人形机器人发展路线图 - 通信连接创新对行业发展至关重要 机器人移动性和空间限制对芯片算力和功耗控制有更严苛要求[1] - 2025年上半年机器人学习人类舞蹈武术动作的丝滑程度和效果远好于此前 但按固定序列做动作仍不足够[1] - 下一阶段目标是实时生成任意动作 预计快则2024年慢则2025年上半年实现 让机器人可开始工作[1] - 2025年底前目标是在陌生场景中通过任意指令自然运作 例如自主找水递给客人 快则2025年慢则2026年实现[1] 行业技术挑战 - 线缆故障占工业机器人故障率和寿命因素的60%-70% 降低线缆数量对提升性能和可靠性尤为重要[3] - 团队为降低一根电线重量会花费大量时间精力 未来理想形态是主控大脑与四肢间仅用一根线缆连接[3] 开源合作与创新 - 呼吁产业开放合作共同创新 类似OpenAI早期开源ChatGPT1-2代推动产业发展[4] - 宇树科技9月15日开源UnifoLM-WMA-0模型 包含数据集训练源代码部署源代码 专为通用机器人学习设计[4] - 硬件行业公司和学者应开放开源以加速行业进入下一阶段 市场蛋糕将大幅扩大[4] 相关ETF数据 - 食品饮料ETF(515170)近五日跌2.84% 市盈率20.37倍 份额87.0亿份增2700.0万份 资金净流入147.6万元 估值分位19.42%[7] - 游戏ETF(159869)近五日跌1.25% 市盈率45.91倍 份额58.5亿份增1.0亿份 资金净流入1.2亿元 估值分位67.86%[7] - 科创半导体ETF(588170)近五日涨18.18% 份额8.1亿份增400.0万份 资金净流出1.2亿元[7] - 云计算50ETF(516630)近五日涨1.94% 市盈率123.26倍 份额3.6亿份增600.0万份 资金净流出6.3万元 估值分位91.53%[8]