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.com 邓雅文对此文亦有贡献 室走向多元应用场景——宇树作为国产机器人领 域率先量产的先锋，以其自主可控的国产供应链 与高性价比产品矩阵，成为我们探索AI硬件与物 理AI的核心研究对象 • 团队通过在不同场景的实地实测与技术拆解，深 入体验了宇树从消费级到工业级的多款机型，既 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 stocks, please refer to the latest full report on our website at equities.htisec.com 目录 1. 结论与感想 2. 宇树机器狗介绍 • 市场规模、纵向对比、横向对比、实训平台 3. 结构分拆 • 主控板、核心板、无线通讯、激光雷达、四肢、电池、头部 4. 核心技术与护城河 5. 产业链 6. 受益个股 4

国内综合能源服务市场发展大致经历了 3 个 阶段：综合能源服务萌芽阶段、市场培育阶段和 商业推广阶段。 1）综合能源服务萌芽阶段(2015—2016年) 2015 年，国家政策层面首次提出综合能源服 务概念；电改 9 号文配套文件《关于推进售电侧 改革的实施意见》指出“促进电力生产者和消费 者互动，向用户提供智能综合能源服务，提高服 务质量和水平”[20]。2016 年《关于推进多能互补 集成优化示范工程建设的实施意见》首次提出了 carbon goal in China[J]． Journal of Global Energy Interconnection，2023，6(4)： 379-389． [2] 孙毅，李飞，胡亚杰，等．计及条件风险价值和综合 需求响应的产消者能量共享激励策略[J]．电工技术学 报，2023，38(9)：2448-2463． SUN Y， LI F， HU Y J， et al． Energy method of integrated energy service[J]． Proceedings of the CSEE， 2020， 40(2)： 411-425． [6] 黄彦彰，周宇昊，郑文广，等．产业园区新型多能联 供综合能源服务研究[J]．发电技术，2021，42(6)： 734-740． HUANG Y Z， ZHOU Y H， ZHENG W G， et al． Research

的不确定参数。从模型结构看， RO 具有 min-max 和 min-max-min 两种类型。 Min-max 结构下的 RO 旨在将最恶劣场景下的 PIES 优化运行结果控制到最优水平。在这方面，文 献[42]构建了风电不确定性与系统决策者的零和博 弈模型，通过与“最劣搅局者”对抗，形成 PIES 的鲁棒运行策略。Min-max-min 结构下的 RO 按照 不确定性发生前后两个阶段对 PIES scheduling of integrated energy systems[J]. Power System Technology, 2021, 45(6): 2256-2269. [11] 陈沼宇，王 丹，贾宏杰，等. 考虑 P2G 多源储能型微网日前最 优经济调度策略研究[J]. 中国电机工程学报，2017，37(11)： 3067-3077. CHEN Zhaoyu, WANG Dan electricity-heat-gas en- ergy system[J]. Automation of Electric Power Systems, 2018, 42(14): 8-13, 22. [23] 熊宇峰，司 杨，郑天文，等. 基于主从博弈的工业园区综合能源 系统氢储能优化配置[J]. 电工技术学报，2021，36(3)：507-516. XIONG Yufeng, SI Yang, ZHENG

ar energy technology[J]. Atomic Energy Science and Technology, 2020, 54(9): 1638-1643. [9] 李建林，武亦文，王 楠，等. 吉瓦级电化学储能电站研究综述及 展望[J]. 电力系统自动化，2021，45(19)：2-14. LI Jianlin, WU Yiwen, WANG Nan, et al. Review energy storage power station[J]. Automation of Electric Power Systems, 2021, 45(19): 2-14. [10] 曹军文，郑 云，张文强，等. 能源互联网推动下的氢能发展[J]. 清 华大学学报(自然科学版)，2021，61(4)：302-311. CAO Junwen, ZHENG Yun, ZHANG Wenqiang wildfire nearby overhead transmission lines[J]. High Voltage Engineering, 2017, 43(1): 314-320. [35] 李 宇，郭裕钧，刘 凯，等. 基于三层 DS-RVoG 模型的输电走 廊植被高度检测方法[J]. 高电压技术，2021，47(2)：714-723. LI Yu, GUO Yujun, LIU Kai,

间隔进行优化调度的目的；文献[8]为实现园区 IES 供需双侧协调优化运行，建立了精细化的综合需求 响应模型，综合考虑了冷-热-电需求耦合响应特性， 实现了系统经济性的提升。 高效率的求解算法是 IES 优化运行的关键。文 献[9]针对电-气-冷-热耦合的综合园区给出一种供 需互动的园区 IES 日前优化方法。该方法考虑的能 源侧较为全面，可用来评估园区的经济效益及在低 碳运行模式下的减排能力。针对园区 IES 文献[41]考虑了不同类型的需求响应，在系统中引 入阶梯式碳交易机制，使总运营成本最小化。虽然 上述研究考虑了 IES 中的需求响应，但没有考虑综 合多类型能源市场价格传导机制的激励作用。文 献[42]对一工业园区进行了案例研究，采用了 3 种 不同的方案，包括碳不平衡+市场补偿、碳平衡、 碳丰富+市场激励。碳不平衡时需要采取市场措施， 如购买碳配额，碳平衡则无需市场措施；碳丰富意 能控 制，实现能源的高效利用和系统的智能化管理。此外， 综合需求响应还更加注重环保和可持续发展[79]。 在综合需求响应的实现机制方面，研究主要集 中在负荷分析、激励机制、电价机制等方面。文 献[79]考虑了用户需求、能源价格、能源供应等因 素，实现了综合需求响应的动态调整和优化，但未 考虑需求响应的实际可行性和成本效益等问题，需 要进一步研究；文献[80]提出了一种基于能源电价

作系统，它由物理层、信息层、平台层与应用层组 成，下文详细介绍各部分构成和功能。 物理层由生产环节、交通环节、消费环节、能 源环节以及信息环节的实体设备构成，包含车间、 设备、电动/燃气汽车、充电桩、用户终端、智能楼 宇、发电机、输能管道、输电线路、能量耦合设备、 路由器和数据中心等。物理层接收上层调控命令后 对各实体设备的运行状态进行调整，并为上层网络 提供实时运行状态数据。 信息层由传感器与通信网络构成，通过 型，此类模型在园区内大多只考虑了单一设备的变 工况运行特性[104]；文献[105]使用自适应分段线性 化处理园区内多设备的变工况运行模型，平衡了设 备的运行精确性和计算高效性。 对于能源梯级利用和能源效率方面的研究，文 献[102]提出能源阶梯式利用供应结构，将热能负荷 分为高级热能、中级热能、低级热能 3 个层次，划 分了能源等级，提高了园区运行的经济性和环保 性；文献[106]以能效和能源梯级利用为目标函数， carbon emission flow[J]．Automation of Electric Power Systems，2012，36(7)：38-43，85(in Chinese)． [37] 李保卫，胡泽春，宋永华，等．电力碳排放区域分摊的 原则与模型[J]．电网技术，2012，36(7)：12-18． LI Weiwei，HU Zechun，SONG Yonghua，et al．Principle

文章编号：0258-8013 (2022) 02-0573-16 中图分类号：TM 73 文献标识码：A 考虑冷热电需求耦合响应特性的 园区综合能源系统优化运行策略研究 赵海彭，苗世洪 *，李超，张迪，涂青宇 (强电磁工程与新技术国家重点实验室(华中科技大学电气与电子工程学院)，湖北省 武汉市 430074) Research on Optimal Operation Strategy for 能需要的用电设备。可见，传统弹性矩阵模型下用 户参与需求响应时用能需求一定会产生偏移，这一 特征在部分文献中以“舒适性成本”方式予以考虑。 为更精确描述综合能源用户参与需求响应的过程，本 文对传统需求响应进行改进：依据已有行为心理学相 关研究得知，在行为主体的需求由于部分资源缺失而 得不到满足时，行为主体倾向于通过其他可行方式减 小需求缺失程度，反之亦然。对应到综合需求响应过 程 用户响应电价变化的方式，并且不同需求的能源转 换效率以及需求的舒适性成本系数将会影响用户 参与需求响应的方式。 4.2.5 不完全响应下的 IDR 分析 为探究需求偏移量对综合需求响应的影响，本 文在场景 3 自由分配系数基础上拓展算例分析。不 同允许需求偏移比例下的优化结果如表 4 所示。 表 4 不同允许需求偏移比例下场景 3 优化结果对比 Table 4 Results comparison