2023中国公共服务机器人产业链研究报告

2023中国公共服务机器人产业链研究报告 亿欧智库https://www.iyiou.com/researchCopyrightreservedtoEOIntelligence,July2023 目录 CONTENTS 01 中国公共服务机器人分类及产业背景 1.1中国公共服务机器人概念界定 1.2中国公共服务机器人驱动因素 1.3中国公共服务机器人产业链构成 02 中国公共服务机器人产业链上游分析 2.1产业链上游企业图谱 2.2公共服务机器人环境感知模块 2.3公共服务机器人运动控制模块 2.4公共服务机器人人机交互模块 03 中国公共服务机器人产业链中、下游分析 3.1公共服务机器人中下游企业图谱 3.2公共服务机器人分类应用及商业模式 3.3公共服务机器人代表企业及优势 3.4公共服务机器人产业园支持 04 中国公共服务机器人发展趋势 目录 CONTENTS 01中国公共服务机器人分类及产业背景 1.1中国公共服务机器人概念界定 1.2中国公共服务机器人驱动因素 1.3中国公共服务机器人产业链构成 02 中国公共服务机器人产业链上游分析 2.1产业链上游企业图谱 2.2公共服务机器人环境感知模块 2.3公共服务机器人运动控制模块 2.4公共服务机器人人机交互模块 03 中国公共服务机器人产业链中、下游分析 3.1公共服务机器人中下游企业图谱 3.2公共服务机器人分类应用及商业模式 3.3公共服务机器人代表企业及优势 3.4公共服务机器人产业园支持 04 中国公共服务机器人发展趋势 商业教育机器人 公共游乐机器人 公共服务机器人概念界定 机器人（Robot）是具有两个或两个以上可编程的轴，以及一定程度的自主能力，可以在其环境中运动以执行预定任务的执行机构。 中国于2021年正式实施的新国标GB/T39405-2020从五个维度对机器人进行分类。根据应用领域，机器人可分为五大类，其中公共服务机器人是和工业机器人相对应的一大类别；根据服务对象的不同，公共服务机器人还可以分为餐饮、讲解引导、多媒体、其他公共服务机器人等。 餐饮机器人 个人/家用服务机器人 多媒体机器人 亿欧智库：最新版中国国标对机器人分类 工业机器人 讲解引导机器人 公共服务机器人 公共代步机器人 特种机器人 其他公共服务机器人 中国标准：我国在1997年、2013年和2020年也制定过三版机器人分类标准，本次2020年新标准根据应用领域将机器人分为工业机器人、家用服务机器人、公共服务机器人、特种机器人和其他应用机器人。 …… 农业机器人 其他应用机器人 商用清洁机器人 数据来源：国标GB/T39405-2020，亿欧智库4 政策扶持、劳动力人口、经济发展、品牌商业需求均为公共服务机器人发展的驱动因素 亿欧智库：中国公共服务机器人四大驱动因素 政策扶持 机器人整体和细分领域方针政策被提及 《“十四五”机器人产业发展规划》、《“十四五”智能制造 发展规划》、《“十四五”规划》鼓励机器人产业创新发展 2019-20202023 2021-2022 商业需求 5 数据来源：专家访谈，亿欧智库 机器人运用推进政策出台 社会因素 劳动供给减少：一方面，人口自然增长率、出生率、劳动力人口、劳动人口占比逐年走低，劳动供给总量上趋于萎缩；另一方面，新时代的年轻人不爱“走进工厂”，也不喜欢“低端服务业”，就业上更倾向于第三产业。因此，单一、重复、枯燥、高危的工种可以选择机器人替代人工。 人口老龄化：60岁以上、65岁以上人口占比逐渐走高，2020年分别为18.7%和13.5%，我国已经进入老龄化社会（65岁以上人口占比在7%以上）。这意味着未来养老服务、医疗服务的需求将暴增，或将带动公共服务机器人的发展。 人工成本走高：全国就业人员平均工资逐渐走高，尤其是互联网浪潮下，本身工厂工资就不占优势的情况下，如果要招到人员，还需提高工资水平，清洁、餐饮、酒店等服务业招工难问题普遍存在，多家企业为招聘员工都会放宽最高年龄限制，导致这些行业从业人员的平均年龄偏高。 需求：第二产业、第三产业增加值占比超过90%，工业、餐饮、酒旅、医疗、教育行业都有望拉动对公共服务机器人的需求量。 供给：居民人均可支配收入的提高代表着居民消费能力的提高，但前提是出现合适的产品；随着新科技产品的发明，新的需求也会出现，例如扫地机器人可以在一定程度上替代人工进行家庭清洁服务，因此在一二线城市逐渐普及。 塑造品牌形象：当消费者给品牌贴上“机器人”的标签，无论是猎奇心理的新客户还是偏爱机器人的旧客户，在做消费决策都会最先联想到此类品牌。据亿欧访谈结果，酒店机器人的使用会吸引顾客重复下单，尤其是带孩子的顾客出于儿童娱乐的目的更喜欢选择有机器人服务的酒店。 提升客户体验：拥有机器人的酒店可以提供配送服务，帮助住客省去麻烦 《“机器人+”应用行动实施方案》 经济发展 提出加快推进机器人应用拓展 公共服务机器人产业链价值集中于上游核心技术与下游商业服务环节 公共服务机器人产业链可分为，上游核心零部件、软件系统开发、中游机器人本体制造、下游机器人分销商与各场景商业用户。 公共服务机器人产业链符合“微笑曲线”理论，产业链附加价值集中于上游核心技术部分以及中游机器人厂商对下游用户的商业行为，中游机器人整机制造商一般具备部分上游核心技术。 亿欧智库：公共服务机器人产业链结构 中游（本体制造） 核心零部件 减速机传感器 商用清洁机器人 餐饮机器人 伺服电机芯片 控制器 ...... 公共服务机器人 商用教育机器人 讲解导引机器人 公共娱乐机器人 多媒体机器人 软件系统集成 环境感知运动控制 操作系统人机交互 公共代步机器人 农业机器人 ...... ...... 制造业“微笑曲线” 上游 机器人产业园区 下游 商业用户（应用场景） 教育娱乐 清洁餐饮 医疗安防 政务银行 ...... 增加值 销售 核心零部件核心系统集成 品牌 技术渠道 组装制造 研发服务 创新生态 价值链 数据来源：亿欧智库6 目录 CONTENTS 01 中国公共服务机器人分类及产业背景 1.1中国公共服务机器人概念界定 1.2中国公共服务机器人驱动因素 1.3中国公共服务机器人产业链构成 02中国公共服务机器人产业链上游分析 2.1产业链上游企业图谱 2.2公共服务机器人环境感知模块 2.3公共服务机器人运动控制模块 2.4公共服务机器人人机交互模块 03 中国公共服务机器人产业链中、下游分析 3.1公共服务机器人中下游企业图谱 3.2公共服务机器人分类应用及商业模式 3.3公共服务机器人代表企业及优势 3.4公共服务机器人产业园支持 04 中国公共服务机器人发展趋势 4.1中国公共服务机器人技术发展趋势 4.2中国公共服务机器人市场拓展趋势 运动控制、环境感知与人机交互是公共服务机器人三大核心技术模块 中国公共服务机器人包含三大核心技术模块：环境感知、运动控制和人机交互。 •环境感知模块主要依靠如激光雷达、毫米波雷达、摄像头等各类传感器，实现对内外部环境状态信息的获取，以控制与决策提供数据依据； •运动控制模块主要依靠控制器、伺服系统、减速机、芯片等硬件实现派发的位置指令、速度指令； •人机交互模块主要依靠多模态信息理解交互技术，对输入信号作出反馈，满足使用者的意图。 其中，人机交互和其他基础软硬件基本实现自研。以往，环境感知和运动控制模块会有部分企业选择外采，但随着技术的进步以及成本考虑，现在多数机器人企业也实现了环境感知和运动控制模块的自研。 亿欧智库：公共服务机器人核心技术模块 亿欧智库：核心模块自研与外采成本结构对比 环境感知 毫米波雷达 激光雷达 摄像头 空间GPS 运动控制 芯片 减速机 伺服系统 控制器 8% 15% 22% 内圈：部分自研环境感知45%与运动控制模块 40% 70% 人机交互 语音交互 体感交互 外圈：外采环境感知与运动控制模块环境感知与运动控制人机交互其他 公共服务机器人产业链上游图谱 运动控制环境感知 减速机 传感器（雷达、摄像头、GPS） 伺服电机 人机交互 体感交互 控制器 语音交互 芯片 环境感知模块中基于激光雷达或视觉传感器的SLAM算法是核心 环境感知技术作为公共服务机器人中最重要的技术模块之一，与机器人的地图构建、运动控制等功能密不可分。环境感知是机器人“感知+运控+交互”技术体系中的基础和前提。 环境感知模块的基础硬件是各类不同的传感器，他们充当了机器人的五官，收集不同的测量信息；SLAM算法（SimultaneousLocalizationandMapping）用于融合收集的信息数据，以确定机器人在未知环境中的位置，并构建一张环境地图，通过SLAM技术机器人可以在未知环境中进行自主探索和导航。 亿欧智库：环境感知模块 环境模块 （环境信息采集和信息融 外部传感器：例如红外传感器、超声传感器、视觉传感器 合，例如距离、位姿） 物体识别与位姿计算 机器人定位模块 （机器人当前位姿） 模块 地图构建 路径规划和导航模块 运动执行模块 （底盘） 内部传感器 （位姿推算） SLAM（即时定位与地图构建） 陈士凯 思岚科技联合创始人CEO 智能机器人在人们日常生活中已逐步普及，并且近几年呈现了应用面不断扩大、使用数量持续增长的态势。其中核心推进因素之一是核心传感器（如激光雷达）的自主国产化不断降低成本。 另一方面，智能机器人需要在复杂多变的日常环境中进行工作，自主的移动行走能力的好坏决定了产品能否胜任场景的需求。行业经过几年的发展，已从原先的试探摸索阶段进入了追求成本效率的下半场。 为实现可靠、智能的自主移动，单一家企业可以利用行业现有资源，整合成熟可靠的现有的移动能力方案以及其他技术方案，从而专注于具体机器人业务领域的推进将成为趋势。这可以促使行业上下游相互配合，各自做自身擅长的事情，从而实现更高的效率和资源利用率。 环境感知的核心SLAM算法基本结构可分为前端和后端 不同SLAM算法的具体细节会有所不同，但是基本结构类似，可分为前端和后端。以谷歌开发的二维SLAM算法Cartographer为例：算法在前端完成占据栅格地图的构建，得出激光雷达扫描帧的最佳位姿后，将扫描帧插入到子地图中，得到局部优化的子地图并记录位姿；后端根据扫描帧间的位姿关系进行全局的地图优化，得出闭环扫描帧在全局地图中的最佳位姿。 传感器数据输入 亿欧智库：环境感知模块前后端基本算法结构 局部SLAM 姿态观察 姿态估计 运动 IMU跟踪器 如通过，则将点云插入到两个活动子地图中 全局SLAM 子地图 体素网格更新 添加的姿势 推断所有后来 姿态外推器 自适应体速滤波器 插入结果 稀疏姿态调整 计算约束 固定帧位姿 IMU数据 舍弃 运动滤波器静止 里程计数据 扫描匹配 体速滤波器 激光雷达数据 前 端 从传感器中获取原始数据，并将这些数据与已有地图进行关联，从而确定机器人轨迹的过程。 •数据采集：通过传感器获取机器人周围环境的数据，如激光点云数据、图像数据等 •数据时空同步：将从不同传感器或不同时间戳接收到的数据进行同步，以便后续配准 •特征提取：从采集的数据中提取用于建图的特征点，如关键点、特征描述子等 •数据融合：将不同传感器获取的数据融合起来，提高建图的准确性和稳定性 •数据关联：将当前帧的特征与之前的地图，或者其他帧之间的特征进行匹配，以确定机器人的运动轨迹 •运动估计：通过数据关联得到机器人的运动轨迹，可以是平移、旋转等运动 后 端 根据前端获取的运动轨迹和地图信息，对机器人的 状态、地图和传感器误差等进行估计和优化的过程。 •非线性优化：通过非线性最小二乘法等，对机器人姿态和地图进行优化，使得机器人的位置和地图更加准确 •回环检测：识别 机器人经过的相似位置，避免累 积误差的