机器行业调研报告

随着《中国制造2025》的提出和后续工作的落实，智能制造做为新一代信息技术与制造技术融合发展的结合点，成为中国制造的主攻方向，受到资本及产业界广泛关注。为此，我们于近期组织了智能制造系列调研，针对机器视觉、MES、工业信息安全等领域与硬件供应商、海外品牌代理商、系统集成商、第三方研究机构等多领域产业专家进行了深入沟通。现将机器视觉调研结论整理如下，其他主题调研报告及后续调研活动会陆续推出。在人工成本增加、制造业生产效率和产品质量要求提高、产业技术升级等多因素推动下，行业迎来快速发展期，2016年将达到百亿级市场规模。机器视觉拥有效率高、精度高、稳定性强、可适应危险环境、感光范围广等人工视觉无法比拟的优势，广泛应用于电子、汽车、医药、食品与包装机械、印刷机械等领域；国内机器视觉行业自2009年以来进入高速发展期，年增速达到15-20%左右。电子行业对品质的高要求和快速迭代，带动机器视觉检测需求，成为最大的市场；汽车、医药等行业渗透率也在逐渐增加。1. 以Apple为代表的电子产品公司对质量要求不断提高，已达到人眼无法满足的精度要求;2. 电子产品的快速迭代使得企业不断自动化升级改造、新建、扩建生产线，拉动机器视觉检测需求，电子行业已成为最大的下游市场。随着公众对产品质量的重视和自动化改造的深化，机器视觉在汽车、医药等行业的渗透率也在逐渐增加。与虚拟现实、人机交互、机器人、安防等概念的共振带来新的机遇，想象空间巨大。机器视觉模仿和替代的不仅是人眼，而是一整套视觉系统。凭借强大的信息处理能力，机器视觉不仅可应用于工业生产中，未来更可广泛应用于人工智能领域，想象空间得以拓展。国内部件企业在软件算法及硬件成本上均不具有优势；系统集成及设备制造是国内企业的着力点。机器视觉部件的门槛主要体现在软件算法上，而目前国内企业在处理速度和能力等方面均存在较大差距，同时由于行业起步晚，出货量少，硬件价格上也没有优势；而凭借对客户工艺更深的理解和高质量的服务，国内企业在系统集成和设备制造方面优势明显。深圳辰视智能科技有限公司是一家集机器视觉、工业智能化于一体的高新技术企业，是由一支中国科学院机器视觉技术研究的精英团队在深圳创立。辰视智能拥有基于深度学习的三维视觉引导、机器人运动控制、视觉检测、三维建模等方面的核心技术，并研发了机器人三维视觉引导系统 、机器人二维视觉引导系统、三维检测系统、产品外观检测系统等可根据客户需求定制化的智能产品。以高效·低成本·模块化的方式为自动化集成商、自动化设备厂商、机器人厂家提供机器视觉的相关解决方案。 辰视智能致力于技术的不断研究、创新、突破，为合作伙伴提供世界领先的机器视觉产品及技术。

人工智能(AI)起源于上世纪50年代,在此后的半个多世纪中,历经了“逻辑推理”、“知识工程”的两起两落。目前,随着智能算力与数据瓶颈得以解决,在AlphaGo战胜围棋世界冠军的震撼中,“人工智能+”逐渐与各行业深度融合、走向繁荣。从全球产业发展来看,人工智能是第四次科技革命的主要技术之一,也是全球竞争的主战场,关系着国家发展前途和命运。历史上每一次科技革命,通过技术突破、激起创新热潮,从而推进生产力变革与社会进步,人工智能的技术本质、未来效果同样如此。面对这一历史机遇,世界上主要发达国家和经济体,都加强了对人工智能的战略安排:美国、英国注重人工智能的基础研究,日本、德国偏向人工智能的行业应用。我国则提出,“现阶段的投资需求潜力仍然巨大,要发挥投资关键作用,加快5G商用步伐,加强人工智能、物联网等新型基础设施建设”,人工智能上升到国家发展战略高度。未来随着5G、基础数据等新基建深入,人工智能应用必将爆发新动能。从人工智能产业链的构成来看,主要包括基础/硬件、数据、算法/平台/软件、应用等四层。其中,基础/硬件、数据、算法/平台/软件分别对应了人工智能的“算力、数据、模型”三要素。很多时候不容易区分人工智能与大数据之间的关系:大数据产业是人工智能产业的初级阶段,人工智能产业是大数据产业的升级及蜕变。大数据和人工智能产业关系与区别基础/硬件层包括GPU、DSP、FPGA、ASIC以及类脑等人工智能芯片,以及云计算、5G等相关的内容,是人工智能的计算能力支撑。目前在芯片领域,国外发展较早、积累较多,以NVIDIA、Intel、谷歌、IBM等为代表的芯片厂商具有技术上的领先优势。国内起步稍晚、市场需求强劲,以寒武纪、地平线、中星微等为代表的企业正在快速发展和突破,尽快实现进口替代。AI芯片对比　数据层则结合不同技术研究需求,为各行业提供数据(集)的设计、采集、标注等资源及服务,是形成算法模型和人工智能的基础。目前,全球数据的快速增长催生数据产业蓬勃发展,IDC预测到2020年全球将总共拥有35ZB数据量,但是也存在采集汇聚困难、数据生产技术水平和效率不高、数据集不成体系、公共数据资源及服务缺乏等不足。未来,人工智能多模态非结构数据量大、种类复杂化;多模数据组合标注等需求将进一步突出,数据生产将更加智能,流程化、效率将大幅提高。以数据堂等为代表的企业,重视智能算法模型研发、智能数据工厂建设,具备多行业数据需求研究规划、大规模数据众包采集、大容量数据高效生产等能力,在未来的数据服务市场中将获得更多的青睐。人工智能重点领域与数据层关系对应表　　算法/平台/软件层包括了机器学习、强化学习、类脑学习等算法理论,以及开发平台,是人工智能的核心技术。目前主流的深度学习框架包括TensorFlow(谷歌)、MXNet(亚马逊)、Caffe/2+PyTorch(Facebook),百度Paddle Paddle以其易用性和支持工业级应用而逐步被国内用户接受。同时,百度、华为、阿里、腾讯、商汤、讯飞、旷视等国内巨头,面向不同应用领域打造开放平台,努力构建人工智能产业生态。人工智能基础应用技术架构　　应用层是人工智能走向市场的产品及解决方案,通过与各领域融合,对于改善传统环节流程、提高效率、提升效能、降低成本,甚至推动传统领域变革等方便,提供了巨大的推动作用。目前来看,其应用没有另有领域限制、其方案层出不穷。如百度阿波龙量产下线,提供了L4级量产园区自动驾驶解决方案,在雄安、厦门等多地开展实地运营里程超过10000公里;推想科技的医疗影像AI解决方案,为影像专业医生提供辅助阅片服务,已累计合作全球300+大型医院;科大讯飞基于智能语音识别技术,让机器能够“听懂”人类语言,在智慧教育、城市超脑、交通超脑等多行业提供应用,其中“交通超脑”试运行让示范区域内通行效率提升10%;新松智能家居服务机器人,不仅包含智能看护、亲情互动、家政服务等功能,还拥有强大的家庭卫士、环境感知、自主学习等黑科技……人工智能的起落,还未走远;人工智能的兴起,已悄然而来。人工智能做应用者,得用户;搭平台者,争生态。而善用数据者,才能成就优秀应用或平台。阅读并下载完整版《人工智能产业发展调研报告》全文,请登录数据堂官网查询。来源：东方网

图片来源@视觉中国文丨梧桐树资本 ，作者丨马龙“当前数据中心建设属于新基建重点，机器人行业将进入新一轮爆发期。从投资角度看，全球整体市场仍在快速增长，服务机器人将迎来发展黄金时代。本文选自梧桐树资本风险投资团队投资总监马龙的《智能巡检机器人行业研究报告》部分内容。”「重要结论」智能巡检机器人属于特种机器人范畴，需求较为前沿，因此必须找到：1、有特殊工作环境（高危、艰苦、人工作业有短板），对专业服务机器人具有需求刚性；2、有政策引导；3、有较大需求和支付能力的下游领域，才能够支持企业的长期发展，所以对企业的技术、渠道能力（营销教育能力）和战略眼光（市场选择）等都要求较高。虽然当前特种机器人市场规模相比工业和狭义服务机器人较小，但其作用和意义重大，增长速度快。目前智能巡检机器人主要引用的大行业有：电力、数据中心、城市综合治理。智能电网建设和增强供电可靠性已上升为国家战略，电力系统的智能巡检机器人刚需最强。变电站巡检机器人市场潜在规模400~550亿元，配电站巡检机器人市场潜在规模在200~300亿元，在技术和政策双重利好的影响下，电力巡检无人机处于成长期到成熟期的过渡期，预计年市场规模在30-50亿元。目前变电站巡检机器人的上市公司和准上市公司已经很多，基本以区域为划分，市场格局比较成熟。电力无人机巡检需求较刚，市场规模较大，目前发展较好的公司基本完成B轮融资，处于C轮阶段，也有部分A轮左右公司，但是和头部公司体量差距较大。数据中心建设属于新基建重点，将进入进入新一轮爆发期。2019 年-2022 年中国 IDC 业务市场规模复合增长率为 26.9%，预计2022 年，中国 IDC业务市场规模将超过3200.5亿元，同比增长 28.8%。数据中心巡检痛点明显：1）巡检工作量大，漏检误检率高；2）缺乏对网络设备及服务器主机的硬件状态监控：3）外包运维工作安全性明显：4）IT资产数据僵尸化；5）灾备机房无人管理：6）IT运维成本居高不下。因此数据中心智能巡检机器人刚需较强。整体来看，EDC智能巡检机器人潜在市场规模应该在百亿左右，运营商IDC智能巡检机器人的潜在市场规模在300~450亿。数据中心智能巡检刚需程度较强，巡检机器人市场规模较大，目前发展较好公司基本处于A轮阶段。城市综合治理的内涵非常广，包含安防巡检、交通巡检、消防应急巡检、设施巡检等，其中安防巡检机器人市场规模最大，按照2020年智能安防市场450亿，安防机器人占比3%计算，2020年安防巡检机器人市场13.5亿元。市场规模较小、刚需成都较弱、落地难度较大。01 机器人行业发展概述根据机器人的应用环境，国际机器人联盟(IFR)将机器人分为工业机器人和服务机器人。现阶段，考虑到我国在应对自然灾害和公共安全事件中，对特种机器人有着相对突出的需求，中国电子学会将机器人划分为工业机器人、服务机器人、特种机器人(专业机器人)三类。机器人分类：全球整体市场仍在快速增长，服务机器人迎来发展黄金时代。中国电子学会发布的《中国机器人产业发展报告2019》数据显示，2019年全球机器人市场规模达到294.1亿美元，2014-2019年的平均增长率约为12.3%。其中，工业机器人159.2亿美元，服务机器人94.6亿美元，特种机器人40.3亿美元。2019年全球机器人市场结构：（一）工业机器人工业机器人一般为多关节机械手或多自由度的机器装置，可以按照人类指挥或提前编排的既定路径进行运动，替代人工从事重复度较高的生产制造工作,可以替代人工从事上下料、锻造切割、焊接、喷涂、装配、码垛等工业生产作业工作。工业机器人应用集中在汽车、电子、金属制品、橡胶和塑料等行业。汽车行业目前仍是国内工业机器人最主要的下游应用，随着中国制造业产业升级和转型的不断深化，工业机器人的应用将有望更深入衍射到 3C、半导体、新能源、物流仓储等领域，需求更加多元化。2016-2018年我国工业机器人下游应用占比及 2018 年其他类详细占比情况：（二）服务机器人广义服务机器人的定义为“以服务为核心的自主或半自主机器人”，是除工业机器人以外的，用于非制造业并服务于人类的各种先进机器人的统称。服务机器人应用范围很广，涵盖了维护、保养、修理、运输、清洗、保安、救援、巡检等领域。服务机器人根据应用场景的不同又可分为家用服务机器人（狭义的服务机器人）和特种机器人（专用服务机器人）两大类。常见的家用服务机器人有扫地机器人、娱乐机器人、烹饪机器人等。相比工业机器人，服务机器人属于新兴行业，但增速更快。服务机器人萌芽于上世纪90年代，2000年至2010年为起步阶段，全球规模较大的服务机器人企业产业化历史也多在5-10年，大量公司仍处于前期研发阶段，2011年至今，依托人工智能技术进步，服务机器人应用场景和服务模式不断拓展延伸，带动全球服务机器人市场规模高速增长，当前服务机器人市场规模的增速远高于工业机器人，2014年以来全球服务机器人市场规模年均增速达21.9%。2019年全球服务机器人市场结构：（三）特种机器人（专业服务机器人）特种机器人（专业服务机器人）包括国防机器人、农场机器人、医疗机器人、电力机器人等。智能巡检机器人属于特种机器人范畴。近年来，世界各国主要研发的专业服务机器人重点在医疗、物流、军事、极限环境等特殊领域。考虑到特殊领域的工作环境条件往往比较恶劣或者具有危险性，对专业服务机器人具有需求刚性。因此，未来特殊工作环境的应用场景将会不断催生出专业服务机器人新品种，当前特种机器人市场规模相比工业和狭义服务机器人较小，但其作用和意义重大，未来潜力巨大，2013 年至今，全球特种机器人销售额始终保持两位数增长。根据IFR 的预测，至 2020 年，全球特种机器人市场规模预计达到 49.5 亿美元。目前，国内外特种机器人行业部分较为知名的企业代表如下：02 广义服务机器人产业链广义服务机器人产业链图谱：(一）上游：硬件（基础层）及技术支持（技术层）：服务机器人上游为核心零部件厂商，核心零部件包括芯片、传感器、控制器、减速器及伺服电机等。一般这类厂商都属于技术类公司，注重核心技术研发，硬件及核心零部件厂商以提升技术和降低成本为主要任务，AI技术公司则以算法和数据为核心竞争力。硬件及技术支持类公司：硬件中芯片和智能传感器具有极高的技术门槛，且生态搭建已基本成型，目前芯片的主要贡献者是Nvidia、Mobileye和英特尔在内的国际科技巨头。智能传感器领域主要被博世、欧姆龙、ST、罗姆、NXP、ADI、英飞凌、楼氏电子、索尼、三星等巨头企业垄断。跨国公司占据了87%的市场份额，但国产替代在加速，核心零部件方面，国内有寒武纪科技、遂源等AI芯片企业，有思岚科技、镭神智能等传感器企业。伺服系统与控制器市场较为集中，减速器寡头垄断。IFR 数据显示，机器人的成本主要集中在零部件端，其中核心零部件的比例在 70%左右，减速器、伺服电机、控制器占比分别为 36%、24%、12%。控制器领域，“四大家族”（ABB、库卡、发那科、安川）全部实现自给自足。伺服电机领域，安川是市场上的有力竞争者，2018年在中国伺服系统销量份额达到 15%，与松下同处第一阵营；发那科掌握核心技术，无需外购；欧系ABB和库卡由外部供应。减速器领域，技术含量最高，“四大家族”尚无突破，市场主要由日本的纳博特斯克和哈默尼克两家企业把控。“四大家族”通过掌握零部件端、本体、集成应用端的技术，建立对成本和产业链的把控力。AI技术公司中，在核心算法和基础理论领域，美国是目前人工智能基础理论和算法发展水平最高的国家，Facebook、谷歌、IBM和微软等科技巨头均重点布局人工智能算法及算法框架等高门槛技术。技术层解决具体类别问题，这一层级主要依托运算平台和数据资源进行海量识别训练和机器学习建模，开发面向不同领域的应用技术，包括语音识别、自然语言处理、计算机视觉和机器学习技术。科技巨头谷歌、IBM、亚马逊、苹果、阿里、百度都在该层级深度布局。中国人工智能技术层在近年发展迅速，发展重点聚焦于计算机视觉、语音识别和语言技术处理领域，除BAT等平台型科技企业之外，还出现了如商汤（图像识别）、旷视（图像识别）、科大讯飞（语音识别）、图灵机器人（语义识别及操作系统）等诸多公司，处于发展上升期。（二）中游：机器人主体（应用层）：服务机器人中游是机器人本体厂商，向下到系统集成商，包括控制/伺服系统、操作系统、导航及路径规划、感知交互等。一般这类厂商都属于产品类公司，产品类公司注重需求定位，其产品质量、品牌、营销以及生态构造是重要壁垒。得益于技术类公司的基础和AI算法的开源，应用层进入门槛相对较低。目前，产品类公司的规模和数量在服务机器人产业链分布中占比最大。产品类公司：应用层解决实践问题，是应用硬件和技术针对行业提供产品、服务和解决方案，我国应用层企业将硬件和技术集成到自己的产品和服务，从特定行业或场景切入，其核心是商业化。我国目前机器人产业链中的优势环节在系统集成，而系统集成属于下游“销售”及“品牌、服务、循环”环节，增加值相对较高，有望为企业带来较为丰厚的回报。系统集成商符合盈利能力强、收入规模大的特点，具备进入良性循环并做大做强的基础。宏碁集团创办人施振荣先生在 1992 年提出制造业“微笑曲线”：机器人系统集成：因此，在技术门槛较低机器人本体零部件和的功能零部件上，最好是能够做到颗针对性地对不同的应用场景做出适应性的调整，比如在数据机房中，地板下出风，需要做独立悬挂，但整机产业链达不到及时的调整，就需要厂商自己去设计和找人代加工独立悬挂的底盘。在控制系统中，最好在软件、机光电一体化设计、导航及路径规划、感知交互上，最好能够在大数据的基础上针对行业特性做出适当的调试和优化，比如在机房巡检中，通过视觉识别算法，对机房设备指示灯状态及仪表进行识别，但视觉只是识别的一部分，真正核心的是在后端的产品逻辑，机柜指示灯识别的关键是拓扑关系建立，角度不同指示灯的形状会呈现不同的梯形状态，建立拓扑公式后能解决特殊形状指示灯的识别问题。另外，所有标示的指示灯可选配，客户关注什么提取什么，解决了客户误报的问题。可以说，人工智能的核心是算法设计，但是算法设计的基础却是数据和行业认知。（三）下游：各类细分应用场景下游按照不同服务细分领域针对不同应用场景，例如：家用、物流、医疗、安防、电力、机房、军用等领域。家用服务机器人国内市场仍具广阔空间，是极具潜力的新兴产业。2018年国内扫地机器人渗透率7.5%，远低于2017年以前的美国（16%），该领域头部企业科沃斯2018年实现营业收入56.94亿元，同比增长25.11%。石头科技2018年实现营业收入30.51亿元，同比增长172.72%，扫地机器人营业收入30.09亿元，该业务占到总营收98.63%。由于特种机器人的需求较为前沿，发现痛点到研发出针对性产品有一定周期，再加上必须要找到有较大需求的下游领域才容易放量、做到盈亏平衡，所以对企业的技术、渠道能力（营销教育能力）和战略眼光（市场选择）等都要求较高。目前来看，国内在消防机器人（中信重工这块规模已经很大）、高温炉前机器人（博实股份订单已经开始放量）以及变/配电站巡检机器人（亿嘉和收入体量已经接近8亿）等特种机器人领域已经开始出现成规模且具备较强盈利水平的企业，且均具备特有的技术、渠道壁垒，正在逐渐打破特种机器人不好上量的固有印象。03 智能巡检机器人智能巡检机器人是特种机器人（专业服务机器人）的一种，一般是基于感知、认知（或者决策）、执行三个核心要素，在某种特定环境（高危、艰苦、人工作业有短板）进行智能化巡检的应用型机器人。智能巡检机器人的产业链的三个层面：（一）智能巡检机器人的类型 :目前，智能巡检机器人可以分为三大类：地派—无轨智能巡检机器人和有轨智能巡检机器人、天派---智能巡检无人机、水派---水下智能巡检机器人，分别应用在不同的细分行业中。1、地派---无轨智能巡检机器人和有轨智能巡检机器人无轨智能巡检机器人一般采用组合SLAM技术，对复杂环境实时自适应地图构建，实现高精度定位与导航，采用可见光相机、红外成像仪、拾音器等多传感器融合技术，实现表计识别、设备状态识别、红外测温及三相比对、环境检测等功能。无轨智能巡检机器人主要引用与室外设备巡检，以及室内环境复杂的设备巡检，主要应用行业为：电力、数据机房、安防等。无轨智能巡检机器人：有轨智能巡检机器人一般采用轨道移动方式，搭载高清摄像机、红外热成像仪、拾音器等设备。随着城市的高速发展，除了基础的地上轨道交通以外，充分和高效利用城市地下通道资源成为城市发展的必须。有轨智能巡检机器人主要运用于内部环境封闭，人工难以实现全天实时监控，但布局较为简单的隧道场景。目前主要应用行业：电力、低下轨道交通等。有轨智能巡检机器人：2、天派---智能巡检无人机无人机是无人驾驶飞机（UnmannedAerial Vehicle）的简称，是利用无线电遥控设备和自备程序控制装置的不载人飞机。无人机可以在无人驾驶的条件下完成复杂空中飞行任务和各种负载任务，可以被看做是“空中机器人”。无人机具有设计灵活、体积小、重量轻；续航时间长，空间利用率高，载荷能力强；安全系数高，自主控制能力强；无人员伤亡，可在高风险空域飞行等优点。这类机器人需要额外关注自动飞行技术、充电技术。无人机按技术特征可分为固定翼机、多旋翼机、无人直升机、无人飞艇、无人伞翼机。当前的无人机市场以固定翼和多旋翼无人机为主，其主要特点为：固定翼无人机：多旋翼（多轴）无人机：中国目前在无人机方向发展领先世界（以大疆为代表），无人机商业化应用场景也及其多：但目前来看，无人机商用的主要场景集中在：电力输电线路巡检、城市综合治理巡检、交通应急巡检。3、水派---水下智能巡检机器人水下智能巡检机器人主要解决人体无法长时间作业及不能下水的安全限制，降低人员伤亡，提高检测效率、监测范围、数据化及信息的实时性，降低检测成本。由于水下环境较为复杂，目前水下智能巡检机器人还是以人工操作为主。主要应用行业在渔产、水电站维护巡检、水下科考、海洋探索等。这类机器人需要额外关注防水密封能力、水下图像识别：解决感光畸变和折射问题。水下智能巡检机器人关键零组件及算法组件：(二) 智能巡检机器人行业发展趋势：1、机器人平台化趋势日趋明显作为智能巡检机器人系统的重要载体，机器人本体通过搭载实现巡检功能的传感器在特定工作环境下自主运行，完成软件系统的数据融合与分析、通信传输、接口规范、应用对接、专家系统等功能，随着产品不断趋于成熟，主要体现在以下几个方面：（1）机器人结构功能趋于一致：机器人的硬件结构、传感器、防护等级、设计规范等要求趋于统一；同时，机器人硬件基本由感知、控制、驱动等部分构成，这样有利于用户及行业标准化的制定，也便于产业链形成以及行业管理；（2）机器人软件核心功能趋于标准化：随着机器人应用的不断成熟，机器人核心功能的量化及应用为运维工作带来了重大变化，目前巡检机器人的核心功能包括环境感知、视觉识别、红外测温、音频检测、安防监控、呼叫平台等，上述每一个功能的量化目标、接口规范、数据标准已不断明确，使得机器人软件开发有章可循，核心功能数据趋于标准化并不断成熟；（3）用户接口及应用趋于平台化：机器人平台化主要包括硬件平台化、软件平台化以及核心功能平台化等三个方面。随着应用场景及核心功能的不断成熟，机器人应用已从早期的演示推广发展到目前的核心功能数据接入使用和运维操作平台化建设。具体而言，一方面，数据接口在应用过程中不断规范化；另一方面，根据最终用户需求，在对接不同平台时呈现更加符合其运维需要的数据信息。从机器人角度来看，平台化一方面便于客户使用及规范化操作，另一方面，也可以促使产业链不断发展。2、由“感知”向操作、协作发展巡检功能属于智能系统中“感知”功能的突出表达，具体包括环境感知、设备状态感知等。鉴于应用场景具有一定的特殊性，正常运维人员不能解决的往往是“感知”任务的复杂性和操作难度，为此，当前最为紧迫的是用机器人来实现运维的“感知”功能，而随着智能巡检机器人的成熟使用，具备更多感知、操作及人机协作功能的智能机器人将会是未来的发展方向。此外，由于“感知”信息后需要对信息进行“处理”和“操作”，因此操作机器人会成为智能巡检机器人的后续功能延伸和发展；同时，从操作的角度来说，“感知”和“操作”是一个从手动遥控操作到人机协同，再到自主作业完成复杂操作的过程。3、物联网带来的单体智能向系统智能化发展单体智能和多体智能是智能机器人系统的重要应用形式，单体智能突出机器人本体从感知、表达、控制、决策等方面的智能化程度，多体智能突出协作性、关联性和系统性。巡检机器人从单体智能的角度来看，突出巡检机器人的自动运行、环境适应性、多模态数据采集与融合、图像识别、专家系统等功能，直观来说，就是机器人能够完成自主、复杂、多样的任务。从多体智能角度来说，更强调多系统的融合，包括机器人与环境传感器、被测对象、其他智能设备和系统、运维人员等主体（智能体）的数据融合，同时，能够与其他主体（智能体）数据关联分析，以及协同完成特定任务等功能。单体智能目前已经趋于平台化、标准化和规范化，而多体智能则将成为行业发展的趋势，促进系统整体优化提升，为运维系统带来新的发展。4、多模态数据融合呈现多样化价值应用目前，智能巡检机器人主要功能是实现不同形态的数据采集、数据识别、判断与决策。其采集的数据主要包括环境数据（温湿度、声音、电磁场强度等）、安全数据（防跌落、外力破坏、人员入侵、火源等）、被检测设备状态数据（红外、图像数据、紫外等数据）等，由于上述数据关联性、重要性以及用途不一，因此呈现多模态形式，具体情况如下：（1）工作环境数据；（2）设备状态数据判断与预警；（3）运行数据呈现与管理（运维平台）。随着智能巡检机器人行业的不断成熟，对数据的选择性应用已成为趋势，也进一步提升了数据采集的有效性和应用价值。5、人工智能引领行业快速发展智能巡检机器人无论在机器人自主移动、控制与驱动、定位导航以及传感器数据采集、图像处理、语音采集与处理、专家系统分析与决策、大数据分析等方面都用到人工智能技术，换一个角度来说，人工智能在每一个领域的突破和发展，都会对智能巡检机器人核心功能、平台特性、数据运维管理、专家决策与预警等起到推动作用。进一步来说，从以下几个方面会受到相应人工智能发展的影响：（1）环境智能监控；（2）机器人即时定位与地图构建（SLAM）；（3）机器人控制与决策；（4）机器人数据采集与处理；（5）大数据平台与专家系统。6、机器人成为精益管理的重要载体，智能化程度越来越高未来，随着各行业的发展以及智能化、自动化水平的提升，机器人将成为重要的载体和工具，是信息获取和运维的重要手段。此外，由于机器人技术的发展以及人工智能水平的不断提升，机器人将会走向多种应用场合，实现更为复杂、多样的任务，包括维修维护、消防安全、操作运行等工作，满足无人值守、协同操作等更为智能的运维及管理功能。（三）智能巡检机器人主要应用行业及市场分析：智能巡检机器人的需求较为前沿，发展也相对落后于工业机器人以及狭义的服务机器人，因此必须找到：1、有特殊工作环境（高危、艰苦、人工作业有短板），对专业服务机器人具有需求刚性；2、有政策引导；3、有支付能力的下游领域，才能够支持企业的长期发展。目前来看，智能巡检机器人主要引用的大行业有：电力、数据中心、城市综合治理。1、电力行业：（1）智能巡检机器人应用于电力智能运维检测领域的情况：在电力系统中，由于电能生产、输送、分配和使用的连续性，对系统中各设备单元的安全可靠运行都有很高的要求。特别是随着电力工业向着大机组、大容量、高电压的迅速发展，保障设备运行的可靠性更成为安全生产的突出课题。因此，电力设备的运维检测，特别是一些先进技术、方式、方法在设备故障诊断中的应用也越来越受到普遍的重视。我国电力系统的构成电力系统由发电厂、输电环节、变电环节、配电环节及电力用户组成，其构成如下图所示：电力设备的运维检测是指通过对电力设备的运行状态进行检测或监测，获取电力设备状态信息，及时发现各种劣化过程的发展状况，并在可能出现故障或性能下降到影响正常工作前，及时进行维修、更换，从而保障整个电网运行的安全性、稳定性和可靠性。电力设备的运维检测手段主要包括带电人工检测、带电在线监测和离线检测等三种。其中，带电人工检测一般采用便携式检测设备，对运行状态下的电力设备进行的现场检测；带电在线监测一般采用相关设备或仪器，安装在被监测环境中，用来对被监测设备进行不间断实时的在线监测；而离线检测则一般通过定期对停止运行的设备进行规定项目的检查，发现设备的问题和隐患。随着我国国民经济的快速发展和电力需求的不断增加，电力用户对于供电安全性、稳定性和可靠性要求不断升级。为了更好的满足电力用户需求，同时尽可能降低检修的成本，两大电力公司从“十一五”时期开始逐步加大了对电力设备状态检测、监测技术的研发和试点力度，从而替代以人工巡检为主的巡检方式。然而，现有的巡检方式和技术与电力生产的安全性要求相比仍有相当的距离，因此，通过电力智能巡检机器人取代人工巡检，实现电力检测、运维功能，具有重要意义。在“2009 特高压输电技术国际会议”上，国家电网公司提出了“坚强智能电网”概念，智能电网的概念涵盖了提高电网科技含量、提高能源综合利用效率、提高电网供电可靠性、促进资源优化配置等内容。2010 年，“加强智能电网建设”被写入《政府工作报告》。国家电网公司、南方电网公司先后分别制定了《国家电网智能化规划总报告（修订稿）》、《国家电网 2015-2020 年电网智能化滚动规划指南》、《南方电网“十三五”智能电网发展规划研究报告》、《南方电网发展规划（2013—2020 年）》等发展规划。目前，我国电网建设已经实现大范围覆盖，但离智能电网高可靠性、高自动化率的目标尚有一定差距，因此，智能电网是我国电网建设持续投入的趋势和方向。根据《国家电网智能化规划总报告（修订稿）》，2016-2020 年为智能电网建设第三阶段，电网规划总投资 1.4 万亿元，其中智能化规划投资 1,750 亿元，占比为 12.5%。若再加上南方电网投资部分，未来智能电网投资存在较大空间。随着国家智能电网战略的推进，电力行业智能机器人市场规模快速增长。电力行业是国民经济的基础性、支柱性、战略性产业，其发展水平关系到人民生活和社会稳定，是国家经济发达程度的一个重要标志，而智能电网是提高能源利用效率和电网安全稳定水平的重要保障。因此国家和有关部门陆续制定了一系列产业政策支持我国电力行业的技术发展及智能电网的建设。与智能电网行业相关的主要产业政策如下：电力智能巡检机器人应用的核心场景：智能电力巡检机器人是国家电网智能化管理要求下，输、变、配环节实现无人化、运维一体化建设的重要内容，大大提升运维检测效率，覆盖面广，结合大数据专家后台实现变电站、配电站智能化运行，提升电网智能化。传统的变电站、配电站巡视主要通过人工方式，综合运用感官以及一些配套的检测仪器对相关设备进行以简单定性判断为主的检查，该方式除了对劳动力要求较高外，还存在巡检不到位，巡检结果无法数字化等缺陷，不符合智能电网的发展方向。而智能巡检机器人集最新的机电一体化和信息化技术于一身，采用自主或远程遥控方式，克服了传统的人工巡视电力线路及设备存在的劳动强度大、检测质量分散、主观因素多等缺陷。此外，智能巡检机器人可以替代人工在高压及超高压环境下自主定位、自主巡检和自动充电，对电力设备实施全天候、全方位、全自主智能巡检和监控，实现设备环境、外观、分合状态、压力、泄漏电流、噪声等巡视监测数据全覆盖和智能识别，同时利用先进的人工智能算法，对巡检数据进行对比和趋势分析，及时发现电网运行的事故隐患和故障先兆，从而有效降低运维人员劳动强度，满足国家电网改造中对电力系统提出的智能化、无人化要求，为智能变电站、配电站和无人值守站等提供创新性的技术检测手段和全方位的安全保障。对于高压架空输电线路，传统的人工巡线方式存在劳动强度大、工作条件艰苦和劳动效率低等劣势，在遇到电网紧急故障和异常气候时，人工巡线尤其困难。发展无人机巡检是适应现代化电网建设的要求。2013年3月，国家电网公司出台《国家电网公司输电线路直升机、无人机和人工协同巡检模式试点工作方案》指出，建立直升机、无人机和人工巡检相互协同的新型巡检模式是坚强智能电网发展的迫切需要。2013年，变电站智能巡检机器人首次进入国家电网招标目录，标志着变电站智能巡检机器人产品在国家层面上形成了统一的技术标准和准入门槛。配电站智能巡检机器人目前尚未列入国家电网集中采购名录，由各省级电力公司依据国家电网公司招标流程的规范要求，在其权限范围内根据各地实际需求自主发起招标。2014年以来，变电站机器人市场迎来一次较大规模的爆发，亿嘉和、浙江国自、朗驰欣创、申昊科技等公司通过研发，先后推出了变电站巡检机器人产品。随着电力机器人国内市场需求的增加，越来越多的厂家投入到变电站巡检机器人的研制中，促进了变电站巡检机器人自主移动、智能检测、分析预警等技术的进步。（2）电力智能巡检机器人行业市场容量分析：目前，智能电网建设和增强供电可靠性已上升为国家战略。在此背景下，两大电网公司分别提出了建设智能电网和推广状态检修的明确规划，并在操作层面制定了具体的应用标准及配置原则，且还在进一步制订可行的现场应用导则，从而为电力设备状态检测、监测行业的快速发展奠定了坚实的基础。电力设备状态检测、监测作为近几年发展起来的新兴行业，呈现出巨大的成长潜力和发展空间。变电站是电力系统中变换电压、接受和分配电能、控制电力的流向和调整电压的电力设施。“十二五”以来，我国智能电网建设进入全面快速发展的新阶段。在变电网领域，根据国家电网公司制定的发展规划要求，2016-2020年期间要实现新建变电站智能化率100%，新建智能变电站约8,000座，原有枢纽及中心变电站智能化改造率100%。截至2014年底，我国正在运行的各电压等级变电站具体数量如下表所示：2019年全国变电站数量分别为3.7万个，按照每台75~100万的均价计算，市场容量约为277~370亿人民币（100%渗透率），变电站室内导轨巡检机器人按照每台30~50万的均价计算，市场容量约为111~185亿人民币（100%渗透率）。变电站巡检机器人整体行业规模400~550亿元。配电站一般是指10kv及以下安装有配电屏柜对负荷进行分配、供给的场所，广泛分布在住宅小区、商业中心、办公楼宇中。根据统计，一般一个地级市配电站数量从500座至5,000座不等，直辖市、省会城市、经济发达城市数量较多，小城市、经济欠发达城市则较少。考虑到不同城市规模、经济发展水平差距，以及“十三五”期间国家大力开展智能配电网建设等因素，按平均每个地级市1,000座配电站估计，全国297个地级以上城市（含4个直辖市）大约拥有配电站30万座。由于配电站智能巡检机器人目前尚未列入国家电网集中采购名录，若假设20%配电站采用智能化巡检设备，则也有接近6万个配电站需要采购智能巡检机器人，假设单台配电站巡检机器人售价30~50万，这部分市场潜在规模也有200~300亿元。目前变电站巡检机器人的上市公司和准上市公司已经很多，基本以区域为划分，投资机会不大。变电站巡检机器人主要公司：《国网架空输电线路无人机智能巡检作业体系建设三年工作计划（2019-2021）》要求无人机巡视比率不低于60%，全无人机巡视比率不低于10%，无人机自主智能巡检作业率不低于90%，巡检影像人工智能识别覆盖率不低于80％，无人机巡检影像缺陷智能识别算法准确率不低于80%。在技术和政策双重利好的影响下，电力巡检无人机处于成长期到成熟期的过渡期，预计年市场规模在30-50亿元。2015 年我国 110kV 以上高压输电线约为 52 万公里，GlobalData 预测，中国输电线路建设的年复合增长率将达到 6%，2020 年电力巡检的总工作路线为70万公里。无人机在电力巡检领域中的具体应用主要为精细巡检、定点巡检、范围巡检及其他巡检，一般精细巡检需要全面细致地搜集数据和检查，单次巡检速度较慢，定点巡检速度适中，而范围巡检速度较快；据新华报业网，使用无人机巡检 62 公里的输电线路仅需 3 小时。综上，假设平均而言，无人机电力巡检速度为每小时 20 公里。根据草根调研电力巡检工作人员了解到，巡检线路基本是以半个月为单位，一般各级别线路每月安排一次常规巡检，如果线路属于保电线路或者特殊巡视维护线路就要按相关规定增加巡视的次数，除了日常巡视检查，还有遇故障需要排查的临时巡检，特殊时间如阅兵、高考、中考、春运、冬夏用电高峰期的特殊巡检等，据此估算，电力线路每年巡检次数在24次左右。一般招标方在采购时，不仅购买无人机单机，还购买相应的配套系统，目前一台电力巡检无人机配系统售价在20-100万元左右，取中间数70万元。一旦接到电力故障的消息，相关公司会及时抢修，而无人机能高效及时地发现、排查、处理电力故障，为了应对潜在的突发的电力故障，相关公司会多购置无人机，因此在预测中，我们分别考虑了“不放量”以及“1.5 倍放量”两种情形。电力无人机巡检需求较刚，市场规模较大，目前发展较好的云圣智能、中飞艾维基本完成B轮融资，处于C轮阶段，也有部分A轮左右公司，但是和头部公司体量差距较大，后面会详细介绍。2、数据中心：(1) 数据中心分类及发展情况：数据中心按照功能和业务可分为IDC、EDC、ODC三大类，如下图所示：IDC是引领数据中心建设的标杆，主要为三大运营商和BAT等互联网信息服务商，超大型机房多来源于IDC，此部分机房规模较大。EDC为企业级数据中心，多为企业为自身业务需求而建设，比如金融系统、电力系统、铁路系统、教委等国企和政府部门。该部分数据中心虽不是数据中心建设的标杆，大型数据中心的规模也不如IDC。虽然EDC的规模无法与IDC相比，但是数量众多，也是一个不可忽视的巨大市场。ODC为外包数据中心，代表公司有世纪互联、鹏博士等，主要为外部企业提供场地出租、设备托管、运行代维等服务。此部分规模相对较小。IDC和ODC都是对外提供基础实施服务，属于广义的IDC，这一部分会有较为公开的数据统计。EDC即各类企业级数据中心，数据统计不完整。随着 5G、工业互联网和人工智能等信息技术逐渐应用于社会各行业领域，中共中央政治局常务委员会、工业和信息化部、中国广电等政府和企事业单位加强数据中心建设，及网络资源业务整合，推动 IDC 行业客户需求充分释放，拉升 IDC 业务市场规模增长。根据中国 IDC 圈预测，2019 年-2022年中国 IDC 业务市场规模复合增长率为 26.9%，预计2022 年，中国 IDC业务市场规模将超过3200.5亿元，同比增长 28.8%，进入新一轮爆发期。2014-2022 年中国 IDC 业务市场规模及预测：（2）数据中心巡检痛点：目前国内大部分机房巡检采用的是人工巡检的方式，而人工巡检目前主要有以下痛点：1）数据中心设备巡检工作量大，漏检误检率高：数据中心机房设备进行24*7全天候运行，服务器与网络设备设计寿命通常在6-7年左右，但国内用户由于业务割接迁移的复杂度和难度决定了很多核心业务系统是运行在7年以上的核心交换机和服务器硬件上，如IBM的AIX小机上承载的业务都是客户非常重要的业务系统，运行10年以上比比皆是，这样的设备，越是到后期，巡检的工作量越大，随时面临着业务宕机需要及时发现，快速恢复的境况，所以巡检工作变得非常重要。另外，由于每个设备有十几个，甚至几十个硬件状态指示灯，采用人工巡检的方式，很容易发生漏检或者误检的状况，需要一套能够自动化巡检，并做到数据完全准确的自动化巡检管理系统。2）缺乏对网络设备及服务器主机的硬件状态监控：从全球着眼来看，国内的IT运维相比国外来讲建设起步较晚，从2008年国内开始重视网管系统、运维管理，从2010年才开始引入基于ITIL的先进理念管理系统，如国内的北塔软件、广通信达，勤智数码、H3C、锐捷、网强、游龙等厂商开始开发基于运维管理的产品，国外做的比较早，相对成熟的有IBM、HP、BMC、CA四大厂商，但无论是国内还是国外厂商的运维管理系统都是基于IP的所谓“智能”管理系统，要求被管设备不仅必须要有IP地址和完整的MIB库才可以管理，而且只能取到设备一半的硬件状态信息，对于非智能设备完全无法管理。如机房消防设施状态，老式UPS的供电情况和空调系统的温湿度等信。总而言之，目前的运维产品仍然无法实现对机房硬件设备全面的监控管理目的，因此需要一套能够全面、实时监控各种智能及非智能设备的状态管理系统，出现故障后进行实时告警。3）外包运维工作安全性：近年来，央企部委及政府单位由于国家政策改革，编制只减不增，工作内容项却随着业务系统对IT的依赖度成大幅度线性增加，编制内运维人员与厂商服务人员数量比例上严重倒挂，各单位IT服务人员与业务实际数量及维护工作量的失调，导致其只能采用外包服务或各厂商驻厂服务方式来解决运维日常出现的问题。缺点是外包服务人员的素质参差不齐，技术水平不一，部门人员纪律性不强，所以通常客户为了业务的安全，在运维管理制度上都要求外部人员进机房需要公司方人员在场，也就是所谓的“随工”，随工的时期短则30分钟，长则几个小时，在此段时间内客户的时间完全被无效占用，但不随工又违反了管理制度，且即使随工在现场也不能保证记录外部人员在机房的一举一动，机房的安全性无法完全得到保障，需要一套能够对外部人员在机房工作的自动化跟踪记录系统，起到远程监工的作用。4）IT资产数据僵尸化：由于经历了近10几年的IT基础设备及系统的建设，运维管理工作越来越细化，各单位领导层也意识到对资产管理的重要性，IT资产管理的意义主要有四，一是可以降低设备软硬件投入比，二是可以提高设备使用率，三是可以了解所有资产的整个生命周期，四是使年前预算更准确，清楚的使后期设备的采购配比更接近于业务的增长，避免预算超标，年底有钱花不出去的浪费或经费不足导致关键业务无法上线等情况。但就IT资产的管理必须在保证数据完整性、时效性、准确性三个方面做好，IT资产的管理才会充分的发挥作用，实际情况是机房设备位置会不定期的调整，客户并不能保证每次的调整都会及时的更新资产数据，长期以往，统计的资产数据与实际数据严重不符，差距较大，使IT资产的管理完全失去意义，即使通过管理制度做到与实际相符，但对运维人员来说，带来的工作量会相对较大，但一线运维人员的角度来讲，及时更新数据成为一项被动性的工作负担，总体来讲，目前国内客户的IT资产的完整性、时效性、准确性方面还处于比较差的状态，需要一套能够自动更新客户资产的位置，状态等相关信息的自动化管理系统。5）灾备机房无人管理：近年来出于国际形势的多变化，以及国家对于数据的绝对安全性考虑与重视，各央企部委及政府单位数据中心的建设均要求采用“两地三中心”方案，即同城灾备中心结合异地灾备中心的“两地三中心”，国内以政府、央企牵头的客户大都在北京，同城主机房通常在总部办公楼，同城的备机房离主机房位置相对都较远，几十公里以外，异地的灾备机房建设在偏远的西北地区，如中国人民银行灾备机房在拉萨，且只能由编制内人员进机房维护管理，最终造成严重的公司方IT运维人员不足，工程项目延误，工作效率低下等问题，急需一套高效的无人值守远程维护解决管理系统。6）IT运维成本居高不下：据GartnerInc.公司统计，围绕着日常运维保障工作，其中70%的工作是完全重复的，有规律性工作，如对公司员工的邮件&管理域&OA&ERP等账号新增注销变更，网络设备及服务器主机的定时开关机，对VLAN的划分，IP地址的分配等工作，30%是需要人参与并进行分析后对网络的调整优化工作和对业务系统的调整，如果能够供助一套自动化、智能化的运维管理系统去完成70%的重复性工作，对运维的效率及质量会得到质的提升，同时大大降低运维的人员成本投入。拿北京金融资产交易所机房举例，在北京金融街总部有2个机房，分别由5个运维工作人员24小时不间断值守巡检，5年综合单位支出在500-600万元左右，如果用2台机器人执行巡检，并且配合2个人员进行补充和应急处理，综合成本在300万元左右，综合降低运维成本30-50%之间。（3）智能巡检机器人市场规模测算：目前来看，智能巡检机器人可以服务的客户主要是是EDC以及IDC中三大运营商。ODC对价格及其敏感，这类客户可以接受的价格是5万元以内；IDC中的互联网信息服务商由于整体智能化运维能力较强，对机房巡检机器人的需求较低。1）EDC智能巡检机器人市场规模：EDC即各类企业级数据中心，数据统计不完整。企业数据中心的服务器可以自己购买，也可以从IDC租用，运营维护的方式也很自由，既可以由企业内部的IT部门负责运营维护，也可外包给专业的IT公司运营维护。自建或者自运维数据中心的企业主要是一些金融、能源、交通、政府、教育、医疗企业，这些企业主要出于隐私、安全、稳定性、性能、带宽的需求，他们的很多服务只运行在内网或者专网上，由于有物理隔离，比起放到云上安全性更高。从金额来看，核心的EDC客户就是电力和金融行业客户，其中金融行业的市场规模（80.2亿）远大于电力行业市场规模（5.6亿左右），另外还有一些零碎的交通、政府、教育客户，整体来看，EDC智能巡检机器人市场规模应该在百亿左右。2）IDC智能巡检机器人市场规模：IDC和ODC都是对外提供基础实施服务，属于广义的IDC，这一部分会有较为公开的数据统计。我国 IDC发展尚处于以新建为主的粗犷式发展阶段，根据前瞻产业研究院统计数据，2019年中国数据中心数量大约为 7.4 万个，大约能占全球数据中心总量的 23%，且增速极快。2018年国内IDC市场格局：中国国内电信运营商早在上世纪90年代就开始以托管、外包或者集中等方式为企业客户提供大型主机管理服务。基于客户和资金等方面的优势，电信运营商目前已成为国内IDC市场的主要参与者。联通和电信长期经营宽带网络服务，通过自建IDC吸引客户，IDC建设规模国内领先，截至2018年国内市场份额分别为41%和21%。中国移动自2013年获得宽带运营牌照以来，发力布局IDC业务，2018年市场份额达到9%。三大运营商占比在70%，简单测算，2019年IDC中运营商的数据中心数量应该在5万个左右。工信部联合发改委、能源局等五部委出台的《关于数据中心建设布局的指导意见》，将数据中心的建设规模分为三类：中小型数据中心、大型数据中心以及超大型数据中心。中小型数据中心是指规模小于3000个标准机架的数据中心;大型数据中心是指规模大于等于3000个标准机架小于10000个标准机架的数据中心; 超大型数据中心是指规模大于等于10000个标准机架的数据中心；一般来说超过3000个机柜的数据中心才会被纳入IDC的统计，我们按照一个数据中心3000个机柜计算，单个机房机柜数量在100-300个机柜，那么单个数据中心的机房数量在10-30个机房。那么2019年运营商IDC数据中心的机房数量在100万个，由于三大运营商属于国有企业，有一定垄断性质，受政策影响大，对前瞻性需求会比民办企业更加强，但是近几年通讯业务遇到的竞争较多，预计其可接受的价格应该在10-15万，渗透率按照30%计算，运营商IDC智能巡检机器人的市场规模在300~450亿。机房巡检机器人市场规模较大，刚需程度略弱于电力无人机巡检，目前发展较好公司基本处于A轮阶段，后面会详细介绍。3、城市综合治理：城市综合治理的内涵非常广，包含安防巡检、交通巡检、消防应急巡检、设施巡检等，其中安防巡检机器人市场规模相对大。城市综合治理支付方以政府单位为主，吃财政预算，购买受到政策影响较大。城市综合治理算是智慧城市下面的一个分支。智慧城市获得国家政策支持，2014 年 3 月，中共中央、国务院印发《国家新型城镇化规划（2014-2020 年）》，提出推进智慧城市建设，指出智慧城市建设方向包括：信息网络宽带化、规划管理信息化、基础设施智能化、公共服务便捷化、产业发展现代化、社会治理精细化。同年 8 月，发改委、工信部、科技部等八部委发布《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》，指出到 2020 年，建成一批特色鲜明的智慧城市。智慧城市从上游到下游主要包含：顶层设计、硬件、软件、系统集成、运营、应用等部分。在应用方面，主要包括：安防、政务云、智慧交通、智慧医疗、智慧能源等。其中，安防、政务云、智慧交通、智慧医疗涉及民生的基本刚性需求，且在我国亟待发展，有望在智慧城市的建设中先行。智慧城市产业链：2018 年中国智慧城市市场份额：（1）安防巡检机器人市场规模：安防巡检机器人以识别系统、仿神经分析系统和反制系统为主，属于人工智能安防范畴。识别系统通过毫米波雷达、红外热成像、人脸识别等探测系统对目标进行数据采集，通过机器人大脑—“仿神经智能分析模块”进行智能化分析，对触犯规则的目标通过反制系统进行诸如喷射抓捕网、催泪瓦斯等智能处理。安防机器人主要用于对油田、监狱、海关、港口、军事警戒区、重大危险源等重要安保防护单位的周界、边界防护、可代替或协助人类进行安防、巡查、反制等方面的工作。广义人工智能安防涉及领域众多，从客户类型看，可划分为公共安全安防、其他政府安防、行业安防、消费者安防等。AI安防行业具有强政策导向性，政府发布的公安大数据、雪亮工程、智慧监狱、明厨亮灶、建筑工人实名制电子打卡等相关政策极大地推动了行业繁荣。2022年G端与B端市场规模有望突破700亿元。2016年是AI+安防商业化元年，2018年，我国AI+安防软硬件市场规模达到135亿元，部分头部安防厂商AI业务在总营收中占比从大约4%提升至超过8%，部分典型AI公司安防业务则占接近一半的营业收入。2018年城市公共安防中AI渗透率达到2.6%。2019年市场仍将保持高增速，到十三五收官之年2020年增速开始稳定，届时市场规模可达到453亿元（城市公共安防AI渗透率达到11%），2022年市场规模有望突破700亿元（城市公共安防AI渗透率达到25%），从2017年到2022年CAGR达到78.3%。2017-2022年中国AI+安防市场规模：2018年市场规模中，视频监控占比近90%，中心侧份额最大（中心侧包括分析服务器、技术服务、系统平台等，边缘侧指智能化一体机、智能NVR、人脸识别盒子等产品，端侧指AI摄像机产品）。安防智能机器人占比仅1.5%，市场规模仅2亿元。2018年AI+安防软硬件细分市场占比：由于传统静态安防技术体系过于成熟，已难以取得新的突破，为此安防企业纷纷紧跟人工智能技术的进步与革新步伐，开始尝试人工智能技术在安防领域的应用探索，通过技术融合创新逐步衍生出安防机器人等一系列创新产品和新服务模式，持续引领安防机器人由概念机、实验机向实地场景落地。按照2020年智能安防市场450亿，安防机器人占比3%计算，2020年安防巡检机器人市场13.5亿元。（2）交通巡检机器人市场规模：无人机指挥交通巡检的主要应用场景包括：高速公路&服务站，市区郊区道路，交通枢纽，核心价值在于：快速到达事故现场；喊话指挥，减少二次事故；缓解交警不足压力；远程处理事故&劝阻违章。智慧高速公路和智慧城市交通是智慧交通最大的两个细分市场，根据智研咨询数据统计，2017 年中国智能交通市场规模为 1167.1 亿元，其中城市智能交通市场规模为 470.1 亿元，占比为 34.88%；高速公路智能交通市场规模为 409 亿元，占比为 35.04%。值得注意的是，指挥交通的核心是交通监控系统、交通指挥与诱导系统、交通违章管理、不停车收费系统、智能化停车场管理系统，前三项主要靠视频监控解决，而且城市交通涉及到较为严格的航线管理，目前交通巡检机器人的可行性较低，市场规模极小。

“ 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。

研究报告内容摘要：1。事件根据中国工程机械工业协会行业统计数据，2020年1-8月纳入统计的25家主机制造企业，共计销售各类挖掘机械产品210474台，同比涨幅28.8%；国内市场销量190222台，同比涨幅29.7%。2020年8月，共计销售各类挖掘机械产品20939台，同比涨幅51.3%。国内市场销量18076台，同比涨幅56.3%。2。我们的分析与判断(一)工程机械累计销量涨幅扩大，三季度销量淡季不淡根据中国工程机械工业协会挖掘机械分会行业统计数据，国内市场方面，2020年8月份小挖(<18.5t)销量10142台，同比涨幅51.5%；中挖(18.5-28.5t)销量5391台，同比涨幅80.5%；大挖(≥28.5t)销量2543台，同比涨幅35.1%。1-8月份小挖(<18.5t)累计销量116082台，同比涨幅32.6%；中挖(18.5-28.5t)累计销量49011台，同比涨幅28.3%；大挖(≥28.5t)累计销量20889台，同比涨幅20.3%。三季度是挖机销量传统淡季，8月份，大中小挖销量同比增长势头相较7月有所回落，但累计大中小挖累计销量同比涨幅扩大1.5%、4.4%、1.6%，增长势头不减，我们认为主要是政策托底使基建投资等景气度较高所致。<>国家统计局发布，8月份，制造业PMI为51.0%，比上月略降0.1%，在调查的21个行业中，有15个行业PMI位于景气区间。制造业稳步恢复，基本面继续改善。总体来看，我国经济基本面稳中向好，逆周期调节效果逐渐凸显，下游需求稳步回暖，随着对新冠肺炎的防控逐步进入常态化，我们对工程机械9月份及全年销量持乐观预期。(二)国产龙头份额稳中有升，海外疫情短期影响出口经过行业低迷期的洗牌，工程机械市场集中度进一步提升，加上设备更新换代的需求(2009-2013年销量高峰期产品基本需要更新)，行业走出低谷，整体盈利水平改善较为明显。三一挖机：据公司半年报，上半年三一挖掘机共销售4.3万台，市占率达25.5%，稳居国内第一，营收为186.49亿元，同比增长17.22%。徐工挖机：上半年铲运机械营收同比增加30.91%，挖掘机市场占有率同比增长0.9%稳居国内市场前两强，市占率超过18%。国产工程机械龙头份额相对稳定、同比上升，我们预计未来也将持续保持龙头地位。8月份，国内市场销量为18076台，同比上涨56.3%；出口销量2277台，同比涨幅25.7%。1-8月，国内市场累计销量190222台，同比涨幅29.7%，出口累计销量同比增长20.8%，国内市场累计销量同比涨幅超过出口市场。国内厂商中高端产品竞争力提升，也带动了国产工程机械产品在海外尤其是“一带一路”相关国家和地区的销售，我们预计工程机械出口将成为支撑整体销量的重要组成部分。但由于海外疫情现状仍不乐观，工程施工停滞可能短期影响工程机械出口销量。(三)8月开工小时数同比提升，工程机械全年需求延期释放根据小松KOMTRAX数据，可以看出各地复工复产已有显著成效，重点项目正积极有序开工，挖掘机产业链下游开工始终保持高景气度。6-8月小松挖机开工小时数分别为126.4、126.1和130.3小时/月，相比于去年同期分别同比增长1.9%、-3.1%和0.9%，仅7月受恶劣气候影响有所下滑，反映了国内生产生活已基本恢复正常。据政府工作报告，今年拟安排地方政府专项债券3.75万亿元，比去年增加1.6万亿元。1-8月地方专项债累计发行2.89万亿元，完成全年额度的77.07%，剩余8600亿元。由于一万亿特别国债在7月份发行完毕，加之财政部要求确保新增专项债券10月底前发行完毕，8月地方债发行规模大幅回升，总发行规模创下历史第二高位，仅次于今年5月份的1.3万亿元。随着下半年剩余专项债的投放确保投资保持平稳，工程机械全年需求确定性强，我们认为以传统基建为基，叠加新基建助力，此前延后的需求正在逐步释放。项目的审批与建设加速，将使未来的项目建设进度保持一定强度，我们预计工程机械板块未来仍将保持较高景气度。3。投资建议对于工程机械版块，我们预计2020年行业有望继续保持较高景气度，看好行业龙头三一重工(600031.SH)及核心零部件供应商恒立液压(601100.SH)和艾迪精密(603638.SH)。4。风险提示基建投资增速不及预期、房地产开发投资增速下滑、市场竞争加剧等。（文章来源：华泰证券）

如需报告请登录【未来智库】。1、 从机器人大国向强国转变，未来 5 年将进入中速增长期1.1、 中国工业机器人销量全球第一，2018 年全球占比 33% 中国是全球机器人销量第一大国，2018 年全球占比 33%。从 2002 年开始我国 机器人销量高速增长，在全球的占比呈趋势性上升，2018 年中国工业机器人销售 量、销售额、保有量均位居全球第一。2018 年中国机器人销量达 14 万台，全球占 比约为 33%；保有量 57.5 万台，全球占比 23%。本体市场销售额 260 亿元左右，集 成市场规模 1100 亿元左右，全球第一。1.2、 中国工业机器人未来 5-10 年进入中速增长期 过去 20 年中国工业机器人行业高速成长。2002-2018 年机器人销量复合增速达 到36%，2002-2010年期间复合增速达到52%，2010-2018年10年销量复合增速33%， 2013-2018 年 5 年销量复合增速 31%，预计未来 5 年将进入中速增长的成长期。预 计销量复合增速 15%，收入复合增速 10%（“ 2.2 密度提升”章节有详细测算） 。2000-2009 为初创期。初期下游中国汽车产业、3C 电子行业自动化程度相对较 低，工业机器人年销量不大，10 年期年均销量不到 5000 台，但高速增长，2002-2010 年 8 年期间，销量复合增速达到 52%。2010-2018 年，高增长并未结束，年均增速达 33%。期间下游汽车、3C 电子 行业继续高增长，与此同时自动化程度大幅提升，机器人需求继续大增，销量复合 增速约 37%。2017 年销量达 13.8 万台，是 2009 年的 25 倍，年均销量 5.6 万台， 为上一阶段年均销量的 10 倍。行业井喷的同时，政策锦上添花，国家和地方产业 扶持政策密集出台。随着机器人使用成本的降低，用户机器人应用渗透率大幅提升。预计未来 5 年进入稳定增长期，预计复合增速达到 15%。随着下游行业需求增 速放缓，叠加政策退出，2018-2019 年行业进入调整期，根据我们的预测模型测算 未来 5 年行业销量增速达 15%。从国际经验看，国际机器人最强大国家为日本，在 经历了 1967-1980 的产业初创期、1980-1990 高速期后，进入长达 22 年（ 1990-2012） 的稳定增长期。1.3、 中国第三个拥有完整产业链，正向机器人强国迈进 2000 年前后外资巨头相继进入中国，市场主要由外资占领，主要应用于汽车 行业。国内公司以代理和系统集为主，内资公司沈阳新松暂露头角，进入本体市场。 在 2010-2017 年，虽然四大家族为带表的外资仍然占尽优势。但是在产业政策的大 力支持下，借助行业的高速发展，本土机器人行业得到跨越式发展。国内系统集成 商发快速获的竞争优势，并且开始由产业链下游向中上游拓展，直接和外资巨头展 开竞争。在 2018-2019 年的调整期，市场竞争加速淘汰落后产能，国产品牌竞争力 继续提升，国产化率得到持续提升。中国是全球第三个具备机器人完整产业链的国家。中国、日本、韩、美、德五 国合计占全球 73%的需求，同时也是主要的工业机器人制造大国。中国具备核心零部件、本体、系统集成的完整产业链。中国和日、韩国都是具备完整产业链的国家。 美国和德国缺乏减速器零部件供应商。中长期看，中国机器人产业具备国际竞争优势。从工程师红利到人工智能技术 优势，中国有望比肩发达国家，引领机器人产业发展。机器人技术及应用发展可分 为三个阶段四大层次。第一层次的发展对应人口红利优势，第二层次和第三层次的 发展对应工程师红利优势，第三层次的发展对应人工智能技术优势。中国基于人口 红利优势和工程师红利优势，机器人产业的发展快速度过第一到第三层次，中国目 前和日本、韩国等领先国家一样，处于第三层次机器智能向第四层次人工智能过渡 阶段。中国基于持续的工程师红利和世界前列的人工智能技术优势，有望比肩发达 国家，引领未来机器人产业的发展。2、 行业中速增长逻辑：下游成长、密度提升、进口替代2.1、 下游成长：2020 年看好 3C 需求复苏+长尾市场渗透率提升 2018-2019 年汽车、3C 下游需求下滑，食品医疗、物流等长尾需求高增长且有 望持续。 2018-2019 年电子、汽车整车及零部件行业市场需求下滑；半导体、家电、 汽车电子增速不及预期；锂电、光伏、食品医疗、物流、金属加工等行业保持较高 速增长。市场下行背景下，工业机器人下游应用行业逐渐由汽车向一般工业如金属 加工、食品医疗、日化、光伏、通讯等行业进行渗透，细分行业带来新的增量市场。2019 年下半年，锂电、光伏投资稳定，3C 回暖 5G 加速，新能源汽车项目加速 落地，几项叠加机器人需求复苏。疫情前预计 2020 年，3C 需求增加（5G 换机潮+ 苹果投资大年），汽车行业大概率复苏，机器人场可能迎来两位数增长；随着疫情 进入平稳阶段，下游行业需求将阶段性释放，加之政府有望推进相关经济刺激措施 落地，机器人市场将逐渐好转，全年增长率下调到 5%-10%左右。汽车：经历 2019 年产能和库存调整，2020 年汽车消费刺激政策预期，有望正 增长；但疫情影响复工推迟，主机厂和零部件厂产能不足；上半年缓慢回复，下半 年有所增长。全年预计-4%。3C：劳动密集型，复工难度大，规模化投资预计在二三季度集中释放。一季度 全年占比不高，需求被递延至旺季。5G 换机和苹果、华为新机带动，全年增长个 位数上看 2 位数。医疗用品：劳动密集型，对卫生和安全要求高，一直是稳定增长得市场。疫情 短期刺激口罩机等需求，中长期加速机器换人，预计全年高速增长。食品饮料：市场空间大但附加值低，目前渗透化率低，高附加值细分领域及龙 头企业（如白酒的茅台五粮液）开始进入自动化阶段，因此低基数下增速持续较高。物流：疫情刺激物流自动化率提升，机器人需求持续高增长。光伏：一季度是传统淡季，疫情影响被消化。补贴取消前强装和自动化刚需， 预计受影响不大。5G 大年+苹果大年，2020 年看好 3C 自动化需求复苏，超 10%增长 3C 行业成本端驱动行业自动化率提升。品牌商负责设计、零部件外包、组装 代工。组装段位于产业链最末端，人数多，自动化改造需求空间大。国内自动化供 应商主要集中在这一领域。3C 产品生命周期短，技术更新快，产品以多批次、小 批量为主，自动化生产线的柔性不如传统流水线，一旦产品更新换代，自动化生产 线需要重新规划。例如富士康已使用 5 万台机器人，年产 1 万台，提出目标 2020 年自动化率 30%。当前的两个机遇：1、4G 转 5G，新工艺大量出现尚未定型，需要集成商深度 参与；2、以立讯、领益、伯恩、比亚迪、歌尔为代表的陆系代工厂有望从台系手 里抢得份额，需尽快提高自动化率。 2.2、 密度提升：密度有翻倍空间，行业中期具备良好成长性机器人性价比不断提升、投资回收期缩短，推动机器人使用密度的提升。工业 机器人使用密度是每万名制造业工人使用工业机器人的数量。一方面，随着机器人 技术趋于于成熟，易用性增强，效率提高，机器人价格降低，机器人投资回收期缩 短；另一方面，劳动力成本上升。两个因素共同推动中国工业机器人使用密度持续 提升。释义：机器人密度=制造业工人/机器人保有量 我们预计 2024 年中国工业机器人密度达到 138，非汽车行业达到 105，汽车行 业达到 1154。2018 年中国机器人密度仅为 63，未来 5 年预计将超过 2018 年欧洲的水平，达 到 138,约 118%的增长空间。2010 到 2018 年，我国机器人密度提升了 7 倍，年均 增速达到 37%。预计未来复合增速下降到 15%，预计 4 年后机器人密度将达到 138。 2018 年中国工业机器人密度约为 63（我们调整测算），低于全球平均 99，远低于 欧洲 114，大幅低于新加坡 831、韩国 774、德国 338，日本 327。目前中国汽车行业机器人密度为 750，未来 5 年将到 1154，54%的上升空间。 2018 年中国汽车行业机器人密度 750 台/万人。2010 到 2018 年汽车行业机器人密 度复合增速 28%，2013-2018 年汽车行业机器人密度复合增速下降到 22%。假设 2018-2024 年机器人密度提升的复合增速为 9%（考虑到汽车行业自动化程度已经很 高了），机器人密度将达到 2024 年的 1154；达到 2017 年日本和法国的水平，还有 约 54%的上升空间。非汽车行业机器人密度目前约为 42，预计 2024 达 105，约 150%的上升空间。 2018 年我国非汽车行业机器人密度为 42 台/万人。2013-2018 年 5 年中国非汽车行 业机器人密度从 7 增长到 42，累计增长了 6 倍，年复合增速 44%，假设 2018-2024 年非汽车行业机器人密度增幅下降到 20%，5 年累计增速将达到 2.5 倍，机器人密 度将达 105。韩国、日本、台湾 3C 电子产业发达，自动化程度高，因而机器日使 用密度高。中国除汽车、3C 电子外还有很多其它制造产业，长尾行业密度提升慢 于 3C 电子、汽车行业，中国中期机器人密度将远低于目前日、德的水平，但预计 将达到接近澳大利亚和美国的水平，未来 5 年有望达到约 105。预计 2024 年中国工业机器人保有量 124 万台，机器人密度达到 138，预计 2019-2024 年本体销量复合增速 15%，本体与系统集成收入复合增速将达 10%。年 均本体市场 311 亿元，系统集成市场 1245 亿元。2.3、 进口替代：中长期强逻辑，产业链各环节梯次推进 在下游需求和产业政策带动下，国产机器人不断追赶超越。十年外资巨头占据 绝对优势地位，国产机器人主要是给外资做代理或者系统集成，处于价值链的最低 环节。十年后的现在，中国已经成为全球第一大市场，全球机器人产业链加速向大 陆转移。外资品牌地位动摇，二线品牌彼此整合或者被整合；四大家族中德国 KUKA 已经被中国企业美的收购。国产机器人已经从产业链各个环节跟外资直接竞争。机器人各产业链将梯次获得竞争优势。根据 IFR 和 MIR 数据，上游三大核心零 部件及中游本体的国产份额均超过 20%，系统集成汽车领域国产份额达到 70%、3C 领域达到 50%，长尾行业达到 90%。2018 年国产份额从 2017 年的 22%增长到 27%。2.3.1、 关键零部件：均取得突破，打破外资品牌垄断局面 核心零部件是机器人产业链进口替代的关键环节。工业机器人的三大核心零部 件分别是控制器、伺服系统、减速器，占到制造成本接近 70%，是制约中国机器人 产业发展的主要瓶颈。纯控制器企业难以突围，结合本体是方向。控制系统是机器人的大脑，包括硬 件和软件两部分，硬件部分国产品牌已经掌握，基本可满足需求；软件部分，国产 品牌在稳定性、响应速度、易用性等还有差距。成熟机器人厂商一般自行开发控制 器，以保证稳定性和维护技术体系，控制器市场份额基本跟机器人本体一致。国际 品牌包括 KEBA、倍福、贝加莱这样提供控制器底层平台的强势厂商，国产企业仅 仅从事控制器难以突围。控制器未来趋势是标准化和开放性。现有的机器人控制器封闭构造，有开放性 差、软件独立性差、容错性差、扩展性差、缺乏网络功能等缺点，已不能适应智能 化和柔性化要求。开发模块化、标准化机器人控制器，各个层次对用户开放是机器 人控制器的一个发展方向，未来可能会出现提供控制器模块的平台型企业。伺服系统四大阵营竞争激烈，国产向上突围难度大。日系品牌凭借良好的产品 性能与极具竞争力的价格垄断了中小型 OEM（设备制造业）市场，以 松下、安川、 三菱为代表；西门子、施耐德、博世等欧美品牌占据高端，下游以大型机械为主； 台湾品牌产品价格和技术水平定位于外资品牌和国产品牌之间，以台达及东元为代 表；国产企业以汇川技术、埃斯顿为代表，产品功率范围多在 22KW 以内，技术 路线上与日系产品接近，整体竞争力不断提高。日台份额下降，欧美份额稳定，国产份额上升，2018 年国产占比 25%。2018 年，欧美系市场份额从 18.7%提高到 19%，日台份额从 59%略降到 56%，国产厂商 份额从 22.3%增长到 25%。其中份额占比最高日台系厂商业绩普遍下滑，和其优势 电子、机床等行业景气度下滑有关；欧美系厂商份额略有增长，最具代表的是西门 子和施耐德；以汇川、埃斯顿为代表的国产伺服依然增长迅速，但主要集中在低端。绑定机器人本体的运控一体化是未来趋势。用户选择的排序分别是可靠稳定性、 价格、服务。服务和性价比是国产品牌的优势。这需要对运动控制领域长期深入的 研究，大量资金投入和长时间的市场验证，对技术、资金、人才要求都较高，国内 代笔性企业汇川技术、埃斯顿。控制器和伺服系统关联紧密，运动控制一体化是未来应用趋势，但需结合本体使用，本体企业在达到一定体量后，都会倾向于自主生 产运动控制，单纯做运动控制很难生存。减速器：看好长期前景，有望打破日本垄断 一：供应链向国内转移，中国具备要素优势。中国已经是全球第一大机器人市 场。国产机器人本体发展迅速，外资巨头深耕中国市场，加速本土化，全球新的产 能规划大部分都在中国，带来机器人供应链转的本地优势。二：国际巨头发展瓶颈。减速器进入壁垒高，技术要求高、资产投入大、长时 间的研发验证，全球能够批量提供减速器的只有日本纳博特斯克、住友、捷克 SPINEA、日本哈默纳科等几家企业，这几家企业面临各自的困境，给了中国企业 赶超的机遇期；三：国产减速器突破量产。作为机器人最核心、成本占比最大、技术含量最高 的零部件，减速器是纯机械部件，主要难度在于高精度数控机床等设备的投入和热 处理、精密加工等工艺。经多年投入和工艺积累，国产公司已具备量产能力，长期 来看，除日本外，中国将成为主要的降速器供应商。需求：本体厂商纷纷规划扩产，疫情短期影响需求但长期无忧 机器人巨头选择在中国扩大本体产能以辐射亚太市场，四大家族纷纷规划在华 新增产能。四大家族纷纷宣布在华新增产能（发那科未在中国生产本体），国内龙 头也纷纷扩大产能，抢占市场份。埃斯顿、众为兴、欢颜、汇川技术、埃夫特等， 一方面不断在扩产能，另一方面产能利用率不断在爬坡，疫情对需求短期影响但长 期无忧。供给：长来看外资供给紧张，国产 RV 减速器接受度不断提高 日本纳博特斯克、日本住友重机、斯洛伐克 Spinea 是全球 RV 减速器三强。纳博特斯克：产能扩张谨慎。纳博特斯克是 RV 减速器全球霸主，全球市场份 额 60%以上。目前有日本的津工厂和中国常州工厂两大生产基地，2018 年减速器 产量在 84 万台左右。未来产能计划，纳博将以津工厂扩产为主（目前产能 60 万台 /年），以常州工厂扩产为辅（目前一期产能 20 万台，在建二期产能 20 万台）。但 我们认为未来 5 年纳博减速器产能不会大幅扩张，一是减速机生产本身的复杂性， 简单的设备投资并不能增加产能；二是经历过泡沫时代，日企对固定资产投资非常 谨慎小心，不会轻易扩产。住友重机：减速器业务不受重视。日本住友重机为住友集团旗下机械公司，业 务涉及船舶、电力设备、工程机械、机械零部件等，减速器仅是公司一个部分（住 友重机械减速机），且减速器收入远远低于其他板块业务收入，没有明确看到非常 积极的信号。Spinea：减速器业务可能被战略放弃。Spinea 的减速机为自主核心技术，自成 一派。由于其技术特点，产品结构较为复杂，无法适应机器人小型化一体化的趋势， 在市场上并非主流，在日本纳博的重压下难言颓势。且其高精度减速器进入我国市 场比较晚，市场开拓不乐观。根据产业调研，减速器业务有可能被寻求出售。看长期，国产 RV 减速器有望打破日本垄断 国产 RV 减速器已突破“工艺+设备”的核心难题。我们认为国产 RV 减速器 主要难在工艺和设备，推广难主要难在设备的高额摊销导致初期没有性价比优势， 而这两个问题当前均已经得到突破。1）国产 RV 减速器产品突破量产工艺。RV 减速器的研发并不需要从 0 开始的 理论研究突破（纳博特斯克、哈默纳克的减速器专利均已经公开），而是沿着巨头 脚步，在工艺层面的积累和采购先进机床加工设备，这两点都是可以用时间较快弥 补差距。中大力德、双环传动等国产企业大批采购先进机床设备和检测设备，经过 5-8 年以上的摸索积累，已经取得重大突破，于 2018 年初步量产。2）国产 RV 减速器已小批放量。2018 年国产 RV 减速器突破信任壁垒，已小 批次放量。其中南通振康的 RV 减速器已批量供货埃夫特、欢颜等本体企业，中大 力德2018年和伯朗特签订8万台订单，双环传动2018年和埃夫特签订1万台订单。本体扩产进程取决于市场回暖程度，长期看好国产 RV 减速器进口替代。外资 巨头及内资本体厂商规划产能饱满，但实际投产进程取决于机器人市场需求回暖程 度。目前国产 RV 减速器已突破量产，随着市场需求回暖，国产 RV 减速器进一步打磨工艺，未来看好国产 RV 减速器打破日本垄断。2.3.2、 中游本体：国产份额持续上升，冲击外资市场地位 机器人本体的硬件技术已经趋于成熟，主要在结构的优化和使用体验的提升； 外资巨头的优势逐渐向软件转移，给了国产本体追赶的窗口期。掌握自主运控技术、 提升附加值是国产品牌突破的关键。多关节、SCARA、直角坐标是应用最多的机器 人本体。三种应用最广泛的工业机器人本体为多关节（6 轴为主）、直角坐标和 SCARA。 根据CRIA， 2018年中国工业机器人市场：多关节占比66%、直角坐标15%、SCARA14%， 三类合计占比 95%。外资仍垄断高端市场，但硬件技术进步放缓，国产企业追赶良机。发那科、ABB、 安川、库卡是全球机器人四大家族，市场份额合计占比超过 40%。国内工业机器人 高端市场基本为四大家族垄断，国产份额 27%主要是中低端市场渗透率提升。另外 机器人本体硬件技术趋于成熟，难有颠覆创新，主要在软件和智能技术应用上。外 资“停滞不前”给中国企业追赶良机。结合巨头发展经验和产业现状，掌握运动控 制核心技术，提升本体附加值的头部企业优势会越来越大。低端产能出清，集中度上升，掌握运控技术的龙头优势明显。产业低端产能出 清，无核心技术的组装型本体企业大批淘汰，市场集中度提升是机器人产业平稳发 展阶段的主旋律。根据 MIR 数据统计，2018 年中国工业机器人市场集中度进一步 提升。以四大家族为首的 TOP10 厂商占据 63.5%的市场份额，国内厂商众为兴（新 时达收购，SCARA 为主）、埃斯顿（多关节为主）表现亮眼。2.3.3、 下游系统集成：国产占据主要市场份额 系统集成领域国内企业占据主导。根据 MIR DATABANK 统计的 3995 家集成 商样本数据，本土民营集成商占比 95%以上。1644 家覆盖汽车行业，占比 41.2%； 550 家覆盖食品饮料行业，占比 13.8%；514 家覆盖家电行业，占比 12.9%；301 家 覆盖医疗行业，占比 7.5%；494 家覆盖消费类电子行业，占比 12.4%（有些厂商会 涉及覆盖多个行业）；在汽车、3C 电子、食品饮料、医疗新能源等头部行业，几乎 已经覆盖了所有的工艺环节，在其他中长尾行业，工艺环节覆盖也在快速拓展。本土集成商垄断低端工艺、领先中端工艺、渗透高端工艺。在搬运码垛等低端 工艺应用领域，本土集成商占据绝对主导；在装配、拣选、焊接等中端工艺应用领 域，本土集成商占据优势，在喷涂、视觉监测 AOI 等高端工艺应用领域，本土集成 商也在不断渗透。本土集成商垄断长尾，领先 3C，突破汽车 汽车行业系统集成：外资主导，国产从焊装开始突破。整车制造四大工艺：冲 压、焊装、涂装、总装，总体上外资集成商占据主导，但国内集成商基于本土化服 务优势，从焊装环节突破，正逐步进行替代，出现了一批规模较大的本土集成商。3C 电子：国内集成商与外资同台竞争。3C 电子机器人需求非常多样化，以技 术难度相对较低的小型机器人为主，注重成本和服务，外资难以直接转移在汽车行 业大型机器人应用的绝对优势。国内集成商基于本土优势、价格优势和外资品牌同 台竞争，目前市场份额不输外资品牌，出现了一批规模较大的本土集成商。其他长尾市场：本土集成商占据主导。食品饮料、医疗、物流等长尾行业市场 机器人需求同样多样化，定制化程度高，价值量相较于汽车较低，外资品牌难以全 面顾及，这些领域本土集成占据主导优势，但目前还没有较多规模企业出现。资源整合、行业理解和资金规模是系统集成三大核心竞争力。资源整合和行业 理解都需要长时间积淀，跨行业快速扩张较为困难，除了汽车和 3C 外，难以有其 他行业通过复制快速实现规模化。因此成功的系统集成商往往聚焦少数甚至一个行 业，做深做强，与下游巨头建立紧密商务关系，成为细分龙头。另外，系统集成集 成商还面临资金壁垒，因为项目周期一般较长，需要垫付大量资金，多个项目并行 对企业资金链压力巨大。行业洗牌期，细分龙头强者恒强。本土集成商数量众多、竞争激烈，2018-2019 年汽车、3C 景气度有所下滑，系统集成商增速也纷纷下滑，进入行业洗牌期。基 于资源整合能力、行业理解积累和资金规模三大核心竞争力，我们认为长尾集成商 将不断淘汰出局，企业数量大幅降低，细分行业龙头将强者恒强，享受新一轮自动 化景气周期。3、 需求周期与趋势：数据持续改善，行业拐点或将来临3.1、 主要下游为汽车、3C，终端增速/资本开支是领先/同步指标 工业机器人主要下游为汽车、3C。2018 年按下游应用划分，汽车占比 35.3%， 其中汽车整车 13.2%，汽车零部件 17.1%，汽车电子 5%，3C 电子占比约为 23.3%（不 含家电）。工业机器人上游是原材料、能源，下游是制造业各细分行业。工业机器人技术 含量高、附加值极高，其产业发展受上游原材料价格波动小，受下游固定资产投资波动大。机器人需求的波动，通过终端产品景气度-下游行业资本开支-机器人需求 的传导产生波动。汽车、手机等产品销售通过影响资本开支影响工业机器人市场需 求。从经验数据看，汽车销量增速领先机器人销量增速 1 年，上年汽车销量增速和 当年机器人销量增速很好的相关性；3C 行业通常在 3-5 月份投资设备，6-8 月份组 织生产，9-11 月份销售，领先机器人需求半年左右，一般是从下半年手机销量看第 二年上半年机器人需求。我们建立产业数据跟踪该体系：包括上游中国交流伺服增速、中游（中国、日 本）工业机器人、和机床产量、产值、订单指标、下游制造业（汽车、3C）产能利 用率和固定资产投资增速、终端产品销量增速以及宏观总量 PMI。领先指标包括中 国交流伺服增速、日本工业机器人订单额增速、制造业（汽车、3C 电子、机械加 工）产能利用率、终端产品（汽车、新能源车、手机）销量增速。中短期，工业机器人产业数据出现改善迹象，行业拐点可能即将来临，但疫情 的影响将推迟行业复苏进程。2018 年下半年以来，机器人自动化进入下行周期。 产业链上下游的数据以及一线产业调研发现，机器人自动化行业正持续发生系统性 边际改善，显示行业拐点或将来临。疫情影响将在短期影响制造业复工和投资，延 迟行业拐点的到来。3.2、 上游：交流伺服增速连续 2 季度回正到 10.4% 交流伺服是下游各制造业的核心零部件。2019Q3-Q4 华为系 3C 加工设备和半 导体等下游行业需求开始回暖，预期2019Q4-2020Q1苹果系3C设备需求也将回暖，2019Q4 中国交流伺服市场同比增长 10.4%，连续 2 个季度增速回正。其中半导体、工业机器人、3C 电子、动力电池需求增速大幅回暖。电子及半 导体行业需求增长率 28%、工业机器人行业需求增长率为 18%、3C 行业需求增长 率为 17.5%、动力电池行业需求增长率为 14.6%。3.3、 中游：2019 年 12 月工业机器人产量连续 3 个月回正到 15.3% 中国工业机器人产量增速连续3个月回正， 2019年12月增速大幅提高到15.3%。 2019 年 10 月，中国工业机器人同比增长 1.7%，2019 年单月同比首次回正。2019 年 12 月同比增长 15.3%，持 3 个月增速为正且大幅提高。2019 年全年累计产量 186943，同比下滑-6.1%。2019Q3-Q4日本工业机器人订单额回暖。日本工业机器人销量占比全球50%， 中国是其最大市场。日本出口到中国工业机器人，从订单到交付大致需 3-6 个月， 因此日本工业机器人订单数据是中国机器人市场 1-2 季度的领先指标。2019Q4 日 本工业机器人订单额降速收窄至-0.3%，产值降速-10%，略有放大。2019Q3-Q4 日本对中国工业机器人出口额降速呈收窄态势。 2019Q4 日本对 亚洲（含中国）、中国、北美、欧洲工业机器人出口额增速分别为-1.93%、 -11.63%、 -25.80%、-37.23%（Q3 同比为-4.04%、-2.18%、-16.43%、-34.99%）。 2019Q3 日本 对中国工业机器人出口降速的大幅收窄 20Pct，连续 2 个季度收窄，2019Q4 出口降 速略有放大，但仍远低于 Q1-Q2 的超 25%下滑。2019 年 12 月中国金属成形机床产量同比回正，进口机床增速下滑。2019 年 12 月，中国金属成形机床产量增速回正到 4.8%（11 月增速为 0%）， 金属切削机床 产量下滑 14.3%（11 月下滑 13.2%）。另外，2019 年 12 月中国进口金属加工机床下 滑 30.8%，降速有所放大。机床和机器人是自动化的配套设备，12 月机床产量改善， 反映 3C 等制造业的投资复苏预期。3.4、 下游： 3C 固定资产投资持续高增长，是最景气下游制造业整体环境呈改善趋势。2020 年 1 月 PMI、PMI 生产、PMI 新订单分别 为 50.0、51.3、51.4，整体制造业环境有所改善。汽车、3C 等主要下游产能利用率企稳回升。2019Q4，制造业、汽车制造业、 3C 电子制造业、电气机械制造业产能利用率分别为 78%、78.5%、82.6%、79%， 均出现企稳回升，3C 电子制造业尤为突出，产能利用率连续 3 个季度回暖。3C 电子固定资产投资额持续高增速，2019 年 1-12 月累计增长 16.8%。2019 年 1-12 月制造业固定资产投资额累计同比 3.1%，增速稳中略升。其中汽车制造业 固定资产投资额 1-12 月累计同比下滑 1.5%；电子制造业固定资产投资额 1-12 月累 计同比 16.8 %，2019 年以来累计增速持续提高；电气机械制造业固定资产投资额 1-12 月累计同比下滑 7.5%。汽车产销：2019 年 12 月汽车销量降速收窄，产量降速回正。2019 年 12 月中 国汽车销量265.8万（同比下滑0.12%），1-12月累计销量2576.9万（同比下滑8.2%） 。 12月产量268.3万（同比增长 8.09%），1-12月累计产量2572.1万（同比下滑7.5%）。2020 年 1 月新能源车产销降速均放大。受疫情影响，新能源车 2020 年 1 月销 量 4.4 万（同比下滑 54%）， 1 月产量 4 万（同比下滑 55.9%），下滑较大。手机产销：2019 年 12 月智能手机产量同比回正 0.3%，销量下滑 13.7%。2019年 12 月中国智能手机出货量 2893 万，同比下滑 13.7%；1-12 月累计出货量 37200 万，同比下滑 4.7%。12 月智能手机产量 11855 万，同比增长 0.3%；1-12 月累计产 量 122719 万，同比下滑 8.1%，降速放大。4、 看好具备核心技术/集成优势的国产龙头4.1、 投资建议：看好市场份额不断提升的本体龙头、3C 自动化龙头 2020 年市场复苏，最看好系统集成环节。1、市场规模大。2、毛利率高。系 统集成毛利率 30-40%，甚至更高。3、国际竞争力强。本土系统集成商占领大部分 低端市场；领先中端市场；逐步渗透高端市场。4、财务数据显示系统集成商业绩 表现最好，尤其是在汽车电子、3C 领域。看好掌握运控核心技术的本体龙头、汽车和 3C 下游的集成龙头。推荐子行业 排序：系统集成、本体、核心零部件。推荐掌握运控技术的本体龙头埃斯顿。受益 标的：3C 电子自动化快克股份、科瑞技术、拓斯达，汽车电子自动化克来机电， AGV 龙头和半导体自动化机器人，石化自动化博实股份。4.2、 估值：对比外资巨头估值变化，机器人板块估值在合理区间 2017 年以来机器人板块估值下调近 50%，当前机器人板块估值 PE（TTM）48X，其中零部件、本体、系统集成环节 PE（TTM）分别为 58X、65X、48X。不同商业模式特征，对应估值高低不同。机器人企业商业模式核心特征包括业 务切入方式、技术来源、市场空间、成长驱动力、行业地位、研发投入、议价能力 等，匹配企业实际情况调整估值。对标海外机器人巨头 5 阶段，国内机器人当前估值处于合理区间 1992-1998，初期估值泡沫，类似 A 股机器人板块 15-18 年估值变化1999-2002，成长预期推动，市盈率处于合理高位（30-50X）2003-2008，集中度提高、预期兑现，市盈率下降（10-20X）2009-2012，经济危机，收入大幅下降，市盈率反而提高（20-30X）2013-2018，收入稳增，市盈率再次回暖（20-40X）中国机器人产业仍处于成长阶段，不应静态对比外资估值。目前中国机器人板 块市盈率应对应机器人巨头 1999-2002 阶段估值 30-50PE，处于合理估值区间。 4.3、 埃斯顿：掌握核心运控技术，期待成为中国“发那科” 核心逻辑：有望复制发那科成长路，并购整合、内生增长不断提升市场份额 （1）公司掌握机器人核心运控技术。1993 年研究金属成形机床数控系统，然 后进入电液伺服系统和交流伺服系统，目前在国内金属成形机床数控系统、电液伺 服系统市场位于领导地位。在运控技术及伺服技术积累基础上进入工业机器人领域。（2）市占率提升：行业集中度不断提升，埃斯顿作为龙头市场份额有望持续 提升。2018 年埃斯顿本体出货量达 3700 台，市占率 2.5%，在国产市占率从 2017 年的 7.5%增长到 10%。（3）并购整合驱动增长。收购顶级焊接机器人 CLOOS 开辟中高端焊接机器 人工作站等新业务，并购驱动增长。近两年打造三大研发中心，持续 10%收入占比 的研发投入，且围绕核心技术进行多项收购，包括意大利 Euclid Labs SRL（机器视 觉）、英国 TRIO（运动控制技术全球领先）、美国 BARRETT（微型伺服驱动器/协作 机器人/康复机器人），进一步增强技术实力，确立国内机器人龙头地位。埃斯顿收 购整合 CLOOS 仍具有一定不确定性，CLOOS 的盈利能力及发展趋势还需要跟踪 和观察，存在一定中国区业务整合、拓展不达预期的风险。4.4、 克来机电：汽车电子自动化龙头，同享国内外新能源扩产红利 核心逻辑：享受全球新能源扩产红利，订单持续性强，业绩确定高增长（1）公司是汽车电子自动化龙头，新能源电机电控自动化业务收入占比 40%， 深度绑定博世、联合电子、大众，同享国内外新能源扩产红利。（2）自动化业务：绑定 Tier1 博世系巨头、绑定大众 MEB 平台，持续享受新 能源车资本开支红利，订单持续性强，预计 2019-2021 年复合增速超 40%；（3）零部件业务：收购高压燃油分配器领导者上海众源（绑定大众系），国六 产品量升价涨（价格提高 2 倍），预计 2019-2021 年复合增速 40%。4.5、 快克股份：5G 种子选手，电子装联自动化领导者 核心逻辑：3C 下游景气，5G 种子选手增长可期 （1）2020-2021 年是 5G 大年+3C 大年。公司产品用于 PCB 电子装联多个核 心工艺环节。全球电子产业向大陆转移、下游技术需求升级、制造业人力成本上升， 驱动电子装联行业持续成长。核心下游（3C 及汽车电子）长期向好，预计 2020 年 对应电子装联市场规模分别为 137 亿元和 122 亿元，合计达 259 亿元。（2）团队、技术、资金优势，为业务拓展提供基础。 公司薪酬远高于当地平 均水平，叠加股权激励，团队稳定凝聚；坚持自主研发，定位中高端，不断向上突 破，带来高性价比、优质服务的核心优势，在金字塔的产业格局中位于中上层，是 国内锡焊机器人龙头；基于核心技术和优良内控，持续高盈利水平（毛利率 55%、 净利率 35%） 且资金十分充沛。（3）业务拓展提供增量空间。一方面，公司预计继续拓展电子装联核心工艺 设备（微组装的芯片贴放）；另一方面基于核心工艺设备拓展自动化产线业务。带 来更多增量市场空间。（4）外延并购可期。公司基于核心业务，持续考察并购项目。4.6、 科瑞技术：技术优势明显，从 3C 到不断扩张的自动化龙头 核心逻辑：深耕顶级客户，2020 年苹果系、新能源需求向好 （1）公司是 3C 自动化龙头企业，规模仅次于博众精工。持续自主研发核心 技术，拓展 3C、新能源、电子烟、物流、汽车、医疗、食品饮料等多个下游领域。（2）3C 检测设备：深度绑定苹果系，2018-2019 年由于苹果新机改制较小， 摄像头检测设备需求下滑， 2020 年苹果新机摄像头改制预计较大，带来高需求弹 性。另外谷歌需求持续稳增，可穿戴设备是亮点。（3）电池装配设备：为新能源科技客户开发新品化成机、绕胶机、叠片机新 品，收入爆发增长，未来持续性强。宁德时代 2020 年之后投资预期旺盛（新接宝 马大单），预计 2020 年有较大需求弹性。（4）电子烟组装设备：深度绑定 JUUL 客户，行业龙头。2020 年存在一定政 策不确定风险。4.7、 拓斯达：掌握 3C 自动化流量入口，“标准化+大客户”快速成长 核心逻辑：掌握 3C 自动化流量入口， “标准化+大客户”快速扩张 （1）掌握自动化流量入口：公司深度绑定伯恩光学、立讯精密等大客户，为 客户提供全套解决方案，从客户需求出发到产品服务，粘性极高。（2）标准化快速扩张：公司产品战略为“非标中的标准化”，对业务要求高可 复制性、高市场持续性，从而达到持续的高增长。（3）成长逻辑：注塑机自动化稳健增长；机器人集成应用中，伯恩和立讯贡 献近 40%收入，2020 年 5G 大年，持续高增长；基于客户需求深度理解，开发的 3C 洁净室等智能能源管理系统业务持续高增长。……（报告来源：新时代证券）如需报告原文档请登录【未来智库】。

“当前数据中心建设属于新基建重点，机器人行业将进入新一轮爆发期。从投资角度看，全球整体市场仍在快速增长，服务机器人将迎来发展黄金时代。本文选自梧桐树资本风险投资团队投资总监马龙的《智能巡检机器人行业研究报告》部分内容。”「重要结论」智能巡检机器人属于特种机器人范畴，需求较为前沿，因此必须找到：1、有特殊工作环境（高危、艰苦、人工作业有短板），对专业服务机器人具有需求刚性；2、有政策引导；3、有较大需求和支付能力的下游领域，才能够支持企业的长期发展，所以对企业的技术、渠道能力（营销教育能力）和战略眼光（市场选择）等都要求较高。虽然当前特种机器人市场规模相比工业和狭义服务机器人较小，但其作用和意义重大，增长速度快。目前智能巡检机器人主要引用的大行业有：电力、数据中心、城市综合治理。智能电网建设和增强供电可靠性已上升为国家战略，电力系统的智能巡检机器人刚需最强。变电站巡检机器人市场潜在规模400~550亿元，配电站巡检机器人市场潜在规模在200~300亿元，在技术和政策双重利好的影响下，电力巡检无人机处于成长期到成熟期的过渡期，预计年市场规模在30-50亿元。目前变电站巡检机器人的上市公司和准上市公司已经很多，基本以区域为划分，市场格局比较成熟。电力无人机巡检需求较刚，市场规模较大，目前发展较好的公司基本完成B轮融资，处于C轮阶段，也有部分A轮左右公司，但是和头部公司体量差距较大。数据中心建设属于新基建重点，将进入进入新一轮爆发期。2019 年-2022 年中国 IDC 业务市场规模复合增长率为 26.9%，预计2022 年，中国 IDC业务市场规模将超过3200.5亿元，同比增长 28.8%。数据中心巡检痛点明显：1）巡检工作量大，漏检误检率高；2）缺乏对网络设备及服务器主机的硬件状态监控：3）外包运维工作安全性明显：4）IT资产数据僵尸化；5）灾备机房无人管理：6）IT运维成本居高不下。因此数据中心智能巡检机器人刚需较强。整体来看，EDC智能巡检机器人潜在市场规模应该在百亿左右，运营商IDC智能巡检机器人的潜在市场规模在300~450亿。数据中心智能巡检刚需程度较强，巡检机器人市场规模较大，目前发展较好公司基本处于A轮阶段。城市综合治理的内涵非常广，包含安防巡检、交通巡检、消防应急巡检、设施巡检等，其中安防巡检机器人市场规模最大，按照2020年智能安防市场450亿，安防机器人占比3%计算，2020年安防巡检机器人市场13.5亿元。市场规模较小、刚需成都较弱、落地难度较大。01—机器人行业发展概述根据机器人的应用环境，国际机器人联盟(IFR)将机器人分为工业机器人和服务机器人。现阶段，考虑到我国在应对自然灾害和公共安全事件中，对特种机器人有着相对突出的需求，中国电子学会将机器人划分为工业机器人、服务机器人、特种机器人(专业机器人)三类。机器人分类：全球整体市场仍在快速增长，服务机器人迎来发展黄金时代。中国电子学会发布的《中国机器人产业发展报告2019》数据显示，2019年全球机器人市场规模达到294.1亿美元，2014-2019年的平均增长率约为12.3%。其中，工业机器人159.2亿美元，服务机器人94.6亿美元，特种机器人40.3亿美元。2019年全球机器人市场结构：（一）工业机器人工业机器人一般为多关节机械手或多自由度的机器装置，可以按照人类指挥或提前编排的既定路径进行运动，替代人工从事重复度较高的生产制造工作,可以替代人工从事上下料、锻造切割、焊接、喷涂、装配、码垛等工业生产作业工作。工业机器人应用集中在汽车、电子、金属制品、橡胶和塑料等行业。汽车行业目前仍是国内工业机器人最主要的下游应用，随着中国制造业产业升级和转型的不断深化，工业机器人的应用将有望更深入衍射到 3C、半导体、新能源、物流仓储等领域，需求更加多元化。2016-2018年我国工业机器人下游应用占比及 2018 年其他类详细占比情况：（二）服务机器人广义服务机器人的定义为“以服务为核心的自主或半自主机器人”，是除工业机器人以外的，用于非制造业并服务于人类的各种先进机器人的统称。服务机器人应用范围很广，涵盖了维护、保养、修理、运输、清洗、保安、救援、巡检等领域。服务机器人根据应用场景的不同又可分为家用服务机器人（狭义的服务机器人）和特种机器人（专用服务机器人）两大类。常见的家用服务机器人有扫地机器人、娱乐机器人、烹饪机器人等。相比工业机器人，服务机器人属于新兴行业，但增速更快。服务机器人萌芽于上世纪90年代，2000年至2010年为起步阶段，全球规模较大的服务机器人企业产业化历史也多在5-10年，大量公司仍处于前期研发阶段，2011年至今，依托人工智能技术进步，服务机器人应用场景和服务模式不断拓展延伸，带动全球服务机器人市场规模高速增长，当前服务机器人市场规模的增速远高于工业机器人，2014年以来全球服务机器人市场规模年均增速达21.9%。2019年全球服务机器人市场结构：（三）特种机器人（专业服务机器人）特种机器人（专业服务机器人）包括国防机器人、农场机器人、医疗机器人、电力机器人等。智能巡检机器人属于特种机器人范畴。近年来，世界各国主要研发的专业服务机器人重点在医疗、物流、军事、极限环境等特殊领域。考虑到特殊领域的工作环境条件往往比较恶劣或者具有危险性，对专业服务机器人具有需求刚性。因此，未来特殊工作环境的应用场景将会不断催生出专业服务机器人新品种，当前特种机器人市场规模相比工业和狭义服务机器人较小，但其作用和意义重大，未来潜力巨大，2013 年至今，全球特种机器人销售额始终保持两位数增长。根据IFR 的预测，至 2020 年，全球特种机器人市场规模预计达到 49.5 亿美元。目前，国内外特种机器人行业部分较为知名的企业代表如下：02—广义服务机器人产业链广义服务机器人产业链图谱：(一）上游：硬件（基础层）及技术支持（技术层）：服务机器人上游为核心零部件厂商，核心零部件包括芯片、传感器、控制器、减速器及伺服电机等。一般这类厂商都属于技术类公司，注重核心技术研发，硬件及核心零部件厂商以提升技术和降低成本为主要任务，AI技术公司则以算法和数据为核心竞争力。硬件及技术支持类公司：硬件中芯片和智能传感器具有极高的技术门槛，且生态搭建已基本成型，目前芯片的主要贡献者是Nvidia、Mobileye和英特尔在内的国际科技巨头。智能传感器领域主要被博世、欧姆龙、ST、罗姆、NXP、ADI、英飞凌、楼氏电子、索尼、三星等巨头企业垄断。跨国公司占据了87%的市场份额，但国产替代在加速，核心零部件方面，国内有寒武纪科技、遂源等AI芯片企业，有思岚科技、镭神智能等传感器企业。伺服系统与控制器市场较为集中，减速器寡头垄断。IFR 数据显示，机器人的成本主要集中在零部件端，其中核心零部件的比例在 70%左右，减速器、伺服电机、控制器占比分别为 36%、24%、12%。控制器领域，“四大家族”（ABB、库卡、发那科、安川）全部实现自给自足。伺服电机领域，安川是市场上的有力竞争者，2018年在中国伺服系统销量份额达到 15%，与松下同处第一阵营；发那科掌握核心技术，无需外购；欧系ABB和库卡由外部供应。减速器领域，技术含量最高，“四大家族”尚无突破，市场主要由日本的纳博特斯克和哈默尼克两家企业把控。“四大家族”通过掌握零部件端、本体、集成应用端的技术，建立对成本和产业链的把控力。AI技术公司中，在核心算法和基础理论领域，美国是目前人工智能基础理论和算法发展水平最高的国家，Facebook、谷歌、IBM和微软等科技巨头均重点布局人工智能算法及算法框架等高门槛技术。技术层解决具体类别问题，这一层级主要依托运算平台和数据资源进行海量识别训练和机器学习建模，开发面向不同领域的应用技术，包括语音识别、自然语言处理、计算机视觉和机器学习技术。科技巨头谷歌、IBM、亚马逊、苹果、阿里、百度都在该层级深度布局。中国人工智能技术层在近年发展迅速，发展重点聚焦于计算机视觉、语音识别和语言技术处理领域，除BAT等平台型科技企业之外，还出现了如商汤（图像识别）、旷视（图像识别）、科大讯飞（语音识别）、图灵机器人（语义识别及操作系统）等诸多公司，处于发展上升期。（二）中游：机器人主体（应用层）：服务机器人中游是机器人本体厂商，向下到系统集成商，包括控制/伺服系统、操作系统、导航及路径规划、感知交互等。一般这类厂商都属于产品类公司，产品类公司注重需求定位，其产品质量、品牌、营销以及生态构造是重要壁垒。得益于技术类公司的基础和AI算法的开源，应用层进入门槛相对较低。目前，产品类公司的规模和数量在服务机器人产业链分布中占比最大。产品类公司：应用层解决实践问题，是应用硬件和技术针对行业提供产品、服务和解决方案，我国应用层企业将硬件和技术集成到自己的产品和服务，从特定行业或场景切入，其核心是商业化。我国目前机器人产业链中的优势环节在系统集成，而系统集成属于下游“销售”及“品牌、服务、循环”环节，增加值相对较高，有望为企业带来较为丰厚的回报。系统集成商符合盈利能力强、收入规模大的特点，具备进入良性循环并做大做强的基础。宏碁集团创办人施振荣先生在 1992 年提出制造业“微笑曲线”：机器人系统集成：因此，在技术门槛较低机器人本体零部件和的功能零部件上，最好是能够做到颗针对性地对不同的应用场景做出适应性的调整，比如在数据机房中，地板下出风，需要做独立悬挂，但整机产业链达不到及时的调整，就需要厂商自己去设计和找人代加工独立悬挂的底盘。在控制系统中，最好在软件、机光电一体化设计、导航及路径规划、感知交互上，最好能够在大数据的基础上针对行业特性做出适当的调试和优化，比如在机房巡检中，通过视觉识别算法，对机房设备指示灯状态及仪表进行识别，但视觉只是识别的一部分，真正核心的是在后端的产品逻辑，机柜指示灯识别的关键是拓扑关系建立，角度不同指示灯的形状会呈现不同的梯形状态，建立拓扑公式后能解决特殊形状指示灯的识别问题。另外，所有标示的指示灯可选配，客户关注什么提取什么，解决了客户误报的问题。可以说，人工智能的核心是算法设计，但是算法设计的基础却是数据和行业认知。（三）下游：各类细分应用场景下游按照不同服务细分领域针对不同应用场景，例如：家用、物流、医疗、安防、电力、机房、军用等领域。家用服务机器人国内市场仍具广阔空间，是极具潜力的新兴产业。2018年国内扫地机器人渗透率7.5%，远低于2017年以前的美国（16%），该领域头部企业科沃斯2018年实现营业收入56.94亿元，同比增长25.11%。石头科技2018年实现营业收入30.51亿元，同比增长172.72%，扫地机器人营业收入30.09亿元，该业务占到总营收98.63%。由于特种机器人的需求较为前沿，发现痛点到研发出针对性产品有一定周期，再加上必须要找到有较大需求的下游领域才容易放量、做到盈亏平衡，所以对企业的技术、渠道能力（营销教育能力）和战略眼光（市场选择）等都要求较高。目前来看，国内在消防机器人（中信重工这块规模已经很大）、高温炉前机器人（博实股份订单已经开始放量）以及变/配电站巡检机器人（亿嘉和收入体量已经接近8亿）等特种机器人领域已经开始出现成规模且具备较强盈利水平的企业，且均具备特有的技术、渠道壁垒，正在逐渐打破特种机器人不好上量的固有印象。03—智能巡检机器人智能巡检机器人是特种机器人（专业服务机器人）的一种，一般是基于感知、认知（或者决策）、执行三个核心要素，在某种特定环境（高危、艰苦、人工作业有短板）进行智能化巡检的应用型机器人。智能巡检机器人的产业链的三个层面：（一）智能巡检机器人的类型 :目前，智能巡检机器人可以分为三大类：地派—无轨智能巡检机器人和有轨智能巡检机器人、天派---智能巡检无人机、水派---水下智能巡检机器人，分别应用在不同的细分行业中。1、地派---无轨智能巡检机器人和有轨智能巡检机器人无轨智能巡检机器人一般采用组合SLAM技术，对复杂环境实时自适应地图构建，实现高精度定位与导航，采用可见光相机、红外成像仪、拾音器等多传感器融合技术，实现表计识别、设备状态识别、红外测温及三相比对、环境检测等功能。无轨智能巡检机器人主要引用与室外设备巡检，以及室内环境复杂的设备巡检，主要应用行业为：电力、数据机房、安防等。无轨智能巡检机器人：有轨智能巡检机器人一般采用轨道移动方式，搭载高清摄像机、红外热成像仪、拾音器等设备。随着城市的高速发展，除了基础的地上轨道交通以外，充分和高效利用城市地下通道资源成为城市发展的必须。有轨智能巡检机器人主要运用于内部环境封闭，人工难以实现全天实时监控，但布局较为简单的隧道场景。目前主要应用行业：电力、低下轨道交通等。有轨智能巡检机器人：2、天派---智能巡检无人机无人机是无人驾驶飞机（UnmannedAerial Vehicle）的简称，是利用无线电遥控设备和自备程序控制装置的不载人飞机。无人机可以在无人驾驶的条件下完成复杂空中飞行任务和各种负载任务，可以被看做是“空中机器人”。无人机具有设计灵活、体积小、重量轻；续航时间长，空间利用率高，载荷能力强；安全系数高，自主控制能力强；无人员伤亡，可在高风险空域飞行等优点。这类机器人需要额外关注自动飞行技术、充电技术。无人机按技术特征可分为固定翼机、多旋翼机、无人直升机、无人飞艇、无人伞翼机。当前的无人机市场以固定翼和多旋翼无人机为主，其主要特点为：固定翼无人机：多旋翼（多轴）无人机：中国目前在无人机方向发展领先世界（以大疆为代表），无人机商业化应用场景也及其多：但目前来看，无人机商用的主要场景集中在：电力输电线路巡检、城市综合治理巡检、交通应急巡检。3、水派---水下智能巡检机器人水下智能巡检机器人主要解决人体无法长时间作业及不能下水的安全限制，降低人员伤亡，提高检测效率、监测范围、数据化及信息的实时性，降低检测成本。由于水下环境较为复杂，目前水下智能巡检机器人还是以人工操作为主。主要应用行业在渔产、水电站维护巡检、水下科考、海洋探索等。这类机器人需要额外关注防水密封能力、水下图像识别：解决感光畸变和折射问题。水下智能巡检机器人关键零组件及算法组件：(二) 智能巡检机器人行业发展趋势：1、机器人平台化趋势日趋明显作为智能巡检机器人系统的重要载体，机器人本体通过搭载实现巡检功能的传感器在特定工作环境下自主运行，完成软件系统的数据融合与分析、通信传输、接口规范、应用对接、专家系统等功能，随着产品不断趋于成熟，主要体现在以下几个方面：（1）机器人结构功能趋于一致：机器人的硬件结构、传感器、防护等级、设计规范等要求趋于统一；同时，机器人硬件基本由感知、控制、驱动等部分构成，这样有利于用户及行业标准化的制定，也便于产业链形成以及行业管理；（2）机器人软件核心功能趋于标准化：随着机器人应用的不断成熟，机器人核心功能的量化及应用为运维工作带来了重大变化，目前巡检机器人的核心功能包括环境感知、视觉识别、红外测温、音频检测、安防监控、呼叫平台等，上述每一个功能的量化目标、接口规范、数据标准已不断明确，使得机器人软件开发有章可循，核心功能数据趋于标准化并不断成熟；（3）用户接口及应用趋于平台化：机器人平台化主要包括硬件平台化、软件平台化以及核心功能平台化等三个方面。随着应用场景及核心功能的不断成熟，机器人应用已从早期的演示推广发展到目前的核心功能数据接入使用和运维操作平台化建设。具体而言，一方面，数据接口在应用过程中不断规范化；另一方面，根据最终用户需求，在对接不同平台时呈现更加符合其运维需要的数据信息。从机器人角度来看，平台化一方面便于客户使用及规范化操作，另一方面，也可以促使产业链不断发展。2、由“感知”向操作、协作发展巡检功能属于智能系统中“感知”功能的突出表达，具体包括环境感知、设备状态感知等。鉴于应用场景具有一定的特殊性，正常运维人员不能解决的往往是“感知”任务的复杂性和操作难度，为此，当前最为紧迫的是用机器人来实现运维的“感知”功能，而随着智能巡检机器人的成熟使用，具备更多感知、操作及人机协作功能的智能机器人将会是未来的发展方向。此外，由于“感知”信息后需要对信息进行“处理”和“操作”，因此操作机器人会成为智能巡检机器人的后续功能延伸和发展；同时，从操作的角度来说，“感知”和“操作”是一个从手动遥控操作到人机协同，再到自主作业完成复杂操作的过程。3、物联网带来的单体智能向系统智能化发展单体智能和多体智能是智能机器人系统的重要应用形式，单体智能突出机器人本体从感知、表达、控制、决策等方面的智能化程度，多体智能突出协作性、关联性和系统性。巡检机器人从单体智能的角度来看，突出巡检机器人的自动运行、环境适应性、多模态数据采集与融合、图像识别、专家系统等功能，直观来说，就是机器人能够完成自主、复杂、多样的任务。从多体智能角度来说，更强调多系统的融合，包括机器人与环境传感器、被测对象、其他智能设备和系统、运维人员等主体（智能体）的数据融合，同时，能够与其他主体（智能体）数据关联分析，以及协同完成特定任务等功能。单体智能目前已经趋于平台化、标准化和规范化，而多体智能则将成为行业发展的趋势，促进系统整体优化提升，为运维系统带来新的发展。4、多模态数据融合呈现多样化价值应用目前，智能巡检机器人主要功能是实现不同形态的数据采集、数据识别、判断与决策。其采集的数据主要包括环境数据（温湿度、声音、电磁场强度等）、安全数据（防跌落、外力破坏、人员入侵、火源等）、被检测设备状态数据（红外、图像数据、紫外等数据）等，由于上述数据关联性、重要性以及用途不一，因此呈现多模态形式，具体情况如下：（1）工作环境数据；（2）设备状态数据判断与预警；（3）运行数据呈现与管理（运维平台）。随着智能巡检机器人行业的不断成熟，对数据的选择性应用已成为趋势，也进一步提升了数据采集的有效性和应用价值。5、人工智能引领行业快速发展智能巡检机器人无论在机器人自主移动、控制与驱动、定位导航以及传感器数据采集、图像处理、语音采集与处理、专家系统分析与决策、大数据分析等方面都用到人工智能技术，换一个角度来说，人工智能在每一个领域的突破和发展，都会对智能巡检机器人核心功能、平台特性、数据运维管理、专家决策与预警等起到推动作用。进一步来说，从以下几个方面会受到相应人工智能发展的影响：（1）环境智能监控；（2）机器人即时定位与地图构建（SLAM）；（3）机器人控制与决策；（4）机器人数据采集与处理；（5）大数据平台与专家系统。6、机器人成为精益管理的重要载体，智能化程度越来越高未来，随着各行业的发展以及智能化、自动化水平的提升，机器人将成为重要的载体和工具，是信息获取和运维的重要手段。此外，由于机器人技术的发展以及人工智能水平的不断提升，机器人将会走向多种应用场合，实现更为复杂、多样的任务，包括维修维护、消防安全、操作运行等工作，满足无人值守、协同操作等更为智能的运维及管理功能。（三）智能巡检机器人主要应用行业及市场分析：智能巡检机器人的需求较为前沿，发展也相对落后于工业机器人以及狭义的服务机器人，因此必须找到：1、有特殊工作环境（高危、艰苦、人工作业有短板），对专业服务机器人具有需求刚性；2、有政策引导；3、有支付能力的下游领域，才能够支持企业的长期发展。目前来看，智能巡检机器人主要引用的大行业有：电力、数据中心、城市综合治理。1、电力行业：（1）智能巡检机器人应用于电力智能运维检测领域的情况：在电力系统中，由于电能生产、输送、分配和使用的连续性，对系统中各设备单元的安全可靠运行都有很高的要求。特别是随着电力工业向着大机组、大容量、高电压的迅速发展，保障设备运行的可靠性更成为安全生产的突出课题。因此，电力设备的运维检测，特别是一些先进技术、方式、方法在设备故障诊断中的应用也越来越受到普遍的重视。我国电力系统的构成电力系统由发电厂、输电环节、变电环节、配电环节及电力用户组成，其构成如下图所示：电力设备的运维检测是指通过对电力设备的运行状态进行检测或监测，获取电力设备状态信息，及时发现各种劣化过程的发展状况，并在可能出现故障或性能下降到影响正常工作前，及时进行维修、更换，从而保障整个电网运行的安全性、稳定性和可靠性。电力设备的运维检测手段主要包括带电人工检测、带电在线监测和离线检测等三种。其中，带电人工检测一般采用便携式检测设备，对运行状态下的电力设备进行的现场检测；带电在线监测一般采用相关设备或仪器，安装在被监测环境中，用来对被监测设备进行不间断实时的在线监测；而离线检测则一般通过定期对停止运行的设备进行规定项目的检查，发现设备的问题和隐患。随着我国国民经济的快速发展和电力需求的不断增加，电力用户对于供电安全性、稳定性和可靠性要求不断升级。为了更好的满足电力用户需求，同时尽可能降低检修的成本，两大电力公司从“十一五”时期开始逐步加大了对电力设备状态检测、监测技术的研发和试点力度，从而替代以人工巡检为主的巡检方式。然而，现有的巡检方式和技术与电力生产的安全性要求相比仍有相当的距离，因此，通过电力智能巡检机器人取代人工巡检，实现电力检测、运维功能，具有重要意义。在“2009 特高压输电技术国际会议”上，国家电网公司提出了“坚强智能电网”概念，智能电网的概念涵盖了提高电网科技含量、提高能源综合利用效率、提高电网供电可靠性、促进资源优化配置等内容。2010 年，“加强智能电网建设”被写入《政府工作报告》。国家电网公司、南方电网公司先后分别制定了《国家电网智能化规划总报告（修订稿）》、《国家电网 2015-2020 年电网智能化滚动规划指南》、《南方电网“十三五”智能电网发展规划研究报告》、《南方电网发展规划（2013—2020 年）》等发展规划。目前，我国电网建设已经实现大范围覆盖，但离智能电网高可靠性、高自动化率的目标尚有一定差距，因此，智能电网是我国电网建设持续投入的趋势和方向。根据《国家电网智能化规划总报告（修订稿）》，2016-2020 年为智能电网建设第三阶段，电网规划总投资 1.4 万亿元，其中智能化规划投资 1,750 亿元，占比为 12.5%。若再加上南方电网投资部分，未来智能电网投资存在较大空间。随着国家智能电网战略的推进，电力行业智能机器人市场规模快速增长。电力行业是国民经济的基础性、支柱性、战略性产业，其发展水平关系到人民生活和社会稳定，是国家经济发达程度的一个重要标志，而智能电网是提高能源利用效率和电网安全稳定水平的重要保障。因此国家和有关部门陆续制定了一系列产业政策支持我国电力行业的技术发展及智能电网的建设。与智能电网行业相关的主要产业政策如下：电力智能巡检机器人应用的核心场景：智能电力巡检机器人是国家电网智能化管理要求下，输、变、配环节实现无人化、运维一体化建设的重要内容，大大提升运维检测效率，覆盖面广，结合大数据专家后台实现变电站、配电站智能化运行，提升电网智能化。传统的变电站、配电站巡视主要通过人工方式，综合运用感官以及一些配套的检测仪器对相关设备进行以简单定性判断为主的检查，该方式除了对劳动力要求较高外，还存在巡检不到位，巡检结果无法数字化等缺陷，不符合智能电网的发展方向。而智能巡检机器人集最新的机电一体化和信息化技术于一身，采用自主或远程遥控方式，克服了传统的人工巡视电力线路及设备存在的劳动强度大、检测质量分散、主观因素多等缺陷。此外，智能巡检机器人可以替代人工在高压及超高压环境下自主定位、自主巡检和自动充电，对电力设备实施全天候、全方位、全自主智能巡检和监控，实现设备环境、外观、分合状态、压力、泄漏电流、噪声等巡视监测数据全覆盖和智能识别，同时利用先进的人工智能算法，对巡检数据进行对比和趋势分析，及时发现电网运行的事故隐患和故障先兆，从而有效降低运维人员劳动强度，满足国家电网改造中对电力系统提出的智能化、无人化要求，为智能变电站、配电站和无人值守站等提供创新性的技术检测手段和全方位的安全保障。对于高压架空输电线路，传统的人工巡线方式存在劳动强度大、工作条件艰苦和劳动效率低等劣势，在遇到电网紧急故障和异常气候时，人工巡线尤其困难。发展无人机巡检是适应现代化电网建设的要求。2013年3月，国家电网公司出台《国家电网公司输电线路直升机、无人机和人工协同巡检模式试点工作方案》指出，建立直升机、无人机和人工巡检相互协同的新型巡检模式是坚强智能电网发展的迫切需要。2013年，变电站智能巡检机器人首次进入国家电网招标目录，标志着变电站智能巡检机器人产品在国家层面上形成了统一的技术标准和准入门槛。配电站智能巡检机器人目前尚未列入国家电网集中采购名录，由各省级电力公司依据国家电网公司招标流程的规范要求，在其权限范围内根据各地实际需求自主发起招标。2014年以来，变电站机器人市场迎来一次较大规模的爆发，亿嘉和、浙江国自、朗驰欣创、申昊科技等公司通过研发，先后推出了变电站巡检机器人产品。随着电力机器人国内市场需求的增加，越来越多的厂家投入到变电站巡检机器人的研制中，促进了变电站巡检机器人自主移动、智能检测、分析预警等技术的进步。（2）电力智能巡检机器人行业市场容量分析：目前，智能电网建设和增强供电可靠性已上升为国家战略。在此背景下，两大电网公司分别提出了建设智能电网和推广状态检修的明确规划，并在操作层面制定了具体的应用标准及配置原则，且还在进一步制订可行的现场应用导则，从而为电力设备状态检测、监测行业的快速发展奠定了坚实的基础。电力设备状态检测、监测作为近几年发展起来的新兴行业，呈现出巨大的成长潜力和发展空间。变电站是电力系统中变换电压、接受和分配电能、控制电力的流向和调整电压的电力设施。“十二五”以来，我国智能电网建设进入全面快速发展的新阶段。在变电网领域，根据国家电网公司制定的发展规划要求，2016-2020年期间要实现新建变电站智能化率100%，新建智能变电站约8,000座，原有枢纽及中心变电站智能化改造率100%。截至2014年底，我国正在运行的各电压等级变电站具体数量如下表所示：2019年全国变电站数量分别为3.7万个，按照每台75~100万的均价计算，市场容量约为277~370亿人民币（100%渗透率），变电站室内导轨巡检机器人按照每台30~50万的均价计算，市场容量约为111~185亿人民币（100%渗透率）。变电站巡检机器人整体行业规模400~550亿元。配电站一般是指10kv及以下安装有配电屏柜对负荷进行分配、供给的场所，广泛分布在住宅小区、商业中心、办公楼宇中。根据统计，一般一个地级市配电站数量从500座至5,000座不等，直辖市、省会城市、经济发达城市数量较多，小城市、经济欠发达城市则较少。考虑到不同城市规模、经济发展水平差距，以及“十三五”期间国家大力开展智能配电网建设等因素，按平均每个地级市1,000座配电站估计，全国297个地级以上城市（含4个直辖市）大约拥有配电站30万座。由于配电站智能巡检机器人目前尚未列入国家电网集中采购名录，若假设20%配电站采用智能化巡检设备，则也有接近6万个配电站需要采购智能巡检机器人，假设单台配电站巡检机器人售价30~50万，这部分市场潜在规模也有200~300亿元。目前变电站巡检机器人的上市公司和准上市公司已经很多，基本以区域为划分，投资机会不大。变电站巡检机器人主要公司：《国网架空输电线路无人机智能巡检作业体系建设三年工作计划（2019-2021）》要求无人机巡视比率不低于60%，全无人机巡视比率不低于10%，无人机自主智能巡检作业率不低于90%，巡检影像人工智能识别覆盖率不低于80％，无人机巡检影像缺陷智能识别算法准确率不低于80%。在技术和政策双重利好的影响下，电力巡检无人机处于成长期到成熟期的过渡期，预计年市场规模在30-50亿元。2015 年我国 110kV 以上高压输电线约为 52 万公里，GlobalData 预测，中国输电线路建设的年复合增长率将达到 6%，2020 年电力巡检的总工作路线为70万公里。无人机在电力巡检领域中的具体应用主要为精细巡检、定点巡检、范围巡检及其他巡检，一般精细巡检需要全面细致地搜集数据和检查，单次巡检速度较慢，定点巡检速度适中，而范围巡检速度较快；据新华报业网，使用无人机巡检 62 公里的输电线路仅需 3 小时。综上，假设平均而言，无人机电力巡检速度为每小时 20 公里。根据草根调研电力巡检工作人员了解到，巡检线路基本是以半个月为单位，一般各级别线路每月安排一次常规巡检，如果线路属于保电线路或者特殊巡视维护线路就要按相关规定增加巡视的次数，除了日常巡视检查，还有遇故障需要排查的临时巡检，特殊时间如阅兵、高考、中考、春运、冬夏用电高峰期的特殊巡检等，据此估算，电力线路每年巡检次数在24次左右。一般招标方在采购时，不仅购买无人机单机，还购买相应的配套系统，目前一台电力巡检无人机配系统售价在20-100万元左右，取中间数70万元。一旦接到电力故障的消息，相关公司会及时抢修，而无人机能高效及时地发现、排查、处理电力故障，为了应对潜在的突发的电力故障，相关公司会多购置无人机，因此在预测中，我们分别考虑了“不放量”以及“1.5 倍放量”两种情形。2020 年电力巡检无人机市场规模预测：电力无人机巡检需求较刚，市场规模较大，目前发展较好的云圣智能、中飞艾维基本完成B轮融资，处于C轮阶段，也有部分A轮左右公司，但是和头部公司体量差距较大，后面会详细介绍。2、数据中心：(1) 数据中心分类及发展情况：数据中心按照功能和业务可分为IDC、EDC、ODC三大类，如下图所示：IDC是引领数据中心建设的标杆，主要为三大运营商和BAT等互联网信息服务商，超大型机房多来源于IDC，此部分机房规模较大。EDC为企业级数据中心，多为企业为自身业务需求而建设，比如金融系统、电力系统、铁路系统、教委等国企和政府部门。该部分数据中心虽不是数据中心建设的标杆，大型数据中心的规模也不如IDC。虽然EDC的规模无法与IDC相比，但是数量众多，也是一个不可忽视的巨大市场。ODC为外包数据中心，代表公司有世纪互联、鹏博士等，主要为外部企业提供场地出租、设备托管、运行代维等服务。此部分规模相对较小。IDC和ODC都是对外提供基础实施服务，属于广义的IDC，这一部分会有较为公开的数据统计。EDC即各类企业级数据中心，数据统计不完整。随着 5G、工业互联网和人工智能等信息技术逐渐应用于社会各行业领域，中共中央政治局常务委员会、工业和信息化部、中国广电等政府和企事业单位加强数据中心建设，及网络资源业务整合，推动 IDC 行业客户需求充分释放，拉升 IDC 业务市场规模增长。根据中国 IDC 圈预测，2019 年-2022年中国 IDC 业务市场规模复合增长率为 26.9%，预计2022 年，中国 IDC业务市场规模将超过3200.5亿元，同比增长 28.8%，进入新一轮爆发期。2014-2022 年中国 IDC 业务市场规模及预测：（2）数据中心巡检痛点：目前国内大部分机房巡检采用的是人工巡检的方式，而人工巡检目前主要有以下痛点：1）数据中心设备巡检工作量大，漏检误检率高：数据中心机房设备进行24*7全天候运行，服务器与网络设备设计寿命通常在6-7年左右，但国内用户由于业务割接迁移的复杂度和难度决定了很多核心业务系统是运行在7年以上的核心交换机和服务器硬件上，如IBM的AIX小机上承载的业务都是客户非常重要的业务系统，运行10年以上比比皆是，这样的设备，越是到后期，巡检的工作量越大，随时面临着业务宕机需要及时发现，快速恢复的境况，所以巡检工作变得非常重要。另外，由于每个设备有十几个，甚至几十个硬件状态指示灯，采用人工巡检的方式，很容易发生漏检或者误检的状况，需要一套能够自动化巡检，并做到数据完全准确的自动化巡检管理系统。2）缺乏对网络设备及服务器主机的硬件状态监控：从全球着眼来看，国内的IT运维相比国外来讲建设起步较晚，从2008年国内开始重视网管系统、运维管理，从2010年才开始引入基于ITIL的先进理念管理系统，如国内的北塔软件、广通信达，勤智数码、H3C、锐捷、网强、游龙等厂商开始开发基于运维管理的产品，国外做的比较早，相对成熟的有IBM、HP、BMC、CA四大厂商，但无论是国内还是国外厂商的运维管理系统都是基于IP的所谓“智能”管理系统，要求被管设备不仅必须要有IP地址和完整的MIB库才可以管理，而且只能取到设备一半的硬件状态信息，对于非智能设备完全无法管理。如机房消防设施状态，老式UPS的供电情况和空调系统的温湿度等信。总而言之，目前的运维产品仍然无法实现对机房硬件设备全面的监控管理目的，因此需要一套能够全面、实时监控各种智能及非智能设备的状态管理系统，出现故障后进行实时告警。3）外包运维工作安全性：近年来，央企部委及政府单位由于国家政策改革，编制只减不增，工作内容项却随着业务系统对IT的依赖度成大幅度线性增加，编制内运维人员与厂商服务人员数量比例上严重倒挂，各单位IT服务人员与业务实际数量及维护工作量的失调，导致其只能采用外包服务或各厂商驻厂服务方式来解决运维日常出现的问题。缺点是外包服务人员的素质参差不齐，技术水平不一，部门人员纪律性不强，所以通常客户为了业务的安全，在运维管理制度上都要求外部人员进机房需要公司方人员在场，也就是所谓的“随工”，随工的时期短则30分钟，长则几个小时，在此段时间内客户的时间完全被无效占用，但不随工又违反了管理制度，且即使随工在现场也不能保证记录外部人员在机房的一举一动，机房的安全性无法完全得到保障，需要一套能够对外部人员在机房工作的自动化跟踪记录系统，起到远程监工的作用。4）IT资产数据僵尸化：由于经历了近10几年的IT基础设备及系统的建设，运维管理工作越来越细化，各单位领导层也意识到对资产管理的重要性，IT资产管理的意义主要有四，一是可以降低设备软硬件投入比，二是可以提高设备使用率，三是可以了解所有资产的整个生命周期，四是使年前预算更准确，清楚的使后期设备的采购配比更接近于业务的增长，避免预算超标，年底有钱花不出去的浪费或经费不足导致关键业务无法上线等情况。但就IT资产的管理必须在保证数据完整性、时效性、准确性三个方面做好，IT资产的管理才会充分的发挥作用，实际情况是机房设备位置会不定期的调整，客户并不能保证每次的调整都会及时的更新资产数据，长期以往，统计的资产数据与实际数据严重不符，差距较大，使IT资产的管理完全失去意义，即使通过管理制度做到与实际相符，但对运维人员来说，带来的工作量会相对较大，但一线运维人员的角度来讲，及时更新数据成为一项被动性的工作负担，总体来讲，目前国内客户的IT资产的完整性、时效性、准确性方面还处于比较差的状态，需要一套能够自动更新客户资产的位置，状态等相关信息的自动化管理系统。5）灾备机房无人管理：近年来出于国际形势的多变化，以及国家对于数据的绝对安全性考虑与重视，各央企部委及政府单位数据中心的建设均要求采用“两地三中心”方案，即同城灾备中心结合异地灾备中心的“两地三中心”，国内以政府、央企牵头的客户大都在北京，同城主机房通常在总部办公楼，同城的备机房离主机房位置相对都较远，几十公里以外，异地的灾备机房建设在偏远的西北地区，如中国人民银行灾备机房在拉萨，且只能由编制内人员进机房维护管理，最终造成严重的公司方IT运维人员不足，工程项目延误，工作效率低下等问题，急需一套高效的无人值守远程维护解决管理系统。6）IT运维成本居高不下：据GartnerInc.公司统计，围绕着日常运维保障工作，其中70%的工作是完全重复的，有规律性工作，如对公司员工的邮件&管理域&OA&ERP等账号新增注销变更，网络设备及服务器主机的定时开关机，对VLAN的划分，IP地址的分配等工作，30%是需要人参与并进行分析后对网络的调整优化工作和对业务系统的调整，如果能够供助一套自动化、智能化的运维管理系统去完成70%的重复性工作，对运维的效率及质量会得到质的提升，同时大大降低运维的人员成本投入。拿北京金融资产交易所机房举例，在北京金融街总部有2个机房，分别由5个运维工作人员24小时不间断值守巡检，5年综合单位支出在500-600万元左右，如果用2台机器人执行巡检，并且配合2个人员进行补充和应急处理，综合成本在300万元左右，综合降低运维成本30-50%之间。（3）智能巡检机器人市场规模测算：目前来看，智能巡检机器人可以服务的客户主要是是EDC以及IDC中三大运营商。ODC对价格及其敏感，这类客户可以接受的价格是5万元以内；IDC中的互联网信息服务商由于整体智能化运维能力较强，对机房巡检机器人的需求较低。1）EDC智能巡检机器人市场规模：EDC即各类企业级数据中心，数据统计不完整。企业数据中心的服务器可以自己购买，也可以从IDC租用，运营维护的方式也很自由，既可以由企业内部的IT部门负责运营维护，也可外包给专业的IT公司运营维护。自建或者自运维数据中心的企业主要是一些金融、能源、交通、政府、教育、医疗企业，这些企业主要出于隐私、安全、稳定性、性能、带宽的需求，他们的很多服务只运行在内网或者专网上，由于有物理隔离，比起放到云上安全性更高。从金额来看，核心的EDC客户就是电力和金融行业客户，其中金融行业的市场规模（80.2亿）远大于电力行业市场规模（5.6亿左右），另外还有一些零碎的交通、政府、教育客户，整体来看，EDC智能巡检机器人市场规模应该在百亿左右。2）IDC智能巡检机器人市场规模：IDC和ODC都是对外提供基础实施服务，属于广义的IDC，这一部分会有较为公开的数据统计。我国 IDC发展尚处于以新建为主的粗犷式发展阶段，根据前瞻产业研究院统计数据，2019年中国数据中心数量大约为 7.4 万个，大约能占全球数据中心总量的 23%，且增速极快。2018年国内IDC市场格局：中国国内电信运营商早在上世纪90年代就开始以托管、外包或者集中等方式为企业客户提供大型主机管理服务。基于客户和资金等方面的优势，电信运营商目前已成为国内IDC市场的主要参与者。联通和电信长期经营宽带网络服务，通过自建IDC吸引客户，IDC建设规模国内领先，截至2018年国内市场份额分别为41%和21%。中国移动自2013年获得宽带运营牌照以来，发力布局IDC业务，2018年市场份额达到9%。三大运营商占比在70%，简单测算，2019年IDC中运营商的数据中心数量应该在5万个左右。工信部联合发改委、能源局等五部委出台的《关于数据中心建设布局的指导意见》，将数据中心的建设规模分为三类：中小型数据中心、大型数据中心以及超大型数据中心。中小型数据中心是指规模小于3000个标准机架的数据中心;大型数据中心是指规模大于等于3000个标准机架小于10000个标准机架的数据中心; 超大型数据中心是指规模大于等于10000个标准机架的数据中心；一般来说超过3000个机柜的数据中心才会被纳入IDC的统计，我们按照一个数据中心3000个机柜计算，单个机房机柜数量在100-300个机柜，那么单个数据中心的机房数量在10-30个机房。那么2019年运营商IDC数据中心的机房数量在100万个，由于三大运营商属于国有企业，有一定垄断性质，受政策影响大，对前瞻性需求会比民办企业更加强，但是近几年通讯业务遇到的竞争较多，预计其可接受的价格应该在10-15万，渗透率按照30%计算，运营商IDC智能巡检机器人的市场规模在300~450亿。机房巡检机器人市场规模较大，刚需程度略弱于电力无人机巡检，目前发展较好公司基本处于A轮阶段，后面会详细介绍。3、城市综合治理：城市综合治理的内涵非常广，包含安防巡检、交通巡检、消防应急巡检、设施巡检等，其中安防巡检机器人市场规模相对大。城市综合治理支付方以政府单位为主，吃财政预算，购买受到政策影响较大。城市综合治理算是智慧城市下面的一个分支。智慧城市获得国家政策支持，2014 年 3 月，中共中央、国务院印发《国家新型城镇化规划（2014-2020 年）》，提出推进智慧城市建设，指出智慧城市建设方向包括：信息网络宽带化、规划管理信息化、基础设施智能化、公共服务便捷化、产业发展现代化、社会治理精细化。同年 8 月，发改委、工信部、科技部等八部委发布《关于促进智慧城市健康发展的指导意见》，指出到 2020 年，建成一批特色鲜明的智慧城市。智慧城市从上游到下游主要包含：顶层设计、硬件、软件、系统集成、运营、应用等部分。在应用方面，主要包括：安防、政务云、智慧交通、智慧医疗、智慧能源等。其中，安防、政务云、智慧交通、智慧医疗涉及民生的基本刚性需求，且在我国亟待发展，有望在智慧城市的建设中先行。智慧城市产业链：2018 年中国智慧城市市场份额：（1）安防巡检机器人市场规模：安防巡检机器人以识别系统、仿神经分析系统和反制系统为主，属于人工智能安防范畴。识别系统通过毫米波雷达、红外热成像、人脸识别等探测系统对目标进行数据采集，通过机器人大脑—“仿神经智能分析模块”进行智能化分析，对触犯规则的目标通过反制系统进行诸如喷射抓捕网、催泪瓦斯等智能处理。安防机器人主要用于对油田、监狱、海关、港口、军事警戒区、重大危险源等重要安保防护单位的周界、边界防护、可代替或协助人类进行安防、巡查、反制等方面的工作。广义人工智能安防涉及领域众多，从客户类型看，可划分为公共安全安防、其他政府安防、行业安防、消费者安防等。AI安防行业具有强政策导向性，政府发布的公安大数据、雪亮工程、智慧监狱、明厨亮灶、建筑工人实名制电子打卡等相关政策极大地推动了行业繁荣。2022年G端与B端市场规模有望突破700亿元。2016年是AI+安防商业化元年，2018年，我国AI+安防软硬件市场规模达到135亿元，部分头部安防厂商AI业务在总营收中占比从大约4%提升至超过8%，部分典型AI公司安防业务则占接近一半的营业收入。2018年城市公共安防中AI渗透率达到2.6%。2019年市场仍将保持高增速，到十三五收官之年2020年增速开始稳定，届时市场规模可达到453亿元（城市公共安防AI渗透率达到11%），2022年市场规模有望突破700亿元（城市公共安防AI渗透率达到25%），从2017年到2022年CAGR达到78.3%。2017-2022年中国AI+安防市场规模：2018年市场规模中，视频监控占比近90%，中心侧份额最大（中心侧包括分析服务器、技术服务、系统平台等，边缘侧指智能化一体机、智能NVR、人脸识别盒子等产品，端侧指AI摄像机产品）。安防智能机器人占比仅1.5%，市场规模仅2亿元。2018年AI+安防软硬件细分市场占比：由于传统静态安防技术体系过于成熟，已难以取得新的突破，为此安防企业纷纷紧跟人工智能技术的进步与革新步伐，开始尝试人工智能技术在安防领域的应用探索，通过技术融合创新逐步衍生出安防机器人等一系列创新产品和新服务模式，持续引领安防机器人由概念机、实验机向实地场景落地。按照2020年智能安防市场450亿，安防机器人占比3%计算，2020年安防巡检机器人市场13.5亿元。（2）交通巡检机器人市场规模：无人机指挥交通巡检的主要应用场景包括：高速公路&服务站，市区郊区道路，交通枢纽，核心价值在于：快速到达事故现场；喊话指挥，减少二次事故；缓解交警不足压力；远程处理事故&劝阻违章。智慧高速公路和智慧城市交通是智慧交通最大的两个细分市场，根据智研咨询数据统计，2017 年中国智能交通市场规模为 1167.1 亿元，其中城市智能交通市场规模为 470.1 亿元，占比为 34.88%；高速公路智能交通市场规模为 409 亿元，占比为 35.04%。值得注意的是，指挥交通的核心是交通监控系统、交通指挥与诱导系统、交通违章管理、不停车收费系统、智能化停车场管理系统，前三项主要靠视频监控解决，而且城市交通涉及到较为严格的航线管理，目前交通巡检机器人的可行性较低，市场规模极小。

智能硬件终端发展历程久、变革速度快每个时代都有属于自己的“智能时代”，17-19世纪中到19世纪末，“蒸汽时代”的到来，改变了工业和交通方式，推动人类产业的变革，19世纪末和20世纪初是“电气时代”，发电机和内燃机的诞生成为动力新能源，解决了交通工具的发动机问题，20世纪四五十年代开始是“信息时代”，以知识经济为代表的新型经济成为各国综合国力竞争成败的关键。电子计算迅速发展和广泛应用，21世纪以来全球进入“智能时代”，以人工智能、5G 通信、光电芯片、大数据等为代表的智能化技术趋向成熟，人工智能将进一步解放人类的双手甚至大脑。“智能时代”的特征就是世界是个物物相连的互联网，智能硬件终端等同于应用在各个场景中的智能机器人，智能机器人的脑、眼、耳、口、手、腿分别对应相应的技术支撑，且智能硬件终端的发展正在逐渐打破产品边界，由内而外形成功能融合、数据融合、生态融合。智能硬件终端领域正处于高速发展的时期2019年我国智能硬件终端行业进入高速发展阶段，以小米、华为为代表的行业大厂凭借自身软件开发能力、用户基数以及完善的产业链多重优势，其各自运营的生态大局已初具规模，以小米MIUI系统和华为手机为控制核心的智能硬件终端产品线规模扩展迅速。初创型的智能硬件终端企业逐渐壮大，资本市场出现一些新的上市公司，像科大讯飞、京东方、智米科技、华米科技等，这些企业既包含了技术研发又有丰富的智能硬件终端产品体系，还有部分企业背靠互联网基因的母公司，培养了良好的用户生态，比如猎户星空、小米生态链企业。当下，智能硬件终端企业的商业模式相对比较明晰，盈利途径相对多元，企业发展进入相对稳定的时期。从投资角度来看，现阶段及未来十年都属于相对安全阶段。智能硬件终端的市场规模上万亿智能硬件终端的领域包含的范围甚广，现阶段智能家居设备、智能机器人、智能车载设备、智能医疗设备、智能可穿戴设备、智能大屏设备、智能安防设备等细分场景领域都有较好的落地和应用，每个领域的产品品类都很丰富。有数据显示，“万物智能”时代的物联网将拥有10万亿美元的市场空间，按照硬件占比20%-30%来计算，智能硬件设备的潜在市场空间约2~3万亿美元。本篇报告主要研究的内容有：智能硬件终端领域的发展演进过程智能硬件终端领域的发展驱动力智能硬件终端领域的市场规模及投融资情况智能硬件终端领域的产业链分析智能硬件终端领域的细分领域分析概述智能硬件终端领域的未来发展趋势及风险痛点以下为《物联网“向死而生”，智能硬件“以梦为马”》36氪智能硬件终端行业研究报告全文。点击报告下载全文，提取码：2u33关于36氪研究院36 氪研究院是 36 氪子品牌，专注于一级市场的行业研究，通过定性定量结合的方式研究新兴行业与企业，欢迎大家积极与我们交流讨论。分析师： 李晓晓 lixiaoxiao@36kr.com Wechat:15011504594 ； 关注泛人工智能、文娱消费领域

（报告出品方/作者：华创证券，鲁佩、赵志铭）一、现象：通用自动化行业体现出类似的周期性特征，2020 年起拐点向上（一）以机器人、激光、注塑机、机床为代表的通用自动化行业体现出类似的周期性特征工业机器人、激光、注塑机、机床等通用自动化设备由于景气度均与制造业投资相关， 历史上主要受汽车制造业投资、3C 制造业投资及其他一般制造业投资波动影响，景气趋 势上体现出方向上的一致性（幅度有差别）。工业机器人：通过复盘 IFR 公布的 2001 年至 2019 年的工业机器人销量历史数据， 全球工业机器人和中国工业机器人的销量增速有着较为相似的变化趋势，表现出 3-4 年左右的周期性。过去的 19 年出现过 2002-2005 年，2005-2009 年，2009-2012 年， 2012-2015 年，2015-2019 年 5 个 3-4 年的小周期，分别由 1-2 年增速上行和 1-2 年增 速下行组成。激光：我们以武汉文献中心公布的历年中国激光产业发展报告中的中国激光设备销 售规模为指标，可以看出，激光设备行业同样体现出 3 年左右的周期性，过去 9 年 出现过 2013-2016 年，2016-2019 年两轮周期，激光作为一个新兴产业链，数据较短， 从这近两轮的数据来看，近 3 年变化趋势与机器人一致，上一轮较机器人滞后一年。注塑机：由于注塑机行业缺乏行业性统计数据，我们以行业龙头海天国际的营收数 据为代表说明行业的变化趋势。从海天国际过去 17 年的营收增速变化趋势来看，同 样体现出 3 年左右的周期性特征，从增速低谷到下一个周期低谷的时间段分别为： 2005-2008 年，2008-2012 年，2012-2015 年，2015-2019 年，整体体现出与机器人较 为一致的变动趋势。机床：由于我国机床产业大而不强，中高端机床进口为主，相较国内产量数据，进 口数据可以更好地体现产业升级下的需求变动趋势，因此我们选取机床进口数据作 为指标。从过去 26 年的机床进口数据来看，机床行业有其 10 年左右的大周期性的 特征（详见报告《机床行业深度研究报告（一）：产业发展篇：“天时、地利、人和”， 国产中高端数控机床扬帆起航》），但也镶嵌 3-4 年小周期，从增速低谷到下一个 周期低谷的时间段分别为：1998-2001 年，2001-2005 年，2005-2009 年，2009-2013 年，2013-2016 年，2016-2019 年，虽个别年份有领先或滞后，整体也体现出与机器 人、激光、注塑机较为一致的变动趋势。总结：机器人、激光、注塑机、机床四个行业体现出相似的 3-4 年左右的周期性变动特 征，主要由于这四个行业均为通用设备，需求与下游的制造业投资相关，特别是汽车、 3C 等产值占比高的制造业投资对其影响较大。2019 年为此轮增速低点，假设周期性特征 延续，在 2020-2021 年有望看到增速回升。此外，这四个行业由于发展阶段不一，下游 制造业渗透率不一，增速差异较大，按照过去 10 年（2009-2019 年）的 CAGR 来排序， 机器人（38.2%）>激光（21.1%）>塑料机械1（10.03%）>机床（-3.18%），机器人和激 光行业成长性特征更为显著。（二）后疫情时代，通用自动化行业景气持续向上后疫情时代通用自动化景气趋势向上。2019 年行业增速见底，2020 年开始企稳回升，年 初疫情影响各个行业，随着复工复产的推进，通用自动化行业复苏趋势显著，增速持续 向上。疫情对通用自动化行业的影响：（1）疫情造成全球经济衰退，各国流动性宽松， （2）中国复工复产最快，作为全球制造业核心供给端份额提升，（3）疫情后企业自动 化改造意愿更加强烈，新增资本开支中自动化比例提升。工业机器人：工业机器人单月产量增速 2019 年 10 月转正，结束了 2018 年下半年起 的下降，2020 年年初受疫情影响有所下滑，疫情过后重拾升势。2020 年全年工业机 器人累计产量达到 237068 台，同比增长 19.1%，12 月单月工业机器人产量达到 29706 台，同比增长 32.4%，为历史新高。机床：机床行业产销量过去 10 年整体是下降的，从金属切削机床单月产量数据来看， 2020 年疫情后 4 月份单月增速已经转正，10 月份累计增速也已转正。2020 年全年 金属切削机床累计产量达 45 万台，同比增长 5.9%。从机床进口数据来看，2020 年 11 月-12 月进口机床分别达到 28393台、10913 台，提升幅度较大，全年累计进口机 床数量为 109483 台，同比增长 18.8%。激光产业链：激光产业链的高频数据我们观察全球激光器龙头 IPG 的收入。2020 年 年以来，IPG 营收逐步扭转 2018 年开始的下降趋势，特别是其中国区 2020Q3 销售 收入同比增长 22%。注塑机：注塑机的高频数据我们观察伯朗特机械手（配套注塑机）的出货数据，2020 年 6 月份以来增速保持高位，行业龙头海天国际及伊之密均在手订单充足。二、溯源：三个视角解析景气因素（一）总量视角：时代背景铸就行业景气，3 个典型历史时期制造业投资增速比较通用设备的下游较为分散，囊括了几乎所有制造业，因此行业的景气程度与制造业固定 资产投资高度相关。由于中国经济已由高速发展阶段走向高质量发展阶段，由增量阶段走向存量阶段，固定 资产投资增速长期来看是趋缓的，我们分解过去 16 年的制造业固定资产投资增速数据为 趋势项和周期项。对比其周期项数据，可发现与通用自动化几个细分行业的变动趋势一 致。1、长周期视角：回顾历史上 3 轮制造业投资，具备其时代典型特征过去 20 年制造业固定资产投资经历过 3 轮典型的高增长/投资复苏时期：2001-2003 年：一是应对亚洲金融危机和世界经济低迷，政策倾斜于扩大内需，二是 加入 WTO，出口迅速拉动经济增长，2003 年制造业固定资产投资增速达到 62%， 拉动了工业特别是重工业的增长，采矿业、重化工业等。2009-2011：受 2008 年金融危机影响全球经济低迷，四万亿投资拉动经济增长，2011 年制造业固定资产投资增速达到 38%。基建和地产投资加快，带动相关产业链投资， 装备制造业（通用设备、专用设备、电气设备、交运设备等）、电子制造业等投资 增速较高。 2017-2018 年上半年：2016 年供给侧改革之后，工业企业利润好转，汽车、3C 等行 业投资增速回升，且伴随着制造升级自动化水平逐步提升，2018 年制造业固定资产 投资增速达到 9.5%。2018 年中美贸易战影响企业家信心，制造业投资增速下降。当前时点怎么看？2020 年疫情影响全球经济低迷，双循环政策加码，且中国作为最早从疫情中走出来 的国家和全世界的供给中心，制造业竞争力进一步得到验证。疫情后中观产量数据 及微观上市公司数据显示，制造业投资已启动复苏。展望 2021 年，出口和汽车投资 复苏，制造业投资有进一步提升的可能。2、短周期视角：制造业投资的传导链条 制造业固定资产投资与 PMI、PPI、工业企业利润之间存在一定的传导关系。具体逻辑 链条为：需求复苏，企业家信心好转，PMI 走强，需求进一步复苏供不应求反应为价格 指标 PPI 上涨，PPI 上涨带动工业企业利润上行，工业企业利润上行又对 PMI 产生正反 馈。当生产端继续供不应求，企业产能利用率打满，且企业家对为未来经济持续好转有 信心时，将主动加大资本开支扩大再生产，反映为制造业投资增速上行。 2020 年疫情之后，国内生产生活迅速恢复，从 3 月起 PMI 位于荣枯线之上，但 PPI 走弱， 由于成本端的下降更超预期，所以工业企业利润累计增速 10 月份开始转正，12 月工业 企业利润累计增速达到 4.1%，制造业固定资产投资累计增速降幅逐步收窄，12 月收窄至 2.2%。3、矛盾？如何理解中游产量数据与制造业投资的不匹配从历史数据看，制造业投资增速与我们追踪的中游产量数据基本吻合，但 2016 年之后， 数据在幅度上就开始有悖于直觉，与一些中游产量数据不匹配，具体表现在以下几点：（1）2011 年之后制造业固定资产投资增速数据趋势性下行，直到 2016 年中才有所趋稳， 到 2018 年有所回升，这与我们追踪到的中游的机器人、注塑机等行业在 2017 年下半年 景气度高企不相匹配，（2）制造业投资即使有所回升，其幅度远远弱于中游产品的产销 量表现，比如 2020 年中游产量数据亮眼，但制造业投资增速依然为负。 我们认为，造成这种差异主要来源于两点：（1）一是中国经济进入存量阶段，制造业固 定资产投资中的设备投资更新周期短于厂房建设等的投资，很多设备类投资在 2009-2011 年达到顶峰之后逐步在之后的 5-6 年、10 年左右的时间进入更新周期，此轮投资更侧重 于设备；（2）中国制造业面临转型升级的历史机遇期，此轮投资更多进行的是技改、自 动化升级等。（二）结构性视角：更新周期+制造升级带来设备需求弹性随着中国经济从增量时代进入到存量时代，我们观察设备类投资需求，结构性视角更为 重要，其中一是更新周期，二是制造升级。1、更新成为此轮设备需求的主导因素之一我们观察到很多设备类需求与下游投资增速不匹配，比如 2017 年以来的工程机械高增长， 但基建和地产投资增速趋于平稳，这是因为此轮设备类需求的主导因素之一在于更新需 求。 2009 年起的四万亿投资使得众多领域的设备销售在 2011-2012 年期间达到其峰值，按照 设备类 10 年左右的使用寿命，目前有望开启一轮朱格拉周期。以工业母机机床为例，存量设备更新需求庞大。机床的一般产品寿命约为 10 年，而重切削、长时间运转的机床寿命在 7-8 年。在需求最旺盛的 2010、2011、2012 的三年中，金 属切削机床共生产 241.3 万台，金属成形机床共生产 71.5 万台，这部分都是有潜在的更 新需求。2、制造升级：我国面临产业升级的历史机遇期，制造升级大势所趋从历史规律看，一般一个国家承接产业后发展 30-40 年开始产业升级，中国正面临这一 历史机遇期。 低成本化趋势：全球制造业至今经历了四次大迁移，随着制造业产业分工日益壮大和复 杂，主要工业国受限于人口无法覆盖产业链的所有环节，只能被迫不断向海外转移低端 产业，同时国内向更高端的产业升级。按历史规律中国目前正面临产业升级阶段。低端产业向更低人力成本地区和国家转移这一规律或将发生改变。 贸易保护主义升温，新晋国家内需可能不足以支撑其发展。目前世界贸易增速已从金融 危机前大幅下降，发达国家贸易战保护升温，靠外需拉动经济的模式难以复制，工业化 只能靠内部积累。但是没有外需新晋国家很难再赚取足够资金完成工业化的初始积累。最有可能的承接国印度的工业基础积累薄弱。印度作为另一个人口上 10 亿的大国，一直 被市场寄予厚望成为下一个中国。但印度一直没有建立起完整的工业体系，80 年代中印 经济总量虽然接近，但结构却大相径庭。薄弱的工业基础也使其初级制造业缺乏全球比 较优势，无法通过出口获得原始积累，进而实现全面工业化，因此发展速度也远远落后 中国，错过了全球化红利最好的阶段。传统产业在中国完成自动化升级是更优的选择。我国有 14 亿人口，相当于所有发达国家 总和，足以覆盖现有全部产业分工，拥有持续承载产业转移的空间。同时正值自动化升 级的历史机遇，自动化水平已经非常成熟，人力成本优势不再显著，更优的选择是在中 国完成产业自动化升级。（三）财务视角：影响制造业企业投资的三因素对应 ROE 的杜邦拆解制造业投资从微观视角看是企业的资本开支行为。从这一视角出发，制造业投资主要取 决于三方面因素： 一是企业盈利情况，当制造业企业盈利好转，企业有利可图时，为进一步扩大企业规模 攫取利润，企业主将考虑扩大资本开支； 二是产能利用率，当企业经营有利可图时，若企业产能未得到充分利用，一般会倾向于 先利用现有产能，提高产能利用率，当产能利用率处于高位时会考虑加大资本开支扩充 产能； 三是企业融资情况，企业固定资产投资往往要借助于企业的外部融资，尤其是信贷融资 的支持，当外部融资成本低于 IRR，企业更倾向于借助外部融资扩大再生产。 这三者从财务角度对应了 ROE 的杜邦拆解。三、展望：行业高景气有望持续，高端化&自动化&自主化是必然趋势，关注格局及企业商业模式变化展望 2021 年及更长期，我们认为，这一轮制造业投资的复苏已经启动且 2021 年能够持 续。这一轮制造业投资复苏的典型特征将为“制造升级”，具体体现在高端产品占比提升， 自动化改造比例提升，国产化程度提升三大趋势。（一）行业景气趋势：制造业复苏持续，制造升级背景下高端化&自动化是战略必然选 择1、从杜邦拆解的角度，投资周期已开启且持续从杜邦拆解的角度，ROE 三个因素的触底，预示下游制造业投资能力回升。净利率：疫情之后持续好转，企业利润空间的修复是资本开支周期启动的基础。资产周转率（产能利用率）：疫情之后需求增速由负转正，完成筑底开始回升，将 带动企业现金流状况回升，进而持续带动资本开支上行。负债率：制造业企业负债率水平 2017 年之前一直在震荡回落，2018 年起趋势性回 升。但是我们观察企业融资情况，一方面看企业自身负债率，另一方面还要看当时 的宏观融资环境。2020 年流动性充裕，预计 2021 年货币政策保持稳健。2、此轮投资将侧重于技改、自动化升级等传统的制造业投资多以扩建厂房，采购新设备以达到扩大产能的目的，其主要结果是规 模的扩张。但是由于上一轮投资周期中，企业新增的产能过多，到目前为止仍有部分行业未能完全消化前期新增产能。本轮资本扩张周期，企业的投资着重点是对存量设备的 升级，以提升效率。相对与世界主要发达经济体，中国的生产效率仍处于较低水平，企业以改善效率为目的 的资本支出与中国经济向高效率转型是不谋而合的，自动化行业将极大地受益于这一过 程。（二）行业格局趋势：高端份额提升+集中度提升+进口替代1、产业升级，制造业走向高端当前我国经济处于由高速发展向高质量发展的转型换挡期，对应到制造业的升级就是由 劳动力密集型向技术、资本密集型转变，对应到的制造业中的设备类投资也随之升级， 体现为设备投资中的中高端产品的比例逐步提升。我们观察制造业固定资产投资增速和高技术制造业固定资产投资增速之差，可以发现 2017 年和 2020 年这个指标持续走高，反应制造业投资向高技术领域倾斜的趋势。（注： 按照统计局分类，高技术制造业包括医药制造、航空航天及设备制造、电子及通信设备 制造、计算机及办公设备制造、医疗仪器设备及仪器仪表制造、信息化学品制造等 6 大 类。）制造升级，向高端发展对设备类投资的影响：机器人：机器人应用将逐步从简单的搬运、码垛等向更复杂的应用发展，结合 3D 视觉技术的智能化应用范围扩大。激光：激光由于其自身的技术优越性，能使得加工速度更快、出产效率更高，代表 了智能制造的方向，未来渗透率有望提升。注塑机：大型机两板化、小型机电动化的趋势持续。机床：向高速度、高精度、高稳定性、更加智能、更加复合的方向发展。2、头部趋势愈发显著，对设备要求提升导致行业集中度进一步提升2015 年后，无论是受益于供给侧改革，或者是行业发展阶段的影响，各个行业均体现出 集中度提升，头部效应越发显著的趋势。由于产业链的传导效应，广泛的制造业的集中 度提升，将导致设备制造业集中度提升。具体传导逻辑为设备类企业的下游行业集中度 提升，其在做新的一轮资本开支时将倾向于选择同样具备竞争力的设备类企业的产品，导致设备类企业集中度提升。机器人：工业机器人行业集中度较高，但目前主要为国外厂商占据。据 MIR Databank 统计，2020 年行业前十名市占率合计达到 67%，前五名市占率合计为 49%，前五名 企业分别为发那科、爱普生、ABB、安川、库卡。激光：以产业链中激光器这个环节为例，国内激光器市场集中度较高，前三市占率 在 80%上下，龙头依然为 IPG。注塑机：我国注塑机行业体现为头部企业占据大量市场份额，其他中小注塑机企业 数量众多但竞争力较弱的格局。龙头海天国际市占率达到 40%以上，二梯队企业伊 之密、震雄科技、力劲科技等也具备一定规模、技术和市场实力。机床：我国机床行业大而不强，市场极为分散，根据国家统计局统计，截至 2020 年 11 月，全国金属切削机床企业数量 831 家，全国金属成形机床企业数量 530 家。机床是制造升级的重要基础装备，未来随着政策、资金以及企业自身成长，有实力的 企业有望成为市场整合者，市占率提升。3、技术进步叠加供应链安全保证，进口替代加速在中美贸易战的大背景下，由于美国以各种理由，特别是在高科技领域限制中国的全球 化进程，这使得国内行业供应链被迫进行调整。并且后疫情时代，国内产业链的可靠性 得到了验证，国产竞争力进一步加强。我国制造业产业均经历本土市场培育-进口替代-出口拓展-供应全球各个阶段。很多产业 已经完成了进口替代过程，我们发现，能够完成进口替代历程的产业处于进口替代的时 期企业成长性强。目前我们追踪的四个通用自动化行业，仅注塑机行业国产化率较高，其他三个行业依然 面临进口替代的机遇和挑战。机器人：目前我国工业机器人国产化率在 25-30%之间，国产龙头市占率仅为 2-3%， 未来 3-5 年国产有望占据半壁江山，国产龙头市占率有望达到 10%以上。我国国产 的工业机器人兴起于 2015 年前后，彼时政策鼓励智能制造，推升了一波机器人投资 热潮，近年来热潮退后没有竞争力的国产小品牌逐步退出，剩下的国产品牌特别是 国产龙头品牌已具备一定的技术、品牌和渠道影响力，有望在这一轮市场景气中逐 步实现进口替代扩大其市场份额。激光：依然以激光器为例，国产品牌份额持续提升，龙头锐科激光的市占率从 2017 年 12%提升至 2019 年的 24%。注塑机：我国注塑机行业或已完成国产替代，目前国产品牌是市场主流，国产龙头 处于攫取全球市场份额的阶段。机床：国产化率有待提高，中高端设备进口替代空间弹性更大。根据 Gardner Intelligence的数据，2019年中国机床进出口金额为72.9亿美元，占消费总量的32.69%， 整体的国产化率不足 70%。而高性能、高精密度的高档数控机床的国产化率更低。 由于低档机床主要由国产厂商提供，我们假设进口机床集中在中高档，则中高档机 床国产化率仅为 20%上下。高档数控机床主要依靠进口。（三）公司模式趋势：通用设备专用化，考验企业管理能力通用设备的使用、自动化升级是下游几乎所有制造业都需要的，但对于自动化企业自身 来说，跨行业一直是难点和痛点。比如对于工业机器人来说，下游主要是汽车和 3C，其 他制造业渗透率较低。 究其原因，有一个观点认为对于装备制造业企业来说，其核心竞争力并不仅仅来自于其 员工，而是来自于“Know-How”，Know-How 指从事某行业或者做某项工作，所需要的技 术诀窍和专业知识，一般为企业长时间运营积累而来的技术诀窍和制造流程及经验，是 一套完整的制造体系，所以 Know-How 很难在短时间内被复制或再造。 我们观察一些通用设备的龙头公司发展路径，发现其成长的脉络是在一个个下游行业深 耕并突破后逐步做出规模的，我们称之为“通用设备专用化”。典型案例包括工控领域的 汇川技术、机器人领域的埃斯顿、激光设备领域的大族激光等。汇川技术 汇川技术成立于 2003 年，成立初期为销售单一产品变频器的公司，2008-2015 年，公司 布局打造综合电气自动化产品及解决方案，先后在注塑机、电梯行业获得成功，2013 年 起布局新能源汽车，2015-2016 年收购江苏经纬进入轨交牵引控制领域， 2017 年新一代 scara 机器人发布，目前自动化及新能源汽车均进入收获阶段。埃斯顿 埃斯顿在机器人业务上坚持通用+细分的模式，通用机器人依靠全产业链优势，以规模取 胜；在细分行业领域，更加聚焦行业标杆，为行业快速定制专用机器人。公司先后开发 覆盖了包含弧焊、搬运码垛、折弯、光伏、木工、压铸等行业数十种标准化工作站；在 在多个细分行业领域，发挥先发优势，占领行业领先地位。大族激光大族激光经历了从小功率激光打标→布局 PCB+LED→突破大功率、进入苹果→布局半 导体/OLED/新能源的成长历程。1998 年公司生产的 YAG 激光打标机通过各项质量检测开始量产；2002 年公司增加对 PCB 和 LED 领域激光智能制造的布局，中国第一台 PCB 激 光钻孔机在大族激光问世；大族激光成立后的 10 年内，公司深耕于国内工业激光加工设备领域并逐渐取得 龙头地位，特别是在小功率激光标记设备、激光焊接设备等领域成为市场上的 领导者，并且在 2009 年打入苹果供应链。与此同时，大族激光开始了对大功率激光制造领域的战略发展并于 2005 年完成 了大功率切割设备的产业化开发，先后有六款大功率激光切割设备进入市场， 并取得良好的市场效果；此后公司不断研发更高功率、更多应用场景的各类激光设备，广泛应用于汽车、机械等行业。2010 年，大族激光成立显视与半导体装备事业部成，聚焦于 LED、面板、半导 体、光伏、消费电子等行业的精细微加工、检测和自动化解决方案；2017 年，新能源装备事业部成立，同年实现营收 5.47 亿元，现已具备从电芯到 模组再到 PACK 整体装备供给能力。通过不断提升领域内的专业能力、实现通用设备专用化，大族激光不断拓展应用场景， 提供激光、机器人及自动化技术在智能制造领域的全系列激光装备（涉及包括打标、焊 接、切割、 PCB 钻孔、工业机器人等 200 余种工业激光设备）和系统解决方案，成长为 亚洲最大、世界排名前三的工业激光加工设备生产厂商。这种情况考验的是公司的组织管理能力。随着公司下游逐步增多，运营效率的提升将进入瓶颈期，考验的是企业的管理能力，整合多个下游行业提升人均产出的能力。（四）各个细分行业逻辑侧重点各不相同机器人、激光、注塑机和机床四个行业虽然同属有“工业母机”性质的通用设备领域，但 每个行业由于自身发展阶段不同，当前时点的逻辑侧重点不同。机器人更看重行业空间 扩大和进口替代趋势，激光更看中渗透率提升和国产高端领域突破的节奏，注塑机更看 中出口和格局，机床领域高端看政策、低端看格局。1、工业机器人及工业自动化：后疫情时代机器人换人加速，国产品牌技术进步促进进口替代工业机器人行业景气向上，千亿市场蓄势待发工业机器人行业迎来景气拐点。从单月产量数据来看，行业复苏从 2019 年四季度开始（数 据详见图表 7、图表 8）。工业机器人单月产量增速数据 2019 年 10 月转正，结束了 2018 年下半年起的下降，2020 年年初受疫情影响有所下滑，疫情过后重拾升势。2020 年全年 工业机器人累计产量达到 237068 台，同比增长 19.1%，12 月单月工业机器人产量达到 29706 台，同比增长 32.4%，为历史新高。后疫情时代“机器换人”浪潮依旧，工业机器人密度的提升带来巨大市场空间，千亿市场 蓄势待发。中国市场已经成为工业机器人的第一大市场，贡献了超过 30%的全球工业机器人销量，2019 年市场规模达 400 亿。但中国工业机器人密度仅为 187 台/万人，落后于 其他工业国家，有很大提升空间，若达到日本 364 台/万人的水平，则是一个年市场规模 800 亿的市场。未来在人口红利消失、人工成本上升的背景下，中国将像日本 20 世纪 80-90 年代一样进入工业机器人行业的稳定增长阶段，预计未来三年 CAGR 超过 20%国产机器人品牌技术进步促进进口替代国内产业链逐步完善，此轮行业复苏将伴随着国产化率的提升。目前我国工业机器人本体及核心零部件的国产化率都较低。目前 70%以上的本体市场为 国外品牌所占据。核心零部件方面，减速器、伺服系统、控制器 3 个核心部件是工业机 器人的核心技术壁垒，分别约占工业机器人成本构成的 36%、24%和 12%，目前国内约 85%的减速器市场、70%的伺服系统市场和超过 80%的控制器市场被国外品牌占据。另外，市场份额仍较为分散且处于价值链偏低端，在汽车和 3C 等对于精度和稳定性要求 比较高的领域，大部分市场份额都是被外资品牌占据，我国大部分本体都是集中在码垛、 上下料以及搬运等相对低端的领域。根据 MIR Databank 数据，近年来我国机器人自主品 牌销量占比范围在 25-30%之间。而根据中国机器人产业联盟数据，在主要下游应用领域 电气电子设备和器材制造业和汽车行业中自主品牌分别占比约为 30%和 14%，均有非常 大的提升空间。国产机器人企业逐步加强技术研发及创新实力，随着我国机器人市场不断扩大，重点核 心零部件国产化的突破，本体企业不断提升技术创新能力，取得了不俗的成绩，国内外 技术差距不断缩小。未来随着我国工业机器人技术的不断加强，国产化率有望逐步提升。工业机器人行业典型企业 工业机器人产业链包括上游核心零部件、中游机器人本体和下游集成应用三部分。上游 是控制器、伺服电机、减速器、传感器、末端执行器等零部件的生产厂商，控制器、伺 服电机和减速器是工业机器人三大核心零部件；中游是本体生产商，负责工业机器人本 体的组装和集成，即机座和执行机构，包括手臂、腕部等，部分机器人本体还包括行走 结构；下游是集成应用商，负责根据不同的应用场景和用途对工业机器人进行有针对性地系统集成和软件二次开发。2、激光：应用场景突破持续拓展增量市场，进口替代势不可挡激光加工代替传统工艺，智能制造前景广阔激光的高亮度、高方向性、高单色性和高相干性特点使激光加工兼具经济型和社会效益。 激光加工制造的特点在于激光易于控制，可以将激光加工系统、机器人系统与计算机数 控技术等相结合，柔性化程度高、加工速度快、出产效率高、产品出产周期短，行业具 有广阔的发展前景。进口替代打开百亿级存量市场，应用场景突破持续拓展增量市场。激光行业上游部件包 括光源材料和泵浦源等光学元器件，根据《2020 年中国激光产业发展报告》的统计，2019 年全球激光上游元器件市场规模超过 7 亿美元。全球中游激光器市场规模达到 147.3 亿 美元，其中工业激光器 49.3 亿美元；中国激光器市场规模接近 200 亿元，其中光纤激光 器出货量占总体的一半。中国下游激光设备市场规模达到 656 亿元，十年间年复合增长 率超过 20%。未来 OLED、半导体等新兴领域需求将有力拓展增量空间，同时 LED、PCB 配套自动化 设备也可打开细分领域天花板。全球激光市场下游应用拆分规模如下表所示：顺周期波动，二季度以来激光行业景气度较高，产业扩张势乘东风。从全球激光产业龙头近10 年季度数据看出，激光产业规模整体呈周期性波动向上趋势。得益于应用市场 的逐步成熟，目前国内激光产业的发展迅速，国内市场潜力巨大、发展迅猛。当前受工业制造宏观环境、终端产品创新周期、新冠肺炎疫情好转等多因素叠加影响，新应用拓 展将更加多元和成熟，激光产业有望迎来新的高速发展周期。进口替代势不可挡，高功率激光器已成竞争核心环节目前低功率领域已经完成国产化进程，中功率领域国产化过半，高功率领域国产化率正 在快速提升，国内厂商竞争力不断增强。目前上游除了泵浦源和有源光纤等核心部件尚 不能实现完全自产之外，其余元器件均由国内厂商供应。国外激光器厂商在中国的生存 空间进一步压缩，2019 年 IPG 在中国占有 42%的市场份额，较 2018 年下降 8%；锐科激 光的市占率从 17.8%提升到 2019 年的 24%；此外创鑫激光和杰普特分别占有 12%和 3% 的市场份额。激光器的国产化趋势或已确立，光纤激光器、紫外激光器、超快激光器是 具有极大国产化潜力的产品。当前激光器尤其是中低功率领域的价格战已进入白热化阶 段，产品升级、原材料自制率提升叠加高功率激光器产品性能提升有望助力国产化进程。3、注塑机：关注出口、关注格局注塑机即将热塑性塑料或热固性塑料利用塑料成型模具制成各种形状的塑料制品的主要 成型设备，在塑料制品的生产中应用非常广泛，主要应用于汽车、家电、3C、包装、物 流等产业。注塑机是塑料机械行业的重要分支，也是我国产量最大、产值最高、出口最 多的塑料机械设备。我国是注塑机的生产大国，同时也是消费大国和出口大国。2019 年，我国注塑机行业规 模 233.02 亿元，同比增 2.7%。未来几年，预计我国注塑机行业市场规模呈现增长趋势。 长期来看，注塑机行业也有望处于螺旋上升状态。中国注塑机行业市场规模将持续增长 三个主要原因：汽车轻量化已成为汽车行业发展趋势，汽车行业需求增长将会大幅加快注塑机行业 的发展。 塑料具有质量轻、强度高、韧性好、易加工、可重复使用等特点，在新型工业化进 程的背景下，应用领域不断拓展，为注塑机行业景气发展提供了强劲的增长潜力凭借国内的价格优势，产品技术不断升级，产业结构持续优化，国产注塑机企业全 球市场份额有望进一步提升，海外市场的庞大需求，将助力中国注塑机行业不断发 展。海外需求强劲，注塑机出口市场持续扩大。2018 年，注塑机进口数量为 7206 台，基本 和上年持平，进口额同比增长 4%，出口数量为 71929 台，同比增长 106%。2019 年受行业景气度下行影响，注塑机出口数量为 42602 台，同比降 40.8%；进口数量为 6335 台， 同比下降 12.1%。我国注塑机产业已经具备全球竞争力，未来有望看到国产注塑机龙头 进一步攫取全球市场份额。龙头企业有望受益于格局优化。目前我国注塑机行业呈现“一强多 X”的局面。“一强”指 的是海天国际，为行业绝对龙头，注塑机全球出货量第一企业，年产值超过百亿。“多 X” 指的是由伊之密、震雄集团、泰瑞机器、力劲科技、博创智能等组成的第二梯队集团， 虽相比龙头海天国际产品覆盖度和品牌知名度上稍弱，但能够维持 5 亿以上收入水平， 与行业众多小企业拉开规模差距。其中，在二梯队中，伊之密历史成长性好，过去 10 年 CAGR 达到 15%，远超行业平均水平，正在脱离二梯队成为真正的行业龙二。2020 年疫 情后注塑机行业迅速企稳回升，龙头企业如海天国际、伊之密均有扩产计划使其产能与 需求增长相匹配，在行业复苏趋势中受益弹性更大。4、数控机床：政策+格局变化，两条主线寻找投资机会机床作为工业母机具备明显的十年大周期性特征，目前处于底部趋势向上机床是“工业母机”，行业具有明显的 10 年左右的大周期性特征，目前全球机床行业仍处 于周期底部。机床与其他机器的主要区别在于，机床是制造机器的机器，同时也是制造 机床本身的机器，因此机床又被称为母机或工具机。机床行业大约每 7-10 年为一个商业 周期，在 2011 年全球机床消费量和产值达到顶峰后回落， 2019 年全球机床消费 821 亿 美元，同比下降 13.8%，2020 年从中国数据来看行业景气有所回暖，但全球行业仍可以 说是处于周期底部。从单月产量数据来看，疫情之后金属切削机床呈现复苏态势，单月产量同比转正（参见 图表 9、图表 10、图表 11、图表 12 中机床高频数据）。国产中高端机床迎来发展良机 中国机床行业“大而不强”，迎来产业升级和结构调整。2019 年中国机床消费 223 亿美元， 生产 194.2 亿美元，是世界第一机床生产和消费大国。但是国产品牌占据中低端市场， 高端依赖进口。2019 年，中国机床进出口贸易逆差为 28.7 亿元，进口量占消费量的 32.69%。 尤其是以数控机床为代表的高端机床，我国每年的进口数量均在 1 万台以上，2019 年进 口金额为 29 亿美元。民营企业正在成为机床工业新的主力军，我国机床行业进入结构调 整，正在向着自动化成套、客户定制化和普遍的换挡升级方向发展，产品由普通机床向 数控机床、由低档数控机床向中高档数控机床升级。存量替换、数控机床升级和进口替代需求空间庞大。在需求最旺盛的 2010、2011、 2012 的三年中，金属切削机床共生产 241.3 万台，金属成形机床共生产 71.5 万台， 这部分都是有潜在的更新需求。金属切削机床数控化率为 37.75%，金属成形机床数 控化率更低，整体数控化率在 30%左右，而日本、德国、美国等发达国家数控化率 遥遥领先中国。另外，整体的国产化率不足 70%，中高端机床国产化率约为 20%， 高端机床国产化率不足 10%。因此国产中高端数控机床拥有广阔的提升空间。国家重视，众多政策推动行业发展。中国从不同方向和角度提出了众多促进发展精 密数控机床、高档数控机床及其技术研发的政策。在 2015 年工信部出台的《中国 制造 2025》规划中明确提出 “到 2025 年，高档数控机床与基础制造装备国内市场占 有率超过 80%。高档数控机床与基础制造备总体进入世界强国行列”。5、总结：四个细分行业的比较从历史成长性上看，过去 10 年 CAGR，按照过去 10 年（2009-2019 年）需求的 CAGR 来排序，机器人（38.2%）>激光（21.1%）>塑料机械2（10.03%）>机床（-3.18%），机 器人和激光行业成长性特征更为显著。 从行业规模看，机床>激光设备>机器人＞注塑机。 从行业集中度来看，注塑机>激光器>工业机器人>机床。 从国产竞争力上来看，注塑机>激光>机器人≈数控机床。详见原报告。（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）精选报告来源：【未来智库官网】。