人形机器人（仿人机器人）是结合了仿生学、人工智能学、计算机科学以及材料科学的一个复杂产物。从形态上来看，人形机器人根据应用场景的不同分别或同时具有人的四肢、头部和躯干，使用部分肢体的场景包括应用于工业领域的机械手臂、应用于医疗康复领域的辅助步行机器人等。从行为上来看，人形机器人通过模仿人类的关节、肌肉、感知系统、思维系统来实现移动、操作、感知、学习等行为，辅助人类从而解放更多的生产力。

　　随着技术进步，全尺寸人形机器人即将迎来商业化。部分躯体机器人的应用已进入商业化初期，相较之下，全尺寸人形机器人商业化程度更低。随着机器人技术的快速进步与成熟，全球多方势力已加入了全尺寸人形机器人商业化布局的行列。2022年，随着小米、特斯拉陆续发布CyberOne和Optimus，机器人行业将迎来全尺寸人形机器人商业化的到来。

　　在特斯拉产品发布之前也有多种全尺寸人形机器人，但主要用于科教、研究、娱乐等领域，可以实现的功能相对较少，且售价高昂，随着特斯拉、小米等科技企业的进入，制造、算法等诸多优势将实现对人形机器人商业化潜力更深入地挖掘。

　　人形机器人从1939年第一台电机械控制的Elektro开始至今已历经近百年时间，我们从技术变化的角度将其划分成三个阶段：电机械阶段，实验室智能阶段和应用推广阶段。

　　1）电机械阶段：此时的人形机器人仅仅是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。这个时期的代表为日本早稻田大学研发出的WAP、WL和WABOT系列机器人，该阶段主要侧重通过机械性地模拟人的行走使得机器人能够移动。

　　2）实验室智能阶段：传感系统、控制系统、软件算法等多个技术实现发展，2000年本田开发的ASIMO将人形机器人带入实验室智能阶段，此时的机器人逐渐能够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。可以实现如“8”字形行走、拧开瓶盖、单双脚跳跃等简单动作。在智能化阶段美国与日本齐头并进，日本侧重于外形仿真，而美国则更侧重于用计算机模拟人脑的功能。

　　3）应用推广阶段：特斯拉的Optimus的发布引领全球人形机器人向C端应用发展，而2023年ChatGPT的迅速迭代加强了人们对于人形机器人商业化的信心，全球科技巨头纷纷下场布局研发，我们认为2023年可以成为人形机器人正式进行应用推广的元年。

　　大语言模型可以和图像模型、三维视觉模型融合，形成多模态模型，极大的提升机器人的感知和执行能力。

　　目前的大型语言模型只能通过语言和图像与用户进行交互，无法在物理环境中执行交互。

　　为了实现人工智能与物理世界的连接,机器人技术的推进能够作为使用者与物理环境之间的接口，从而实现更丰富和立体的人机交互。

　　技术积累：硬+软为基础，加速推进产业化。硬件方面，特斯拉具备完整的研发、测试、优化产品的可视化开发流程。以电动车的研发积累为基础，特斯拉能够实现最大程度缩短研发周期，设计出更高效、更安全、更稳定的机器人电气结构

　　软件方面，机器人的视觉系统与汽车自动驾驶的模拟系统原理类似，因此特斯拉在自动驾驶积累的数据能够加速机器人视觉系统的训练。此外，特斯拉自研的超级计算机Dojo配备了神经网络训练芯片D1，能够通过处理海量的视频数据加速FSD的升级迭代，并为Optimus提供更强的算力支持。

　　在制造方面，特斯拉本身具有成熟的电动车供应链，而特斯拉的现有供应商能够提供部分机器人所用的零部件（如摄像头、热管理、传感器等），因此特斯拉在供应链方面有较强的迁移能力。

　　另外，特斯拉在电动车降本方面也有着深厚的积累，无论是在车身结构（CTC）还是一体化压铸（9000吨冲压机）方面积累的经验都会对机器人的批量生产提供帮助，加速产业化落地进程。

　　人形机器人由三大部分—感知部分、执行部分和控制部分组成。这三大部分分别负责感知、控制和执行环节。感知环节是指机器人通过传感器获取环境信息，在此基础上分析周围环境，解析出外部信息。控制环节是指机器人将感知环节中获取到的信息推理成具体的任务，制定出相应的行动计划并进行决策后，发出行动计划。执行环节是指机器人根据决策环节中给出的行动计划执行相应的操作。

　　感知部分主要由信息检测系统以及信息融合系统组成，分别负责体内外环境信息的获取以及不同感知信息的融合处理。

　　信息检测系统：主要由传感器及其数据转换处理模块组成，获取环境状态中有意义的信息。信息检测系统可以分为内部传感器模块和外部传感器模块，内部传感器模块主要检测机器人的状态，例如速度、加速度、能量等，外部传感器模块包含超声，激光雷达，触觉传感器，相机等，主要检测机器人工作环境的状态，例如物品摆放情况和状态、温度、场景分布等。检测到的信息可以直接被控制部分利用，并由控制系统直接做出判断（类似于人的条件或无条件反射），更多的是经过信息融合系统综合处理后再传送至控制部分（类似于人们综合客观环境影响后再做出判断和行动的过程）。

　　机器人身上一般会安装多个传感器，以便检测各种有用的环境状态。有些环境状态信息只需要单一的传感器进行检测，例如温度、湿度等状态，而有些环境状态则需要多个传感器进行配合，共同作用才能成功得到该环境状态的信息，这样就需要将多个检测信息进行融合处理，例如轮式机器人的速度，需要将各个轮子的速度检测后，再按照相应速度合成算法进行计算，才能得到最终机器人的速度。信息融合系统将相互独立的检测信息，融合

　　人机交互系统：是使操作人员参与机器人控制并与机器人进行联系交流的子系统，人机交互系统涉及如何获取外部控制命令，以及如何表达自身的状态等。简单的人机交互可能只是一个报警信号，复杂的人机系统则可能涉及许多学科，例如通信技术（如何获取远程甚至是超远程的命令信息）、自然语言处理（如何分析操作人员的语言命令）等。人机交互系统也有可能会借助感知部分获取必要的信息，例如在接收语音命令时，需要感知部分进行语音的检测与信号的转换，以及语音命令的分析等。

　　决策系统：控制系统的任务是根据感知部分提供的感知信息以及执行任务要求，进行合理的分析与决策，提供执行指令给执行部分完成指定的运动和功能。感知部分如果对执行部分不进行监测，如一般工业机器人末端的移动，这样的控制方式称为开环控制；如果进行信息的反馈，如具有跟踪功能的机器人，这样的控制方式称为闭环控制。控制系统可以很简单，如温度报警，只需要温度超过警戒温度就立刻报警；也可以很复杂，美国IBM公司生产的深蓝超级国际象棋电脑，有32个大脑（微处理器），每秒可以计算2亿步。1997年的深蓝超级国际象棋电脑可搜寻及估计随后的12步棋，而一名人类象棋高手大约可估计随后的10步棋。

　　执行部分由驱动系统和机械系统组成，分别负责动力的提供以及实际运动的执行。

　　驱动系统：驱动系统主要指驱动机械系统的驱动设置，是机器人的动力来源。根据驱动源的不同，驱动系统可分为电动、液压、气动3种，以及把它们结合起来应用的综合系统。驱动系统可以与机械系统直接相连，也可通过传动装置与机械系统间接相连。驱动系统影响机器人反应的快速性与准确性。

　　机械系统：除了安装感知、控制部分与其他必要结构的机械结构外，机械系统主要是指机器人的运动结构，常见的运动结构有关节式、轮式、复合式等。关节式结构的机器人常见的有工业机器人（典型关节式）、类人型机器人（足式）；轮式机器人常见的有服务机器人、巡逻机器人等，轮式机器人的运动控制相对于足式机器人来说较为简单，所以在服务领域应用广泛；复合式运动结构主要应用在复杂地形中，如救援机器人，既要能在平地与低坡度表面运动，又能够做上下楼梯等升降运动。

　　双足机器人的控制具有很高的技术难度，尤其是步态控制和平衡问题。机器人在移动过程中，外力方面只受到重力和地面的作用力，而重力和地面作用力不能直接控制，只能转而控制机器人关节的驱动力来控制机器人的行走，这样给双足机器人的控制增加了很大难度。

　　该理论首先是由M. Vukobratovic和Stepaneko在1968年提出，ZMP可理解为地面上存在的一点，机器人在该点由惯性力与重力所产生的净力矩为零。如果ZMP落在脚掌范围内，即可认为机器人系统是稳定的，机器人可以稳定行走。

　　倒立摆+ZMP简化模型在机器人步态算法得到广泛应用，成为目前主流移动控制法的理论基石，使人形机器人可稳定行走。该模型将机器人简化为一个倒立摆，整体控制的目的是使实际的ZMP位置与参考的ZMP位置之间的误差尽可能小，这样机器人在运动过程中才能够稳定，因此需要根据期望的ZMP位置（期望的落脚点）计算出质心的运动情况和实际的ZMP位置，并且反馈跟踪ZMP位置。该控制方法最具代表性的机器人就是本田的Asimo机器人，他是当时最先进的机器人，至今也很难被超越，除此之外，还有优必选的Walker，德国宇航局的TORO等。现在主流的足式机器人控制方法一般是双层结构，基于模型预测控制(MPC)的上层轨迹规划和基于动力学模型的下层全身关节力控(WBC)被认为是经典的ZMP控制的升级版，计算机性能的提升让更复杂的优化问题的求解成为可能，同时高性能的力控关节也取代了ZMP时代的高刚度位控关节。这种控制架构得到了广泛的使用，并取得了很好的效果。

　　借鉴特斯拉汽车零部件供应链国产化降本经验，人形机器人执行层面零部件国产供应商迎来重要机遇。以特斯拉Model 3标准续航版为例，从2019年底到2021年中，其零部件国产化率从30%飞涨到90%，由此带来大幅度的降本，使得售价从2019年底的35万下降至2021年中的25万，零部件国产化带来的降本效益十分明显，对特斯拉汽车的发展有着很大的推动。目前，在整个人形机器人产业链中，上游机器人零部件制造商国产化程度低，且这些核心零部件在机器人产品中占比高，较高的成本阻碍了人形机器人产业的发展。迫切的降本需求将为相关国产供应商带来重大机遇。

　　就特斯拉Optimus而言，由于机器人和自动驾驶领域的差异，需要对FSD算法进行适应和改进，以满足机器人特定的需求和任务。这一切都依靠特斯拉强大的自主研发能力。相比全球其他依靠第三方团队进行软件外包的厂商，特斯拉拥有卓越的软件团队，这是特斯拉非常重要的隐性价值，也塑造了其真正领先于同业的核心竞争力。

　　人形机器人感知模块零部件与苹果硬件高度重合，“果链”国内供应商有望快速切入人形机器人供应链。

　　苹果的成功摆脱不了对中国供应商的依赖，2021年苹果硬件中国供应商数量占全球的49%，可以看出我国是苹果产业链的重要参与者。同时，我国供给的摄像头、玻璃盖板、屏幕等产品与人形机器人感知模块的零部件重合度较高，这些厂商有望借助供应链优势迅速切入人形机器人供应链。

　　特斯拉人形机器人头部核心零部件主要是摄像头和AI芯片。与特斯拉汽车一样，擎天柱同样依靠纯视觉算法实现对环境的感知，感知器件为安装在机器人头部的摄像头。特斯拉机器人使用了单颗特斯拉自研SoC芯片，可同时支持 Wi-Fi 和 LTE 连接，但和汽车所采用的不一样，机器人需要处理视觉数据做出迅速反应、基于多种感官输入和通讯，因此装有无线电连接、音频支持以及需要保护机器人本体和人类的安全特性。

　　搭载的高性能DOJO D1超算芯片显著提升性能、降低功耗。这是一款基于7nm工艺的定制处理器，具有500亿个晶体管。芯片的裸片面积为645平方毫米，比起英伟达的A100（826mm²）和AMD Arcturus（750mm²）还要更小。D1芯片提供22.6FLOPS的单精度计算性能（FP32），在BF16/CFP8中提供高达 362 TFLOPS算力，这种性能是在单个 D1 芯片 400W 的 TDP 内实现的。比起目前特斯拉用英伟达处理器组建的超算，用D1芯片组建的超算性能提高4倍，每瓦性能提高1.3倍，占地面积减少80%。

　　以特斯拉Optimus人形机器人为例，全身共28个运动关节（除手部），分为旋转关节和线性关节两大类。通过应用仿真工具，充分考虑成本和重量后，选择了三种旋转执行器和三种线性执行器应用于各关节。旋转执行器主要分布于肩髋等需要大角度旋转的关节，线性执行器分布于膝肘等摆动角度不大的单自由度关节和腕踝两个双自由度但是体积紧凑的关节。

　　旋转关节的核心零部件主要包括无框力矩电机、谐波减速器、力矩传感器、双编码器以及驱动器。

　　无框电机是传统电机中用于产生转矩和速度的元件，但没有轴、轴承、外壳、反馈或端盖。无框电机包含两个部件：转子和定子。转子通常是内部部件，由带永磁体的旋转钢圆环组件构成，直接安装在机器轴上。定子是外部部件，包含有齿钢叠片，外面包裹着能产生电磁力的铜绕组。定子紧凑地安装在机器外壳的主体内。相比于传统有框电机，其具有节省空间、减少部件数量、提升系统性能等优势，符合机器人关节处对电机空间小、可靠以及效率高的要求。

　　谐波减速器是旋转关节的核心传动部件，是机器人关节精度的决定性因素。谐波减速器主要由三个关键部件构成—波形发生器、柔轮和钢轮，用于将电机的高转速低转矩运动转化为低转速高转矩运动。波形发生器为椭圆形，由一个椭圆形轮毂和一个特殊的薄壁轴承组成，轴承遵循轮毂的椭圆形。这是齿轮组的输入部件，它连接到电机轴上。柔轮是一个圆柱形的杯状结构，由柔韧但抗扭的合金钢材料制成。“杯子”的侧面很薄，但是底部又厚又硬，其开口端是柔性的，但封闭端是刚性的。柔轮用作输出端，并将输出法兰连接到其上。柔轮在杯的开口端有外齿。钢轮是一个内部有齿的刚性环。钢轮比柔轮多两个齿，这是谐波传动系统的关键设计。圆形的波形发生器嵌套在柔轮内，当波形发生器插入柔轮时，柔轮将采用波形发生器的形状。波形发生器和柔轮之后被放置在钢轮内，将齿啮合在一起。

　　当波发生器装入柔轮内圆时、迫使柔轮产生弹性形变而呈椭圆状，使其长轴处柔轮轮齿插入刚轮的轮齿槽内，成为完全啮合状态，而其短轴处两处轮齿完全不接触，处于脱开状态。当波发生器连续转动时，迫使柔轮不断变形，使两轮轮齿在进行啮入、啮合、啮出、脱出的过程中不断改变各自的工作状态，产生了所谓的错齿运动，从而实现了主动波发生器与柔轮的运动传递。

　　与目前工业机器人常用的RV减速器以及其他精密减速器相比，谐波减速器使用的材料、体积及重量大幅度下降，具有小体积、高传动比、高精度等优势、与机器人旋转关节适配性高。

　　旋转关节通过力矩传感器和双编码器进行速度、位置等数据的反馈，驱动器通过反馈的信息来控制电机。

　　双编码器包含电机侧的编码器和减速器输出端的编码器，构成全闭环的位置速度控制。位置闭环可以通过输出端的编码器，速度闭环可通过电机侧的编码器。同时，力矩传感器可精确反馈关节的力矩。速度、位置、力矩信息最终反馈给控制器和驱动器，使其对电机输出后续的力矩、速度和位置控制量。

　　线性关节的核心零部件主要包括无框力矩电机、行星滚柱丝杠、力矩传感器以及驱动器。

　　旋转关节与线性关节的动力产生源头都是基于旋转的无框力矩电机，而旋转运动最终转化成直线运动是借助丝杠这一减速元件完成的。

　　特斯拉Optimus使用丝杠中性能最为优异的行星滚柱丝杠，采用了反向行星滚柱丝杠技术。行星滚柱丝杠属于丝杠类中性能最优异，但也最昂贵的一个子类，普通应用消费级的丝杠包括梯形丝杠(螺母)与滚珠丝杠。行星滚柱丝杠是把行星减速器与丝杠的原理进行融合，在主螺纹丝杠的周围，行星式地布置了6-12个螺纹滚柱，由传统滚珠丝杠式的点接触变换成了精度与承载力更高的线/面接触。发布会中的推杆采用了反向行星滚柱丝杠技术，反向的意思为螺母旋转，螺杆不动。剖面图可以看到伺服电机转子直接带动螺母旋转。该方案特点是行星滚子与螺母多点咬合滚动配合，承载能力极强，寿命超长，比常规滚珠丝杠提升一个数量级。但难点是滚子及螺母磨制工艺复杂耗时，装配时需要匹配不同滚子的相位，操作难度大，因此成本很高。

　　每只灵巧手使用了6只空心杯关节，其核心零部件主要包括空心杯电机、多级行星减速器、编码器、驱动器、接近传感器等、触觉传感器、温度传感器、力传感器等。

　　灵巧手是人形机器人执行动作的最终零件，配备丰富的感知和执行技术。通过手指等部位的传感器，实时将信号传回处理决策后，将控制信号传回手部并驱动执行。灵巧手配备的传感器主要有接近传感器、触觉传感器、温度传感器、力传感器等。

　　灵巧手中相应的传动配置为空心杯关节、蜗轮蜗杆、线传动。在空心杯关节之后引入了一级蜗轮蜗杆，蜗轮蜗杆输出端通过钢丝绳驱动手指关节，使得手指的动作更加顺滑。手部具有自锁功能，推测是蜗轮蜗杆自身具有的机械自锁特性。自锁装置的重要性在于断电状态或者故障状态时还可以保证抓取的负载不掉落。亦可以在抓取负载的手臂移动时，电机不用上电，等手臂移动到位后，需要释放负载时电机再上电，整个搬运过程中负载靠结构而不用电机承载，这可以降低能耗，降低手掌温升。

　　空心杯电动机在结构上突破了传统电机的转子结构形式，采用的是无铁芯转子。无刷空心杯以线杯作为定子，永磁磁铁作为转子。这种转子结构彻底消除了由于铁芯形成涡流而造成的电能损耗，同时其重量和转动惯量大幅降低，从而减少了转子自身的机械能损耗。同时，无铁芯转子与普通铁芯转子相比要轻，进一步提高了电机的功率密度，提高了电机的效率。而灵巧手的关节需要配备体积小且能输出较大力的电机。因此，功率密度高、效率高且体型较小的空心杯电机适合用于灵巧手关节。

　　鸣志电器是全球运动控制产品先进制造商，长期秉持对专业应用技术和国际化科学管理手段的追求。公司运动控制领域的主营产品包括步进电机、空心杯电机、伺服电机等控制电机以及相应驱动器。公司专注于智能电机技术研究以及生产制造的自动化提升，以成为信息化和自动化领域的综合性提供商为目标，打造精密控制电机加直线传动、加减速机和运动控制系统的模组化产品。近五年收入结构以控制电机及其驱动系统产品、贸易代理业务以及LED控制与驱动产品为主。2022年公司总营收29.6亿元，同比增长9.05%，实现归母净利润2.47亿元，同比下降11.58%，实现扣非归母净利润2.34亿元，同比下降9.36%。根据Wind一致性预期（截至2023年7月7日），预计公司23/24/25年营收同比增长32.94%/31.5%/26.91%至39.35/51.75/65.67亿元，归母净利润同比增长63.27%/50.65%/38.37%至4.04/6.08/8.41亿元，对应当前PE为72.6/47.8/34.3倍。

　　拓普集团成立于1983年，深耕汽车行业40年，主要从事汽车零部件的研发、生产与销售。公司主要致力于汽车动力底盘系统、饰件系统、智能驾驶系统等领域的研发与制造，主要产品有汽车NVH减震系统、内外饰系统、车身轻量化、底盘系统、智能座舱、热管理系统、空气悬架系统和智能驾驶系统等。公司与战略客户推行Tier0.5级合作模式，为客户提供更好的QSTP产品及服务的同时，持续为客户创造价值。国内战略客户包括华为、金康、比亚迪、吉利等，海外客户包括RIVIAN、LUCID、福特等，产品平台化战略持续推进。2022年公司总营收为159.92亿元，同比增长39.52%，实现归母净利润17.0亿元，同比增长67.13%，实现扣非归母净利润16.56亿元，同比增长70.57%。

　　三花智控是全球热管理龙头企业，与全球众多车企和空调制冷电器厂家深度合作，经过三十多年的积累和发展，公司空调电子膨胀阀、四通换向阀、电磁阀、微通道换热器、车用电子膨胀阀、新能源车热管理集成组件、Omega泵等产品市占率全球第一。公司长期坚持“专注领先、创新超越”的经营战略，以热泵技术和热管理系统产品为核心，将产品拓展到建筑暖通、电气设备和新能源汽车领域。2022年公司总营收为213.48亿元，同比增长33.25%，实现归母净利润25.73亿元，同比增长52.81%，实现扣非归母净利润22.91亿元，同比增长54.05%。

　　汇川技术成立于2003年，公司聚焦工业领域的自动化、数字化、智能化，专注于工业自动化控制产品的研发、生产和销售。公司凭借PLC和伺服积累打造智造方案核心，定位服务于高端设备制造商，是国内工业自动化控制领域的龙头企业。2022年公司总营收为230.08亿元，同比增长28.23%，实现归母净利润43.2亿元，同比增长20.89%，实现扣非归母净利润33.89亿元，同比增长16.13%。

　　步科股份专注于工业自动化设备控制核心部件与工业物联网/互联网软硬件的研发、生产以及销售，是一家机器自动化与工厂智能化解决方案提供商。公司下游应用领域广阔，覆盖机器人行业、医疗影像设备行业、机器物联网行业、数字化餐饮行业等。公司注重研发与创新，紧随行业发展趋势和市场需求，2022年研发并上市了M2系列双核人机界面、AK800系统运动控制器、DtoolsV4.0版本组态软件等平台产品，持续保持并加强公司市场竞争力。2022年公司总营收为5.39亿元，同比增长0.37%，实现归母净利润0.91亿元，同比增长21.88%，实现扣非归母净利润0.87亿元，同比增长28.32%。

　　江苏雷利主要从事家用电器、汽车微特电机、医疗仪器用智能化组件、工控电机及相关零部件研发、生产与销售。经过30余年发展，公司已成为微特电机产品及智能化组件制造行业的领军企业，年电机出货量超2亿台。公司持续推进在汽车零部件、工业、运动健康等多个领域协调发展，不断利用技术研发与制造优势，为客户提供更优的微电机产品和相关解决方案。在全球与众多龙头企业形成合作，国内客户包括格力、美的、TCL等，海外客户包括松下、LG、三星等，公司通过持续的创新投入与资源整合，为客户提供更丰富和个性化的产品。2022年公司总营收为29.0亿元，同比下降0.65%，实现归母净利润2.59亿元，同比增长5.96%，实现扣非归母净利润3.39亿元，同比增长46.04%。

　　禾川科技成立于2011年11月，长期致力于工业自动化产品的研发、制造、销售以及应用集成，是一家以技术驱动的工业自动化控制核心部件及系统集成解决方案提供商。制造端，公司建有自主化压铸、CNC精密加工、电子贴装、自动组装的深度制造产线。主要产品包括伺服系统、控制器（PLC）、视觉系统、编码器、变频器、触摸屏等，广泛应用于光伏、3C、锂电、机器人等领域。2022年公司总营收为9.44亿元，同比增长25.66%，实现归母净利润0.9亿元，同比下降17.85%，实现扣非归母净利润0.8亿元，同比下降19.79%。

　　中大力德创始于1998年，立足于智能化、自动化装备核心零部件设计和制造，为各类机械设备提供安全、搞笑、精密的动力传动与控制应用解决方案。公司主要产品包括微型无刷直流减速电机、精密行星减速器、RV减速器、伺服驱动、永磁直流减速电机等，形成了减速器+电机+驱动一体化的产品架构，广泛应用于工作母机、数控设备、工业机器人、电子等机械装备领域。2022年公司总营收为8.98亿元，同比下降5.81%，实现归母净利润0.66亿元，同比下降18.43%，实现扣非归母净利润0.5亿元，同比下降33.73%。

　　专攻光栅编码器，具备领先研发能力。长春奥普光电技术股份有限公司成立于2001年6月。公司主营业务为光电测控仪器设备、新型医疗检测仪器及光学材料等产品的研发、生产与销售。其子公司长春禹衡光学有限公司是仪器仪表行业的专业制造企业，半个世纪以来一直专注光栅编码器和光学仪器的研制，是细分领域的领先企业。公司现有可用于机器人的JKR系列光栅编码器产品。近五年收入结构以光电测控仪器为主。2022年公司总收入为6.27亿元，同比增长14.67%，实现归母净利润0.82亿元，同比增长75.31%，实现扣非归母净利润0.00377亿元，同比下降98.83%。

　　参股六维力矩传感器龙头坤维科技与移动机器人厂商仙工智能，切入人形机器人高壁垒环节。苏州瀚川智能科技股份有限公司成立于2007年，是一家专业的智能制造解决方案提供商，瀚川智能聚焦汽车电动化、智能化领域，为汽车、新能源等领域用户提供自动化装备、核心零部件和工业软件整体解决方案及服务。通过全资子公司苏州瀚海皓星投资直接参股六维力矩传感器龙头坤维科技。常州坤维传感科技有限公司成立于2018年，是一家致力于提供高精度力觉传感器（六轴力传感器）及力控解决方案的企业。公司主营智能力觉传感器的研发、制造、销售、及技术推广，开发面向机器人及其他智能装备行业的力觉传感器产品，为机器人及其它智能装备、工业过程简控、产品质量检测、科研测试测量等领域提供力觉测量解决方案及相关产品。目前拥有KWR36系列等多种六维力矩传感器产品。上海仙工智能科技有限公司（SEER）是一家专注于智能生产和智慧物流的高新技术企业，业务涵盖了通用 AMR 控制系统、企业数字化中台、基于视觉系统的车厂协同方案以及自动叉车在内的各类AMR，为各行业的客户提供一站式全感知物流解决方案，以标准化产品支撑非标应用，致力于推动工业的信息化、数字化、智能化转型升级。目前拥有顶升机器人、移动机器人底盘、移动机器人控制器等产品，近五年收入结构以智能制造设备为核心。2022年公司总收入为11.43亿元，同比增长50.77%，实现归母净利润0.74亿元，同比增长20.90%，实现扣非归母净利润0.26亿元，同比下降16.60%。

　　浙江双环传动机械股份有限公司是国内精密齿轮加工龙头，自1980年创建以来，始终专注于机械传动核心部件——齿轮及其组件的研发、制造与销售，已成为中国头部的专业齿轮产品制造商和服务商之一，产品涵盖乘用车、商用车、新能源汽车、轨道交通、非道路机械、工业机器人、民生齿轮、能源设备等多个领域，业务遍布全球。双环传动自2013年开始立项研发减速器后，通过不断推动RV减速机研制和技术突破，已打破同类产品由日欧品牌垄断的局面，进入批量化生产与应用并逐步扩张市场占有率的商业化阶段。目前，双环传动拥有40余个型号的RV减速机产品，载荷范围达6-500kg，基本实现机器人减速器产品全覆盖和国产化全面替代。近五年收入结构以齿轮业务为主，减速器业务占比也在不断提升。2022年公司总收入为68.38亿元，同比增长26.84%，实现归母净利润5.82亿元，同比增长78.37%，实现扣非归母净利润5.67亿元，同比增长96.91%。

　　国内谐波减速器龙头。苏州绿的谐波传动科技股份有限公司从事精密传动装置研发、设计和生产。自2003年开始，公司核心团队从事机器人用精密谐波减速器理论基础的研究。公司业务聚焦谐波减速器、机电一体化产品、旋转执行器、数控分度转台、无框电机、电液伺服控制器、工业自动化服务等多类产品。目前拥有LCD、LCS谐波减速器等产品。近五年收入结构以谐波减速器为主。2022年公司总收入为4.46亿元，同比增长0.54%，实现归母净利润1.55亿元，同比下降17.91%，实现扣非归母净利润1.28亿元，同比下降13.20%。

　　拥有机器人核心零部件全链条，竞争力强劲。广州市昊志机电股份有限公司成立于2006年，是一家专业从事中高端数控机床、机器人、新能源汽车核心功能部件等的研发设计、生产制造、销售与维修服务的国家高新技术企业。昊志机电凭借其在机器人领域深厚的技术积累，先后攻克了智能机器人用“高性能谐波减速器”、“高精度编码器”、“一体化关节模组”、“六维力传感器”、“控制系统”等一系列核心功能部件技术，打破了智能机器人核心功能部件依赖进口的局面，实现了智能机器人核心功能部件的全国产化。目前产品涵盖谐波减速器、伺服电机、驱动器、传感器等机器人核心零部件。

　　运动控制企业领导者。深圳市雷赛智能控制股份有限公司是智能装备运动控制领域的全球知名品牌和行业领军企业。公司成立于1997年，聚焦于伺服电机驱动系统、步进电机驱动系统、运动控制卡、运动控制PLC等系列精品的研发、生产、销售和服务。目前，雷赛智能拥有DM2C驱控一体型驱动器、LVM系列低压伺服电机等产品。近三年收入结构以步进系统为主，伺服系统和可编程逻辑控制器紧随其后。2022年公司总收入为13.38亿元，同比增长11.20%，实现归母净利润2.20亿元，同比增长0.91%，实现扣非归母净利润1.30亿元，同比下降36.01%。

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