人形机器人行业人形机器人赛道深度之运动控制制约商业化落地进程的关键环节专题报告

【核心观点】 本报告聚焦人形机器人运动控制技术的商业化挑战。运动控制是人形机器人核心能力，涉及基于模型的控制（如MPC、WBC）与基于学习的控制方法融合，但技术难点包括高计算复杂度、模型依赖性和环境适应性不足。国内企业在核心零部件和算法上与国际尚存差距，商业化进程受成本、场景明确性及监管等因素制约。投资建议关注运控系统、软件工具及动作捕捉设备相关企业。 【关键要点】 • 运动控制技术是人形机器人商业化落地的核心瓶颈，技术难点包括模型依赖性、计算复杂度及环境适应性。 • 基于模型的控制（如MPC、WBC）与基于学习的方法结合，是提升机器人动态稳定性与任务执行能力的关键。 • 国内企业在核心零部件和算法上与国际存在差距，成本高昂、应用场景模糊制约商业化推广。 • 推荐关注运控系统（固高科技、雷赛智能）、软件工具及动作捕捉设备企业（Xsens、Vicon等）。 【风险提示】 ⚠ 人形机器人产业发展不及预期 ⚠ 数据训练效果不及预期 ⚠ 运控算法迭代不及预期