仿人機器人（Humanoid Robot），又稱擬人機器人，具有類人的感知、決策、行為和互動能力。其有類人的外形外觀、感覺系統、智能思維方式，控制系統和決策能力，最終表現 “行為類人”。
・仿人機器人涉及工程學和控制科學，匯集電子、機械、自動化控制及計算機等領域的研究成果，不是簡單買來零部件組裝就可實現仿人功能。
・仿人機器人按照高度進行分類，可分為大仿人機器人、中小仿人機器人。
仿人機器人研究始於日本，目前進入高動態運動發展階段回顧仿人機器人發展歷程，有三個重要標誌：
・第一階段：以早稻田大學仿人機器人為代表的早期發展階段；
・第二階段：以本田仿人機器人為代表的系統高度集成發展階段；
・第三階段：以波士頓動力公司仿人機器人為代表的的高動態運動發展階段；
日本率先開啟仿人機器人的研究，實現雙足行走
・1971 年，日本早稻田大學的加藤教授推出了基於液壓系統的雙足機器人 WL-3 以及 WL-5，實現了步長 15cm、周期 45s 的靜態步行。
・之後設計的基於電機驅動的 WL-9R 以及 WL-10DR 通過踝關節力矩控制，實現動態行走，單步周期縮短到 1.3s。
・2006 年，加藤一郎的學生高西淳夫教授推出仿人機器人 WABIAN-2R（擁有 41 個自由度的），實現 1.8km/h 的行走，且能適應軟硬不同的地面。
HONDA 推出的 Asimo 代表當時最先進技術水平
・1996 年日本 HONDA 公司研製出第一台仿人機器人 P1，之後推出 P2，可在普通路面行走，後續推出 P3。
・2000 年 11 月 12 日，發布最具代表性的基於電機控制的雙足機器人 Asimo，高 120cm，重 52kg，步行速度 0~1.6km/h。
・第三代 ASIMO 機器人於 2011 年發布，步速可達 9km/h，可以上下台階、單腿踢足球和單腿跳躍，行走步幅可連續調整，
自由度數目達到 57 個，基本可適應固定環境的服務機器人應用場景。
Cassie 體現新型驅動設計，豐富驅動技術路線
・1997 年，密歇根大學的 Grizzle 等人研製了欠驅動雙足機器人 RABBIT，其可實現無腳動態行走。
・基於 RABBIT，相機研發了 MEBAL，MARLO，ATRIAS 一系列欠驅動行走機器人，實現了三維欠驅動的行走。
・2017 年發布機器人 Cassie，售價約 7 萬美元，其驅動電機位置較高，在腿部加入彈簧，實現高效步態，同時能靜止站在原地。
・2022 年，在 Cassie 基礎上推出 Digit，具有穩健的步行和跑步步態，具備爬樓梯、自主導航的感知能力，可應用於搬運包裹。
資料來源：知網，浙江大學，1997 年，密歇根大學的 Grizzle 等人研製了欠驅動雙足機器人 RABBIT
HRP 系列機器人可實現穩定行走，並與人合作
・1998 年，日本產業技術綜合研究院開始主導的 HRP 系列計畫，該計畫旨在開發 “在人類作業、生活環境中的與人協調、共存，
能夠完成複雜作業任務的仿人機器人系統”
・HRP-2、HRP-3 能夠穩定行走，完成多種靈巧的運動（如日本舞蹈），與人合作抬物品，跨越障礙物，從地面搬起物體，跌倒時能夠保護自己並重新站起來等。
資料來源：公司官網，浙江大學，中信建投圖、日本產業技術綜合研究院推出 HRP 系統雙足機器人
Atlas 使用自主設計的液壓驅動系統，運動能力全球第一
・波士頓動力公司在美國國防部先進研究項目局（Defense Advanced Research Projects Agency, DARPA）的資助下研發出了液壓驅動的四足機器人 BigDog 第一代樣機。
・2009 年 10 月，波士頓動力公司發布 PETMAN ，作為美國實驗防護服裝設計的軍事設備，具有強大的自平衡能力和運動性能，
可在受到外部環境干擾下及時調整步態，保持平衡。
・Atlas 從 2013 年發布至今已經迭代了三個大版本，其全地形的適應能力代表目前最高水平。
IIT 推出 WALK-MAN，在歐洲具有影響力
・IIT 推出的 WALK-MAN 消防機器人，加入力控形成有力矩控制的手關節，但犧牲了機器人的部分剛性。
・2008 年，IIT 製造了開源仿人機器人 iCub，用以研究感知學習與人機交互，具備非常好的人機交互性。其參照三歲半兒童的體型設計，身高 1 米，共有 53 個自由度，能夠進行行走以及單腿平衡。
・2012 年，研製了雙足機器人 COMAN，其前向平面內關節均採用 SEA 驅動
瑞士研究機構運用被動柔性，進一步提升跳躍與地形適應能力
・2011 年，瑞士蘇黎世聯邦理工學院機器人與智能系統研究所下屬的機器人系統實驗室，基於 SEA 關節研製了單腿機器人 ScarlETH，運用機器人的被動柔性，實現了高能效的跳躍與地形適應能力。
・基於此研製出了一款電機驅動的四足機器人 StarlETH 以及 ANYmal。
HUBO 獲得 DRC 比賽第一名，推動亞洲研究發展
・韓國先進科學研究院 (KAIST) 的雙足機器人 HUBO 憑藉其輪式與足式混合運動方式，獲得 2015 年的 DRC 比賽第一名。
・在 Rainbow Robotics 的幫助下，HUBO2 成為了全球第一個商業化的人形機器人平台。它被世界領先的研究機構（麻省理工學院、谷歌等）購買作為研究平台。
・“HUBO2” 機器人直膝每小時行走 1.4km，奔跑速度達到 3.6km/h。
HUBO 憑藉其輪式與足式混合運動方式，獲得 2015 年的 DRC 比賽第一名。
東京大學推出 Schaft 新版，降低成本和能耗
・2013 年，被 google 收購的東京大學仿人機器人團隊 Schaft 在 DRC2013 年的比賽中獲得冠軍，其身高 1480mm，體重 95kg，
臂展 1309mm，具有行走，爬樓梯等功能。
・2016 年發布了低成本低能耗的新型仿人機器人，能夠負載 66 千克
小型仿人機器人研發如火如荼，豐富擴大應用場景
・法國的 Aldebaran Robotics 公司推出 NAO 典型機器人，銷量達一萬多台，公司一直堅持商業化的路徑，與波士頓動力，
Asimo 有很大的差異，後來被日本的軟銀收購。後續推出 Pepper，Romeo 機器人。
・在高度小於 50 厘米的小型雙足機器人，韓國 Robotis 公司的 Darwin-OP 機器人比較出名，可穩定行走與顏色識別。
・韓國 Hitec 公司推出 Robonova-1，國內樂聚（深圳）機器人分公司推出”Aleos“機器人。
國內仿人機器人研究起步較晚，多以高校和研究機構為主
・清華大學、浙江大學、上海交通大學、北京理工大學、中科院等高校或研究機構也相繼開展仿人機器人的研究。
・國防科大起步較早，2000 年研製 “先行者”，2003 年研發 Blackman，身高 1.55m，重 63.5kg，共 36 個自由度，最快步行速度
可以達到 1km/h，在機器人轉彎、不平整地面上行走等方面研究深入。
・2002 年，清華研製 THBIP-I 機器人，高 1.7m，重 130kg，能夠實現穩定步行、上下台階；
・2022 年，北京理工推出匯童 “BHR-1”，首次實現無外接電纜獨立行走；2005 年 BHR-2 突破穩定行走、複雜運動規劃等關節技術。
圖、國內仿人機器人研製起步較晚，以高校和軍工研究為主
國內已推出多款機器人，在 “仿人” 方面取得巨大進步
・2017 年北京理工研製 BHR-6 實現國際首創的摔倒保護、翻滾、行走、奔跑、跳躍等模態運動及轉換功能，摔倒後可重新站立。
・浙江大學研製 “悟空 “，開展以打乒乓球為例的環境感知與全身協調作業研究，實現仿人機器人打乒乓球的演示驗證。
・中國科學院合肥物質科學研究院研製的仿人機器人已實現行走、作業等功能，並報名參加 2013 年 DARPA 機器人挑戰賽。
圖、國內仿人機器人研製起步較晚，以高校和軍工研究為主
・國內外的研究者對仿人機器人進行了大量的研究
一個普通成年人一般具有 206 塊骨骼和近
230 個關節，構成由 630 肌肉控制的 244
個自由度。
・如果對人體精確建模，工作將極其複雜，Hanavan 提出將人體模型簡化，通常分
為 15 個部分，對應人體的頭部、胸部、大臂、小臂、手、大腿、小腿及腳部。
・仿人機器人是一種具有高自由度、強非線性的動力學系統，通常採用多剛體動力學系統和仿真數值計算結合的方法進行動力學和運動學分析。
・在機器人運動分析中，包含動力學分析和運動學分析，其中運動學分為正運動學和逆運動學。
仿人機器人不僅具有人體的部分外形，如上肢、頭部等，同時應具備人類的下
肢結構和類人的雙足步行能力。
・在仿生機構設計過程中，首先根據目標規格，決定自由度的構成，決定關節類
型及數量，在結構上通常由多個單自由度的旋轉關節構成。
・通常使用傳感器完模擬人對環境的感知，例如機器視覺、壓力傳感器、觸摸傳感
器、定向麥克風，聲納測距儀等。
・NAO 機器人共有 25 個驅動電機、2 個攝像頭、9 個觸摸傳感器、4 個定向麥克風、
8 個壓力傳感器、2 套紅外接收器發生器以及聲納測距儀等。
關節驅動路線一：液壓驅動力大，爆發力強
・優點：輸出功率大，不需要減速器，力量大，爆發力強，可承受機械衝擊和損傷的能力強。
・缺點：液壓系統易漏油，體積大，噪聲大，功耗高，必須配置液壓源
關節驅動路線二：電機驅動最傳統，結構簡單應用廣
・優點：結構簡單，位置伺服精確
・缺點：力矩伺服差，傳動損耗高，爆發力不如液壓驅動
關節驅動路線二：電機驅動 + 柔性軟件，提升能量儲存循環能力
・優點：力矩精度高，被動柔性，可實現能量儲存循環
・缺點：位置伺服差，響應帶寬有限
關節驅動路線二：電機直驅方案實現位置精度高，響應速度快
・優點：力矩精度高，位置精度高，響應速度快
・缺點：電機需要特製，電機體積大
關節驅動路線三：氣動驅動質量輕，價格低，但控制精度不高
・優點：氣動人工肌肉質量輕、價格低、易維護，與汽缸相比，具有較大的功率體積比和功率質量比。
・缺點：控制精度不高。工作效率較低，工作速度穩定性差
三種驅動方式各有特點，電機驅動最傳統，液壓驅動最昂貴
・液壓、电機和氣動驅動方式各有特點，其中電機驅動最為傳統，技術進步迭代速度快，全球應用範圍廣；液壓驅動難度高，液
壓閥難度極高，系統成本非常昂貴，機器人運動性能最優秀；氣動驅動性能介於液壓和電機直接，目前應用相對較少。
平衡控制直接影響行走性能，通常公司自主研發核心控制算法
・機器人狀態估計的核心問題包含：傳感器的選擇與佈置，傳感器數據的標定，機器人本體的建模，多傳感器數據融合。
・控制器的設計選擇中，通常根據自身狀態與機器人模型，進行控制策略的選擇，再執行控制指令。控制器的設計是機器人設計
中最核心的部分。
要實現良好的人機交互性能，算法、AI 技術、傳感器都不可少
・在基於環境感知的運動規劃與交互設計中，需要對環境有良好的的認知和理解，對可行區域進行計算，合理選擇接觸點（例如
雙足、雙手或手腳並用），以及步長的選擇與模型的優化。
圖、複雜場景的應用需要仿人機器人具備良好的交互功能
仿人機器人電池：從有限的性能指標估計電池組的基本參數
・波士頓動力機器人 Atlas 的最大功率 5kW，機器人整體質量 80kg。以搭載的 48V 鋰離子電池組重 5-10kg，質量能量密度 200
250Wh/kg，體積能量密度 500Wh/L 估算，該電池組的放電倍率 2C-5C，體積 2-5L，質量功率密度 0.5-1kW/kg，體積功率密
度 1-2.5kW/L。
・根據質量能量密度、質量功率密度兩個指標的性能範圍，我們估計 Atlas 使用的電池組類似於高性能動力電池組。
圖、不同類型鋰電池的能量、功率密度示意
動力電池最新進展：CTP3.0 “麒麟電池” 呼之欲出
・根據寧德時代官網，採用 CTP3.0 技術的 “麒麟電池” 可實現 255Wh/kg（三元）或 160Wh/kg（鐵鋰）的質量能量密度、72%
的體積利用率、4C 快充、5 分鐘熱啟動及安全無熱擴散的多項性能指標。
圖、寧德時代 “麒麟電池” 的關鍵性能指標
展望未來：仿人機器人電池材料需求方向是什麼
・可以看出，仿人機器人對放電倍率、循環壽命要求不高，但對質量、體積能量密度要求高，且對快充能力有潛在要求。
・所以，具備高能量密度，最好兼顧快充能力的電池及電池材料是仿人機器人電池的需求方向。
・隸屬層狀氧化物正極的高鎳 / 中鎳高電壓三元正極是當前的優選，未來富鋰錳基正極可能也會佔據一席之地。
圖、不同類型層狀氧化物正極材料的初始循環容量 - 電壓特性
展望未來：仿人機器人電池材料需求方向是什麼
・對鋰電池材料體系進行補鋰，即在電池材料體系中引入高鋰含量物質，並使得該高含鋰量物質有效釋放鋰離子和電子，彌補活
性鋰損失。
・不論負極還是正極預鋰化後，雖然鋰耗仍然存在，但電池中活性物質空缺的容量不復存在，電池的實際能量密度得到提高。
圖、不預鋰化、負極預鋰化、正極預鋰化的效果示意
如果固體電解質可以做到輕薄強韌高穩定性，則對電池能量密度提升有重要作用。
・仿人機器人電池對循環壽命要求相對不高，對安全性要求可能高，不失為高能量密度固態電池的潛在優質應用場景
人形機器人專屬部組件與材料#
高爆發電機、高算力芯片、精密減速器、高精度傳感器、長續航電池等核心零部件，將構築起更加穩定、高性能的人形機器人硬件系統
人工智能賦能人形機器人設計
AI for Design of Humanoid Robots
基於神經網絡、圖語法、進化算法等人工智能技術，將能夠根據場景和任務需求，自動構建人形機器人的腿足、手臂、躯幹等模塊，實現形態和控制的協同優化
人形機器人運動智能
Motion Intelligence of Humanoid Robots
p 複雜地形行走：有望適應為人類搭建的斜坡、階梯、門檻等複雜地
形和狹窄環境，實現穩定、自適應、抗干擾的行走
Walking on Complex Terrains: Humanoid robots are expected to adapt to complex
terrains and narrow environments built for humans, such as slopes, steps and thresholds,
achieving stable, adaptive, and anti-interference walking.
p 雙臂協同操作：在下半身抖動的情況下，將通過雙臂協作，使用人
類的工具和裝備，完成高性能操作任務
Cooperative Operation of Dual-arm: In the case of unstable lower body, humanoid
robots are expected to complete high-performance operation tasks with collaborative dual
arm using human tools and equipment.
p “軟補硬” 技術：在硬件性能欠佳和傳感信息匱乏時，將通過軟補
硬技術系統尋找和充分利用環境和信息約束，彌補硬件的不足，實
現高水準的任務執行
Compensation for Hardware with Software: When the hardware performance of
humanoid robots is subpar and the sensory information is lacking, this technology
systematically seeks and fully utilizes environmental and information constraints to
compensate for the performance of hardware, achieving high-level task execution
人形機器人多模態大模型
Multimodal Large Model for Humanoid Robots
p
將能夠通過融合語音、圖像、文本、傳感信號、3D 點雲等
多模態信息，為人形機器人的感認知和決策規劃提供了更強的多模態理解、生成和
關聯能力，提升在複雜場景任務中的泛化能力
人形機器人大規模數據集
Large-Scale Dataset for Humanoid Robots
p 基於仿真合成或實體機器人採集，構建大規模、標準化的人形機器人數據集，有利於提高人形機器人本體設
計、仿真訓練和算法遷移的能力
人形機器人具身智能
Embodied Intelligence for Humanoid Robots
p 具身智能是可以在高變化下做出迅猛、精確反應的高質量、高性能智能系統；既不是單純的虛擬環境下的計算機仿真，也不是完全偏於物理空間的機電系統，與人形機器人系統緊密相關
受人體結構和神經機制啟發的人形機器人#
Humanoid Robots Inspired by Human Anatomy and Neural Mechanisms
p 不同於現有人形機器人研究中的大部分方法從外向內地模擬人的功能，從
內向外地模擬人的肌肉骨骼系統和神經機理，探索人類實現高靈巧、高柔
順、高智能行為的本質機理。作為人形機器人研究的新途徑，有望搭建更
接近人的高效穩定系統
人形機器人開源社區
Open Source Community for Humanoid Robots
p 將在全球範圍內聚集人形機器人領域專家學者，促進技術研討、信息交流和多方合作，助力產業鏈上下游的深度融合與協同發展
人形機器人大工廠
‘Manufactory’ of Humanoid Robots
p 將在軟件環境打通基於分析技術和大模型的本體設計 - 控制 - 智能算法研發，根據性能需求快速、定制化地設計和加工高質量、智能人形機器人系統，通過軟硬一致性和新型零部件研發，實現硬件系統及其驗證
人形機器人的垂直應用#
Applications of Humanoid Robots
人形機器人具有通用性，智能性，可無縫使用人類工具，將保障它的應用場景不斷拓展和深化，深刻變革人類生產生活方式，引領社會走向全新的智能化發展階段，為各行業帶來顛覆性變革
在工業領域，將廣泛參與危險作業生產環節，極大提高生產效
率與安全性；在特種領域，將會成為極端環境下執行科研探索、搶險救災、
安防巡檢等任務的重要力量； 在民生領域，將全面融入人們生活，從提供家政服務到參與醫
療輔助等，成為不可或缺的存在
人形機器人發展歷程：當夢想照進現實，商業化行則將至
多模態大模型賦予機器人泛化能力，具身智能曙光初現
◼ 通用大模型為具身智能帶來革命性潛力。人形機器人的硬件決定運動的靈活程度，零部件多為其他行業的應用遷移，成本痛點可通過產業鏈規模
生產解決；而軟件算法充當機器人的 “大腦”，決定機器人的應用上限，是機器人商業化拓展的主要瓶頸。此前，機器人依賴固有的程序設定執
行任務，難有在各類場景通用的算法，機器人的落地應用受限。近年來 LLM、VLM、VNM 等通用大模型的發展賦予了機器人本體強大的泛化能
能力全面提升。
力，機器人可以適用於更多複雜場景、非專業人員不需編程即可實現操作，人形機器人商業化進程提速。“具身智能” 的機器人不再是機械式地
完成單一任務，而是能夠基於感知到的任務和環境進行自主規劃、決策、行動、執行的新個體，語言交互、智能決策、自主學習、多模態感知等
圖表：多模態大模型加速機器人智能迭
1.3 特斯拉引領，科技巨頭加速入局推動產業革新
◼ 科技巨頭加速入局推動產業革新。1）特斯拉：2022 年 9 月 30 日特斯拉推出人形機器人 Optimus 原型機，2023 年馬斯克表示特斯拉的長期價值將
來自 AI 和機器人；2）OpenAI：2023 年 3 月，OpenAI 投資挪威人形機器人公司 1X Technologies；2024 年 5 月，OpenAI 稱已重啟機器人團隊兩
個月；3）三星：2023 年 1 月，三星向韓國機器廠商 Rainbow Robotics 投資 590 億韓元；4）英偉達：2023 年 5 月，黃仁勳表示，人工智能的下
一波浪潮將是具身智能；2024 年 2 月，英偉達成立通用具身智能體研究部門；2024 年 3 月，英偉達發布人形機器人大模型 Project GR00T；2024
年 6 月，黃仁勳強調 “下一波 AI 的浪潮是物理 AI，機器人時代已經到來”；5）Figure AI：2022 年成立，2024 年 2 月獲英偉達、微軟、OpenAI、
英特爾等科技公司共計 6.75 億美元的投資。
1.3 特斯拉 Optimus 進展超預期，行業開啟新一輪 “軍備競賽”
◼ 特斯拉 Optimus 快速迭代，引領新一輪科技革命浪潮。馬斯克在 2021 年 AI DAY 上提出人形機器人概念機 Tesla Bot，隨後開始快速發展迭代，
2022 年 2 月搭建完成開發平台，2022 年 10 月在 AI DAY 上正式推出原型機 Optimus，此時可實現行走、搬運、灑水等簡單動作，2023 年 12 月推出
Optimus-Gen2，相比一代顯著進化，感知、大腦、運控能力明顯提升。特斯拉人形機器人可形成完整的產業閉環，商業化落地值得期待：
Optimus 復用自動駕駛相關技術，快速實現了從概念機到智能靈活機器人的進化，特斯拉汽車的工廠生產和門店銷售也為人形機器人提供了商業
化落地的初步場景，產業鏈優勢為降本提供了可能，遠期量產價格目標為 2 萬美元 / 台。
人形機器人將在工廠率先落地，未來將應用於商業服務、家庭陪伴
◼ 人形機器人將逐漸從工廠走向家庭，從 toB 走向 toC。從主流機器廠商的戰略規劃來看，人形機器人將率先應用於工業製造領域，積累成熟後
將拓展至商用服務、家庭陪伴等場景。這主要是因為工廠製造場景相對簡單、機器替人需求更加迫切，而商業和家庭場景複雜，對人形機器人的
軟硬件要求高。
◼ 《人形機器人創新發展指導意見》指明特種服務、製造業、民生三大示範場景，擘畫 2027 深度融合實體經濟。我國人形機器人應用分兩步走：第
一階段目標為 2025 年在特種服務、製造業、民生領域率先應用；第二階段目標是，至 2027 年產業加速實現規模化發展，應用場景更加豐富，相
關產品深度融入實體經濟，成為重要的經濟增長新引擎，人形機器人深入生活未來可期。
特斯拉人形機器人拆解：14 個旋轉關節 + 14 個直線關節 + 12 個手部關節#
特斯拉人形機器人拆解：旋轉關節、直線關節、手部關節拆解
◼ 旋轉關節：主要由 “驅動器 + 力矩傳感器 + 編碼器 + 無框力矩電機 + 諧波減速器 + 軸承 + 機械離合器” 組成，與協作機器人關節模塊類似，通過輸入
傳感器傳輸數據到驅動器，進而控制電機，並由諧波減速器放大輸出力矩，輸出傳感器再作位置反饋、優化算法。
◼ 直線關節：主要由 “驅動器 + 力矩傳感器 + 編碼器 + 無框力矩電機 + 絲杠 + 軸承” 組成，通過驅動器帶動無框力矩電機旋轉，再由減速元件絲杠將
旋轉運動轉化為直線運動。
◼ 手部關節：主要由 “驅動器 + 編碼器 + 傳感器 + 空心杯電機 + 行星減速箱 + 螺杆螺輪” 組成，具備自適應能力和非可逆驅動能力，可承重 20 磅、使
用工具、精確抓取零件。
人形機器人單機成本預估及潛在供應商概覽（以 Tesla Bot 及國內相關零件為例）#
特斯拉人形機器人各環節 / 零部件成本占比預估（以國內零件價格為例#
無框力矩電機：高效率、結構緊湊、易維護，用於人形機器人線性關節和旋轉關節
◼ 無框力矩電機用於人形機器人線性關節和旋轉關節。無框力矩電機是一種特殊類型的永磁無刷同步電機，沒有軸、軸承、外殼、反饋或端蓋，仅
包含定子和轉子兩個部件，內部部件轉子由帶永磁體的旋轉鋼圓環組件構成，直接安裝在機器軸上；定子是外部部件，齒輪外部環繞鋼片和銅繞
組，以產生緊密攀附在機器殼體內的電磁力。
◼ 無框力矩電機具有高效率、結構緊湊、易維護等優勢。1）高效率：將電機直接集成到轉軸元件上，可降低整體系統慣量，進而降低電機加減速
所需扭矩，使得電機的運動和穩定時間更好控制、增加系統管帶寬，提高機器效率；2）結構緊湊：增大轉矩密度，進而減少佔地面積、降低重
量；3）易維護：機械部件更少、沒有易磨損或需維護的組件
精密減速器包括 RV 減速器、諧波減速器、行星減速器。減速器是多個齒輪組成的傳動零部件，利用齒輪的啮合改變電機轉速、扭矩及承載能力，
也可實現精密控制。減速器種類及型號繁多，按照控制精度劃分，可分為一般傳動減速器和精密減速器。一般傳動精密減速器控制精度低，可滿
足機械設備基本的動力傳動需求。精密減速器回程間隙小、精度較高、使用壽命長，更加可靠穩定，應用於機器人、數控機床等高端領域，具體
包括 RV 減速器、諧波減速器、行星減速器。
◼人形機器人旋轉關節將應用諧波減速器，手部或部分低精度身體關節或將應用行星減速器。RV 減速器體積較大，在人形機器人領域應用有限。諧
波減速器體積小、減速比大、精密度高，將用於人形機器人身體旋轉關節；行星減速器體積小、重量輕、傳動效率高、壽命長，但精度較諧波減
速器低，將用於人形機器人手部關節或對精度要求較低的部分身體關節。
特斯拉人形機器人包括三類共 14 個線性執行器，分布在手臂和腿部。特斯拉 Optimus 有 14 個線性執行器，具體包含三種類型，出力 / 重量分別為
500N/0.36kg、3900N/0.93kg、8000N/2.20kg；分布位置位於大臂（21）、小臂（22）、大腿（22）、小腿（22）。
◼ 絲杠現階段成本較高，未來有下降空間。線性執行器由 “驅動器 + 無框力矩電機 + 絲杠 + 力矩傳感器 + 編碼器 + 軸承” 組成，其中絲杠為其重要組
成部分。根據我們估算，現階段絲杠在特斯拉人形機器人成本中占比約為 23.4%，終局成本占比預計為 13.9%。從種類上來看，人形機器人用絲
杠分為梯形絲杠和滾柱絲杠兩類，其中梯形絲杠用於小臂，滾柱絲杠用於承載要求更高的大臂、大腿、小腿。
與滾珠絲杠相比，滾柱絲杠負載高、壽命長、轉速與加速度大、導程小，更適合應用於人形機器人。絲杠是將旋轉運動變成直線運動的傳動附件，
根據摩擦特性可分為滑動絲杠、滾動絲杠和靜壓絲杠三類，其中滾動絲杠又可以分為滾珠絲杠和行星滾柱絲杠兩大類，區別在於行星滾柱絲杠負
載傳遞單元為螺紋滾柱，是典型的線接觸；而滾珠絲杠負載傳遞單元為滾珠，是點接觸。與滾珠絲杠相比，行星滾柱絲杠擁有更多接觸點，因而
能夠承受更高靜態負載和動態負載，靜載為滾珠絲杠的 3 倍，壽命為滾珠絲杠的 15 倍；剛度和抗衝擊能力更強，因而轉速和加速度更大；螺距設
計範圍更廣，導程可設計更小
絲杠：標準式滾柱絲杠適用於高負載、高速等場景，應用最為廣泛#
行星滾柱絲杠根據其結構組成和零部件相對運動關係的不同，可分為標準式、反向式、循環式、軸承環式、差動式五大類。標準式滾柱絲杠適用
於環境惡劣、高負載、高速等場景，主要應用於精密機床、機器人、軍工裝備等領域，是目前主要的應用類型。
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