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

來(lái)源:民生證券      編輯:創(chuàng)澤      時(shí)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(chǎng)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(chǎng)發(fā)展迅速,2023年3D 打印市場(chǎng)規(guī)模已超200億美元,據(jù) 《Wohlers Report 2024》預(yù)計(jì)2025年將達(dá)到277億美元,2021- 2025年 GAGR 為16 . 1%;2023年國(guó)內(nèi)3D 打印市場(chǎng)規(guī)模已達(dá)367億元,2019-2023年 CAGR 約23 .45%,據(jù)中商情報(bào)網(wǎng)數(shù)據(jù),預(yù)計(jì)2024年突破400億元。從3D 打 印產(chǎn)業(yè)細(xì)分產(chǎn)品來(lái)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(lái),3D 打印效率持續(xù)提升推動(dòng) 下游應(yīng)用從傳統(tǒng)航空航天領(lǐng)域快速向汽車、消費(fèi)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(fèi)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(fèi)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(chǎng)規(guī)模有望持續(xù)快速增長(zhǎng)。

人形機(jī)器人快速迭代,3D 打印有望深度賦能。 人形機(jī)器人由感知、決策、 控制、執(zhí)行四大模塊構(gòu)成,目前人形機(jī)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(dòng)著各個(gè)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(jī)的G效動(dòng)力輸出和準(zhǔn)確力度控制以及減速 器的傳動(dòng)效率精度提升都受到了設(shè)計(jì)端、材料端、工藝端的限制。3D 打印工藝 具備一系列優(yōu)勢(shì)特點(diǎn),有望持續(xù)賦能人形機(jī)器人升J迭代。

1)3D 打印技術(shù)可應(yīng) 用于人形機(jī)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(jì)和輕量化材料應(yīng)用的優(yōu)勢(shì),有助于在滿足 強(qiáng)度及功能需求的同時(shí)降低零件重量,簡(jiǎn)化零部件的裝配過(guò)程,并提升系統(tǒng)可靠 性 。 

2 ) 3D 打印可應(yīng)用于人形機(jī)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(jī) 器人的仿生性。

3)3D打印技術(shù)還可應(yīng)用于人形機(jī)器人重要零部件的升J迭代, 如鉑力特通過(guò)3D 打印工藝簡(jiǎn)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(shí)現(xiàn)感知升J。

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

5)3D打印還能夠匹配人形機(jī)器人的個(gè)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(duì)人形機(jī)器人的散熱需求進(jìn)行散熱通道的設(shè)計(jì)制造。綜合 來(lái)看,人形機(jī)器人G智能化、G性能化發(fā)展趨勢(shì)和技術(shù)要求適配3D 打印工藝特 性 , 3D 打印在人形機(jī)器人應(yīng)用前景未來(lái)可期。


附件:3D打印賦能人形機(jī)器人升級(jí)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(jī)器人應(yīng)用:機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)大量取代人工檢測(cè)

“機(jī)器人+人工智能”應(yīng)用模式主要為“機(jī)械臂+識(shí)別類 模型” ,AI 應(yīng)用的主要目標(biāo)是識(shí)別外觀缺陷情況,機(jī)器人可以適應(yīng)各類大小、形狀、質(zhì)地的檢驗(yàn)對(duì)象, 并同時(shí)開展多個(gè)檢測(cè)流程

物流配送類機(jī)器人應(yīng)用:識(shí)別+導(dǎo)航

移動(dòng)機(jī)器人+識(shí)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(shí)現(xiàn)環(huán)境識(shí)別和路徑規(guī)劃;移動(dòng)機(jī)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(jī)器人的協(xié)調(diào)配合

生產(chǎn)操作類機(jī)器人應(yīng)用:機(jī)械臂+操作

機(jī)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(jī)械臂+操作學(xué)習(xí)模型模式,AI應(yīng)用的目標(biāo)是提升機(jī)器人的靈活性和適應(yīng)性

大模型的算法黑箱特性, 會(huì)給機(jī)器人的行為可解釋性帶來(lái)哪些挑戰(zhàn)

決策過(guò)程不可追溯,推理過(guò)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(zhēng)議;動(dòng)態(tài)環(huán)境適應(yīng)性不足,難以預(yù)測(cè)其在未知場(chǎng)景中的反應(yīng)模式

大模型與機(jī)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(dòng)了人形機(jī)器人大腦的形成,助力人形機(jī)器人具有人的感知、交互與決策能力;對(duì) 于控制系統(tǒng)仍在切入中

星動(dòng)紀(jì)元打造人形機(jī)器人+靈巧手特色產(chǎn)品

原生機(jī)器人大模型ERA-42, 展示了與自研五指靈巧手星動(dòng)XHAND1 結(jié)合后的靈巧操作能力,能夠完成超過(guò)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(jī)器人R2X架構(gòu),專用、類人形、人形三類機(jī) 器人的完整產(chǎn)品布局

普渡機(jī)器人提出了 Robot-to-Everything 架構(gòu),實(shí)現(xiàn)萬(wàn)物互聯(lián),全場(chǎng)景的智能生態(tài);率先完成了專用、類人形、人形三類機(jī) 器人的完整產(chǎn)品布局

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

機(jī)器人像人一樣使用工具的靈巧手,是提升機(jī)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(jī)器人走向“好用”的關(guān)鍵

欠驅(qū)動(dòng)機(jī)械手的優(yōu)缺點(diǎn):節(jié)省空間和重量,不具備完全重復(fù)的運(yùn)動(dòng)軌跡

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

全驅(qū)動(dòng)機(jī)械手的優(yōu)缺點(diǎn):適合功能性和精細(xì)操作較高的場(chǎng)合

具有完全可重復(fù)的運(yùn)動(dòng)軌跡,適合某些功能性和精細(xì)操作較高的場(chǎng)合,在工業(yè)場(chǎng)合, 例如組裝、測(cè)量等情況下有更好的表現(xiàn),沒(méi)有合理的運(yùn)動(dòng)學(xué)分析控制時(shí),整體的靈活性差

機(jī)器人的觸感靈巧手Linker Hand,20個(gè)主動(dòng)自由度

機(jī)器人的觸感靈巧手Linker Hand具備20個(gè)主動(dòng)自由度,包括柔性電子皮膚,實(shí)現(xiàn)精細(xì)觸覺(jué)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(jī)器人協(xié)同,對(duì)機(jī)器人的意圖歸因會(huì)影響人機(jī)協(xié)作

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