【上证机械】人形机器人实现AGI任重道远，持续关注人形机器人产业链进展
◼ 行情回顾
过去一周（2024.7.15-2024.7.19），中信机械行业下跌1.37%，表现处于下游，在所有一级行业中涨跌幅排名第22。具体来看，工程机械下跌2.26%，通用设备下跌2.26%，专用设备下跌1.77%，仪器仪表下跌3.02%，金属制品下跌2.54%，运输设备上涨2.73%。
◼ 主要观点
人形机器人实现AGI面临的问题主要有数据稀缺性、硬件成本与可扩展性、AI算法的泛化能力、安全性和伦理问题等问题
AGI（通用人工智能，又称为强人工智能）是指一种能够像人类一样在各种不同领域表现出智能水平的人工智能系统。与目前主流的弱人工智能ANI不同，AGI具有更高级别的认知能力，能够灵活适应新任务和环境。人形机器人实现AGI面临的问题主要有数据稀缺性、硬件成本与可扩展性、AI算法的泛化能力、安全性和伦理问题等问题，具体表现为：
（1）数据稀缺性
具身智能领域特别是人形机器人跟传统的人工智能领域的大语言模型和多模态大模型都面临着数据稀缺和现实数据即将耗尽的的问题，互联网上各类文本、图像和视频数据集庞大，但机器人的场景和交互有价值的数据量相对较小，限制了AI模型在人形机器人上的泛化能力。根据Coatue的研究报告显示，机器人场景数据集仅有2.4M，远远低于文本数据集的15TTokens和图像数据集的6BImages，相差好几个数量级。未来或可从以下三方面找到突破口：1）数据收集方法的创新：利用远程操作（Teleoperation）、增强现实（AR）数据、模拟和视频学习等方法收集更多机器人交互数据；2)数据共享和开放：鼓励研究机构和企业共享数据，建立开放的数据平台，促进数据的广泛使用和创新；3)数据增强技术：通过数据增强技术，如合成数据生成，增加数据多样性和数量。
（2）硬件成本与可扩展性
目前高成本的硬件组件限制了机器人技术的普及，造成硬件成本居高不下的主要原因主要是研发成本、高性能组件硬件、高定制化部件和生产规模这几方面的原因，未来或可从以下四方面找到突破口：1）针对诸多创新集成的高研发成本可以通过政府和私人商业化公司、研究部门合作的方式，为研发提供资金支持和税收优惠。同时鼓励开源研发模式，共享研究成果，减少重复投资；2）对于高性能组件成本高的问题可以通过投资研发新材料和制造技术，以降低成本。例如，开发更经济的轻质高强度材料，或改进电机和传感器的设计以降低生产成本；3）对于高定制化部件成本可以通过推动标准化设计，减少定制化需求。通过建立行业标准，增加部件的通用性，实现规模生产，降低单位成本；4）针对生产规模小，无法实现规模经济的情况一方面可以通过市场教育和推广，增加人形机器人的市场需求，扩大生产规模。同时，探索多品种、小批量的生产模式，以适应多样化的市场需求。另一方面可以通过优化供应链管理，寻找区域性低成本的供应商，同时减少对单一供应商的依赖，降低物流成本和供应风险。
（3）AI算法的泛化能力
当前AI算法在特定任务上表现出色，但在泛化到新任务或环境时表现不佳，这限制了机器人在多样化任务中的应用。未来或可从以下三方面找到突破口：1）多模态学习：开发能够处理多种模态（如文本、图像、声音和物理交互）的AI模型，增强其泛化能力；2）持续学习机制：通过模仿学习、强化学习和新的深度学习方法增强学习能力，使AI系统能够不断适应新任务和复杂的环境；3）跨领域合作：促进不同领域专家的合作，如认知科学、神经科学和机器人学，以开发更通用的AI算法。
（4）安全性和伦理问题
随着AI技术的广泛应用，其安全性和伦理问题日益凸显，机器人可能会在执行任务时造成意外伤害或侵犯隐私。未来或可从以下三方面找到突破口：1）物理伤害风险对策：实施严格的安全标准和测试协议，确保人形机器人在设计和运行过程中符合安全要求，另外可使用传感器和紧急停止机制来降低意外伤害的风险；2）系统故障和失控对策：开发高可靠性的软件和硬件系统，包括冗余控制和故障安全机制，以防止系统故障导致的危险。定期进行系统维护和更新，确保技术稳定性；3）网络安全威胁对策：加强人形机器人的网络安全防护，采用加密通信和安全认证措施，防止黑客攻击和数据泄露。进行网络安全教育和意识培训，提高用户和开发者的安全意识。
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风险提示
宏观经济下行风险、下游需求不及预期、原材料价格波动等。
报告名称：
《人形机器人实现AGI任重道远，持续关注人形机器人产业链进展》
分析师：刘阳东
Tel：021-53686144
SAC编号：S0870523070002
联系人：吴婷婷
Tel：021-53686158
SAC编号：S0870523080001
研报发布日期：2024年7月25日
发布机构：上海证券有限责任公司
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