Neo採用高扭力低轉速電機，專注泛任務化具身智能

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摘要:

Neo明確定位為家庭使用場景，採用不同於傳統人形機器人的驅動方案，專注於完善泛任務化的具身智能，以適應家庭複雜多樣的使用場景。

主要觀點

Neo明確定位為家庭使用場景，採用不同於傳統人形機器人的驅動方案，專注於完善泛任務化的具身智能，以適應家庭複雜多樣的使用場景。

不同的驅動方案：

有別於傳統剛性連桿驅動，Neo採用柔性驅動技術（串聯彈性驅動器：高扭力低轉速馬達+類肌腱設備）。根據騰訊科技，Neo明確定位服務家庭應用場景，其他雙足機器人基本定位服務工業場景。 1X機器人AI副總裁Eric Jiang表示多數人形機器人採用「低扭力、大齒輪比、高動能」的驅動方案，Neo則採用「高扭力、小齒輪比、低動能」的驅動方案。人形機器人整體運動方案由「直線運動」及「旋轉運動」組成，其中傳統機器人的「旋轉運動」主要採用「高速馬達+減速器」的方案，即大多數馬達功率不足以施加大量扭矩，因此機械工程師採用高速馬達並為其添加齒輪，以速度換取扭力。而Neo透過低齒輪比的設置，降低馬達輸出速度，從而降低核心關節的功耗，同時透過「高扭矩」來彌補馬達低運轉帶來的力量不足問題。所以我們認為Neo「高扭力低轉速馬達」的方案將減少對「減速器」的依賴。我們認為該套驅動方案會產生較低的能量，再加上柔性皮膚設計，Neo在家庭使用場景的可靠性和安全性預計將明顯提升。

泛任務化的具身智能：

我們認為Neo著眼於多元化的任務完成能力，以適應家庭複雜多元的使用情境。 1X認為機器人最終落地的家庭和辦公場景會產生多樣化且不確定性的目標任務，因此需要足夠多樣性的數據集才有意義，Eric Jang認為數據採集公式是“多樣性質量數量算法”，為此1X特別組織了機器人操作員團隊去親自訓練各類行為模型（直接微調模型的採集工程師，根據場景收集資料、重新訓練及調整模型，直到模型完善）。我們認為1X更注重適配任務場景的泛化，進而適配家庭內多樣化的複雜使用場景。因此1X傾向建構一個可理解一系列廣泛物理行為（包括清潔、整理家居、拾取物品、社交等）的通用基礎模型，即依靠單一模型從事多樣化任務。而1X在建構了視覺到自然語言指令對的資料集後，下一步將開始利用GPT-4o、VILA和Gemini Vision等視覺語言模型來自動預測高階動作。截至2024年3月，Eve總共使用了1400小時的訓練數據，涉及7,000種不同的獨特動作，擁有數百項獨立能力。

按照我們「大模型+小模型+應用」的研究框架，我們認為生成式AI有望在硬體端率先落地，包括人形機器人、AI手機、AI穿戴式裝置等硬體載體。即我們認為AI軟體屬於核心能力、硬體載體屬於承載平台，圍繞硬體載體拓展的應用或使用場景才具備大規模商業化的可能。根據新智元，Open AI內部將AGI分為五級：

L1：聊天機器人，具有對話能力的AI。

L2：推理者，像人類一樣能夠解決問題的AI。

L3：智能體，不僅能思考，還能採取行動的AI系統。

L4：創新者，能夠協助發明創造的AI。

L5：組織者，可以完成組織工作的AI。

目前Open AI自稱其AI模型正處於L1，並很快可達到L2。2024年2月15日Open AI發布的文生視頻大模型Sora在綜合處理信息能力上（Sora模型在處理複雜的多模態信息面向表現出更高的技術複雜度，可巧妙地融合視訊、文字和語音訊息，透過更複雜的模型結構和精細的演算法設計，實現了對資訊的綜合處理）及可模擬和再現物理世界能力上（透過深度學習和分析海量的視訊數據，「學習」影片中物體的運動規律、力的作用效果等物理現象，從而精準捕捉和模擬物理世界的細微變化，實現對物理世界的模擬和再現）均表現出領先的技術創新優勢。

我們認為人形機器人是實現L2中表現特徵（像人類一樣）的重要解決方案之一，並且1X有望充分利用Open AI在AI大模型上的技術優勢，同時我們認為人形機器人的核心能力體現在軟體（ AI）上，所以我們判斷1X發布的新一代人形機器人在語意分析及處理、視覺辨識及處理上相比其他人形機器人更具優勢。先前中堅科技於2024年初完成了1X的股權投資，並在後續進程中積極推進與1X的全方位合作（包括供應鏈合作），為1X整合國內相關產業鏈資源，幫助1X實現新一代人形機器人快速降本及市場通路拓展。建議關注1X人形機器人產業鏈的投資機會。

投資建議

我們認為「AI+硬體」可望率先落地，人形機器人、AI手機、AI穿戴式裝置均為AI較為理想的承載平台，並聚焦在「AI+硬體」的產業化落地趨勢。

風險提示

AI推進進度不如預期、人形機器人落地不及預期、AR技術發展不如預期、AR終端消費需求弱於預期、遊戲基本面恢復不如預期、內容監管趨嚴。

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