基础化工行业深度研究：AI，人形机器人的降本量产加速器.docx

正文目录

前言：AI时代加速到来，或攻破人形机器人成本壁垒 6

AI破局：多维度解锁高“白痴指数”的机器人材料降本密码 6

AI加速研发周期 7

AI优化生产工艺流程 10

AI精准管理供应链 12

材料新篇：AI开辟人形机器材料降本新路径 14

人形机器人有机化工材料的成本痛点 14

AI助力有机化工材料研发端降本 21

AI助力有机化工材料生产端降本 26

应用篇：AI重塑人形机器人设计端格局 29

跨学科知识图谱：优化人形机器人性能 30

硬件与软件深度融合：推动人形机器人技术的突破和应用 31

创新设计：AI打破传统范式，定义下一代机器人形态 33

投资建议：关注AI加速人形机器人降本和量产的投资机遇 34

风险提示 35

图表目录

图表1：人工智能在制造生产过程中的运用 7

图表2：GNoME利用图形网络进行材料探索 8

图表3：GNoME使材料发现实现数量级突破 8

图表4：AI指导机器人制造新材料 9

图表5：基于大模型实现了化工流程的自动设计、仿真及优化 10

图表6：甲醇精馏装置(五塔三效)工艺智能优化 11

图表7：蒸汽裂解反应模型 12

图表8：全球制造供应链竞争范式演变 13

图表9：材料特性及在机器人中的运用 14

图表10：PEEK主要运用于人形机器人轴承、骨架和齿轮 15

图表11：常用普通塑料、工程塑料及特种工程塑料示意图 15

图表12：PEEK与主要工程塑料、特种工程塑料性能对比情况 16

图表13：PEEK与钢、铝合金性能对比情况 16

图表14：PPS可用于机器人的高温连接器材料 17

图表15：碳纤维运用于机器人模块 18

图表16：人形机器人皮肤传感器 19

图表17：高柔弹性的仿生电子皮肤压力传感器阵列 19

图表18：TPU作为柔性材料被运用于机器人手部 20

图表19：TPU可用于机器人足部 21

图表20：PEEK生产工艺流程 22

图表21：硫化钠法生产PPS工艺流程及工艺重点瓶颈 23

图表22：碳纤维生产工艺流程及工艺重点瓶颈 24

图表23：有机硅产品生产工艺流程 25

图表24：热塑性聚氨酯生产工艺流程图 26

图表25：PEEK产业链各项成本占比 27

图表26：PPS产业链各项成本占比 27

图表27：碳纤维产业链各项成本占比 28

图表28：PC/ABS各项成本占比 28

图表29：有机硅材料各项成本占比 29

图表30：热塑性聚氨酯各项成本占比 29

图表31：AI主要从跨学科知识图谱、硬件与软件深度融合、创新设计思路三个方面重塑人形机器人设计端格局 30

图表32：H2H是结合多学科融合的成果 31

图表33：人形机器人软硬件架构示意图 32

图表34：波士顿动力Atlas机器人 33

图表35：未来人形机器人可能的应用场景 34

前言：AI时代加速到来，或攻破人形机器人成本壁垒

我们认为：人形机器人作为一种高度复杂的智能装备，其研发、生产和应用涉及众多学科领域，包括化学工程，机械工程、电子工程、计算机科学等。长期以来，高昂的成本一直是制约人形机器人大规模普及的关键因素。然而，随着AI技术的飞速发展，其强大的数据分析、模拟优化和自主学习能力为人形机器人的降本提供了全新的思路和方法。产品的成本相比制造该产品的原材料成本的比例即为马斯克提出的“白痴指数”。在人形机器人领域，如果广泛运用第一性原理，深入探究机器人各个组件和材料的本质属性和工作原理，而不是局限于传统的设计和生产方法，则“白痴指数”越高的化工材料面临AI+机器人的冲击或越严峻。在AI+机器人时代，高“白痴指数”意味着其生产过程有很大的优化空间，AI技术更容易在这些材料的研发和生产中发挥作用，找到低成本的替代品。

AI破局：多维度解锁高“白痴指数”的机器人材料降本密码

AI可以对生产流程进行全方位的管理和优化，包括研发、制造、供应链等环节。通过模型对关键参数进行分析、预测，相比人工试错法AI能够更加高效地找到生产过程中的最优解，精确地控制生产过程中的各个参数的能力或呈指数级提升，生产过程的损耗也有望大幅降低的同时产品合格率也有望得到大幅提升。此外AI还可以实时监测设备的状态，提前发现潜在的故障隐患，显著降低化工设备的故障率和企业的事故率。

图表1：人工智能在制造生产过程中的