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摘要:服務機器人是機器人家族中從事除工業生產制造外的機器人,發展時間較工業機器人晚,但是發展速度快,投資力度大,市場前景廣闊。2018年全球服務機器人市場銷售額達到112億美元,增速達到34%,遠超工業機器人9%的增速。國內服務機器人發展更快,2018年增速達到43.9%,國產化也有一定亮眼的表現,但是目前國內自主服務機器人在單體價值較高的領域占比仍然較小,在一些核心技術上與國外先進的企業仍有一定差距。
服務機器人分為專業服務機器人和個人/家庭服務機器人,前者在物流、安防、公共服務、醫療、農業、體外骨骼和建筑等行業為社會群體服務,后者在家庭、娛樂和教育等領域為個人服務。服務機器人起步稍晚,但增速快,自2010年以來,每年持續增長,年復合增長率達到13.9%,如圖1所示。
圖1 2010-2018年全球服務機器人銷售額
(資料來源:IFR,五度易鏈行業研究中心)
從產業鏈各環節看服務機器人國產化進程
與工業機器人的環境特定、追求效益、對精度和力矩要求高等特點相比,服務機器人工作環境處于不確定性較大的領域,應用場景比較復雜,對環境識別、控制算法、人工智能等要求更高。服務機器人的核心零部件及技術主要包括激光雷達、視覺識別、SLAM導航、伺服舵機、語音技術等,如圖2所示。上游的人工智能芯片和舵機(包括伺服電機,減速器,驅動器等)主要依賴國外進口,激光雷達和SLAM導航領域目前已經有一定的國產化規模(鐳神智能已經有多款激光雷達、SLAM導航、傳感技術的產品應用于機器人),但是如果下游增量快,鑒于上游的技術壁壘本身較高等因素,產能緊張時會嚴重影響制造廠商;中游語音技術國內基本幾大公司都有成熟產品(科大訊飛、百度等),圖像技術(GPU芯片等目前已經可以小范圍應用),高端操作系統嚴重依賴國外產品,服務機器人制造商中自主品牌占比較少,全球超過700家服務制造商大多數為美國、日本、歐洲、韓國的企業,如圖3所示;下游環節是由市場需求主導,服務機器人需求場景根據市場化程度,可分為三類:原有需求升級、現有需求滿足、未知需求探索。中國市場人口體量大、經濟增快較快、老齡化嚴重等特點注定第一類和第二類需求近期增量可觀,這些都為服務機器人的國產化提供了良好的發展環境。
圖2 服務機器人產業鏈上核心技術和零部件
(資料來源:公開資料,五度易鏈行業研究中心)
圖3 IFR標識的全球服務機器人廠商分布(截止到2018年)
(資料來源:IFR,五度易鏈行業研究中心)
服務機器人增速可觀,仍存在不足
近年來,中國服務機器人增速可觀,2018年中國服務機器人銷售額18.4億美元,同比增長43.9%,高于全球服務機器人銷售額增速(34%),如圖4所示。與此同時也有許多國產自主企業成長起來,家庭服務機器人領域中具有代表性企業有兒童教育企業優必選等、室內清潔企業科沃斯等、家庭陪伴領域企業康力優藍等,醫療機器人企業博時股份、安翰醫療等,零售機器人云跡科技等,外骨骼機器人企業鐵甲鋼拳等,激光雷達服務商鐳神智能等。2019年6月27日,全球首例骨科手術機器人多中心5G遠程手術完成,兩個手術臺的國產機器人“天璣”是由北京積水潭醫院、北京航空航天大學、北京天智航公司、中國科學院聯合研發的,堪媲美著名的“達芬奇”機器人,它的誕生是全國醫工技領域頂尖精英共同智慧和努力的結晶。此外,相關技術實力儲備深厚的大企業也在進入服務機器人行業,如美的集團、小米科技、百度、海爾等。
國內服務機器人企業的崛起有國內市場需求和政策支持良性的影響,但是整體服務機器人行業中單體價值較高的領域國內涉足的仍然占比不足。目前看國內服務機器人行業存在四個問題:其一專利數量增長快,但質量不夠。2012年服務機器人專利只有154件,2018年僅前三季度申請的專利已經達到1901件,增速迅猛,但是很多機器人企業提交的實用新型和外觀設計專利申請較多,技術含量較高的發明專利申請很少,國內企業對產品的研發創新不夠;其二研發成果難以商業化,高校和科研院所的研究成果無法快速轉化為產品,偏重理論和科技含量低是一方面,另一方面原因是國內對科技成果落地轉化認識不夠;其三服務機器人整體上成本較高,國內普及度仍然不夠,根據統計,我國家庭服務機器人在沿海城市和內地城市滲透率分別為5%、0.4%,與發達國家相比仍有不小差距,這對服務機器人在降低成本方面的研發有一定的刺激作用,畢竟多數服務機器人屬于消費品;其四細分領域發展不均勻,除了物流機器人外,家庭娛樂機器人占比較重,這些機器人的單體價值較低,科技含量較專業服務機器人低很多,此現象的背后的原因是高端硬件和算法的落后。
圖4 中國服務機器人市場規模及增長率
(資料來源:IFR,五度易鏈行業研究中心)
結語
服務機器人相比于工業機器人起步較晚,國產化的發展相對更晚。由于中國市場的需求量大,近幾年國內自主機器人有了一定發展,在上游技術(激光雷達和傳感器)和高價值機器人(天璣機器人)制造上面有了一定的突破,但是整體上的成果仍在低端服務機器人上面,上游高科技和中游算法、控制系統的壁壘仍在阻擋國產化的進程。
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