20160728-广发证券-智能机器人系列报告三：技术的盛宴：服务机器人关键技术与模块解析_37页_4mb

服务机器人核心技术与市场分析总结

核心内容

本报告围绕服务机器人核心技术模块展开，重点分析了环境感知、人机交互及识别、运动控制等三大核心技术模块，以及AI智能芯片与操作系统等其他模块。报告指出，服务机器人要实现智能化和人机融合，必须在这些核心技术上取得突破。

主要观点

1. 多模态交互是服务机器人发展的关键

服务机器人需具备多模态交互能力，包括语音、语义、图像、动作等。与传统单一交互方式相比，多模态交互具有更高的表达效率和信息完整性。第三代互联网的发展趋势决定了服务机器人必须采用多模态交互方式，以实现更广泛的应用场景。

• 语音识别：已达到商用门槛，错误率约为15%，部分企业如科大讯飞在中文场景中表现优异。
• 语义理解：仍处于发展阶段，主要依赖深度学习算法突破。词法、句法基本解决，语义处理仍需提升。
• 图像识别：在自然条件下的识别率仍不理想，但随着深度学习的发展，识别准确率和应用范围将不断提升。

2. 感知模块：多传感融合与SLAM+激光雷达是主流

服务机器人感知环境需要多种传感器的融合，包括激光雷达、毫米波雷达、超声波传感器、GPS和摄像头等。激光雷达+SLAM方案在精度和稳定性方面具有明显优势，尤其适合复杂环境下的导航和避障。

• 激光雷达：精度高、可测量人体距离，但无法识别障碍物类型，需配合图像识别技术。
• 视觉定位：稳定性差，依赖光源，无法获得地图信息。
• 毫米波雷达：成本低、探测距离远，但精度不高，无法识别行人。

3. 运动控制模块：步态与非步态并存，舵机为核心部件

服务机器人运动控制方式分为步态（如Atlas）和非步态（如Pepper）。舵机作为核心部件，决定了机器人关节的控制精度与稳定性。目前国外舵机品牌如Robotis的Dynamixel系列具有较高的性能，但价格昂贵；国内企业如优必选通过技术突破，显著降低成本。

• 步态行走：适用于复杂地形，如军事和工业应用。
• 非步态行走：适用于家庭和简单移动场景，成本低。
• 舵机：在控制精度、体积和成本上，优必选等国内企业表现突出。

4. AI智能芯片与操作系统：通用与专用并行，国产系统崛起

AI芯片分为通用芯片和专用芯片，前者如GPU、FPGA在处理复杂任务时表现更优，后者如寒武纪、IBM TrueNorth则更专注于特定应用，具备更高的效率和更低的功耗。

• 通用芯片：CPU、GPU、FPGA，适合复杂运算，但开发周期长。
• 专用芯片：寒武纪、IBM TrueNorth，性能功耗比高，但处于研发阶段。

操作系统方面，ROS和安卓是主流。ROS适用于研究和工业机器人，安卓则在消费市场和智能设备中广泛应用。国产系统如TuringOS、iBot OS也在不断突破。

关键信息

• 技术模块：服务机器人主要由感知、交互、运控三大模块构成，其中语音模块成熟度和重要性最高。
• 激光雷达：在精度和稳定性方面优于视觉和毫米波雷达，是服务机器人环境感知的核心，但成本高，未来有望通过技术进步和规模化生产降低成本。
• 舵机：作为运动控制核心部件，其性能和价格直接影响机器人整体表现，国内企业如优必选在性能和价格上具有明显优势。
• AI芯片：通用与专用芯片各有优劣，未来将并存发展。FPGA在深度神经网络处理上优于CPU和GPU，而寒武纪等专用芯片在能效比上表现更优。
• 操作系统：ROS和安卓是主要操作系统，国产系统如TuringOS在情感识别和语言处理方面表现优异，具有广阔前景。

投资建议

• 技术型平台公司：关注AI芯片、操作系统、语音语义、感知等环节，重点公司包括地平线、图灵、寒武纪、智臻智能、云知声、科大讯飞、思岚科技等。
• 细分应用开发企业：关注在特定场景中整合行业资源的企业，如康力优蓝、科沃斯、优必选、未来伙伴等。
• 上市公司：建议关注巨星科技、康力电梯、慈星股份、机器人、科大讯飞等。

风险提示

• 市场需求低于预期：服务机器人市场增长可能不及预期。
• 行业过度竞争：竞争加剧可能压缩利润空间。
• 核心技术突破低于预期：关键技术研发进展可能滞后，影响产品竞争力。

图表与数据索引

• 图1：服务机器人的核心模块和技术
• 图2：三大核心模块
• 图3：细分模块的成熟度和重要性排序
• 图4：交互方式的更替
• 图5：激光雷达成像
• 图6：激光雷达“眼”中的世界
• 图7：激光雷达在服务机器人上的应用
• 图8：激光雷达和视觉定位方式对比
• 图9：激光雷达和视觉定位技术优缺点
• 图10：激光雷达价格发展趋势
• 图11：自然语言处理发展历史
• 图12：自动语音识别流程
• 图13：语音识别错误率比较
• 图14：自然语言处理的难点
• 图15：深度学习对自然语言处理的帮助
• 图16：图像识别过程
• 图17：图像识别应用领域
• 图18：OCR识别率对比
• 图19：微软自然条件下的OCR识别率提升
• 图20：ImageNet历年成绩
• 图21：图像识别未来研究方向
• 图22：Atlas和Asimo对比
• 图23：服务机器人两种行走方式
• 图24：舵机组成
• 图25：韩国Robotis舵机参数与价格关系
• 图26：优必选舵机
• 图27：国内外几种典型舵机比较
• 图28：CPU、GPU、FPGA处理速度对比
• 图29：寒武纪1号与TrueNorth对比
• 图30：通用芯片与专用芯片对比
• 图31：几种机器人操作系统对比
• 图32：安卓系统搭载设备增长
• 图33：安卓生态圈应用数全球第一
• 图34：使用ROS系统的机器人类型数
• 图35：使用ROS作为操作系统的机器人分布

相关研究

• 智能装备系列报告之二：清洁机器人市场分析
• 智能机器人系列报告二：服务机器人场景革命
• 智能机器人系列报告一：AI芯片推动智能世界发展

机构与联系方式

• 分析师：罗立波、刘芷君、代川
• 联系人：代川（daichuan@gf.com.cn）
• 公司地址：广州市、深圳市、北京市、上海市
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