投资案件
结论和投资分析意见
软件是机器人下一步商业化落地的投入重心，近期特斯拉Optimus的边际变化也主要聚焦在算法层面。相关产业链标的值得关注。1)控制器环节：天准科技(具身智能控制器)、智微智能(人形机器人专用控制器)、德赛西威(车端域控制器头部企业);2)运控技术同源：汇川技术(PLC和驱动器)、信捷电气(PLC)、雷赛智能(PC-Based控制器和板卡)、固高科技(PC-Based控制器和板卡)、拓斯达(工业控制器)3)芯片：瑞芯微(SoC芯片)、地平线机器人(地瓜机器人布局);4)数据采集装备：凌云光(光学动作捕捉装备)、奥飞娱乐(参股诺亦腾，光惯一体动捕方案)等。
原因与逻辑
目前人形机器人的硬件成熟度高于软件，产业进一步落地的关键在于软件。类似于人工智能的三大要素(算力、算法、数据),具身智能机器人同样，不同点在于机器人有物理形态，会与外部世界产生交互，因此三要素的表现形式有所差别，但都至关重要。
1)算法具身智能的核心，包括上层“大脑”与下层“小脑”两大层级，即VLA等大模型，及强化学习，基于模型等运控算法，目前算法均为收敛；
2)数据是算法学习的基础。数据来源包括真实数据(占比最低但精度最高)、合成数据(成本低但存在域差距)及网络数据(规模大但需清洗),当前数据的数量和质量的缺乏是模型训练的瓶颈之一，但持续有积极变化；
3)控制系统具身智能的基座。其中，芯片是控制器的核心，提供算力支持；操作系统则提供底层软件支持；控制器集成商则承担集成的功能，提供稳定可靠的产品；未来产业格局走势有望类比于自动驾驶。
有别于大众的认识
市场对机器人硬件研究充分，但对软件研究较为空白。本篇报告较为系统的梳理了软件层面的三大要素：算法、数据和控制系统，帮助投资者理解目前机器人软件所处的发展阶段和未来潜在的突破方向，有助于把握后续机器人产业的发展节奏。
1.算法：具身智能的核心
1.1算法框架：从上层规划，到下层控制
机器人涉及到的算法复杂，2025年3月的《机器人算法：硬件遇上现代Al算法》对机器人的三大环节：控制、规划、感知的算法进行详细阐述，实际上感知算法已在多个领域应用(自动驾驶、服务机器人等),控制和规划则是人形机器人算法中更为复杂的部分。
根据论文《Robotics:Modelling,Planning and Control》的分类方式，机器人的控制层级可以分为四个级别：任务级，动作级，初始级，伺服级。根据佐思汽车研究机构的分类，机器人的控制层级可分为6级：交互级、任务级、技能级、动作级、基元级和伺服级。总结而言，主要分为“上层”和“下层”两大控制层级。
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