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　　、中国宏观经济论坛等多个重要会议发言，提出今后二三十年能够形成万亿美元市场级别的五大件，已经出现，中国要积极进行前瞻性的布局和主动出击，围绕这些重点产业，形成一批具有全球竞争力的产业链集群。

　　黄奇帆曾被誉为中国“最懂经济的市长”，其提出的五大件市场也被备受关注，分别是汽车、家用机器人、头戴式AR/VR眼镜或头盔、柔性显示和3D打印设备。（相关内容参看《黄奇帆最新发言：今后30年这5大万亿市场对中国至关重要！》）

　　近日，随着华为成立机器人新公司，马斯克人形机器人“擎天柱”（Optimus）的问世，全球机器人产业迎来蓬勃发展。

　　人形机器人产业链图谱中，人形机器人感知环节必不可少的传感器部分及人形机器人的“大脑”（软件算法）部分的相关环节，是价值量占比较高的上游核心零部件部分，本文梳理机器人全产业链，包括传感器、伺服系统、算法软件的恩核心环节，并对相关公司进行了罗列梳理，将对人形机器人行业有全面了解。

　　随着人形机器人产业的磅礴发展，其对传感器的需求将拉动传感器市场高速增长。若是国内传感器企业能把握住这一时代机遇，占据先发优势，将能够快速扩张市场份额，加快高端传感器国产化进程。

　　一、产业链概述1.人形机器人产业链可以分为上中下游三个层次 上游主要是零部件和软件系统供应商，包括电机、关节、传感器、操作系统等，这些零部件和软件系统的质量和技术水平直接影响到机器人的性能和稳定性。中游是人形机器人本体的制造商，负责将各个零部件组装成完整的机器人产品，并进行测试和质检。下游则是人形机器人的终端应用市场，包括医疗、教育、救灾救援、公共安全、生产制造、家庭陪护等多个领域。

　　以特斯拉人形机器人为例，硬件由以传感器、减速器、电机、滚柱丝杠、轴承为主的零部件构成，组装形形机器人本体，经过与算法软件的耦合测试，最后应用于工业、服务、教育、医疗、巡检、清洁和娱乐等下游终端应用需求领域。 2.上游软硬件技术更迭，为机器人发展提供坚实基础 随着互联网、计算机技术不断发展，机器人从机械自动化转变为人工智能化，未来将融合5G云计算等向自主服务型发展。针对减速器、伺服、传感器等核心零部件技术，国内国产化进程加快，优质企业涌现，为机器人制造提供坚实基础。对于这部分下文我们还会详细论述。

　　3.下游应用场景不断开发 人形机器人行业处于初期，不断探索应用场景，从早期应用的工业机器人领域和小型事故驱动器到现在的服务型机器人领域，下游需求场景不断开发。 （1）人形机器人适用场景广泛，特斯拉入局产业化发展有望提速 具身智能或将是AI的终极形态，人形机器人是实现具身智能的最佳形态之一。由于结构设计接近，人形机器人的活动场景可覆盖人类活动的方方面面，可应用于家庭、商用、工业等场景。人形机器人可参照进行仿生学设计，结构设计过程难度降低。

　　（2）服务型需求场景有望成为人形机器人的重要市场 机器人按照应用领域可分为工业机器人、个人/家用服务机器人、公共服务机器人、特种机器人和其他应用领域机器人。黄奇帆提到的家用机器人即属于服务型机器人范畴。 服务型机器人市场潜力大，近年来增速高于工业机器人市场。陪伴是未被解决的刚需，随着人口老龄化程度加深、成年单身人口数量持续增长，由人们情感需求催生了广阔的陪伴机器人市场。不同于AI虚拟网络的单向情感传递，陪伴机器人被赋予了情感识别、情感表达等能力，机器人不再只是一个冰冷的“玩具”，而是聚焦于情感陪伴，成为家庭的一份子。

　　二、传感器 机器人传感器可以根据检测对象不同分为内部传感器和外部传感器。内部传感器：用来感知机器人的自身状态的传感器，比如位置、速度、加速度。外部传感器：用以感受机器人周围环境、目标物的状态信息的传感器，比如视觉、触觉、听觉、嗅觉、温度、力觉等。 人形机器人的感知系统，以各类传感器为核心部件。

　　AI技术的应用核心，完成对于大脑分析判断工作的模拟实现；视觉是人机交互三大核心功能的基础，未来机器视觉、AI公司前景广阔。图像传感器：车载摄像头基本采用CMOS传感器，约占摄像头成本的50%。CMOS图像传感器难点：1）设计工程：需要具备全方面的技术储备及快选设计能力，这对设计公司的技术积累和行业经验提出了较高要求；2）可靠性：对寿命、稳定性要求高，需要经过多年的积累，储备大量的修正数据，确保产品可靠性。镜头：约占摄像头成本的20%。目前车载摄像头镜头供应商形成一超多强的格局：一超指国产的舜宇光学，其市占率常年稳定在30%以上，多强指日立、三协、世高、桑来斯等美日韩厂商。近年国内的联创电子

　　、欧菲光发展迅猛，积极发展技术并抢占市场，跻身多强行列。 2022年中国机器视觉市场规模增速暂时放缓，预计未来会有显著提升。根据GGII预测数据显示，2027年中国机器视觉市场规模预计可达550亿元，其中2D视觉市场规模超过400亿元，3D视觉市场规模超150亿元。 机器视觉应用场景包括定位、识别、检测和测量，3C电子是占比最高的应用领域。

　　汽车类似：厂商通过外购摄像头结合自研软件算法或直接寻求一套成熟解决方案。特斯拉机器人/汽车均采用自研的F

　　和算法是核心 激光雷达难点主要在于：1）芯片：激光雷达专用芯片，目前国产尚未有完全成熟的自研芯片，处于研发阶段；2）算法：算法需要经过不断的实验进行更新完善，时间越长，优势越大，国内厂商起步晚。 目前机械旋转多线激光雷达的主要供应商有Velodyne、Ous

　　：国内企业异军突起，77GHz实现小规模量产 目前美国、欧洲和日本在毫米波雷达技术和研究方面处于领先地位，

　　天线设计决定了方位角和俯仰角性能。2）软件算法：信号处理算法、数据处理算法。中国企业大多数在2014-2016年成立，起步较晚，但正在异军突起。24GHz国产化比较高，而77GHz仅少部分中国企业实现了量产。2.力矩传感器：六维技术壁垒较高，竞争格局仍较分散 力传感器是将力的量值转换为相关电信号的器件。六维力传感器技术壁垒高，多应用于高精密场景：六维力传感器能够同时测量沿三个坐标轴方向的力和绕三个坐标轴方向的力矩，是维度最高的力传感器，能够给出最全面的力觉信息，相较于低维力传感器，六维力传感器的技术难度和使用难度高，但对于机器人产业链的智能装配和其他场景的精密场景非常重要。

　　六维力传感器在国内处于卡脖子环节，国内外产品仍存在差距。目前国产六维力传感器厂商较为稀缺，以柯力传感、宇立仪器、坤维

　　，六轴力矩传感器可以感受六维的力和力矩，可测量在任何方向、任何轴上的应用负载，并能承受额定测量范围5到20倍的负载，同时六维力矩传感器生产技术和流程较为复杂，具备较高的技术壁垒，目前我国参与企业主要有昊志机电、宇力仪器、坤维科技、柯力传感、汉威科技、八方股份等。

　　IMU市场份额分布相对集中，国际厂商占据垄断地位。前三名国际厂商共占据近80%市场份额，前五名国际厂商共占据超90%市场份额。其中BOSCH以33%的市场份额排名第一，ST和TDK分别以25%和21%的市场份额紧随其后。 相较于前五名国际厂商，本土厂商市场份额比较小，面临的市场竞争压力也较大。由于MEMS IMU产品生产工艺难度大，只有头部企业才有足够的资金、技术和资源来应对市场竞争，因此准入门槛不断提高，国内参与竞争的厂商较少。在国内布局汽车惯导的企业有华依科技、华测导航、导远电子等公司。

　　三、伺服系统1.减速器：谐波减速器为主，行星减速器或为替补 主要用于机器人各个关节，负责将

　　输出的高速运转动力转化为低转速、高转矩的运动，决定机器人的精度和负载。一般传动减速器控制精度低，可满足机械设备基本的动力传动需求。精度较高、使用寿命长，更加可靠稳定，应用于机器人、

　　行星减速器结构简单，减速比较低。精密行星减速器体积比较小，结构较为简单，主要包括行星轮、太阳轮和内齿圈。精密行星减速器传动比都在10以内，且减速级数一般不会超过3级，相较于其他减速器启动更加平稳，且刚性、精度和扭矩高，主要搭配

　　和伺服电机，用以降低转速，提升扭矩。 谐波减速器结构简单，减速比大，传动精度和传动效率较高。谐波减速器主要由3个基本部件构成：刚轮、柔轮、谐波发生器，通过具有柔性的薄壁外齿齿轮产生弹性变形后与刚性的内齿轮进行内啮合来实现传动。

　　谐波减速器主要用于轻负载部位，RV减速器主要用于重负载部位。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，与一般减速器比较，在输出力矩相同时，谐波减速器的体积可减少2/3，重量可减轻1/2，这使其在机器人小臂、腕部、手部等部件具有较强优势。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。