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3D打印賦能人形機器人升級迭代2025-2025年將達(dá)到277億美元,2021- 2025年 GAGR 為16.1%

來源:民生證券      編輯:創(chuàng)澤      時間:2025/4/21      主題:其他   [加盟]

3D 打印行業(yè)快速發(fā)展,應(yīng)用場景持續(xù)拓寬。伴 隨 3D 打印技術(shù)工藝不斷進(jìn) 步,3D 打印市場發(fā)展迅速,2023年3D 打印市場規(guī)模已超200億美元,據(jù) 《Wohlers Report 2024》預(yù)計2025年將達(dá)到277億美元,2021- 2025年 GAGR 為16 . 1%;2023年國內(nèi)3D 打印市場規(guī)模已達(dá)367億元,2019-2023年 CAGR 約23 .45%,據(jù)中商情報網(wǎng)數(shù)據(jù),預(yù)計2024年突破400億元。從3D 打 印產(chǎn)業(yè)細(xì)分產(chǎn)品來看,3D 打印原材料占比17 .04%,打印裝備占比22 .42%,打 印服務(wù)占比40.09%,其他占比20.45%。

近些年來,3D 打印效率持續(xù)提升推動 下游應(yīng)用從傳統(tǒng)航空航天領(lǐng)域快速向汽車、消費電子等民用領(lǐng)域拓展,2023年 前四大領(lǐng)域分別是汽車占比14.4%,消費電子產(chǎn)品占比14.0%、醫(yī)療占比13.7%、 航空航天占比13.3%,消費類需求占比顯著提升。伴隨3D 打印應(yīng)用持續(xù)拓寬, 3D 打印市場規(guī)模有望持續(xù)快速增長。

人形機器人快速迭代,3D 打印有望深度賦能。 人形機器人由感知、決策、 控制、執(zhí)行四大模塊構(gòu)成,目前人形機器人正朝著智能化、G性能化和廣泛應(yīng)用 的方向發(fā)展,驅(qū)動著各個模塊持續(xù)升J迭代,但也面臨技術(shù)瓶頸、成本和安全等 多方面挑戰(zhàn)。傳感器的感知精度、電機的G效動力輸出和準(zhǔn)確力度控制以及減速 器的傳動效率精度提升都受到了設(shè)計端、材料端、工藝端的限制。3D 打印工藝 具備一系列優(yōu)勢特點,有望持續(xù)賦能人形機器人升J迭代。

1)3D 打印技術(shù)可應(yīng) 用于人形機器人的結(jié)構(gòu)件制造,包括手臂、大腿、關(guān)節(jié)、肩部/胸部骨架、外殼等, 憑借適合復(fù)雜結(jié)構(gòu)制造、 一體成型設(shè)計和輕量化材料應(yīng)用的優(yōu)勢,有助于在滿足 強度及功能需求的同時降低零件重量,簡化零部件的裝配過程,并提升系統(tǒng)可靠 性 。 

2 ) 3D 打印可應(yīng)用于人形機器人的結(jié)構(gòu)組織/仿生組織制造,利用3D 打 印 支持多種材料的特性,3D 打印可以打印柔性皮膚、類似肌肉的結(jié)構(gòu)提升人形機 器人的仿生性。

3)3D打印技術(shù)還可應(yīng)用于人形機器人重要零部件的升J迭代, 如鉑力特通過3D 打印工藝簡化了生產(chǎn)流程、減少了材料損耗,有效控制了成本, 成功賦能六維傳感器實現(xiàn)感知升J。

4)3D打印在人形機器人的設(shè)計端還可實現(xiàn)快速原型設(shè)計,縮短研發(fā)周期,助力人形機器人更新迭代。

5)3D打印還能夠匹配人形機器人的個性化定制需求,包括核心零部件、外觀件的定制化需求。

6) 3D 打印技術(shù)還可以針對人形機器人的散熱需求進(jìn)行散熱通道的設(shè)計制造。綜合 來看,人形機器人G智能化、G性能化發(fā)展趨勢和技術(shù)要求適配3D 打印工藝特 性 , 3D 打印在人形機器人應(yīng)用前景未來可期。


附件:3D打印賦能人形機器人升級迭代2025-2025年將達(dá)到277億美元,2021- 2025年 GAGR 為16.1%






質(zhì)量管理類機器人應(yīng)用:機器視覺檢測大量取代人工檢測

“機器人+人工智能”應(yīng)用模式主要為“機械臂+識別類 模型” ,AI 應(yīng)用的主要目標(biāo)是識別外觀缺陷情況,機器人可以適應(yīng)各類大小、形狀、質(zhì)地的檢驗對象, 并同時開展多個檢測流程

物流配送類機器人應(yīng)用:識別+導(dǎo)航

移動機器人+識別類模型+自主導(dǎo)航模型模式,AI應(yīng)用的主要目標(biāo)是實現(xiàn)環(huán)境識別和路徑規(guī)劃;移動機器人+協(xié)同優(yōu)化模型模式,AI應(yīng)用的目標(biāo)是開展多種物流機器人的協(xié)調(diào)配合

生產(chǎn)操作類機器人應(yīng)用:機械臂+操作

機械臂+操作優(yōu)化模型模式,AI應(yīng)用的主要目標(biāo)是提高操作精度;機械臂+操作學(xué)習(xí)模型模式,AI應(yīng)用的目標(biāo)是提升機器人的靈活性和適應(yīng)性

大模型的算法黑箱特性, 會給機器人的行為可解釋性帶來哪些挑戰(zhàn)

決策過程不可追溯,推理過程缺乏顯式的規(guī)則表達(dá);倫理與責(zé)任歸屬困境,行為邏輯模糊性可能引發(fā)倫理爭議;動態(tài)環(huán)境適應(yīng)性不足,難以預(yù)測其在未知場景中的反應(yīng)模式

大模型與機器人本體結(jié)合提供感知交互新能力,助力形成決策

大模型作為最爆火的人工智能概念,推動了人形機器人大腦的形成,助力人形機器人具有人的感知、交互與決策能力;對 于控制系統(tǒng)仍在切入中

星動紀(jì)元打造人形機器人+靈巧手特色產(chǎn)品

原生機器人大模型ERA-42, 展示了與自研五指靈巧手星動XHAND1 結(jié)合后的靈巧操作能力,能夠完成超過100種復(fù)雜靈巧的 操作任務(wù),是真正的具身大模型

普渡機器人R2X架構(gòu),專用、類人形、人形三類機 器人的完整產(chǎn)品布局

普渡機器人提出了 Robot-to-Everything 架構(gòu),實現(xiàn)萬物互聯(lián),全場景的智能生態(tài);率先完成了專用、類人形、人形三類機 器人的完整產(chǎn)品布局

人形機器人“好用”的關(guān)鍵 特斯拉Optimus22自由度靈巧手方案解析

機器人像人一樣使用工具的靈巧手,是提升機器人柔性操作能力的關(guān)鍵部件,是柔性制造避不開的一環(huán);靈巧手工程量占據(jù)Optimus工程量的50%,靈巧手是機器人走向“好用”的關(guān)鍵

欠驅(qū)動機械手的優(yōu)缺點:節(jié)省空間和重量,不具備完全重復(fù)的運動軌跡

欠驅(qū)動手硬件集成度高,整體系統(tǒng)簡潔高效、體積小、質(zhì)量輕,便于進(jìn)行動力學(xué)分析;存在功能性不足,對于精度要求比較高的手指精巧控制無法勝任

全驅(qū)動機械手的優(yōu)缺點:適合功能性和精細(xì)操作較高的場合

具有完全可重復(fù)的運動軌跡,適合某些功能性和精細(xì)操作較高的場合,在工業(yè)場合, 例如組裝、測量等情況下有更好的表現(xiàn),沒有合理的運動學(xué)分析控制時,整體的靈活性差

機器人的觸感靈巧手Linker Hand,20個主動自由度

機器人的觸感靈巧手Linker Hand具備20個主動自由度,包括柔性電子皮膚,實現(xiàn)精細(xì)觸覺感知,構(gòu)建全球最大的靈巧操作數(shù)據(jù)集,包含了大量的人手操作數(shù)據(jù),覆蓋了各 種復(fù)雜的抓取和操作任務(wù)

與機器人協(xié)同,對機器人的意圖歸因會影響人機協(xié)作

當(dāng)人們認(rèn)為機器人是有意圖的代理時,他們的大腦以類似的方式處理自己和機器人的行動結(jié)果,意圖歸因在人機交互中起著至關(guān)重要的作用,可能包括通過言語指令等非交互性手段來調(diào)整人們對機器人意圖的感知
 
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服務(wù)機器人在展館迎賓講解
新聞資訊
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