具身智能深度研究报告之机器狗--（附机器狗产业链全景）

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四足机器狗是技术进步与市场需求的交汇点。机器狗外形与四足动物相似，可以自主行走，能够跨越崎岖复杂的地形，兼顾灵活性、自动避障、多地形自适应等特点，并且可以借助腿式运动控制器穿越一些人类无法抵达的环境，在工业、军事、消费等场景下具备较强的发展潜力。

参与者持续增加，国产机器狗竞争力不断提高。目前机器狗行业海外的主要参与者包括波士顿动力、ANYbotics等，技术研发起步较早；国内主要参与者包括宇树科技、云深处科技、蔚蓝智能等，主要聚焦工业级和消费级场景的机器狗研发和落地，尽管相较海外厂商起步较晚，但国内重视应用场景落地和成本管控能力，商业化潜力更大。

一、机器狗：技术发展与市场需求的交汇点

1.1 软硬件技术相对成熟，商业化落地的更优选择

机器狗（四足机器人）的发展历程可以分为以下几个阶段：

1. 早期探索阶段（2000年前）：随着计算机技术的初步发展，四足机器人的概念开 始出现，该时期具有代表性的成果包括Walking Truck（美国GE公司，1968年）、 KUMO-I四足机器人（日本东京工业大学，1976年）等。但当时受限于传感器技术、 运动控制算法等关键技术的不成熟，早期的四足机器人研发面临诸多挑战，发展较 为缓慢。

2. 技术突破阶段（2000年—2010年）：随着计算机视觉、深度学习、精密制造等技术的飞速发展，四足机器人在稳定性、环境适应性及自主导航能力上实现了质的飞跃，一些具有代表性的厂商和产品逐步出现：2005年波士顿动力公司推出了BigDog， 是世界上第一个能够在野外行走并携带重物的四足机器人，并以此为基础后续推出了Cheetah和LittleDog系列，实现更快的行走速度和更高的地形通过性。该阶段，机器狗的研发主要被欧美科研机构与企业主导。

3. 快速发展阶段（2010年—2020年）：随着动态步态、运动稳定性、平衡能力和高 负载特性等方面的研究不断深入，更多高性能的四足机器人出现，同时机械驱动方 式的研究也逐渐从液压驱动转向电机驱动：例如意大利技术学院研发的Hyq具有12 个自由度，采用8个液压驱动+4个电机驱动。此外，同时期一些国内企业也纷纷加入行业，主要参与者包括宇树科技（2016年）、云深处科技（2017年）等。

4. 商业化与普及阶段（2020年—至今）：AI、环境感知算法以及高性能传感器等技 术的成熟正推动四足机器人向更高层次的智能化迈进，例如宇树科技的Unitree系列、云深处科技的绝影系列等，正广泛应用于工业检测、公共安防、家庭与娱乐等领域。技术成熟+成本下降背景下，机器狗正成为工业、军事乃至教育娱乐等领域的新型消费品，商业化空间逐步打开，竞争格局也逐步从欧美主导转向中国企业主导。

技术上来看，四足机器狗的软硬件配套已经相对成熟。四足机器狗的主要软硬件架 构可以分为三类：

1. 感知端（传感器系统）：感知系统主要负责环境数据的采集和处理，是机器狗感 知外部环境的“眼睛和耳朵”。感知系统往往集成了多种传感器，如IMU、超声波传 感器、激光雷达、红外传感器、摄像头模组和压力传感器等，以提供准确的环境数据 和反馈数据支持后续的运动控制。目前除了传统的视觉模态外，多模态的感知技术 正成为主流，集成视觉、语言、触觉等多模态感知能力，以实现更好的反馈效果。

2. 决策端（导航&规划系统）：决策系统主要负责针对感知数据进行分析，并提供 实时的运控指令，相当于机器狗的“大脑”。硬件上，决策端包括负责数据整理和算 力处理的存储器和算力芯片等；软件上，机器狗的决策算法包括了多模态导航地图 构建算法和导航规划算法等，是决定机器狗能否理解任务并给出决策的核心部分。

3. 运控端（运动控制系统）：运控系统包含了基础的机械传动系统，负责根据决策 层反馈的信号指令行动，相当于机器狗的“肌肉及四肢”，目前主流技术包括模型预 测控制MPC和强化学习两种。传统的模型预测控制（MPC）虽然能实现精准控制， 但代码复杂且场景覆盖有限；而强化学习随着机器学习技术的发展正成为主流技术， 它让机器狗能够在模拟环境中通过试错自主学习优化动作策略，提高了适应未知环 境的能力。

与人形机器人相比，机器狗为代表的非人形机器人的商业化落地更快。相比双足的 人形机器人，四足机器狗具备较高的有效载荷与极强的平衡能力，也更利于控制、 设计和维护。鉴于四足机器狗的技术要求相对较低，现阶段产业链完备+生产成本较 低，目前机器狗已经在部分场景实现初步的商业化落地（工业巡检、军事行动等），短时间来看，机器狗会比人形机器人更快实现量产应用。此外，从技术上来看，两者 都包括了感知、决策、运控三大模块，技术同源，因此机器狗在技术迭代和商业化进 程中也可以为人形机器人积累宝贵的技术和应用经验。

1.2 多维应用场景驱动，四足机器人产业将迎来爆发式增长阶段

随着应用场景的持续拓展与技术成熟度的提升，四足机器人市场正进入规模化发展的临界点。尽管当前技术仍处于研发迭代与特定场景验证阶段，但随着核心技术突破、制造成本优化以及应用生态的完善，该品类产品价格体系将逐步下探，市场规模将呈现指数级增长态势。据行业研究机构 GGII 数据显示，2023 年全球四足机器人出货量达 3.4 万台，同比增速达 76.86%，预计至 2030 年全球销量将突破 56 万台，2024-2030 年复合增长率超 45%；对应市场规模从 10.74 亿元人民币（同比增长 42.95%）向 80 亿元人民币跨越，年复合增速保持在 30% 以上。

中国将成为全球四足机器人产业的核心增长极。2023 年国内市场销量达 1.8 万台（同比增长 76.92%），占全球总量的 52.9%；市场规模达 4.68 亿元人民币（同比增长 42.68%）。预测到 2030 年，中国市场销量将接近 40 万台，占据全球市场份额的七成左右；市场规模突破 48 亿元人民币，占全球总量的 60%。

从市场渗透轨迹来看，四足机器人正经历从特定领域向多元场景的战略转移。当前其主要应用集中于工业巡检等专业领域，未来随着技术成熟度提升与成本结构优化，该品类产品将逐步突破工业场景边界，向消费级市场渗透。特别是在教育陪护、智能娱乐等家庭场景中，四足机器人有望成为继智能音箱后的新型消费电子产品，形成差异化的市场增长曲线。

四足机器人的应用场景呈现差异化发展路径，当前主要集中在工业、军事及消费三大领域。从产业演进节奏来看，工业与军事场景的商业化进程较快，而消费市场将成为中长期增长的核心引擎。

1.在工业领域，四足机器人已形成成熟的应用模式，尤其在高危环境作业中展现显著价值。目前其主要服务于石油化工、煤炭开采、电力基建、钢铁冶炼及核电运维等高危行业，承担设备健康监测、环境参数采集等任务。在公共安全领域，消防救援、警用安防等场景也出现规模化应用案例。相较于传统人工巡检模式，该设备通过搭载激光雷达、视觉识别系统等先进传感器，可实现复杂环境下的自主导航与多维度数据采集，有效解决传统巡检存在的高风险、低效率、高强度的劳动特征，显著提升工业设施运维的安全性与精准度。

2. 军事：无人化作战系统重要部分，需求确定性强

在军事领域，机器狗凭借其卓越的适应性和强大的负载能力，成为各国军队争相研发的对象。它能够执行巡逻、侦查、排雷、运输物资等任务，与无人机等装备搭配使用，提升作战能力。特别是在复杂地形和恶劣环境下，机器狗能够深入复杂地形进行信息侦察与战术支持，显著提升部队的作战能力与安全性。相较于人形机器人，四足机器狗在体积和造价方面更具优势，未来在军用机器人的采购中或将占据主导地位。

机器狗已经成为了中国军队的战术装备配置。2024年6月，在中柬“金龙2024”联 演现场中国军队就展示了机器狗作战战术，帮助战场上的士兵完成特定环境下侦察 和先攻作用，根据央视网报道展示，该机器狗采用宇树科技Go2和B1型号。2024年 11月，中国兵器装备集团自动化研究所有限公司自主研制的“机器狼”首次在中国 航展现场进行动态展示，可以实现侦察探测、物资运送和精确打击。

3.消费领域：中长期视角下极具增长潜力的新兴市场

四足机器人在消费场景的应用正逐步构建新的价值体系。其家庭陪伴功能可满足老年人情感交流及儿童娱乐教育需求，同时作为交互式教学工具，能够通过场景化互动提升知识传递效率。随着居民消费升级与科技产品接受度提升，具备高智能化、强交互性特征的四足机器人有望成为消费电子领域的新增长点。

从产品性能维度分析，自然流畅的人机交互能力是消费级产品的核心门槛。AI 大模型技术的突破为具身智能的实现提供底层支撑，通过模型端能力的嵌入，四足机器人将具备行为理解与自主决策能力，逐步趋近于 "电子宠物" 的终极形态。成本控制方面，消费级产品已突破万元价格阈值（如宇树 Go2 Air 定价 9998 元），随着规模化生产的推进，供应链成本将进一步优化，为家庭用户的普及奠定基础。

1.3 商业化竞争格局：本土厂商展现差异化竞争优势

当前行业竞争呈现高度分散的市场特征，市场主体主要包括初创企业、高校科研机构及部分上市公司。国际市场中，波士顿动力、ANYbotics 等企业凭借技术先发优势占据领先地位；国内市场则形成宇树科技、云深处科技等头部企业与腾讯 Robotics X 实验室、小米等科技公司协同发展的格局。相较于海外厂商，本土企业依托本土供应链优势，在成本控制与场景适配方面展现出更强的市场竞争力，尤其在工业级与消费级产品的商业化落地进程中表现突出。

四足机器人产业正处于技术验证与市场培育并行的产业化初级阶段，本土企业占据全球商用市场主导地位。尽管行业整体尚未进入大规模普及阶段，但在潜在市场空间吸引下，全球范围内参与该领域布局的市场主体持续增加。从竞争格局看，2023 年全球四足机器人市场呈现显著的本土化特征，按出货量统计，宇树科技凭借技术创新与市场拓展优势，占据全球市场近七成的销量份额（69.75%）；以营收规模计算，行业前三名依次为宇树科技（40.65%）、波士顿动力（12.67%）和云深处科技（11.11%），本土企业在市场份额方面表现突出。

1.4. 国内厂商：后来者居上，重视应用场景落地和成本管控能力

国内厂商技术起步较晚，但商业化落地节奏更快。相较于海外厂商早在2010年左右 就着手研发四足机器狗，国内厂商进入该领域的时间较晚。但宇树科技、蔚蓝智能、云深处科技等一众内资厂商在技术创新、成本控制和本土市场适应性方面表现出色，通过不断推出新产品和服务，积极拓展消费级和行业级市场份额。

宇树科技是全球首家公开零售高性能四足机器人并最早实现行业落地的公司（宇树科技官网）。宇树科技成立于2016年，专注于消费级、行业级高性能通用足式/人形机器人及灵巧机械臂的自主研发、生产和销售。根据公司官网，目前宇树科技机器狗产品矩阵包含消费级和行业级两大板块，其中消费级机器狗包括A1、Go1和Go2，行业级机器狗包括AlienGO、B1和B2。除了基础的足式机器狗外，2024年12月23日，宇树官方发布了B2-W工业轮足机器狗，相比足式结构，全地形通过能力、续航能力、最高移动速度均大幅提升。目前，宇树为全球机器狗商业化能力领先的公司，产品已经被广泛应用于巡检类项目与消防救援项目。

云深处科技成立于2017年，是在中国率先实现四足机器人全自主巡检变电站的厂商。根据云深处科技官网，云深处自主研发的“绝影”系列机器狗在电站、工厂、管廊巡 检、以及应急救援、消防侦查、未来科研等多种应用环境中落地应用，曾在地下管廊服务亚运，参与新加坡国家电网项目，实战参演应急使命抗震救灾、燃爆侦察实战演习。目前，云深处科技正同国家电网、南方电网、宝钢股份、福禄克等行业巨头开展长期深度合作。

蔚蓝智能科技创立于2019年，旨在打造面向所有家庭和企业的个人机器人产品。相较宇树科技和云深处科技，蔚蓝智能研发的机器狗更注重家庭消费场景的表现，通过搭载AI大模型等方式，提供互动陪伴和儿童教育等服务。目前，蔚蓝智能科技提供的机器狗产品包括BabyAlpha A2、BabyAlpha Chat、C Series等，已经通过电商平台销售等方式实现了量产商业化，未来有望持续在家庭消费端扩张。

二、产业链分析：硬件配套成熟，软件决定上限

目前机器狗相关产业链配套已经基本成熟，上下游包括：

1. 上游：机器狗核心零部件包括执行关节、传感器、电源管理系统和计算芯片等， 其中执行关节和传感器是核心组成部分。执行关节包含电机+行星减速器+编码器等，是机器狗运行的必备组件，也是成本占比相对较高的部分；传感器按照机器狗的具体用途可以选配，主要包括基本的光学相机、激光雷达、IMU等以及更高配置选配的鱼眼相机、触觉传感器、更多模态传感器等。

2. 中游：目前机器狗整机厂商主要参与者分为海外国内两大阵营，其中以波士顿动 力为代表的海外厂商更加聚焦高端应用领域，售价较高；而以宇树科技为代表的国 内厂商则更加注重技术的商业化落地和成本的管控，商业化程度更高。

3. 下游：目前商用化进展比较确定的下游应用场景包括军事（物资运输）和工业（管道巡检），已经实现了初步商业化；中长期来看随着更先进的机器狗技术军转民以及成本的进一步下探，消费端的市场潜力会被逐步打开，贡献未来机器狗的主要市场增长驱动力。

2.1 软件端：关注运控算法迭代和具身智能上机进展

目前机器狗主流的运控算法采用SLAM定位导航+MPC运控/强化学习运控的方案。

导航算法是机器狗后续所有决策的基础。目前主流的导航算法是定位与地图构建 （SLAM），包括视觉SLAM、激光雷达SLAM以及视觉/激光混合SLAM等。例如宇树为代表的厂商一般选择激光SLAM方案，通过使用Go2搭载的自研激光雷达L1与专属APP，可实现一定区域内的点云地图构建，并可指定行进路径控制Go2自主移动。

运动控制算法是四足机器狗稳定运行的关键。通过复杂的算法，四足机器狗可以实 现自主导航、动态避障、目标跟踪等功能。同时，控制算法还需要确保机器狗在运动过程中的稳定性和精度。目前机器狗主流的控制算法包括模型预测控制（MPC）和深度强化学习方法两种：（1）MPC的基本原理是建立传统运动学模型，通过数学模型结合输入数据预测未来轨迹，并按照实时偏差，逆向计算得出各关节需要调整的输出参数，从而让机器狗按照模型规划的路径运行。这种方法于2018年最早被应用于四足机器狗，可以稳定实现多种告诉运动步态，但由于模型复杂度较高，需要大量计算时间来调整模型参数；（2）深度强化学习是随着人工智能兴起被提出应用的一种方案。基于深度强化学习的控制方法无需大量的计算和精确的参数设计，机器人可以在与环境的交互中学习运动策略，因此更具适应性和通用性，还可以根据不同的任务设置学习到多种运动控制策略。强化学习的理念是调整控制器以优化给定的奖励函数，优化过程是根据控制器本身获得的原始数据进行的，控制器会随着样本经验的积累而不断改进。

智能体技术的突破性进展正在重塑机器人产业格局，其中 AI 具身智能的引入为四足机器人开辟了新的发展路径。作为人形机器人的前驱形态，机器狗通过借鉴人形机器人的大模型演进路线，正加速实现感知 - 决策 - 执行的全链条技术闭环。2024 年底英伟达实验室发布的 NaVILA 模型，首次在四足机器人领域验证了端到端视觉语言架构的可行性。该模型通过视觉语言模型解析单帧图像生成语义化导航指令，再通过多模态融合算法转化为关节级运动控制策略，最终在宇树 Go2 和 H1 机型上实现了 88% 的复杂指令执行成功率。

这种技术突破标志着四足机器人正从预设路径的程序执行向自主决策的具身智能演进。以中科视语 PhysVLM 为代表的国产具身大模型，通过空间 - 物理约束映射技术，实现了环境语义理解与机械臂运动可行性的协同推理。这种技术范式同样适用于四足机器人，使其在工业巡检中能够动态调整路径避开障碍物，或在家庭场景中自主规划安全的移动路线。随着大模型轻量化技术的成熟，宇树等厂商已将决策模块部署至边缘设备，通过端侧算力网络实现实时响应，既保障了数据隐私又降低了延迟。

值得关注的是，人形机器人与四足机器人的技术协同效应正在显现。云深处科技通过机器狗积累的运动控制算法，成功迁移至人形机器人 Dr.01 平台，使其在动态平衡与复杂地形适应方面达到行业领先水平。这种技术复用不仅缩短了研发周期，更为消费级市场的爆发奠定了基础。当四足机器人搭载类人交互能力后，其应用场景将从工业领域向家庭陪伴、教育辅助等场景延伸，形成新的增长点。

当前，内资厂商正通过技术创新重塑行业格局。宇树科技依托在关节电机、AI 算法等领域的自主研发，已实现从硬件设计到软件系统的全栈掌控，其 B2-W 机型在负载能力、动态平衡等关键指标上达到国际领先水平。随着具身智能技术的持续迭代，四足机器人有望成为连接物理世界与数字空间的重要载体，推动人机协同进入新的发展阶段。

2.2 硬件端：关注执行器和传感器等核心零部件

1. 执行关节（执行器）：准直驱驱动器是主流方案

关节电机执行器是四足机器狗的关键组成部分之一，它负责驱动机器狗的腿部运动。机器狗研发早期采用液压驱动方案，但液压驱动具有能耗较大、效率较低、维护成本高等缺点。随着电机技术不断进步，电机的功率密度和扭矩密度显著提高，电驱在性能上逐渐接近甚至超越液压驱动，同时具有响应速度快、控制精度高、能耗低、噪声小等特点，因此电驱逐渐取代液压驱动成为机器狗的驱动方案。

一般而言单只机器狗搭载12个执行器，价值量占比较高。根据《Design and Control of a Open-Source, Low Cost, 3D Printed Dynamic Quadruped Robot》（ Joonyoung Kim等），四组机器狗的单腿自由度为3个，分别髋关节、大腿和大腿内侧。价值量层面，根据宇树科技官网，宇树自研的Go关节最低零售价为490元/个，Go2机器狗全身共使用12个关节，总价值量约5880元；参考宇树Go2 Air最低售价9997元，按照售价占比推测，执行关节成本占比最高可能达到58.8%。

执行器方案基本确定，高性能电机+行星减速器为主流方案。目前，基于MIT设计开 源的高效、动力密度高、成本较低的准直驱驱动器（高扭矩密度电机+行星减速器） 是机器狗关节驱动的主流方案。（1）电机方案未确定，根据各公司官网提供的执行关节数据，大多数厂商基本采用高性能伺服电机作为电机方案，宇树科技采用永磁同步电机，而云深处科技采用无框力矩电机，进一步提高了一体化设计；（2）减速器基本确定为行星减速器。除了波士顿动力外（采用谐波减速器，推重比更高但成本高），大部分国内商业化程度较高的厂商都已经确定采用成本更低、功率密度高、性能基本满足要求的行星减速器，路线基本确定。

初期本体厂多采用自研关节。根据各公司官网介绍，大多数本体厂商均采用自研方 式参与关节研发。例如宇树科技Go2机器狗和B2机器狗都采用了自研的Go关节，对 外销售最低价格为499元；云深处科技采用自研J60/J80关节，对外销售价格为1560 元；小米CyberDog2也采用自研CyberGear关节，零售价499元。

供应链相对稳定，模组厂可能会成为潜在变量。电机、减速器作为成熟的工业产品，竞争格局较为稳定，重点关注各部件供应商在本体厂的验证合作情况。后续供应链的变量可能会集中在模组厂的参与，现阶段本体厂多采用自研模式生产执行器，后续随着量产放量以及成本考虑，量产、研发成本更有优势的模组厂可能会加入供应链，合作做本体厂的配套。

2. 传感器：朝着多模态方向发展，带动附加价值提升

机器狗需要多传感器来保证灵敏度。根据检测对象的不同，传感器可以分为视觉、 距离、触觉、听觉、位置、速度、力觉传感器等，各类传感器相当于机器狗的手、眼、 耳、鼻，有助于机器狗识别自身的运动状态和环境状态。在这些信息的帮助下，控制 器可以发出相应的指令使机器人完成对应的动作。

目前主要机器狗产品的传感器配置包括：（1）激光雷达和视觉相机是感知模块核心。根据各公司官网介绍，现有的机器狗型号基本均采用3D激光雷达+深度相机的融合感知方案；（2）惯导传感器IMU是用来测量力和加速度的指示计，是机器狗实现姿态控制的核心。例如云深处消费级机器狗绝影Lite3就采用了工业级IMU，已实现更高级别的控制系统；（3）多模态传感器是未来发展趋势。除了实现定位导航的感知模块外，为了让机器狗更准确的感知环境，传感器技术正在向多模态方向发展，结合视觉、听觉、触觉、嗅觉等多感官进行决策，以提高机器狗的性能。例如小米CyberDog2就在头部加装了触摸传感器，可以感知用户抚摸行为并进行互动；宇树科技Go2机器狗在足尖加装了足端力传感器，可以更加准确的感知地形反馈。

传感器种类繁多，应密切关注整机厂产品的迭代、配置更新，以及相关传感器供应商的研发、验证情况。机器狗采用的传感器大多与汽车自动驾驶、人形机器人领域技术同源，多数车企传感器的供应商都有迁移应用的可能。在光学相机、激光雷达、IMU等国产化率较高的环节，建议关注对应龙头公司与机器狗厂商的合作供应；在多维力传感器等国产化率较低的环节，建议关注对应公司的产品研发和验证情况；在触觉、嗅觉等新兴多模态传感器领域，建议结合机器狗厂商迭代情况关注相关企业的配套供应。

3. 轻量化材料：关注PEEK材料应用前景

轻量化是机器狗发展的核心诉求之一。机器狗未来机械结构设计将继续朝着轻量化、高强度和高集成度发展，旨在提升关节传动效率和能源利用效率，延长续航时间，同时降低制造成本和维护难度。

一般而言，实现机器人轻量化有两条路径：（1）提高内部硬件集成度，例如采用一 体化关节、采用体积更小、性能表现更出色的零部件等方式；（2）选用更轻量化、强度较高的材料，也是目前机器人领域探索轻量化的主要路径之一。PEEK材料或将成为机器人轻量化材料选择。PEEK（聚醚醚酮）是一种具有耐高温、 自润滑、易加工和高机械强度等优异性能的特种工程塑料，广泛应用于汽车零部件、高压电机漆包线、医疗、半导体生产耗材、航空航天零部件以及人形机器人骨架材料等领域。

中研股份是国内PEEK材料龙头厂商。根据公司招股说明书，公司PEEK工业化生产技术处于国内领先水平，是继英国威格斯、比利时索尔维和德国赢创之后全球第4家PEEK年产能达到千吨级的企业，也是目前PEEK年产量最大的中国企业。

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