同时减轻其重量，从而提高人形机器人的机动性和能效。这对于人形 机器人的运动性能和动态特性有着至关重要的影响。近年来，国内在 人形机器人骨架躯干的技术研究中取得了显著进展，尤其是在材料选 择、框架结构设计、驱动与控制系统方面。国内研究者在使用碳纤维 复合材料（CFRP）、PEEK 材料等轻量化高强度材料方面有所突破，尤 其是在优化人形机器人骨架结构和提升运动精度方面取得了初步成 果。 柔性电子皮肤能够赋予人形机器人类似人类皮肤的敏感性，以及 类移动装备中成为不可或缺的优势技术。人形机器人需要多关节协同 37 运动，对协同精度有极高的需求，因而通常采用伺服阀控制液压缸直 线往复运动或液压马达旋转运动，通过位移和压力传感器与微处理器 构成闭环反馈控制系统。近些年，集成了伺服阀、传感器、管路等一 体化的液压作动器利用增材制造技术，进一步压缩和减小了液压作动 器的体积和重量，也简化了液压传动系统的设计、制造、调试和维护 等工作。液压驱动虽然有明显的技术优势，但伺服阀控制的液压系统 从而在软体机器人、外骨骼、康复医疗及仿生机械臂等领域得到广泛 应用。与此同时，嵌入式传感器与自适应控制算法的结合使气动肌肉 能精准应对复杂环境和精细操作；微型压缩机、可变刚度元件与模块 化气动控制单元的集成则促进了气动肌肉控制系统的紧凑与高效化。 38 然而，在实际应用过程中，气动肌肉的性能并非完美无缺，气动肌肉 的使用需要配备外置气源，带来系统空间的占用。其次，气体的可压 缩性也会导致控制精度的局限。未来，气动肌肉将通过材料性能突破

拓普集团：业务体系多元化，已形成XYZ三大系列产品线 3.4.5 线控制动发展历程 3.4.6 线控制动：EHB One-Box当前是主流方案 3.4.7 伯特利：线控制动持续攀升，全面打造XYZ三轴汽车底盘 控制系统供应商 3.4.8 线控转向：L4级及以上自动驾驶必备，尚处市场导入期 4.投资建议 5.风险提示 请务必阅读正文之后的免责条款部分 3 端到端发展进入加速期，基于 规则长期护航 1 请务必阅读正文之后的免责条款部分 内外产品代际差距逐步缩小，国内厂商市场份额逐年扩大。 技术积淀催化之下，智能底盘市场规模化和本土化格局正在重构。硬件层面，伴随整车电子电气架构的集中化趋 势，底盘功能进一步集成，例如将悬架、转向和控制系统的关键控制器整合为紧凑的智能底盘控制单元，以实现更 精准的转向与制动协同。软件层面，统一的底盘控制软件平台有望诞生，通过算法实时处理和分析传感器数据，协 调各部件分工，提升整体性能。 图75：制 在2023年11月实现了国内首个自主研 发的闭式空气悬架系统（C-ECAS）正 式量产下线，且已定点8个项目，年 订单量40万台套。 电机直驱式全主动悬架系统 CDC减震器 CDC减震器即连续减震控制系统， 通过传感器检测车辆的行驶状 态和驾驶员的操作意图，主动调整减震器的阻尼，实现在不同路 况和车速下保持车身的稳定性，提高操控性能和驾驶安全性。同 时，CDC减震器还能够有效降低车辆的振动和噪音，提高驾驶的

玩智商、镭神智能、北科天绘、杉川机器人、 星秒光电、科力光电、珐石、力策科技 弓望电子、奥普光电、禾川 科技、昊志机电、伟创电气、 鸣志电器、汇川技术 末端执行器 优傲机器人、苏州淳栋触控 控制系统 埃斯顿、新松机器人、华中数控、新时达、广州数控、汇川技术、固高 科技、英威腾、卡诺普、万讯自控、海得控制 大脑 芯片 英伟达、高通、安霸、英特尔、Mobileye、 地平线、全志科技、瑞芯微、星宸科技、国 务在于开发基于人工智能大模型的人形机器人“大脑”与 开发控制人形机器人运动的“小脑”。大模型作为最爆火的人工智能概念，推动了人形机器人大脑的形成，助力人形机器人具有人的感知、交互与决策能力；对 于控制系统仍在切入中。 中游：大模型与机器人本体结合提供感知交互新能力 资料与数据来源：《基于大模型的具身智能系统综述》 大 模 型 赋 能 传 统 控 制 “我渴了，需要喝水” 导航至水杯、抓取水杯、 需求，同时能利用大模型自动生成用于训练机器人的数据集以此缓解人形机器人缺 乏训练数据的现状。未来，具身智能大模型的落地应用以支持机器人大脑、提高生 成数据质量帮助机器人多场景训练成为重要发向，同时，大模型助力机器人形成精 细的运动控制系统也称为研究的主要方向。 大模型 人形机器人的保有量仍有待提升，未形成规模化使用导致人形机器人在多样化应用 场景的训练经验与数据积累有限。人形机器人结合数字孪生场景，可实现在不同地 形和环境中进

服务对象 人类驾驶员 自动驾驶系统 (机器) 价值体现 导航功能本身 (相对价值有限) 赋能智驾功能实现与体验提升，亦可作训练数据源 车辆系统融合 主要用于基础导航显示与座舱交互 与感知、规划、控制系统深度耦合，支撑高阶功能 版权声明：本报告版权归泰伯智库所有，未经授权许可，不得擅自引用或将报告内容外泄。Copyright@2025，Beijing Taibo Co.， Ltd. All Rights

中的常识生成操控任务。在小脑方面，本田 Asimo 人形机器人采用传统的逻辑推理控制，能够完成各种复杂的行走功能 和人类肢体动作；Figure 在 OPEN AI 提供的大脑功能以外，打造了 完全端到端的运动控制系统；智元机器人采用云端超脑、大脑、小脑 等多层次架构，分别负责任务级、技能级和指令级的操作任务。 部分人形机器人头部厂商开展了端到端架构的探索。端到端架构 融合“大脑”和“小脑”功能，通过统一的神经网络，直接将任务目

或者不受欢迎，更适合机 器⼈。在其他情况下，存在劳动⼒短缺，可以填补这些⻆⾊。机器⼈也不会请假或休假。 您提供什么AI机器人解决方案？ Sanctuary AI构建⼈形机器⼈以及驱动它们的AI控制系统。⽬标是制造理解并像 ⼈⼀样⾏动的机器，以便进⾏⼯作。我们领先于⾏业的Phoenix™通⽤机器⼈具有 ⾜够的智能、能⼒和灵巧，可以像⼈⼀样⼯作。我们正在开发这项技术以帮助解决 ⽇益严峻的劳动⼒挑战 化时间从⼏周缩短到不到24⼩时。 本·⾥德 ⾸席营销官 圣殿AI 在接下来的3-5年中，您认为会面临哪些挑战？ 有两个因素会释放通⽤⼈形机器⼈的潜⼒：类似⼈类的灵巧⼿部和能够操控它们的 AI控制系统。⼿部灵巧和精细操纵使得超过98%的⼯作成为可能，强⼤的AI控制 系统是使机器⼈能够在⾮结构化或动态环境中与物体互动和操控的关键。为了创建 这些AI系统，我们需要数据。但是尽管⼤型语⾔模型（LLMs）可以从互联⽹⽂本

具身AI是一种专门为通过物理身体与真实世界进行交 互而设计的AI。推动生成式AI革命的科技进步引发了 对具身AI的新兴趣，一些研究人员认为，它是实现AI 能力下一个飞跃的关键。正在测试各种具身AI方法， 包括在机器人控制系统之上将大型语言模型（LLMs） 和可变长度模型（VLMs）纳入机器人系统，以及创建 基于机器人数据的端到端机器人基础模型。 谷歌研究在这个领域已经处于领先地位多年。2022 年，谷歌的Gato模型表明，机器人输入和输出可以

所有新车都将配备自动驾驶功能，其中L4、L5 级自动驾驶渗透率将达50%。 无人驾驶是汽车发展的最终目标，供应链迎来机遇。对上游供应商而言，无人驾驶的实现需要大量电子元器件（硬件），以及相应 的控制系统（软件、算法）的支持。据前瞻产业研究院的数据，2016年全球无人驾驶汽车市场规模为40亿美元，到2018年全球无 人驾驶汽车市场规模达到了48.2亿美元，到2021年，预计全球无人驾驶汽车市场规模将达70