AI赋能机器人产业奇点已至

  ：首台人形机器人的研发要追溯到1939年第一台电机械控制的Elektro，至今已有近百年时间，从技术维度，人形机器人产业的发展可以划分为电机械、实验室智能和应用推广三大阶段。

  （1）电机械阶段：此时人形机器人仅仅通过模仿人的行为去进行如移动、抬手、发声等较简单的动作。这一段时期机器人主要是通过机械性地模拟人类行走进行移动。

  （2）实验室智能阶段：传感系统、控制管理系统、软件算法等多个技术共振发展，至2020年某海外汽车龙头开发的ASIMO将人形机器人带入实验室智能阶段，此时的机器人逐渐可以通过传感器获取外部信息，通过简单的分析判断做出相应的决策。已经可以在一定程度上完成包括“8”字形行走、拧开瓶盖、单双脚跳跃等简单动作。智能化阶段美国开始与日本齐头并进，日本更侧重外形仿真，美国更侧重于用机器人模拟人脑的功能。

  （3）应用推广阶段：某美国科技巨头的Optimus的发布正式引领全球人形机器人向2C端、面向消费者的应用发展。2023年ChatGPT的技术迭代突破强化了人类对于人形机器人商业化的信心，全球科学技术巨头纷纷下场布局研发，2023年有望成为人形机器人正式应用推广元年。机器人产业的快速地发展将带动芯片、人工智能等高新技术突破，科创100ETF（588190）具备配置机遇。

  历史上人形机器人产业高质量发展的最大掣肘是机器人功能单一，应用场景有限。伴随AI快速地发展、人形机器人奇点已至。算法和感知认知技术的突破赋能机器人从“功能”走向“智能”，除了运动和自适应调整功能外，还拥有感知交互和思维能力，逐渐发展类人特征，多功能、多模态、多服务体验的智能机器人也成为了最新发展的新趋势。类人特征包括：

  （1）“眼”：计算机视觉方面，人工智能图像识别技术已得到广泛运用。计算机视觉是用计算机模仿人类视觉系统的科学，让计算机能够拥有类似人类提取、处理、理解、分析图像以及图像序列的能力。21世纪至今，深度学习算法大幅度提高了计算机视觉的准确性，未来计算机视觉将逐步从识别发展到理解，并由被动感知向主动选择感知发展。计算机视觉的进步将推动机器人由被动执行转为主动理解。

  （2）“耳”和“口”：AI语音正从语音识别向语义理解发展，自然语言识别技术（Natural Language Processing）技术不断迭代优化。要实现完整的对话交互，需要“听懂—理解—回答”三个步骤完成，其中“听懂”需要语音识别技术；“理解”需要自然语言处理技术；“回答”需要语音合成技术。这三大技术近年来发展迅猛，尤其是2023年以来NLP新模型ChatGPT的出现，带动人形机器人认知能力的提升。未来养老陪伴、教育等应用场景需求或将逐步扩大，推动有关专业人形机器人的发展，科创100ETF（588190）聚焦硬科技板块，长期配置价值凸显。

  整体人形机器人在AIGC技术的加持下从“功能”型简单执行命令转向“智能”化拥有推理设备能力，突破应用场景单一的一大历史瓶颈，为未来商业化加速提供了基础。

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