旋转执行器行业专题报告：人形机器人通用单元旋转执行器是电气化架构下机器人的基础组成单元，广泛应用于各类机器人。机器人 常见的驱动方式包括液压驱动、气压驱动、电气驱动等，在各类驱动架构中，电气驱动架 构具备控制精度高、响应速度快、结构紧凑等优点，因此适用于协作机器人以及各类仿生 机器人中。旋转执行器是电气化架构下机器人的最基础单元，常见于各类电气驱动机器人 中。

　　旋转执行器主要由电机、减速器、传感器、等零部件组成。旋转执行器以电机 作为动力来源，经过减速器调节到所需的力矩输出范围，最终通过传感器以及实现 伺服控制。

　　旋转执行器为机器人提供自由度，用途复杂度越高所需旋转执行器数目越多。机器人 的自由度指机器人所具有的独立坐标轴运动的数目。一般而言，机器人的自由度越高，越 能够实现高复杂度的任务。旋转执行器是常见的一种提供独立自由度的装置，因此机器人 用途的复杂度越高，机器人上的旋转关节越多。

　　此外，旋转执行器自身的性能还直接影响机器人的承载力和精度等性能。机器人负载 指的是在正常工作工况下，机器人末端能承受的最大载荷。在电气化架构下，旋转执行器 为机器人提供动力，因此末端所承受的载荷会加载到各旋转执行器下，旋转执行器的负载 能力和机器人的结构设计共同决定了机器人的负载能力；同样的，机器人末端的运动也来 自于各关节处旋转执行器的运动，旋转执行器的运动精度和机器人的结构设计决定了机器 人末端的精度。

　　工业机器人市场需求相对成熟，行业处于稳定增长期。根据国际机器人联合会（IFR） 的数据，2017/2018 /2019/2020/2021/2022 年全球工业机器人部署量分别为 40 万/42.3 万 /39.1 万/39.4 万/51.7 万/55.3 万台，年化复合增速为 7%。工业机器人市场相对需求，IFR 预计后续该市场将继续保持年化 7%的复合增速，行业处于稳定增长期。

　　特斯拉让人形机器人重回大众视野，有望引领行业突破智能化、成本和商用场景三大 瓶颈。人形机器人并不是一个新生事物，早在 1986 年，日本本田公司就发布了全球首个 商业用途人形机器人 ASIMO，具备完整的身体运动能力。但过去的人形机器人智能化程 度不足，能力受限；成本高昂，单个成本在十几万美金甚至几十万美金以上；智能化程度 不足并且成本昂贵，使得人形机器人的应用场景并不明确，过去智能化程度、应用场景、 成本问题相互制约。随着人工智能大模型的发展以及特斯拉的入场，人形机器人的三大瓶 颈有望得到突破。End-to-end 端到端模型的发展，使得以往复杂的场景理解和建模过程可 以被简化，通过海量的训练数据直接训练，特斯拉在 FSD 上端到端网络的成功以及 Dojo 的训练平台有望得到复用；成本上，规模化是特斯拉最擅长的“法宝”之一，成功在新能源汽车上将成本大幅降低，机器人上有望复现当年新能源车技术及规模降本路径；应用场 景段，特斯拉拥有 Fremont、Shanghai、Austin、Berlin、Mexico 五大超级工厂，自身对 于用工有大量需求，具备人形机器人替人的潜力，早期的内部部署有望验证人形机器人能 力，进而实现更大范围推广，技术-应用-成本飞轮有望开始转动。

　　特斯拉运动控制能力和智能化水平不断升级，迭代速度超预期。2021 年 8 月，特斯 拉在其首届 AI Day 上公布人形机器人业务规划，提出人形机器人的概念设计；2022 年 9 月，特斯拉在提出概念设计仅一年后，披露机器人的硬件设计细节，并在发布会现场做了 实物演示；2023 年 3 月、5 月、10 月特斯拉相继放出人形机器人 Optimus 在软件算法上 的最新进展，在 end-to-end 网络的导入下，机器人从缓慢行走到加速行走再到完成高难度 瑜伽动作，机器人的运动控制能力大幅提升；从简单的物体识别到可以根据颜色分拣，机 器人的智能化水平也在不断升级。从概念提出到实现一定难度的工作，两年时间机器人从 无到有，从硬件升级到软件迭代，机器人的整体进展速度超市场预期。

　　人形机器人对旋转执行器的单体需求更大，拉动旋转执行器市场空间。人形机器人所 处环境、目标任务相比工业机器人更加复杂，需要设计更多自由度满足复杂的任务需求。 机器人用途复杂度越高所需旋转执行器数目越多，因此人形机器人单体的旋转执行器需求 更大，以特斯拉的 Optimus 人形机器人为例，Optimus 人形机器人全身配备 14 个旋转执 行器，显著多于工业机器人的旋转执行器用量。Optimus 机器人采用了旋转执行器与直线 执行器混合的方案，对于纯旋转执行器的人形机器人而言，单体的用量还会更多。工业机 器人以 SCARA、各类 4 轴、5 轴、6 轴机械臂为主，我们假设平均单体旋转关节个数为 4， 人形机器人以 Optimus 全身 14 个旋转关节为参考，假设 Optimus 在未来几年率先放量， 由此我们对旋转执行器的需求进行测算，根据特斯拉业绩交流会以及拓普集团半年报，我 们预计随着人形机器人从 2024 年开始放量，将显著拉动对旋转执行器的市场需求，预计 旋转执行器需求年化复合增速将从 2018-2023 年间的 7%提升到 2023-2025 年间的 30% 以上。

　　人形机器人的旋转执行器处于高扭矩、低转速的工作环境，因此电机往往需要搭配减 速器使用。类似于人类身体上的关节，机器人的旋转执行器处于高扭矩、低转速的工作环 境中。在电气化架构的机器人中，电机是关节的动力输入，而电机的工作原理是旋转磁场 获得转动力矩，大多数电机适用于高转速的工作环境。因此，根据功率守恒定律，减速器 通过降低输出转速，可以获得更大的输出扭矩，机器人的旋转关节往往使用电机搭配减速 器调节所需的转速和输出扭矩区间。

　　常见的电机种类包括无框电机、空心杯电机、伺服电机和步进电机，人形机器人对功 率密度要求较高，无框力矩电机在人形机器人里面的应用较为常见。衡量电机的主要指标 包括功率、尺寸、成本、精度等。无框电机采用无框架设计，功率密度高，中空的设计适 合与减速器搭配使用，因此在人形机器人里面的应用较为常见。无框力矩电机又可以分为 纵向磁通设计和横向磁通设计，主要区别在于磁铁的充磁方向和线圈的绕线方式。纵向磁通设计工艺更成熟，良率更高，而横向磁通设计具备更高的扭矩输出，但工艺较为复杂。

　　行星减速器、谐波减速器、摆线减速器和 RV 减速器是几种最常见的减速器形式，人 形机器人对减速器体积和自重要求较高，谐波减速器和行星减速器最为常见。减速器的主 要指标包括减速比、传动精度、体积、负载能力、成本等。其中，减速比影响电机扭矩的 放大倍数，在机器人等高扭矩的应用场景中，减速比越高，扭矩输出越高；传动精度影响 关节输出的控制精度；体积和负载对机器人关节所处位置的空间以及所需载荷做出了限制； 成本影响机器人整体的制造成本。考虑到减速器体积大小和自重的限制，摆线和 RV 减速 器并不常见，谐波和行星减速器是两种最常见的减速器LEYU乐鱼综合体育。

　　因此在高扭矩、低转速的需求下，执行器中电机和减速器的选择具备多种选择方案： 高减速比方案：高转速、低扭矩电机搭配高传动比减速器。高转速、低扭矩的电机经 过高减速比传动后，转化为低转速、高扭矩的输出。高减速比方案的优势在于，输出扭矩 大、传动的精度高，可以实现精准的运动控制；高减速比方案的劣势在于，对减速器的体积和自重要求较高，同时在做力控时需要额外布置力矩传感器，该方案成本较高。 准直驱方案：高扭矩电机+低减速比行星减速器。实现低转速、高扭矩输出的另一条 思路是，直接采用高扭矩电机搭配低减速比的行星减速器。准直驱方案的优势在于，行星 减速器的传动较为刚性，可以通过电机的电流环反算关节的力矩，不额外依赖力矩传感器， 整体的成本较低；准直驱的劣势在于，高扭矩密度电机体积较大或成本高，并且对电机散 热要求高，并且行星传动的运动精度受到齿轮啮合回差的影响难以保证。

　　2022 年 9 月，特斯拉在 AI Day2 上公布了人形机器人的硬件设计方案，全身共有 28 个身体关节（14 个旋转执行器、14 个线 个手指关节方案。旋转执行器采 用无框力矩电机+谐波减速器的技术方案。14 个旋转关节采用 3 种标准化的设计规格，其 中最大的关节扭矩为 180Nm，重量为 2.3kg。

　　LOLA 是慕尼黑工业大学研发的目标实现快速、类人行走的机器人，身高 180cm，自 重 55kg，全身具备 22 个自由度。LOLA 机器人在髋部、脚趾、腰部、肩部、肘部和腕部 采用了旋转执行器，膝部和踝部使用了直线执行器。LOLA 旋转执行器采用了高减速比方 案，使用了减速比为 50 和 100 的谐波减速器，旋转执行器峰值扭矩为 370Nm，扭矩密度 达 130Nm/kg。

　　JAXON 是顶尖人形机器人实验室东京大学 JSK Lab 研发的全尺寸机器人，目标是实 现高速、高扭矩的关节运动。JAXON 身高 188cm，自重 127kg，总自由度为 32 个。JAXON 的旋转关节使用了高减速比方案，采用了 MAX EC-4pole 电机，搭配哈默纳克谐波减速器， 单电机关节的最大扭矩达 393.6Nm。

　　2022 年 8 月，小米发布全尺寸人形仿生机器人 Cyberone，身高 177cm，自重 52kg， 全身 21 个自由度。从发布会的旋转关节爆炸图推测，关节采用了无框力矩电机+谐波减速 器的方案，根据发布会信息，旋转关节的峰值扭矩为 300Nm，峰值扭矩密度为 96Nm/kg。

　　2023 年 8 月，小米发布第二代仿生四足机器人 Cyberdog2 以及旋转执行器产品 Cybergear。Cyberdog2 身高 36.7cm，自重 8.9kg，具备 12 个四肢自由度。旋转执行器 采用自研的 CyberGear 关节，根据爆炸图推测，关节采用了无框力矩电机+行星减速器的 方式。CyberGear 峰值功率为 12Nm，扭矩密度为 38Nm/kg，售价仅为 499 元。

　　Unitree go1 是宇树科技下全球首款消费级伴随仿生四足机器人，身高 58.8cm，自重 12kg，自适应负载能力3-5kg。大腿关节处旋转执行器采用准直驱方案，峰值功率 23.7Nm， 重量仅为 520g。

　　2023 年 7 月，傅利叶智能发布通用人形机器人，身高 165cm，自重 55kg，全身具备 44 个自由度，采用自研的 FSA 关节，采用大功率电机+行星减速器的准直驱方案，最大峰 值扭矩 230NM。

　　远征 A1 身高 175cm，体重 53kg，最高步速可达 7km/h，整机承重 80kg，单臂最 大负载 5kg。全身共有 49+自由度，使用自研的 PowerFlow 关节电机，采用高功率电机+ 行星减速器方案，集成了液冷系统，峰值扭矩超过 350Nm，重量仅 1.6kg。

　　从各家公布的技术方案和参数来看，在不额外增加系统复杂度的条件（如增加液冷系 统）下，高减速比方案能达到更高的扭矩密度，提供更高负载；而准直驱方案的成本更低， 更加适用于小负载的关节，以及四足机器人、教育机器人等轻型机器人中。

　　高减速比方案的优势在扭矩密度更优。原理上，从电机的角度看，相同磁材的条件下， 提升电机的扭矩输出需要大幅增加电机的尺寸。以科尔摩根的 TBM2G 系列无框电机为例， 同等叠片长度下，峰值扭矩从 3Nm 提升到 6Nm，电机的叠片长度需增加一倍，电机体积 增加一倍；峰值扭矩从 2Nm 提升到 3Nm，外径从 94mm 增加到 115mm，外径增加 22%， 电机体积增加 50%。从减速器的角度看，谐波减速器的减速比一般在 50-300，行星减速 器的减速比一般在 10 以内。通过减速器类型的选择，谐波减速器相比行星减速器对于电 机扭矩的提升在 5-30 倍以上，而谐波减速器体积同样紧凑，并不会大幅增加关节的体积， 因此从扭矩密度的角度讲，高减速比方案更加具备优势。

　　准直驱方案在小负载关节经济性更好，控制更简单。在扭矩要求不高的关节，电机可 搭配行星减速器达到期望的扭矩输出。根据绿地谐波、双环传动等公司年报，谐波减速器 的价格大约在 1500 元左右，而行星减速器的价格仅为 300 元上下；并且准直驱方案易于 通过电流反算力矩输出，可节省力传感器的使用，进一步减少成本，因此在准直驱方案的 负载范围内，准直驱方案的关节经济性更好。但是准直驱在大负载关节做到高扭矩很困难， 需要增加高性能磁材的使用量或是采用跟复杂的电机磁路、冷却设计，电机的成本会大幅 增加。 机器人下肢对负载要求更高，谐波减速器减速比高，更容易满足设计要求。机器人的 上肢主要承担末端负载的载荷，而下肢需要承担机器人自重以及负载的重量，因此下肢关 节普遍需要更大的扭矩。以身高 180cm，自重 55kg 的 LOLA 机器人为例，髋部/膝部/踝 部/腰部/肩部/肘部关节的峰值扭矩需求分别为 370/390/286/147/110 Nm。机器人关节的直 径一般在 15cm 以内，相应大小的无框力矩电机的峰值扭矩一般在 5 Nm 以内，因此减速 器的减速比需要达到 74/78/57/30/22 倍以上。谐波减速器的减速比一般在 50-300，单级 行星减速器的减速比一般在 3-10。因此谐波减速器可以轻松满足机器人的减速比要求，而 行星减速比需要更换特制的大扭矩电机或者采用双级减速。

　　特斯拉招聘启事引发市场对于旋转执行器自产的担忧。2023 年 10 月 12 日，特斯拉 在官网上发布招聘启事，招聘 Optimus 生产主管，负责管理人形机器人执行器的产线，将 承担执行器原型机生产线的优先级管理、人员管理和执行，领导团队组装世界上扭矩和功 率最密集的人形执行器，将与制造和设计工程部门密切合作，并负责提供直接反馈以改进 装配工艺和设计。特斯拉发布招聘启事，引发市场对于特斯拉将自产执行器进而影响 Tier 1 供应商份额的担忧。

　　当前人形机器人行业处于研究开发阶段，产业链并没有完全形成，研发阶段旋转执行 器以机器人厂家自产为主。人形机器人的商业化从 2021 年开始重回大众视野，当前大多 数公司的人形机器人还处在试制和研发阶段，行业并没有进入到大规模量产阶段。人形机 器人旋转执行器的需求方兴未艾，产业链并没有完全形成，所以当前旋转执行器基本都是 机器人厂商自研自产。 进入量产阶段后，旋转执行器必然面临自产与代工模式的选择。随着机器人行业的发 展，产业进入量产阶段后，旋转执行器必然面临着机器人厂商自产与选择外部供应商代工 模式的选择。汽车和手机同为科技产品，在各自的特点下呈现出截然不同的行业分工。汽 车以自建工厂为主，新能源车时代的代工模式零星出现；苹果引领下，手机多采用代工模 式，部分企业采用自产和代工混合的模式。

　　手机与汽车作对比，手机的竞争壁垒在于软件和生态，汽车则更强调变速箱、底盘、 发动机等机械结构，手机更倾向于采用代工模式。随着手机行业的发展，各家厂商屏幕、 摄像头等硬件上的差距在逐渐缩小，手机的竞争核心在于软件和生态带给用户的体验感； 反观汽车，汽车变速箱、底盘等机械结构对于汽车驾驶的质感有很大影响。代工模式会带 来硬件技术向其他厂商外溢的风险，因此依靠硬件竞争的汽车往往采用自研自产，保护核 心竞争力。 人形机器人的核心竞争力来自于算法和软件。与工业机器人讲究精度和寿命不同，人 形机器人作为具身智能的载体，算法和软件是核心。一直以来，人形机器人的智能化程度 限制了人形机器人能承担的任务进而限制了应用场景。随着人工智能与大模型端到端网络 的突破，人形机器人的通用性进一步发展，下游的应用场景被拓宽。未来人形机器人厂商 的比拼将集中在机器人的算法和软件部分。

　　机器人与智能手机产业链相似，有望复现智能手机发展阶段变化。2007 年 iPhone 发 布标志智能手机时代到来，引发产业创新变革，吸引多玩家入局，创新驱动下产业链各环 节密切合作、百花齐放。中期，行业依靠技术的持续更新驱动市场快速增长，如“联发科 时刻”提供标准化软硬件方案，带动白牌入局加剧竞争，品牌呈发散趋势，高中低端并存驱动渗透率快速提升。叠加供应链逐步成熟，催化代工模式爆发。后期，市场格局逐渐走 向收敛，份额集中，大厂整合资源缩短产业链或建立固定合作关系，打造服务大客户供应 链体系，供应商亦纵横整合打造平台型企业提升客户粘性与配套价值量。我们预计机器人 行业会遵循类似发展规律，初期以智能芯片、伺服系统、减速器为主的通用性硬件受益， 到了中期需求量暴增利好成熟代工企业，后期市场稳定后市场份额向少数龙头集中。

　　核心竞争环节自产，非核心竞争环节合作的模式在特斯拉的新能源车业务上得到充分 体现。在新能源车时代，核心竞争壁垒从燃油车的底盘、变速箱和发动机，转变为三电系 统以及自动驾驶环节。以特斯拉的热管理系统的演进为例，新能源车热管理指的是电池包、 电机以及座舱的温度管理系统，在传统的架构下，三个热管理区域彼此独立。特斯拉的热 管理系统首创性的使用了八通阀，通过八通阀的开闭控制逻辑，将三个热管理区域连通， 实现整车热管理集成化，提高整体的能量利用效率。对于带八通阀的热管理系统，管路部 分的硬件设计极为复杂，不过最核心的部分在于换热系统算法对于八通阀开闭逻辑的控制， 因此特斯拉将八通阀的生产制造以及热管理系统的集成装配下放到拓普等 Tier 1 供应商， 而自己掌握核心的算法环节。

　　降本一直是机器人的核心诉求之一。我们根据海外 Digit 等人形机器人的售价 25 万美 金，毛利率约为 25%推测，当前人形机器人的造价在十几万美金左右，成为当前阻碍人形 机器规模应用的瓶颈之一。根据特斯拉业绩交流会，未来特斯拉人形机器人的售价将 会降到 2 万美元左右，人形机器人的降本诉求十分迫切。回顾特斯拉新能源车业务的发展 历史，规模效应在新能源车和动力电池的成本下降中起到了重要作用。根据特斯拉股东大 会，随着新能源车和动力电池制造规模的扩大，新能源车中成本占比最高的动力电池的成 本迎来了大幅的下降，新能源车的成本从单车十几万美金下降到如今 2-3 万美元，成为了 新能源车渗透率能快速提升的基础。

　　手机制造的成本中人工组装环节比汽车更高，代工模式下成本优化显著。汽车生产线 已实现了较高程度的自动化水平，而手机制造中，手工组装的环节占比相对较高。因此对 于手机的制造，人工成本下降能显著降低生产成本。对于苹果等科技公司而言，人工成本 相比代工企业更高，并且也缺乏组织大规模生产的经验，因此代工模式更加被手机企业青 睐。

　　与手机装配线和汽车总装线类似，人形机器人执行器的总成仍需要依赖人工组装，执 行器成本在人形机器人中成本占比高。人形机器人执行器属于小型机电系统，涉及零部件 相互装配、线束的排布等精细操作，全自动生产仍有难度，类似于手机装配线和汽车总装 线，对于人工组装存在需求。同时，根据特斯拉 AI Day2，特斯拉人形机器人使用 14 个旋 转执行器和 14 个直线执行器，未来的售价在 2 万美金，根据产业链上各公司零部件的产 品价格，我们预计旋转执行器+线性执行器在机器人中成本约占 60%。因此从成本角度看， 通过专业的执行器生产商的生产执行器，机器人成本有望得到显著下降。