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中国智能机器人产业发展洞察

作者:钻石研报

摘自:艾瑞咨询《中国智能机器人行业研究报告》。

一、中国智能机器人行业发展概述。

1、智能机器人概念界定。

感知、决策、执行、控制是智能机器人基本四要素。国际标准化定义机器人是一种能够通过编程和自动控制来执行诸如作业或移动等任务的机器。随着多模态感知系统、动力学模型、深度学习、定位导航等多种智能技术的渐进发展,叠加机器人下游需求场景日益多元化,智能技术加快与机器人的融合,如今机器人学已经发展成拓扑学、系统工程、人工智能等多领域交叉的综合型学科。艾瑞咨询认为智能机器人具备深度感知、智能决策、灵巧执行、精准控制等要素,可完成预期任务,同时可自主应对执行过程中的突发情况。依据应用场景的不同,智能机器人的使用主体分为个人消费级与企业级,本次报告的研究范畴为企业级智能机器人。

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2、智能机器人发展历程。

机器人实现完全自主的判断、决策仍需不断探索。机器人从诞生到向智能化迈进的发展进程大致可分为萌芽成长期、快速发展期与智能探索期三个阶段。多样传感器的应用使得机器人从单纯具备记忆、存储能力的示教再现型向感知反馈型转变,智能成熟度的提升催生机器人从传统工业领域向更加贴合人类生活的服务领域渗透。目前,整个产业处于机器人3.0探索阶段,以期机器人从部分智能向完全自主的拐点出现。

3、行业发展驱动因素:政策引导。

明确智能机器人产业顶层战略地位,突破核心部件与关键技术难点,助力机器人向多样化应用领域延伸。

政策推动机器人行业模式跑通,率先实现工业领域规模化。基于政策端的大力驱动,工业机器人率先形成规模化,助推整个行业的发展。近年来中国工业机器人的产量逐年攀升,2021年整体产量突破36万套,达到近五年来的峰值,稳居全球第一大工业机器人市场。2020年制造业的机器人密度实现每万人246台,逼近全球制造业机器人使用密度的2倍。机器人产业的蓬勃发展是企业积极响应国家号召的体现,截至2021年底,机器人领域的专精特新“小巨人”企业数量达到101家,涵盖整机、核心部件、系统集成等各类领域,为产业健康发展奠定坚实基础。

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4、行业发展驱动因素:技术赋能。

核心硬件国产化比重加大,新兴技术水平国际领先,机器人智能水平大幅提升。

机器人核心硬件,如减速器、伺服电机,长期受制于国外是限制行业发展的重要因素。伴随智能制造的转型升级,许多企业开始摒弃买办思维,加快国产自研进程,逐步缩小国产部件与进口零件的性能差距,核心零部件的国产化替代比重增大,进一步打破国外垄断核心技术的局面。受益于国内人口体量对数据资源的支持,国内企业在大数据、人工智能、云计算、物联网等战略性新兴产业的发展比肩国际甚至处于领先水平。据统计,近十年中国AI专利申请量居全球首位,占比超过74.7%。智能技术的加持减轻机器人对核心硬件的依赖程度,以软件赋能硬件,国产机器人另辟蹊径,应用领域从传统工业走向服务、医疗、农业、安防等新场景。

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5、行业发展驱动因素:生产驱动。

企业层面对效率、质量、成本的强烈需求,驱动“机器人代人”。

充足、高效、专业的劳动力是保障国家经济发展的前提。相较于人工,机器人在生产效率、质量、工作稳定性、环境依赖性等多个方面具有固有优势。特别是在完成高精度、耗时长、环境恶劣等工作时,机器人可有效提升生产效率,统一产品质量,并且保障人身安全。企业尤其是制造业的智能转型升级,使机器人在工业领域具备成熟应用体系;在服务业、教育、医疗等领域的尝试延展了机器人的应用边界。伴随着人口老龄化,机器人代人成为应对未来劳动力短缺的一种可能;此外疫情的反复爆发加速机器人代人进程。

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6、机器人“智”的体现:环境感知。

以传感器为基础,构建融合视觉、听觉、触觉、体感等多模态感知系统,精准反馈环境信息。

传感器是机器人具有类人知觉与反应能力的基础,它起到内部反馈控制,感知并与外部环境产生交互的作用。依据检测对象的类别,可分为用于测量智能机器人自身状态的内部传感器和用于测量与机器人作业相关的外部因素的外部传感器。依靠单一的传感器装置,仅能完成局部信息识别;为了获取完整、稳定的系统信息,通常采用多源信息融合方式提高识别的准确率。通过不同的方法与视角收集的耦合的数据样本即多模态数据,多源信息交叉融合是提高信息识别率的最主要手段。在机器人系统上配置不同性能的传感器,可构建融合视觉、听觉、触觉等感知能力的综合系统,便于智能机器人在执行工作中精准获取环境信息。

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7、机器人“智”的体现:执行控制。

多学科交叉融合,强化机器人“大脑”,执行智能控制。

控制系统是机器人的大脑,机器人在执行工作时的运动位置、姿态、轨迹、操作顺序及动作时间,均受控于控制技术。

控制内容可分为:(1)底层控制:以机械部分、驱动器、传感器等为核心的本体控制;(2)上层控制:涵盖运动分析、路径规划及配套软件控制。传统控制与智能控制相结合构成了当前智能机器人的控制系统,在运动、轨迹、力度受控的前提下,融合信息科学、人工智能等技术,增加机器人的推理、学习与决策能力。

8、机器人“智”的体现:智能决策。

智能算法实现特定约束条件下的决策优化。

机器人的智能决策指机器人具备一定独立自主解决问题的能力,通过感知理解行为环境,在与环境的交互中积累经验,形成在复杂环境中执行任务的能力。机器人的决策主要依靠算法实现,并搭载机器学习、深度学习等人工智能技术,优化算法的实现路径。针对不同类型的机器人,算法的侧重点有所差异:移动机器人侧重定位导航、路径规划与避障功能;机械臂等工业机器人则重视尺寸测量、缺陷检查、定位识别等环节。现阶段,机器人在空间中的移动是其与环境产生交互的基础方式,作为决策的一个分支,如何通过优化智能技术实现机器人的精准自主导航为业内关注热点。在“视觉”先行的环境下,视觉算法的应用为机器人实现决策执行提供基础。

二、中国智能机器人产业发展洞察。

1、智能机器人市场规模。

产业走势良好,预计2025年接近千亿规模。

伴随语音识别、机器视觉、自主导航、人机交互等智能技术的发展,传统机器人行业进入快速智能化转型期。2020年,中国智能机器人市场规模达到168亿元,尽管受疫情等外生因素,在整体经济形势相对低迷的背景下,机器人行业仍然表现出较为强势的增长力,2021年市场规模突破250亿。疫情的反复爆发催生了多领域对无人化、自动化、智能化生产力及劳动力的旺盛需求,整个机器人产业呈现健康走势。艾瑞预测,2025年中国智能机器人市场规模接近千亿。相较于工业机器人,应用于非工业领域的机器人存在更多与人直接接触的机会,对机器人智能化的要求更高,智能渗透率大于工业领域的渗透情况。

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2、机器人企业融资情况。

融资规模相对平稳,资本向头部集中。

2018年至2022年第三季度,机器人相关企业融资事件共计500起,融资总额近840亿元。从融资热度角度,2018年处于快速发展期,融资热潮在2019年相对回落后又持续走高,在2021年攀升至228起。截至2022年9月,融资热度处于平稳状态,笔均融资金额达近年最高,约2.6亿元/笔。从融资轮次角度,A轮相关事件占比逐年递减,C轮及后期融资事件出现上涨势头,机器人企业市场融资集中度增加,市场逐步迈入稳步发展阶段,头部企业开始显现。

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3、细分赛道融资热度。

商用服务类机器人热度最高,特色领域机器人企业日趋成熟。

在获投的254家企业中,以商用服务机器人为主营产品的企业占比超过60%,以工业机器人为核心产品的企业位居第二。基于繁荣的竞争格局,商业服务类机器人、工业类机器人均涌现出规模化代表企业,持续获得资本注资。以医疗类、农业类、安防类机器人为代表的企业逐渐受到资本青睐,艾瑞认为,伴随市场的日趋成熟,未来该类特色领域将获得更多资源支持。

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4、智能机器人产业链。

产业链条通畅,软件系统与智能技术的产业角色占比提升。

智能机器人产业链与传统机器人产业链大致相似,上游核心部件除减速器、伺服电机、控制器、传感器外,增加了体现算力水平的专用芯片。随着机器人感知、决策、控制、交互能力升级,软件系统与配套技术支持在产业链中占比加大。中游机器人本体是各种功能机器人的重要组成部分,承担机器人执行命令和运动的任务,但碍于整机设计难度大与投入成本高昂,中小企业多关注软件技术,并开始与系统集成商开展直接合作。

2022年中国智能机器人产业链。

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5、入局玩家类型。

领域玩家多元,相辅相成,促进产业整体繁荣。

传统机器人厂商依旧是产业核心主体,在核心部件制造领域拥有主导地位。智能技术企业的加入丰富了机器人的可用性,通过技术迁移,向多领域不断渗透。头部科技企业对机器人赛道的关注一方面可扩大企业投资版图;另一方面可赋能自身电商、消费娱乐的主要业务,侧面推动技术向工业等领域的落地应用。集成商依托业务理解优势,整合多方资源,为下游提供完整解决方案。

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文章首发,公众号:钻石研报。

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