基础化工行业专题研究：AI，人形机器人的降本量产加速器.pdf

基础化工行业专题研究：AI，人形机器人的降本量产加速器。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。我们认为AI技术有望通过加速研发周期、优化生产工艺流程、精 准管理供应链等维度破解高“白痴指数”，人形机器人有机化工材料研发端和生产端成本有望 大幅降低，人形机器人量产时代或加速到来。

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。

材料新篇：AI开辟人形机器材料降本新路径

通过对主流机器人运用材料的梳理，我们发现当前运用于人形机器人中总生产成本/原料成 本比值较大的有机高分子材料为聚醚醚酮（PEEK），聚苯硫醚（PPS），碳纤维，聚二甲基硅 氧烷（PDMS）和热塑性聚氨酯（TPU）， 这些有机新材料大多运用于关节或传感器，用于轻量 化、耐热性需求。就研发端而言，成本较高材料大多存在工艺壁垒高，反应步骤长，可回收 循环利用催化剂溶剂回收不充分等多个工艺瓶颈，伴随各类AI算法的运用范围扩大叠加高 通量实验机器人的介入，人形机器人相关有机新材料合成工艺壁垒及瓶颈有望加快突破速度 并大幅降低研发端对新牌号、新工艺的研发成本。而生产过程中，这些有机新材料还存在现 有工艺生产精度较难控制导致产品良率较低从而引发单吨生产成本较高问题，伴随AI算法 对合成环节的介入有望提高生产过程中的精度控制，并增加AI对环节产成品的关键性质乃 至分子排列等检验措施从而提高当前生产工艺下的产成品良率，从而推动制造费用的下滑和 原辅料的消耗减少，实现生产端的降本增效。

应用篇：AI重塑人形机器人设计端格局

伴随AI 对研发与生产端的深度介入，PEEK、碳纤维等高“白痴指数”材料成本有望大幅下 降。当成本不再是核心掣肘，人形机器人的大规模普及将取决于材料性能能否与机械结构、 电子系统、场景需求深度匹配，而传统单学科研发模式或难以满足这一要求。AI的跨界协同 能力、软硬件深度融合、创新设计有望重塑人形机器人设计端的格局。