论坛主题与行业风向 - 第十五届松山湖中国IC创新高峰论坛以"具身智慧机器人"为主题 覆盖机器人计算、感知、运动控制、通信等领域[1] - 实时控制、功能融合、架构创新以及安全保障成为国产芯片解决方案突出亮点[1] - 具身智慧机器人产业化最大难点在于小脑精确动作和泛化动作控制能力不足[1][6] 芯片设计与车规标准应用 - 芯驰科技发布车规标准打造的D9-Max高性能边缘AI SoC 采用多核异构设计并已获得功能安全认证[2] - 爱芯元智AX8850处理器集成八核A55 CPU和24TOPs@INT8算力NPU 支持多传感器融合和实时空间交互[2] - 汽车与具身智能行业均需高性能高可靠芯片 电子控制单元融合将提升控制效率[2] 感知与计算融合技术 - 万有引力推出低功耗空间渲染芯片EB100 具备3D模型实时重建功能 已落地歌尔、智元机器人等头部客户[3] - 为旌科技VS859芯片实现NPU和工具链效率相比同档位芯片提升6倍 支持高速并行计算和低延时数据交互[3] - 思特威布局机器人应用CMOS图像传感器 具备高分辨率、高动态范围特性 子公司飞凌微提供双目深度视觉解决方案[3] RISC-V架构创新应用 - 先楫半导体HPM6E8Y芯片采用RISC-V双核 集成以太网PHY收发器 满足全链路高速通信需求[4] - 匠芯创科技M7000系列DSP处理器采用国产RISC-V内核 电流算法速度比传统软件快90%以上[4] - RISC-V架构芯片在工业控制、机器人关节等场景实现高算力高集成度解决方案[4] 架构设计与安全控制 - 极海半导体推出全球首款Arm Cortex-M52双核架构MCU芯片 满足高温环境下汽车和机器人应用要求[5] - 昆泰芯微电子KTM5900芯片通过自学习自校准保障高精度场景功能安全[5] - 鹏瞰集成电路TS-PON Gen2芯片将通信感知控制统一于全光网络 满足人形机器人内网高带宽低时延需求[5] 产业化挑战与发展趋势 - 具身智慧机器人产业化三大难点：跨场景任务泛化迁移、可泛化操作技能学习、缺乏真实场景验证[6] - 多传感器融合成为实现感知认知关键 需打破模态墙将数据转为语义空间[6] - 光网通信取代铜线成为趋势 能解决数据传输和线速复杂问题 提供高速稳定传输[7] 应用场景与未来展望 - 未来三年人形机器人最先落地场景为仓储物流搬运、高危环境作业及安防巡检[7] - 人形机器人可解决欧美劳动力问题 实现再工业化 只有人形机器人能处理完全无人工业产线的最难环节[7] - 机器人感知能力预计未来将超越人类 行业需通过场景端与产业端协同验证集成方案可行性[6][7]

公司财务预测与估值 - 预计2025-2027年营业收入为26 2/36 6/47 0亿元 归母净利润为-2 38/1 06/3 20亿元 [1] - 采用PS估值法 可比公司2025年PS平均估值为10 5倍 给予公司2025年7 4倍PS 对应目标市值约194亿 [1] - 选取禾赛科技 优必选 Mobileye作为可比公司 [1] 行业地位与产品优势 - 2024年激光雷达总销量约54 4万台 同比增长109 6% 其中ADAS应用产品销量约52万台 [2] - 2024年以26%市场份额位居全球第一 产品矩阵完备 涵盖机械式/半固态/固态等多种技术路径 [2] - 产品性能覆盖短距到超长距 低线束到高线束 应用覆盖车载主雷达/角雷达/机器人雷达等 [2] 车载市场发展驱动力 - 2025年激光雷达行业进入"千元机时代" 价格下探至千元级别 核心价格区间降至25-30万 [3] - 预计2025年全球乘用车激光雷达市场空间约70亿 中国市场占63亿 海外市场将成重要增量 [3] - 激光雷达与端到端算法融合 多传感器和纯视觉路线不再对立 [3] 机器人领域战略布局 - 聚焦机器人视觉 灵巧手等增量零部件开发 推出基于手眼协同的上下半身操作解决方案 [4] - 2025年3月发布AC1 创新性融合激光雷达 摄像头与IMU三大核心传感器 [4] - 预计2025年割草机器人对激光雷达需求量超过40万台 2028年有望超90万台 [4] - 2025年被视为人形机器人量产元年 特斯拉目标生产5000台Optimus 国内企业实现千台级交付 [4]

产业链梳理 - 机器狗产业链分为上游核心零部件和软件系统开发、中游本体制造、下游应用场景用户和个人消费者 [1] - 上游包括传感器、减速器、电机、控制器、关节执行器等硬件及SLAM、机器视觉等软件技术 [1] - 中游产品分为军事级、工业级、消费级三大类 [1] - 下游覆盖教育、医疗、安防、侦查、消防等领域 [1] 减速器技术 - 行星减速器因结构紧凑、高减速比（90%以上传动效率）和高扭矩传输成为机器狗关节驱动标准配置 [3] - 对比谐波减速器，行星减速器在可靠性（较高）和成本（低）方面更具优势 [5] - 行星减速器工作原理通过多级行星轮实现减速，输出扭矩为谐波减速器的2倍 [5] 传感器技术 - 多传感器融合是重要趋势，涵盖视觉、LiDAR、超声波、红外、听觉、力/力矩、惯性七大类 [6][8] - LiDAR在恶劣天气下性能稳定，测距精度优于摄像头，但成本较高 [8] - 纯视觉方案成本低但受光照影响，激光雷达方案识别率高但工艺复杂，混合方案结合两者优势 [11] - 高端产品（如Spot）采用激光雷达，消费级产品（如小米）偏好ToF+摄像头低成本方案 [11] 感知技术路线 - 纯视觉路线依赖RGB/深度相机，需大量图像训练集且算力需求高 [8] - 激光雷达路线通过三维点云地图实现厘米级测距精度，环境适应性强 [9] - 主流企业根据应用场景选择方案：专业场景用激光雷达，消费级市场用ToF+摄像头 [11]