Equity – Oversea Research 宇树机器狗分析与深度拆解 In-Depth Analysis and Disassembly of Unitree Robot 2025年10月31日 姚书桥,barney.sq.yao@htisec.com 吕小潼,xt.lyu@htisec.com 吴叡霖,louis.yl.ng@htisec.com 刘艺苗, ym.liu@htisec 见证了其在复杂地形适应性、核心部件自主化上 的突出优势，也直面了续航、便携性、信号稳定 性等现实挑战 • 本 PPT 将围绕宇树机器狗Go2 Air来研究产业链结 构、应用场景实践、以及核心优劣势。此报告不 仅是对一款产品的深度剖析，更是我们对国产智 能机器人产业未来发展的思考与探索 资料来源：海通国际 3 For full disclosure of risks, valuation methodologies and 宇树机器狗介绍 指示灯 前置摄像头 伴随模组 提手带 智能电池 资料来源：宇树，海通国际 • 前置摄像头： 配备双目摄像头模组（RGB + 深 度），RGB 摄像头分辨率 1080P@30fps，深度 摄像头视场角 60°，支持目标识别（人形、物 体）与视觉 SLAM 辅助定位 ） • 伴随模组： 集成ISS 智能伴随系统，基于 “视 觉 + 激光雷达” 多传感器融合，实现厘米级跟 随精度（跟随误差＜5cm），支持动态避障

重要体现，“新质互联网”的概念应运而生。 “新质互联网”的提出主要基于以下三方面背景： 其一，国家战略导向是新质互联网提出的宏观背景。党的二十大报告强调要加快发展数字经济，促进数字经 济与实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群。2025 年政府工作报告提出要推动科技创新和产 业创新融合发展。在此指引下，互联网的发展转向提升核心技术自主可控能力、优化数据要素配置效率、增强网 络安全 物” 向“智联万物”跃迁，催生出智能制造、智慧城市、远程医疗、数字金融等新业态新模式，这正是新质互联网发展 的肥沃土壤。 其三，人民群众对美好生活的向往是新质互联网提出的根本动力。随着数字技术深度融入教育、医疗、交 通、养老等民生领域，公众不仅期待互联网带来基础连接与信息共享，更希望其在提升生活质量、促进人的全面 发展方面发挥更大作用，倒逼传统互联网转型升级。一种致力于构建更加公平、绿色、可持续的数字生态，回应 体的全域覆盖网络。 图 2 新质互联网整体架构 ² “联算”网络包括算内、算间、入算三张网。在入算和算间网络方面，智能 IP 广域网（AI WAN）是面向人工 智能时代的新型广域网，与 AI 深度融合，由 AI 路由器、AI 新网络、AI 新大脑等构成，面向政企、行业、公众用 户提供内生智能、多维感知、无损智算、差异体验、安全可信、绿色低碳的网络服务，促进网络和业务融合向更 智能、更高效

剧，工业互联网平台应运而生。 2. 制造业智能化对平台工具提出新需求 当前制造业正处在由数字化、网络化向智能化发展的重要阶 段，其核心是基于海量工业数据的全面感知，通过端到端的数据 深度集成与建模分析，实现智能化的决策与控制指令，形成智能 2 化生产、网络化协同、个性化定制、服务化延伸等新型制造模式。 这 一背景下，传统数字化工具已经无法满足需求。一是工业数据 并行组织与资源协 同日益频繁，要求企业设计、生 产和管理系统都要更好支持与其他企 业的业务交互，这就需要一 个新的交互工具，实现不同主体、不同系 统间的高效集成。海量 数据管理、工业应用创新与深度业务协同， 是工业互联网平台快 速发展的主要驱动力量。 3. 信息技术加速渗透并深刻影响制造业发展模式 新型信息技术重塑制造业数字化基础。云计算为制造企业带 来更灵活、更经济、更可靠的数据存储和软件运行环境，物联网 统的数字化神经中枢，在制造企业转型中发挥核心支撑作用。 当前来看，工业互联网平台已成为企业智能化转型重要抓手。 6 一是帮助企业实现智能化生产和管理。通过对生产现场“人机料 法环”各类数据的全面采集和深度分析，能够发现导致生产瓶颈 与产品缺陷的深层次原因，不断提高生产效率及产品质量。基于 现场数据与企业计划资源、运营管理等数据的综合分析，能够实 现更精准的供应链管理和财务管理，降低企业运营成本。二是帮

中和实现路径上的难减排领域往往都在工业部门等。钢铁、水泥、石化、化工等重点高碳工业行业减排路 径差异显著，短流程工艺、氢冶金、电气化、二氧化碳捕集利用与封存（CCUS）等技术路线亟需系统性 突破与统筹推进。推动庞大工业体系实现深度脱碳，必须在颠覆传统发展模式的同时，平衡技术演进与经 “ 济可行性，以 技术 - 路径 - ” 政策 为分析框架，建立关键技术的发展路线图，形成可落地的碳 中和技术 解 决方案 年）：该阶段是打破高碳路径依赖、推动工业体系深度重构的关键期。氢能技术、电气化耦合 清洁电力替代以及 CCUS 等技术规模化部署，持续扩大在重点行业中的应用覆盖。（3）碳移除托底技术深 度应用期（2051—2060 年）：电力、交通、建筑等部门已经基本实现净零排放，为工业领域突破关键技术 瓶颈争取时间。工业部门将依托 CCUS 等技术对难减排环节进行兜底，稳步推进全行业深度碳中和。通过 现明显阶段性特征：2035 年前将以高炉 - 转炉系统节能改造和废钢 - 电炉短流程发展为主；2035—2040 年 厚 间，氢基直接还原炼铁有望在成本突破后进入大规模应用阶段，成为深度脱碳的核心路径；2050 年后，钢 铁 CCUS 将成为实现碳中和的关键托底技术。水泥行业在 2030—2040 年进入技术结构转型期，大批旧窑 系统退出， 固废、生物质燃料等替代技术全面推广，

中和实现路径上的难减排领域往往都在工业部门等。钢铁、水泥、石化、化工等重点高碳工业行业减排路 径差异显著，短流程工艺、氢冶金、电气化、二氧化碳捕集利用与封存（CCUS）等技术路线亟需系统性 突破与统筹推进。推动庞大工业体系实现深度脱碳，必须在颠覆传统发展模式的同时，平衡技术演进与经 济可行性，以 “技术 - 路径 - 政策” 为分析框架，建立关键技术的发展路线图，形成可落地的碳中和技术 解决方案，助力中国以碳中和技术创新 年）：该阶段是打破高碳路径依赖、推动工业体系深度重构的关键期。氢能技术、电气化耦合 清洁电力替代以及 CCUS 等技术规模化部署，持续扩大在重点行业中的应用覆盖。（3）碳移除托底技术深 度应用期（2051—2060 年）：电力、交通、建筑等部门已经基本实现净零排放，为工业领域突破关键技术 瓶颈争取时间。工业部门将依托 CCUS 等技术对难减排环节进行兜底，稳步推进全行业深度碳中和。通过 碳中和技术创新、 呈 现明显阶段性特征：2035 年前将以高炉 - 转炉系统节能改造和废钢 - 电炉短流程发展为主；2035—2040 年 摘 要 间，氢基直接还原炼铁有望在成本突破后进入大规模应用阶段，成为深度脱碳的核心路径；2050 年后，钢 铁 CCUS 将成为实现碳中和的关键托底技术。水泥行业在 2030—2040 年进入技术结构转型期，大批旧窑 系统退出，固废、生物质燃料等替代技术全面推广，绿氢、电力煅烧工艺逐步成熟；2040

化工、建材、交通、建筑等高耗能行业需要加快技术改造 并进入碳达峰平台期，高耗能高排放项目的上马也将受到 严格遏制；产业结构的转型升级将带动社会生活方式和消 费模式相应调整，绿色低碳的生产生活方式得到普及。 数智科技与传统产业的深度融合为碳中和目标实现 探索新的道路。近年来，大数据、人工智能等新一代数字 技术与实体经济加速融合，正驱动生产方式和生活方式发 生深刻改变，在推进经济社会向低碳化绿色化方向转型 中的作用也日益凸显。数字技术和人工智能与传统产业结 工业互联网 循环经济 …… …… …… …… 交通电气化 cloud.baidu.com www.rmi.org / 7 www.rmi.org / 7 cloud.baidu.com 降；深度学习、大规模预训练模型带来的算法突破，以云智 一体促进数字化转型和智能化升级一步到位，已经成为企 业智能化升级的必然趋势。 1.3 数智技术是实现碳中和目标的助推器 数智技术的发展，为进一步提升能效和支撑能源快速 的 海量历史数据，采用深度学习算法建立的预测模型将大幅提 高可再生能源发电出力的预测精度，有力促进其大规模的消 纳，解决可再生能源企业对于生产不可控的困扰（图2.6）。 化石能源能效优化 传统化石能源发电生产过程中的碳排放治理至关重 要，其中一个关键环节是提升燃煤发电过程中的能量转换 效率从而降低碳排放。数智技术通过采集电厂丰富的历史 运行数据，建立基于深度学习算法的能效优化模型，获取

( LLM Agent) 数据调用 画像任务拆解与规划 选择工具与扩展能力 多代理智能体协同 信息存储与回忆 数据集成 实时、离线数据接入与加工 知识图谱 深度关联、图可视化分析 指 标引擎 实时、离线指 标计算 结合 多 方数据及 小模型工具，全 面、灵活的生成 画像及报告 授信 工商 决策引擎 实时、离线的客户标签计算 评级 预警 在贷前、贷后全 流程中的各类数据，全景 呈现客户信息 使用大模型深度推理，结 合规则、图谱、小模型等 多种能力，实现客户画 像维度的深度推理 授信 评级 预警 逾期 基于富文本数据的风险态势感知 调度引擎 任务编排、自动调度 指 标引擎 实时、离线指 标计算 大模型 非结构化知识抽取、实体链接 知识图谱 深度关联、图可视化分析 数据集成 实时、离线数据接入与加工 决策引擎 决策引擎 实时、离线的客户标签计算 工商 司法 舆情 经营 集团派系、实际控制人、 担保圈链、风险传导、资 金流向、反洗钱 … 全流程 业务 模型 深度 推理 AI 风险态势感知 大模型自动更新黑产情报、监管政策、新型作案手段、 特征自学习、风险预判等知识，面向银行业风险管理人员、 策略运营人员、业务人员等不同角色，提供模块化组合式 的情报洞察报告。 包括 : 黑市个人账户售卖价格及趋势、洗钱最新手法解

中俄东线智能管道试点建设。 2021 年 - 2019 年 - 2020 年 全面建成智慧管网，在役管道数据恢复 和智能化改造全部完成，数字孪生体和 管道物联网实现全覆盖；建成智慧管网 云平台并实现各信息系统深度融合；实 现天然气管网全局全时段运行优化，降 低管网综合能耗。 2023 年 - 2025 年 全面实施智慧管网解决方案，新建管道全 面应用数字孪生体与全面泛在感知方案； 完成科技重大专项研究并启动成果推广应 化交付，提高管道设计、运营各专业技术人员协同及管道投资主体的最大回报 人工智能 PaaS 深度神经网络 ASIC 智能机器人 虚拟助手 硅阳极电池 区块链 互联家庭 自动驾驶 L4 混合现实 技术预期成熟时间 ： 。 不到 2 年 自主移动机器人 深度神经网络 ( 深度学 习 ) 4D 打印 脑机界面 知识图谱 神经形态硬件 面向数据安全的区块链 智能化施工与质量管控 智慧物资供应链 管网运行全局全时段优 化与生产经营协同 基于可靠性的设备全生 命周期管理 管道全面泛在感知与风 险智能控制 智能应急处置与环保监 测 业务与财务全面深度融 合应用 智能化应用方向 工程建设管理 财务管理 （ 二）总体设计 从感知、认知、决策三方面对油气管网经营管理进行智能化提升，全面应用物联网、数字孪生、运行优化、大 数据等技术，形成感

色港口等级评价标准》在国内港口行业开展了一系列绿色港口等 级评价工作。 2、主要影响分析 2.1 开展技术创新和运营模式创新，支撑绿色低碳转型 公司作为全球领先的港口运营商，密切关注国内外绿色低碳 法规和政策要求，深度解读政策，以建设绿色低碳港口为使命， 通过技术创新和运营模式创新，降低港口物流碳。港口需从船舶 装卸、水平运输、堆场装卸、闸口进提箱的全流程生产运行，采 用新能源、清洁能源，进行“油改电”，应用能量回馈和变频等 电设施的建设，推动港口生态与港航经济可持续发展，助推港口 绿色高质量发展。 12 / 20 3、港口纯电动无人集卡技术 港口纯电动无人集卡利用 5G、北斗、自动驾驶、人工智能 等新一代技术与码头业务深度融合，与码头生产管理系统对接的 港口水平运输整体解决方案，解决港口行业绿色智慧升级面临的 关键共性问题。 公司统筹开展的纯电动无人集卡项目，采用统一技术路线和 标准，纯电力驱动绿色环保，项目已实现在港区开放式场景下， 和能耗，降低综合能耗； 电机、风机及电动泵应优先选用低能耗产品；持续提升新能源、清洁 能源设备设施的使用占比。 2.2 提升数字化智能化水平，开展作业工艺优化 加强新一代信息技术与港口业务的深度融合，优化资源配置全面 使用全场集卡调度系统，不断提升集卡“重进重出作业比例”；全面 16 / 20 推进公司统一技术路线和标准的港口纯电动无人集卡解决方案，在港 口开放式场景无人集卡与有人集卡混行作业新模式，适合在集团传统