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2024年人形机器人专题报告：特斯拉发布OptimusGen2_传感器为最大边际变化

一、产业驱动：特斯拉发布OptimusGen2，传感器为最大边际变化

背景：特斯拉发布OptimusGen2，传感器为最大边际变化

特斯拉推出第二代Optimus，在减重、提速的同时，更加聚焦于控制及运动平衡的稳定性。1）手部：全新的11个自由度灵巧手，并在手指增加触觉传感器，可精准抓取鸡蛋；2）足部：行走姿态更接近人类，行走速度提升；3）全身：可完成90度深蹲的高难度动作，主要需要力矩传感器、IMU等以及算法的配合。

背景：国内其他机器人厂商在传感器领域亦有突破

国内其他机器人厂商在传感器领域纷纷跟进。传感器赋予机器人视、力、触等多种感知能力，对本体及外部环境感知均有助益，国内优必选、智元、宇树等机器人产品上亦搭载多款传感器。

二、重点传感器：触觉、力矩、IMU、视觉，外资主导，国内加速追赶

IMU：测量机器人本体的加速度、角加速度和磁场强度，从而输出速度、位置与姿态，硬件端壁垒为陀螺仪、软件端为算法控制。IMU主要被海外垄断，TDK、ADI、霍尼韦尔等，国内导远、华依、芯动等逐步追赶。

力矩传感器：将力信号变为电信号，以测量外部受压力的程度，壁垒在于标定检测以及数据解耦。六维以外资品牌主导，国产率低。在协作机器人细分赛道上坤维等国内品牌已占据头部位置。

触觉传感器：从其他物理波形转换成电流或电压波形，处理后以电磁波的形式传输，从而感知力、温度等变化，壁垒主要在材料、算法两方面。触觉传感器目前处于发展早期，以Canatu、Sensel、Flexpoint等海外企业为主。国内布局相对领先的主要为汉威科技子公司能斯达、奥迪威及帕西尼。

视觉传感器：分为2D和3D两种，主要为感知成像，基恩士为行业龙头，全球市占率超50%，国内奥普特相对领先。

触觉传感器概况：柔性方案更佳，压阻式相对主流

工作原理：触觉传感器阵列将信号从其他物理波形转换成电流或电压波形，然后通过数字电路对波形进行处理，并以电磁波的形式传输，再由另一个传感器接收和转换成需要的信号形式。类别及分类：主要分为柔性、和刚性（MEMS为主），其中柔性传感器根据原理不同又分为电容、电感、压阻等5种，目前压阻式相对主流。

触觉传感器壁垒：要求挤压、扭转下正常感知，材料+制造壁垒高

壁垒主要在材料、制造两方面。1）材料端：柔性触觉传感器对材料要求较高，需解决柔性化和多维力检测兼容性的问题；2）制造端：需满足拉伸、挤压、扭转变形情况下的正常力矩、温度等的识别。目前由于定制化程度高，使用面积差异化明显，因此制造成本高居不下。

触觉传感器竞争格局：海外企业为主，国内尚在发展早期

触觉传感器目前处于发展早期，以Canatu、Sensel、Flexpoint等海外企业为主。国内布局相对领先的主要为汉威科技子公司能斯达（目前已有一条年产1000万支柔性传感器的超净印刷线和组装线）、奥迪威及帕西尼。

力矩传感器概况：力信号变为电信号，六维效果更佳

力矩传感器原理：基于霍克定律，当力施加于弹性体感力原件上会产生形变并改变相应电阻值，经过电桥的测量会将相应变化转化为放大电信号。一维、三维、六维力矩传感器区别：测力方向、距离上不同，其中六维力矩传感器精度最高而一维与三维力矩传感器在多方向、不同距离情况下所测数据失真。

力矩传感器成本拆分：BOM以应变片为主，出货量低致研发摊销高

BOM中应变片占比高，当前研发费用、制造费用仍然较高：六维力矩传感器成本可分拆为BOM+贴片+研发+其他，其中BOM包括应变片（占比高）、弹性体、PCB板和粘合胶。当前六维应用场景有限，主要在工业机器人，因此出货量低，制造、研发费用摊销较高。

力矩传感器壁垒：标定检测，数据解耦难度大

壁垒1：标定检测，六维较一维在数据采集上有指数级难度提升。六维标定设备多为非标，主要为实现三个正交+三个力矩方向的精确加载，因此需要六维力联合加载标定，一般为传感器厂商自研，设备难度较大。壁垒2：数据解耦，需保证低串扰、高精度、高准确度。六维传感器的多组数据在构建解耦矩阵时许充分考虑重力、重心、零偏误差等因素，从而保证测试的高精度、高准度。

力矩传感器竞争格局：外资品牌主导，国产率低

外资品牌主导，国产率低。据高工机器人数据，六维力矩传感器品牌以欧美、日韩为主（ATI为行业龙头），国产率低，主要在于串扰、耦合误差、准度等参数上与外资仍然有差距。协作机器人细分赛道来看，坤维等国内品牌已占据头部位置。2022年，协作机器人细分领域的六维销量来看，坤维排名第一，超过外资ATI，蓝点触控、宇立亦排名靠前。

IMU概况：输出加速度、角速度，进行姿态、位置控制

IMU实时调整物体运动策略，实现精准姿态控