人工智能學家

來源：華泰證券

核心觀點

再梳理：機器人改變行業的發展邏輯

Google正大舉進入機器人、無人機等各類智能硬件產品；軟銀、阿里、富士康不久 前合資并啟動情感機器人Pepper 量產計劃。這些國際巨頭的戰略布局農村電銷機器人視頻，讓人們意識 到一個新制造、新硬件時代正悄然來臨。對于未來，我們的思考機器人行業下一個需 求爆發點究竟在哪里農村電銷機器人視頻？我們判斷，1）隨著人口紅利消失，工業機器人率先被用于以 3C 裝配業為代表的勞動密集型工業； 2）以智能為核心的高端服務機器人空間無上限， 但大都處在研究和實驗階段，或將在正文闡述的八大細分行業開啟商用化巨幕。

傳統農業向現代化農業跨進，植保無人機及特種農業機器人容量超百億

當大田（規模化）農業發展到達一定程度后，特種（精細化）農業將引來爆炸式發展， 從而實現傳統農業向現代農業的轉變。機器人的運用將會是這場農業技術革命的推動 力，以果蔬種植和植保工作為典型代表的精細化農業機器人最先受益。對于采摘機器 人圖像處理和果實易損性是主要難點，國外技術更為成熟，但技術壁壘總體不高。植 保無人機國內剛剛起步，較之美國、日本的農用航空作業占耕地面積比例高達50%、 54%，世界平均水平17%，我國僅不到1%，發展潛力巨大，容量或超百億。

個人/家庭服務機器人是全球服務機器人產業中發展前景最好和增速最快的領域

家用服務機器人爆發時點取決于經濟性，隨著技術不斷成熟，實用性增強，量產后成 本將進一步降低，以清潔機器人為代表正以惠民的價格（從幾百元到上千元不等）切 入到實用度高的應用場景-家政服務，即將作為家庭電子類消費產品進入千家萬戶， 是家用機器人中目前最成熟的商業應用。由此延伸的酒店服務機器人，以事物為基礎 的工作特點上，實現節省人工費用的同時保護旅客隱私，目前已應用于多家酒店，廣 受好評。

行業發展不健全導致需求錯配倒逼外康復理療機器人爆發

國內康復理療行業存在康復理療科普及率低和康復理療人才良莠不齊等問題， 60%的 康復需求僅得到不足 20%的康復服務，人才緊缺，需求龐大，是倒逼康復醫療機器 人爆發的主邏輯。目前已成型產品主要包括手術機器人和外骨骼，據測算占據康復機 器人市場中80%的外骨骼到2020 年空間將過百億元。全球老齡化問題嚴峻，由此延 伸的養老看護機器人空間巨大，據測算我國 2020 年“空巢家庭”比例會高達60%， “空巢家庭”戶數約為1 億戶，帶來千億的巨大需求，Pepper秒計售罄可見一斑。 政策助力，加大軍隊/消防等特種機器人在公共安全領域危險作業替代 目前全球政局看似平穩，實則各個利益集團暗潮涌動，在此背景下，全球軍隊大換血， 部隊投入重金研發軍用機器人，僅美國開支就從2000 年的2.83億美元上升至 2016 年的29 億美元。同時，在和平年代，公共安全事件導致的危險作業亟需特種服務機 器人提高救援效能。“十二五”期間，我國已將公共安全機器人將作為機器人《服務 機器人科技發展專項規劃》重點發展的四大任務之一。

自動駕駛是正在慢慢被接受，關注程度不斷提高

目前自動汽車發展的一個主要障礙就是成本過高，根據BCG 的估計，一輛無人駕駛 汽車的成本在 2025 年量產化之后可以被壓縮到10000 美元以下。一旦實現7000 美 元成本，隨著馬路上自動駕駛汽車的普及，聯網的汽車交通平臺將會形成，超強的傳 感系統和高級算法將會完全改變人們出行的狀態，自動駕駛機器人高效的通行效率和零事故率將不再是夢。

看好商業模式明確，切入獨特需求的機器人公司

目前全球機器人產業格局還沒有形成，但在知識積累和產業應用方面，中國企業仍有 很多優勢和機會。未來有望成功的機器人公司或是有獨到需求+成熟商業模式型，能融合市場、渠道、銷售和獨到的需求爆發點，持續推薦科遠股份、巨星科技、華昌達。

報告正文再梳理：機器人改變行業的發展邏輯

隨著人均用工成本不斷上升，人口紅利的消失讓很多國家開始走上用機器取代人工的階段。

機器人的運用的主要目的是解放生產力，用機器去取代一些繁瑣，工作量大的工作，人類從 而可以享受更多的自由時間。如同石器時代的工具，現代機器人擴展了人類能力的范疇，使 生產力更加高效。從物理層面上說，機器人由于其強大的機動性能，它們可以取代人類完成 很多力量要求很大的任務。與此同時，一些重復性很大的工作也將被機器人代替。超高的精 度使機器人可以完成非常精密的工作。從早期的簡單自動化，到工業機械手臂，最后發展到 具有情感的伴侶型機器人，人工智能和云計算技術把機器人的智能化程度提高到了前所未有 的高度，人類因此開始把機器人應用在需要思考分析的崗位上替代人類的工作。這篇報告將 從機器人的特點入手，根據行業梳理未來很有可能被機器人替代的職業以及背后的邏輯，最 后我們講會討論未來機器人的發展特點。

隨著用工成本的提高，我國制造業面臨著前所未有的壓力，現有的生產能力已經到達極限， 無法滿足全球巨量的產品需求。

手機行業3班倒，24/7的工作強度使用工問題越來越突出， 較低的利潤率使很多勞動力密集的制造型企業壓力山大。對企業來說，超低，甚至是虧本的 制造方式已經到達極限，通過自動化提升產能同時降低用工成本是當務之急，因此我們判斷， 首先被機器人改變的行業將會是制造企業。高端服務機器人依舊處在研究和實驗階段，商用 化的道路依舊漫長，后續我們將展開至8 個細分下游討論。

人口紅利結束，工業機器人率先發力勞動密集型行業

工業機器人換人的核心邏輯：1）人口紅利的結束導致用工成本的飛速上升2）人工智能的 快速發展使機器可以從事復雜的工作。行業的大環境也有新的變化：機器人行業競爭加劇， 下游集成商開始自己研制機器人，比如富士康的裝配機器人，美的收購庫卡完成在機器人行 業的布局。在如此格局之下機器人會在哪個行業最先爆發呢？由于機器人的特點在于高效和 很高的產品質量，我們需要從在這兩個方面需要改進的行業中進行篩選。從對質量的需求來 看，根據國際質量管理協會（ISO）發布的年度報告，全球已經有160 萬家企業得到ISO 頒 發的質量體系認可證書，而排名前幾的行業是工業零件制造，原材料和電子通信行業。這些 行業不斷上升的質量訴求推進了行業內自動化改造的推進，我們從工業制造企業大規模使用 工業機器人的浪潮中可見一二。

非汽車行業對機器人的需求不斷增加，電子制造業作為一個龐大的產業，工人數量眾多，重復的工作多，產品更新很快，定制化的要求也很高。自動化設備的引入將會改善整個產業的 產能，縮短生產周期同時提高產品質量的最優途徑，尤其是 3C 裝配行業，我國人口紅利的 消失使勞動密集型行業的利潤率驟降，為了保持我國制造業大國的地位，提高自身的成本競 爭力，機器人的使用勢在必行。行業需求的倒逼是造成工業機器人大發展的主要原因。

以智能為核心，服務機器人空間沒有上限

新技術的出現和技術成熟期的縮短是推動服務機器人發展的根本動力。具體來說體現在三個 方面：1）統計學方法的成熟，為核心算法進步提供基礎；2）遵循摩爾定律，計算機處理能 力大幅提高，目前已具備每秒處理百萬個數據單元的計算能力；3）大流量、持續的數據的 獲得，特別是移動互聯網發展后。擁有數據優勢的企業開始投入大數據及人工智能開發，例 如：Google、Uber、Linkedin等美國企業和以阿里巴巴、騰訊、百度為代表的中國企業。

服務機器人是一種半自主或全自主工作的機器人，它定位于服務人類，而不是用于應用于制 造業從事生產。它可以認識周圍環境，根據變化的環境信息自主思考，并做出反應，是多種 技術集成的智能化裝備。

智能是服務機器人最大的特征。工業機器人是一種可編程和多功能的操作機，是在結構化和 已知的環境下為了執行不同的任務而提前設置操作的專門系統。不同于工業機器人，服務機 器人面臨的工作環境是非結構化和未知的，它的最大特征是智能化。機器人與人，可以神似 形不似，以虛擬軟件的形式服務人類。所謂神似，即讓機器人的“神經網絡”接近于人，依 賴于人工智能和互聯網， “能聽會說” 、 “能理解會思考” ，與人實現自如的溝通。這樣的機器 人可以作為虛擬應用，通過開放API 植入任何硬件終端，即能為我們提供監控、遠程操控、 聊天、資訊等貼心的服務。

臨近需求爆發之八大行業

人類對于機器的運用已經從單一的工具概念進化為輔助協作的層面，通過以上邏輯，機器人 已經具備和人類進行簡單交流的功能，這種“思考”的能力使機器人可以在相對復雜的空間 中活動和工作，而不是像工業機器人一樣在特定的加工區域。它們可以替代人們去完成重復 工作性質的服務型工種和需要復雜邏輯的工作。這類工作的定義比較廣泛，從機器人的智能 化和重復性好，以及替代人類這個核心邏輯分析，我們可以確定行業機器人的需求會在未來 某個時點爆發，例如：1）搬運和清掃類的工作，比如服務員和保潔員。這些職業對于技能 要求不高，重復性比較高，而且在相對結構化的空間中工作。2）環境惡劣，任務單一的工 作，比如軍人和消防員。用機器人代替人類完成危險工作本來就是我們的核心邏輯，而且傳 感設備的高速發展使機器人具備了比人類更加靈敏的感官功能，再加上強大的機械關節，搬 運重物的能力也更勝一籌。3） 需要高度智能化的工作：自動駕駛等，關于智能駕駛的邏 輯將會在后面的分析中展示。

植保無人機為代表的農業機器人

對于第一產業來說，根據劉易斯《二元經濟論》 ，當農業勞動的邊際生產率為零或者為負數， 農村勞動力的增加不會造成生產力的下降，農村勞動力會源源不斷地流向城市，加入工業化 進程。當農村勞動力流出到一定程度以后，農產品產量下降，價格上升，農民為了追求利潤 會把現代農業的生產要素引進來，從而實現傳統農業向現代農業的轉變。

農業機械化程度雖然很高，但是成本卻不斷上升

雖然經過10年的機械化設備的普及，全國各地的農業機械化程度也到達了新高，與此形成 鮮明對比是菜籃子批發產品的價格指數：

雖然農業機械化程度不斷提高但是居民菜籃子里的蔬菜食品價格卻越來越貴。根據我國國家 統計局的數據，在2008-2012 年期間，稻米生產、流通、消費三環節對最終價格的貢獻率 平均為46.4%、22.6%、31.0%，生產環節所占的比重很大。

蔬果采摘機器人市場巨大，技術壁壘低極具發展潛力

果蔬采摘作業是果蔬生產中最耗時、最費力的一個環節，收獲期間需投入的勞力約占整個種 植過程的50%-70%。隨著社會經濟的發展和人口的老齡化，很多國家農業勞動力嚴重短缺， 導致果蔬生產勞動力成本增加。為降低成本，提高勞動效率，果實采摘的自動化成為亟待解 決的問題。另外，采摘作業季節性強，勞動強度大、費用高，因此保證果實適時采收、降低 收獲作業強度及用工費用是保證農業增收的重要途徑。作為農業機器人的重要類型，大田果 蔬采摘機器人在降低工人勞動強度和生產費用、提高勞動生產率和產品質量、保證果實適時 采收等方面具有巨大的發展潛力。由于采摘作業的復雜性，采摘自動化程度仍然很低。目前， 國內外水果采摘作業基本上都是人工進行，其費用約占成本的30%~50% ，并且時間較為 集中，勞動量大，工時緊張。

如果我們用草莓做例子來估算采摘機器人的市場容量：世界草莓栽培面積在30 萬公頃，按 一臺草莓采摘機器人負責1 畝草莓種植園，全世界就有30*15=450 萬草莓采摘機器人的體 量。按一臺機器5萬元計，10%的場地是由機器人采摘，光草莓收割機就有200 億人民幣 的市場容量。再加上其他蔬菜水果的采摘，市場巨大。而且相比較其他工業機器人，采摘機 器人所需要的圖像處理技術和關節活動技術的技術壁壘不算太高，也沒有國際巨型公司的壟 斷。我們可以認為采摘機器人會成為農業機器人需求領先出現的代表。

圖像處理和果實易損性是主要難點，國外技術愈發成熟

國外對于蔬果采摘機器人的研究已經超過半個世紀，早在上世紀60年代就已經開始研究。 隨著計算機圖像處理技術、工業機器人技術以及人工智能控制等技術的發展和日趨成熟，日 本、美國、荷蘭、法國、英國、意大利、以色列、西班牙等國家在采摘機器人的研究上做了 大量研究工作，并且試驗成功了多種具有人工智能的采摘機器人。現在國際上出現的采摘機 器人，針對不果實的采摘率各有不同，蘋果、草莓和柑橘這樣的水果采摘率可以超過95%。 漏摘的主要原因是光線不好造成圖像分析的不準確以及葉子等遮擋物阻礙了視頻采集設備 的工作。從設備的采摘效率來說，以西班牙的柑橘采摘設備為例，它能通過柑橘的顏色、大 小和形狀來判斷柑橘是否達到采摘標準，還可以按色澤、大小進行分級裝箱。該機器人采摘 速度為1 s/個，較之人工提高效率6 倍多，一臺機器相當于六個人的工作量。而且這臺機 器可以24 小時采摘，極大提高了采摘的效率。

植保無人機滲透率遠低于國外，市場容量超百億

植保無人機在效率、安全、環保、防治效果等方面大幅領先與傳統的人工植保方式。無人機 每分鐘可以完成1-2畝的農藥噴灑作業，而人工噴灑農藥的效率大約每小時2 畝，無人機的 效率目前是人工的30-60 倍，考慮無人機技術的提升，土地的平整和規模化，無人機效率上 的領先優勢會越來越大。無人機植保實現了人和藥的分離，通過地面遙控或GPS飛控操作， 噴灑作業人員遠距離操作避免暴露于農藥下的危險，噴灑農藥時旋翼產生的向下氣流有助于 增加物流對農作物的穿透性，防治效果好，也可以節約50% 的農藥使用量，90% 的用水 量，大大降低了資源成本。

目前國內農業植保仍以人工加手動、電動噴霧機這樣的半機械化裝備為主，占比超過90%， 航空植保比例小于2%，按2015 年植保無人機總作業面積達1152.8萬畝次計算，無人機植 保比例不到1%。而美國、日本的農用航空作業占耕地面積比例分別達到 50%、54%，世界 平均水平也達到了遠高于我國的17%，我國在航空植保方面還處于剛剛起步階段。

悲觀、中性、樂觀估計下到 2020 年累計無人機整機市場空間 15.19 億、24.30 億、45.56 億，規模更大的是植保服務市場，分別達到 45.56 億、72.90 億、136.69 億。還有龐大的無 人機保養維護，零部件（如電池）更換市場。

單價低滿足貼心需求的家政服務機器人

個人/家庭服務機器人單價低、需求數量巨大，成為全球服務機器人產業中發展前景最好和 增速最快的領域。2013 年全球個人/家用機器人實現銷量 400 萬臺，環比增長為28%，銷 售額達到17億美元。 IFR 預計2014-2017年間將銷售超過3100萬臺個人/家庭服務機器人， 銷售額可達到110億美元。

清潔機器人作為家用機器人中目前最成熟的商業應用，以惠民的價格（價格從幾百元到上千 元不等）切入到實用度高的應用場景-家政服務，即將作為家庭電子類消費產品進入千家萬 戶。根據IFR 統計顯示，2013 年清潔機器器人共銷售270 萬臺，實現收入7.99 億美元， 同比增長15%。按照IFR 預測，2014-2017 年間，家務清潔機器人預計可銷售 2390 萬臺， 實現收入約65 億美元。

家政服務成本持續攀升， “機器換人”的訴求越來越大 一方面，我國的適齡勞動人口開始下降，達到劉易斯拐點。另一方面過去5 年，居民服務和 其他服務業年平均工資保持快速增長，2014 年為3.06 萬元，同比增長11%。相較而言，全 國全行業平均年工資增長幅度自 2011 年起就落后于服務業平均工資，2014 年我國平均年 工資為4.7 萬元，同比增長為9%。此外，大量 90 后不愿意投入很多時間在清掃等簡單重 復的家務上，這部分的勞動力亟待機器解放。

爆發時點是經濟性，投資回收優勢凸顯

隨著家用服務機器人技術不斷成熟，實用性增強，量產后成本將進一步降低，其價格將與普 通家用消費類電子產品相當，甚至更便宜。以iRobot 生產的 Roomba528 吸塵機器人為例， 它的售價已經降到了2599 元人民幣，以其使用壽命5 年計算，每日僅需花費1.4 元即可保 證家庭的地板潔凈，遠遠低于一線城市雇傭鐘點工時薪 20 元的花費。同時，隨著我國經濟 的高速發展，過去的10 年城鎮居民的可支配收入大致翻了三倍，人們生活水平和消費水平 不斷地提高，越來越多的家庭具有購買家用機器人的能力。

以事物為基礎的酒店服務機器人

零售業，酒店業和餐飲業被認為是服務機器人的潛在客戶，這些行業有一個共同的特點就是 工作需要大量的重復單一的工作。由于工資水平越來越高，用工缺口將會越來越大。對于機 器人產業來說，工業機器人已經進入成熟期，家庭機器人的工作環境復雜，人們對于家用機 器人的預算也相對較低，而服務機器人將會成為機器人發展的藍海。

以事物為基礎的機器人將會最先興起。如果我們對服務行業進行分類，服務行業主要包括了 以互動為基礎（humaninteraction based）以及以事物為基礎（objectbased）兩方面。很 多服務行業的工作并不需要大量的人際互動，比如酒店的房間服務。酒店的結構相較于家庭 來說布局相對簡單，而且酒店有許多重復性很高的工作，機器人可以替代服務生完成許多工 作，并且還能為客人提供更加方便的住宿體驗。服務業的從業人員可以全心全意投入到與客 戶的人際交往中從而提供更加優質的服務。因此以事物為基礎的機器人將會最先興起。

住宿行業規模不斷擴張，人工成本拖累營業收入

據中國飯店協會依據商務部典型企業數據估算，樣本企業 2014 年總營業面積和資產總額均 有所增長，營業面積總額較上一年度增長 9.1%，資產總額較上一年度增長 4.7%，住宿行 業規模持續擴張。截止 2014 年底，全行業經營單位達 54.6 萬家，比上年增長 6.69%， 從業人數 478.4 萬，同比增長 5.9%，總收入 4893 億元，同比下降 5.3%。住宿業經營單 位數和從業人數較上一年度有所增長，主要原因是住宿業業態創新迅速，新業態不斷出現， 新的經營主體不斷進入，行業規模持續增長，行業接待能力持續擴大。

從盈利能力看，限上企業利潤率同比下降 90.4%，平均利潤率已降至 1%。企業三項費用 平均為營業額的 62.4%，較上年增加0.7%，而稅金為營業額的 7.5%，較上年增長 9.1%。 總體來看，客房服務人數占酒店員工總數超過25%，成為酒店營業開支中最大的一個部分。

酒店員工流失率上升，工資成本不斷上升

據和泰機構數據統計表明，2015 年上半年，全國酒店員工月平均流失率達到4.5%，比 2014 年下半年環比上升0.49%。行業整體流失率依然較高。2015 年上半年酒店行業平均工資持 續增高。2015 年上半年飯店員工薪酬平均值為2636 元，較上年同期2431 元增長 205 元， 增長率為8.4%。

實現節省人工費用的同時，保護旅客隱私

機器人可以完成許多具有重復特征的工作，這個優勢體在搬運和運送的服務上有明顯的體現。 酒店服務生的主要工作包括把旅客的行李服務，房間服務，送餐服務等等。對于豪華酒店來 說，一般雇員和房間比例在1:5，也就是說五個房間要配一位服務生。雇員包括了酒店的前 臺，打掃衛生的服務員，廚師等等職業。尤其是豪華酒店，雇員房間比甚至會達到1:1。不僅僅是早班，晚上還要安排人員值夜班以滿足客人深夜的服務需求。如果所有雇員中1/3 是 服務生，那么一家200 個房間的酒店就會有 10 個服務生，以2300 元的月薪計算，一年的 人員開支有28 萬元，還不加上晚上輪崗的服務生。對于經營利潤不斷下滑的酒店業來說， 人工成本的減少可以顯著增加他們的盈利能力。

位于北京三元橋的維景國際大酒店引入了一款機器人服務生，這臺機器人的生產者是一家叫 做云跡科技的公司。云跡提供的資料顯示，這款服務機器人重41 公斤，高度為100.6 厘米， 寬為41.4 厘米，擁有10公斤負載，續航時間為10 小時。目前主要是服務于運送物品、安 保巡更等。引入的這款機器人，酒店方每年可以節省成本11萬元以上，增加收益26.4 萬元， “在一些點評網站，酒店評論頁面有顯示因為機器人而多住了一晚的情況” 。

想象一下如果你在住在一家酒店，總會遇到在你不方便開門的時候服務生上門服務的情況， 引入機器人可以有效緩解這種尷尬。如果你已經躺在床上或者在浴室里面，你不用再匆匆忙 忙穿上衣服去開門，機器人會自動送到你的跟前，有效保護了客人的隱私。改善了客戶的住 宿體驗，而酒店的人類雇員可以著力改善對客戶其他方面的體驗。

已經開始興起，廣受好評

手術機器人市場體量大，外骨骼機器人增速明顯

康復機器人又可細分為幾大類：第一類是與感覺功能有關的康復機器人，比如人工視網膜、 人工耳蝸；第二類是與運動功能有關的康復機器人，據不完全統計，康復機器人市場中80% 以上都集中在運動功能上；第三類與感知語言功能恢復有關。

康復機器人在應用技術突破后的市場需求量巨大，未來幾年增長速度將超過醫用機器人市場增度，將從 2015 年的4300 萬美元增長至2020 年的18 億美元。康復機器人用戶與輪椅用 戶相似，主要應用于自行行走不便，需要器械輔助的程度，包括殘疾人，行動不變的老年人 等。其次用戶必須具備一定的經濟承受能力。一臺Rewalk6.0外骨骼機器人售價7.7萬美元，2014 年我國電動輪椅產量達到92.5 萬臺，隨著技術的成熟，國產化的外骨骼機器人售價能 降至10 萬元人民幣，如果其中有10%的客戶選擇外骨骼機器人，市場容量也會達到近 80 億人民幣。再加上醫院康復門診的采購能力，這個行業國內將會有近100 億的市場容量。而 且這個估計還僅僅限于幫助殘障人士行動的外骨骼機器人，對于肌肉康復訓練等細致化分類 的康復機器人，市場容量還將擴大數倍。

手術機器人雖然市場龐大，但是準入門檻相較外骨骼機器人來說要高很多。世界手術機器人 已經被國外大型醫療公司所占據。達芬奇系統優勢明顯，其進入市場時間早，由于手術機器 人價格昂貴，已經采用的醫院很難替換原有的系統，而且醫生的培訓的器械也都由達芬奇等 公司提供，其形成的商業壁壘很難被打破。而我國的手術機器人多處于研發和臨床試驗階段， 國家審批程序繁瑣，一臺設備從研發成功到進入市場要 3-5年時間，還不包括漫長的研發程 序。相比于手術機器人的高門檻，國產外骨骼機器人勢必會比手術機器人享受更快的發展。

工業和信息化部，發展改革委 ，財政部關于印發《機器人產業發展規劃（2016－2020 年） 》 的通知中強調要開展陪護與康復訓練機器人在失能與認知障礙人群中的試點示范，開展智能 假肢與外骨骼機器人在行動障礙人群中的試點示范，開展手術機器人在三甲醫院智能手術中 心的試點示范，大力推進服務機器人在醫療、助老助殘、康復等領域的推廣應用。

空巢家庭催生的養老助殘機器人

老齡人口增加，養老護理市場空間巨大

中國老齡化水平不斷提高。2014 年，我國65 歲及以上人口達到1.3億，占總人口的比例已 經超過了10%。預計到 2020 年，我國老年人數量將達到2.43 億，老齡化水平將超過17.2%。

其中，80 歲及以上老齡人口將達到3067 萬人，占老齡人口的 12.37%

機器人保姆能全面照顧老年人行動和情感。服務機器人可以提升老年人在行動、視力、認知、 抓握等方面的能力，也可以代替年輕人實現對老年人的看護和情感照顧。比如智能輪椅，能 夠實現自動定位和自主導航、直接把老年人送到目的地；將來還能配合機械手，實現吃飯、 喝水、取物之類的操作性功能；機器人保姆可以把臥床的老人從床上輕松移上移下；陪護機 器人能陪老年人聊天、娛樂；監測機器人作為老年人對外溝通工具，能幫助年輕人實時監測 老年人在家情況和健康狀況等。護理人才匱乏與老齡化、慢性病帶來的龐大康復醫療需求之 間的矛盾，給康復機器人帶來施展空間。截至2015 年底，中國共需要養老護理人員1000 萬人，但全國養老機構擁有的護理人員不足100 萬人，全國養老機構持證上崗的護理人員不 足2萬人。

我國空巢家庭催生2000 億市場容量

據2010 年第六次全國人口普查，我國 “空巢家庭”（單身老人，一個老年人與未成年人，一 對老夫婦，及一對老夫婦與未成年人）戶數為0.43 億戶，占老齡人戶比例為35.2%。而據 2012 全國老齡辦報道，我國城市老年人“空巢家庭”比例已達49.7%。按照這個增速,預計到 2020 年“空巢家庭”比例會高達60%,“空巢家庭”戶數約為1 億戶。假設一戶1“空巢家庭”需要 一臺家用服務機器人，一臺家用服務機器人以2000 元估計，“空巢家庭”對家用智能服務機 器人的需求將貢獻約2000 億元的市場容量。

養老助殘機器人由于技術復雜、成本高，目前市場化的程度并不高，處于示范應用階段。當 前養老助殘機器人覆蓋率低但潛力巨大，許多國家正在運作此類項目和計劃以推廣殘障輔助 機器人的技術和使用率，在隨后的 20 年內將會迎來爆發性增長。據IFR 預測，到2017 年， 養老助殘機器人有望銷售12400 臺。

Pepper之風席卷全球

Pepper是由日本軟銀集團和法國AldebaranRobotics機器人公司共同研制的用于智能化的家用人形機器人，具有很強的感知、情感和交流能力，可以滿足娛樂、交流對話、看護、日 常陪伴等多種社交需求，并且作為智能互聯終端，可以通過軟件拓展應用。今年6 月中旬， 兩批2000 臺面向普通用戶正式開售，很快就被哄搶一空。

智能化程度極高，有很好地人機交互體驗。它可以識別人類的表情、動作、語音，甚至判斷 情感，并作出相應的交流、反饋。此外，它可以不斷的“自我學習” ，它會不斷收集對外界 反應數據資料并上傳云端，然后又通過接收來自云端數據增強人工智能。 定價低于2000 美元，具備對高端PC 形成有效替代的潛力。價格相對實惠，對消費者吸引 力大大提升。Pepper 的售價僅為1999 美元，合計12098 元人民幣，這一價格與高端PC 價格相當。

架構開放，功能無限拓展；依托云服務，實現自主學習，升級智能交互。Pepper 重要特點 之一就是和智能手機一樣，其架構是對全球 APP應用商和軟件開發商開放的，其應用程序 可以不斷的更新和升級，功能也可以依靠軟件無限的拓展，而軟銀等本體集成商就提取相應 的服務費用實現盈利，從而讓利用戶于初期硬件的購買費用，推動服務機器人的普及。另一 方面，阿里戰略注資Pepper,會借由其大數據、云服務平臺方面的核心優勢，使 Pepper 實 現自主學習，在機器視覺、語音交互、家庭智能控制等人工智能方面實現升級。

像Pepper機器人這樣擁有自我學習的機器人不僅僅滿足了老年人需要護理的日常要求，他 甚至可以滿足老人心理上需要陪伴的需求。

政策助力的軍用/消防專用機器人

由于美德英法意等發達國家在積極組建軍事化機器人部隊，因此其成為專業服務機器人里最 廣泛的應用，2013 銷售數量為9450 臺，占比達到 45%。 IFR預測，2014-2017 年間，國 防應用機器人將新增銷售54000 臺。軍用機器人有以下幾個特點：

安全：機器人可以代替人類完成一些非常危險的任務，減少了軍隊的傷亡比例。

精準：執行任務半徑大，耐力強，速度快，可以快速到達目標地點。

便宜: 隨著電子零件的成本下降，培訓軍人的成本上升，機器人的應用將會削減軍隊的 開支。

全球軍隊大換血，部隊投入重金研發軍用機器人

根據美國國防部的數據，雖然美軍軍費開支連年削減，但是在軍用機器人上的開支卻從2000 年的2.83 億美元上升至2016 年的29 億美元，漲幅超過10 倍。無人機的數量從167 架增 加到如今的超過11000架。全球軍用機器人開支的復合增長率大約在10.3%左右，預期在 2018 年將達到75 億美元。無人機市場可能達到1230 億美元。

公共安全事件頻發，危險作業保障生命義不容辭

近幾年在公共安全領域，重特大火災、礦難、地震、洪澇災害、化學危險品泄露、供電安全 等事故頻發，天津爆炸事故更造成消防員犧牲慘烈。從2005 到2013 年全國共發生169 萬 起火災事故，在一線上傷亡的消防員有776 人。而 2015 年8月 12日發生的天津塘沽爆炸 案在116個的遇難者中更有56 個消防員犧牲，這更引發了社會各界對這些危險作業領域實 現“機器換人”的廣泛關注。

特種作業的服務機器人可以在消防、煤礦、地震、電力、核工業等行業中替代搶險救援人員進入危險環境，進行長時間、近距離地專業應急救援和安全作業服務，它能有效地減少人員 傷亡，提高搶險救援效能。代表產品主要是安全與救災服務機器人（如：面向地震、火災、 水災等的救災機器人，反恐排爆機器人，危險搬運與維護檢修機器人等） ，能源維護服務機器人（如：核電站監測、缺陷修復、拆裝、救援等遙控機器人、電力巡線檢測與檢修機器人、電站安全監控機器人等）等。代表的公司有蘇州海倫哲專用車輛有限公司，上海強師裝備有 限公司，巨星科技旗下的浙江國自機器人科技有限公司。

政策助力，加大公共安全領域危險作業替代

“十一五”期間，國家提出促進我國服務機器人在公共安全等領域的發展。之后，反恐排爆機 器人亮相2008 年北京奧運會和2010 年廣州亞運會，消防滅火機器人和排煙機器人已在全 國消防部隊部署近60 臺。2012 年4 月，科技部發布的關于機器人領域的《服務機器人科技 發展“十二五”專項規劃》顯示，“十二五”期間，我國將攻克一批智能化高端裝備，發展和培 育一批高技術產值超過100 億元的核心企業，其中公共安全機器人將作為重點發展的四大任務之一。

智能汽車風口的自動駕駛機器人

我國汽車保有量逐年攀升，自動駕駛概念慢慢滲透

公安部交管局發布統計數據，截至2015 年底，全國機動車保有量達2.79 億輛，其中汽車 1.72億輛，新能源汽車58.32 萬輛；2015 年新注冊登記的汽車達2385 萬輛，保有量凈增 1781 萬輛，均為歷史最高水平。全國私家車保有量已達1.24億輛，平均每百戶家庭擁有 31輛。此外，機動車駕駛人已達3.27 億人，其中汽車駕駛人超過2.8 億人。

私人汽車保有量的急劇上升，而不斷進步的傳感技術以及人工智能技術使自動駕駛成為大家 熱議的話題，從最開始科幻片中的出現，到特斯拉推出了商用意義上的自動駕駛汽車，人們 對于自動駕駛的接受程度也在慢慢提升。技術瓶頸不斷被突破，系統價格的下降使自動駕駛 的普及成為可能。

自動駕駛是一項慢慢被接受的技術，關注程度不斷提高

自動駕駛技術的接受不是一蹴而就的。從最初的停車輔助系統和駕駛輔助功能開始，人們開 始慢慢習慣駕駛過程中的自動化部分，傳感器的穩定性在這個期間也得到驗證直到整套系統 開始變得越來越復雜和穩定。主動安全系統是除氣囊等被動安全系統以外，自動剎車和轉動 方向盤起到預防撞車的功能，主動安全系統的技術要點是未來自動駕駛技術的技術儲備。

人們對于自動駕駛的關注度逐年提高，根據谷歌Trend 的統計，關鍵字“自動駕駛汽車”的 搜索量從2011年開始呈指數型上升。越來越多的汽車配備了被動自動駕駛系統，很多豪華 轎車甚至配備了主動安全系統。

自動駕駛汽車相比較人類駕駛員可能會更加安全

根據世界衛生組織的統計，中國每年有將近20 萬人因為交通事故而死亡。近90%造成傷亡 的交通事故都是因為人類的操作失誤，而自動駕駛汽車不會疲勞駕駛，不會酒后駕駛，更不 會故意不遵守交通規則。面對天文數字般的傷亡事故，自動汽車可能是減少這種悲劇的良方。 谷歌已經在全美投放了56輛全自動駕駛的汽車， 累計車程超過200萬英里。 一共被卷入160 起交通事故，其中沒有一次是谷歌汽車的責任，也沒有一次造成人員傷亡。今年5 月10 日 發生在佛羅里達的交通事故，是特斯拉汽車卷入的第一起致人死亡的事故。這是自動駕駛系 統行駛2.09 億公里里程以來發生的第一起致命事故。在美國，每1.51億公里就會有一起致 命車禍。在全世界，每 9656 萬公里就會發生一起致命事故。無人駕駛汽車的安全性從已有 的數據來看要好于人類駕駛員，而這個系統仍然需要不斷去完善來保證乘客安全。

自動駕駛的出現能讓越來越多的老年駕駛員得到便利，讓他們更加安全地出行。隨著社會的 不斷老齡化，美國目前駕駛員的年齡結構中年齡在75周歲以上的人員比例在上升，這種趨 勢恐怕是“嬰兒潮”年代的一個延續。在2010 年進行的統計中，年齡在70 周歲以上的駕 駛者超過2200 萬人，而1997 年時這一數值僅為1800 萬人。HLDI 之前的一份研究報告中 稱，當駕駛者年齡超過65周歲，交通事故損失規模便與年齡呈現明顯的正比關系，當然他 們的事故概率要遠低于低齡駕駛者。因此，越來越多的年長駕駛者的涌入已經成為威脅交通 安全的又一潛在影響因素。

自動駕駛技術技術準備成熟，技術成本不斷降低

高級駕駛輔助系統

（advancedDriverAssistantSystem）運用分布在車身各個部位的傳感器 在汽車運行時感知周圍的環境。自動駕駛需要結合多項科技：雷達探測距離和速度，視覺系 統分捕捉周圍環境，人工智能分析現狀給出最優的算法。 ADAS有半自動化的應用比如ACC 自適應巡航，ESC(車身穩定系統)和完全的自動駕駛功能。國外企業中例如博士，Delphi， Autoliv等公司已經研發出了比較成熟的全自動駕駛系統。Tesla 公司的Models所搭載的 autopilot 自動巡航功能已經積累了超過13億公里的駕駛數據，谷歌的完全無人駕駛汽車已經安全行駛了200 萬英里。

自動汽車發展的一個主要障礙就是成本過高。在2014 年，谷歌花費了近20 萬美元打造了 他們的第一輛無人駕駛汽車，而到2015 年，同樣的汽車成本卻下降到了5 萬美元。根據 BCG的估計，一輛無人駕駛汽車的成本在2025 年量產化之后可以被壓縮到10000 美元以 下。

從預計的數據來看，自動駕駛汽車的成本在2025 年之后會下降到7000 美元。而彼時人工 司機的成本將會越來越高，隨著馬路上自動駕駛汽車的普及，聯網的汽車交通平臺將會形成， 超強的傳感系統和高級算法將會完全改變人們出行的狀態，高效的的通行效率和零事故率將 不再是夢。

重點發展整機組裝的裝配機器人

隨著中國勞動力人口下降，未來將面臨勞動力短缺的狀況，制造業人員均工資增長，人力成 本上升，人口紅利隨之消失。中國的很多企業到了春節以后就會面臨勞工荒的困境，其實勞 工荒在幾年前就已經開始發酵。由于成本增加，利潤變得稀薄，而匯率的波動又增加了額外 的風險。回顧過去幾年，不管是長三角還是珠三角，大批的制造企業倒閉。

相比較機器人在焊接，噴涂領域的應用，大量零件的組裝和零件的準備流程現在還主要是靠 手工完成。根據日本機器人協會對各類機器人收貨單位的統計，不管是大型的汽車集團，還 是中小型的企業，零件組裝和準備階段使用機器人的比例很低。尤其是中小型企業，這些公 司在零件的組裝裝配階段使用的機器人的量只占到0.1%。

即使在自動化程度很高的汽車工業和新能源汽車制造領域，有些特定的工序任然是由人工完 成的。因此，提升機器人的柔性應用將是未來機器人發展的主旋律：一臺機器人不再僅僅是 滿足單一制造的需求，機器人的應用將向多樣化發展。尤其對于中小型企業來說，定制化的 機器人服務相對于需要大量投資的普通工業機器人會有更大的吸引力。 所以工業機器人的商業模式也會隨之發生巨大的變化，傳統工業機器人將會在高產能方面加 速提升，而具備完成多樣性任務的柔性工業機器人將會被應用在更廣的領域，其中中小型公 司將會成為這些機器人的潛在大客戶。對于很多中小企業來說，很多裝配和準備的工作需要 大量的人力，而這些工作往往是有一定技術含量的工種，機器人的引入可以大大減輕熟練工 人的用工成本（這些雇員往往不可替代且工資很高）因此，低成本的多功能機器人將會成為 未來市場的熱點。

中國市場巨大，增速迅猛

根據IFR的數據，在2014 年亞太地區是世界上機器人市場最大的地區，光2014 年就有 139400 臺機器人是在亞太地區被售出，比 2013 年整整增加了41%，其他地區的銷售量僅 僅增加了個位數。中國已經成為了世界上最大的機器人消費國，2014 年有57000 臺機器人 被銷往中國。全球用于電子消費品的機器人在2014 年銷量增加了34%，達到了48400 臺， 創造了銷售歷史上的新高。

滲透率提高空間巨大，有助于降低我國用工成本

機器人的使用浪潮將在勞動密集型產品行業中掀起，從而減輕人口紅利消失以及人均工資上 漲帶來的影響。一些以前難以用機器替代的，需要一定技能的勞動密集型崗位將慢慢被機器 人所替代，這是產業慢慢從勞動密集型向資本密集型發展的標志。密集的勞動力對應的是落 后的產能，當前，資本密集型產業主要指鋼鐵業、一般電子與通信設備制造業、運輸設備制 造業、石油化工、重型機械工業、電力工業等。電子制造業作為一個龐大的產業，工人數量 眾多，重復的工作多，產品更新很快，定制化的要求也很高。自動化設備的引入將會改善整 個產業的產能，縮短生產周期同時提高產品質量的最優途徑。

根據BCG的統計數據，如今機器人僅僅完成了10%左右的工業制造任務，但是滲透率會在 2025 年時達到 25%。根據行業的不同，使用工業機器人之后勞動力成本會有不同程度的下 降，全球平均值下降16%左右，而對于中國來說預計會有18%的下降。因此，加深機器人 應用的滲透率有助于我國降低我國的用工成本。由于工人的受教育水平不斷上升，機器人開始替代人類執行大量以前熟練工人才能完成的任務，而人類則可以去執行更加復雜的加工任務。

因此，選擇一個合適的行業，合適的時機大力發展機器人是非常重要的。如果在不恰當的時 間投入大量資本來替代工人的工作，不僅費時費力，而且有可能在國際競爭中陷入劣勢。

用工的人力紅利已經消失，3C行業是重要戰場

我國手機、彩電、計算機的出貨量一站到全球一半以上，其中增長主要來自手機行業。根據 工信部發布的《2015 年電子信息產業統計公報》 ，2015 年我國規模以上電子信息制造業實 現銷售產值11.1 萬億元，其中手機等通信設備銷售產值占比55.5%，電子計算機行業產值 占比42.6%。 規模以上電子信息制造業增加值增長10.5%，高于同期工業平均水平（6.1%） 4.4 個百分點， 在全國41 個工業行業中增速居第5位；收入和利潤總額分別增長7.6%和7.2%，高于同期 工業平均水平6.8和 9.5個百分點，占工業總體比重分別達到10.1%和8.8%，比上年提高 0.7和1 個百分點。

自動化程度相對較低，發展重點是整機組裝。以小米 4為例，富士康廊坊的工廠6 條生產 線每月180 萬臺手機的產能計算，我國去年19.4億臺手機需要近600 條生產線。以每條生 產線2000 萬計算，全國光改造生產線所產生的市場就有120 億元。這還僅僅是手機的生產 量，如果加上電腦和其他的電子設備，自動化升級的市場容量就超過200 億。

使用機器人會讓手機組裝線效率翻倍。以富士康小米4 手機組裝線為例，人工手機整機組裝 線一條生產線約70-80 米，一條生產線上近百人，每一個組裝工人的身邊都有一位質量檢測 員。就以屏幕部分的安裝來說，先是專人檢測需要安裝的屏幕是否有瑕疵，然后是在B殼制 定位置進行點膠，接下來放置屏幕，隨后使用設備進行屏幕的壓合（溶膠粘合） ，最后一步 是固定屏幕的排線。這些員工被分成了A、B、C 三個等級，C 級員工培訓三天即可上崗， 而要求最高的A級員工則至少要培訓一周的時間才能上崗。通常一名員工要至少學習五個零 部件的加工方法，以便調休輪換，整個過程費時費力。富士康廊坊工廠18條組裝線最高產 能能達到180 萬臺/月，相當于每月每條生產線10 萬臺。

松下、日立高新技術公司、雅馬哈汽車公司、富士機械制造公司和日本重機合共生產了全球 八成的元件裝配機器人。這些機器人最快的能夠一秒鐘安裝超過12 件元件，部分元件的厚 度甚至不到0.1 毫米。一條由10 個互連的機器人組成的裝配線一天能夠組裝5000 部智能 手機。18 條生產線的產能達到近300 萬臺/月，效率提高近1倍，而且是全自動生產，不需 要多余的人工參與。如果生產線每天三班倒，每條生產線80 個裝備工人和80 個質檢工人， 每天就有480 人在這條生產線上工作。根據河北省制造業職工平均工資每年40000 元計算， 公司每年在一條手機組裝生產線上光人工工資就要1920 萬元。富士康公司采購的foxbot 機 器人的單價在12 萬到15萬間，取單價的上限 15 萬元計算，公司一條10 個機組的生產線 要花費150 萬元，當然這個費用不包括改裝很多額外費用，但是和2000 萬元的年工資比較， 自動化顯然是公司未來的發展方向。

蘋果Liam機器人打開手機拆解機器人新紀元

隨著3C 產品更新換代越來越快，不僅僅是手機的組裝需求到達新的高度，手機組件的回收 拆解也將成為一個巨大的產業。手機組件中的貴金屬材料可以回收再利用，同時一些組件通 過翻新任然可以重新投入使用。今年上半年蘋果公布了他們的Liam機器人，按照規劃Liam 可以很小心地拆解iPhone的許多組件，包括SIM卡托盤、螺絲、電池、攝像頭。機器人可 以一個部件接一個部件拆解，方便蘋果對組件回收利用。如果按老方法回收，一般都要用到 磁性撕碎機，零件混在一起很難區分。Liam可以高度精準分拆iPhone內部組件，例如，它 可以確保玻璃片、塑料不會和銅混合在一起。拆解的組件會轉售給回收商，這些回收商專注 于生產原材料，比如鎳、鋁、銅、鈷、鎢，原材料可以循環利用而不是丟進垃圾堆。Liam 拆解一臺iPhone 只要11秒。照此計算，一小時可以拆解350 臺手機，一年可以拆解120 萬臺。

行業機會研判

我們認為，互聯網化智能制造是未來升級的最優方向，投資總額將超一萬億元，或將徹底改變中國制造，這將是持續3年投資大機遇。

隨著移動互聯網、人工智能技術的進步，服務機器人行業的發展正在提速，市場空間巨大。類同于30 年前的PC、13年前的手機、5 年前的智能手機行業，行業爆發或在未 來2-4 年，會涌現出一批商業模式明確、 “大家都能看懂”的機器人產品。

技術上講求多學科融合、軟硬件結合，產業鏈將涉及芯片、傳感器、機械零件、驅動器、 整機產品等，軟件方面主要是人工智能、操作系統、外圍服務等。其中人工智能水平正 在以指數級速度成長，語音識別、聲音識別、圖像識別實現顯著進步，推動服務機器 人成為一個擴張沒有邊界的行業。

需求領域大致可分為 C端和B端。C 端目前以個人情感陪伴、殘障輔助、家庭作業、 教育類為主，需求培育還有待時間。B端更多實際需求，如酒店服務、醫院服務、安防 服務等，如借助銷售模式創新，將很快看到需求爆發。

目前全球機器人產業格局還沒有形成。相對來說，在知識積累和產業應用方面，中國企業有很多優勢和機會。未來有望成功的機器人公司或是以下類型：1）獨到需求+成熟商業模式型，能融合市場、渠道、銷售和獨到的需求爆發點；2）技術領先型，擁有硬 件優勢、軟件思維及大數據能力的機器人公司。

但在硬件和軟件上有純粹技術領先優勢的企業不多，我們更看好第一種類型。A 股有 潛力的機器人公司不多，持續推薦科遠股份、巨星科技、華昌達。

2016年7月，人工智能學家AIE實驗室基于自身的研究成果和所擁有的頂級科學家資源，在科學院相關機構的支持下，籌備建立未來科技學院 （Futurology University）。

未來科技學院的使命和目標：將邀請國內和國際著名科學家、科技企業家講授人工智能、互聯網、腦科學、虛擬現實、機器人等領域的基本原理和未來發展趨勢。未來科技學院的目標是研究前沿科技未來發展趨勢，培養掌握未來科技動向的企業家和具有獨立創新精神的未來科學家。

開始激動人心的學習之旅：無論您是企業家，投資人，還是青年學子，科技愛好者，如果您希望把握科技未來發展趨勢，與世界著名科學家，科技企業家，風險投資家進行直接交流。歡迎您加入未來科技學院大家庭。

您可以掃描二維碼，進入未來科技學院臨時群，然后工作人員邀請您加入未來科技學院的免費學習群，開啟前沿科技未來趨勢的學習之旅。

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人工智能學家 Aitists

人工智能學家是權威的前沿科技媒體和研究機構，2016年2月成立人工智能與互聯網進化實驗室（AIE Lab)，重點研究互聯網，人工智能，腦科學，虛擬現實，機器人，移動互聯網等領域的未來發展趨勢和重大科學問題。

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