中信證券研報指出，特斯拉在2023年股東大會上，通過視頻展示了Optimus人形機器人最新進展，包括撿起物品、環境發現和記憶，基於AI模仿人類動作，能完成分類物品的復雜任務。

中信證券表示，特斯拉機器人取得全方位進展，運動控制能力持續進化，AI能力大幅提升。機器人發展“硬件先行”，建議關注有望充分受益政策支持與產業發展趨勢的減速器、伺服系統、控制器、傳感器、末端執行器等硬件細分領域。

事件描述：

當地時間5月16日，特斯拉在2023股東大會上，發布了Optimus人形機器人最新演示視頻。視頻中，Optimus走路更加自然和靈活，完成了一系列復雜任務如電機扭矩控制，力度控制更精確、環境探測與記憶等。Optimus也展示了其基於端到端AI 學習人類行爲的過程對物體進行分類擺放等，還展示了其從一個容器中拾取物體並將它放入第二個容器中。特斯拉機器人取得全方位進展，運動控制與AI能力持續提升。馬斯克稱特斯拉的長期價值將主要來自人形機器人，並預測人形機器人需求將達100億台，遠超汽車，如果機器人與人的比例爲2:1，需求將達到200億台。

運控能力持續進化，力度控制收放自如。

在機械關節控制方面，特斯拉機器人電機扭矩控制，力度控制更加精確靈敏，如視頻中展示，腿部驅動單元具備自適應地面摩擦力的能力，電機扭矩可支撐實現彈跳動作，在感受雞蛋殼硬度之後可以自主調整腳踏力度，保證雞蛋不碎，力的控制在一定的範圍內收放自如。

打通FSD和機器人的底層模塊，環境感知和記憶能力提升。

隨着自動駕駛逐步接近真實世界的人工智能，與機器人系統復用性更強。特斯拉打通了FSD和機器人的底層模塊。Optimus頭部內置多傳感器，結合特斯拉的視覺神經網絡系統與Transform大語言模型，已經可以獨立在室外環境低速、穩定、流暢行走，並具備感知周圍環境與記憶能力，不僅可以看路，亦會記路，行走自主性持續提升，行走問題逐步解決。

AI能力大幅提升，基於端到端AI學習人類行爲。

人類抓取物品的動作被AI算法精准識別，Optimus可根據人類動作範例，進行端到端動作操控，即輸入攝像圖片，輸出關節的移動角度實現物體抓取。機器人端到端模仿人類動作爲機器人領域發展的長期目標，機器人掌握模仿人類行爲的能力，可以減少甚至省去對機器人動作每一個細節的預編程，進而有望促進機器人飛躍式發展。

機器人發展“硬件先行”，關注運動與感知兩大領域。

特斯拉機器人取得全方位進展，AI與運動能力持續提升，均需機械關節與感知系統兩個領域作支撐。如端到端學習需要傳感器作爲輸入信號，手部關節進行動作執行。機器人發展“硬件先行”，目前應重點關注傳感器與運動執行器兩大領域。傳感器領域可分爲內部傳感器方向的位置與角度傳感器等，外部傳感器方向的物體識別、接近覺、距離、聽覺、觸覺、力覺傳感器等。運動領域重點關注電機、伺服系統、減速器、絲槓、制動器等方向。

風險因素：

機器人支持政策未來落地不及預期；機器人應用場景的發展潛力低於預期；機器人技術進步速度低於預期。

投資策略：

特斯拉機器人取得全方位進展，運動控制能力持續進化，AI能力大幅提升。建議關注機器人硬件相關公司，同時建議關注傳感相關公司。

收

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