浙商证券-人形机器人行业专题报告(一)-Figure×OpenAI:端到端的大语言-视觉模型让“机器”变“人”-240314-11页
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报告日期:2024 年03 月14 日
Figure×OpenAI:端到端的大语言-视觉模型让“机器”变“人”
——人形机器人行业专题报告(一)
投资要点
❑ Figure × OpenAI 的最新视频呈现了什么亮点?
Figure01 最新视频表明了大语言-视觉模型介入人形机器人后,所带来的极快升
级。近日人形机器人初创公司 Figure 公布其与 OpenAI 合作 13 天后的机器人最新
视频,视频中 OpenAI 将其端到端的大语言-视觉模型移植到 Figure 01 上,Figure
01 能够 1)理解区分面前的场景对象;2)动作上区分苹果和一堆纸团;3)理解自身
行为的目的;4)判断下一步的响应动作;5)评价自身行为;6)手指灵活度足够且动
作较快。就目前所呈现的状态,我们认为人形机器人有望打开 C端市场。
❑ 大语言-视觉模型对 Figure01 的加持体现在哪?
源自 OpenAI 端到端的大语言-视觉模型是本次 Figure01 升级的核心,从语言输
入开始,模型接管了一切处理,直接输出语言和行为结果,而不是中间输出一些
结果,再加载其他程序处理这些结果。其中 Open 的大模型提供负责提供视觉推理
和语言理解,而 Figure 的神经网络提供快速、低水平、灵巧的机器人动作,值得
注意的是机器人所有行为均源自于自身学习过的。升级主要体现在以下两方面:
(1)语言交互流程:研究人员将机器人摄像头中的图像输入、机载麦克风捕获的语
音中的文本转录到由 OpenAI 训练的,可以理解图像和文本的多模态模型(VLM)
中,由该模型处理对话的整个历史记录,得出语言响应,然后通过文本到语音的
方式将其回复给人类。
(2)动作处理流程:大模型能力可以使机器人拥有短期记忆,以便联系和理解前后
的行为关系。首先,互联网预训练模型对图像和文本进行常识推理,以得出高级
计划;其次,大模型以 200hz 的频率生成的 24-DOF 动作(手腕姿势和手指关节角
度),充当高速设定点,供更高速率的全身控制器跟踪,以确保安全和稳定。
❑ Figure 公司背景和优势如何?
Figure 由Brett Adcock 于2022 年创立,总部位于加利福尼亚,其目标是开发能够
在不同环境中工作并处理各种任务的通用型人形机器人,覆盖仓储到零售。团队
主要来自 IHMC、波士顿动力、特斯拉、Waymo 和谷歌 X等机构。在融资、技术
及落地方面,Figure 获得来自英特尔、微软、OpenAI、英伟达等科技巨头和宝马
汽车的支持。其中 Figure 与OpenAI 达成协议,共同开发“下一代人形机器人的人
工智能模型”,GPT 有望成为机器人大脑;微软为 Figure 提供访问其云计算平台
Azure 的人工智能基础设施、培训和存储服务;与宝马合作,将其自身的 AI 与机
器人技术融入到宝马实际的汽车生产流程中。
❑ 投资建议
目前 Figure 与各科技巨头签署系列协议,有望形成“模型训练-云端设施-车厂落
地”商业闭环,并在行业加速扩散。我们认为,人形机器人的产业大趋势已经确定,
当前人形机器人厂商陆续更新的视频表现均超预期,这主要得益于端到端的大语
言-视觉模型等软件赋予人形机器人强大的理解、处理和执行能力,未来软件能力
依然是机器人落地量产的中最大变量,人形机器人是 AI 具象化的最好载体。
建议关注:1)整机厂:优必选、亿嘉和;2)总成:拓普集团、三花智控;3)无框力
矩电机:步科股份、汇川技术、伟创电气等;4)空心杯电机:鸣志电器、伟创电气
等;5)行星滚柱丝杠:北特科技、贝斯特、五洲新春等;6)减速器:绿的谐波、中
大力德、双环传动、丰立智能、精锻科技等。7)传感器:柯力传感、东华测试、康
斯特、安培龙、奥比中光、申昊科技等。8)设备:浙海德曼、日发精机、华辰装备、
宇环数控等。9)轻量化:中研股份、新瀚新材、中欣氟材等。
❑ 风险提示
人形机器人产业化不及预期,技术方案迭代对零部件需求产生变化,零部件降价
导致盈利能力下滑。
行业评级:
看好(维持)
分析师:张雷
执业证书号:S1230521120004
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研究助理:虞方林
yufanglin@stocke.com.cn
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图表目录
图1: Figure01 机器人正在分拣纸团 ............................................................................................................................................ 4
图2: OpenAI 大模型对于神经网络决策和身体控制的加持 ...................................................................................................... 5
图3: Figure 大事记 ........................................................................................................................................................................ 5
图4: 1X 机器人的产品图 .............................................................................................................................................................. 7
图5: Figure 与宝马汽车合作 ........................................................................................................................................................ 7
表1: Figure 的融资历程 ................................................................................................................................................................ 6
表2: 行业内公司估值表(亿元,元,倍) ..................................................................................................................................... 8
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1 Figure 和OpenAI 合作后,产品迭代迅速
Figure 最新视频表明大模型介入人形机器人后,所带来的极快升级。近日人形机器人
公司 Figure 公布其与 OpenAI 合作 13 天后的机器人最新视频,视频中 OpenAI 将其 ChatGPT
强大的语音交互和理解反馈能力移植到 Figure 01 上,Figure 01 能够 1)理解区分面前的场景
对象;2)动作上区分苹果和一堆纸团;3)理解自身行为的目的;4)判断下一步的响应动作;
5)评价自身行为;6)手指灵活度足够且动作较快。
大模型介入有望帮助人形机器人打开 C端市场。通过 OpenAI 大模型的训练后,Figure
01 机器人能够从语义层面理解世界,做到理解和回应用户的需求和指令,并展现出了较强
的自主能力。我们认为,相对出色的运动或执行能力和特定场景下的模型训练,能够使得人
形机器人在工业某个单一场景内实现量产应用,而大模型所赋予的较为广泛和强大的交互能
力,有望帮助人形机器人打开 C端应用市场。
图1: Figure01 机器人正在分拣纸团
资料来源:Figure,浙商证券研究所
端到端的大语言-视觉模型是本次升级的核心,从语言输入开始,模型接管了一切处理,
直接输出语言和行为结果,而不是中间输出一些结果,再加载其他程序处理这些结果。其中
Open 的大模型提供负责提供视觉推理和语言理解,而 Figure 的神经网络提供快速、低水平、
灵巧的机器人动作,机器人所有行为均源自于学习过的。
Figure01 的语言交互流程:研究人员将机器人摄像头中的图像输入、机载麦克风捕获的
语音中的文本转录到由 OpenAI 训练的,可以理解图像和文本的多模态模型(VLM)中,由该
模型处理对话的整个历史记录,得出语言响应,然后通过文本到语音的方式将其回复给人类。
Figure01 的动作处理流程:大模型能力可以使机器人拥有短期记忆,以便联系和理解前
后的行为关系。动作拆解包括首先,互联网预训练模型对图像和文本进行常识推理,以得出
高级计划;其次,大模型以 200hz 的频率生成的 24-DOF 动作(手腕姿势和手指关节角度),
充当高速设定点,供更高速率的全身控制器跟踪,以确保安全和稳定。
摘要:
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作者:西装暴徒
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