中金 | AIoT之服务机器人篇：解放人类，智胜未来（一）

服务机器人市场在经历了扫地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，是万物互联时代的下一个智能终端。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，未来有望进入机器解放人类的时代。

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，与工业机器人市场已经发展相对成熟不同，全球服务机器人市场还处于快速增长时期。根据IFR和中国电子学会数据，2016-2020年，全球服务机器人市场规模增长CAGR约为21.8%，预计2021年市场规模约为125.2亿美元，2022年服务机器人市场规模将超过工业机器人，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，技术发展到智能机器人时代，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。我们认为服务机器人市场在经历了扫地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，是万物互联时代的下一个智能终端。

图表1：AIoT的下一个智能单品：服务机器人

资料来源：World Robotics 2021，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

资料来源：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、爱采购等官网，中金公司研究部

与工业机器人市场已经发展相对成熟不同，全球服务机器人市场还处于快速增长时期。根据IFR和中国电子学会数据，2016-2020年，全球服务机器人市场规模CAGR约为21.8%，预计2021年市场规模约为125.2亿美元，2022年服务机器人市场规模将超过工业机器人，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

资料来源：IFR，中国电子学会，中金公司研究部

图表4：全球个人家用服务机器人销量

资料来源：IFR，中国电子学会，中金公司研究部

从细分结构看，全球服务机器人市场目前主要集中在物流等专业商用领域。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/家用全部市场；专业服务机器人市场以物流和公共环境机器人为主，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年全球服务机器人市场结构

资料来源：IFR，中国电子学会，中金公司研究部

图表6：全球专业服务机器人销售量

资料来源：IFR，中国电子学会，中金公司研究部

中国市场需求待挖掘，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，叠加庞大的城市服务需求，中国服务机器人市场规模迅速扩大。据中国电子学会数据，中国服务机器人市场规模由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：中国机器人市场规模

资料来源：IFR，中国电子学会，中金公司研究部

图表8：2020年各地区机器人密度

资料来源：World Robotics 2021，中金公司研究部

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年服务机器人市场以家政机器人和物流机器人为主，市场占比分别达到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服务机器人市场份额会进一步扩大。

图表9：中国服务机器人市场结构及预测

资料来源：赛迪顾问，智研咨询，中金公司研究部

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

资料来源：万得资讯，各公司官网，36氪，中金公司研究部

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斯克占全球市场份额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年中国通用伺服市场前三大品牌为安川电机、三菱和松下，均为日系品牌，国产品牌市占率已达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%，主要市场被发那科、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（Simultaneous localization and mapping，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

资料来源：Robotics Business Review，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，推动服务机器人市场发展。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，同时专业的服务机器人公司也蓬勃发展。

图表12：科技巨头领衔机器人行业技术探索方向

资料来源：Robotics Business Review，各公司官网，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

资料来源：麦姆斯咨询，中金公司研究部

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

资料来源：亿欧智库，中金公司研究部

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；同时租赁模式逐渐成熟，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

资料来源：万得资讯，36氪，各公司官网，国家统计局，中金公司研究部

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；商用服务机器人部署时间也在不断缩短，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等技术的发展为其市场开拓提供了前提条件。

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

资料来源：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

资料来源：LogTV，中金公司研究部

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。同时国内龙头企业在部分关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，已取得一定市场份额。

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

资料来源：CSDN，中金公司研究部

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。通过对神经网络模型的训练，一些算法已经可以在单点的领域表现优异，Alpha Go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。

文章来源

本文摘自：2022年1月24日已经发布的《AIoT之服务机器人篇：解放人类，智胜未来》

贾顺鹤 SAC 执业证书编号：S0080121070403

温晗静 SAC 执业证书编号：S0080521070003

黄天擎 SAC 执业证书编号：S0080121070283

李澄宁 SAC 执业证书编号：S0080120070020

彭 虎 SAC 执业证书编号：S0080521020001 SFC CE Ref：BRE806

本文转载自《中金点睛》