移动机器人

等入门级产品的涌现后，逐渐进入了智能化、多元化、普及化阶段，。展望未来，我们预计，随着服务机器人成本下降、智能化程度提升，未来有望进入机器。

摘要

服务机器人：跨场景的AIoT智能终端，机器人智能化发展的后起之秀。

服务机器人是指用于非制造业、以服务为核心的机器人，与同，全球。根据IFR和中国电子学会数据，2016-2020年，全球CAGR约为21.8%，预计2021125.2亿美元，2022年人，至2023年将突破200亿美元。

产业链维度：硬件供应渐趋完备，智能化升级成为发展趋势。

当前服务机器人产业链已基本形成，处于智能化升级过程中。我们认为，虽然核心硬件技术方面的问题基本解决，但国产化方面有待提高；软件方面，服务机器人智能化提升较为关键的机器学习及定位导航等技术处于快速发展期。

产品维度：较高性价比解放人类，智能化程度追赶人类。

我们分别从成本和效果两个维度进行了产品视角的机器人换人分析：成本对比方面，招工难招工贵带来的人工成本上升，催生了服务行业以机器人换人的需求；而技术进步带来机器人绝对和相对成本的下降，尤其租赁模式和部署便捷进一步降低了服务机器人的应用门槛。效果对比方面，技术发展到，是服务机器人发展的前提条件；而环境感知、运动控制、人机交互这三大核心技术突破，是服务机器人从被动工作走向主动智能的前提。

未来展望：智能汽车的下一站，智能人形机器人渐行渐近。

当前服务机器人以AMR（自主移动机器人）为主，更多聚焦于被动避障和执行既定任务。展望未来，我们认为人工智能将赋予机器人一定程度上自主决策的能力。而对比来看，无人驾驶汽车即汽车机器人，本质是聚焦高速运动场景的特殊四轮机器人，二者在环境感知、规划决策、执行控制三大核心技术基本相同。我们认为，智能人形机器人未来有望借鉴和受益于自动驾驶汽车在核心技术、智能化升级、产业链完善三方面的迭代，迎来蓬勃发展。

风险

5G与人工智能等底层技术发展不及预期，服务机器人行业需求增长缓慢。

正文

服务机器人：跨场景的AIoT智能终端

AIoT的下一个跨场景核心级智能单品

本篇报告我们关注跨场景的智能单品——服务机器人，聚焦在家用、室外、室内等多场景下，服务机器人的应用方向。我们认为等入门级产品的涌现后，逐渐进入了智能化、多元化、普及化阶段，。

图表1：AIoT的下一个智能单品：服务机器人

资料WorldRobotics2021，IFR，中金公司研究部

服务机器人是机器人智能化领域的后起之秀

服务机器人是随着机器人技术向智能化发展出现的一类新分支。

IFR根据机器人的应用领域，将机器人划分为工业机器人和服务机器人。其中，服务机器人是指用于非制造业、以服务为核心的机器人，可进一步划分为个人家用服务机器人、专业服务机器人两类。

图表2：机器人分类及应用领域

资料IFR，中国电子学会，科沃斯、优必选、Maxon、坎德拉、普渡科技、擎朗、AID展会、，中金公司研究部

与同，全球。

根据IFR和中国电子学会数据，2016-2020年，全球CAGR约为21.8%，预计2021125.2亿美元，2022年人，至2023年将突破200亿美元。

图表3：全球个人家用服务机器人销售额

图表4：全球个人家用服务机器人销量

从细分结构看，全球等专业商用领域。

根据IFR数据，2020年个人/家用服务机器人和专业机器人比重约为1：2。其中，家政机器人和娱乐机器人基本占据个人/；专业器人为主，前七大应用领域依次为物流、公共环境、安防、检测维护、专业清洁、农业和人类动力外骨骼。

图表5：2020年全球

图表6：全球专业服务机器人销售量

，服务机器人潜力巨大

近年来，中国在人工智能和运动控制等服务机器人智能化的核心技术水平持续提升，伴随着相关科研成果加速转化，叠，中国。

据中国电子学会数据，中国2012年的约19.1亿元扩大至2020年约222.2亿元，2012-2020年CAGR高达35.9%，预计到2023年将突破600亿元。

图表7：

图表8：2020年各地区机器人密度

中国的服务机器人主要集中在家政、娱乐、仓储物流、医疗，餐饮配送、商场迎宾等领域。

据赛迪顾问数据，2018年机器人为主，27.4%和24.9%；随着老龄化问题加剧、用工成本增加，相关技术的进步和推广，以餐饮配送、商场迎宾为代表的公共。

图表9：中国

产业链维度：硬件供应渐趋完备，智能化升级成为发展趋势

产业链完备，技术升级助力服务机器人产品迭代

服务机器人产业链大致可分为三部分。

上游包括核心零部件、功能性零部件和原材料等用于生产机器人的组件。其中核心零部件主要为减速器、伺服电机、控制器、芯片，及激光雷达、深度相机等传感器。中游包括软件和技术模块。下游是机器人本体，包括家政、娱乐、物流、医疗、教育、配送等不同类型服务机器人。

图表10：服务机器人产业链

硬件国产替代可期，软件智能化程度逐渐提升

硬件方面，

核心零部件包括减速器、芯片、传感器等。

►减速器：

由多个齿轮组成的传动部件，通过齿轮传动改变电机转速。精密减速器的传动链误差精度更高，适用于精密控制中。小型和微型减速电机技术相对简单，行业难点在于精密减速领域。据OFweek数据，2018年国产化率仅30%，行业龙头哈默纳克和纳博特75%以上。

►伺服系统：

是使物体的位置、方位和状态等跟随特定目标相应变化的自动控制系统，通过控制电机频繁执行变化的指令来实现机械设备精确运动。伺服系统由驱动器和伺服电机组成。根据MIR数据，2020年中机、三菱和松下，，27%。

►控制器：

是根据指令和传感信息控制机器人完成任务的装置，由控制板卡和算法控制软件组成，技术路线包括PLC、PC-based和PAC三种。据OFweek数据，2018年国产化率约35%，、KUKA、ABB、安川和爱普生等外资占据。

►芯片：

在机器人中负责处理数据、发出和执行指令，服务机器人结合多种传感技术和人工智能技术，对其芯片算力和性能提出了更高要求。机器人芯片主要包括CPU、GPU、FPGA等通用芯片和AI专用芯片。目前高通、英特尔、英伟达等芯片巨头在机器人芯片方较为领先，国内机器人芯片企业包括瑞芯微、炬力等。

►传感器：

服务机器人在移动过程中通过传感器感知外界信息，并通过定位和路径规划技术来实现避障和自主移动。在感知方面主要通过激光雷达、视觉相机、陀螺仪、里程器等传感设备获取环境信息；定位和路径规划主要通过SLAM（Simultaneouslocalizationandmapping，同步定位与地图构建）等导航定位技术结合传感器实现。

图表11：服务机器人核心硬件组成

资料RoboticsBusinessReview，波士顿动力，中金公司研究部

软件方面，

人工智能技术和操作系统的升级迭代是服务机器人智能化程度提升的重要方向。

科技巨头探索，推动。

随着场景的逐渐挖掘和细分需求的出现，包括家用、商用等类型的服务机器人层出不穷。科技巨头如亚马逊、软银等公司在机器人领域进行了长期的布局探索，也蓬勃发展。

图表12：科技巨头领衔机器人行业技术探索方向

资料RoboticsBusinessReview，，中金研究部
注：软银于2020年底出售波士顿动力给现代汽车。

产品维度：较高性价比解放人类，智能化程度追赶人类

成本视角：劳动人口规模下降，机器换人成为趋势

人工成本：招工难招工贵，带动服务行业机器换人需求增长

人口老龄化、劳动人口规模下降背景下，服务行业机器换人需求增长。

从人口结构看，中国人口老龄化、劳动人口规模下降趋势明显。据国家统计局，2010-2020年中国15-59岁人口比重下降6.8个百分点，出生率自2000年来低迷。

机器人成本：技术进步降低机器人硬件成本，以租代售打开商业化前景

绝对成本：技术进步带来基础硬件价格下降，国产替代有望带来价格进一步下行。

消费型产品成熟的一个重要前提是价格的下降，目前服务机器人成本中，感知与运动控制占到了70%，其中核心硬件主要是传感器、芯片、减速器等。我们观察到，随着技术的进步，服务机器人成本下降的主要方向有三个。

►技术进步带来成本下降。

随着技术进步和竞争加剧，核心零部件价格在持续下降。以激光雷达为例，激光雷达近年来价格持续下降，处于技术领先的龙头公司Velodyne已宣布计划将激光雷达平均单价从2017年的17,900美元下降至2024年的600美元。

图表13：激光雷达技术路线趋势下，价格呈下降趋势

►零部件国产替代：

包括芯片等核心零部件从国外英伟达、高通等替代为国内全志科技、瑞芯微等厂商的产品，机器人本体外观件外包给国内结构件厂商，如比亚迪电子、工业富联等。

►机器人本体厂商的零部件自研：

例如自主开发SLAM技术等。

图表14：2021年商用服务机器人重点模块成本占比：内购以减少成本

使用成本：商业模式逐渐丰富，以租代售降低使用门槛。

随着AI技术的进步和机器人产业链的完善，服务机器人的成本大幅下降，使得部分如餐饮情景中的机器人月均成本低于人力成本；，有效弥补了整机购买模式的一次性支出较大的缺点，使用服务机器人的门槛降低。

图表15：餐饮场景中，人工模式VS机器人模式下，工作流程和成本对比

部署成本：部署简单便捷，降低使用门槛。

相较工业机器人，服务机器人推广的一大难点在于下游客户以中小商家为主，因此部署的简单便捷及后续服务维护成为了推广的刚需。而随着服务机器人产业的逐渐成熟，家用服务机器人如扫地机已经能够实现零门槛安装部署；商用服务，最快仅需1.5天。

效果视角：技术进步带来智能化程度提升，解放人类

前提条件：性价比之外，技术发展提升智能服务能力

在与工业机器人逻辑类似的性价比之外，我们也观察到，服务机器人对人机交互性、环境感知和适应能力要求更高，因此其发展与机器人控制、人工智能的演进密切相关。从技术路径看，机器人的发展大致经历了示教再现型机器人、感觉型机器人和智能型机器人三个阶段。目前机器人处于行业第三阶段，机器学习、语音交互、SLAM等技术。

图表16：机器人发展历程：智能型机器人的出现成为服务机器人发展的前提条件

资料郭彤颖、安冬.(2016).《机器人系统设计及应用》，中金公司研究部

技术突破：三大技术发展，机器人从被动工作走向主动智能

在过去，受限于技术发展水平，机器人更多以固定的路线、固定的程序，在设定的场景中工作。但服务机器人的服务特性，对机器人的环境感知、运动控制、人机交互等能力提出了更高要求。我们认为，这三大核心技术的突破，是服务机器人从被动工作，走向主动智能的重要前提。

定位建图：SLAM技术成熟解决核心的定位和建图问题，提升环境适应能力。

►

SLAM自主导航技术的引入，使得服务机器人能具备强大的环境适应力，相比电磁、二维码、色带等传统导引技术，服务机器人的环境适应能力得到大幅提升。

►

SLAM技术目前主要有激光SLAM和视觉SLAM两类。激光SLAM技术较为成熟，是目前行业应用的主流，视觉SLAM在近年得到行业关注发展较快。目前国内提供SLAM技术的企业主要有速感科技、思岚科技等，国外科技巨头苹果、谷歌等也在大力发展SLAM技术。

图表17：定位导航方式对比

路径规划/运动控制：主要包括软件方面的路径规划算法和硬件的运动控制。

►硬件方面，

伺服电机、精密减速器、控制器等核心零部件性能提升，实现服务机器人低速情景中的精准控制和高稳定性。键零部件上已取得技术突破，国产化替代有望带来成本下降，如国内汇川技术、埃斯顿等企业在伺服电机、减速器方面技术进步较快，。

►软件方面，

机器人路径规划算法的逐渐成熟，叠加SLAM的发展，使服务机器人更进一步从早期在设定环境、设定路径下重复机械运动，走向了自主规划运动路径，与环境交互的智能化方向。

图表18：机器人路径规划算法技术发展方向

人工智能提升算力水平，深度学习有望助力机器人追赶人类。

►算力提升：

AI算法优化和算力提升，一方面图像识别、语音交互等人工智能技术在近年来得到快速发展，使得服务机器人的环境适应性、人机交互性得到增强；另一方面，AI芯片技术持续进步和成本下降，使服务机器人AI技术所需的巨大算力得到相应满足。

►深度学习：

深度学习算法给机器人获得自我意识提出了一种可能性。，一些算法已经可以在单点的领域表现优异，AlphaGo的成功，让我们看到人类在AI技术中，已可实现单类别的自我学习能力，并在一些领域，如“围棋、德州扑克、知识竞赛”等单个领域已经可以达到和人类差不多的水平。

案例分析：聚焦家用和商用两大场景

家用清洁：从室内到室外，技术升级带来的产品革新

：

2014-2015年扫地机器人增速超过40%，2016年小米推出的米家智能机器人进一，2016-2018年间维持30%以上增速。进入2019，。，全球扫地机器人的渗透率稳步提升，根据Euromonitor，2020年扫地机器人20%，预计2025年将达到30%。

图表19：全球

图表20：中国

从需求侧看，扫地清洁是一种高频又较为机械化的家务劳动，消费者对彻底解放双手存在需求，所以当产品价格下探到消费者，消费热情就会被点燃。从供给侧看，扫地机大致经历了四次比较明显的技术突破，尤其是在导航避障等方面，从随机清扫，到陀螺仪导航，再到VSLAM和LDSSLAM，率先突破技术的企业往往。

图表21：扫地机器人技术发展历程

案例#1：安克创新

优质渠道叠加高性价比突，视觉方案升级未来可期。

随着扫地机器人规划能力提高，扫地机器人导航系统从随机碰撞发展至激光导航、视觉导航，产品性能随之不断提升，。公司生产的随机式机器人以优质性价比为卖点，例如Eufy11s以1000元以下的定价和不断创新的产品性。

图表22：各品牌随机碰撞型扫地机器人产品对比

图表23：应用类产品矩阵

顺应扫地机器人发展趋势，近期推出新品激光导航扫地机器人。

公司推出新款激光导航（LDS）扫地机器人RoboVacX8Hybrid，采用双涡轮动力二合一技术，吸力达到同类产品的两倍以上，有效提高清洁能力。RoboVacX8Hybrid一贯延续公司产品的高续航能力，180分钟。

案例#2：九号公司

从移动人到移动物，布局服务机器人领域。

九号公司从智能电动平衡车起步，在聚焦移动人的平衡车、滑板车等之外，拓展至服务机器人领域，推出了割草机器人、路萌机器人、智能共享滑板T60、九号方糖四款机器人产品。

图表24：九号公司机器人产品

在家用清洁领域，与其他国内公司聚焦室内清洁不同，九号公司另辟蹊径，进入。

公司推出了NavimowH500E等4款产品，面向海外家。

案例#3：追觅科技

聚焦机器人核心技术突破，高速马达持续迭代。

追觅科技是一家聚焦家用清洁机器人场景的科技公司，2017年起加入小米生态链，目前形成自动清洁、手持清洁、。与其他公司相比，追觅科技拥有领先的高速马达技术，自主研发了最高12,5000转/分钟的高速无刷马达。

图表25：追觅科技产品线

布局广义机器人四大核心技术，研发能力强大。

公司以科技创新为核心基因，定位于广义机器人领域，并围绕高速数字马达和AI算法持续投入。除高速数字马达外，也在积极布局空气动力学、VSLAM机器人绘图导航、消音降噪等机器人核心技术。，目前公司已申报1,100项专利，拥有314项发明专利。此外，公司在机器人领域的技术也持续应用于前沿产品探索，参与研发了小米集团在2021年发布了仿生四足机器人“铁蛋”，追觅负责铁蛋高性能伺服电机的设计开发和整机的生产制造。

室内配送：以租代售，打

室内配送是目前商业服务机器人领域发展较快的场景，主要聚焦于服务员需求较大的餐厅及酒店场景。价格在2万元~7万元之间。而2020年我国商业和服务业就业人员平均工资为6.2万元/年，以普渡科技的送餐机器人为例，一台送餐机器人价格约为6.6万元，1.5人工作量。据此推算餐厅基本可以在一年以内回收服务机器人成本。

图表26：终端

图表27：中国餐饮配送机器人领域投融资情况

图表28：配送机器人替代场景和替代成本

餐厅场景的服务机器人功能上以自动驾驶和语音交互为核心，主要承担迎宾、导引、点餐、送餐和回盘工作，通常集上述多项功能于一体。

目前，海底捞、呷哺呷哺、巴奴等大型餐饮企业已开始部署使用餐饮服务机器人。据海底捞公告，截止2020年6月，海底捞已在全球门店部署了958台送菜机器人。

图表29：餐厅场景中的服务机器人

案例#4：普渡科技

普渡科技从技术、产品、客户三个方面在餐饮机器人领域发力。

技术方面：

普渡自研定位导航、运动控制、多机调度、感知避障、智能交互、自动化仿真测试等多项核心技术。如其最新交付的高端送餐机器人贝拉，SLAM和视觉SLAM双定位导航方案。

产品方面：

公司凭借其在定位导航、运动控制、感知避障方面的技术优势、以效率为中心，打造多款核心产品，。

客户方面：

普渡与海底捞、呷哺呷哺、巴奴、八里香等国内餐饮龙头企业，ATOS、Smartrobotics、Homeplus等国外知名客户取得合作关系，，其产品销往全球60多个国家和地区，累计销量超过万台。

图表30：普渡科技核心技术、产品及合作客户

以餐厅为基，持续拓展应用场景。

普渡科技持续深耕配送服务机器人，依靠多年积累的技术和经验积累不断丰富产品类型，将餐饮配送场景逐步延伸至医院、学校、办公楼、政务大厅、酒店、、KTV、机场、地铁站等场景。此外，，普渡科技亦进军海外，其送餐服务机器人打入美国餐饮服务业，并参展CES2022国际消费电子展，公司在大会上表示过去两年相关业务（销售额）连续实现半年翻番。

商用清洁：应用场景广泛，功能逐渐细分

商用清洁机器人主要聚焦于酒店、餐厅、商场、写字楼等室内场所的清洁工作。

根据亿欧智库数据，2020年，商用58.1亿元。我们认为，未来清洁及物业公司有望增加对清洁机器人的需求。

图表31：清洁机器人替代场景和替代成本

案例#5：高仙机器人

高仙机器人是国内较早瞄准商用清洁领域的服务机器人公司。公司已经推出了商用清洁机器人及无人驾驶环卫车两大类别共8款产品，侧重包括普通清洁、油污清洗、洗地推尘、清洗消毒、石材养护、室外清扫等不同功能。

图表32：高仙两大清洁机器人技术特点及应用场景

投资前景

智能汽车进展加速，智能人形机器人渐行渐近

从机器人的演进过程看，当前落地应用的服务机器人仍以AMR机器人（自主移动机器人）为主，更多聚焦于被动的避障和执行既定任务。

展望未来，我们认为机器人智能化程度的提升将成为长期演进的方向，机器学习、人工智能等将赋予机器人一定程度上自主决策的能力，并朝着物的属性提高——汽车机器人；人的属性提高——人形机器人两个方向发展。

图表33：智能机器人的演进方向

资料RoboticsBusinessReview，中金公司研究部

汽车机器人迎来高速发展，为更智能的人形机器人创新奠定基础。

我们认为，就产品的本质和底层技术而言，无人驾驶汽车本质上是聚焦高速运动场景的特殊四轮机器人，实质上是对人部分行为的模仿和替代，尤其是人的驾驶行为的替代。而近年来，我们观察到全球范围内自动驾驶汽车迎来了快速发展。我们认为，智能人形机器人的发展有望借鉴和受益于自动驾驶汽车行业的发展。

►核心技术共通：

自动驾驶汽车和人形机器人在核心技术上均聚焦于环境感知、规划决策、执行控制三个方面。而近年来自动驾驶在各类传感器、自动导航算法、地图建模、计算平台等方面的进步，也已经逐步拓展到了机器人领域。

图表34：智能驾驶和智能人形机器人在底层技术逻辑上相通

资料TheRobotReport,德勤咨询，中金公司研究部

►智能化发展方向相同：

在L3级自动驾驶大规模落地前，面临算法提升、道德约束法律规范、数据闭环等阻力，而人形智能机器人亦存在相同甚至更多的待解决难题。考虑当前自动驾驶汽车的资金和人才的投入力度较大，我们认为L3甚至更高级别自动驾驶成熟后，有望进一步推动人形智能机器人的发展。

►产业链共用：

我们观察到，一方面自动驾驶汽车和智能机器人在底层技术上共通，许多零部件已经实现共用，上游零部件厂商存在高度重合，自动驾驶处理器平台；另一方面越来越多的汽车公司开始探索机器人领域，除现代收购波士顿动力外，特斯拉也发布了自己的人形机器人TeslaBot，并宣布其共用特斯拉汽车AI系统、自动驾驶摄像头、FSD计算机、、标签、模拟和工具等。

图表35：汽车企业进军机器人领域

资料RoboticsBusinessReview，，中金公司研究部
注：橙色为汽车相关；灰色为机器人相关

全球融资并购活跃，技术发展加速

当前全球机器人领域融资并购活跃。

权威媒体《RoboticsBusinessReview》评选出了2021年全球十大机器人收购案例，其中包括现代集团、ABB、iRobot、波士顿动力等知名公司。从技术探索方向看，主要聚焦于AMR、四足机器人、无人驾驶等方向。，中国企业在机器人领域投资额占比逐渐提升。

图表36：中国在机器人领域投资额占比提升

资料TheRobotReport,STIELERResearch，中金公司研究部
注：2020年数据为1-7月。统计包括工业机器人、服务机器人、AGV等，不包括自动驾驶

关注机器感知、机器人本体、零部件制造相关公司发展前景

展望未来，我们认为服务机器人行业处于发展初期，并将随着技术升级、成本下探、应用场景拓展蓬勃发展。在服务机器人的产业地图中，我们建议关注机器感知、人工智能和服务机器人本体三个领域。

图表37：服务机器人产业地图

本文摘自：2022年1月24《AIoT之服务机器人篇：解放人类，智胜未来》

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