自动驾驶的下一个风口：高性能MEMS IMU

敬请参阅末页重要声明及评级说明证券研究报告华安证券研究所核心观点IMU（惯性测量单元）通过测量物体加速度和角速度的变化来推算出物体在三维空间中的位置和姿态。目前高精度MEMS

IMU民用市场，主要应用场景包括高精度自动驾驶以及人形机器人。自动驾驶达到L3级以及以上，所需要IMU精度需要达到1°/h以内，目前较高精度的MEMS

IMU芯片全部依赖于海外进口；人形机器人达到特斯拉Optimus的精度，需要通过增加高精度MEMS

IMU数量来达到身体稳定、姿态控制以及头不稳定补偿的效果，因此高性能MEMS

IMU芯片国产自主可控的机遇需要提前布局。我们基于人形机器人单机需要4个MEMS

IMU、自动驾驶L3及以上精度渗透率达到20%、单颗IMU价格按照1000元的乐观假设，预测高性能MEMS

IMU市场规模最高达100亿元。目前国产高性能三轴芯片自主可控已突破，放量在即百亿市场有望迎来爆发。建议关注公司：芯动联科（买入），华依科技，华测导航（买入，华安通信覆盖），星网宇达，中海达，苏州固锝。风险提示：研发进度不及预期；宏观经济景气度不及预期；测算市场空间的误差风险；研究依据的信息更新不及时，未能充分反映公司最新状况的风险。2敬请参阅末页重要声明及评级说明证券研究报告目录IMU位置和姿态控制核心MEMS

IMU在自动驾驶领域放量在即MEMS

IMU卡位人形机器人MEMS

IMU市场空间广阔建议关注公司风险提示证券研究报告1.1什么是IMU惯性测量单元(Inertial

measurement

unit，简称

IMU)，是测量物体三轴姿态角及加速度的装置。一般IMU包括三轴陀螺仪及三轴加速度计，部分IMU还包括三轴磁力计。IMU在小至手机、VR，大至航空、航天领域都得到了广泛的应用。IMU通常包含陀螺仪(Gyroscope)、加速度计(Accelermeters)，有的还包含磁力计(Magnetometers)和气压计。加速计是一个测量特定力的传感器（身体质量使力正常化）。它提供在其本地框架内跨越x、y、z轴的加速度。陀螺仪是一个传感器，它测量在其本地框架内围绕x、y和z轴的角速度。一般来说，对测量结果进行整合，得出角度本身。磁强计是一个测量地球磁场并提供航向的传感器（罗盘就是这样一个设备）。如果它包括在IMU中，我们通常将其描述为

"9轴IMU"。气压计是一个测量气压的传感器，可以提供海拔高度。资料来源：维基百科，华安证券研究所整理图表1

阿波罗11号IMU华安证券研究所4敬请参阅末页重要声明及评级说明证券研究报告1.2

IMU的基本原理MEMS加速度计是MEMS领域最早开始研究的传感器之一，它的工作原理就是靠MEMS中可移动部分的惯性。由于中间电容板的质量很大，而且它是一种悬臂构造，当速度变化或者加速度达到足够大时，它所受到的惯性力超过固定或者支撑它的力，这时候它会移动，它跟上下电容板之间的距离就会变化，上下电容就会因此变化。电容的变化跟加速度成正比。图表2

MEMS加速度计资料来源：与非网，华安证券研究所整理敬请参阅末页重要声明及评级说明华安证券研究所5证券研究报告1.2

IMU的基本原理下图为MEMS陀螺仪角速度计（MEMS

gyroscope），其工作原理是利用角动量守恒原理及科里奥效应测量运动物体的角速率。它主要是一个不停转动的物体，它的转轴指向不随承载它的支架的旋转而变化。与加速度计工作原理相似，陀螺仪的上层活动金属与下层金属形成电容。当陀螺仪转动时，他与下面电容板之间的距离机会发生变化，上下电容也就会因此而改变。电容的变化跟角速度成正比，由此我们可以测量当前的角速度。图表3

MEMS陀螺仪角速度计资料来源：与非网，华安证券研究所整理敬请参阅末页重要声明及评级说明华安证券研究所6证券研究报告1.3

IMU分级图表4

IMU的精度、价格和使用场景根据不同的使用场景，对IMU的精度有不同的要求。精度高，也意味着成本高：普通的消费级电子产品所使用到的IMU都是低精度且十分廉价的IMU，这种IMU普遍应用于手机、运动手表中。常用于记录行走的步数。而无人驾驶所使用到的IMU，价格从几百块到几万块不等，取决于此无人驾驶汽车对定位精度的要求。精度更高的IMU会用于导弹或航天飞机。就以导弹为例，从导弹发射到击中目标，宇航级的IMU可以达到极高精度的推算，误差甚至可以小于一米。资料来源：CSDN，华安证券研究所整理敬请参阅末页重要声明及评级说明华安证券研究所7证券研究报告1.4

IMU测量误差非正交误差

/

/比例误差

非线性度

/噪声

角度随机游走计算姿态的本质是对角速率做积分，这必然会对噪声也做了积分。白噪声的积分并不是白噪声，而是一个马尔可夫过程，即当前时刻的误差是在上一时刻误差的基础上累加一个随机白噪声得到的。角度误差中所含的马尔可夫性质的误差，称为角度随机游走。常值零偏在MEMS中，可能是微机电结构中的带电质量块在电容板中的位置不准确，就产生了这样的固定零偏。零偏（上电）重复性全称是零偏逐次上电重复性（run-to-run

repeatability），这是传统惯性器件的经典指标，是指惯性器件不同次上电运行时的零偏的不重复程度。零偏温敏系数板间介质的介电常数是会随着温度变化的，同样的加速度。角速度，在不同的温度下可能测量的值不同，这就导致了IMU的温漂现象零偏稳定性反映器件上电稳定后其零偏随时间变化的情况（这里指温度恒定的情况下的零偏漂移，和温漂区分开），主要是由于电子器件的闪变噪声(Flicker

Noise)影响，导致零偏或者说偏置随时间游走。零偏加速度敏感性陀螺的输出本来应该对加速度完全不敏感，但由于其敏感结构的加工误差等因素，多少还是会受到线加速度影响的。确定性误差零偏随机误差由于制作工艺的原因，惯性传感器测量的数据通常都会有一定误差。第一种误差是偏移误差，也就是陀螺仪和加速度计即使在没有旋转或加速的情况下也会有非零的数据输出。要想得到位移数据，我们需要对加速度计的输出进行两次积分。在两次积分后，即使很小的偏移误差会被放大，随着时间推进，位移误差会不断积累，最终导致我们没法再跟踪物体的位置。第二种误差是比例误差，所测量的输出和被检测输入的变化之间的比率。与偏移误差相似，在两次积分后，随着时间推进，其造成的位移误差也会不断积累。第三种误差是背景白噪声，如果不给予纠正，也会导致我们没法再跟踪物体的位置。图表5

IMU的误差类型误差类型 产生原因资料来源：武汉大学多源智能导航实验室，华安证券研究所整理敬请参阅末页重要声明及评级说明华安证券研究所8证券研究报告1.5

民用MEMS

IMU市场空间测算方法论图表6

民用MEMS

IMU市场空间测算方法论自动驾驶机器人L3级以上渗透率-R汽车销量-QIMU单价-PIMU单车数量-N机器人出货量-QIMU单机数量-NIMU单价-P价格：IMU价格随着竞争对手的增加，我们预测呈现下降趋势（1000元/个-500元/个-300元/个）。数量：自动驾驶，L3及以上的渗透率我们预测到2025年达到10%-20%，单车需要一个IMU；人形机器人，早期胸腔放置一颗IMU，达到自由行动以及灵活姿态我们预测单机需要放置3-4个IMU。资料来源：华安证券研究所整理敬请参阅末页重要声明及评级说明华安证券研究所9敬请参阅末页重要声明及评级说明证券研究报告目录IMU位置和姿态控制核心MEMS

IMU在自动驾驶领域放量在即MEMS

IMU卡位人形机器人MEMS

IMU市场空间广阔建议关注公司风险提示证券研究报告2.1自动驾驶中的传感器随着科技的不断发展，自动驾驶技术日趋成熟。为了实现自动驾驶汽车的各种复杂功能，精确而又可靠的位置信息开始变得不可或缺，高精度MEMSIMU作用日益凸显：拥挤的城市峡谷环境给自动驾驶汽车传感器阵列带来了巨大的挑战。当自动驾驶汽车在失去GPS/GNSS信号的情况下试图左转时，IMU技术开始凸显它的重要作用。感知传感器作为自动驾驶主动决策的主要信息来源，可以感知车辆周围的世界。导航系统由GNSS

/

GPS接收机和INS（惯性导航系统）组成，惯导系统包括惯性运动传感器和来自里程计和转向传感器的输入。长期以来，基于MEMS的惯性传感器（如陀螺仪和加速度计）已作为分立元件应用于车辆的碰撞检测、安全气囊弹出和电子稳定性控制。纳传感官微，华安证券研究所整理资料来源：新图表7

自动驾驶汽车常用的八种传感器华安证券研究所11敬请参阅末页重要声明及评级说明证券研究报告2.2

自动驾驶中的惯性导航图表8

平台式惯性导航资料来源：头豹研究院，华安证券研究所整理图表9

捷联式惯性导航华安证券研究所12敬请参阅末页重要声明及评级说明从结构上看，IMU主导的惯性导航分为平台式和捷联式。按照市场发展趋势，惯性测量传感器正在不断向轻量化方向发展，捷联式逐渐成为主流。平台式惯性导航系统采用物理平台模拟导航坐标系统，加速度计安装在由于陀螺仪控制的稳定平台上，输出的信息由导航计算机计算航行器位置、速度等导航信息及陀螺的施矩信息。陀螺在施矩信息作用下，通过平台稳定回路控制平台跟踪导航坐标系在惯性空间的角速度。而航行器的姿态和方位信息，则从平台的框架轴上直接测量得到。捷联式惯性导航采用数学算法确定导航坐标系，即加速度计和陀螺仪直接安装在运载体上，得到信息量之后通过数学平台确定运载体的速度、位置以及姿态等航向信息资料来源：头豹研究院，华安证券研究所整理证券研究报告自动驾驶中IMU的优势与其他导航系统相比，IMU主导的惯导系统具有信息全面，完全自主、高度隐蔽、信息实时与连续，且不受时间、地域的限制和人为因素干扰等重要特性，在城市峡谷或森林道路中，IMU不会受到多路径效应或信号衰减的影响。在自动驾驶系统中，IMU数据与GNSS、视觉和其他探测和测距系统融合，以填补GNSS更新之间的空隙，并在GNSS和/或其他传感器受到影响时安全进行短时导航。IMU数据始终可用，是任何自主车辆系统的一个组成部分，并可用于在具挑战性的环境中维持车辆安全运行。资料来源：传感器专家网，华安证券研究所整理图表10

自动驾驶中的IMU应用华安证券研究所13敬请参阅末页重要声明及评级说明图表11

集成有IMU的高铁轨道检测小车资料来源：传感器专家网，华安证券研究所整理证券研究报告自动驾驶中IMU的优势自动驾驶汽车驶入高楼林立的区域，失去了卫星信号，无法由GPS提供绝对定位，此时，IMU可以发挥其延续绝对定位的作用，在没有GPS信号的区域为汽车提供绝对定位信息，这些信息包括汽车的实时经纬度和海拔高度。自动驾驶汽车通过车道线识别功能确保自身在道路中行驶，在遇到强烈太阳光照射的情况下，车道线识别功能失效。此时，IMU可以发挥其延续相对定位的作用，根据历史记录中的道路曲率与汽车相对于车道边界的历史位置，确保汽车在一段时间内继续行驶在车道中。资料来源：焉知汽车，华安证券研究所整理图表12

视线遮挡时IMU工作示意图图表13

强烈太阳光下IMU工作示意图资料来源：焉知汽车，华安证券研究所整理华安证券研究所14敬请参阅末页重要声明及评级说明证券研究报告2.2自动驾驶中IMU的优势性能，IMU是自动驾驶系统在定位领域的最后一道防线:第一，IMU对相对和绝对位置的推演没有任何外部依赖，是一个类似于黑匣子的完备系统；相比而言，基于GPS的绝对定位依赖于卫星信号的覆盖效果，基于高精地图的绝对定位依赖于感知的质量和算法的而感知的质量与天气有关，都有一定的不确定性。第二，同样是由于IMU不需要任何外部信号，它可以被安装在汽车底盘等不外露的区域，可以对抗外来的电子或机械攻击；相比而言，视觉、激光和毫米波在提供相对或绝对定位时必须接收来自汽车外部的电磁波或光波信号，这样就很容易被来自攻击者的电磁波或强光信号干扰而致盲，也容易被石子、刮蹭等意外情况损坏。第三，IMU对角速度和加速度的测量值之间本就具有一定的冗余性，再加上轮速计和方向盘转角等冗余信息，使其输出结果的置信度远高于其它传感器提供的绝对或相对定位结果。资料来源：新纳传感官微，华安证券研究所整理图表14高精度IMU在自动驾驶汽车的广泛实际应用华安证券研究所15敬请参阅末页重要声明及评级说明证券研究报告2.3

自动驾驶中的GNSS+RTK+IMU组合导航当乘用车达到L3及以上自动驾驶水平，车辆必将拥有能够精准定位的装置。目前乘用车的定位精度普遍未能达到自动驾驶的要求。乘用车高精度定位应用属于从0到1的环节，随着自动驾驶级别的演进，其重要性将日益增强。目前行业内对自动驾驶车端的工作模块主要分为三类：感知层，决策层和控制层。感知层依赖于卫星定位、惯性定位、环境感知等定位技术，来感知外界、自己车辆状态，是自动驾驶的前置条件。图表15

自动驾驶车端硬件架构资料来源：头豹研究院，华安证券研究所整理敬请参阅末页重要声明及评级说明华安证券研究所16证券研究报告2.3

自动驾驶中的GNSS+RTK+IMU组合导航资料来源：头豹研究院，华安证券研究所整理敬请参阅末页重要声明及评级说明华安证券研究所17卫星定位、惯性定位、环境感知定位三种定位方式由于实现的方式不同，在不同能力范围内各有优劣，单独的定位方式方案难以满足自动驾驶对高精定位的需求。图表16

三种定位方式优劣对比表定位方式优势劣势惯性定位·不依赖于外部信息,也不向外部辐射能量的自主式系统·不易受外界环境干扰数据更新频率高,且短期精度和稳定性好·由于导航信息经过积分产生，定位误差随时间而增大·使用之前需要较长的初始对准时间卫星定位·全天候、全天时、绝对位置准确·依赖卫星信号，在卫星信号丢失时无法定位·GNSS信号更新频率低，不能满足实时定位需求·RTK技术的适用范围限制于地基信号增强站的覆盖度环境特征定位·可实时获得周围环境的3D信息·摄像头和各种雷达获取的特征信息的准确度受到天气，环境，光线影响大·对环境变化的鲁棒性差，所以前期需要大量的数据验证去尽可能覆盖各种特征信息，单方案实现难度大证券研究报告2.3

自动驾驶中的GNSS+RTK+IMU组合导航图表17

完全组合的定位框架目前行业内共识的组合方案是由GNSS单元、RTK定位确定绝对位置，IMU确定相对位置，同时，高精地图与激光雷达，摄像头等感知设备用于环境感知。车辆从GNSS+RTK+IMU定位组合中获得车辆位置的预测值，从高精地图中获取位置附近的环境特征，之后将扫描识别的环境特征与高精地图记述的环境特征做匹配融合，获取车辆当下精准的位置信息。各工作单元之间信息相互耦合，结果相互冗余，从而保障了定位的精度和可靠性。通过激光雷达、视觉等传感器实现的环境特征定位与高精地图结合的定位方案也能实现高精定位，但是视觉、激光雷达等传感器的器件成本，以及对边缘计算的要求高，卫惯组合导航几乎可以通过十分之一的价格实现相同的效果。所以目前卫惯组合导航还是最主流的高精定位方案。资料来源：头豹研究院，华安证券研究所整理敬请参阅末页重要声明及评级说明华安证券研究所18敬请参阅末页重要声明及评级说明证券研究报告目录IMU位置和姿态控制核心MEMS

IMU在自动驾驶领域放量在即MEMS

IMU卡位人形机器人MEMS

IMU市场空间广阔建议关注公司风险提示证券研究报告3.1

IMU在早期四足机器人导航中的应用四足机器人属于腿式机器人的一种，可以自主行走，对恶劣复杂地形的适应性强，已经成为当今移动机器人研究的热点。四足机器人的应用非常广泛，特种领域方面，四足机器人可以进入人类无法进入的危险场域；陪护领域方面，四足机器人可以实现人际交流；军事领域方面，四足机器人可以实现高运动性能的作战移动平台。作为自主导航机器人，机器必须实时知晓自己的位置。而IMU是测量物体三轴姿态角（或角速率）以及加速度的设备，在机器人导航中有着很重要的应用。四足机器人从IMU、激光雷达等传感器获取信息，通过相关算法，实现即时定位与地图构建。资料来源：CSDN，华安证券研究所整理图表18

IMU在四足机器人上的应用华安证券研究所20敬请参阅末页重要声明及评级说明证券研究报告3.2

IMU在人形机器人导航中的应用资料来源：优必选官网，华安证券研究所整理早期机器人通常在躯干位置放置IMU，随着惯导系统在人形机器人中的应用逐渐成熟，头部也将放置IMU，和立体视觉相机等组合进行定位及导航。图表19

IMU在人形机器人中的应用高精度IMU华安证券研究所21敬请参阅末页重要声明及评级说明证券研究报告3.3

顶尖机器人应用IMUICM-42688-P是TDK针对机器人运动追踪应用推出的高性能6轴IMU。

TDK惯性传感器系列由加速度传感器、陀螺仪传感器复合化的IMU构成，旗下的机器人IMU在日本机器人行业中有很高的知名度。这款6轴MEMS运动传感器，在性能上是绝对的行业领先。它的噪声、灵敏度以及随时间和温度变化的偏置稳定性都处于很高的行业水平。它的噪声、灵敏度以及随时间和温度变化的偏置稳定性都处于很高的行业水平。其中的陀螺仪，最关键的灵敏度误差，依然是±0.5%这个绝对领先的数值。在零速率偏移量上，可以做到±0.5dps这种车载水平。而在机器人应用中绝对重要的噪声密度，为0.0028dps/√Hz，低密度的噪声让机器人更容易获取自己的位置信息。加速度计同样是±0.5%的灵敏度误差以及车载水平的±40mg零加速度偏移量。噪声密度为75dps/√Hz。该IMU配合TDK旗下的RoboVac可以进一步提高应用程序性能的独特功能，如与RTC同步的样本，20位的ADC，32kHz的ODR。这个系列还有一个更直接的优势，功耗低。在低噪声模式下的A+G为880μA；在低功率模式下的A小于50μA。对于移动机器人这类中小型机器人，低功耗器件往往是厂商的第一选择。图表20

ICM-42688-P

IMU单元资料来源：电子发烧友，华安证券研究所整理敬请参阅末页重要声明及评级说明华安证券研究所22证券研究报告3.3

顶尖机器人应用IMUST在IMU内整合了补充类型的传感器，提供了比分立式MEMS产品更小巧、稳定且易于组装的惯性模块。整合的器件包括加速计，陀螺仪以及磁力计。ISM330DHCX的传感元件采用专门的MEMS工艺制造，IC接口则采用CMOS技术开发，与传感元件有很好的匹配度。在ISM330DHCX中不同于其他设计的是加速度计和陀螺仪的传感元件在同一个硅芯片上，这种设计最直接的效果就是提升了器件的稳定性和鲁棒性。虽然该模块是泛工业应用器件，不是专门针对机器人应用推出的，但是它在整体设计有无可争议的优异性能，以及完善的配套可以完美契合移动机器人应用。图表21

ISM330DHCX

iNEMO惯性模块资料来源：电子发烧友，华安证券研究所整理敬请参阅末页重要声明及评级说明华安证券研究所23证券研究报告3.4

IMU在人形机器人中的应用图表22

IMU在人形机器人上的应用IMU可测量物体在三维空间中的角速度和加速度，并以此解算出物体的姿态，是机器人平衡和稳定行走的关键传感器。由IMU主导的惯性系统，可以在人形机器人中实现惯性导航、惯性测量和惯性稳控等多重功能。其中以惯性导航的应用最为广泛。应用方向具体内容原理图惯性导航惯性导航系统的核心器件是陀螺仪和加速度计。通常情况下，每套惯性系统包含三轴陀螺仪和三轴加速度计，分别测量三个自由度的角速率和线加速度；通过对角速率和线加速度按时间积分以及叠加运算，可以动态确定自身位置变化，从而确定自身移动轨迹以实现导航功能。惯性测量惯性测量系统是利用陀螺仪、加速度计等惯性敏感元件和电子计算机测量载体相对于地面运动的角速率和加速度，以确定载体的位置和地球重力场参数的组合系统。测量稳控惯性稳控是通过连续监测系统姿态与位置变化，利用伺服机构动态调整系统姿态，使被稳定对象与设定目标保持相对稳定的装置。惯性稳控利用陀螺仪敏感框架的角速率信号，利用控制算法进行伺服结构的控制，保持在外部干扰情况下平台的稳定，提高平台设备工作的性能。资料来源：芯动联科招股说明书，华安证券研究所整理敬请参阅末页重要声明及评级说明华安证券研究所24证券研究报告3.5

人形机器人IMU方案资料来源：各公司官网，机器之心，巨丰财经，华安证券研究所整理敬请参阅末页重要声明及评级说明华安证券研究所25MEMS惯性传感器指采用MEMS工艺制备的惯性传感器，与传统工艺制造的惯性传感器相比，MEMS器件具有体积小、重量轻、成本低、功耗低、可靠性高、适于批量化生产、易于集成和智能化等特点，被广泛应用于航空航天、石油化工、汽车、船舶、消费电子、医疗等领域。高性能MEMS惯性传感器，包括MEMS陀螺仪、MEMS加速度计和MEMS惯性测量单元（IMU），均包含一颗微机械（MEMS）芯片和一颗专用控制电路（ASIC）芯片，并通过惯性技术实现物体运动姿态和运动轨迹的感知。图表23

人形机器人IMU方案品牌IMU方案特斯拉

OPTIMUSOptimus通过神经网络模型Occupancy

Networks和Dojo

D1超级计算芯片，接受并处理来自包括IMU在内各种传感器的数据，以识别环境空间并执行任务。波士顿动力Atlas

使用集成

IMU、联合位置和力传感器来控制自身的肢体动作，并通过感知地面来保持平衡，但仍需要TOF

深度相机等辅助感知障碍物并完成导航。宇树机器人H1通用人形机器人复用公司在四足机器人积累的控制技术和模型处理来自IMU等传感器数据，并配有3D

激光雷达+深度相机，实时获取高精度的空间数据，实现全景扫描。小米CyberOne

机器人所搭载的Mi-Sense

深度视觉模组是由小米设计，欧菲光协同开发完成，

而据欧菲光公开的资料，其机器视觉深度相机模块主要由

iToF

模组、

RGB

模组、可选的

IMU模块组成。上海智元机器人远征A1内置

RGBD

相机、激光雷达、IMU

和麦克风阵列，全身拥有

49

个自由度，在各种复杂场景下自主完成移动和操作任务。敬请参阅末页重要声明及评级说明证券研究报告目录IMU位置和姿态控制核心MEMS

IMU在自动驾驶领域放量在即MEMS

IMU卡位人形机器人MEMS

IMU市场空间广阔建议关注公司风险提示证券研究报告研咨询，中汽协，华安证券研究所整理资料来源：智246028032888280825772531270027602840291030004.73%13.94%3.03%-2.77%-8.23%-1.79%6.68%2.22%2.90%2.46%3.09%-10.00%-5.00%0.00%5.00%10.00%15.00%0500100015002000250030003500

20.00%20152016201720182022E2023E2024E2025E2019 2020市场规模（万辆）2021E增长速率华安证券研究所27敬请参阅末页重要声明及评级说明自动驾驶领域市场情况目前来看，我国量产乘用车自动驾驶等级正在由L2向L3过度。未来市场发展空间广阔。在全新的自动化驾驶架构下，汽车智能化的渗透率不断提升，传统汽车行业正面临着变革与转型，行业迎来新的发展机遇。根据中汽协预测，2025年中国汽车销量或将达到3000万辆。我们预测，2025年我国L3级以上（包含L3）自动驾驶的渗透率保守估计为10%，乐观估计为20%。图表24

中国汽车市场历年销量及趋势预测证券研究报告4.2

人形机器人领域市场情况华安证券研究所28敬请参阅末页重要声明及评级说明资料来源：各公司官网，恒州诚思，GGII，华安证券研究所整理在中国市场上，人形机器人市场规模较小，但增长速度非常快。恒州诚思报告显示，2019年中国人形机器人市场规模大约为9.6亿美元，预计到2025年将达到30亿美元，折合人民币200亿，复合年增长率高达19.7%。根据2023年5月GGII发布的报告预测，到2030年全球市场规模有望突破200亿美元。参考中国服务机器人市场约占全球市场25%的数值测算，2030年中国人形机器人市场规模将达50亿美元，折合人民币350亿。人形机器人市场在全球范围内处于高速发展阶段，未来市场增长潜力巨大。虽然中国市场规模相对较小，但增长速度非常快，未来有望成为全球人形机器人市场的主要增长之一。图表25

人形机器人产品定价机器人产品定价宇树

H1低于9万美元（约合65万人民币）小米Cyberone成本60-70万上海智元

远征A1长远目标将硬件成本控制在

20

万元以内特斯拉

Optimus未来有望低于2万美元波士顿动力

Atlas约200万美元优必选

Walker

X全世界第一款把成本做到10万美金的大型仿人机器人证券研究报告4.3

IMU市场空间测算资料来源：麦肯锡，智研咨询，36氪，

IHS

Markit，华安证券研究所整理敬请参阅末页重要声明及评级说明华安证券研究所29我们预计2025年人形机器人IMU应用发展成熟，每台机器人需要4颗IMU提高机器人的精度，用来达到控制身体姿态、头部稳定补偿以及身体稳定的效果，而不只是目前初期的简单移动。保守估计下2025年自动驾驶L3及以上渗透率为10%，人形机器人出货量为50万台；乐观估计下2025年自动驾驶L3及以上渗透率为20%，人形机器人出货量为100万台。IMU初期价格较高，未来随竞争对手增多，我们预计未来有望降到单价300的价值量，在预测中分别按照单颗IMU1000元、500元、300元测算。图表26

中国IMU2025年市场空间保守测算图表27

中国IMU2025年市场空间乐观测算应用领域预计2025年出货量（万台）单台IMU数量IMU价值量（亿元）单价1000元单价500元单价300元自动驾驶L3及以上300130159人形机器人50420106合计/502515应用领域预计2025年出货量（万台）单台IMU数量IMU价值量（亿元）单价1000元单价500元单价300元自动驾驶L3及以上6001603018人形机器人1004402012合计/1005030证券研究报告4.4

IMU产业链资料来源：华安证券研究所整理敬请参阅末页重要声明及评级说明华安证券研究所30IMU中的MEMS陀螺仪按照零偏稳定性的指标划为消费级（>15°/h）、战术级（0.15-15°/h）、导航级（0.01-0.15°/h）、战略级（<0.01°/h）。目前国内在消费级完全自主可控，战术级达到1°/h以内的精度之后完全依赖于海外进口，国产替代自主可控成为关键；目前主要的应用场景为自动驾驶L3级以及以上的水平、人形机器人所需要的IMU芯片精度需要达到1°/h以内。IMU上游芯片：海外厂商主要包括霍尼韦尔、TDK、ST、Silicon

Sensing等；国内，芯动联科目前唯一能够生产高精度MEMS传感器的国内厂商，此外正在布局自动驾驶L3级以及以上所需的IMU芯片的厂商还包括上海矽睿科技、深圳深迪半导体。IMU模组：直接生产IMU模组的厂商，海外主要包括TDK、ST、霍尼韦尔等；国内包括芯动联科、苏州固锝。IMU下游惯导：海外厂商主要包括U-Blox、霍尼韦尔、ADI、

诺斯罗普格鲁曼（Northrop

Grumman）；国内包括中海达、华测导航、华依科技、星网宇达、理工导航。敬请参阅末页重要声明及评级说明证券研究报告目录IMU位置和姿态控制核心MEMS

IMU在自动驾驶领域放量在即MEMS

IMU卡位人形机器人MEMS

IMU市场空间广阔建议关注公司风险提示敬请参阅末页重要声明及评级说明证券研究报告华安证券研究所建议关注公司32资料来源：同花顺iFinD，华安证券研究所整理图表28：建议关注公司（截止至2023.10.19收盘）股价（元）2022A2025E2022A34.700.29华测导航

300627.SZ28.76华依科技

6公司 代码芯动联科

688582.SHEPS（元）2023E 2024E0.40 0PE（倍）敬请参阅末页重要声明及评级说明证券研究报告目录IMU位置和姿态控制核心MEMS

IMU在自动驾驶领域放量在即MEMS

IMU卡位人形机器人MEMS

IMU市场空间广阔建议关注公司风险提示敬请参阅末页重要声明及评级说明证券研究报告华安证券研究所风险提示研发进度不及预期；宏观经济景气度不及预期；测算市场空间的误差风险；研究依据的信息更新不及时，未能充分反映公司最新状况的风险。34敬请参阅末页重要声明及评级说明证券研究报告华安证券研究所重要声明及评级说明35重要声明分析师声明本报告署名分析师具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格，以勤勉的执业态度、专业审慎的研究方法，使用合法合规的信息，独立、客观地出具本报告，本报告所采用的数据