达射
155、频芯片与成像雷达产品的研制与验证。激光方面布局激光测距产品,铒玻璃激光器等已实现批量生产。5.6.安培龙:陶瓷传感器龙头,六维力传感器加速推进 公司是一家专业从事热敏电阻及温度传感器、氧传感器、压力传感器、力传感器的公司是一家专业从事热敏电阻及温度传感器、氧传感器、压力传感器、力传感器的“小巨人”企业。“小巨人”企业。经过多年的陶瓷工艺及 MEMS 技术积累,公司拥有从陶瓷材料研发到热敏电阻及传感器生产制造的完整产业链,在材料配方、陶瓷基体制备、成型、烧结、印刷、封装、MEMS 压力传感器芯片设计、标定、模组装配、测试等方面均拥有自主研发能力和核心技术。0%10%20%30%40%50%60%
156、0102030405020212022202320242025Q1营业收入(亿元)yoy(右轴)-40%-30%-20%-10%0%10%20%30%40%50%60%70%012345620212022202320242025Q1归母净利润(亿元)yoy(右轴)请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 51/55 电子电子/行业深度行业深度 图图 47:安培龙营业收入趋势:安培龙营业收入趋势 图图 48:安培龙归母净利润趋势:安培龙归母净利润趋势 数据来源:iFinD,东北证券 数据来源:iFinD,东北证券 公司产品下游分布广泛。公司产品下游分布广泛。基于长期的技术积累以及
157、产业化经验,公司业已形成了热敏电阻及温度传感器、压力传感器、氧传感器、力传感器四大类产品线,包含上千种规格型号的产品,目前主要应用于汽车、家电、光伏、储能、充电桩、物联网、工业控制、医疗、低空经济、机器人等领域。公司客户质量优异公司客户质量优异。在家电应用领域,公司合作的主要客户包括:美的集团、格力电器、海尔智家、海信家电、TCL、绿山咖啡、雀巢咖啡、东芝、三星、伊莱克斯、松下等国内外知名家电终端品牌商;在汽车应用领域,公司的合作客户(含通过汽车零部件 tire1 厂商供应给主机厂)包括比亚迪、上汽集团、Stellantis、北美某知名新能源汽车客户、东风日产、长城汽车、东风汽车、吉利汽车、长
158、安汽车、奇瑞汽车、一汽红旗、广汽埃安、理想、蔚来、小鹏、赛力斯等。合作的汽车零部件(tire1)厂商包括法雷奥、麦格纳、马瑞利、捷温、李尔、拓普集团、三花智控、万里扬、银轮、邦奇、凌云股份等众多国内外知名客户。在光伏、储能领域,公司合作和配套的客户包括 H 公司、比亚迪、宁德时代、欣旺达等知名客户。5.7.柯力传感:国内应变式传感器龙头,布局传感器产业森林 柯力集团打造的“传感器森林”的战略投资布局初见雏形。柯力集团打造的“传感器森林”的战略投资布局初见雏形。公司锚定工业测控与计量、智慧物流、能源环境测量、机器人传感器四大投资板块,以“更聚焦、更深耕、更体系、更长远”的策略积极投资布局,202
159、4 年全年新增完成了“七控二参”共 9个项目的战略投资,2025 年一季度完成对开普勒机器人的战略投资。图图 49:柯力传感营业收入趋势:柯力传感营业收入趋势 图图 50:柯力传感归母净利润趋势:柯力传感归母净利润趋势 数据来源:iFinD,东北证券 数据来源:iFinD,东北证券 0%5%10%15%20%25%30%35%40%45%024681020212022202320242025Q1营业收入(亿元)yoy(右轴)-20%0%20%40%60%80%0.00.20.40.60.81.020212022202320242025Q1归母净利润(亿元)yoy(右轴)0%5%10%15%20
160、%25%30%0246810121420212022202320242025Q1营业收入(亿元)yoy(右轴)-40%-20%0%20%40%60%80%100%0.00.51.01.52.02.53.03.520212022202320242025Q1归母净利润(亿元)yoy(右轴)请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 52/55 电子电子/行业深度行业深度 公司新品开发顺利。公司新品开发顺利。公司六维力/力矩传感器已完成人形机器人手腕、脚腕,工业臂、协作臂末端的产品系列开发,掌握了结构解耦、算法解耦、高速采样通讯等技术要点,并已给 50 多家国内人形机器人、协作机器人、
161、工业机器人客户送样,部分客户已进入批量订单阶段。2025 年 4 月,公司购置并启用六维力自动化测试设备及机加工设备,将对六维力传感器实现全自动化标定检测,有助于提高产品精度、稳定性和可靠性,并将大幅提高公司生产六维力传感器的效率和产能。在触觉传感器方面,公司启动与多家企业、院校的合作,目前尚处于研发阶段。同时,以投资并购的方式探索与国内技术领先的创新性触觉传感器公司在股权方面的合作。请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 53/55 电子电子/行业深度行业深度 6.风险提示风险提示 6.1.人形机器人发展不及预期 当前仍处人形机器人发展早期,未来发展情况尚有不确定性。6.2
162、.传感器市场发展不及预期 传感器技术路线不定,若后续算法对传感器需求减少,则总体市场规模会下降。6.3.竞争风险加剧 作为潜在需求最大的细分市场之一,众多巨头纷纷进军机器人传感器行业,可能会加剧现有企业的竞争风险。6.4.技术方案迭代导致传感方案发生变化 当前仍处发展早期,技术方案较多,未来技术路线存在不确定性。请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 54/55 电子电子/行业深度行业深度 研究团队简介:研究团队简介:Table_Introduction 李玖:北京大学光学博士,北京大学国家发展研究院经济学学士(双学位),电子科技大学本科,曾任华为海思高级工程师、光峰科技博士
163、后研究员,具有三年产业经验,2019 年加入东北证券,现任电子行业首席分析师。黄磊:上海财经大学金融学、计算机科学与技术双学士,伦敦大学学院经济学硕士,2024 年加入东北证券电子组,负责封测行业研究。分析师声明分析师声明 作者具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格,并在中国证券业协会注册登记为证券分析师。本报告遵循合规、客观、专业、审慎的制作原则,所采用数据、资料的来源合法合规,文字阐述反映了作者的真实观点,报告结论未受任何第三方的授意或影响,特此声明。投资投资评级说明评级说明 股票 投资 评级 说明 买入 未来 6 个月内,股价涨幅超越市场基准 15%以上。投资评级中所涉及的市场基准
164、:A 股市场以沪深 300 指数为市场基准,新三板市场以三板成指(针对协议转让标的)或三板做市指数(针对做市转让标的)为市场基准;香港市场以摩根士丹利中国指数为市场基准;美国市场以纳斯达克综合指数或标普 500指数为市场基准。增持 未来 6 个月内,股价涨幅超越市场基准 5%至 15%之间。中性 未来 6 个月内,股价涨幅介于市场基准-5%至 5%之间。减持 未来 6 个月内,股价涨幅落后市场基准 5%至 15%之间。卖出 未来 6 个月内,股价涨幅落后市场基准 15%以上。行业 投资 评级 说明 优于大势 未来 6 个月内,行业指数的收益超越市场基准。同步大势 未来 6 个月内,行业指数的收
165、益与市场基准持平。落后大势 未来 6 个月内,行业指数的收益落后于市场基准。请务必阅读正文后的声明及说明请务必阅读正文后的声明及说明 55/55 电子电子/行业深度行业深度 重要声明重要声明 本报告由东北证券股份有限公司(以下称“本公司”)制作并仅向本公司客户发布,本公司不会因任何机构或个人接收到本报告而视其为本公司的当然客户。本公司具有中国证监会核准的证券投资咨询业务资格。本报告中的信息均来源于公开资料,本公司对这些信息的准确性和完整性不作任何保证。报告中的内容和意见仅反映本公司于发布本报告当日的判断,不保证所包含的内容和意见不发生变化。本报告仅供参考,并不构成对所述证券买卖的出价或征价。在
166、任何情况下,本报告中的信息或所表述的意见均不构成对任何人的证券买卖建议。本公司及其雇员不承诺投资者一定获利,不与投资者分享投资收益,在任何情况下,我公司及其雇员对任何人使用本报告及其内容所引发的任何直接或间接损失概不负责。本公司或其关联机构可能会持有本报告中涉及到的公司所发行的证券头寸并进行交易,并在法律许可的情况下不进行披露;可能为这些公司提供或争取提供投资银行业务、财务顾问等相关服务。本报告版权归本公司所有。未经本公司书面许可,任何机构和个人不得以任何形式翻版、复制、发表或引用。如征得本公司同意进行引用、刊发的,须在本公司允许的范围内使用,并注明本报告的发布人和发布日期,提示使用本报告的风险。若本公司客户(以下称“该客户”)向第三方发送本报告,则由该客户独自为此发送行为负责。提醒通过此途径获得本报告的投资者注意,本公司不对通过此种途径获得本报告所引起的任何损失承担任何责任。东北证券股份有限公司东北证券股份有限公司 地址地址 邮编邮编 中国吉林省长春市生态大街 6666 号 130119 中国北京市西城区锦什坊街 28 号恒奥中心 D 座 100033 中国上海市浦东新区杨高南路 799 号 200127 中国深圳市福田区福中三路 1006 号诺德中心 34D 518038 中国广东省广州市天河区冼村街道黄埔大道西 122 号之二星辉中心 15 楼 510630