具身智能系列报告(一)：探讨DEEPSEEK对人形机器人发展的影响

　　2025 年1 月20 日，DeepSeek 发布开源推理模型DeepSeek-R1。
　　大模型架构层面：DeepSeek 在Transformer 架构的基础上也做了很多创新，主要包括两个方面：（1）多头潜在注意力即MLA；（2）混合专家模型即MoE。
　　工程优化层面：分别从计算、存储、通信等多个层面实施了软硬协同的工程优化策略：比如混合精度训练、跨节点通信优化、双流水线机制、DualPipe 算法等。
　　由此DeepSeek-R1 产生效果与成本的双重优化：评测指标超越ClaudeSonnet3.5、OpenAI GPT-4o 等一众前沿闭源模型，且推理成本大幅降低，每百万输出tokens 定价较OpenAI o1 降低95%以上。
　　相比智能手机、IoT、PC 等端侧设备，人形机器人需要的是语言、图像、动作结合的多模态大模型，因此DeepSeek-R1 作为一款LLM（语言大模型），人形机器人并不能直接受益。但随着后续发展，人形机器人有望从两个方向受益：
　　1）从单模态到多模态，有望实现更好的“大脑”。目前，在主流的具身智能大模型中，普遍采用VLM（视觉语言大模型）作为骨干，承担“task planning”的任务，即所谓的“大脑”。一方面，在Deepseek R1 发布后，北大联合香港科技大学团队基于自研框架align-anything，将Deepseek R1 系列模型扩展至图文模态，并取得了优越的视觉理解表现。另一方面，Deepseek 团队本身也开发了系列大模型，如DeepSeek-VL2，大型混合专家（MoE）视觉-语言模型系列，具备较好的视觉语义对话能力。
　　2）开源的模型提升“大脑”水平，降低门槛，推动更多力量向“小脑”集中。
　　以往的闭源模型使得很多具身智能团队需从头开发“大脑”和“小脑”。整体来看，由于训练数据的缺失，“大脑”的“task planning”能力相对成熟，而小脑的“motion planning”则较弱。Deepseek 团队的开源策略，有望在“大脑”层面降低行业门槛，推动更多的力量向更底层的运控集中。
　　投资建议：特斯拉Optimus 机器人进展迅速。2025 年1 月9 日，马斯克表示特斯拉2025 年的目标是制造数千台Optimus 人形机器人，并在2026-2027 年连续翻10 倍；2025 年1 月30 日，马斯克再次乐观展望，2025 年内部计划制造大约 10000 个Optimus 机器人；2025 年2 月8 日，特斯拉公开招聘机器人量产制造人员。
　　从人形机器人量产节奏的角度，2025 年将会是突破性的一年。万台级别的量产将带动下游产业链进入确定性放量阶段，而万台级别的数据采集和训练有望真正解决数据匮乏的难题，推动人形机器人向更泛化、更实用的阶段。我们坚定看好人形机器人产业，立足硬件技术路线与各厂商进展，建议关注：1）高复杂度灵巧手的功能实现：兆威机电、鸣志电器、江苏雷利、丰立智能、步科股份、福莱新材、大业股份、南山智尚、恒辉安防；2）丝杠量产与降本：恒立液压、北特科技、贝斯特、震裕科技、五洲新春、浙海德曼、华辰装备；3）谐波产业链：绿的谐波、瑞迪智驱；4）六维力传感器：安培龙、凌云股份、铂力特；5）机器人动捕与训练：奥飞娱乐、凌云光。
　　风险分析：1）产业化进程不及预期；（2）竞争加剧风险；（3）核心技术进步不及预期。
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