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“ 國產化降本+AI模型賦能” 加速機器人產業化：

　　經過4年（2019-2024年）的生產經驗積累， 特斯拉在國內已經形成了一套自上而下的成熟汽車供應體系。 汽車供應鏈和人形機器人供應鏈的部分產品底層技術同源， 未來特斯拉有望將汽車產業鏈復制至機器人端， 實現國產化降本。 　　OpenAI布局人形機器人有望產生鯰魚效應， 推動其他供應商對AI機器人的推進， 進而提高人形機器人智能化程度和通用性，打開應用場景， 加速人形機器人產業化進程。 　　 特斯拉引領人形機器人行業， 機器人板塊進入事件催化階段： 　　2021年8月， 馬斯克在AI DAY上首次提出TeslaBot的設想， 經過兩年的技術迭代， 擎天柱已經可以實現對物體進行分類、瑜伽、 流暢抓取物體等功能。 2024年1月， 馬斯克在業績交流會上披露， 特斯拉人形機器人即將于2025年實現交付。 在機器人的發布、 研發和量產方面， 特斯拉均是行業領先水平。 　　 23年5月至今， 機器人板塊受各類事件催化， 開始走出自己的獨立行情， 板塊走勢和大盤的相關性減弱。 我們認為由于各公司快速布局人形機器人領域， 行業確定性持續增強， 因此板塊行情逐步由大盤聯動型轉變為事件驅動型。 　　2024年除特斯拉人形機器人定點發放外， 還有世界機器人大會、 特斯拉AI DAY、 海外機器人展會等相關事件， 以上熱點有望和特斯拉機器人執行器定點事件共同推升機器人板塊行情。 　　 機器人產業鏈各環節快速突破， 國產替代大有可為： 　　絲杠： 反向滾柱絲杠重量輕結構緊湊， 適用于人形機器人， 核心難點在于螺母內螺紋加工， 磨床是絲杠制造的核心設備； 　　減速器： 機器人減速器分諧波、 RV、 行星三種主流類型， 其中諧波有望成為主要技術路線， RV&行星為輔助方案； 　　空心杯電機： 無鐵芯設計模式具備效率高、 電損小、 結構緊湊等優勢， 外資占據主要份額國產廠商逐步崛起； 　　傳感器： 傳感器中六維力矩傳感器壁壘最高， 外資廠商為主流“ 玩家” ， 國內廠商起步較晚， 處于大力攻克技術難點的階段，未來有望逐步迭代產品， 實現技術革新和成本優化

OpenAIGPT-4 更新促進應用生態繁榮　　本次大會主要亮點：1、GPT-4Turbo：支持128k上下文，相當于300頁文檔，輸入價格大降2/3，速率限制翻倍，知識更新到2023年4月，改進指令跟隨和JSONMode，更新多個函數調用能力。這意味著比GPT-4更強、更便宜、開發成本更低、知識更新鮮，而且能一次性輸入一整本書。2、開放新模態API：包括接受圖像輸入的GPT-4Turbo、文生圖模型DALL·E3、文本轉語音模型TTS，不久后還將支持自動語音識別模型Whisperv3。3、GPT定制化服務：支持用戶5分鐘內、無代碼創建一個量身定制的ChatGPT版本，支持教育、設計、辦公等不同行業客戶定制個性化GPT，本月上線GPT應用商店，推出AssistantsAPI來降低開發者構建AI助手的門檻。我們認為此次OpenAI的更新在降低模型開發難度和成本上更進一步，同時進一步促進下游應用生態繁榮，對標海外，我們認為國內有望緊跟技術趨勢，加速模型更定迭代，逐步探索更多B端合C端應用場景，商業化落地節奏有望逐步清晰。

　　應用端產品落地進程加速，相關賽道值得關注 　 　　部分企業已經開始賺取收入，而新進入的公司仍然在積極拓寬業務的受眾范圍。LLM技術的發展為其產業鏈中下游應用端的開發打下了堅實的基礎，相關企業針對不同的場景開發應用產品，產品涉及語音、圖像、文本和多模態領域，覆蓋辦公、金融、多媒體、工業制造、社交和營銷等多個行業。 　　國內純模型端、教育、辦公、圖像、視頻、金融、醫療、社交類應用值得關注。參考海外AI應用成熟度發展情況，我們根據AI收入端、產品端、案例端等綜合分析海外垂直應用進展，可以得到目前純模型、教育、辦公、圖像、視頻、金融、醫療、社交類應用商業化落地最快，國內模型端相對海外大概滯后1年時間，參照海外應用發展情況，我們認為Q4或是國內應用商業化落地拐點。

人形機器人商業化持續推進。人形機器人發展到高動態階段為未來多樣化應用場景落地創造了豐富的想象空間，多家企業已就實際應用場景開展了商業化初試，其中1Xtechnologies的機器人EVE和AgilityRobotics的機器人Digit取得了不錯的成績，通過復盤他們的發展情況，我們認為人形機器人成功實現商業化需要從以下幾點考量：（1）找到降本路徑實現規模化，提升機器人應用經濟性；（2）提升智能化水平；（3）功能設計與實用場景匹配助力應用，比如EVE、Digit。 　　多維度賦能，人形機器人發展有望提速。在ChatGPT的加持下，人形機器人有望迎來新一輪進化，科技龍頭紛紛入局，技術革新蓄勢待發。同時，相關政策激勵也將推動人形機器人應用落地。未來，隨著技術創新和成本下探，人形機器人具備可觀發展潛力，有望迎來廣闊的商業化應用前景空間 　　特斯拉入局，人形機器人有望實現“0-1”。2022年特斯拉人形機器人Optimus原型機在AIday首次亮相，基于特斯拉強大的儲備技術，Optimus實現了快速迭代，到2023年5月，其力度精準控制、環境感知能力等方面都有了較大的提升。我們認為基于特斯拉電動車的快速擴產能力以及專注于技術降本的強大的創新研發能力將加快Optimus的經濟性提升，人形機器人有望實現“0-1”。

AI+制造業賦能，META發布SAM助力機器視覺迎來GPT時刻。機器視覺技術使得工業設備能夠“看到”它正在進行的操作并進行快速決策，完整機器視覺系統由硬件+軟件組成，分別進行成像和圖像處理工作。目前，以“AI+人類感知”融合為代表的新興技術開始逐漸滲透至工業制造各環節，機器視覺作為AI+制造業的種業落地技術已經介入制造業生產環節的跟蹤、產品質量的檢測等。我們認為人工智能是機器視覺的母身，深度學習為機器視覺的技術堡壘，近期Meta發布SAM模式有望助力機器視覺迎來GPT時刻。　　機器視覺下游的高景氣反哺明顯，AI與機器視覺成為剛需。AI+機器視覺技術優勢明顯，政策加持+社會需求(人口紅利退潮)驅動中長期發展，我國機器視覺待滲透空間較大。隨著工業4.0等概念的持續深化+研發技術的不斷突破，AI+機器視覺持續賦能下游工業應用領域，有望受益于下游賽道的高景氣，從行業領域來看，高景氣賽道的半導體、汽車、新能源有望成為未來行業的最重要驅動力之一，電子領域在中長期仍是應用范圍最廣的下游。從應用深度來看，AI賦予機器視覺的高精度優勢，使得機器視覺成為不少行業的剛需標配，機器視覺已逐漸嵌入半導體、汽車、新能源鋰電池與光伏的生產檢測環節，提高汽車電子的裝配質量、突破光伏缺陷檢測瓶頸以提高產品良率等。　　機器視覺成本集中在上游，核心環節的國產替代化方興未艾。25年全球有望達到千億市場規模，中國增速領先全球（CAGR為15%）。剖析產業鏈，機器視覺產業鏈的上游硬件（奧普特/海康/大恒/中光學/舜宇/福光）鏡頭、工業相機、光源以及軟件（凌云光/奧普特/海康/鼎捷），中游為裝備制造/系統集成廠商（天準/凌云光/大恒/矩子/華興源創/精測電子），成本集中在技術壁壘高筑的工業相機（價值量占比23%）以及軟件算法（35%）；競爭格局方面，全球機器視覺市場以康耐視（美國）、基恩士（日本）、巴斯勒（德國）為代表的企業占據全球>50%市場份額，以康耐視和基恩士為代表的雙巨頭以入局早、扎實產品技術、廣泛應用場景經驗的優勢提前據市場優勢。國內機器視覺上游行業仍處于成長階段，增長速度大致相當，關注國產替代+AI迭代下工業相機與軟件環節發展。

大模型提升機器理解能力，優化人機交互方式。AI大模型是實現通用人工智能（AGI）的重要方向，包含自然語言處理(NLP)、計算機視覺（CV），多模態大模型等。ChatGPT推出兩個月MAU突破1億，是自然語言處理領域突破性的創新，大力出奇跡后出現涌現能力,更理解人類語言。大模型“預訓練+精調”即可對下游應用賦能。我們認為大模型優化人類與機器交互方式，是效率的革命。大模型是“大數據+大算力+強算法”結合的產物，對比國內外大模型，算力儲備上國內并無短板;算法上OpenAI有先發優勢;前期數據的豐富度和量對大模型的訓練至關重要。

　　百度文心大模型：包含NLP、CV等在內的系列大模型。文心大模型包含NLP大模型、CV大模型、跨模態大模型、生物計算大模型、行業大模型等。與Bing類似，文心一言有望優化C端用戶搜索、創作體驗；ToB方面，百度已開放大模型API接口，在文案、AI作畫、開放域對話方面賦能企業。對于具體行業，百度推出文心行業大模型，以“行業知識增強”為核心特色。 　 　　阿里巴巴通義大模型：由通義-M6模型融合語言模型和視覺模型組成，率先應用在硬件終端天貓精靈和軟件通義千問。通義大模型包括統一底座“M6-OFA”，三大通用模型“通義-M6”“通義-AliceMind”“通義-視覺大模型”，以及行業層面的不同垂直領域專業模型。在應用上，天貓精靈基于通義大模型推出擬聲助手“鳥鳥分鳥”；對話式通義千問已經開始內測。 　 　　騰訊混元大模型：采用熱啟動降低訓練成本，文字視頻等多領域表現優異，已在廣告游戲等多場景落地。目前騰訊混元大模型已在騰訊廣告、內容創作、游戲、對話式智能助手等方面實現落地，大幅提升工作效率并降低成本。 　 　　華為盤古大模型：基于ModelArts研發設計的系列模型，在物流、藥物研發、氣象預測等多領域已實現落地。目前盤古CV大模型已覆蓋了物流倉庫監控等領域；NLP大模型覆蓋了智能文檔檢索、智能ERP和小語種大模型；科學計算大模型則應用于氣象預報、海浪預測等方面。 　 　　字節跳動AI探索基礎扎實，在語言大模型和圖像大模型初步布局。字節跳動AIGC大模型將從語言和圖像兩種模態發力，預期在今年年中推出大模型。字節跳動在算力、算法、數據方面并無短板。目前模型可用于圖文、視頻內容生成等，飛書將推出智能AI助手“MyAI”。 　

　AIGC空間廣闊，商業化落地持續推進

　　AIGC的落地痛點在于成本高昂的通用大模型與下游垂直應用場景需求的不匹配。ChatGPT熱度持續提升，一方面推動了科技巨頭持續加大AI投入，另一方面也直接帶動下游付費意愿提升，進一步加速AIGC應用落地和商業變現，AIGC產業迎來發展良機。 　　（1）從內容形態來看，AIGC應用包括文本、音頻、圖像、視頻、代碼、多模態等內容生成形式，根據紅衫資本預測，AIGC將首先在文本和代碼領域落地應用，隨后逐漸拓展至圖像和視頻領域。 　　（2）從應用價值來看，AIGC應用價值體現在降本增效、提升內容質量、增加內容多樣性、生成個性化內容等方面。在垂直領域，目前國內已有機器寫稿、對話式AI、報告生成等AIGC應用落地，技術價值主要在于替代人工實現降本增效。隨著科技巨頭的持續投入以及技術的迭代升級，AIGC技術應用場景進一步拓寬，技術價值也有望從將本增效向額外價值轉移。 　　AI賦能價值凸顯，AI應用大有可為 　　（1）AI+搜索：搜索是互聯網的流量入口，微軟、谷歌、百度均表示將率先將AI技術應用于搜索，未來有望重塑信息生成和呈現方式，成為新的流量入口。 　　（2）AI寫作：AI寫作可大幅提升效率，在具有較強規律性的結構化寫作方面具有豐富應用場景。目前已在辦公軟件、新聞媒體等專業應用場景商業化落地。 　　（3）AI對話：AI對話主要用于替代人類完成大量重復性、規則性對話任務，在金融、互聯網、運營商等擁有大量C端用戶的行業擁有廣闊應用前景。ChatGPT在多項測試中已經超過人類，將對話AI提升至新的高度，未來應用空間廣闊。 　　（4）AI翻譯：在AI技術支持下，機器翻譯效果持續優化，但在廣義理解層面仍面臨挑戰。相比專業搜索工具，ChatGPT具有更強的理解能力，在部分場景的翻譯表現優于谷歌翻譯和DeepL，表現驚艷。 　　（5）AI作畫：AI作畫可解決視覺內容創作門檻高、耗時長的痛點，對于內容創作的價值凸顯。根據6pen預測，未來五年10%-30%的圖片內容將由AI參與生成，預計2027年市場規模有望超過600億，空間廣闊。 　　（6）AI視頻：AI已經可以輔助完成視頻生成、替換、剪輯等多項任務，已在短視頻、AI修復等領域廣發應用，下游需求旺盛，未來應用潛力廣闊。

達觀數據作為業內首個利用知識圖譜技術提供工業制造領域數據圖譜化應用服務的企業，創新地將歸因分析與知識圖譜進行有效結合，構建出失效模式知識圖譜，將電氣、機械、工藝、動力和裝備等行業的知識在企業內部沉淀下來，助力先進制造業企業打造基于認知智能的質量體系，持續提升產品質量和生產可靠性水平。

在制造業中，產品質量與生產可靠性是企業的生命線，現代產品愈加的復雜，在產品規劃、設計、生產制造和客戶服務中，都要求參與人擁有足夠深度和廣度的知識以預防生產質量問題。以臺積電為例，其生產制造的每一顆芯片需要經過近 3000 道工序才能完工，而這其中需要利用大量的半導體設備，并一直維持恒溫、高壓等各種復雜環境。根據指數魔力陷阱，假設每一道工序的成功率都是99.99%，經過3000道工序之后，最終產品的成功率也只有74%，這遠遠達不到優秀制造業的良率標準。

指數的魔力

過去數十年過程中，包括ISO TS16949、ISO QS9000、GJB1391、SAE J1739、SAE ARP5580等多個國際標準化組織都推出了多種規范來確保復雜產品的質量以及生產制造過程的可靠性等。臺積電2019年的年報中明確指出使用了諸如FMEA、8D、故障分析等工具手段來對品質進行改善，創造效益高達150億臺幣（約人民幣34.45億）。但這些規范以及基于這些規范的工具都是要求參與人是所在領域的專家，以擁有多年行業問題處理的經驗知識來解決所遇到的問題。

臺積電品質管理工具，來源：臺積電2019年報

另外根據AIAG和德勤合作《質量2020》的調研報告，反映了當下汽車質量控制管理工作中存在的困難和改善行動的方向。其中解決問題能力層次不齊，知識經驗丟失風險大，知識沉淀、應用和共享不足等問題嚴重影響了調研對象的生產質量水平。

《質量2020》對質量管理不足的分析

保證產品質量和生產可靠性的關鍵就在于知識承載以及知識的充分利用。知識圖譜就是一種將企業顯性和隱形知識充分表達出來的技術手段，其起源于20世紀70年代的專家系統與知識工程，直到2012年Google推出了面向互聯網搜索的大規模知識圖譜，宣告了知識圖譜的誕生。知識圖譜可以將數據信息表達成更接近人類認知世界的形式，同時提供了一種更好的組織、管理和理解海量信息的能力。

達觀數據作為業內首個利用知識圖譜技術提供工業制造領域數據圖譜化應用服務的企業，創新的將歸因分析與知識圖譜進行有效結合，細粒度解析FMEA、FTA、失效分析報告、失效案例等文檔，結合設備、工藝、產品、原材料和供應商數據，構建出失效模式知識圖譜，將電氣、機械、工藝、動力和裝備等行業的知識在企業內部沉淀下來，助力先進制造業企業打造基于認知智能的質量體系，持續提升產品質量和生產可靠性水平。

??? 達觀智能制造知識圖譜平臺核心功能

01 異構數據知識獲取的全流程自動化

在規劃、研發、設計、生產、制造、客戶服務、設備管理中有FMEA、FTA、FA、產品和設備手冊、工單、品質報告等專業文檔，有存在于MES、PLM、APS、OA、ERP、MRP、CRM、SCM、PDM 等系統中大量數據。通過達觀RPA無侵入對接各個系統，利用知識抽取技術對這些異構、多源和多模態的數據進行解析和理解，充分挖掘“人機料法環測”等多維信息，應用知識推理和知識融合等技術構建出專業領域知識圖譜。達觀知識圖譜支持對Word、Excel、PPT、PDF等格式文檔的解析、表格提取、關鍵實體關系信息抽取、知識融合，快速針對故障報表和故障報告全流程、自動化解析和構建圖譜。

多種格式圖譜數據構建

02 故障問題歸因分析

輸入失效或故障的描述信息，系統會自動理解并抽取出關鍵信息，并從知識圖譜中提取出與失效現象相匹配的子圖，實現失效原因的定位，給出相應的解決方法和改善措施。歸因分析解析結果頁提供所有可能的原因，原因之間能做到相互獨立，完全窮盡，每一條結果支持查看失效原因的圖譜，并提供原始FTA、FA數據的溯源信息，在需要時得以獲取原始數據進行細節審查和可信度鑒別。整個過程采用領先的自然語言理解、知識推理、圖語義匹配和信息檢索等技術，實現高效、全面的失效智能分析。

故障歸因分析

03 FMEA失效模式自動發現與輔助制作

在產品生產及日常維護過程中可能存在技術更替或者設備更換，設備資料也會隨之更新，達觀智能制造知識圖譜平臺可以從新上傳失效文件中深度挖掘新失效模式、新原因、新的解決方法和新的改善措施，更新到相應的圖譜中。FMEA制作人員在設計過程中也存在疏漏的內容，當生產運營過程發生了FMEA文件中未考慮到的故障現象，可將對應失效故障模式抽取出來更新到FMEA圖譜中，提示人工確認并更新相應的FMEA文檔，保持圖譜中的信息和實際情況同步更新迭代，使整個圖譜中的信息處于最新的狀態。以此實現FMEA制作的智能化，提升設備、工藝和產品的質量和可靠性，為數字化和智能化工廠賦能。

FMEA失效模式自動發現

04 智能問答和檢索

基于自然語言語義分析技術的智能問答系統，幫助用戶更快、更智能地找到設備、人員、物料、工序、環境因素之間關聯關系，答案可解釋，同時支持答案結果的文檔溯源。達觀知識圖譜問答系統采用業內領先的自然語言理解和知識抽取技術，理解問題中的關鍵信息并識別用戶的意圖，結合知識推理、子圖匹配、信息檢索等技術精準找到問題的答案，并根據答案的特點以合適的樣式返回給用戶。目前支持多種意圖識別，包含但不限于下圖所示的類型。

KBQA支持類型

??? 達觀智能制造知識圖譜平臺核心價值

1、AI助手輔助工程師，更全面、更精準、更高效的失效分析

依托知識圖譜，通過**“知識型AI助手+工程師”完善工程師的知識體系**，減少對過往經驗的依賴，大幅提升分析效率，加速成長。既降低失效發生的幾率，也減少失效發生后的損失，實現降本增效，提升企業競爭力。

2、智能化FMEA和FTA制作，更完善的事前預防措施

利用RPA無侵入對接各系統，通過知識圖譜構建技術整合異構、多源和多模態的數據、文檔和知識，全面挖掘“人機料法環測”，建立知識間無所不在的連接，形成多維度的專業知識圖譜，助力更全面、更精準、更高效的失效分析、FMEA分析制作和FTA運營維護。

3、持續積淀專家經驗，構建長效知識體系

持續積淀企業的數據、經驗和知識，不斷完善專業領域的長效知識體系，統籌打造**“知識生產-知識沉淀-知識創造” 閉環**，搭建員工快速成長平臺，發揮人才的創新能動性，貫徹知識驅動發展，激發創新活力。

在制造業領域，目前達觀數據已經與多家行業頭部企業達成合作并落地，如某新能源行業領軍企業、汽車工業某龍頭企業、航空航天某單位、某大型上市醫療器械公司等。歡迎申請試用智能制造知識圖譜，讓失效問題發現解決更輕松。