智能巡检机器人行业研究 告｜梧桐论道

“ 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。

「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 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 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。

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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 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：

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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 。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 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。

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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 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：