中泰证券:人形机器人催生精密减速器材料结构变革 有望成为其发展重要引擎

来源:江南全站app    发布时间:2024-08-12 17:09:48
,中泰证券发布研究报告称,人形机器人旋转关节由电机+减速器等硬件组成。乘机器人发展之东风,各头部


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  ,中泰证券发布研究报告称,人形机器人旋转关节由电机+减速器等硬件组成。乘机器人发展之东风,各头部减速器厂商积极寻求成本更低、性能更优异的核心材料以获取成本优势,强化自身技术优势,抢占市场占有率。该机构测算,若全球人形机器人产量达100万台,则有望给精密行星/RV/谐波减速器分别带来20.1/95.6/53.6亿元的增量空间。

  【恒工精密(301261.SZ)】连铸球墨铸铁国内龙头,减速器隐形冠军,成长性突出、防御性兼具(“买入”评级);

  【中大力德(002896.SZ)】精密减速器头部企业,一体化战略构筑核心优势(“增持”评级);

  【斯菱股份(301550.SZ)】汽车后市场稳扎稳打,新业务拓展可期(“买入”评级);

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  建议关注:【双环传动(002472.SZ)】、【绿的谐波(688017.SH)】、【丰光精密】、【川机器人】。

  减速器行业概况:减速器是传动系统核心零部件,随着应用场景的继续扩展,减速器市场规模不断扩大。

  1)减速器是由多个齿轮组成的常用传动零部件,其通过不同大小的齿轮的啮合传递动力,以此来降低驱动设备的转速并提供更高的扭矩输出和承载能力。其作用包括减小转速、增大扭矩、减少运动机构惯量、锁止机构等。

  2)减速器按用途可分为通用减速器、专用减速器与精密减速器。通用减速器满足基本动力传动需求,专用减速器为特定场景设计,如风力发电齿轮箱等。精密减速器具高传动精度、小回差、大扭转刚度的特点,常用于机器人和高端机床等高精度要求领域。

  3)随着减速器应用场景继续扩展至人形机器人、新能源等新兴起的产业,减速器市场规模不断扩大。

  精密减速器分析与比较:按结构分为行星、RV、谐波三大类,其各具优势,大范围的应用于机器人关节等部位。

  ③缺点:单级行星减速器减速比小,通常只适用于对精度要求相对不高的运动机构。

  ④应用场景:精密行星减速器常用于数字控制机床、自动化设备、机器人下肢驱动等场景。

  ③缺点:RV减速器存在体积较大和成本高的劣势:由于需要传递较大的扭矩,其齿轮齿数多,附属部件多,导致体积较大。

  ④应用场景:RV减速器常用于自动化生产线、太阳能和风能设备、机器人基座和大臂等重负载场景。

  ①结构:谐波减速器由波发生器、柔轮和刚轮组成,利用柔轮的弹性变形实现刚轮轮齿与柔轮轮齿之间的少齿差内啮合。

  ④应用场景:谐波减速器常用于医疗设施、航空航天设备、机器人小臂、腕部和手部等轻负载高精度场景。

  1)全球市场:行星减速器德系品牌较强,2022年前三大德系品牌合计市占率达36%;RV、谐波减速器日系品牌垄断,2020年RV/谐波减速器市场中纳博特斯克、哈默纳科市占率分别为61%/82%。

  ②RV减速器:海外品牌市场占有率较高,头部国产品牌初具规模,2022年双环传动/中大力德市占率分别为15%/4%;

  ③谐波减速器:近年来国产品牌市场占有率显著提升,一超多强特征显著,2022年绿的谐波/来福/同川市占率分别为26%/8%/6%。

  1)人形机器人旋转关节由电机+减速器等硬件组成。减速器搭配电机起到降速增矩的作用,在大扭矩电机情况下,可以搭载低减速比减速器(行星等),此方案具备经济性优势;小扭矩电机情况下,搭载高减速比减速器(谐波等),此方案具备小体积优势。

  2)应用:①Optimus 主体部分使用3款共14个旋转关节,对应采用14个谐波减速器;②出于经济性考虑,国内主机厂(优必选、傅利叶、智元等)则普遍同时采用含谐波或行星减速器的方案。

  ①材料变革:乘机器人发展之东风,各头部减速器厂商积极寻求成本更低、性能更优异的核心材料以获取成本优势,强化自身技术优势,抢占市场占有率。连铸球墨铸铁成本低、轻量化契合减速器厂商核心诉求。据该机构测算,预计2030年连铸球墨铸铁在全球机器人减速器市场总规模达109.35亿元,其中连铸球墨铸铁在人形机器人减速器市场规模有望达50.72亿元,在工业机器人减速器市场规模有望达58.62亿元。

  ②结构改型:RV减速器耐重载、抗冲击能力更强,适用于较大载荷的作业场景。人形机器人腰部、髋部等位置受力较大,未来有望使用类RV减速器匹配相应场景。

  2)精密减速器市场空间预计将显著扩大。2022年全球精密减速器市场规模约为197亿元。中泰证券测算,若全球人形机器人产量达100万台,则有望给精密行星/RV/谐波减速器分别带来20.1/95.6/53.6亿元的增量空间。

  风险提示:人工智能&大模型技术发展没有到达预期、下游落地场景拓展没有到达预期、人形机器人商业化进程没有到达预期、行业规模测算偏差风险、研报使用的信息存在更新不及时风险等。

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