2019.08人工智能开启机器人新时代36Kr-商用服务机器人行业研究报告伍典22019.08236Kr-商用服务机器人行业研究报告 商用服务机器人在市场价值、技术和政策推动下迎来快速发展期 商用服务机器人是应用于B端日常服务场景的机器人，区别于工业机器人。商用服务机器人具有解放和提高生产力的应用价值，在机器人制造技术迭代和SLAM、人机交互等人工智能技术创新的基础上，被应用于诸多场景，逐渐推动商业化落地。同时，中国政府也提出一系列加快建设制造强国，促进商用服务机器人产业发展的利好政策，为行业爆发提供土壤。在市场价值、技术和政策的共同推动下，行业迎来快速发展期。 商用服务机器人智能化程度明显提升， 应用落地场景不断丰富 随着人工智能技术的不断发展，商用服务机器人已经在深度学习、机器视觉、语义理解、认知推理等方面取得了明显进步，智能化程度明显提升。在技术驱动下，商用服务机器人的产品类型在逐渐丰富，并进一步向多个应用场景渗透，由市场中率先落地的扫地机器人、送餐机器人向党建、政务、零售、物流、医疗、教育、情感陪护等方向拓展，持续打磨应用场景以加速落地。目前，党建、政务、司法和汽车零售行业成为商用服务机器人新的放量领域。 商用服务机器人产业将以满足需求升级、需求替代和需求探索为线索阶梯发展 商用服务机器人兼具消费属性和服务属性的特征，以满足和服务于人类需求为根本驱动力。在分析产业的发展逻辑与发展路径时，我们也遵循上述逻辑与核心要点。我们认为，需求升级和需求替代的市场教育成本较低，将是首先被落地和验证的方向。需求探索产品将满足选择性丰富和个性化的需求，前期需要大量市场培育，壁垒较高，发展潜力较大。报告摘要目 录 Contents一. 行业概述 定义、分类 发展历程 驱动力 市场规模 资本分析二. 产业链 产业链图谱 产业链分析- 核心硬件- 软件或方案集成商- 整机应用 案例分析三. 行业总结与前景分析 行业总结 前景分析商用服务机器人行业概述CHAPTER Ⅰ 定义、分类 发展历程 驱动力 市场规模 资本分析52019.08 机器人是一组自动执行工作的机器装置。在分类上，还有诸多争议，国际机器人协会（IFR）按照机器人的应用场景将其分为工业机器人和服务机器人两类。其中，工业机器人是应用于生产过程与环境的机器人，包括人机协作机器人与工业移动机器人；服务机器人则指除工业机器人之外服务于人类的各种机器人，包括个人/家用服务机器人和专业服务机器人两类。 现阶段，考虑到机器人在高空、水下、自然灾害等特殊环境下的应用现状，我国业内将机器人分为工业机器人、服务机器人和特种机器人三类。其中，服务机器人是机器人家族中最年轻的一员，它应用于日常生活服务场景，在休闲娱乐、商用服务、医疗、农业、教育等多个领域具有广泛应用。行业概述商用服务机器人是指通过B端应用于日常服务场景的机器人1.1 定义、分类1.2 发展历程1.3 驱动力- 价值驱动- 技术驱动- 政策驱动1.4 市场规模1.5 资本分析36Kr-商用服务机器人行业研究报告工业机器人 机器人导览导购机器人装配机器人 码垛机器人 焊接机器人 喷涂机器人 极限作业机器人 军事应用机器人应急救援机器人特种机器人清洁机器人 物流机器人服务机器人商用服务机器人 医疗服务机器人 农用服务机器人家政服务机器人 迎宾机器人 安防机器人娱乐机器人 教育机器人搬运机器人 分拣机器人 测量机器人 。。。数据来源36氪研究院整理62019.08 19世纪60年代，被誉为“机器人之父“的约瑟夫恩格尔伯格（Joseph Engelberger）创立Unimation公司，研制出世界上第一台工业机器人，现代机器人行业由此拉开序幕，并随着技术进步和市场需求变化不断与时俱进。回顾商用服务机器人的发展历程，大致可分为三个阶段 程序控制机器人（第一阶段）该阶段的机器人完全按照事先写好的程序进行工作，其程序写入有两种方式一种是工作人员根据工作流程进行编写，另一种是“示教-再现”的方式，即机器人在人的引导下完成相应的工作，并将每一个工作步骤视为一条指令进行存储和记录。随后，可在相同的环境条件下，按照相同的流程和方法完成工作。 程序控制机器人能够较好地模拟人的运动功能，根据预设的流程进行拿取、安放、拆卸、组装、翻转、抖动等工作，对于机械性地重复工作有很好的取代性，因而被广泛应用于机床、生产线等工业生产环境，从事安装、搬运、包装、机械加工等工作。 但这一阶的段机器人有一个比较明显的缺陷，它只能按照既定的流程完成工作目标，无法灵活地适应变化的情况。此外，由于缺乏感知环境的能力，它无法及时地识别异常情况并进行工作流程上的调整，从而可能导致不确定甚至危险事件的发生。行业概述机器人行业发展大致经历了程序控制、自适应和智能化三个阶段1.1 定义、分类1.2 发展历程1.3 驱动力- 价值驱动- 技术驱动- 政策驱动1.4 市场规模1.5 资本分析36Kr-商用服务机器人行业研究报告72019.08 自适应机器人（第二阶段）通过传感器装置感知环境，并利用计算机进行控制是自适应机器人的主要特征。这种机器人通过传感器获取作业环境、操作对象的简单信息，然后由计算机对获得的信息进行分析、处理，进而控制机器人的动作。由于它能随着环境的变化而改变自己的行为，故称为自适应机器人。 自适应机器人已经具有一些初级的智能， 能够应对一定范围内的环境变化，但还没有达到完全“自治”的程度，需要技术人员的协调工作。 康奈尔大学（Cornell University）创造性机器实验室负责人胡迪利普森（Hod Lipson），在2015年2月美国硅谷The Big Talk论坛上展示了其实验室所研发的具有自我知觉的自适应机器人，通过让机器人在一定环境中进行自我学习并给予其相应的评价与反馈，使得机器人拥有更好的模仿能力和直觉判断，从而增强机器人对于信息的分析处理与适应性。 Flexiv公司于2019年4月发布了其最新产品自适应机械臂Rizon，这种自适应机器人拥有极高的误差容忍度、强抗干扰性和强大的可迁移工作能力，可应用于制造业、医疗、零售等多个领域，完成复杂的工作任务。为了达到这样的自适应性，Flexiv自主研发了新型轴关节、关节扭矩控制器、独有的力觉感知技术以及层级式机器人智能系统，保证产品在人机交互以及不确定的环境中也能保证控制及作业的安全性。行业概述机器人行业发展大致经历了程序控制、自适应和智能化三个阶段1.1 定义、分类1.2 发展历程1.3 驱动力- 价值驱动- 技术驱动- 政策驱动1.4 市场规模1.5 资本分析36Kr-商用服务机器人行业研究报告82019.08 智能机器人（第三阶段）当前，机器人行业已经进入智能化发展的初级阶段。这一阶段的机器人具有更类似于人的特征。主要表现在三个方面 1）多样的感知和交互能力智能机器人配备有视觉、听觉、触觉等多种感官系统，能够从多个维度获取外部环境信息，并能够独立对这些信息进行加工处理，进一步影响和控制自身行为，与外界进行实时交互。 2）灵活的独立决策能力智能机器人大多利用算法进行决策，根据外界环境的不同输入值，可以自动计算并生成相应的决策和指令来控制自己的行为。与自适应机器人相比，智能机器人能够独立应对更加复杂的场景与环境。 3）一定的自我学习能力深度学习、强化学习等人工智能技术的应用使智能机器人具备了学习和优化的能力，通过反复地训练、学习，真正地掌握工作技能。 人工智能技术的发展支撑机器人不断实现创新突破，目前服务机器人正在实现从感知智能向认知智能的升级，在深度学习、抗干扰知识识别、听觉视觉语义理解、自然语言理解和情感识别方面取得了长足进步。 日本软银集团（Soft Bank）旗下公司研发的人形机器人Pepper已经具备了语音识别技术，分析表情和声调的情绪识别技术，可通过判断人类的面部表情和语音语调，来做出相应的情感反馈。目前，海尔已经与软银合作，将Pepper引入了中国市场。行业概述机器人行业发展大致经历了程序控制、自适应和智能化三个阶段1.1 定义、分类1.2 发展历程1.3 驱动力- 价值驱动- 技术驱动- 政策驱动1.4 市场规模1.5 资本分析36Kr-商用服务机器人行业研究报告92019.08 随着人工智能技术的进步，智能机器人自主性不断提升，产品类型更加丰富，正在各个领域进行应用与渗透，由个人和家用的扫地机器人、送餐机器人向专业场景化的陪护机器人、教育机器人、康复机器人、手术机器人、引导迎宾的商务机器人和党建机器人等方向不断延伸。 美国直觉外科公司（ISGR）的达芬奇手术机器人是目前全球最成功且应用最广泛的手术机器人，实施手术时主刀医师不与病人直接接触，通过三维视觉系统和动作定标系统操作控制，由机器人及手术器械模拟完成医生的技术动作和手术操作。 目前，阿里达摩研究院旗下的AI Labs也推出了两款针对B端的商用服务机器人系列产品，这两款机器人的操作流程与天猫精灵语音系统全面打通，同时在支付环节打通了支付宝，一方面巩固了天猫精灵在特定场所的语音支付能技能需求，另一方面与阿里智能产品生态圈相融合，提升商用服务机器人的使用价值。 国外互联网巨头也正在加速布局服务机器人市场。亚马逊正在加快服务机器人的研发，预计2019年将推出家用机器人。另外，谷歌号称研发出智能服务对话机器人，可以服务于客户订餐。此前被谷歌出售的波士顿动力公司（Boston Dynamics）也将在2019年下半年推出其研发的商用服务机器人，探索更多商业化落地的可能性。行业概述机器人行业发展大致经历了程序控制、自适应和智能化三个阶段1.1 定义、分类1.2 发展历程1.3 驱动力- 价值驱动- 技术驱动- 政策驱动1.4 市场规模1.5 资本分析36Kr-商用服务机器人行业研究报告102019.08 近年来，随着人工智能的发展热潮，机器人行业又一次进入大众视野，从工业生产到生活消费场景，越来越多的机器人开始代替或辅助人类进行工作。机器人行业迎来了全球范围内的快速增长阶段，无论是机器人种类及应用领域还是企业数量，都有明显的扩张。回顾行业的发展历程，我们认为，主要有三个方面的驱动力在行业爆发的过程中起了关键的推动作用。【价值驱动】机器人具有巨大应用价值，价值引起需求，进而推动行业发展。 1）解放生产力工业社会使用机器来提高生产力，将人类从繁重的体力劳动中解放出来。在工业4.0时代，智能制造成为全球制造业发展的核心，机器人行业作为重要的组成部分，对推动传统产业升级、进一步解放人类生产力具有重要意义。 2）提高生产力随着中国人口红利的消失，用工成本逐年提高；加之老龄化趋势的愈发明显，中国的经济发展面临着劳动力不足且成本居高等问题。商用服务机器人的广泛应用能够一定程度上缓解我国人口结构失衡带来的诸多社会问题。 3）满足人们消费升级的需求年轻一代的消费者对于智能产品的消费需求不断升级。从智能手机到智能穿戴、智能家居、智能车载等，从单纯的工具性应用到情感交流、日常陪护，机器人正逐渐走进人类生活，成为人类工作和生活的一部分。行业概述价值、技术和政策驱动下，商用服务机器人行业迎来快速发展期1.1 定义、分类1.2 发展历程1.3 驱动力- 价值驱动- 技术驱动- 政策驱动1.4 市场规模1.5 资本分析36Kr-商用服务机器人行业研究报告112019.08 【技术驱动】机器人制造技术的迭代发展和人工智能技术多方创新使机器人的智能化程度大大提升，从而推动商用服务机器人商业化应用的进程。 SLAM、伺服舵机、传感器以及先进复合材料等技术的进步使得机器人具备了比人更加灵敏的感官和运动系统，更加轻便、精密、灵活和安全。从硬件层面来看，一定程度提升了机器人对复杂环境的适应能力，为其落地应用提供了基础。 人工智能交互技术的逐渐成熟至达到商用标准将机器人的智能化程度提高到了前所未有的高度，不仅使机器人具备了基本的语言沟通能力、图像识别能力，甚至赋予了机器人情感交流和强大的逻辑计算能力。机器人开始进入独立”思考“的智能化发展阶段，开始在很多方面的表现逐渐接近甚至超越人类，从而得以在广泛的场景下帮助人类完成工作。行业概述价值、技术和政策驱动下，商用服务机器人行业迎来快速发展期SLAM（定位和地图创建）各类传感器激光雷达毫米波雷达光学相机GPS超声波传感器陀螺仪感知和传感 液压控制/电机控制 手臂肢体控制传感器伺服舵机减速器AI芯片运动控制 人工智能技术语音识别语义理解语义合成图像识别深度学习基础计算人机交互图示机器人相关技术1.1 定义、分类1.2 发展历程1.3 驱动力- 价值驱动- 技术驱动- 政策驱动1.4 市场规模1.5 资本分析36Kr-商用服务机器人行业研究报告122019.08 【政策驱动】全球进入了机器人发展的黄金期。中国政府提出加快建设制造强国，加快发展制造业。 2015年5月8日国务院印发了中国制造2025，力争通过三个十年的努力，把我国建设成为引领世界制造业发展的制造强国。 2016年，由工信部、国家发改委和财政部共同印发的机器人产业发展规划（20162020年）中要求，经过五年的努力，中国要形成较为完善的机器人产业体系。 2017年十九大报告明确指出，加快建设制造强国，加快发展先进制造业。同年12月，工信部发布的促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）指出，要提升清洁、老年陪护、康复、助残、儿童教育等家庭服务机器人的智能化水平，推动巡检和导览等公共服务机器人以及消防救援机器人等的创新应用，并明确到2020年，智能服务机器人的环境感知、自然交互、自主学习、人机协作等关键技术取得突破，智能家庭服务机器人、智能公共服务机器人实现批量生产及应用等目标。 2019年“智能”首次出现在政府工作报告中。报告指出，打造工业互联网平台，拓展“智能”，为制造业转型升级赋能。要围绕推动制造业高质量发展，强化工业基础和技术创新能力，促进先进制造业和现代服务业融合发展，加快建设制造强国。行业概述价值、技术和政策驱动下，商用服务机器人行业迎来快速发展期1.1 定义、分类1.2 发展历程1.3 驱动力- 价值驱动- 技术驱动- 政策驱动1.4 市场规模1.5 资本分析36Kr-商用服务机器人行业研究报告132019.08 当前，全球机器人行业已经进入了飞速发展阶段。据IFR和中国电子学会数据，2018年全球机器人市场规模达到298.2亿美元，2013-2018年的平均为15.1。其中，工业机器人168.2亿美元，服务机器人92.4亿美元，特种机器人37.5亿美元。 服务机器人作为机器人行业的重要组成部分，随着智能化水平和应用价值的不断提升，开始在全球市场快速发展。2013年以来，全球服务机器人市场规模年均增速达23.5，2018年全球服务机器人市场规模达到92.5亿美元，预计2020年将增长至156.8亿美元。 中国作为全球最大的机器人市场之一，在国内政策、技术、市场需求等多重刺激下快速发展。行业概述全球机器人行业飞速发展，中国市场尤为迅猛32.2 35.1 41.8 54 69.9 92.5 120.7 156.912.10 9.0 19.1 29.2 29.4 32.3 30.5 30.0 02040608010012014016018005101520253035 2013 2014 2015 2016 2017 2018e 2019e 2020e2013-2020年全球服务机器人销售额及增速全球服务机器人销售额（亿美元） 年增长率（）数据来源IFR、中国电子学会、36氪研究院1.1 定义、分类1.2 发展历程1.3 驱动力- 价值驱动- 技术驱动- 政策驱动1.4 市场规模1.5 资本分析36Kr-商用服务机器人行业研究报告工业机器人56服务机器人31特种机器人132018年全球机器人市场结构数据来源IFR、中国电子学会、36氪研究院142019.08 机器人行业项目数量渐增，热度不减。据鲸准洞见数据库显示，截至2019年7月26日，共收录1589个机器人相关项目（不包括无人机），其中，工业机器人项目524个，服务机型机器人465个，特种机器人67个，其它为机器人零部件、算法、系统集成商等软硬件提供商。 2019年资本市场降温，机器人行业投资渐趋理性，投资者更倾向于产业链中的核心技术厂商，包括核心零部件、AI芯片、人工智能交互技术等，大额融资集中于头部应用场景明确或拥有核心技术的整机厂商。截至2019年7月26日，鲸准数据显示，共有98家机器人领域的企业在2019年获得融资，融资总额约达438亿元。其中，2019年服务机器人领域融资事件为29起。机器人投资渐趋理性，资本偏爱头部核心技术厂商资本分析企业名称 融资轮次 融资金额 融资时间 所属领域博雅工道 B轮 数千万人民币 2019年5月 水下机器人地平线机器人 B轮 6亿美元 2019年2月 人工智能解决方案提供商极智嘉科技 C轮 未披露 2019年7月 物流机器人节卡机器人 B轮 亿元以上人民币 2019年4月 协作机器人优必选科技 C轮 8.2亿美元 2018年5月 人工智能机器人云迹科技 C轮 未披露 2019年3月 商用机器人图示2019年服务机器人领域大额融资事件数据来源36氪研究院根据鲸准洞见数据整理1.1 定义、分类1.2 发展历程1.3 驱动力- 价值驱动- 技术驱动- 政策驱动1.4 市场规模1.5 资本分析36Kr-商用服务机器人行业研究报告产业链分析CHAPTER Ⅱ 产业链图 产业链分析 案例分析16产业链分析商用服务机器人产业链图销售整机2019.08 第三方代理 自营商用服务机器人核心硬件 传感器减速器芯片 软件或方案集成商云平台语言交互SLAM控制器伺服舵机2.1 产业链图2.2 产业链分析2.3 案例分析注此产业链图由36氪研究院梳理，图中只列出部分企业作为代表，未覆盖全产业。36Kr-商用服务机器人行业研究报告操作系统2017年9月，推出自主神经元芯片英伟达 2017年5月发布GPU Votta架构芯片；2018年1月发布Jetson Xavier芯片通信类科技公司 华为海思 2018年8月发布“Kirin 980”（麒麟980）苹果 2018年9月苹果新款手机，搭载A12 Bionic（A12仿生）互联网巨头 百度 2018年7月百度发布AI芯片“昆仑”谷歌 2018年5月发布TPU3.0创业公司 比特大陆 2018年10月第二代云端AI芯片算丰BM1682以及终端AI协处理器BM1880地平线机器人 2018年4月发布“征程2.0”芯片寒武纪 2018年5月发布MLU100云端智能芯片数据来源36氪研究院根据公开资料整理36Kr-商用服务机器人行业研究报告2.1 产业链图2.2 产业链分析2.2.1 核心硬件- 伺服舵机- 芯片2.2.2 软件或方案集成商- SLAM与机器视觉- 语言等交互技术- 操作系统2.2.3 整机应用2.3 案例分析232019.08 SLAM simultaneous localization and mapping是即时定位与地图构建，或同步建图与定位。SLAM解决机器人在实际环境中的定位与运动导航等问题。即将一个机器人放入未知环境中的未知位置，如何让机器人在行进过程中自行绘制出环境的完整地图，并根据实际情况躲避障碍和规划运动路线的问题。 现阶段SLAM的传感器主要是激光和摄像头，因此行业内将SLAM分为激光SLAM和视觉SLAM两类。 相比而言，当下激光SLAM更加成熟、稳定，是行业应用的主流，视觉SLAM是近年来行业研发的重点，发展较快，但在应用上两者都存在一定不足。从优势互补的角度，行业内已经有部分企业开始尝试多传感器融合的SLAM技术研发，多传感器融合正在逐渐成为行业发展的趋势。产业链分析SLAM解决机器人导航和定位的问题，多传感器融合是行业趋势优/劣势 激光SLAM 视觉SLAM优势 可靠性强，技术成熟 结构简单、安装方式多元化建图直观、精度高、不存在累计误差 无传感器探测限制、成本低地图可用于路径规划 可提取语义信息劣势 受雷达探测范围限制 环境光影响较大，暗处（无纹理区）无法工作安装有结构要求 运算负荷大，构建的地图本身难以直接用于路径规划与导航传感器动态性还需提高，地图构建时会存在累计误差地图缺乏语义信息36Kr-商用服务机器人行业研究报告2.1 产业链图2.2 产业链分析2.2.1 核心硬件- 伺服舵机- 芯片2.2.2 软件或方案集成商- SLAM与机器视觉- 语言等交互技术- 操作系统2.2.3 整机应用2.3 案例分析数据来源36氪研究院根据公开资料整理242019.08 SLAM技术的逐步成熟是服务机器人应用价值提升的基础，随着市场对服务机器人产品的要求不断提高，SLAM技术也需要不断地适应市场环境，不断升级。简单易用、精度高、性能稳定的SLAM是行业发展的目标。 在机器人产业链中，提供SLAM技术的企业主要有两类。一类是专门提供导航定位模块的企业，另一类是开发SLAM自用的机器人整机厂商。整体来看，国内机器人行业SLAM技术还不够成熟，在精度和性能稳定性方面还需要做进一步地提升。产业链分析SLAM随市场需求变化而不断发展，整体不够成熟企业 基本情况 技术特点布科思 2014年成立，主营机器人，传感器以及定位导航解决方案 主要使用激光雷达，结合UWB（超宽带技术）、超声以及红外实现定位，用多传感器信息融合技术实现定位导航与路径规划速感科技 2014年成立，机器视觉解决方案公司 VSLAM算法可以融合多种传感器（激光雷达、惯性测量单元、里程计、超声波等），获取稳定且准确位置姿态信息的同时，帮助机器人等智能设备获取三维空间环境信息，使其具备自主移动、路径规划、场景理解等能力高仙机器人 2013年成立，是一家机器人导航定位系统研发商 高仙机器人融合激光及视觉的SLAM技术，产品应用于商用服务机器人、家用服务机器人、清洁机器人、安防巡逻机器人等灵喵 2015年成立，提供室内外通用的模块化激光SLAM自主定位导航系统解决方案 主打产品NAVI-BOX（自主导航盒子），主要应用于移动机器人领域思岚科技 2013年成立，主营激光雷达即模块化自主定位导航解决方案 其SLAMWARE是一种单模块化的机器人自主定位导航系统，集成了基础激光雷达的SLAM及配套的路径规划功能优必选科技 2012年成立，提供人工智能及机器人技术、产品和解决方案服务 优必选的U-SLAM可根据不同场景装载不同的解决方案，包括激光SLAM、视觉SLAM和UWB定位系统等，具有智能、高效、稳定等特点36Kr-商用服务机器人行业研究报告2.1 产业链图2.2 产业链分析2.2.1 核心硬件- 伺服舵机- 芯片2.2.2 软件或方案集成商- SLAM与机器视觉- 语言等交互技术- 操作系统2.2.3 整机应用2.3 案例分析数据来源36氪研究院根据公开资料整理252019.08 全球科技巨头苹果、谷歌和脸书（Facebook）都在大力投资与发展SLAM技术，通过赋予机器视觉输入，使机器更加灵敏与准确地理解周遭环境，并应用于机器人、自动驾驶、VR/AR等多种领域。在众多应用领域中，均需要以SLAM数据库为支撑，使技术与场景紧密结合，并不断更新迭代，发挥最大效能。我们认为，拥有完整的SLAM数据库将会极大增强科技公司的竞争力。例如，Facebook可以利用其庞大的用户数据和社区力量，进行图像分析并标记用户图片的拍摄位置；谷歌可以通过分析智能眼镜摄像头位置把广告精准呈现给用户。 目前，谷歌正在通过Project Tango实施SLAM技术，并与联想等公司合作研发。Tango主要通过两个摄像头来感知环境深度且拥有上下文情景，这种数据更具价值。苹果于2015年收购德国AR公司Metaio获得关键SLAM技术，并在此基础上研发出ARKit。Snap公司正在申请新专利，研发一种结合GPS数据和SLAM映射来把相关AR内容投射在现实世界中的技术。 2015年诞生的Watchhhh SLAM是我国首个自主研发的SLAM系统，也是自Metaio和13th Lab相继被收购后，全球范围内少数可商用的SLAM系统。此外，百度把SLAM技术纳入到人工智能研究的核心内容。联想也正在与Wikitude合作研发一种名为Augmented Human Cloud的SLAM数据库。产业链分析拥有完整SLAM数据库将会极大增强科技公司的竞争力36Kr-商用服务机器人行业研究报告2.1 产业链图2.2 产业链分析2.2.1 核心硬件- 伺服舵机- 芯片2.2.2 软件或方案集成商- SLAM与机器视觉- 语言等交互技术- 操作系统2.2.3 整机应用2.3 案例分析262019.08 机器视觉就是赋予机器“看清”世界，“识别”物体的能力。广义上的机器视觉包括各种非人工途径来感知和识别信息的技术，如零件检测、质量分拣、光学字符识别、图片识别、人脸识别、三维空间感知等。在服务机器人领域，常用的机器视觉技术可大致分为环境感知、三维空间重建、物体和图像识别等。 环境感知即利用智能摄像头，结合激光、雷达、红外线等多种传感器采集并处理周围环境和物体信息，包括空间位置、形状轮廓、尺寸大小、颜色亮度等，并将其转换成机器能够存储和计算的数据，来帮助机器人感知世界。 三维空间重建将采集回来的空间环境和物体数据在计算机内进行处理和运算，构造出机器可以识别的三维模型，供机器读取和利用，“指导”机器人完成分析决策、指令下达和行动规划等工作。 人脸/物体识别指机器人可以通过人脸/物体特征辨别出个体差异的能力。如迎宾机器人可识别客户的性别、年龄、步态、姿势、衣着特征等基础信息为客户提供个性化的迎宾服务。 机器视觉是一个涉及人工智能、图像处理、信号与传感技术的综合性应用技术。近年来，随着人工智能产业的爆发，机器视觉相关技术得到较快的发展，尤其是人脸/物体识别领域，基础技术已相对成熟，市场进入商业化探索的高峰阶段。产业链分析机器视觉赋予了机器人感知和认识世界的能力，近年发展较快36Kr-商用服务机器人行业研究报告2.1 产业链图2.2 产业链分析2.2.1 核心硬件- 伺服舵机- 芯片2.2.2 软件或方案集成商- SLAM与机器视觉- 语言等交互技术- 操作系统2.2.3 整机应用2.3 案例分析272019.08 目前，中国正在成为机器视觉领域发展最活跃的区域之一，应用范围广，覆盖半导体和消费电子、汽车制造、光伏半导体、机器人等国民经济各个领域。根据中国机器视觉产业联盟统计，2015-2018年机器视觉行业快速增长，年均复合增长率高达35以上。 目前，进入中国的国际机器视觉企业和中国本土的机器视觉企业已经超过200家，产品代理商超过300家，专业的机器视觉系统集成商超过70家，且这一数字还在以每年20的速度增长*。尽管增长态势明确，但从竞争格局来看，国内企业主要是系统集成商，而国外公司则具备核心元器件自主研发的技术优势，中高端市场几乎均被国际巨头康耐视、基恩士、海克斯康所垄断，国内尚未出现具有主导地位的龙头企业。根据中国机器视觉产业联盟调查数据显示，2017年国内机器视觉企业平均销售额约为7269万元，年销售额过亿的企业仅占比16.5。 全球互联网和半导体巨头加速布局视觉技术，在智能图像处理领域展开竞争。英特尔收购机器视觉公司Itseez和Movidius，加强在电子感知和图像理解领域的能力。谷歌收购Industrial Perception，补充用于工业机器人的3D视觉识别技术。Facebook和谷歌携手俄罗斯计算机视觉公司VisionLabs开发了一个通用的开源计算机视觉开发平台。产业链分析机器视觉市场空间广阔，竞争格局未定，国内外企业加速布局36Kr-商用服务机器人行业研究报告2.1 产业链图2.2 产业链分析2.2.1 核心硬件- 伺服舵机- 芯片2.2.2 软件或方案集成商- SLAM与机器视觉- 语言等交互技术- 操作系统2.2.3 整机应用2.3 案例分析*数据来源中航证券，天淮科技招股说明书，36氪研究院整理2836Kr-商用服务机器人行业研究报告2019.08 交互技术是一种提升机器人亲和力和应用价值，使机器人更加趋近于人类特征的核心技术之一。除前文提到的视觉交互，语言交互（通过语音或文字的形式）也是另一种广泛使用的机器人交互技术，目前投放市场的商用服务机器人绝大多数具备语言交互的能力。此外，触觉交互由早期的触屏形式，逐渐向更广泛的电子皮肤方向拓展。 语言交互即通过语音识别、语义理解和语音生成等自然语言处理技术使机器人可以听懂人类语言，并进行简单的语言沟通。 语言交互技术在近几年发展较快，行业内普遍有所提升。据科大讯飞2018年6月份公布，语音识别准确率已接近98，这为机器人听懂人类语言提供了基础。此外，利用语义理解、语言合成和个性化的语料库等构建专业问答体系也是人工智能研究的关键领域，近几年以智能客服的形态逐渐开始推广。目前，中国语言交互技术的发展已经进入正轨，但仍有诸多不足。如，行业内普遍关注的连续沟通、噪音影响、远场识别等问题至今没有得到完美的解决。国内语言交互技术方面整体仍有待提升。 触觉交互分为两种，一种是通过触屏与机器人进行互动，比较符合用户的使用习惯，也是对语言和视觉交互的补充；另外一种是机器人电子皮肤和各类传感器等，使机器人能够对感知周围环境，并作出反应。产业链分析以语言交互为主的机器人交互技术已经广泛使用，整体仍需提升2.1 产业链图2.2 产业链分析2.2.1 核心硬件- 伺服舵机- 芯片2.2.2 软件或方案集成商- SLAM与机器视觉- 语言等交互技术- 操作系统2.2.3 整机应用2.3 案例分析2936Kr-商用服务机器人行业研究报告2019.08 在语言交互领域，谷歌、苹果、微软、亚马逊是国际四大巨头，在加强对该领域自主研发的基础上，也在全球范围内通过并购进行扩张，扩大自己在语言交互领域的技术优势。2011年谷歌收购语音通信技术公司SayNow和语音合成技术Phonetic Arts；2014年收购SR Tech Group的多项语音识别相关的专利；除此之外，谷歌还开放了自己的语音识别API，可适用于80多种语言的实时语音识别与翻译应用。苹果通过收购Siri、Novauris、VocalIQ等语音技术公司，加强基于神经网络算法的语音识别能力，苹果正依靠语音助手Siri构建更大的生态系统。微软通过收购加拿大人工智能公司Maluuba进一步强化Cortana的机器阅读和编写能力，并基于Windows 10的市场占有率，进一步扩大Cortana的市场份额。亚马逊对其旗下人工智能语音助手Alexa进行开放，使得第三方开发者可以在Alexa平台上不断研发和打磨基于语音的技术，这些新增功能使得亚马逊的Echo智能音箱被广泛推广。 国内公司也在语言交互领域取得一定突破。科大讯飞发布了智能人机交互服务新界面AIUI，可以实现在统一接口交互的基础上，通过方言识别、麦克风阵列远场拾音、语音唤醒和多轮对话等技术和各类智能硬件结合，为用户实现不同内容和场景下的交互服务。思必驰把语音相关技术整合成AIOS人机对话操作系统，为硬件合作伙伴提供服务。产业链分析以语言交互为主的机器人交互技术已经广泛使用，整体仍需提升2.1 产业链图2.2 产业链分析2.2.1 核心硬件- 伺服舵机- 芯片2.2.2 软件或方案集成商- SLAM与机器视觉- 语言等交互技术- 操作系统2.2.3 整机应用2.3 案例分析302019.08 机器人操作系统是一个管理机器人软硬件资源的整合软件平台，它使得机器人程序设计师可以使用该平台来进行机器人软件开发。目前，大多数主流机器人的操作系统都是基于Linux内核开发的，例如ROS、Android、优必选科技操作系统ROSA、图灵机器人操作系统Turning OS等。此外，微软也推出Windows OS机器人操作系统，主要应用于医疗机器人领域。 ROS ROS是专门为机器人设计的一套开源操作系统，2007年斯坦福大学人工智能实验室与机器人技术公司Willow Garage针对其个人机器人项目开发了ROS的雏形。经过这几年的发展，ROS从最初的无人问津的小众操作系统，到现在已经成长为国际性主流机器人的操作系统之一。 Android Android是手机最常用的操作系统，也是机器人主流操作系统之一。目前大多数消费级机器人如软银的Pepper机器人便是使用的Android系统。由于在智能手机上的广泛使用，Android的市场生态显得更加成熟，因此，有相当一部分机器人厂商采用了Android系统。 ROSA ROSA是优必选科技基于服务机器人开发的一套操作系统，于2018年9月发布，目前ROSA已在优必选科产业链分析服务机器人操作系统各行其道，国产品牌逐渐进入市场36Kr-商用服务机器人行业研究报告2.1 产业链图2.2 产业链分析2.2.1 核心硬件- 伺服舵机- 芯片2.2.2 软件或方案集成商- SLAM与机器视觉- 语言等交互技术- 操作系统2.2.3 整机应用2.3 案例分析