AMR行業快速增長，軟件和算法是核心
機器人分類與關鍵技術
移動機器人：可以在復雜環境下工作，具有自行組織、自主運行、自主規劃的智能機器人，主要可以分為自主移動機器人（AMR）、關節型機器人、人機協作機器人等。
市場空間：根據GGII數據，從全球維度來看，22年全球移動機器人市場規模約292億，預計27年增長至1874億元，對應22-27年CAGR為45.07%；從國內維 度來看，22年中國移動機器人市場規模約97億元，預計27年增長至462億元，對應22-27年CAGR為36.74%，市場規模快速增長。
移動機器人——自主移動機器人（AMR）：是一種能夠獨立理解環境并在環境中移動的機器人。AMR 與其前身自動導引車 (AGV) 不同，后者依賴于軌道或 預定義路徑，并且通常需要操作員監督。AMR 使用一組復雜的傳感器、人工智能、機器學習和計算來進行路徑規劃，以解釋和導航其環境，不受有線電源的 束縛，具體的工作邏輯包括：a）分析收集到的信息；b）通過 3D 相機和 LiDAR 傳感器捕獲信息；c）根據他們的環境和總體使命做出推斷；d）采取行動以 實現最佳結果。
關鍵技術路徑：1）容器化的SDK工具集——包含感知、導航軟件堆棧；好用的開發環境，模擬工具；后續優化升級containers；2）邊緣微服務器支撐—— 無線通信，安全設備，協作SLAM Fleet管理。
AMR技術核心——架構
AMR本體能力：具備傳感和智能路徑規劃，運動控制 、安全和人機交互HMI，機器視覺和智能導航等能力， 賦能制造業向柔性化、智 能化發展。
云端交互任務處理：AMR本體通過網絡（WIFI/以太）與云端計算中心交互，在云端完成數據分析，推理，模擬等工作，需要云端AI芯 片支持（例如英偉達H100等）。
AMR架構組成：目前主要由控制系統、導航傳感系統、驅動模塊、安全監測模塊、交互模塊、通訊模塊、動力模塊（電池等）、執行 機構（機械裝置）組成，不同場景品類的機器人對配置要求不同。
AMR技術核心——硬件是基礎
TMT零部件價值量持續提升：機器人硬件主要包括TMT零部件（控制系統相關硬件、導航傳感器、驅動模塊、通訊模塊等）、電池 （動力模塊）、機械裝置（執行機構等），隨著定位導航、機器視覺、規劃執行等環節對芯片需求的增長，以及激光雷達等新型傳感器 的應用，機器人中TMT零部件的價值量持續提升。
智能機器人的誕生，移動GPU嵌入AMR本體是發展趨勢。未來，AI將走出計算機，進而影響外部世界（物理世界），機器人是AI最佳 載體之一；隨著智能機器人的發展，機器人傳感器、執行器將同AI相結合，具備模擬（用于仿真的虛擬空間）、映射（實時地圖創建能 力）、自主（獨立運行）等能力，需要強大的端側算力支撐，移動GPU嵌入AMR本體是發展趨勢。
AMR技術核心——軟件、算法是核心
軟件和算法構筑競爭力核心壁壘：在實際應用中，移動機器人通常以集群的方式系統完成特定任務；未來，成百上千臺機器人規劃化集 群作業是發展的必然趨勢，即逐步從單體智能向群體智能演進，軟件和算法成為構筑核心競爭力的壁壘，例如統一環境下完成作業調度、 找到全局最優方案提升集群機器人工作總效率等。我們認為隨著行業應用場景的豐富和技術的發展，產品模塊化、軟件模塊化將成為 AMR發展的必然趨勢。
云邊端各有算法、軟件支撐：端側（即機器人本體）軟件、算法主要有ROS 2、地圖規劃算法、AI算法、樣點算法等，支撐路徑規劃、 障礙躲避、運動控制等功能；云側（及邊緣）軟件、算法主要有集群管理算法、訓練、遠端推理、遠端SLAM、數據分析算法等，支撐 算力調度、機器人集群協作、數據分析等功能。目前，各頭部廠商擁有自己的解決方案，技術路徑隨大模型的發展，快速迭代。
提供軟件與開發工具平臺：以Intel為例，其提供相應的開發工具和平臺，使開發者可以快速、低成本地搭建、管理AMR機器人。
當前機器人價值鏈劃分里面沒有智能系統
機器人軟硬件相互制約、相互促進：機器人是典型的機電軟一體化產品，軟件與硬件是相互限制又相互促進的矛盾體；邊緣算力硬件將 會制約機器人相關應用的發展，邊緣算力硬件的突破使得機器人可以承載更強大的AI，同時機器人應用的發展會倒逼邊緣算力硬件的提 升。
缺少智能系統：當下的機器人智能停留在視覺（vision）階段，機器人缺乏智能系統（即機器人的大腦）；在未來，在AI對機器人賦能 的大背景下，機器人可以逐步理解物理世界，未來有可能向具身智能方向發展，智能系統對機器人的重要性愈發凸顯。
巨變：多模態大模型賦能機器人
巨變——從大模型到多模態
任務識別：大語言模型（LLM）賦能機器人語義理解，從傳統的關鍵詞語義識別，進化到可以理解人類復雜的語音命令；同時，通過預 訓練大模型將“記憶”移植到智能機器人終端，機器人具備理解任務的能力。 任務指令生成：進而拆分任務動作，生成應用層控制指令，并根據任務過程反饋修正動作。 多模態大模型賦能機器人：主要體現為多模態感知和多模態交互 。多模態感知：通過多類型傳感器的配合，機器人處理多個模態接收的信息，從而實現對文本、圖像、視頻、音頻等模態信息的學習和理解。多模態交互：用戶可以同時使用語音、手勢、文本等與機器人交互，同單模態交互相比，多模態交互具有減輕用戶認知負擔（交互更自然）、消除任務歧義（交互更準確）、降低環境干擾（交互更加魯棒）等優勢，使交互更加靈活和高效。
巨變——Google RT2
RT-2：視覺-語言-動作（VLA）模型。傳統模型（例如VLM、LLM）應用到機器人中，通常僅能解決機器人High-level Planning的問 題，即解釋命令并將其解析為單個短語，然后由單獨的Low-level Planning執行，但Low-level Planning并不能從互聯網規模的豐富語 義中受益；谷歌采用VLM模型（使用PaLi-X和PaLM-E）為基座，并將機器人動作表示為類似語言模型中使用的離散的Token，使用機 器人數據和互聯網數據進行Co-Fine-Tune，進而得到視覺-語言-動作（VLA）模型——RT-2。
國內機器人產業蓬勃發展
國內機器人產業
國內機器人產業：機器人產業鏈上游包括核心零部件、配套零部件和軟件系統開發，中游為機器人本體的生產及系統集成，目前主要集 中在工業機器人和服務機器人領域，下游主要包括工業應用（汽車制造、家電制造、航空航天等）和服務應用（餐飲服務、酒店服務、 醫療服務、物流服務等）；近兩年一些做算法的軟件公司借助海外大模型的風，開始自研垂直小模型，并供給下游終端廠。創業公司情況：根據中國機器人網統計數據，2023年中國機器人行業共發生134起融資事件，其中近億/過億元級融資事件52起，2023 年融資金額總計為200億元左右；2023年融資事件主要發生在工業機器人相關（37起左右）、醫療機器人（29起左右）、服務機器人 （24起左右）、人形機器人（12起左右）等領域。 上市公司情況：目前上市公司以提供終端硬件為主，并逐步優化機器人軟件（模型、算法等），提升機器人性能表現。
工業機器人——海康機器人
海康機器人是面向全球的機器視覺和移動機器人產品及解決方案提供商。公司依托潛伏、移/重載、叉取和料箱四大硬件產品線和機器 人調度系統RCS、智能倉儲系統iWMS兩大軟件平臺，重點覆蓋汽車、新能源、3C電子、醫藥醫療、電商零售等細分領域客戶，提供專 業的智能物流解決方案。 海康機器人定位機器人產業鏈的中上游。公司以移動機器人的整機制造及機器人調度系統和智能倉儲系統的研發為主，同時對大部分上 游核心零部件進行自研，包括機器人主控制器、視覺傳感器、電機驅動器、電源管理模塊等。
工業機器人——九聯科技
募投機器人研究院：2023年7月，公司發布《廣東九聯科技股份有限公司以簡易程序向特定對象發行股票的預案》，募集資金投資特種 機器人研究院；基于公司已有的嵌入式多媒體播放（解碼）技術、WIFI 無線局域網技術、基于視覺定位的三軸機械運動技術、產品功 能自動化測試技術等核心智能制造技術，對特種機器人所需的軟硬件技術進行集成開發，對特種機器人模塊加入新算法，對傳感器等核 心部件進行技術升級和定制化設計，實現特種機器人在特定環境、 特定任務中實現更多的功能，抓取更多、更精確的數據。
同華誼信息合作化工領域機器人：23年4月，公司同華誼信息簽署戰略合作協議，推動雙方在化工領域基于算力、框架、模型、應用等 多個維度的聯合研發、聯合交付、聯合推廣的全面深入合作，加速賦能化工行業數字化發展；雙方將在防爆機器人的研發及生產、銷售 進行深度合作。
工業機器人——北路智控
井下無人運輸機器人：北路智控在23年10月“第二十屆中國國際煤炭采礦技術交流及設備展覽會”首次展示了井下無人運輸機器人— —穿山甲。該款運輸機器人深度融合5G、數字建模、無線通信、UWB精確定位、機器視覺、慣性導航等技術，采用全時四驅、雙向行 駛的獨特設計和智能操作系統，實現對無衛星導航、空間狹小、防爆要求高、工況復雜條件下的井下環境360°全方位感知與障礙物識 別，達到井下無人化物料運輸的無人駕駛、路徑規劃與車路協同。同時，為滿足礦方多樣化需求，穿山甲可自由切換遙控駕駛、遠程駕 駛、自動駕駛等模式，按照預設的駕駛模式及路線規劃，安全高效完成運輸任務。
服務機器人——螢石網絡
螢石發布機器人新品，積極投入具身智能。公司近期發布兩款采用具身智能理念研發的清潔服務機器人新品：AI掃拖寶 RS20 Pro，云 視覺商用清潔機器人BS1。AI掃拖寶主要是面向C端家庭場景，具備AI智能融合避障+主動切毛滾刷等功能，能夠智能識別超過65種障 礙物，能夠智能識別超過65種障礙物。云視覺商用清潔機器人，搭載了螢石自研的“多目視覺計算系統ezMultiVCS++”，可感知到 場景中更多的數據。
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