agv行业调研报告

7月20日-28日，华东地区第一站——中国移动机器人（AGV）产业联盟江苏省巡回走访活动正式开启！联盟秘书处—新战略机器人全媒体余熙文等一行人走进20余家江苏代表性AGV本体及产业链企业，对企业发展现状进行了相关调研。除此之外，22日晚，由联盟组织、卓一叉车承办的私享交流会也在苏州举行，苏州AGV产业链企业齐聚，就行业发展现状及趋势展开了交流与探讨。20日——艾吉威、瑞来特思、凌鸟智能、CSG华晓21日——牧星智能、中德睿博、坤厚智能、木牛流马22日——海豚之星、英博特、卓一叉车+联盟私享会23日——快捷机器人、华恒工程技术中心、东佑达、凤凰动力24日——悦合科技、博众机器人、北科天绘25日——宝象叉车27日——先导智能、惊蛰智能、中鼎集成、恺韵来机器人28日——音飞储存、金陵智造、智库智能自2017年中国移动机器人（AGV）产业联盟成立以来，为了更深入了解企业相关诉求与需要，保持联盟成员企业之间的紧密联系与交流，信息共享、资源对接、价值共享，每年一次的全国巡回走访成为联盟的必备活动。当前，联盟2020年新一期巡回走访已经正式开始，此次巡回覆盖区域包括华南、华东、华北，西南为主的生产企业集散地，走访活动将以城市为中心，以AGV核心产业链为线轴，以联盟标准宣贯为线索，采取全国百家企业逐一面对面走进交流的方式，加深了解、加强互动，且每到一城，巡回完成后邀约产业链企业共聚一堂，彼此交流、信息共享。巡回的主要内容包括：1、关于2019年产业研究报告的数据解读；2、关于出版《工业应用移动机器人（AGV）选型指南与实操手册》若干问题以及编委会的征集；3、《工业应用移动机器人》六项团体标准宣贯与未来标准工作计划；4、AGV联盟严选平台、核心产业链的技术与国产化问题；5、企业对于各地政府、应用产业、资本、人才的需求与要求；6、企业关于市场、品牌建设的建议与咨询等。目前，为期9天的江苏站巡回已经结束，后续我们还将走进更多AGV产业链企业，深入了解国产AGV机器人与终端应用企业的对接需求及各自诉求，搭建产需对接的沟通桥梁，完善行业信息、助推产业发展，敬请期待！

中商情报网讯：目前中国AGV机器人的需求旺盛，需求领域较为集中，主要分布在汽车工业、家电制造等生产物流端。2017年中国AGV销量达到1.35万台，与2016年的0.67万台同比增长101.6%，随着工业机器人应用场景的不断拓展，在国内工业机器人需求量增加以及“中国制造2025”、智慧物流等一系列政策的推动下，预计2018年中国AGV销量将达到1.89万台。在中国AGV应用领域占比情况中，汽车工业领域占比最高，占比达到23.8%，其次为家电制造领域，占比为21.2%；第三为物流领域，占比为15.8%。前三领域占比超五成，达到60.8%。值得一提的是，前五行业AGV应用占比均超10%。1.新松机器人自动化股份有限公司新松公司成立于2000年，新松机器人自动化股份有限公司（以下简称“新松”）隶属中国科学院，是一家以机器人技术为核心，致力于全智能产品及服务的高科技上市企业，是中国机器人产业前10名的核心牵头企业，也是全球机器人产品全的厂商，国家机器人产业化基地。2018年第一季度公司实现营业收入5.4亿元元，比上年同期增长20.46%；净利润6,086.67万元，比上年同期增长5.07%。数据来源：中商产业研究院整理2.云南昆船智能装备有限公司云南昆船智能装备有限公司隶属于中国船舶重工集团有限公司，公司位于昆明，是昆明船舶设备集团有限公司的全资子公司。全面负责昆船AGV产品及其相关智能技术装备的研发、设计、生产、安装、调试和售后服务。其产品广泛应用于智慧停车、快递、电商、烟草、玻纤、国防军工等行业，并出口到美国、巴西、泰国、科威特等国家。资料来源：公司官网、中商产业研究院整理3.机科发展科技股份有限公司机科发展科技股份有限公司主要技术和产品为机器人及相关设备、自动化成套装备、产品定制与服务、固废处置设备及工程、水处理设备及工程等，主要技术和产品服务于环保、汽车、智能制造、物流、工程机械、冶金、印刷和国防等国民经济的核心领域。2017年财报数据显示，公司实现营业收入26,717.05万元，同比增加6.80%;实现利润1756.21万元，同比增长13.28%。数据来源：中商产业研究院整理4.浙江国自机器人技术有限公司浙江国自机器人技术有限公司专注于移动机器人的开发和推广，集科研开发、生产制造、市场营销及工程服务为一体,致力于为市场提供一流的具有国际竞争力的机器人技术、产品和解决方案,业务已覆盖智能移动机器人、智能制造等领域。公司产品广泛应用于电力、汽车、橡胶轮胎、物流、煤炭、铁路等行业。资料来源：公司官网、中商产业研究院整理5.华晓精密工业有限公司华晓精密工业有限公司创立于2003年，致力于制造领域物流无人化、生产装配柔性化以及汽车电子检测智能化的高新技术企业，可为客户提供以上各领域整体解决方案及核心产品。公司经营范围包括设计制造、销售平面智能机器人（AGV）及附属设备等。.资料来源：公司官网、中商产业研究院整理以上数据及分析均来源于中商产业研究院发布的《2018-2023年中国智能物流车AGV行业市场前景及投资机会研究报告》。

12月7日，在由中国移动机器人（AGV）产业联盟主办的“中国移动机器人（AGV/AMR）行业发展年会”上，由迦智科技冠名的《2020-2021工业制造领域自然导航AGV/AMR产业发展研究报告》正式发布！图：国家科技部智能机器人专家组专家、浙江大学智能系统与控制研究所机器人实验室主任、中国移动机器人（AGV）产业联盟专家委员会副主任、迦智科技创始人 熊蓉浙江大学教授、博士生导师，国家科技部智能机器人专家组专家，浙江大学智能系统与控制研究所机器人实验室主任，中国移动机器人（AGV）产业联盟专家委员会副主任，迦智科技创始人熊蓉女士代表编委会做了发布报告，对自然导航AGV/AMR产业的发展现状，应用场景示例，以及融合了新技术后更广泛的应用领域等内容，进行了总结提炼和解读。自然导航AGV/AMR是指应用在工业制造领域中，不依靠任何标识导引，具备自主导航能力，由车载控制系统控制，以轮式特征为特征，自带动力或动力转换装置的机器人。传统的磁导及二维码导航产品不计入该类别。本报告调研对象主要以自然导航AGV/AMR企业（专注这一细分领域，自然导航产品占总体业务90%以上）为主。报告统计，2020年度，中国工业制造领域自然导航AGV/AMR出货量约在2800台，市场规模约在5.6亿，市场增长迅速，头部企业表现出强劲的发展势头。2020年，伴随着全国性乃至全球性的疫情影响，工业应用移动机器人（AGV/AMR）在经历过短暂阵痛后迎来了新一轮的发展机遇，而更具柔性的自主导航AGV/AMR逐渐成为市场增长的主要动力。本报告以研判2020年国内工业制造领域自然导航AGV/AMR产业发展水平及特征趋势为目标，采取定性判断与定量分析相结合的方式，深度解析我国自然导航AGV/AMR产业发展状况，为国内广大企业提供发展方向、路径及模式的参考依据，为应用端客户提供选型参考依据，推动自然导航AGV/AMR应用。

二战结束后，马歇尔计划客观上促进了西方工业生产的重建，彼时工业设计迅速发展，汽车行业成为各大企业设计创新的重要领域，第一辆真正意义上的AGV正是诞生在此背景下。1953年，这辆由美国Basrrett电子公司研发，改装自一辆牵引式拖拉机的AGV一经面世便获得大量关注。到20世纪70年代中期，欧洲约装备了520个AGV系统、4800台AGV小车，在机械制造行业的应用主要以汽车工业为主。而AGV发展至今，目前较为主流的分法是按照AGV特性、应用场景自动化程度、工业模式等，可将国外AGV 分为欧美生产的AGV、日本生产的AGV。需要注意的是，日本在上世纪70年代引入欧美AGV技术，但日本进行了本土化改造，使其更适用于日本高端轻工业的产业特性，简易改造后的AGV在日本被称为AGC，两者的区别其实从名字就可以看出来，Cart与Vehicle，字典上对于这两者的解释分别为：手推车、手拉车；交通工具、车辆，显然后者更为正式，更加符合欧美AGV产品的“高精端”气质。下表是从欧美、日本两个维度出发，选取6家总部在不同国家的企业，以作浅要分析。亿欧物流通过梳理发现，整体来看，国外AGV生产商普遍有较深的历史沉淀，这与国家所处的发展阶段有着非常直接的关系。前文已经提过，欧美生产的AGV主要采用大部件组装形式，整体外观较为笨重，但与之俱来的是它们大都可以适应复杂多样的路径规划和生产流程，因此可以用在各种搬运场所。日本的AGV以轻便取胜，重视产品的柔性化，有些企业甚至生产AGC系列套件即部件零件，根据用户的需求定制产品。从整个行业来看，AGV广泛运用于工业、军事、交通运输、电子等领域。JBT（美国）即约翰宾科技公司，其客户主要集中在食品加工和航空运输两大行业，JBT为客户提供大型食品机械、各式的航空专用导引车等，在提供解决方案的时候，JBT提出四个重要因素：技术、领导力、客户关系和全球影响力。JBT自动化系统部门主要为汽车、食品饮料、医疗保健、制造、包装等多种行业的客户提供自动化物料处理解决方案。上文提到过，与欧洲重载型、高自动化AGV产品相比，日本的AGV技术追求简单实用，该类产品一般适用于单一的路径，固定的流程，只是用来进行搬运，自动化程度不高。株式会社明电舍就是一个典例，其推出的AGC套件正是定位于高扩展性的简易型AGV。成立于1897年的明电舍，从名字就能看出来，这是一家与电力相关的公司，正如公司网站上的SLOGAN：有电力的地方就会有明电舍。在对电力业务深耕的同时，明电舍逐渐在物流领域、汽车、水环境、ICT拓展业务。其中物流领域主要关注无人搬运车系统，从低价格的组合型到AGV系统，针对搬运物与使用环境为用户提供的广泛的产品线选择。服务各户也相对比较广泛，包括制造业、电力、能源、石油化学行业。由上表可知，即便是高载重型，AGV载重数量却不过1000KG，与上文JBT企业动辄3600KG载重量仍相去甚远。除了体型偏向轻便化，明电舍推出的此类AGC套件，可以根据客户需求自由组合，柔性化程度大大提高。再来看比利时企业英杰明，英杰明定位在自动化系统解决方案集成商，主要为医药行业，食品行业，石化行业与其它行业的公司实施自动化项目、提供咨询服务。主要产品如下表：据了解，因发展问题，2017年3月，英杰明被自动化物流设备生产商德玛泰克并购。成立于1992年的法国企业Axter，AGV导航技术一直是其深耕的领域。Axter导航技术共经历了6次更迭。首先，利用电线埋入地板，位于AGV上的天线检测电线信号，AGV车轮上的编码器自动计算距离；其次，发展到在导向槽上面标有磁带，磁带放置在地板表面；最后，通过辨别磁带和地面之间深浅色对比，利用相机和图像处理传感器来导引AGV，但是这三种导航方式都因为缺乏灵活性被逐渐取代。测距方式导航是让AGV依据三项装置给出的反馈来确定其位置：即AGV上的传感器经过参考点时检测参考点，AGV上的陀螺仪测量/保持车辆航向，车辆上的车轮编码器计算已经行驶的距离；后期便是较为流行的激光导航，车辆顶部安装有激光扫描器，激光扫描器对着反射目标闪光，车辆控制算法通过三角测量来计算出车辆的准确位置。发展至最后，只需依靠墙壁就可直接运行，这也是Axter开发的独特制导技术——不需要任何地面基础设施，仅仅依赖于简单的环境识别。以下是其生产概况：1995年，KUKA于德国成立，查询资料可以发现KUKA的简短介绍。然而，早在1898年，Johann Josef Keller 和 Jakob Knappich 在奥格斯堡成立照明用乙炔厂，他们的目标是生产价格实惠的家用照明和街道照明灯具。这两家公司的缩写——KUKA，这意味着在1898年KUKA便已成为品牌。直至1995 年，KUKA 从焊接设备和机器人有限公司转型为机器人技术公司，也就是今日大家熟悉的KUKA。从上表也可以看出，KUKA对于自身AGV的定位分工还是比较明确的，灵活型、重载型皆有涉及。值得一提的是，KUKA在产品方面做得比较极致，产品是轻型AGV，可以在1平方米内工作；是重载型AGV，它的负载能力可达90吨，而且在重视负载能力的同时，灵活性也得到较好的兼顾。KUKA的AGV主要应用在材料处理、机床装料、装配、包装、堆垛、焊接、表面修整等场景领域。在其他公司悠久的历史面前，成立于2013年的MiR显得非常“年轻”。MIR的协作移动机器人，具有易操作、灵活且安全的产品特点，帮助企业提高生产及运营效率。通过自然导航、自定义导航让自动化技术更加柔性化。从上表可知，MiR主打轻型AGV，注重产品的可模组化、柔性化。应用领域也主要集中在汽车、纺织、电子和食品产品等轻工业场景上。AGV发展至今，欧美企业与日本企业生产的AGV特性相互融合，早先依据轻重工业而分类的方法或许已经不再流行，正如中国物流学会副会长恽绵在接受亿欧物流采访时所言，由于AGV的应用场景越来越广泛，要求也越来越多，所以今后可能根据各种场景分化出不同的各种AGV。针对国外AGV行业的发展现状，迈睿机器人CEO李卫君向亿欧物流介绍道，国外AGV领域目前也在蓬勃发展，许多初创型公司——以被Amazon收购KIVA为首，还有诸如Fetchrobotics, Invia robotics 等发展前景较好。但由于是初创公司，他们现在的发展也和目前中国AGV机器人公司所处的阶段差不多，就部分领域来说，国内还稍占优势。据市场研究和咨询机构Tractica预测，到2021年，全球仓储和物流机器人市场规模将达到224亿美元。其中中国AGV市场也增速亮眼，据市场调研公司Reportlinker报道，预计在2017-2021年，中国移动机器人和AGV的销量将以年均43%的速度增长，2021年将达到61000台。恽绵认为，中国广阔的市场前景和供应链、服务链、价值链全球化的必然趋势，使得国外的AGV应尽快进入中国经济发展的大局中。相关文章：《AGV国内篇丨一场关于新松、极智嘉、旷视、快仓等AGV的“局”》《差异化竞争：各个设备商仓储装备同款产品差异在哪？》

核心摘要：快递行业是目前物流自动化增速最快的领域之一 物流自动化经历了烟草等传统行业为主导到电商与快递行业需求迅速兴起的发展历程； 尤其在快递行业，电商蓬勃发展带来的快递业务量的高速增长使得手工分拣无法满足快递企业对产能、时效和成本的要求，在此背景下快递成为自动化应用增速最快的赛道之一。内外因共同推动智能分拣在快递行业快速应用 智能分拣能降低单票分拣成本并提高分拣能力的天花板，同时电子面单使用率的提升、快递企业的成功募资、智能分拣设备价格的快速下降共同为智能分拣的普及提供了外部条件。交叉带是快递行业应用最广的智能分拣系统 经过前两年的快速发展，目前快递行业的交叉带保有量超过1,000套，未来该市场将主要由对常态化业务量的提前规划以及更新换代需求支撑，预计2021年市场规模将达到35亿元；市场集中度较高，前两家设备供应商在快递存量市场上占据超过40%的份额。智能分拣未来将往重物运输和流通型企业拓展 随着家居及大家电的电商渗透率进一步提高以及小批量多批次订货行为的增加，大件快递及小票零担的精细化分拣要求也将逐渐爆发； 终端门店为响应消费者需求，其订货订单将越来越个性化与碎片化，智能分拣将在大型配送中心中扮演更重要的作用。物流自动化发展背景物流自动化建设离不开仓储装备升级智能仓储装备主要有自动存取、输送搬运、分拣及拣选功能物流的一大部分操作环节在仓库内完成，包括制造企业的生产中心，流通企业的配送中心以及第三方物流企业的转运中心，因此仓储装备升级是物流自动化的一个重要方面。按功能划分，自动化物流仓储装备主要包括自动化存取系统（AS/RS）、自动化输送搬运系统、自动化拣选系统、自动化分拣系统，其中输送搬运既是存取、拣选和分拣系统的组成部分，又可以构成独立的系统。此外，每一套系统都需要配备对应的控制和管理系统，比如仓库控制系统（WCS）等。存取和输送搬运系统在自动化物流仓储装备市场中占最大份额，而拣选及分拣系统则是近两年增长最快的类别。中国智能物流装备行业仍处于早期2017年我国仓储装备市场规模仅全球TOP3玩家收入的一半根据中国机械工程学会的统计，2017年我国物流仓储装备的销售额仅306亿元，而同时期全球的TOP3玩家（包括日本的大福Daifuku，德国的胜斐迩Schaefer和美国的德马泰克Dematic）的收入总和就已经达到了607亿元，是我国整体市场规模的两倍，全球TOP20供应商的销售收入总和更是超过了1000亿元。由此可见，我国物流装备行业的发展仍处于起步阶段，市场空间广阔。快递电商成为物流自动化领域的新动能传统行业需求稳定，快递和电商行业需求快速兴起烟草、医药、汽车、工程机械等行业是我国物流自动化应用较早的下游行业，也是目前物流自动化程度最高的几个行业，因为这些行业具备产业规模大、生产工艺复杂、信息监管要求高、投资能力强的共同特性。而随着新经济的发展，快递和电商逐渐取代传统行业成为物流装备需求增速最快的行业。以自动化立体库为例，过去三年，电商和快递企业保有的自动化立体库座数快速增加，在全行业的占比也稳步提升，而烟草、医药、汽车等传统行业的份额则在逐年下降。其中电商企业更侧重仓配一体角度的自动化，涉及出入库、拣选、打包等全流程，系统集成要求高，而快递企业则主要依赖于分拣操作的自动化，场景更为简单，往往满足批量调试安装的条件，因此自动化的应用也更加迅速。快递智能分拣的发展驱动因素快递智能分拣的普及依赖多重内外因内部需求叠加外部条件，使得智能分拣在近两年迎来发展契机一方面，电商的发展带来快递业务的迸发，使得分拣作业的操作量和复杂程度大幅提升，手工分拣的缺陷被放大，从而激发快递企业通过布局智能分拣进行转型升级的需求。另一方面，电子面单使用率的提升、快递企业的成功募资、智能分拣设备价格的快速下降共同为智能分拣的普及提供了外部条件。综合内部需求以及外部条件，近两年智能分拣设备在快递领域的安装数量迅速爆发。电商的不断渗透推动快递行业高速发展电商是我国快递发展的引擎，同时也催生了自动化作业需求2015年至2019年，我国实物商品网上零售额实现27.3%的复合增长率，远高于同期社零总额8.1%的增速。在网购的推动下，并且随着拼多多等低客单价电商平台的出现，我国快递业务量在2015至2019年期间实现了32.4%的复合增长率，于2019年达到635.2亿，其中电商件占比超过80%，且以标准小件居多。因此，从外部因素看，电商的庞大业务量、消费者对物流时效的要求以及商家对物流成本的高敏感度激发了快递业降本增效的需求，从而使智能分拣进入视野。伴随业务量上升，分拣复杂度大幅提高出港路由及进港网点的增加使出港和进港分拣自动化更为紧迫应对电商发展带来的快递业务量的攀升，一方面，基于“时效优先，分拣和运输成本兼顾”的原则，快递企业稳步增加了三四线城市的直发线路，另一方面，为了扩大末端网络覆盖率并降低部分网点的压力，快递公司的一级网点呈现细分化趋势。以中通为例，2016至2019年，其干线运输线路从1980条增加至2600条，一级网点数从3600个增加至4800个。不断扩张的干线路由线路以及末端网络加大了人工分拣的复杂程度，从而使快递企业对自动化分拣的需求更加迫切。智能分拣顺应快递企业的升级需求智能分拣主要具备降低成本、提升产能、提高准确率的优势快递业务量和操作复杂程度的提升使得手工分拣和半自动分拣在成本、效率、准确率等方面均出现不足，而智能分拣虽然初始投入高、场地要求高、缺乏灵活性，但其能有效应对人工分拣所面临的挑战，成为快递企业提升竞争力的刚性需求，因此快递企业在综合考量后纷纷选择了自动化。电子面单是推动分拣自动化的基础设施电子面单的普及推动物流信息化，继而为智能分拣提供支撑智能分拣高度依赖信息系统，而电子面单的出现则极大地推动了物流信息化，因此电子面单的普及为智能分拣的推广夯实了基础，是智能分拣在快递行业发展所必不可少的外部条件。传统的手写或机打面单没有将快递信息记录在IT系统，而电子面单则实现了快递信息前置，自动分拣设备中的信息识别仪在识别面单上的条码/二维码后，信息系统应能快速反馈快件的目标去向，控制系统才能快速响应并将快件分配到正确的格口。2014年5月，菜鸟网络率先在全行业推广电子面单，此后每年电子面单使用率大幅跃升，目前全国基本所有快递面单均实现了电子化，极大程度支撑了快递公司全面推广自动分拣的需求。资本助力是自动化普及的另一外部条件头部快递企业纷纷完成募资，为自动化投入提供了资金条件引入自动化分拣设备需要大量的一次性投入，在行业发展前期，单套报价高达上千万元，即使目前设备价格明显下降，一个大型转运中心的全面自动化布局仍需要上亿元的资金投入，因此资金实力成为快递自动化的一道门槛。2016年至2019年，各家头部快递公司上市后在资本市场募集了几十甚至上百亿元的资金，其中相当一部分的资金使用目的是转运中心自动化升级。强大的募资能力满足了配套自动化设备所需要的庞大资金需求，为自动化普及提供了条件。设备国产化替代使智能分拣大规模普及随着国内厂商技术的逐渐跟进，成本低的国产设备成为主流早期，外资的单套智能分拣设备价格高达2000-3000万，多数快递民营企业难以轻松负担，因此智能分拣只在快递行业小范围得到应用。中国邮政相对较早开始基于外国技术着手本土设备的研发，但成本控制问题导致其价格仍在千万以上。2015年开始，掌握了技术与上游供应链的民营企业进入市场，其成本优势与较为激进的定价策略推动价格的迅速下降。虽然我国民营企业对智能分拣技术的研发虽然起步晚，但先前的技术经验以及迅速找准的“自研+委外代工”的商业模式使其性能相当但是价格减半的设备迅速获得了市场竞争力，这也成为智能分拣在快递行业大规模普及的外部条件之一。快递智能分拣的应用介绍快递流转过程概览一次快件流转平均需要经过约2次细分操作通常情况下，快递送达收件人的过程中需要分别经过始发和目的地转运中心，始发转运中心一般需要进行出港分拣，即将快件以下一站转运中心为路由进行分拣并集包，包裹根据转运出港发货线路到达目的地转运中心后，快件进入拆包及以上百个末端网点为路由进行分拣的流程，实现“包进散出”，最终快件将交由网点装车拉回。至于网点的分拣派送操作，除少数处理量大的网点外，目前主要采取手工分拣后并派送的方式，因此不被纳入大规模分拣操作的定义中。对于同城以及寄达区收件量很大的快件，整个流转过程仅需要经过一个转运中心，即仅进行一次进港分拣操作；对于偏远件，为了降低干线车辆空载率，经过中转分拣的次数将更多。因此平均来看，目前国内快件的流转需经过约2次细分分拣操作。快递分拣方式在中国的演变历程快递分拣依次经历了手工、输送带辅助、自动分拣的阶段快递分拣的关键步骤为识别和分拣动作的执行，其自动化程度主要经历了三个阶段。起初是手工分拣，“大头笔”拿到一个快件后肉眼识别面单信息并用记号笔在包裹上手写一个大编号，后序分拣员根据编号先按照快件的大区进行粗分，再根据编号将经过初分的特定分拣区域内的快件细分到各个路由；第二阶段是半自动机械分拣，一般是矩阵输送加人工拉包的形式，分拣员工站在工位上通过观察“大头笔”编号，将对应的包裹从皮带线上拉下，皮带输送的模式降低了分拣工人的劳动强度，但全程仍需人眼识别和手动分拣；第三个阶段是自动分拣，通过计算机视觉识别快件重量和条码信息，并通过控制系统将快件送入对应出口，按照布局可分为直线、矩阵和环形自动分拣系统，其中环形可设置的目的地最多，在细分操作中运用范围最广。用于小件自动分拣的主要方案对比环形交叉带分拣机目前在小件快递领域占据主流地位AGV的主要优势是产能灵活、对场地面积要求低，但效率瓶颈是其主要劣势。交叉带分拣则在效率和性能方面占据优势，但是对场地要求较高且产能灵活性低。目前交叉带和AGV是快递小件分拣的主要方案，在中国快速增长的快递业务量的背景下，后者的应用更广。交叉带分拣在中国物流领域的应用历程交叉带的使用经历了以外资为主到本土设备爆发式增长的历程1997年，中国邮政购买了第一套交叉带分拣系统设备，邮政对该套系统的引进也推进了交叉带设备的本土研发与制造，并使其成为后来交叉带分拣机领域多数民营企业的黄埔军校。2011年至2015年，顺丰和京东开始陆续投资外资交叉带分拣设备，2015-2016年，韵达和中通先后试水将交叉带分拣机投入使用，2018年开始，随着头部快递企业纷纷完成募资以及高效分拣需求的爆发，行业进入了高速发展期。目前，头部快递公司已累计投入使用上千套交叉带分拣设备。交叉带分拣系统规模及竞争格局快递行业交叉带投放量将超过四千套转运中心是目前的核心需求场景截至2019年底，快递行业的交叉带分拣机保有量超过1,000套，其中转运中心占比超过80%，预计2023年底快递行业的存量设备数将超过4,000套，转运中心占比则将随着网点需求的增加而略微下降。从转运中心的需求端来看，自动分拣的进一步渗透以及对预期吞吐能力的超前规划将驱动快递公司为转运中心采购更多交叉带分拣设备，而随着自动化渗透率逐步接近饱和，净增量将缓慢下降；从操作可行性来看，应对转运中心场地面积有限问题，不少厂商开始推广双层甚至四层的环形交叉带设备以实现节约面积的目的，此外，众多快递企业正在改扩转运中心或者新建更大的转运中心以替代原场地，从而更好地进行自动化升级的规划。18-21年为快递智能分拣集中爆发期爆发式增长后，转运中心场景将主要由更新换代需求支撑快递企业在转运中心安装交叉带分拣机的目标可以对应三个阶段。在2019年及以前，安装的目的主要是对当前包裹量中人工分拣模式进行自动化升级，其中2018和2019年是集中投入期；2020至2021年期间，进一步投放交叉带则主要是应对未来常态化业务量的提前规划；2022年开始，市场将主要由设备的自然更替与技术升级下的主动更新换代需求支撑。网点端端的需求虽然将在预测期内保持高增速但是基数小，因此在研究时段内对快递行业整体的购置量影响较有限。2021年市场规模将达到35亿元未来快递行业的交叉带分拣机需求将维持在数十亿元目前一套标准的交叉带的平均单套价格已降至400万左右，并且未来仍将平稳下降。此外，由于快递网点目前使用的交叉带设备的单套规格普遍小于转运中心所安装的规模，同时价格也更低，对产值的贡献力度较小，因此交叉带市场的收入主要来自于快递转运中心的采购。结合年交付量趋势，艾瑞预计交叉带分拣机的市场规模将在2020年突破30亿元，并在2021年进一步增至35亿元。主要分拣场地纷纷完成自动化转型及提前规划后，未来交叉带分拣机在快递行业的市场规模将在设备更换需求下维持在数十亿元。目前交叉带分拣机市场集中度较高前两家设备供应商在存量市场上的份额超过40%交叉带分拣机的需求热潮也吸引了众多设备供应商进入市场，但是长尾玩家不易突破行业壁垒，因此尽管目前市场上玩家接近半百，主要玩家的市场地位仍然十分明显，前两家交叉带设备厂商在快递领域存量交叉带市场的份额超过40%。客户资源、技术沉淀、价格竞争力、服务能力是获取市场份额的关键。客户方面，在快递企业的自动分拣需求刚开始萌芽的时候便进入市场更有利于培养长久稳固的客户关系和口碑，而由于下游客户集中，客户资源成为竞争力的一个重要体现；技术成熟度决定了交叉带的分拣效率、错分率、识别率、稳定性以及批量实施能力，是交付速度和质量的决定性因素；价格则是对成本敏感的快递企业在设备采购时的重要决策因素；在双十一、6/18等重要的快递高峰期，设备应急调试、运营保障工作极其重要，因此分拣系统供应商的服务水平也是重要考虑因素。主要玩家在发展路径及战略上各有不同欣巴和中科微至累计交付量居行业领先地位，综合优势明显欣巴、中科微至、金峰、中邮科技、锋馥、科捷智能以及东杰智能是目前快递领域的主流第三方交叉带设备供应商，技术和产品均获市场认可，其中欣巴和中科微至最具综合竞争力，目前的累计交付量处于行业第一梯队，头部效应显著。行业内其余主要玩家也在快递领域取得了不错的成绩，且总体发展规划各有不同，比如一些厂商同时重点布局摆臂等其他类型的智能分拣设备，一些厂商侧重服务中高端市场，一些则在往智能仓储集成、智能制造等方向突破。智能分拣系统市场发展趋势重物和配送场景将是智能分拣新增长点分拣机厂商需将技术和经验迁移至新的场景以维持增长势头目前，快递和机场是智能分拣渗透率最高的场景，未来增长将主要由业务量驱动而非渗透率提高驱动，增速较为有限，重货运输和流通型企业的配送场景将成为未来10年智能分拣的新增长点。此外，在快递、快运、机场包裹、门店配送等场景，智能分拣的信息识别主要在于读取条码，技术门槛相对较低，而在制造场景，智能分拣的实现往往伴随着更加复杂的利用工业视觉进行检测的任务，依赖于深度学习算法的持续研发且成本更高，因此智能分拣在制造业的应用进程将更为缓慢。智能分拣将向重物运输领域扩展大件快递和小票零担将成为公路运输中智能分拣的下一普及点随着家电和家居线上渗透率的上升以及配送订单碎片化驱动零担小票化，大件快递和小票零担的市场规模总和目前已接近小件快递市场，其业务操作中也涉及高强度的分拣任务，但不同于小件快递，大件快递和小票零担的货物标准化程度低，玩家较分散，尚未形成规模化操作，因此细分的自动分拣程度很低，目前主要是叉车搬运分拣或者借助直线或者矩阵式自动分拣机进行粗分。随着行业集中度的进一步提高，全自动化分拣需求将逐步显现，同时适用于单票重量更高的货物的分拣技术的成熟将带动设备价格大幅下降，因此大件快递和小票零担将在未来中长期成为推动智能分拣市场发展的重要力量。B2B配送复杂度提升推动智能分拣普及智能分拣系统需要高度定制化以满足大型配送中心的需求对于流通型企业而言，订货端（门店/医院/药店等）对订单服务的时效要求和个性化需求越来越高，传统分拣操作已经无法满足复杂度不断提升的物流需求，为了提高订单响应速度和供应链效率，实现仓库内货物的快速周转，同时满足正逆向物流需求，智能分拣将成为越来越多流通性企业配送中心的选择。在配送中心的分拣操作流程通常为，首先将批量订单合并，从自动存储系统中进行集合拣选，再通过自动分拣机以终端门店为落格口进行播种。不同于快递场景批量安装的特性，流通型企业的自动化涉及仓库的整体解决方案且产品需要高度定制化，仅属于仓储自动化的一环，因此自动分拣应用的进程相对更慢，但同时市场空间也大得多。以医药流通为例，医药销售规模已超过2万亿，每一批对终端医院/医疗机构/药店的供货都需要分拣的支撑，而目前医药物流企业拥有WCS的比例还不高，意味着智能分拣渗透的空间还很大。

安森智能巡检机器人近年来工业智能巡检机器人技术在我国开始日臻成熟，并被各企业厂站大范围投入应用在各自领域产业当中，然后最受关注的还是工业巡检机器人的市场现状和未来发展。巡检机器人我们都知道巡检机器人的主要作用是在高危行业替代人工，避免危险发生，做到解放高危行业工作人员的积极意义。据观最近多份关于中国智能巡检机器人行业分析报告和市场深度分析投资前景研究的资料中，我们可以全面地了解各个行业对巡检机器人发展和投资的具体数据，据数据分析可以看出，巡检机器人在我国的华北、华中、华南等地区都有不同程度大范围分片区，布点式等各工业聚集地高密度的分布。安森智能巡检机器人通过报告的数据以及中国的当今市场来可以分析出，中国已经将巡检机器人的制造研发作为国家科技创新的重点创投扶植对象。尤其是高危工业领域的危险性随着现场的工况复杂化设备密集化不断提升，危险性也越来越大，高危工作人员需求量大、工业质量要求很高，再加之特殊地区苛刻环境的影响导致坚持从业的不多、大量劳动力缺失、部分企业已开始面临高危职业人员的人员流失、短缺、难招这些问题，由此可见，由“十三五”规划推出来的“机器换人”，在市场研究中十分受欢迎，巡检机器人同样在中国市场的发展空间十分大，发展前景十分可观。巡检机器人传统的人工巡检存在着工作效率低、劳动量大、人数不足和环境恶劣的通病，在巡检效率和企业效益提升方面都存在不少问题，如无法及时上报现场信息，无法准确的高频次检测设备状态和数据问题，无法及时发现问题等等。而巡检机器人的应用，开始解放高危作业的人工劳动力，可以代替人工处在恶劣的环境下，详细严谨的寻找问题发现问题，可以一定程度避免安全事故的发生。在国内，对于智能巡检机器人的研究已达２０余年，同样根据国内现有和历史数据资料分析可以预计未来五年，巡检机器人的需求量将会翻番大比例增长。安森智能巡检机器人这两年国内工业智能巡检机器人市场取得了良好发展。目前的智能巡检机器人都是工作模式智能化、巡检自动化、移动定制化的解决方案，各品牌厂家都在致力打造更好更实用的巡检机器人。据了解有些企业主要打激光导航，开始不断发展新一代导航技术；而另一些品牌主要专注于无轨化局域性导航技术，主要的特点为不用设置轨道路线，可以实现无障碍的巡检工作，可以带来一定的方便性，可以协助人工完成定点路线的重复性大量巡检工作；还有的企业是以自动化智能化解决方案为核心，主要能力特点集中在根据现场情况自动切换工作模式及相应配置，无需人工干预过程同样也能便于工作人员远程操控，该品类的机器人承担了对于一些危险、无人、通信不稳定区域的厂站巡检工作，不但可以及时的发现问题，还可降低对企业带来的损失。防爆巡检机器人例如安森智能最新版本的ACR防爆巡检机器人，全系统通过了１０项防爆认证，具有自主专利的高精度双重ＡＧＶ精准导航系统，在电池性能方面，通过德国TUV莱因安全认证得电池组可保障机器在零下30到60度正常工作以及大容量高性能的持久续航巡检工作，电量不足自己返回充电站快速充电，以保证全天候巡检。它的整机是ip65防护，适合野外恶劣地貌气候环境，可根据客户自主定制方案量身打造一体化一站式无人自动巡检方案。防爆巡检机器人安森智能巡检机器人除了优化市面上其他品牌厂家巡检机器人不足的前提下，同时具有以下新突破，如激光光谱扫描模块，可以三维立体式定位检测到空气中含有化学成分的泄露危险气体，当浓度超过预设正常比例时，可以及时发现并报警通知用户；其次自主深度开发的红外热成像技术，在现场出现跑、冒、滴、漏四种情况下可以第一时间发现异常，并主动预警；同时装配有全新自主深度算法的声波探测装置，可检测现场生产环境周围有机械振动音振频率是否正常；最后，可见光设备识别可以代替人类视觉，识别表盘数据、设备状态、阀门阀杆等开关和作业设备是否正常。防爆巡检机器人对于以上国内品牌的巡检机器人简单对比，可以发现他们都有自己的优点，尤其是在产品定位方向和市场发展路线层面来讲，安森智能的防爆巡检机器人相对来说，定位显得更加明晰一些，功能实用性也相对全面一点，应用领域场合也相对比较多，除了在石油化工等高危工业区特别山场外，对普通天然气管道巡检等轻符合低难度的日常巡检工作更是游刃有余。防爆巡检机器人由以上比对分析来说，国内的工业巡检机器人厂家品牌都在针对国内市场的各个领域开始做铺垫和发展，市场需求量非常大，未来能做在前面的品牌必将是技术积淀和专业程度都深度化集中化的厂家。防爆巡检机器人另外，从全球智能工业巡检机器人市场来看，都已经从研究的初级阶段进入了产业化阶段，目前有报道透漏巡检机器人的市场在近几年会超过４００亿美元，而中国，是目前最大的巡检机器人的应用市场和国家，所以作为代替高危作业人员的巡检机器人，是目前工业机器人市场产业发展的主要潮流，未来发展前景不可限量。安森智能巡检机器人

IAII（人工智能产业研究院）与AIL(智能物流基金会)对国内外领先企业在智能物流领域新技术、新商业模式的应用进行了分析，并探讨智能物流对物流行业发展的影响。 智能物流市场快速发展，预计2025年规模超万亿元，行业正由自动化、无人化向数据化、智能化发展。 主要技术中，无人机、机器人、智能快递柜、可穿戴设备、3D打印、大数据分析等技术已经逐步开始商用；无人卡车、人工智能正处于研发测试阶段，未来前景大。 行业内领先企业积极布局智能物流，抢占先机。–以亚马逊、京东、阿里等为代表的互联网科技企业：注重通过科技手段提升物流效率，依托自身互联网科技基因，在智能物流各领域积极布局，力图实现弯道超车。–以UPS、DHL、顺丰等为代表的领先快递物流企业：通过组建研发 团队，设立研发机构，或与第三方合作等方式，在应用前景明确， 与自身需求紧密相关的智能物流技术上，如无人机、仓内AGV机器人，进行积极布局。–以G7汇通天下为代表的智能物流物联网企业：独立于物流公司和电商平台，专注于物联网、大数据和人工智能平台开发和服务，具有很强的技术实力和商业模式优势。在具有互联网思维的专业团队和资本的助力下，发展前景巨大。 未来，领先物流企业需要结合自身特性、洞察所在领域的客户、市场变化，做好智能物流的提前布局，追赶者应以更加开放的心态拥抱 科技，拥抱智能物流，实现转型升级。一、智能物流的定义物流业是国家经济支撑性产业，2009-2016年，全国社会物流总费用在GDP中的占比由18.1%下降至15.5%，但与发达国家物流费用占GDP约10%的比例相比还有很大差距，提高物流效率，降低物流成本成为政府、物流企业与其客户力争实现的目标。2016年，国家发改委发布《物流业降本增效专项行动方案》，交通运输部也规划从基础设施建设等四方面着手帮助促进物流业降本增效。智能物流是指通过智能硬件、物联网、大数据等智能化技术与手段，提高物流系统分析决策和智能执行的能力，提升整个物流系统的智能化、自动化水平。智能物流集多种服务功能于一体，体现了现代经济运作特点的需求，即强调信息流与物质流快速、高效、通畅地运转，从而实现降低社会成本，提高生产效率，整合社会资源的目的。根据中国物流与采购联合会数据，当前物流企业对智能物流的需求主要包括物流数据、物流云、物流设备三大领域，2016 年智能物流市场规模超过2,000亿元，到2025年，智能物流市场规模将超过万亿。 智能物流数据服务市场（形成层）：处于起步阶段，其中占比较大的是电商物流大数据，随数据量积累以及物流企业对数据的逐渐重视，未来物流行业对大数据的需求前景广阔。 智能物流云服务市场（运转层）：基于云计算应用模式的物流平台服务在云平台上，所有的物流公司、行业协会等都集中整合成资源池，各个资源相互展示和互动，按需交流，达成意向，从而降本增效，阿里、亚马逊等纷纷布局。 智能物流设备市场（执行层）：是智能物流市场的重要细分领域，包括自动化分拣线、物流无人机、冷链车、二维码标签等各类智能物流产品。二、智能物流发展驱动因素 2.1 国家大力推进互联网+物流业自2015年以来，国家各级政府机构出台了鼓励物流行业向智能化，智能化发展的政策，并积极鼓励企业进行物流模式的创新，主要方向包括： 大力推进“互联网+”物流发展，发挥互联网平台实时、高效、精准的优势，对线下运输车辆、仓储等资源进行合理调配、整合利用，提高物流资源使用效率， 实现运输工具和货物的实时跟踪和在线化、可视化管理。如国务院办公厅《关于深入实施“互联网+流通”行动计划 的意见》中提出，鼓励发展分享经济新模式，激发市场主体创业创新活力，鼓励包容企业利用互联网平台优化社会闲置资源配置，扩大社会灵活就业。 鼓励物流模式创新，重点发展多式联运、共同配送、无车承运人等高效现代化物流模式。商务部《2015年流通业发展工作要点》中提出，深入推进城市共同配送试点，总结推广试点地区经 验，完善城市物流配送服务体系，促进物流园区分拨中心、公共配送中心、末端配送点三级配送网络合理布局，培育一批具有整合资源功能的城市配送综合信息服务平台，推广共同配送、集中配送、网订店取、自助提货柜等新型配送模式。 加强物流信息化和数据化建设，国务院办公厅《关于推进线上线下互动加快商贸流通创新发展转型升级的意见》中提出，鼓励运用互联网技术大力推进物流标准化，推进信息共享和互联互通； 大力发展智能物流，运用北斗导航、大数据、物联网等技术，构建智能化物流通道网络，建设智能化仓储体系、配送系统。2.2 新商业模式涌现，对智能物流提出要求近10年来，电子商务、新零售、C2M等各种新型商业模式快速发展，同时消费者需求也从单一化、标准化，向差异化、个性化转变，这些变化对物流服务提出了更高的要求。 电商快速发展，电商带动快递业从07 年开始连续9年保持50%左右高速增 长，2016年业务量突破300亿件大关， 达313.5亿件。行业爆发式增长的业务量对物流行业更高的包裹处理效率以及更低的配送成本提出了要求。– 未来电商将持续高速发展，阿里研究院预计2020年网络零售额将超过10万亿元人民币，2017年中，阿里巴巴集团董事局主席马云更是提出“一天10亿包裹数量，不会超过八年，估计在六、七年左右就能实现”。– 跨境电商快速发展，预计到2020年将保持年均增长20%，2020跨境电商贸易进出口占整体对外贸易的比例将由19.5%上升37.6%。 新零售兴起，企业以互联网为依托，通过运用大数据、人工智能等先进技术手段，对线上服务、线下体验以及现代物流进行深度融合的零售新模式。这一模式下，企业将产生如利用消费者数据合理优化库存布局，实现零库存，利用高效网络妥善解决可能产生的逆向物流等诸多智能物流需求。 C2M兴起，由用户需求驱动生产制造， 去除所有中间流通加价环节，连接设计师、制造商，为用户提供顶级品质，平民价格，个性且专属的商品。这一模式下， 消费者诉求将直达制造商，个性化定制成为潮流，对物流的及时响应、定制化匹配能力提出了更高的要求。2.3 物流运作模式革新，推动智能物流需求提升互联网时代下，物流行业与互联网结合， 改变了物流行业原有的市场环境与业务流程，推动出现了一批新的物流模式和业态如车货匹配、众包运力等。基础运输条件的完善以及信息化的进一步提升激发了多式联运模式的快速发展。新的运输运作模式正在形成，与之相适应的智能物流快速增长。 车货匹配，可分为两类：同城货运匹配、城际货运匹配。货主发布运输需求，平台根据货物属性、距离等智能匹配平台注册运力，并提供SOP等各类增值服 务。对物流的数据处理、车辆状态与货物的精确匹配度能力要求极高。 运力众包，主要服务于同城配市场，兴起于O2O时代，由平台整合各类闲散个人资源，为客户提供即时的同城配送服务。平台的智能物流挑战包括如何管理运力资源，如何通过距离、配送价格、周边配送员数量等数据分析进行精确订单分配，以期望为消费者提供最优质的客户体验。 多式联运：包括海铁、公铁、铁公机等多类型多式联运方式，多式联运作为一种集约高效的现代化运输组织模式， 在“一带一路”国家战略的布局实施过程中，迎来了加速发展的重要机遇。由于运输过程中涉及多种运输工具，为实现全程可追溯和系统之间的贯通，信息化的运作十分重要。同时新型技术如无线射频、物联网等的应用大大提高了多式联运换装转运的自动化作业水平。2.4 大数据，无人技术等智能物流相关技术日趋成熟无人机、机器人与自动化、大数据等已 相对成熟，即将商用；可穿戴设备、3D打印、无人卡车、人工智能等技术在未来10 年左右逐步成熟，将广泛应用于仓储、运输、配送、末端等各物流环节。较为成熟，将要或已经实现商用的物流相关技术： 仓内技术：主要是机器人技术，包括AGV(自动导引运输车)、无人叉车、货架穿梭车、分拣机器人等，主要用于仓内搬运、上架、分拣操作，可有效提升仓内的操作效率，降低物本，如亚马逊在13个分拣中心布局超3万个KIVA机器人。 最后一公里配送：无人机技术，包括干线无人机与配送无人机两类，其中配送无人机研发已较为成熟，主要应用于末端最后一公里配送，如京东在2017年618期间，已采用无人机在多省市进行农村小件商品配送，完成1,000余单配送。 智能数据底盘：大数据分析技术，通过对商流、物流等数据进行收集、分析， 主要应用于需求预测、仓储网络、路由优化、设备维修预警等方面，如京东采用数据预测方式，提前洞察消费者需 求，并进行预先分仓备货。相对不成熟，距商用仍有一定时间的物流相关技术： 仓内技术中可穿戴设备技术，最后一公里中3D打印，干线技术中的无人卡车，以及数据底盘的物联网、人工智 能等技术多处于研发测试阶段，可分别用于仓内智能分拣、末端产品配送、干线货物运输、产品溯源、决策支持等方面，如在DHL荷兰仓内，员工可根据智能眼镜的图像提示如包裹体积、目的地信息，进行高效分拣。

“ 国产机器人企业调结构促转型，产品结构不断优化。”▼近两年来，在《中国制造 2025》、《机器人产业发展规划（2016-2020 年）》等产业政策的引导下，尽管全社会固定资产投资增速仅为个位数增长，国产工业机器人依然呈现出良好的发展态势。据中国机器人产业联盟统计，2017 年国产工业机器人共销售 3.78 万台，销量同比增长 29.8%，与前两年增速基本相当。从价值量看，2017 年国产机器人企业销售工业机器人市场价值约为 51.83 亿元，同比增长 22.8%，增速不及销量增速。2018 年上半年国产工业机器人共销售 22304 台，同比增长 22.4%，增速高于上年同期 5.3 个百分点。从价值量看，2018 年上半年国产机器人企业销售工业机器人市场价值约为 28.9 亿元，同比增长 7.1%。随着总量的提升，近两年国产工业机器人销量的增速总体回落，经历了严峻竞争后，龙头企业的优势更为突出，行业总体正在走向成熟。2018 年上半年国产机器人销量已达到上年总销量的 59%。其中三轴及三轴以上机器人销售达到上年总量的 59.9%，工厂物流机器人销量达到上年总量的 48.5%，市场延续活跃态势。国产机器人产业发展特点 1、我国机器人骨干企业发展势头良好近两年来，我国机器人企业发展迅速，特别是骨干企业的研发生产能力不断提高。沈阳新松、南京埃斯顿、安徽埃夫特、广州数控、上海新时达等企业不断发展壮大，产业化能力不断提升；苏州绿的、南通振康、汇川技术、深圳固高等企业在关键零部件的研制方面取得明显突破；广州瑞松、长沙长泰、唐山开元、上海沃迪、广州明珞等系统集成商已具备较强的竞争优势。部分骨干企业为进一步增强其市场竞争力，加快了整合并购国内外行业资源的步伐。2017 年 2 月，埃斯顿出资 1500 万英镑收购英国运动控制商 TRIO（翠欧） 100%股权；美的集团与以色列运动控制厂商 Servotronix 达成战略合作。4 月，埃斯顿收购美国 Barrett Technology 公司部分股权并增资。6 月，埃夫特完成对意大利 ROBOX 的收购；新时达收购杭州之山智控技术有限公司。9 月，埃夫特收购欧洲汽车装备和机器人系统集成商 W.F.C 集团 100%股权；埃斯顿又以 886.9 万欧元收购德国多领域系统集成商 M.A.i。2018 年 1 月，埃斯顿工业机器人智能化生产基地正式投产，实现了机器人本体生产的自动化、信息化，在机器人生产中的总体装配、搬运、检测等工艺环节用自主生产的机器人生产机器人，同时使用信息化手段保证机器人产品的品质追溯和过程监控。2018 年上半年，新松公司完成了对全球具有较高影响力的面板与半导体自动化设备供应商——韩国 Shinsung FA 的投资，进一步提升了公司在该领域的市场影响力。 2、各类机器人新产品不断涌现，市场竞争力增强近两年来，在国家大力支持以及企业与科研机构研发人员的不懈努力下，我国机器人领域创新成果不断涌现，技术水平显著进步，市场竞争能力显著增强。工业机器人在高速高精度控制、本体优化设计及集成应用等方面取得了积极进展。沈阳新松 7 轴柔性协作机器人负载量实现 3kg 至 20kg，研发成功了双臂移动机器人、轻量化复合机器人、360kg 长臂重载机器人；并针对核电、航空航天、石油化工等特种行业的自动化需求研发蛇形臂机器人。哈工大机器人集团成功研制全国第一条锂电池 PACK 自动化生产线，自主品牌工业机器人应用其中。苏州绿的研制的谐波减速器在精度、寿命、稳定性、噪音等方面，均达到国际先进水平，产品已进入 ABB 供应体系。国产机器人企业调结构促转型，产品结构不断优化。多关节机器人市场占比连续三年不断提升，2017 年销量达到 1.59 万台，占比达 42.1%，成为销量第一的机型。坐标型机器人的占比则是连续 3 年下降至 36.7%，以 1.39 万台的销量位居第二；平面多关节机器人（SCARA）在 2017 年销量是 3660 台，在国产市场上占比 9.7%，较 2016 年回升了 5.5 个百分点；工厂用 AGV 销售 3154 台，占比 8.3%， 位居第四，占比提高了 0.9 个百分点；并联机器人销售约 600 台，同比增长 9.8%， 占比 1.6%；圆柱坐标型 5 百余台，在国产机型市场上占比为 1.4%。对比 2013 年（建立国产机器人销售统计起始年份）与 2017 年国产工业机器人销量的结构分布，可以看出国产机器人产品结构在持续优化。2017 年多关节机器人在总销量中的占比比 2013 年提升了 20 个百分点；而主要由三、四轴机器人构成的坐标机器人与 SCARA 机器人在总量中的占比下降了 19.1 个百分点。这些变化都展现出内资企业在积极优化产品结构、提高制造水平方面取得的进展。 3、国产工业应用广度和深度不断拓展据羿戓信息所了解，随着技术水平的提高产品结构不断优化，国产工业机器人应用广度和深度不断拓展。一方面体现在重点行业、知名企业开展的示范应用（应用的深度）；另一方面体现在应用行业的不断拓展（应用的广度）。近年来，在工信部、发改委等有关部门推动下，若干工业机器人示范应用类项目得以实施，直接推动了国产工业机器人在家电、电力电子、汽车零部件、金属加工、家具卫浴等行业龙头企业的应用。目前，创维、澳柯玛、海尔、格力、广汽、上汽及上海大众等行业知名企业都开始逐步使用国产机器人。一些机器人厂商充分把握市场需求机会，通过与用户企业的深入合作，实现了技术的改进与提升。应用行业的扩展有力地支撑了国产工业机器人市场的持续增长。统计显示，2017 年国产工业机器人应用范围持续增加，已服务于国民经济 39 个行业大类，110 个行业中类，国产工业机器人在越来越广泛的行业中实现市场价值，对推动工业机器人市场的发展具有积极意义。2017 年国产工业机器人应用行业具体涉及行业除了传统的食品制造业，医药制造业，有色金属冶炼和压延工业，食品制造业，非金属矿物制品业，化学原料和化学制品制造业，专用设备制造业，电气机械和器材制造业，金属制品业，汽车制造业，橡胶和塑料制品业等行业外，还新增了皮革、毛皮制品及制鞋业、木材加工和木、竹、藤、棕、草制品、废弃资源综合利用业、金属制品、机械和设备修理业和管道运输业等行业。从销量看，计算机、通信和其他电子设备制造业、通用设备制造业、汽车制造业及电气机械和器材制造业使用工业机器人的数量最多，分别占 2017 年国产工业机器人总销量的 22.9%、19.9%、14.1%和 11.7%；其他行业机器人使用量共计占总销量的 31.4%。从价值量看，销往汽车行业的机器人价值量最高，同比增长 38.8%，占国产机器人市场价值的 21.1%，比重较 2016 年回升 2.4 个百分点。通用设备制造业用机器人价值量增速加快，较 2016 年增长了 119.6%；通用设备制造业使用机器人总价值量占国产机器人市场总价值的 19.2%，位居第二位，比重较 2016 年提高了8.4 个百分点。计算机、通信和其他电子设备制造业 2017 年新增机器人，无论是数量还是价值量，增速都处于较高水平，使用机器人量价齐升，2017 年使用的机器人价值总量约是 2016 年的 2 倍，且价值量的增幅强于数量的增幅。化学原料和化学制品制造业使用国产机器人价值量同比增长 18.7%，价值量在国产机器人总体中占 7.4%，比 2016 年小幅度下降 0.3 个百分点。图表 4：2017 年国产工业机器人市场销售按应用行业分布数据来源：中国机器人产业联盟同时，国产工业机器人的应用在各领域全面开花，销量均有增长。2017 年超过六成的国产工业机器人应用在搬运与上下料领域，总量为 2.32 万台，较上年增长了 40.8%。焊接与钎焊是国内产机器人应用的第二大领域，2017 年的销售总量5600 多台；其中钎焊领域应用近 2400 台，是焊接与钎焊中最为重要的细分领域。用于装配领域的国产工业机器人为 3900 多台，2017 年增速趋缓，同比增长 5.4%。用于涂层与封胶的国产工业机器人共计销售 3000 多台，比 2016 年增长了 55.5%。此外，在经历了 2016 年整体下降以后，2017 年用于加工（激光切割、机械切割、去毛刺、抛光等）的机器人销量增速达到 94.2%。用于洁净室的机器人销量同比上升 38.2%。图表 5：2016-2017 年国产工业机器人市场销售按应用领域分布数据来源：中国机器人产业联盟国产机器人面临的困难和问题虽然目前我国工业机器人研发取得了一批基础性理论成果，并在诸多领域中初步实现了产业化应用，但无论从技术水平还是产业规模来看，总体尚处于产业形成期，国产机器人发展仍然面临严峻挑战。 1、核心技术缺失，企业研发投入资金压力大虽然我国机器人研制有了长足的进步，但在核心及关键技术的原创性研究、高可靠性关键零部件、系统工艺应用解决方案以及主机批量生产等方面，依然存在一定不足。近几年，我国机器人企业越来越重视自主创新，但常常面临资金瓶颈，很多企业表示难以支撑长期巨大的研发投入。究其原因，一是机器人产业是技术密集型和资金密集型产业，投资大、投资周期长，加之我国机器人产业发展时间尚短，企业技术基础普遍较为薄弱，更需要大量持续的研发资金投入，否则难以同具有几十年发展历史的外资品牌同台竞争。二是我国机器人产业作为战略性新兴产业，近几年才发展起来，绝大多数为中小型企业，资金实力有限，无法支撑巨大的研发投入，难以应对迅速变化的市场需求。 2、各类人才短缺，制约创新及应用推广虽然机器换人可以替代大量的简单劳动力和一般技术工人，但随之而来的是对机器人技术研发人才、操作及维修人员的大量需求。目前，我国机器人产业发展中，这几类人才缺口已经开始显现并呈现加剧态势。其一，机器人是多学科交叉融合的产物，其技术与产业的发展，需要掌握机械工业、电子信息、生物材料等多领域专业知识的高素质研发设计型人才；其二，机器人应用，需要能够精准掌握客户需求、生产工艺以及产品外在特征、内在性能，并且具备丰富项目管理和行业经验的系统集成人才、市场营销人才；其三，机器人使用过程中，机器人操作、调试、维护等高技能型人才必不可少。相较于我国机器人市场的增长速度， 相关专业人才存在较大缺口，这必将影响我国机器人产业的创新发展及推广应用步伐。 3、国际竞争加剧，国产机器人推广应用面临挑战由于发展时间尚短，我国机器人市场以外资品牌为主导。2017 年，ABB、发那科、安川、库卡等国外知名企业的产品占据了国内工业机器人市场的七成以上。伴随着“机器换人”的大力推进，外资品牌加紧布局中国市场。2017 年 1 月，库卡在上海举行中国二期厂房奠基仪式，以求继续扩大产能。2017 年 7 月，安川电机二期项目在武进国家高新区开工建设，项目投产后常州工厂的机器人年生产能力将达到 18000 台。2018 年 3 月 28 日，广州发那科机器人有限公司在广州科学城奠基开工，目标是建设集机器人销售、展示、培训、技术支持及仓储等业务于一体的华南基地。2018 年 5 月 17 日，ABB 机器人重庆应用中心在两江新区正式揭幕，标志着 ABB 机器人业务在西部地区的布局完成了战略性的一步；10 月 27 日ABB 披露将投资 1.5 亿美元在上海建设全球最大、最先进、最具柔性的机器人工厂，实现用机器人制造机器人。另外，外资品牌开始降价，在价格上与自主品牌开展竞争。在外资品牌挤压下，国产机器人的市场拓展显得尤为艰难。一些用户用设计精度较低的国产产品同设计精度较高的外资品牌产品做对比，就简单地认为国产工业机器人无法满足精度要求高的场合；有的企业并没有真正使用过国产机器人， 便认为其不能满足需求，对国产机器人的信任度、认可度较低。 4、无序竞争显现，影响行业健康发展近两年，在巨大市场潜力诱惑下，新的机器人企业不断涌现，但一些企业还未找准产品定位，又缺乏研发能力、未具备检测试验设施、没有或不遵循现有标准便盲目投入、组装生产，在产品质量、可靠性无法保证情况下，以低价抢占市场，扰乱了正常市场竞争秩序，影响了自主品牌信誉。同时，在产业转型升级的压力下，一些地方纷纷跟风，加之资本市场的追捧，盲目兴建机器人产业园区等， 造成大量资源浪费，也加剧了不正常竞争，不利于行业健康可持续发展。国产机器人发展趋势及预测分析显示，2018 年以来国产工业机器人市场保持平稳的增长，但在制造业投资总体趋缓的背景下，保持前些年高速增长的难度在加大。2018 年国产工业机器人销量的增长将与上年基本持平，并出现一定程度的回落，增速预计在 20%左右的水平。根据中国机器人产业联盟在 2018 年底开展的工业机器人市场预测快速调查来看，超过 83%的被调查企业 2018 年新增工业机器人订单台数同比增加超过了20%，84%的参与调查者认为 2019 年工业机器人销量同比增加将超过 10%，其中认为将超过 20%的有 44%。综合来看，参与调查的企业家普遍认为未来三年我国工业机器人产业形势总体平稳。

引言：自动驾驶是指让汽车自己拥有环境感知、路径规划并且自主实现车辆控制的技术，也就是用电子技术控制汽车进行的仿人驾驶或是自动驾驶。未来随着车载技术的进一步成熟以及新技术的应用，L4级自动驾驶将会最终进入乘用车平台和城市道路环境，自动驾驶汽车在城市环境下最好的应用场景是共享出行领域，预计这将会彻底改变消费者的拥/用车习惯，对传统私家车市场形成巨大冲击，轿车厂商因此会转型布局出行服务市场。本篇报告我们将主要论述L4级自动驾驶系统技术、成本和商业化应用场景。自动驾驶的定义和技术分层从L4级自动驾驶开始实现系统对驾驶员的替代自动驾驶是指让汽车自己拥有环境感知、路径规划并且自主实现车辆控制的技术，也就是用电子技术控制汽车进行的仿人驾驶或是自动驾驶。美国汽车工程师协会（SAE）根据系统对于车辆操控任务的把控程度，将自动驾驶技术分为L0-L5，系统在L1~L3级主要起辅助功能；当到达L4级，车辆驾驶将全部交给系统，而L4、L5的区别在于特定场景和全场景应用。本篇报告我们将主要论述L4级自动驾驶系统技术、成本和商业化应用场景。自动驾驶产业链自动驾驶创造机会吸引行业外企业共同参与技术体系研发自动驾驶涉及到极为复杂的多产业融合，除了传统整车制造以外还涉及到了大量新兴技术，如：人工智能、大数据、物联网等，由于传统厂商难以短时间内形成相关技术研发能力，因此这给予了行业外相关技术企业进入这一巨大新兴市场的绝佳机会。除了新型高精度传感器（Lidar）等Tier2厂商外，人工智能创业公司着手开发自动驾驶算法以及针对特定或通用场景的整套系统解决方案；而互联网企业基于其在数据、资金、行业所拥有的强大综合实力，希望为未来出行领域开发L4、L5平台级自动驾驶系统；传统厂商OEMs、Tier1s也看到了自动驾驶巨大的商业机会，除了通过开发ADAS模块，使其现有产品逐渐获得L1~L3级自动驾驶能力以外，其也通过自建，整体收购的形式组建自己的自动驾驶研发团队，目标是开发适应未来的完全无人驾驶产品。L4级自动驾驶技术及成本分析自动驾驶整体技术实现层级：感知层、决策层、执行层L4级自动驾驶系统实现在特定区域内对车辆操作的完全接管，系统需要实现：对周围障碍物的感知、车辆定位以及路径规划（2W1H），实现这些功能需要构建感知层、决策层、执行层这三个层面的技术架构，这三个技术层级分别代表着L4自动驾驶系统的眼和耳、大脑以及手脚。基于当前技术发展情况，我们在本部分主要讨论车辆内部所采用的一些传感器和计算单元。除了本地的传感器和处理器外，系统通过与外部车辆、设施进行信息交互，以及在高精度地图等辅助下可以获得更好的环境感知能力。自动驾驶环境感知传感器感知层需要对多种传感器进行融合以实现冗余感知层主要是为自动驾驶系统获取外部行驶道路环境数据并帮助系统进行车辆定位，当前无人驾驶系统中代表性的传感器有激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、GNSS/IMU等，由于其工作原理、技术特性各不相同决定其适用的应用场景各异，所以当前大部分车辆都是采用多种传感器相融合的方式以应对各种可能发生的情况，保证系统冗余。自动驾驶计算决策层IC公司和Tier1大力投资研发布局该领域目前自动驾驶厂商传感器搭配基本趋同，而决定L4级自动驾驶落地的时间快慢更多的是取决于系统的决策环节，包括相关算法和计算平台。我们知道传感器每秒钟都会产生大量数据，计算平台需要有能力在极短时间内对大量的数据进行处理、分析并给车辆执行层下达操作指令以保证自动驾驶车辆的安全行驶。自动驾驶专用计算平台需要能够融合多种专用芯片和处理器，技术门槛极高，当前各大科技公司、Tier1都在布局该领域的技术研发，尤其是专业芯片环节具有极高的技术门槛，如Intel收购Altera（FPGA）、Movidius（视觉处理芯片）和Mobileye。目前由于产量少、造价高昂，当前一台计算平台的售价都在几万元甚至是十几万元，随着未来量产，成本有望降至万元以下。当前L4级自动驾驶系统硬件成本高昂随着产业链成熟和产量提升硬件成本有望实现大幅下降目前大体上实现L4自动驾驶的硬件设备一般包含：6~12台摄像头、3~12台毫米波雷达、5台以内的激光雷达以及1~2台GNSS/IMU和1~2台计算平台（不同方案会选择不同侧重的传感器）。当前一整套L4级自动驾驶系统硬件成本还比较昂贵，整体基本在50万元左右甚至更高，而未来随着资本、研发的不断投入，自动驾驶产品逐渐落地、配套产业链逐渐成熟，预计整套系统硬件成本会在1~2年左右降至10~20万元，并最终有望控制在10万元以内。L4级自动驾驶商业化应用场景分析初期高投入换取后续人工费用降低和运营效率的提升L4级自动驾驶技术是指在确定的区域范围内实现系统对车辆的完全接管，在考虑适合L4级自动驾驶的商业化应用场景时，我们应该综合考虑以下因素：当前系统还不够聪明，难以应对过于复杂的道路环境；当前L4级自动驾驶硬件成本依然高昂，甚至比车辆自身成本还高，虽然未来成本有望下降，但依然会达到10万元左右，过高的成本导致其可能并不适合应用于私家车；L4级自动驾驶系统最大的优势就在于对驾驶员的完全替代，在考虑人力成本愈发高昂的当下，这可以节省大量的人力成本；系统在运营时间、运营效率等方面的表现都要优于人类驾驶员。因此在考虑L4级自动驾驶应用场景的时候需要综合考虑多方面因素。港区物流运输场景我国港口经营面临由注重吞吐量转向提高服务质量港口是贸易往来中的重要节点，90%的进出口物资是通过海运并经港口实现的。目前全球前20大集装箱港口中中国占其中一半，前10大集装箱港口中有7个来自中国。随着集装箱船舶大型化、经营联盟化、班轮公司集中度急速提升这一趋势，对大型枢纽港提升码头服务能级、效率和质量、进一步优化资源配置、降低口岸综合成本等都提出了更高的要求；此外港口管理还面临廉价劳动力供给下降，随着工人健康意识的提升，新一代的劳务人员对于传统的工作模式变得难以适应，在未来港口将会面临着用工荒和用人成本大幅上升的情况。港口的发展模式正在从传统的单纯注重通过能力和吞吐量，转为口岸效率、服务质量、综合物流、科技创新和可持续发展等方面的的全面竞争，港口管理集团在未来的发展过程中可通过引入无人岸桥、自动驾驶内集卡等设备以上发展目标。L4级自动驾驶在港口自动化改造方案中比AGV更有竞争力目前国内多个港口探索通过自动化改造提升集装箱运输效率和服务质量，如上海港洋山四期全自动化港口，7个集装箱泊位，共集成了26台岸桥、120台轨道吊和超过130台AGV，设计目标将实现集装箱吞吐630万TEU/年，自动化改造提升了港口的工作效率，同时为港口节省了极大的人力成本。其中，洋山四期采用AGV代替了内集卡（内集卡主要是负责在岸桥（岸边起重机）和场桥（堆场起重机）之间的运输任务）。但AGV价格昂贵，且前期需要对车量运行区域预埋导航设备，如需路线更改，则需要重新铺装导航设备；相比之下由于L4自动驾驶卡车是基于成熟卡车平台建造，成本相对低廉，且由于其导航方式不需要对港区进行基建改造，相比起AGV方案有投入少、运行灵活、适用面广等优点。细分市场空间有限但实现难度较小截至2017年末，全国共拥有生产码头27578个，万吨级及以上泊位2366个。在万吨及以上泊位中，集装箱泊位共328个。以洋山港四期为例，其共有7个集装箱泊位，配置有130台AGV，若我们假设同样数量L4自动驾驶内集卡运输效能等同于AGV的话，则按该比例我们可以推算得出，全国现有集装箱码头数量若全部进行内集卡自动化升级改造则需要6091台内集卡，若每台的改装费用为20万元，则改装市场空间为12.18亿元。在码头场景应用自动驾驶卡车难度较小，原因在于：码头场景相对封闭，运行区域规范整洁，适合于L4自动驾驶系统运行；虽然内集卡自动化升级需要一定成本，而国内的干线枢纽港出于在未来行业竞争中能够处于有利的竞争地位，有动力去对港口设施进行信息化、自动化升级改造；此外，自动驾驶内集卡可以节省8元/TEU的人力运输成本，并使得利润提升3.4倍。干线物流运输场景中国公路物流运输行业集中度较低行业未来面临整合中国公路运输总量占整体物流总量的70~80%，地位及其重要，但物流成本占GDP总量的16%，远高于欧美发达国家10%的水平。中国物流行业存在着小、散、杂等特点，90%的承运商单位都是中小运营商，个体车队占63%，行业集中度低、竞争激烈、行业利润率低。未来随着政策趋严导致的行业门槛提升以及当市场达到一定的饱和度时，行业将会进入整合并将淘汰效率低的小企业，集中度进一步提升，在未来行业竞争中行业龙头企业胜出的关键因素是要能够满足客户多元化需求，为客户提供透明、高效、标准化、低成本的服务。L4级自动驾驶技术助力综合物流龙头企业降低运营成本人工费用及运输成本费用是物流运输公司最主要的成本，如国内公路物流上市公司标的“德邦股份”2017年年报显示人工费用和运输费用分别占公司营业成本的45.12%和37.51%。尤其是人工费用，随着未来中国人口红利逐渐消失，社会劳动力成本进一步上升，将会对物流公司的利润水平造成巨大的压力。L4级自动驾驶技术可以有效降低公路物流公司对于卡车司机的需求——尤其是在干线运输环节，根据我们的调研，业内人士认为人工成本因为自动驾驶技术的引入可以下降2/3，此外，预计自动驾驶技术在固定线路上可以实现最有效率的驾驶方式，并极大地降低交通事故的发生概率，因此燃油费用和保险费用也会因此相应下调，最终由于引入自动驾驶系统整体利润率可实现近3倍的增长。干线运输行业规模庞大，但技术渗透尚需解决行业问题中国有近1500万辆公路货运车辆和3000万名货车司机，而当前自动驾驶技术比较适用于干线运输这一细分场景，主要原因在于干线运输行驶场景主要为高速公路，高速公路相比起城市主干道来说，行人、骑车人数量较少，复杂的道路路口、交通指示灯等设施相对较少，系统对道路上车辆行驶轨迹更好进行预测。因此，在测算市场规模上我们主要关注重型卡车（干线运输）领域， 国内重卡保有量近600万辆，按比例推算对应司机数量应该在1200万名左右。假设每辆车的改装成本在20万元，则这是一个近1.2万亿的存量市场。虽然干线物流运输拥有较大的市场空间，但是行业中所遗留的一些历史问题阻碍了自动驾驶技术的推行，如甩挂模式推行困难，单车在运货到站后到再装满货物离站往往需要等待1~2天；此外，自动驾驶汽车能否正式上路运行最终还要通过政府相关部门的审批。其他应用场景当前L4级自动驾驶落地城市一般道路应用场景困难较大目前自动驾驶汽车进入城市一般道路应用场景难度还是比较大，即使是目前技术最领先的Waymo（MPD数据排名第一），在其测试的凤凰城地区也经常会有当地居民抱怨Waymo测试车在道路上的表现过于呆板。如果想要自动驾驶汽车在城市场景应用，可以选择某些低速、固定线路的应用场景，如：固定区域低速场景：最后一公里低速物流车、道路清洁车等市政车辆；在开放道路固定线路上行驶的公交车，其类似于轨道交通车辆，运行线路固定，道路情况虽然比较复杂，但是车速不快，还可以采取在车辆外安装LED信息告示板主动向车辆周边的行人和车辆告知自动驾驶车辆的下一步动作而避免可能发生的事故。此外，载客相比起之前我们重点分析的载货场景，还需要考虑乘客的搭乘体验，这对车辆控制算法有更严格的要求，因此技术难度更大。行业未来发展展望汽车将朝向电子化方向发展伴随电子化率提升汽车价值核心从硬件转向软件随着自动驾驶技术的发展，汽车计算单元将会由分布式转为集中式设计，自动驾驶系统将会整合更多的传感器、处理器、芯片、通讯模块等电子元器件并进行统一的数据处理，整车成本中电子元器件占比将会被大幅提升。此外，当前普通汽车中软件设计相较于3C产品比较落后而且在车辆全生命周期中无法得到任何的线上更新，手机、电脑的产品更迭周期在12~24个月，汽车产品的更迭周期却是3~5年，而未来随着汽车电子化、智能化、联网化发展，人们在汽车上将会获得如使用手机或笔记本电脑一般的使用体验，通过OTA技术，车辆可以通过线上实现数据和系统的更新和迭代。因此，未来汽车产品的核心价值将会从传统的硬件更多转向软件。汽车行业结构变革传统汽车厂商加大对上下游投资布局避免发展成为代工厂伴随着自动驾驶技术的发展，当L4级自动驾驶逐渐渗透进入乘用车平台时，相关新兴技术的引入和商业化应用场景的变化将会造成整体汽车行业产业结构的剧变，正如我们之前分析的，汽车的硬件制造将会被大大削弱，而且自动驾驶在未来有可能会颠覆人们的出行模式和汽车属性。实际当前各大汽车巨头已经注意到了行业变化趋势并开始提前布局以应对未来的行业变化，我们当前能够看到汽车整车厂商主要布局下游共享出行行业和上游核心技术厂商以及地图数据厂商。此外，除了传统汽车厂商以外，半导体巨头也看好该领域并通过自研或收购汽车电子（芯片）提前布局进入汽车行业。自动驾驶未来将会改变人们的出行方式自动驾驶助力共享出行改变城市居民“拥/用”车习惯在城市化发展进程中，随着越来越多的人口涌入城市，城市边界逐渐扩张，人们对于车辆的需求也逐年扩张，目前全国有1.6亿人有驾驶照却没有自己的私家车，而拥车一族也有车辆使用率低、交通拥堵、停车困难等问题。共享化出行是被普遍看好的可以解决以上问题的最好办法，但传统的网约车存在着司机管理困难，人工成本高昂，政策监管等问题，而分时租赁取车以及归还地点固定，若取车点分布较少则使用不方便，相反则面临着高昂的停车场租用费。自动驾驶车辆是天然的共享出行平台，虽然其初始投入高，但作为自动化共享出行工具，其既可以解决司机管理、人力成本高昂等问题，同时其还可以通过后台配单自动驶往临近的叫车人，同时结合网约车的便利性和分时租赁的经济性。智能自动驾驶车辆同时结合了网约车便利性和分时租赁经济性特点，既解决了网约车司机的管理和人力成本问题，又解决了分时租赁取、归还车辆不方便的问题；密歇根交通研究院测算一辆共享自动驾驶汽车可以替代9.34辆传统汽车，这将大幅降低汽车密度并解决交通拥堵问题，同时为城市节省大量的停车场用地资源。