← 主页
Z700 精密操作机器人 · 模型方向成本分析
分析范围：聚焦 Z700 具身智能的模型研发方向成本——从数据采集、模型训练、算力到研发人力的全链路投入。硬件本体成本(BOM)已在技术规格书中单独核算，此处只统计"让模型跑起来"的成本。
一、硬件成本（模型训练与推理硬件）
1.1 训练侧硬件（研发阶段·一次性）
| 设备 | 规格 | 用途 | 单价(万) | 数量 | 小计(万) |
|---|
| GPU训练服务器 | 4090×2 / 单卡24GB | 模型训练·状态机状态机策略·行为克隆 | 2.5 | 1 | 2.5 |
| 数据采集工作台 | 真机+力传感器+视觉 | 真机示教数据采集 | 5 | 1 | 5 |
| 边缘推理板 | RK3588 / Orin Nano | 端侧推理验证·部署调试 | 0.3 | 2 | 0.6 |
| 训练硬件小计 | 8.1 |
1.2 推理侧硬件（单台Z700量产·摊薄后）
| 设备 | 规格 | 用途 | 单价(万) |
|---|
| 边缘计算单元 | RK3588 · 8核 · 6TOPS NPU · 16GB | 动作模型+引导模型+YOLO感知端侧推理 | 0.2~0.3 |
| YOLO感知相机 | 800万像素工业相机 | hand/peg/hole 视觉检测 | 0.2~0.3 |
| 力觉传感器 | 六维力/力矩 | 力控插拔接触判定 | 0.3~0.5 |
| 单台推理硬件小计 | 0.7~1.1 |
二、算力成本
2.1 训练算力（研发阶段）
| 项目 | 计算 | 金额(万) |
|---|
| GPU云训练 | 状态机策略800epoch · 3000步 · 单次1.5分钟 · 累计训练200次迭代 × 4090 4小时 | 0.5 |
| 本地电费 | 4090功耗450W × 200小时 × 0.6元/度 | 0.054 |
| 仿真环境算力 | MuJoCo/Genesis仿真 · 3组对照实验 · 1000episode | 0.3 |
| 训练算力小计 | 0.85 |
2.2 推理算力（单台Z700·单颗光模块）
| 项目 | 计算 | 金额 |
|---|
| 单次推理成本 | RK3588功耗6W · 推理70ms · 0.6元/度 · 折算 | ＜0.001元/颗 |
| 24h连续推理 | 6W × 24h × 0.6元/度 | ＜0.1元/天 |
| 年推理算力成本 | 日处理1万颗 × 365天 | ＜1元/年 |
关键结论：端侧推理(RK3588)算力成本趋近于零——单颗光模块推理成本＜0.001元。这是RaaS按颗计费商业模式成立的物理基础。对比云端GPU推理(按调用计费0.01-0.1元/次)，端侧成本降低100倍。
三、数据采集成本
| 数据项 | 采集方式 | 规模 | 成本(万) |
|---|
| 真机示教数据 | 人工示教 · 拖拽示教 · 12集3600帧 | 5场景 × 各20-50集 | 2~3 |
| 仿真合成数据 | MuJoCo/Genesis metaworld peg场景 | 1000episode自动生成 | 0(算力已计) |
| 视觉标注数据 | hand/peg/hole标注 · YOLO训练集 | 5000张图标注 | 0.5~1 |
| 力控数据 | 力传感器记录插入/拔出力曲线 | 1000次插拔 | 0.5 |
| 数据存储与清洗 | NAS存储 · 数据管道 | 100GB原始数据 | 0.3 |
| 数据采集小计 | 3.3~4.8 |
数据主权：产线数据默认归甲方(智蜂)，本地存储处理，不上传云端。数据采集成本随场景复用摊薄——200项原子技能库一旦建成，新场景只需参数化，数据采集成本下降70%。
四、研发人力成本
| 角色 | 职责 | 人月 | 月薪(万) | 小计(万) |
|---|
| 具身算法工程师 | 状态机策略设计·训练·评估·工程化 | 4 | 3~4 | 12~16 |
| 机器人感知工程师 | YOLO检测·视觉引导·力控融合 | 3 | 2.5~3.5 | 7.5~10.5 |
| 数据工程师 | 数据采集管道·标注·清洗·闭环 | 2 | 2~3 | 4~6 |
| 仿真工程师 | MuJoCo/Genesis环境·场景构建 | 2 | 2.5~3.5 | 5~7 |
| 产品经理(模型方向) | 场景定义·指标对齐·成本核算 | 3 | 2.5~3 | 7.5~9 |
| 研发人力小计 | 36~48.5 |
五、模型研发总成本汇总
| 成本项 | 金额(万) | 性质 |
|---|
| 训练硬件 | 8.1 | 一次性投入 |
| 训练算力 | 0.85 | 一次性投入 |
| 数据采集 | 3.3~4.8 | 一次性+持续 |
| 研发人力 | 36~48.5 | 持续投入 |
| 研发阶段总成本 | 48.25~62.25 | 约50~62万 |
| 单台推理硬件 | 0.7~1.1 | 随量产摊薄 |
| 模型成本占整机BOM比例 | 约3~5% | 端侧推理成本极低 |
成本摊薄模型
| 量产规模 | 研发成本摊薄(万/台) | 整机BOM(万) | 模型摊薄占比 |
|---|
| 10台 | 4.8~6.2 | 22~25 | 约22% |
| 50台 | 1.0~1.2 | 22~25 | 约4.5% |
| 200台 | 0.24~0.31 | 22~25 | 约1.2% |
| 1000台 | 0.05~0.06 | 22~25 | 约0.2% |
核心洞察：模型研发成本(50-62万)是一次性投入，随量产规模摊薄至千分之一。50台规模时模型成本仅占整机1.2%，但模型是产品的核心壁垒——竞争对手复制硬件容易(采购相同协作臂+移动底盘)，复制模型极难(需重新采集数据+训练+调优)。模型是Z700的护城河。
📋 产品全景方案书 ·
📐 技术规格书