本文来自格隆汇专栏：中金研究，作者：陈显帆 邓学等
联合研究
摘要
产业巨头纷至沓来，人形机器人或步入加速产业化阶段。1）产业层面：2022年全球人形机器人跨界企业涌现，5月戴森在ICAR宣布将在10年内推出可以做家务的人形机器人；8月小米秋季新品发布会“铁大”亮相；10月特斯拉发布Optimus原型机；除传统人形机器人企业外，消费电子及汽车巨头作为另外两股新势力入局。2）政策层面：8月12日，科技部等六部门印发《关于加快场景创新，以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》，提出优先探索机器人协助制造等智能场景。资本及技术助推下，我们认为全球人形机器人再度迎来产业变革的关键时刻。
从垂直应用走向千家万户，市场具备远期想象可能。人形机器人作为仿生机器人分支，本质为追求3D空间下的高纬度感知运动，而以特斯拉为代表的企业更多赋予将人形机器人作为通用机器人的终极愿景。跟据Stratistics Market Research Consulting预计，到2028年全球人形机器人市场规模或达264.3亿美元，CAGR为50.5%。在2022特斯拉AI Day中，马斯克希冀3-5年销售，远期百万台，终端售价不到2万美元/台。我们认为人形机器人后续打开的真实场景空间需要政策、学界及产业界的共同合力。
建议关注人形机器人产业链的国内力量。人形机器人是涉及通用AI、多自由度&多路径运控算法、传感器融合、视觉语音等跨学科的系统级工程。回溯过往几十年全球发展历史，运动能力不达标、成本居高不下、缺乏落地场景成为阻碍商业化的核心因素。我们认为汽车及消费电子巨头的涌入，将基于各自相对优势的支点，如成本控制、终端生态、机器视觉等，撬动行业发展步入新格局。我们看好主机企业及产业链相关潜在参与机会。
风险：特斯拉人形机器人产品研发进度不及预期，宏观经济下行。
正文
人形机器人发展思辩——镜花水月还是光明前景？
人形机器人：AI赋能，人机共生时代的标志产物
图表：全球仿生机器人的发展历程
图表：全球人形机器人发展历程
我们认为，人形机器人绝对优势或体现在人机情感交互、非结构场景的自适应能力。
工业机器人：根据IFR，2021年全球工业机器人安装量为48.7万台，中国市场安装量同比增长44%至24.3万台，稳居全球第一大市场。工业机器人最早诞生于1954年，具备工作节拍流畅、稳定性高的优势，一般应用于大规模工业场景生产线；但人机交互能力较差、安全性有限。
协作机器人：2016年IFR首次对协作机器人发布工业标准，协作机器人迎来发展黄金期。根据MIR，2021年全球协作机器人销量至3.4万台，中国1.4万台。协作机器人具备轻量化、编程环境开放、柔性高的优势，在轻工业场景及服务业快速渗透；但其人机交互能力更多体现在生产端，情感交流及复杂场景可移动属性尚未达成。
人形机器人：全球定义尚未统一，下体可分为轮式或足式，目前双足式人形机器人更被关注。在2022年特斯拉AI Day中，马斯克提出未来愿景，提出Optimus虽处于早期阶段，目标市场并不明确，但后续优化工作会持续推进，希冀3-5年面向大众销售，远期百万台。
图表：人形机器人与工业机器人、协作机器人区别对比
政策、产业、资金齐发力，人形机器人时代大幕加速开启
8月12日，科技部等六部门联合印发《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》，指出制造领域优先探索工业大脑、机器人协助制造、机器视觉工业检测，政策红利催生，人形机器人相关技术产业化落地进程值得关注。
产业龙头纷纷入驻，人形机器人迎高关注度。2022年人形机器人跨界者涌现，5月戴森在ICAR宣布将在10年内推出可以做家务的人形机器人；8月小米秋季新品发布会“铁大”亮相（177cm，体重52kg，全身21个自由度），雷军指出全部由小米机器人实验室全栈自研完成，将持续投入深耕；10月特斯拉发布Optimus原型机，人形机器人是特斯拉在AI应用泛化性的一次尝试，汽车积累的AI及控本能力在机器人领域能实现较好的复用。我们认为人形机器人行业三股势力（传统人形机器人企业、汽车企业、消费电子企业）交织，行业迎来变革的关键时期。
图表：全球人形机器人主要参与企业
消费情感服务与非结构化场景落地为先，长期空间充满想象
人形机器人在消费情感服务与非结构化场景积极探索。1）消费情感服务：彭博社指出，人形机器人设计的目标是激发信任，并鼓励人类与它建立联系。例如，2015年软银Pepper开启“情感机器人”发售，后2020年停产。2）非结构化工作场景：2011年日本福岛发生核泄漏，由于高辐射阻碍了抢险救援工作者无法进入到灾区内部，同时轮式或履带式机器人在核电站的复杂环境中的行动能力有限，非结构化场景的人形机器人研发成为学术界讨论的热点。我们认为，消费服务类与非结构化场景作业将持续为人形机器人打开探索市场。
据Stratistics Market Research Consulting预计，全球人形机器人市场在21年已达15.1亿美元，到2028年将全球市场规模或达264.3亿美元，CAGR为50.5%。其中北美占据全球主要份额，亚太地区的复合增长率将达到全球最高，日本和中国等区域将成为人形机器人制造的重要地区。我们认为类比无人驾驶，人形机器人发展处于L4（认知层）阶段，L5阶段对应的全自主决策与复杂行动仍有高阶维度的提升空间，能否从展厅，走向千家万户，市场具备远期想象可能，但具体增速仍取决于人形机器人产业化落地的技术进步速度。
图表：2021年全球人形机器人市场规模15.1亿美元
图表：人形机器人应用领域广阔
相较于人形机器人的进行中，非人形机器人已在消费端落地。人形机器人的最终应用尚处于探索阶段，并没有进入家庭广泛使用的落地阶段，但部分非人形机器人在家庭中的探索已经成功，并且目前有多重应用场景下的非人形机器人的探索正在进行中。目前消费级机器人市场中最成熟的品类是扫地机器人，其他的探索包括清洁类的擦窗机器人及空气净化机器人、厨房类的炒菜机器人、陪伴类的宠物机器狗及下棋机器人、教育类的编程机器人等。和人形机器人相比，非人形机器人机械结构相对简单，解决单一的应用场景，更容易实现。
图表：消费端非人形机器人产品
零部件产业链：生态探索，方兴未艾
AI+机器人，催生人机交互跃迁
AI+机器人技术交互，催生星辰大海。通用工业机器人技术主要为运动控制、机械传动，而AI技术打破了固有工业机械臂形态，引领机器人产业向协作机器人、自适应性机器人甚至人形机器人跃迁。AI+赋能机器人包括：利用机器学习的控制算法、传感融合、语音技术、软件平台。类比无人驾驶，我们认为人形机器人处于L3-L4阶段，至L5阶段仍有5-10年发展期。
图表：全球人形机器人技术发展阶段
人形机器人技术本质在于追求3D空间高纬度感知运动。我们认为考虑到机器人的概念，人形机器人至少需要满足可行走、简单任务执行功能。从供应链形态来看，我们认为人形机器人（含其他仿生机器人）存在如下特点：
软硬件交互能力要求高阶维度提升。人形（尤其双足式）机器人常见执行关节双位数以上，涉及多自由度&多路径运控算法、执行结构、传感器、仿真技术、视觉语音等一体化系统工程。对于参与企业而言，学科跨度广、研发投入大、技术链条长是面临的一致问题。
尚未有明晰产业链分工。供给侧各家技术路线不一，且不倾向于开源；需求侧无量产明确场景，导致人形机器人供应链鸿蒙初开。现阶段参与本体企业倾向于较为封闭的供应链，以优必选为例，除传感器、芯片及高精密谐波，几乎全线自研自制。包括在特斯拉AI day中，马斯克也提到开源或导致的恶意使用问题。
技术方案迭代，且远未固化。人形机器人处于供给创造需求的早期阶段，参与企业科研探索、场景试错的色彩浓厚，各家企业核心部件成本占比及技术方案差异性较大，不能以工业机器人传统三大件成本构成线性外推。我们认为相比于软件系统，以电机驱动方式的执行关节（含电机、减速器、编码器）已更为成熟。
图表：人形机器人零部件产业链及个股（以电机驱动方式为例）
控制系统：大脑掌舵者，实时边缘计算技术为关键
芯片层：AI芯片技术不断更新迭代。当前人工智能芯片主要发展路径有两种：1）延续传统计算架构，加速硬件计算能力，以GPU、FPGA、ASIC为代表；2）颠覆经典的冯·诺依曼计算架构，采用类脑神经结构来提升计算能力。国内AI芯片企业包括华为海思、寒武纪、地平线、中星微等。
控制层：步态控制和规划，适应复杂地面。人形机器人行走问题是先决条件，技术难点在于两方面：1）高自由度复杂非线性系统的姿态计算建模分析；2）数学模型与现实场景存在出入，影响因子包括地面摩擦系数、人形机器人关节材料弹性等。因此人形机器人步态规划需在反馈控制的闭环性不断下功夫，加装惯性传感器、关节角度传感器、防损害离合系统等。
传感层：多传感器融合，需在经济性和性能追求做取舍。双足人形机器人可选传感器主要有：摄像机、多目视觉SLAM、力矩传感器、激光雷达SLAM、超声波、IMU惯性测量单元、位置传感器等几种。凭借多传感器，人形机器人可在复杂环境下感知，并稳定执行任务。目前人形机器人用传感器多以进口为主，以优必选为例，新一代产品将通过设计降本&扩大供应商，追求经济性。
驱动系统：电机驱动为主，国产替代机遇已现
机器人主要驱动方式有液压驱动、电动驱动和气动驱动，电机驱动是人形机器人的主流选择。
电动驱动：代表如本田ASIMO、优必选Walker等。电动驱动即“电机+减速齿轮”结构，延续了工业机器人主流运控方法。但人形机器人各家产品性能差异较大，伺服驱动器、伺服电机、减速齿轮（高精密行星、谐波、RV）可选择余地较多。
液压驱动：代表如波士顿Atlas。由液动机 (各种油缸、油马达)、伺服阀、油箱等组成。液压驱动能够提供更大的功率重量比和更紧凑的结构，但由于环保性差，成本昂贵及漏油问题，并未为主流应用。
气动驱动系统：气力驱动系统通常由气缸、气阀、气罐和空压机(或由气压站直接供给)等组成，主要在中小负荷工业机器人当中使用，不适合人形机器人。
手指：空心杯电机被誉为电机领域皇冠上的明珠，具有功率密度大、能效高等优点，充分契合人形机器人的手指模组需求特点。空心杯电机的特点非常适合频繁启停、对空间、便捷性要求较高的场景，考虑到人形机器人手指关节处空间较小，且需要输出较大的力矩，我们认为空心杯电机的特点也同样十分契合人形机器人的指节模组。而从竞争格局的角度来看，由于空心杯电机体积较小，因此在绕组的制造、设计和电机内部电磁设计均为难点，海外企业Maxon和Faulhaber凭借先发优势持续领导全球，且覆盖电机直径6-35mm、功率0.12-250w的空心杯电机产品。
关节：伺服电机契合人形机器人的关节模组需求特点，产业链或迎崭新机遇。伺服电机分为交流与直流，由于人形机器人负载能力目前普遍偏小，以交流伺服电机为主。我们认为无框力矩电机在人形机器人的使用值得关注，鉴于无框力矩电机的轻量化和内置中空易于走线，目前已在协作机器人、AGV/AMR、服务机器人有快速推开。整体来看，截至2021年我国电机整体国产化率已到40%。
关节：减速器可选方案多元，国内企业存在参与机会。人形机器人作为高自由度机器人，对关节数量需求较大。然而具体关节扭矩选择、型号设计需根据产品设计不同而选择。谐波减速器具有零齿隙、高扭矩、紧凑等性能，相比而言，RV较少使用于人形机器人。以特斯拉本次发布会为例，展示了6种可选关节方案，包括谐波减速器及行星式滚珠丝杠结构。此外，我们认为特种结构设计也有存在可能，例如Alderbran公司为个人护理开发的Romeo腿部采用柔性减速器。
电源系统：人形机器人电池能量密度、快充性能仍然有待提升
与传统工业机器人相比，人形机器人摆脱了固定工位的束缚需要在多应用场景中实现切换进而对电池的性能也提出了更高的要求。从电池的性能指标来看：1）能量密度：电池的能量密度直接决定了人形机器人的单次最大工作范围，考虑到人形机器人运动控制的复杂程度决定了其功率密度更高因此也需要更高能量密度的电池与之匹配。2）快充：充电条件和速度则决定了人形机器人工作的连续性和扩大运动范围的潜力。
感知系统：视觉与语音感知为主，初创企业为导向
视觉感知：AI带来感知能力全流程优化提升
视觉感知方面，目前机器视觉感知的路线包括主动式的结构光法、TOF技术、雷达技术等和被动式的单目/双目/多目视觉法、区域/特征视觉法、机器学习法等。传统视觉感知主要分为基于主动视觉和基于被动视觉两种路线：1）基于主动视觉的视觉感知技术主要是通过传感器向物体照射不同种类的信号，并根据返回信号解析获得物体信息；2）基于被动视觉感知技术直接依靠周围光源，根据多视图几何原理进行逆向工程建模，获得目标物体的三维信息。
图表：传统主动与被动视觉法各有优劣势与适用场景
语音感知与语义理解：AI解决无监督训练的准确率问题
近年来，自动语音识别（ASR）与语义理解在Transformer技术带动下快速发展。ASR的技术路线经历了隐马尔科夫模型-神经网络-深度学习-大模型几个阶段，逐渐提高准确率并实现商用。近年来，Transformer、BERT模型被广泛应用于语音处理领域，并持续向更大的模型和数据集、更少的监督训练、多语言模型等方向发展。预训练大模型解决了标记数据昂贵、部分语言训练数据不足等问题，在语音识别领域，目前无监督的语音识别准确率已经能达到2019年利用标注数据训练的有监督模型的水平，有望解决过去标注数据昂贵、训练数据少的问题。
图表：无监督的语音识别错误率已经达到2019年有监督模型的水平
参与者发展历程梳理，特斯拉能否变革行业？
波士顿动力：液压驱动，引领前沿技术
历经30余年，从军方科研到商用落地。波士顿动力成立于1992年，致力于研发机动性、灵活性强的先进机器人。早期波士顿动力公司研发资金大多来源于美国政府，成果用于美国国防高级研究计划局（DARPA）。2013年底，谷歌子公司Google X收购波士顿动力，4年后波士顿动力被软银收购，2020年底，现代集团收购波士顿动力，此后波士顿动力逐渐向商用场景靠拢，日前最新产品Stretch码垛机器人与供应链公司DHL签订了1500万美元的订单。2022年8月份，现代集团和波士顿动力公司宣布启动波士顿动力人工智能研究所，以 "引领人工智能和机器人技术的进步"。
图表：波士顿动力发展历程
尽管拥有前沿技术，Atlas机器人仍具有商业化落地难的问题。目前Atlas机器人售价在1500万元左右，由于成本问题其尚未实现市场售卖，多用于机构科研。不过，值得注意的是，公司也做了一些商业化的尝试，2020年中旬波士顿动力首款商用机器狗Spot正式开售，售价折合人民币将近50万元。机器狗主要被用于记录施工进度，监视远程或危险环境，并在发电设施、退役核电站、工厂车间、建筑工地和研究实验室等环境中提供态势感知。
图表：液压驱动系统结构示意图
图表：Atlas主要组成部分（第三代）
本田公司：电机驱动先行者，商业化落地持续探索
从1986年开始，本田公司致力于人形机器人开发，分别经历了E系列，P系列和ASIMO机器人3代迭代。1986年本田公司推出首款腿部机器人E系列，腿部的平衡控制技术基本完成，后推出P系列，融入了计算机的自主控制技术。2000年，本田在P3基础上完成ASIMO研发工作，主要增加了传感器，提升了转动能力和续航时间，并加入了IC通讯技术，可以时速6公里的速度前进。但以上种类均未实现量产，ASIMO机器人租用成本为1天200万日元（约合12万人民币），变现能力差，所以其在2018年停止迭代更新，目标转向功能更精简的E2-DR机器人。
优必选：国产人形机器人领军者
始于2012年，全球首家BOM成本实现10万美元/台。自2018年，优必选不断提升整机设计水平及硬件性能、稳定性，陆续开发了Walker1至3代，产品参与了2018、2019年CES（美国消费电子展）和2019年春晚。目前公司步入技术提升和商业化阶段，新一代Walker X系列具有更为突出的AI能力，并重点开发在迎宾导览、科技展馆、政企展厅、影视文旅、AI教育与科研等ToB场景的应用。
优必选为全球第一个实现大型人形机器人BOM成本降至10万美元级别的企业，根据人形机器人创新中心负责人付博士观点，若未来量产能力达到1000-5000台/年，成本可降至5万美元。
自研自制伺服舵机，成本优势明显。伺服舵机是集成了电机、减速机、传感器的模块化产品，优必选于2012年研发出高性能伺服舵机，并自主投资工厂批量生产，降低了人形机器人的生产成本，目前已经交付了430万件伺服舵机关节。以“小尺寸大扭矩的模块化数字舵机”为例，其关节重量比标准件减少33%，生产成本仅为同类产品十几分之一，具有良好产业化基础。根据我们调研了解，高精密谐波减速器部分使用绿的谐波，芯片使用Intel，显卡使用NVIDIA，其余大部分零部件均为自制。
图表：优必选六大核心技术
图表：优必选关节驱动和传动零部件和技术
优必选预计下一代产品仿人性与算法能力有望大幅提升。1）部件：拥有六目全景相机系统、多自由度脖颈系统、下一代灵巧手、全身柔性皮肤系统；2）结构：采用金属点阵打印，拥有全身快拆系统、防摔损离合系统；3）驱动器与主控：采用多融合驱动器系统、国产定制算力系统；4）软件和AI系统：采用机器人软件系统ROSA2、业务流框架和开放AI接口，采用USLAM自研导航系统和USPEECH自研语音系统。
图表：优必选产业链
小米：CyberOne推出，消费电子巨头追逐星辰大海
首款人形机器人发布，消费电子巨头踏上征程。22年8月11日，小米在秋季发布会上发布首款全尺寸人形仿生机器人CyberOne（铁大），高1.77米，全身13个关节，21个自由度，自由度0.5毫秒级别实时响应，成本高达60-70万元，暂无量产计划。从感知能力上来看，CyberOne可识别45种人类语义情绪，分辨85种环境语义，同时搭载自研Mi-Sense深度视觉模组，结合AI交互算法，实现人物身份识别、手势识别、表情识别。从动作能力上来看，CyberOne全身5种关节驱动，可实现双足运动姿态平衡，四肢强健并拥有最大模组峰值扭矩300N*m，支持单手握持1.5KG重物、反向拖动上肢复现运动等功能，时速达到3.6km/h。
以CyberDog为例，其运动控制和关节结构做到了尽可能简洁，由浅入深，CyberOne值得期待。
英伟达JETSON XAVIER NX：CyberDog搭载NVIDIA JETSON XAVIER NX平台，这是一台用于嵌入式和边缘系统的AI超级计算机，可以提供最高21T的算力，通过高算力来保证CyberDog毫无障碍地处理从传感器系统捕获的大量数据，准确领会使用者的意图。
高精度传感器：通过11组高精度传感器组合，CyberDog能够更好的进行计算和规划。此外，小米手机影像部门将深耕多年的影像技术运用至四足机器人领域，CyberDog可通过影像技术感知环境后，通过算法创建出地图并导航，规划最优路线。
自研伺服电机：CyberDog全身的自由度是12，单腿的自由度是3，即每只脚的大腿关节处有2个电机，小腿关节处有1个电机。12个电机的组合让CyberDog能够做出奔跑、跳跃、空翻等高难度动作。CyberDog所使用的伺服电机来自小米自研，单个最大扭矩达32N*m，最大转速为220rpm。
全志Allwinner MR813：MR813是全志针对运动机器人市场推出的高性能SoC，使用4核A53架构，主频高达1.6GHz，拥有丰富的音视频接口和运动驱动接口，能够负责MPC算法的执行、运动控制、电源系统管理和OTA系统管理等工作。
整体系统框架，CyberDog使用的是主流的机器人开源架构ROS 2，具有极强的开源性。
图表：小米CyberDog仿生四足机器人系统框图
特斯拉：Optimus原型机发布，产业资本助力再下一城
人形机器人是特斯拉在AI应用泛化性的一次尝试，汽车领域积累的AI能力在机器人领域能实现较好的复用。本次特斯拉2022 AI Day从总体设计、大脑算力、结构设计、机器视觉、运动规划等方面详细演示，从初代平台搭建到原型机发布，特斯拉用6个月时间快速搭建了擎天柱软硬件平台体系。马斯克再次重申投入人形机器人的决心，并希望3-5年内实现量产。
硬件方面，1）结构设计紧凑，特斯拉以减少元件数量为首要目标，整体旋转舵机与直线舵机布局紧凑，膝关节四连杆减少膝部舵机需求，整体可选零部件较少，适合批量生产；2）能耗从传感—融合—充电管理，采用流线型电池设计及高效冷却，电池组带电量2.3kwh，可维持一天工作；3）参考汽车，震动碰撞防真提升机器人安全性。
软件方面，1）算力：Tesla Optimus 采用FSD(full self-driving），今年AI Day中，Dojo团队提出一个训练模组的训练能力可类比6 GPU计算盒子，成本低于1个GPU盒子水平，Dojo一周时间内可以完成GPU系统训练一个月的工作量，具备性能和成本的双维度进展。Dojo训练集群ExaPOD包含120个训练模组，3,000枚D1处理器，总算力达1.1EFLOPs。2）视觉：得益于终端应用FSD功能的消费者数量从2021年2,000名提升至2022年16万名的指数级提升，FSD更高频的数据收集、模型训练、算法迭代在人形机器人得以沿用。
图表：FSD通过模拟仿真实现快速构建虚拟场景用于训练
应用方面，马斯克多次强调打造有用、可量产的机器人，短期目标明确应用在特斯拉工厂中，中长期目标为打造通用型机器人。我们认为人形机器人的落地应用尚需时日，但相关上游核心零部件的技术和格局有望迎行业机会重塑。
国内汽车零部件厂商在机器人产业链中具有什么优势？
特斯拉新产品发布催化人形机器人行业发展，带动近期特斯拉产业链受到大家的高度关注。我们认为资本市场广泛关注汽车零部件公司的原因在于，无论汽车还是人形机器人，核心能力都以硬件为载体，这恰好体现出中国制造业的优势，包括“精密机加工能力、规模效应、客户服务能力、快速响应能力”。
汽车零部件企业能力有望横向迁移，进军机器人行业大有可为。我们认为，汽车零部件与人形机器人零部件存在部分重合或相似之处，供应商及潜在供应商亦存在一定程度的重合。这些优质供应商经过汽车零部件行业的锤炼，已经具备了在精密机加工能力、规模、客户服务能力、快速响应能力等方面的优势。
终端应用：应用场景探索，以主动供给创造需求
导览展示，赋能公众服务
人形机器人进行导览展示活动优势得天独厚。由于人形机器人同时具备移动性、交互性、智能性强的特点，能够有效代替导览展示场景当中重复繁杂的工作，担当展会的“讲解员”，以此节省人力成本、提升咨询效率。以优必选人形机器人Cruzr为例，它在智慧政务、智慧党建、智慧零售和智慧展厅等场景有众多应用落地，促进传统公共服务场景升级转型，解放原本处于单调繁琐岗位的劳动人员。
图表：优必选人形机器人在公共服务的应用概览
走进教育科研场所，编程示教
人形机器人为教育科研创造新的可能。在科研机构，人形机器人经常受到各大高校人工智能实验室、医疗院所的青睐。此外，人形机器人可被应用到K12及职业教育课堂中。
图表：人形机器人在教育和科研场景的应用情况
B端市场需寻找比较优势，精准布局
虽然马斯克在发布会上强调未来人形机器人可能用于工业生产，但是人形机器人在当前的工业生产中并没有明显比较优势。当前工业/协作机器人使用场景较为固化，在汽车/3C等工业级应用较为成熟，人形机器人并没有明显优势。我们认为工业场景下，人形机器人需要精准布局。
举例：Digit积极尝试人形机器人导入物流运输。2020年1月，福特宣布成为第一个将Agility Robotics的Digit纳入工厂设置的客户。Digit具有灵活的四肢，并装有传感器，可以导航楼梯，各种障碍物和各种地形，可以拾取和堆叠重达40磅（约合18公斤）的盒子，还可以折叠自己来解决储存空间。Digit以电机驱动，并将重心上移，增加机器人负重，致力于物流“最后一公里”的配送应用。福特设想，Digit将乘坐无人驾驶汽车向客户交付包裹，从而实现整个交付过程的自动化，目前Digit机器人官网售价为25万美元。
家政服务更为遥远，更复杂化场景面临困境
家电企业将目光不约而同转向家庭服务机器人。三星于2021年年初在CES上提及未来将发布机器人保姆Bot Handy，它将通过摄像头和人工智能识别物体，以满足取洗好的衣服、放洗碗机等家居需求。同时三星于年底正式成立机器人业务团队，市场认为这是产品推出的前奏。
无独有偶，国内家电龙头美的于近期正式发布其新的家庭服务机器人品牌——WISHUG，其核心功能包括AI管家、家庭助理、安全卫士、科技玩伴，未来将被定位成家庭中控，即通过语音或显示屏操控联动家里其他的IoT设备。
家政机器人发展面临三大困境，短期难以投入应用。由于家庭环境中往往具有比工厂更复杂的工作环境，当前的软件算力暂时还不能满足该任务的要求。此外，波士顿动力的创始人马克·雷博特表示当前企业发展家政人形机器人的限制在于投资风险过高，企业能够进行投资的预算有限，导致了该项目面临着资金约束。在生产过程中，人形机器人的生产成本控制难度也较大，所以大规模投产的可行性也被限制。
风险
1）特斯拉人形机器人产品研发进度不及预期：特斯拉拥有强大软件算法能力及硬件配套能力，对于人形机器人行业发展具有重大促进作用。当前特斯拉仅公布了原型机，在芯片算力、神经网络、结构设计降本等诸多方面仍在持续突破，技术突破进度或影响整个行业的应用落地速度与资本关注程度。
2）宏观经济下行：全球经济受地缘政治、疫情等诸多因素扰动，若宏观经济下行，相关企业盈利能力削弱，或将对人形机器人相关项目研发投入造成制约，影响整个行业的技术落地速度。