机器人行业深研究：“机器人+”大时代加速来临，产业链繁荣可期

（报告出品方：国金证券）

1、“机器人+”大时代有望加速来临

从全球范围来看，机器人被誉为“制造业皇冠顶端的明珠”，其研发、制造、应用是衡量 一个国家科技创新和高端制造业水平的重要标志，已成为全球新一轮科技和产业革命的重 要切入点。在人工智能、硬件、网络、云计算等技术融合发展下，机器人智能化、柔性化 程度不断提高，对场景的自适应能力越来越强，机器人在各领域加速渗透，“机器人+”大 时代有望来临。

1.1 预计 2022 年全球机器人产业规模达 513 亿美元

据国际标准化组织（ISO），将机器人定义为：具有一定程度的自主能力，可在其环境内运动以执行预期任务的可编程执行机构。据国际机器人联盟（IFR）划分标准，机器人一般 分为工业机器人和服务机器人，工业机器人一般用于制造业生产环境，而服务机器人一般 用于生活等非制造业环境，并且分为个人/家用服务机器人及专业服务机器人。中国电子 学会结合中国机器人产业发展特性，将机器人分为工业机器人、服务机器人、特种机器人 三类，本文以此为划分标准。

我们正生活在一个历史性变革的时代，随着全球逐渐走出疫情以及劳动力持续短缺，机器 人在制造业、仓储运输、医疗康复、应急救援领域不断深入拓展，全球机器人市场持续高 增长。根据 IFR 统计数据，预计 2022 年全球工业机器人、服务机器人、特种机器人市场 规模约 195 亿美元、217 亿美元、101 亿美元，机器人市场规模合计约 513 亿美元，同比增长 19.6%，2017-202 复合增长达 14.7%。其中，中国市场快速发展，预计 2022 年占 全球机器人市场比重约 34%、市场规模达 174 亿美元。

1.2 人口老龄化加剧，机器人长期需求潜力大

人口老龄化加剧使得全球劳动力持续短缺。伴随着全球主要经济体的持续的低出生率（每 位妇女生育<2.1 个孩子）和婴儿潮一代即将退休，人口老龄化和劳动力短期已成为全球 不可逆趋势。根据联合国《世界人口展望：2019 年修订版》的数据显示，到 2050 年，全 世界每 6 人中，就有 1 人年龄在 65 岁（16%）以上，在欧洲和北美，每 4 人中就有 1 人年 龄在 65 岁或以上，全球人口正步入老龄化阶段。世界上几乎每个国家的老龄人口数量和 比例正在增加。作为全球人口最多的国家之一，我国劳动力人口比例在 2011 年达到拐点， 14-65 岁人口占总人口比例达到 74.5%的顶峰，人口红利逐渐消失，且 2022 年我国首次人 口负增长。人口老龄化趋势、劳动力供给不断减少以及劳动力成本的不断提高给社会发展及企业用工 等均带来严峻挑战，共同推动机器替代人力及服务人类的需求加速。2011-2021 年，我国 制造业城镇单位就业人员年平均工资复合增长率达 9.7%。未来机器人对于人工的替代将 从大场景、低复杂度入手，逐步向中小型场景、高复杂度渗透，成长潜力十足。

1.3 机器人为人工智能核心载体，将拥有广泛的产业应用

人工智能时代已经来临。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、 方法、技术及应用系统的一门新的技术科学；第一次被提出是在 1956 年达特茅斯夏季人 工智能研究会议上，当时的科学家主要讨论了计算机科学领域尚未解决的问题，期待通过 模拟人类大脑的运行，解决一些特定领域的具体问题。目前，StuartRussell 与 PeterNorvig 在《人工智能：一种现代的方法》一书中的定义较为准确：人工智能是有关 “智能主体（Intelligentagent）的研究与设计”的学问，“智能主体”是指一个可以观察周 遭环境并做出行动以达致目标的系统。随着摩尔定律的失效和信息技术红利彻底用尽，加 上疫情黑天鹅影响，全球 GDP 衰退，引发并加剧了全球地缘政治和军事冲突，开始向逆全 球化发展。其实，我们正处于传统信息技术时代的黄昏，和人工智能时代的黎明，未来人 工智能有望成为推动全球经济体量再上新台阶的新技术。

智能机器人是人工智能和机器人技术之间的桥梁。人工智能这使得机器人不仅可以完成日 常任务，还可以完成更多需要更多“智能”的复杂任务。在智能化加持下，机器人的外延 及边界已被数倍扩大，新物种的诞生及传统设备的智能化将共同驱动“机器人”产业十倍 及百倍增长。面对人类对于物质及精神永不停止的需求增长，相对于元宇宙，机器人将会 是“现实宇宙”中的重要供给方案。

机器人为人工智能核心载体，将拥有较为广泛的产业应用,人工智能使得机器人向智能化、 多场景方向发展。传统机器人无法实现软件算法在线升级，智能化机器人能够通过软件算 法的迭代持续提升性能；这让机器人的能力理论上是没有上限的；并且随着机器人应用规 模增大，机器人算法迭代越完善，机器人的智能化程度也会越高，机器人的可适用的场景 及价值将会指数增加。与此同时，在信息技术、材料技术、传感技术等多技术融合创新驱 动下，机器人将会是人工智能技术全面爆发的重要变量，逐渐进入颠覆式的阶段，成为一 个集大数据、云计算、人工智能为一体的产品，未来在更多的应用场景加速应用，“机器 人+”时代来临。

1.4 各国政府高度重视“机器人”战略，助力机器人产业蓬勃发展

机器人集现代制造技术、新型材料技术和信息控制技术为一体，是智能制造的代表性产品， 其研发、制造、应用成为衡量一个国家科技创新和制造业水平的重要标志，引起了世界制 造强国的高度重视。基本上，每个国家都计划和分配一些具体预算投资机器人技术以支持 工业和社会的发展，因而形成了自上而下的政策支持体系，产生了一系列区域集群效应， 有效地推动了行业的快速发展。

2023 年 1 月 19 日，我国工信部等十七部门印发《“机器人+”应用行动实施方案》。到 2025 年，制造业机器人密度较 2020 年实现翻倍，服务机器人、特种机器人行业应用深度和广 度显著提升；方案指出，将聚焦 10 大应用重点领域：（1）经济发展领域，包括制造业、 农业、建筑、能源、商贸物流。（2）社会民生领域，包括医疗健康、养老服务、教育、商 业社区服务、安全应急和极限环境应用，加快推进机器人应用拓展，为经济社会发展注入 强劲动能。

1.5 国际巨头发力人形机器人，掀起智能机器人浪潮

人形机器人起步于 1960 年代后期，以日本的研究成果最为瞩目。1973 年日本早稻田大学 的加藤一郎教授研发出世界上第一款人形机器人 WABOT-1 的 WL-5 号两足步行机，严格讲 类属于仿生机械，是人形机器人的雏形。1986 年日本本田开始进行人形机器人 ASIMO 的 研究，并成功于2000年发布第一代机型。2021年日本丰田推出第四代家务机器人Busboy， 运用了更高级的 AI 和机器学习技术，被设计应用于解决老年家庭的家务问题。2022 年 8 月，小米首款全尺寸人形仿生机器人 CyberOne 正式亮相。，CyberOne 身高 177 厘米，体重 52 公斤，其拥有聪明的大脑：能感知 45 种人类语义情绪，分辨 85 种环境语 义；配置 MisSense 视觉空间系统，8 米内深度信息精度可达 1%。2022 年 10 月，特斯拉 2022AIDay 上发布人形机器人“擎天柱”（Optimus）原型机，其主 控芯片采用特斯拉自研 SOC 芯片，支持 Wifi、LTE 以及音频功能，具备硬件级别安全功 能。AI 训练芯片将采用 DOJO 进行训练。并展示了行走、挥手、摇摆等动作，同时分享了 其在汽车工厂搬运、给植物浇水、移动金属零件的视频。马斯克表示人形机器人具备一定 程度智能化，可以替代体力劳动，有望在 3-5 年后实现量产，量产后将达到数百万台，其 价格可能低至于 2 万美元。

以特斯拉为首的科技巨头相继推出人形机器人，将加快智能机器人产业发展。从技术上看， 马斯克表示，“擎天柱（Optimus）是他们之前已有技术整合在一起，就能直接制造出来的， 无论是电器电子架构还是电池包、电动马达等等，用于汽车的部件和技术，都可以直接使 用。”人形机器人未来在家庭中使用，在工业领域用途的前景都非常乐观，马斯克认为， 人类和人形机器人的比例将不止是 1：1，人形机器人可能超过人类数量，人形机器人行业 长期的价值可能比汽车方面更有价值。我们认为，特斯拉为首的科技巨头相继推出人形机 器人解决方案，为人形机器人领域注入强心剂，有望加快智能机器人发展速度。以个人/家庭服务机器人为例，规模化市场成熟后，预计产品需求接近 6800 万台量级。鉴 于美国以及日本机器人技术较为先进，我们选取 2021 年美、日、中三国家庭户数作为基 数，考虑到个人/家庭服务机器人本身定位高端，价格较贵，具备该消费能力的家庭占比 总户数 10%，每家一台用作协助人们日常生活，则大致测算可得在机器人规模化市场成熟 后，其产品需求可接近 6800 万台量级左右。

2、机器人产业链剖析

2.1 上游核心零部件成本占比高，毛利率也高

机器人产业链上游由控制器、伺服电机、减速器、智能芯片等核心零部件构成；中游涵盖 机器人本体制造商以及面向应用部署服务的系统集成商；下游主要由不同领域的企业客户 和个人消费者组成，共同形成巨大的机器人应用市场。

从工业机器人成本构成来看，三大零部件是产业链中技术壁垒高、成本占比较大的环节：控制器、伺服电机和精密减速器，成本占比分别为 17%、20%、30%，合计约占成本比重 70% 以上。从盈利水平看，上游零部件的毛利率也相对较高，其中减速器毛利率为 40%，伺服 系统为 35%，控制器为 25%；中游机器人本体毛利率最低、为 15%；下游系统集成毛利率为 25%。

随着技术发展，相较于一般机器人，智能机器人有相当发达的“大脑”。在脑中起作用的 是中央处理器，这种计算机跟操作它的人有直接的联系。如果对机器人做抽象化解析，则 其往往需要具备三大要素——即感知、决策和控制。三大要素并不是独立割裂的，既有专 精于某一环节的零部件或软件供应商机会（如核心零部件、操作系统、关键控制算法等）， 也有整合了其中 2-3 个环节的关键技术要素供应商。智能机器人上游的核心零部件如智能 芯片、激光雷达、传感器等，拥有核心技术，占据价值链的主要部分;此外，智能交互如 语音、图像等模块也占据着一定的价值;同时，服务机器人涉及的智能交互、语音图像识 别等都需要很多软硬件来支持，生态圈的建立需要操作系统来支持，这部分也占据着重要 的价值量。

2.2 运动控制系统——减速器、伺服系统、控制器

2.2.1 减速器

减速器是一种精密的动力传达机构，其利用齿轮的速度转换器，使伺服电机在一个合适的 速度下运转，并精确地将转速降到工业机器人各部位需要的速度，提高机械体刚性的同时 输出更大的力矩。RV 减速器和谐波减速器是工业机器人最主流的精密减速器。RV 减速器 由于具有更高的刚度和回转精度，一般放置在机座、大臂、肩部等重负载的位置，而谐波 减速器一般放置于放置在小臂、腕部或手部。

全球精密减速器市场被日本两大减速器巨头垄断、份额接近 75%。于高精度机器人减速器， 日本具备绝对领先优势，目前全球机器人行业 75%的精密减速机被日本的纳博特斯克和哈 默纳科两家垄断；其中，纳博特斯克、住友、SPINE 主要集中在 RV 减速机市场，哈默纳科 主要集中在谐波减速机市场。根据华商产业研究院数据，2021 年，哈默纳科在全球谐波减 速器市场占有率大于 82%。

国产谐波减速器替代趋势相对明显，国产 RV 减速器接受度正在提高。从产品类型来看， 国产谐波减速器替代相对明显，目前已涌现如绿的、来福等优质厂商，2021 年，仅绿的谐 波已达到 25%的市场份额。相较之下，RV 减速器有较高的技术和投资门槛，减速器龙头厂 商纳博特斯克占据一半以上市场份额，剩余竞争格局较为分散，如双环传动、南通振康、 中大力德等开始出现，其中双环传动 2021 年 RV 减速器市占率达 14%。

国产谐波减速器企业技术不断提升，设备投入不断加大，产品性能提升。国内企业以绿的 谐波为代表，经过多年的技术创新和研发积累，自主研发了“P 齿形”，与国外主流齿形技 术路线实现差异化，并大幅提升了谐波减速器的输出效率和承载扭矩。可以看出国内外同型号谐波减速器性能指标上已无明显差异。

国产 RV 减速器厂商坚持自主研发道路，与国外差距逐渐缩小。RV 减速器领域，国内的厂 商以双环传动和南通振康为代表，从 0 到 1 自主研发，展开减速器动力学研究，在齿形设 计、传动精度、回差控制、精度保持等方面从头开始，虽然进入减速器领域较晚。但在齿 轮加工上已经积累了深厚的经验，随着厂商不断加大制造设备的投入和检测能力的加强， 国产 RV 减速器在精度、刚度和噪声上同纳博特斯克并无明显差距，目前已经过客户的试 用和认证，开始大批量供货，国产份额开始逐渐上升。

国产减速器企业加投产能，有望突破市场份额。资金实力较强的日系精密减速器厂商在国 内扩产策略保持温和，相比之下，内资品牌整体扩产意愿更强。以内资龙头绿的谐波为例， 2020 年上市前产能仅为 9 万台/年，根据公司公告披露，截至 2021 年年底，公司产能为 30 万台/年，产能计划扩为 50 万台/年。当前国产减速器产能尚未饱和，但全球机器换人 节奏加快，纳博特斯克等日系品牌在国内扩产节奏缓慢等因素影响，内资品牌开始获得试 机验证并批量化生产的机会，预计未来随着下游需求增加，国内厂商有望进一步进入下游 客户供应链。

2.2.2 伺服系统

伺服系统（servomechanism）又称随动系统，是用来精确地跟随或复现某个过程的反馈控 制系统。它的主要任务是按控制命令的要求、对功率进行放大、变换与调控等处理，使驱 动装置输出的力矩、速度和位置等达到灵活方便的效果。一个典型的伺服系统包含有伺服 驱动器和伺服电机，以及伺服反馈装置（编码器），目前编码器通常嵌入于伺服电机。

伺服系统是驱动机器人做出各种动作的核心部件，为机器人的配套部件，机器人用的伺服 系统是伺服系统中的高端产品。根据 MIR 睿工业数据，2021 年，我国伺服系统市场规模 约 233 亿元，其中机器人用伺服系统规模约 24.8 亿元、占 10.63%。

国产品牌已打破外资品牌垄断格局、处于成长阶段，份额持续提升。外资厂商凭借先发优 势占据了我国伺服系统市场 60%-70%份额。但随着近年贸易摩擦不断加剧，国内厂商自研 能力逐步增强，伺服系统的产品质量和技术水平提升。同时，受芯片缺货及疫情造成的物 流不畅等因素影响，日韩和欧美企业货期有所延长，内资企业借此迎来进口替代的窗口期。根据 MIR 数据统计，2017-2021 年，以汇川技术、禾川技术和埃斯顿为首的国产企业市场 份额从 13.63%增长至 35.79%，份额提升明显。

2.2.3 控制器

机器人控制系统相当于机器人的大脑，既包括各种硬件系统，又包括各种软件系统；对机 器人的性能起着决定性的影响。其主要任务是控制机器人在工作空间中的运动位置、姿态 和轨迹、操作顺序及动作的时间等。它同时具有编程简单、软件菜单操作、友好的人机交 互界面、在线操作提示和使用方便等特点。

与其他形态的机器人（如履带式、轮式等）相比，腿足式机器人在移动范围和灵活性上有 巨大优势。但是实现行走乃至跑跳对腿足式机器人来说并不容易，要想让机器人像人一样 灵巧、平稳地移动，并在此基础上完成复杂的任务，机器人的每一步都需要动态平衡，需 要对瞬间的不稳定性有极强的适应能力。这对控制理论、系统集成和工程实现等多个维度 都提出了极高的要求。通常，机器人的运动控制主要有电机系统和液压系统两种实现方式， 在运动控制方面的任务中重要的两项为定位导航与运动协调控制。

我国机器人控制器行业发展相对成熟，是机器人行业中与国外技术差距最小的关键零部件 产品。控制器包括硬件和软件两部分，国内企业对硬件部分领域技术已经掌握；软件部分 主要包括控制算法、二次开发等，国内企业产品在其开发平台的稳定性、响应速度与易用 性等方面与国际先进水平相比还存在一定差距。国内知名的工业机器人生厂商均自主研发 了自家的控制系统，包括新松机器人、埃斯顿、华中数控、新时达、广州数控、汇川技术 等公司，也诞生了一批专业的控制系统服务商如固高科技、英威腾、卡诺普等；因而控制 器的市场份额基本和机器人本体保持一致。

2.3 环境感知系统——传感器

环境感知技术作为机器人系统不可或缺的一部分，与智能机器人的地图构建、运动控制等 功能息息相关。一旦机器人失去感知能力将无法帮助人们完成具体工作任务，因此它是机 器人的“感知+运控+交互”技术体系融合发展的基础和前提条件。机器人的感知功能通常 需要通过各类传感器来实现，及时感知自身和外部环境的参数变化，为控制和决策系统做 出适当响应提供数据参考。机器人传感器可以根据检测对象不同分为内部传感器和外部传感器。内部传感器是用于机 器人感知自身的运动状态，获取位置、轨迹和速度等参数运动：包括位置传感器、速度传 感器、加速度传感器、力传感器、压力传感器、力矩传感器、姿态传感器等。外部传感器 主要是感知机器人自身所处环境以及自身和环境之家的相互信息，包括是视觉、听觉、力 觉等：包括激光雷达、嗅觉传感器、视觉传感器、语音合成、语音识别、可见光和红外线 传感器等。强抗干扰能力、高精度以及高可靠性是机器人对传感器的最基本要求。

传感器在智能机器人的应用种类繁多，过去传感器的性能与体积往往成正比，限制了其在 机器人领域应用。芯片制程技术提升使微型传感器的制造成为可能，从而广泛应用于机器 人领域。系统内的单个传感器通常仅能获得环境的信息段或测量对象物的部分信息，而机 器人需要从视觉、触觉、听觉等多维角度配置相应传感器来采集环境信息，从而整合多渠 道数据信息并处理复杂情况。因此多传感器信息融合技术是十分重要研究课题，融合后的 多传感器信息具有以下特性：冗余性、互补性、实时性和低成本性。多传感器信息融合方 法主要有贝叶斯估计、Dempster－Shafer 理论、卡尔曼滤波、神经网络、小波变换等。

机器人对环境的感知大多通过激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波传感器、GPS 这五 类传感器及其之间的组合来实现自主移动功能，与自动驾驶场景存在类似之处。目前，机 器人感知方案或如同自动驾驶，分为纯视觉感知激光雷达与两大路线。纯视觉感知路线以 机器视觉为核心，利用毫米波雷达+摄像头实现自动驾驶，其优势为成本低且符合人眼逻 辑，在数据积累达到一定规模后能够超越激光雷达方案的表现，但在恶劣环境下，摄像头 完成感知任务的难度也会随之提升；激光雷达方案可以在现有技术条件下实现快速 3D 建 模，比较精准的还原路况信息，形成计算机可以快速识别、快速处理、快速应对的方案， 目前的痛点在于成本高昂、且对芯片算力需求大。

Yole 预计 2027 年全球激光雷达市场达 63 亿美元，2021-2027 年 CAGR 达 22%。，根据 Yole 在 2022 年 7 月发布的《2022 年汽车与工业领域激光雷达应用报告》，2021 年全球用于汽 车与工业领域的激光雷达市场规模高达 21 亿美元，相较 2020 年增长了 18%。其中，地形 测绘仍是激光雷达最大的应用领域，占据 60%的市场份额。随着汽车智能化变革的推进， 以及高级别自动驾驶技术的发展，汽车 ADAS（高级驾驶辅助系统）激光雷达市场将在未来 5 年迎来飞速增长，年均复合增长率高达 73%，到 2027 年，ADAS 激光雷达市场规模将从 2021 年的 3800 万美元增至 2027 年的 20 亿美元，成为激光雷达行业最大的应用领域。

中国激光雷达厂商加速崛起，禾赛科技引领突围。在全球激光雷达产业链中，国外企业具 有先发优势。早在 2017 年，法雷奥就成为全球首家开始为汽车量产激光雷达的公司，其 第一代产品 SCALA 被奥迪 A8 高端轿车等车型采用。数据显示，2020 年全球 ADAS 激光雷 达市场由法雷奥主导，基本找不到它的竞争对手。2021 年，尽管市场涌现出一批新来者， 但法雷奥仍然牢牢占据着 75%的份额。在自动驾驶出租车领域，中国企业禾赛科技也以绝 对优势领先，以 58%的营收占比排名全球第一，是第二名 Waymo 份额的两倍以上，以往该 细分领域的领导者法雷奥跌至第三。

机器视觉为机器人植入“眼睛”和“大脑”，具有感知和分析的能力。随着深度学习、3D 视觉 技术、高精度成像技术和机器视觉互联互通技术的持续发展，机器视觉的性能优势将进一 步加大，在机器人上的应用有望快速发展。

GGII 数据显示，2021 年全球机器视觉市场规模约为 804 亿元，同比 2020 年增长 12.15%， 预计至 2025 年该市场规模将超过 1200 亿元，2022 年至 2025 年复合增长率约为 12%。2021 年中国机器视觉市场规模 138.16 亿元（该数据未包含自动化集成设备规模），同比增长 46.79%。其中，2D 视觉市场规模约为 126.65 亿元，3D 视觉市场约为 11.51 亿元；传统工 业产品的回暖也为机器视觉带来生机，增长趋势明显。

内外资品牌的竞争已开始呈现分庭抗礼的局面，甚至在某些产业链环节，国产的份额已绝 对领先于外资。如镜头、光源领域，国产代表厂商 OPT、东莞 RESS、长步道等；相机领域， 国产代表厂商海康机器人、华睿科技、大恒图像等；从内外资品牌份额来看，根据 GGII 数 据显示，2021 年国产品牌机器视觉市场份额占比 58.43%，进口替代进程开始提速。

2.4 决策系统——芯片技术

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议）

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