Q：首先請專家分享一下它的核心競爭力主要體現在哪兩個方面?

A：我們給大家逐條展开，看看核心競爭力在哪些方面。剛剛看到的就是Cyber Dog（鐵蛋）在穿越梅花樁，然後他會通過D450深度相機模組採取地面的檢驗數據，通過處理分析，以及去噪，可以實現實時的落足點的最優解；Cyber Dog的運動控制會對地面的高线圖進行分析，根據高度變化因素評估各點的可通過性，標記出高度邊緣或者不可通過的區域，在可通行的區域選擇最優的落足點。通過這個圖可以看出紅域不可通過，綠色是可通行區域，紅色的標記點是最佳的落足點。對於最優解落足點的選擇Cyber Dog的控制器採用的是三單體模型，來抽象出整個的運動，並利用模型預測來控制和優化，產生在未來一段時間裏機身軌跡、腿部着力點以及腿部的受力情況，根據自身的運動學和動力學模型確定軌跡、協調各個關節進行跟動，從而實現在有坡度的或者不平整的路面上的行走。它的環境感知能力和運動軌跡的規劃能力就是我們軟件層面的技術壁壘和核心競爭力。這個方案不需要我們對環境先建模，也可以是臨時搭建的一些場景，它是實時更新、實時刷新然後實時計算的。這個“穿越梅花樁”的演示視頻中展現了包括了機器視覺、視覺slam、運動控制等軟件能力，能使得Cyber Dog通過深度相機獲取地圖，通過視覺導航計算出最優落足點的位置，再通過電機的位控和力控在運動過程中進行路態修正，這些就組成了算法上的核心競爭力。

機器人功能上的核心競爭力

在控制方式上，可以通過手機APP的虛擬遙感實現對機器人前後左右以及航向的一個控制；也可以通過航模傳統的遙控器進行操控以及模式的切換；同時，還可以語音控制。在視覺控制方面，“鐵蛋”還有視覺監工、視覺避障等相應的功能，這些功能也就是我們所說的運動方面的功能。在運動控制方面，它涵蓋了所有的步態，包括我們傳統所說的走、跑、跳躍等。在APP上，可以點擊舞蹈表演、搖尾巴、扭屁股、恭喜發財等讓鐵蛋做動作；可以切換室內模式和室外模式；可以錄入人臉實現機器人的自動跟隨。同時機器人還支持牽引繩遛狗模式，支持倒地飛撲等高難度工作。“鐵蛋”的視覺導航、視覺跟隨、視覺避障、語音控制、語音聊天，以及智能家居、物聯網IoT相應的功能都是我們所說的功能上的核心競爭力。

Q：您剛剛分享的是技術上的壁壘，那可以分享一下硬件上的壁壘嗎？

A：好的，我接下來介紹一下硬件方面的核心競爭力還有核心部件構成。

通過系統圖我們可以看到這個機器人的傳感器非常多，主要是一些視覺傳感器、慣性測量單元（MU模塊）、TOF傳感器（避障）、觸摸傳感器（交互）

機器人的核心部件，機器人擁有12個關節伺服電機，最大輸出扭矩三十二牛米。當我們想要完成一些高難度的動作（比如後空翻、前空翻、跳躍等）需要非常大的動能和勢能，而且動能和勢能相互轉化的過程，我們可以看到電機的最上面是一個9:1的行星減速器，採用直驅的方式，減速器的作用是將我們高速旋轉的電機的速度降下來，轉化爲力矩輸出。通常的電機是不會有這么大的扭力，他一般是轉速比較大，而我們是利用減速器把轉速轉爲扭力的輸出。我們看到電機的第二級的話是電機的轉子，第三級是電機的定子，第四級是電機的核心驅動部分，看圖可以看出它是集中在驅動器裏面而且體積非常小，通常如果我們用其他同等的伺服電機體積是非常大的，機器人從趴下到站立我們需要設計好擺放的位置以及轉子、行星減速器輸出端末端的位置，需要進行速度閉環、位置閉環以及力矩閉環，同樣是做到三個閉環同等的伺服驅動器如果用其他來做體積會非常大。由此看來如果做到相同功能和相同性能的驅動器，能做到體積如此的小，這也是一大核心競爭力。

當然驅動器裏面還包括核心的算法（FOC），批量的產品、力矩標定、摩擦力補償等，逐個展开的話都是一個小的科目吧。

Q：可不可以講講別的公司的產品跟小米的一個差別？

A：我們剛剛討論到電機我們就先來看一下電機哈，淘寶上同等規格的電機市場價是兩千塊錢左右，而小米鐵蛋整機發布價格是九千九百元，包括了12個電機，而且輸出力矩要達到32牛米，能做到同等規格如此性能和如此成本，這裏面就涉及到非常核心的項目管理、供應鏈。這個是小米第一代仿生機器人，整個研究开始的時間國內要比國外晚一些。現在波士頓動力以及完全進入專業化了，波士頓動力我們是可以拿來作爲工具使用的，比如野外的地形測繪，國內還達不到應用層面，但在應用層面講的話，首先有了一個入門級的機器，有了更好的一個平台，持續優化的過程中，會跟波士頓動力的產品更接近。從價格上看的話，波士頓動力產品一台機器五十到七十萬一台機器，我們這一台機器不到一萬人民幣，價格方面也有一定差距。

Q：可以展开一下核心部件小米比波士頓動力少哪一些嗎？或者他們的什么部件更貴一些？

A：波士頓動力有幾個版本，有一種用的是液壓的系統，液壓的系統可以提供非常大的動力，比方說用於軍事的，我們用的是直驅的電機（行星直驅）。波士頓動力有用諧波減速器，諧波減速器和行星減速器就不是一個級別，行星減速器就是一個太陽輪加幾個行星齒輪構成的一個減速器的組合，只要我們把減速比設計好，齒輪的啮合和相應的參數能夠在加工的時候控制好，基本上電機都是可以實現目標輸出力矩的，但如果需要更高精度就是諧波了，諧波的內部機械結構是非常復雜的，涉及到潤滑、密封、高精度的配合，同時，諧波減速器的成本也是我們電機的好多倍。

接下來我們看看小米鐵蛋仿真機器狗的近距離的結構圖

前面搭載了雙目相機、英偉達的相機、Ai相機以及感光。波士頓動力他也是用的雙目，但跟我們用的不是一個型號，可能用的精度會偏高一些。除了硬件上的差異也有軟件上的差異，SLAM波士頓動力已經深耕了很多年，這一塊也是現在比較大的一個攻克技術點，如果視覺SLAM做好的話，比如自動駕駛的避障等問題也就迎刃而解了。我們現在也用了視覺跟隨還有避障，但畢竟我們機器狗的行走速度還是非常有限的，所以對精度方面的要求不是特別高。接口非常豐富，3個Type-C接口、1個HDMI接口，通過Type- C給機器狗充電，而且可以直接使用小米電腦充電器的快充給機器人進行快速充電。

Q：國內四足機器人現在發展到什么水平？如果跟波士頓比差距是什么，第二代產品會往哪個方向靠，小米跟騰訊比現在是什么樣一個競爭水平？

A：我們前面也看了騰訊過梅花樁的視頻，以及小米鐵蛋過梅花樁的視頻，爲什么產品的展示都是通過梅花樁來做性能的展示，這都是有一個共同點的，有很多技術的難點就在於其中。

接下來講一下騰訊裏面所涉及的有哪些難度的動作點：我們看到前面過梅花樁可能需要精准的落實點位置，跟小米鐵蛋是類似的。這個梅花樁他做的面就會更小一點，也就是需要控制的精度會更高一些。他在梅花樁的上面增加了一個坡度，而且是需要精確控制落主點，增加坡度的。這種情況對機器人的整個控制協調性就要求更高了。

我們通過其中的這一個動作我們可以看出來，騰訊的這一個不僅是傳統的四足仿生機器人，而且它引入了電機，不僅是可以適度的行走，也可以用電機驅動。剛剛通過視頻最後的部分，就變成了一個小車，在平地非常穩定的一個情況下往前开了。他在這一個動作不僅是四足，而且是四足跟輪子相結合的協調性控制。而且輪子控制的時候，它擡起了前腿之後，後面需要前腿落入到梅花樁上。這一個動作也是具有一定的控制難度。而且他不完全是運用了慣性，有可能說我們做一些動作，比方說翻跟頭，我們衝刺一下，翻過去可能運用慣性就達到了控制的效果。但我們可以看出來，他擡腿的動作並不是特別快，並不是運用了慣性去控制，而且在整個抗幹擾的情況下，控制的非常的平穩，而且機器在有限的區域做了一個閉環，沒有使機器在擡頭的過程中往後出現下滑的情況。

我們看這個動作（視頻），普通的可能做得比較容易，只要電機的力矩能夠克服自身的重量，相應的做功就可以完成。但是如果像這么慢的全程，完全沒有運用到機器的慣性是有一定的難度的，起來且落下去還要落到梅花樁上，這個就更加難了。我們可以看出來，在後面是沒有視覺的，在這個控制需要做成一個機器人模型撐起來再落回去這個動作可以看出來這個的控制做得魯棒性非常的好。我們還可以看更大的一個亮點，

我們在小米的發布會上可以看到小米鐵蛋進行了一個空翻的動作，博得了大家的很多掌聲跟尖叫。我們再看一下騰訊的這一個，他不僅做了一個空翻的動作，而且他是做了一個前空翻加台階的空翻的一個動作。前空翻由於腿部機械結構，我們是採用全身 L 型這種折疊的機構，對於後空翻發力是非常有利的。但對於前空翻的這一種發力，不是特別的友好，需要做到前空翻對機器人的性能以及電機的性能要求非常高的，整個算法的實現以及它從高台階前空翻落地之後做一個緩衝，再穩穩地站立。這一個過程的實現就是非常具有核心競爭力的一部分。

如果拿它跟波士頓動力來說，可能我們做的這些動作是有一部分是說爲了炫技，這一部分的動作波士頓動力也都能做得出來。比方說波士頓動力的機器狗跳舞前空翻、後空翻、側空翻這一些他們都能做出來。但實際應用場景做測繪的這一些，場景應用以及場景應用的落地可能是我們國內機器人後續需要完善進一步發展的。我們這個圖展現就是波士頓動力的一個圖了，這是它的體結構，上面搭載了一個機械臂，這樣她就可以完成相應的一些作業任務。如果只有下半身，我們是可以完成一些運動的任務。

技能未來的發展就是自主加機械臂加多傳感器的這種的應用，必須要具備健全的一個環境感知。波士頓動力的機器人身上的傳感器是非常多的，面頭部傳感器非常的豐富，尾部有傳感器，側面有傳感器，波士頓動力的機器。跟我們的現在機器的相比，與大疆無人機進行相應的對比，我們可以看得出來，大疆無人機前面的傳感器，側部的傳感器，後部的傳感器底部以及頂部的傳感器都布置得非常豐富。一個全環境的感知，四周就必須擁有傳感器，進行一個環境感知。健全的環境感知是一個前提條件，也是一個核心競爭優勢。

Q：從四足機器人做到這個，像特斯拉這樣的人型機器人有哪些技術跨越，或者說後續有沒有可能也有這種能力做到。主要是對比一下四足機器人，還有特斯拉的人形機器人的比較和技術的差異。

A：四足機器人的下半身主要是用於四足的運動控制、上部分機械手以及機械臂部分，是用於安全作業的一些相應的應用。四足以及其他類型的機器人的發展方向也肯定會趨於一個集群控制。我們通過這個視頻可以看出來，它是擁有兩台機器人，一台機器人是先到達了這個倉庫的門，用機械臂把門打开了，頂住了門。另外一個機器人順利的通過了一群協同作業，就會考慮到多機器人協同性以及任務規劃性，發展肯定是趨於機器人協同控制作業的這個方向發展。

目前我們國內的機器人可能是還普遍是趨於單體控制，但對於我們發展時間比較久的無人機，我們就可以看到相的協同控制。比方說我們所通常看到的，無人機編隊开始有 5 架 10 架 15 架 20 架，現在發展成 1000架、2000 架的總規模，無人機的這個技術的積累，以後國內的足式機器人以及輪式機器人或者是以後的我們所說的人形機器人的發展，也奠定了一定的技術積累跟技術方向。

特斯拉在今年宣稱要在 9 月發布人形機器人的原型機，現在已經 8 月份了。他說今年主要工作重點就在於人形機器人上面。今年的汽車不是一個發展的主營特點。左邊的這個是特斯拉機器人的整體的一個外觀。右邊我們可以看到的是特斯拉機器人的一個內部結構，架構以及關節電機的排布。特斯拉擎天柱的一個成功問世开啓了人形機器人新的紀元。馬斯克宣稱將在 9 月 30 號就發布它的樣機了。電動車的掌門人都要入局人形機器人了。由此可以看出，人形機器人肯定是一個將有很大發展的一個方向。

爲什么要做人形機器人呢？我們可以看到人類的進化史都是從古猿到猿人到新人再到現代人的一個發展。可以看到原來可能是趨於四足行走慢慢到半站立到全站立的一個這個進化的一個過程。我們可以看到我們由動物的這個方向貓跟狗，現在國內興起的是仿真四足機器人，近幾年仿真四足機器人行業也特別的多。除了我們熟知的小米鐵蛋當然還有宇樹科技、哈崎、雲深處等這一些廠家紛紛都是四足機器人做得比較突出的。當然還有相應的輪足相結合的這種機器人。輪足機器人的發展，也會在特定的領域做一些方案的解決跟應用。進一步發展到逐漸站立，也就是到了我們的人形機器人。

國內人形機器人的做得比較早，優必選大家都可能接觸過的一些少兒編程早教機器人這一類，他比較悠久，發展比較早。優必選的Walker機器人身高是 1 米3，六十五公斤，續航 40 分鐘。目前我們在各大展會上也有看到，行走是非常的平穩的，像上樓梯斜坡這些具有挑战性的難度的一些場景，它也能夠很好的完成，也同時支持學抓取，自動避障這些的功能。它的應用場景目前是處於迭代研發的一個階段。主要我們可以看到的是在一些展會展館、科技館還有一些相應的高校可以看到 walker 機器人。清華大學團隊也很早，一直在致力於雙足人形機器人的科研。

Q：可以重點說一下與特斯拉的區別嗎？現在機器人做四足的，後續能不能做人形的或者主要的難點在哪裏？

A：我們先介紹大致國內的以及人形機器人的發展的狀況，讓大家有一個框架性的了解，後面會做一個展开。北京理工大學的教授團隊，也是致力於人形機器人的一個發展。我們也可以從他的歷史上可以發看到他已經迭代了好幾代了。公司也有同事是北理的，以前也有實驗室是做人形機器人。這個是國外做得比較早的一款機器人了，最开始它的一個模型可能是我們傳統的鴕鳥，就是這一個機型。鴕鳥的機型非常的早，因爲它就只有下半身，而且長得非常像鴕鳥的一個形狀。到後面它就發展成了叫 digital V1 的這一個版本，它有擁有了上半身，可以進行相應的作業，比方說傳統的搬運。上面搭載了一個激光雷達，能夠進行全地形的一個感知。到後面做的就更加的完善一些了，這是他後面的這一個 v2v3 的一個版本。

MIT也做雙足機器人。我們看這一個模型可能跟四足機器人的那個模型非常的接近。因爲 MIT 也是最早做四足機器人的國外專家團隊。他在原有的四足模型的情況下做了一些相應的優化跟改進，做出了類似跟四足長得比較接近的一個雙足機器人。這是我們所看到的它的一些相應的參數。這個是阿特拉斯我們看到的科幻片類似於的這個機器人了。我們可能在各大社交平台抖音上或者是 B 站上可以刷到他的視頻，有一個跳舞，一個過箱子跳躍的視頻。

這個是做得非常好的一個了，它用的動力系統是採用的液壓，我們可以看到它身上是有非常多的管路，而且它是運用了液壓結構走线的這種方式，它的結構件中間是中空的，很多是用於液壓的走线，提高了結構的緊湊性。液壓有相應的好處，也有相應的一個缺點，好處就是能量力度大，負載率高，相應的力矩大，能夠進行較大的互動，完成相應較大的動作。液壓也有相應的一些缺點，比方說維護特別的麻煩。液壓會涉及到漏油涉及到液壓壓力的一些問題，涉及到液壓油的污染以及對人皮膚的腐蝕安全性問題。而目前digital主要是運用電機的方式。阿特拉斯主要是運用液壓的，是他們兩大機型的一個不同點。

對於人形機器人的核心技術，我們不得不說的就是高性能的關節電機驅動技術了。剛剛所看的 digital 以及機器人都是運用了電機，電機要實現高精度的位置力矩的一個控制。對於高精度的磁編碼器也是相應的一個學科。對於這么窄的空間，這么窄的空間裏做中空走线，不能額外放置多的或磁鐵進行相應的位置感知，而且需要鹽酸出它的實時位置，就需要攻克這個技術難點了。它還有具有優良的衝壓跟柔順的力控，能夠在能安全的情況下協同作業。而且它是內部轉動的一個輸出，不會在外部對結構或者是人體產生比較大的傷害，與人體安全協同的工作。相對四足機器人要提供更大的一個負載的能力，更大的力矩的輸出，高效的一個驅動器。要具備能量回收，提高器人的續航能力。因爲一個人型機器人至少得搭載 20 個以上的關節電機，這個對於能量損耗是非常大的，高效的驅動器就能夠提高機器人的續航。

做電機方面，國外有兩家企業：意大利的 IIT 跟 ETH 類似的公司，而國內有珞石，有做無框電機 T-motor 這一些相應的廠家。T-motor主要可能是做的是無框，還有QT ，珞石就包括了減速器，跟電機一體化關節。國內減速器還有綠的諧波這一些相應的廠家了。

核心技術機械臂的末端執行器的設計。我們可以看到前面就是這個是波士頓動力做的一個機械臂，它是自重 8 公斤，負載有就能夠達到 5 公斤。負載跟自動比是非常大的。這個是加拿大的一個公司，做的一個機械臂自重 5.2 公斤，負載 1.6 公斤。第三個圖大象是國內的一家公司做的是自重是 8.8 公斤，負載是2公斤。

8 公斤的自重可以負載到 5 公斤，裏面同樣是一些關節電機的性能的體現。同時機械臂的末端控制這些相應的執行器的一些設計，也是相應的核心的技術。新型的機械臂能夠方便在移動平台上做相應的作業。柔順的控制能力能夠與能夠安全的協同作業。多功能的加轉手型、靈巧手能夠抓取不同形狀材質的物品，能夠幫助我們。

Q:請專家介紹一下從四足到這個人形的變化和核心？

A：今天剛好是小米人形機器人第一代產品，我們單獨可以看到現在做一些相應的學習的過程。我們看到是整個很大的外形構造。上面是它的一個頭部，頭部有剛剛所展示的情感表達。是怎樣的一個表情，他會給你相應的互動。髖關節是主要的一個人形結構。機器人可以靈活地完成相應的動作，比方說剛剛給雷總的一個送花、招手擁抱啊以及相應的物品的抓取。

關節單元要提供高能量。我們剛合作的就是機械臂的末端執行。機構的設計與控制機械臂的相應的控制。機器人的平衡控制算法。它涉及到多應用的場景，比方說平地行走的話是最基本的機器人的行走控制了。相比四足機器人的話，雙足有更高的一個挑战的一個門檻以及更高的一個技術要求。雙足機器人主體是足底區域非常的小，空間佔有非常小，能夠更加的靈活，但是靜態的穩定性非常低。全身關節數量衆多，協同難度大，對電機的可靠性要求比較高。全身多電機的同時控制，也叫控制實時性，要求非常的高，還有移動操作平台的協同控制算法，能夠手腳同用。他在行走的過程中，我們不僅需要控制腳的運動，而且我們需要控制手的擺動，讓機器人行走跟我們人的行走一樣手腳協同，更好地完成平衡，適應不同幹擾的路面。具有自主電圖導航，還有電動電源的回收能力。不需要人工的幹預，完成一些預定的任務。左邊是做搬取，右邊是做外出的作業需要自己去跨越樓梯，完成指定的任務，具有一定的視覺語音識別能力跟兩足操作。

Q：可以將人型機器人和四足機器人做一個對比嘛？有哪些技術的提升，成本有哪些提升？A：處理器方面：人型機器人跟其他機器人的非常直觀的一個對比，它的關節點就非常的多。不僅是在成本上或者是控制上都相應的增加了難度，因爲關聯電機的數量的增多的話，相應的協同控制都會變難了。對於要關節電機的實時性控制，要求非常的高，我們需要所有關節在統一指令下執行相同的指令。觸發是同一時刻需要實時網絡的這一種協議的支持，這樣的話才可以實現多關節的並串連。同時我們也可以看出它如果是四足機器人的話，落足點是四個，本來它就具有一定的穩定性。如果雙足支撐點兩個本身不具備穩定性，就需要強大或者是魯棒性的一個平衡控制算法，讓機器人去達到平衡。機器狗的話一個腿部是三個關節，我們去控制三個自由度。我們控制機器人的平衡，要控制它前後左右，還有控制它蹲馬步，扭轉身體這些動作的平衡性控制。我們做這些控制，需要強大的處理器。我們控制四足機器人的帶寬不需要特別高，我們可能用類似於 NX，樹莓派的處理器，就可以完成相應的控制了。而需要我們控制雙足的話，我們是我們對處理器要求可能會更高，處理器的性能要更高，然後它的運算頻率需要更快，這樣才能達到我們較高的控制帶寬。

光導方面：對於四足機器人的光導的話，我們可能是採用我們自身集成的報導模塊就可以了，因爲它相應的幹擾性的一些需求控制帶寬沒那么高。對於人型機器人我們需要較高的控制帶寬去抵抗相應的幹擾，我們就需要高實時刷新率，高實時輸出的一個 MU。那控控制周期的話，我們至少需要 500 赫茲的一個輸出。這樣的話對於 MU 的一個要求也非常的高。對於 MU 的一個腦洞以及自身結算以及 MU 數據濾波的一些相應的處理的話也需要的更高一些。除了腿部控制我們還有手部。單獨的手拿出來的話，就相當於我們作業的一個機械臂，做一個 機械臂的事，是一個專業的領域。我們不僅是要在行走，而且我們要協同的控制手部擺動以及相應的一些抓取，這也是相對於四足機器人的一些提升的點。

視覺方面：對於環境感知的要求，因爲他需要行走的地方。對於跨越台階跨越障礙的地面，要求適應性會更強一些。對於雙足機器人，視覺規劃的話可能要求會更高一些，他就需要通過全地形的感知去解放出最優的規劃路徑，然後去讓機器人自主有意識地去選擇我要走哪一條路，更優的路徑解。然後比方說我走一個更平坦有利於我更的這一條路线，然後做一個相應的優化。四足機器人的話只需要我感知環境，而且我順利通過相應的崎嶇路面也好，或者是不平地形也好。四足機器人本身就在這些方面具有更多更強的優勢。

Q：從四足機器人發展到人形機器人，增加了哪些供應商的需求，就比如說你們會增加哪些材料的使用或者說需求？

A：對於四足的話，我們可以看到從它的結構件以及電機以及它內部的核心部件的一些電路，然後它的組成部分會相對於較少一些。

然後我們拆解它的核心部件的話，就分了這些結構件、電子件、電機這一些相應的供應商。而如果對於雙足機器人的話，它的供應鏈可能需要更多。比方說我們所說的 cic 機加工，而且對於機加工要求非常的高。

對於電機，有核心的线圈、磁缸，以及電機的減速器、安裝外殼以及電機輸出之後的連杆連接、傳動機構、諧波減速器，相應的密封潤滑。這些都是雙足機器人電機需要更豐富的一些部件以及需求。相比之下，所需要的供應商就更多了，相應的帶動的產業鏈也就更豐富。

Q：您能介紹一下，從四足機器人到人型機器人裏面成本會有大的提高嗎？

A：有一個非常大的一個提高。四足機器人電機只需要 12 個關鍵電機，而且它的峰值力距只要三十二牛力，就可以滿足了。而對於我們兩足機器人，它的負重是非常的高的，然後它的負重上去了，相應的力矩就大了，力矩大了的話，相應的電機成本就相應增大了不少。而且在電機的數量上，四足機器人的話 12 個電機。然後人形機器人的話達到了20-30個電機，數量上很大的需求跟提升。

Q：如果說二三十個的話，那在兩倍左右，其實也就是兩倍左右的成本。

A：不只是，單個電機的成本就貴很多。我們看到的鐵蛋機器人，只是我們是用了行星減速器，我們一個小齒輪啮合。這種普通的一些機加工就可以滿足精度的要求。對於人形機器人需要相應的更高的能量密度的話，我們就需要諧波減速器，諧波減速器跟行星減速器的話價格也相差非常的大。加工難度加工精度要求非常的高。

Q：您說的這種電機的升級成本大概是幾倍左右，這個能分享一下嗎？

A：因爲電機的話有很多不同的方案，比方說有全國產的一個方案，有全進口的一個方案。然後像編碼器有不同位置的編碼器，我用 12 位的，我用 13 位14 位的以及更高精度的一個編碼器的話，它相應的價格也是不一樣的。諧波減速器的話，因爲目前諧波減速器能夠達到幫助機器人要求精度的諧波減速器我國內供應並不是那么多，價格也就更高了一些了。對於單個關節電機的話，一個雙足機器人的一個電機的話，關鍵電機可能比四足機器人的電機可能是 6 倍以上。

Q：指關節、手臂關節的部位用什么減速器傳動，國內有哪些比較好的供應商？

A：手部關節也就是我們通常用的機械臂的這種方式。其實我們拿出一只手來，它就是一個協作機械臂，前面末端的話是一個靈巧手。除去靈巧手的一這部分的話，它的關節以及它的減速器跟腿部電機技術是一樣的，只是它的體積更小了。對於減速器部分的話，國內也有相應的一些廠家，比方說綠的、珞石這一些做的減速器都是在機器人關節上不錯的。

Q：您感覺這一次的機器的二代會像上一次那樣賣，就是機器狗一代那么多嗎？還是說現在的需求還會比之前更多，因爲你們的進步也比較快。

A：機器人的話馬斯克都已經投身進來了，像國內的你看像小米我們剛剛我發布的人形機器人，大家都非常看好這個發展的方向，我們由此可以看出來，不管是仿生四足機器人以及雙足機器人未來的發展都是非常好的方向。接下來應該會有更多的一些公司向這個方向發展。由此可以看出來，對於數量上公司規模或者是對於機器人的一個提升以及機器人的一個市場，都是潛在很大的需求。

Q：公司對於機器人，投入比過去會有怎么樣一個上升的台階或者說重視程度？

A：小米爲了做機器人這一個的話專門成立了一個機器人實驗室。然後實驗室的主營業務的話就是機器人。業務方向我們可以看到前面有自主仿真機器人以及現在的雙足人形機器人。對於兩個不同的方向的話對於人員的需求也是非常大的。雙足或者四足機器人，對技術門檻以及學歷要求也是非常高的，部門研發經費的投入，肯定是做一些相應的增長。

但雷總說了，對於科研的東西肯定是努力發展跟大力發展的。而且小米致力於自動駕駛平台，發布會的前半段雷總也介紹了，汽車業務相應的投入的話都是這些新興科研領域的投入。對於科研的投入的話是從來都不會省，不會特別的省錢，都是大力的發展跟支持的這種態度。

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標題：小米機器人專家交流紀要

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