看好字节具身智能模型算法上的竞争。从字节目前发布的进展和公开资料来看，其通用具身智能处于研发阶段，暂时没有明确的商业化规划。随着技术的进步和产业链的成熟，我们认为字节具备进行软硬件产品化的可能，且有望在TO C场景不断积累领先优势。
字节第二代机器人大模型GR-2，初步具备世界模型能力，在无序摆放物品的抓取上表现出色。2024年10月，字节发布了第二代机器人大模型GR-2，GR-2 的训练包括预训练和微调两个过程，预训练阶段，它在 3800 万个互联网视频片段上进行生成式训练，这些视频来自学术公开数据集，涵盖了人类在不同场景下（家庭、户外、办公室等）的各种日常活动。这种预训练方式使GR-2具备了学习多种操作任务和在多种环境中泛化的潜能，庞大的知识储备，让 GR-2拥有了对世界的深刻理解。在经历大规模预训练后，通过在机器人轨迹数据上进行微调，GR-2能够预测动作轨迹并生成视频，它能够通过输入一帧图片和一句语言指令，预测未来的视频，进而生成相应的动作轨迹，提升了GR-2动作预测的准确性，在多任务学习测试中，GR-2能够完成105项不同的桌面任务，平均成功率高达 97.7%。
字节将持续加大通用具身智能团队的投入。字节跳动的机器人探索始于2020年，2023 年字节机器人团队已有约50人，2024年机器人团队FAE接近百人，其中AMR（移动机器人）团队人员占比2/3，通用具身智能占比1/3。AMR作为成熟且竞争非常激烈的机器人产品，我们认为未来字节在AMR业务上的投入不会进一步增加，在通用具身智能团队上的投入有望继续增加。字节也持续加大算力上的投入，向英伟达订购了超过10 亿美元GPU，通用具身智能业务的算力充足。
字节正在进行硬件能力储备，国内供应链有望在工程化能力上提供支撑。人形机器人软硬件结合紧密，基于第三方硬件进行模型和算法迭代处处掣肘，使得字节开始自研本体硬件。在字节公开发布的视频中，我们看到目前GR-2基于的硬件本体是一台单臂的机器人，末端执行器是夹爪。公司正在进行双臂机器人的硬件搭建和模型算法研发，作为互联网公司在硬件工程化能力上缺乏基因，国内人形机器人供应链快速进步，有望成为公司强大的工程化能力支撑。
风险提示：技术进步低于预期。
文章来源
本文摘自：2024年12月24日发布的《字节人形机器人：迭代具身大模型，布局TO C场景》
肖群稀，资格证书编号：S0880522120001
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