人形机器人领域迎来新变革，AI技术成降本量产关键驱动力
近日，一份由知名证券机构撰写的《AI：人形机器人的降本量产加速器》报告引起了广泛关注。该报告深入剖析了AI技术如何为人形机器人的降本量产提供强大支持，并预测这一技术将加速人形机器人的量产进程。
报告指出，人形机器人的研发与生产涉及多个学科领域，高昂的成本一直是制约其普及的关键因素。其中，“白痴指数”——即产品成本与原材料成本的比例，成为衡量人形机器人成本效益的重要指标。高“白痴指数”的化工材料在研发和生产中存在巨大的优化空间，而AI技术正是破解这一难题的关键。
AI技术通过强大的数据分析、模拟优化和自主学习能力，能够显著降低人形机器人的研发和生产成本。在研发周期方面，AI利用算力和数据处理能力，深入挖掘材料数据，建立性能与成分、结构之间的关系模型，从而加速新材料的发现和应用。例如，谷歌GNoME项目已经成功发现大量新材料，为人形机器人的材料选择提供了更多可能性。
在生产工艺流程方面，AI技术通过实时监测和分析数据，建立数学模型来优化生产参数，提高生产效率和质量。云鼎科技与华为的合作就是一个典型案例，他们通过AI技术优化了甲醇精馏装置，显著降低了蒸汽消耗并提高了产品收率。
AI还在供应链管理方面发挥了重要作用。通过分析预测数据，AI能够优化采购和物流配送，降低库存水平并提高协同效率。六国化工就是一个利用AI优化产销协同的成功案例，他们的销售预测满足度得到提升，库存水平降低，整体运营效率显著提高。
在材料降本方面，AI技术也开辟了新路径。人形机器人常用的有机高分子材料如PEEK、PPS等合成制备复杂且成本高，而AI和高通量实验机器人的结合可以突破工艺瓶颈，降低研发成本。同时，AI在生产端的介入也能提高精度控制和检验措施，提升产成品良率，进一步降低制造费用和原辅料消耗。
最后，AI技术还在重塑人形机器人的设计端格局。当成本不再是制约因素时，材料性能与机械结构、电子系统以及场景需求的匹配度成为关键。AI通过跨学科知识图谱整合多学科知识，优化机器人性能，实现硬件与软件的深度融合，并带来创新设计思路，推动人形机器人在细分领域的发展。
