2019年中国自动送货机器人行业概览.pdf

1 报告编号19RI0386 头豹研究院 | 工业机器人系列概览 400-072-5588 2019 年 中国自动送货机器人行业概览 报告摘要 工业研究团队 自动送货机器人是指运用以自动驾驶为核心的新兴 技术， 进行自动上路行驶、 感应路况、 与用户进行人 机交互等操作，可在任意时间为用户配送快递或其 他物件的设备。自动送货机器人是在智慧物流时代 下的新产物， 其研发目的是为了解决“最后一公里”配 送问题，缓解传统人力配送方式在现阶段发展的突 出矛盾。自动送货机器人的核心技术建立在以自动 驾驶为核心的软件操作系统上， 其中环境感知技术、 路径规划算法、自主避障方法为机器人产品的主要 开发方向。 热点一：机器人配送成本将低于人工成本 热点二：自动驾驶相关技术水平不断提高 热点三：应用场景不断拓宽 相比人工配送，自动送货机器人没有工作时间限制，可 连续工作，在大量配送订单的情况下，机器人配送成本 将有望低于人工配送成本。现阶段，中国核心零部件行 业的发展正处于上升期，核心零部件质量正不断提升， 有利于自动送货机器人提高自身性能与运行周期，最终 提高机器人配送的性价比。 在人工智能系统方面，自动送货机器人需具备深度学习 能力才可模拟人类反应能力和判断能力， 通过深度学习， 自动送货机器人可识别道路、车辆以及行人等信息并对 车辆以及行人的运动模式做出预测。未来，随着传感器 系统、紧急制动系统、路径规划系统以及人工智能系统 等技术的迭代发展，自动送货机器人的感知、运动、思 考能力将逐渐向人靠齐。 未来随着传感器、雷达等先进设备的广泛运用，自动送 货机器人的续航能力、载货方式、载重量将得到重大提 升，使自动送货机器人能够适应于更加复杂、更加广泛 的应用场景。在配送范围上，自动送货机器人将逐渐从 特定场景拓展到人口稠密、车流量大、路况更加复杂的 场景下进行物流配送，大量人力资源将从繁杂的配送工 作中释放出来，向更高附加值的工作流动。 文晗 邮箱： csleadleo分析师 行业走势图 相关热点报告 工业机器人系列深度报告 2019 年中国工业机器人行 业深度报告 工业机器人系列概览 2019 年中国仓储物流机器人 行业概览 工业机器人系列概览 2019 年中国自动送货机器人 行业概览 2 报告编号19RI0386 目录 1 方法论 . 5 1.1 研究方法 . 5 1.2 名词解释 . 6 2 中国自动送货机器人行业市场综述 . 8 2.1 中国自动送货机器人行业定义 . 8 2.2 自动送货机器人行业发展历程及市场现状 . 9 2.3 中国自动送货机器人行业产业链 . 12 2.3.1 上游分析 . 13 2.3.2 中游分析 . 13 2.3.3 下游分析 . 14 2.4 中国智能机器人行业市场规模 . 14 3 中国自动送货机器人行业驱动和制约因素 . 17 3.1 驱动因素 . 1 7 3.1.1 快递业务规模不断攀升 . 17 3.1.2 传统末端配送模式难以适应社会的发展 . 18 3.1.3 人力成本不断攀升，物流行业积极寻求降本增效方案 . 19 3.2 制约因素 . 2 0 3.2.1 自动驾驶技术还未成熟 . 20 3.2.2 公众接受程度对商业化应用落地具有重要影响 . 2 1 3.2.3 末端配送场景复杂 . 22 4 中国自动送货机器人行业政策及监管分析 . 22 3 报告编号19RI0386 5 中国自动送货机器人行业市场趋势 . 24 5.1 机器人配送成本将低于人工配送成本 . 24 5.2 自动驾驶相关技术水平不断提高 . 25 5.3 应用场景不断拓宽，机器人将进一步释放人力资源 . 25 6 中国自动送货机器人行业竞争格局 . 26 6.1 中国自动送货机器人行业市场竞争格局 . 26 6.2 中国自动送货机器人行业典型企业分析 . 27 6.2.1 深兰科技（上海）有限公司 . 27 6.2.2 北京云迹科技有限公司 . 29 6.2.3 北京智行者科技有限公司 . 31 4 报告编号19RI0386 图表目录 图 2-1 自动送货机器人核心技术 . 8 图 2-2 全球机器人行业发展历程 . 10 图 2-3 中外自动送货机器人研发进程 . 12 图 2-4 中国自动送货机器人行业产业链分析. 12 图 2-5 中国智能机器人市场规模，2014-2023 年预测 . 15 图 3-1 中国快递量，2014-2018 年 . 17 图 3-2 中国快递业务收入，2014-2018 年 . 18 图 3-3 中国快递单价变化情况，2014-2018 年 . 1 9 图 3-4 SAE 自动驾驶技术等级标准 . 20 图 6-1 中国自动送货机器人行业主要产品 . 26 图 6-2 深兰科技产品方案 . 28 图 6-3 云迹科技产品类别 . 30 5 报告编号19RI0386 1 方法论 1.1 研究方法 头豹研究院布局中国市场， 深入研究 10 大行业， 54 个垂直行业的市场变化， 已经积累 了近 50 万行业研究样本，完成近 10,000 多个独立的研究咨询项目。 研究院依托中国活跃的经济环境，从自动驾驶、人工智能、汽车制造、机器人等领 域着手，研究内容覆盖整个行业的发展周期，伴随着行业中企业的创立，发展，扩 张， 到企业走向上市及上市后的成熟期， 研究院的各行业研究员探索和评估行业中 多变的产业模式，企业的商业模式和运营模式，以专业的视野解读行业的沿革。 研究院融合传统与新型的研究方法， 采用自主研发的算法， 结合行业交叉的大数据， 以多元化的调研方法， 挖掘定量数据背后的逻辑， 分析定性内容背后的观点， 客观 和真实地阐述行业的现状， 前瞻性地预测行业未来的发展趋势， 在研究院的每一份 研究报告中，完整地呈现行业的过去，现在和未来。 研究院秉承匠心研究， 砥砺前行的宗旨， 从战略的角度分析行业， 从执行的层面阅 读行业，为每一个行业的报告阅读者提供值得品鉴的研究报告。 头豹研究院本次研究于 2019 年 6 月完成。 6 报告编号19RI0386 1.2 名词解释 最后一公里： 一种服务概念， 在本报告中指包裹从物流分拣中心到达终端用户的最后一 个物流环节。 激光雷达：英文全称为 Light Detection And Ranging，简称 LiDAR，即光探测与测 量，是一种集激光、全球定位系统（GPS）和 IMU（Inertial Measurement Unit，惯 性测量设备）三种技术于一身的系统，用于获得数据并生成精确的 DEM（数字高程模 型）。激光雷达是一种用于精确获得 3D 位置信息的传感器，其在机器中的作用相当于 人类的眼睛，能够确定物体的位置、大小、外部形貌甚至材质。 毫米波雷达：测量被测物体相对距离、相对速度、方位的高精度传感器，早期被应用于 军事领域， 随着雷达技术的发展与进步， 毫米波雷达传感器开始应用于汽车电子、 无人 机及智能交通等多个领域。 超声波雷达：一款常见的传感器，其工作原理是通过发射接收 40KHz 的超声波，根据 时间差测算出障碍物距离，其测距精度大约是 1-3 厘米左右。 地图坐标差分法： 通过感知器获得相关数据后， 根据地图上不同障碍物在不同时刻的状 态来分析障碍物分布，记录物体运动信息，并基于相关算法进行运动状态预测。 实体类聚法： 通过将感知器采集到的数据信息进行分类， 将运动障碍物的实体信息根据 分类进行汇总， 每一个障碍物实体状态信息由多个类别中的信息组成， 从而对其进行一 些状态描述。 目标跟踪法： 综合多个感知器的数据源， 对运动状态进行合理追踪， 并基于前几个时刻 的信息记录，预测接下来一段时间的运动状态，进行决策。 车规级电控底盘： 安装在汽车底盘的电子控制装置， 其电控结构和总成控制功能可分为 驱动控制、制动控制、转向控制、车身姿态控制和综合控制。 7 报告编号19RI0386 人口老龄化： 人口生育率降低和人均寿命延长导致的总人口中因年轻人口数量减少、 年 长人口数量增加而导致的老年人口比例相应增长的动态。 AI 芯片：也被称为 AI 加速器或计算卡，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任 务的模块。 减速器：一种由封闭在刚性壳体内的齿轮传动、蜗杆传动、齿轮-蜗杆传动所组成的独 立部件，常用作原动件与工作机之间的减速传动装置。 8 报告编号19RI0386 2 中国自动送货机器人行业市场综述 2.1 中国自动送货机器人行业定义 自动送货机器人是指运用以自动驾驶为核心的新兴技术， 进行自动上路行驶、 感应路况、 与用户进行人机交互等操作， 可在任意时间为用户配送快递或其他物件的设备。 自动送货机 器人是在智慧物流时代下的新产物，其研发目的是为了解决“最后一公里”配送问题，缓解 传统人力配送方式在现阶段发展的突出矛盾。 自动送货机器人的核心技术建立在以自动驾驶为核心的软件操作系统上， 其中环境感知 技术、路径规划算法、自主避障方法为机器人产品的主要开发方向（见图 2-1） 。 图 2-1 自动送货机器人核心技术 来源：头豹研究院编辑整理 环境感知技术： 机器人对环境的感知主要通过雷达探测、 车间通信以及机器视觉等 技术实现。 （1） 雷达探测技术受光照的影响小， 可直接探测出环境深度信息， 但价格较昂贵， 常用的雷达类型主要有激光雷达、 毫米波雷达及超声波雷达等； （2） 车间通信技术用于获取 机器人行驶信息，还可用于获取道路、其他车辆以及交通状况等实况交通信息； （3）机器视 觉技术主要是通过摄像头、 摄像机等设备感知外部环境， 从周围的环境提取出环境特征进而 做出精确判断。 路径规划算法： 从决策信息角度而言， 路径规划可分为全局性路径规划和局部路径9 报告编号19RI0386 规划两类。 （1） 全局性路径规划是指已预先获得全局环境信息， 只需结合机器人从传感器获 取的障碍物信息找出最优路径的方法。 全局性路径规划是一种事前规划， 对机器人实时计算 能力要求不高， 但对预先获得的环境信息准确度要求极高， 一旦实际环境发生变化， 路径规 划的效果将会大打折扣； （2） 局部性路径规划是指在难以获得全局信息的情形下， 机器人需 要通过传感器搜集障碍物信息来建立环境模型， 并根据环境模型的动态变化， 对规划结果进 行实时反馈和校正， 最终找到最优路径。 这种方法要求机器人系统具备高速信息处理能力和 计算能力，但由于缺乏全局环境信息，规划路径可能无法达到最优。 自主避障方法： 可分为运动障碍物检测以及障碍物轨迹预测。 （1） 运动障碍物检测 是指利用环境感知技术通过感知器检测出机器人周边正在运动的障碍物， 常用的方法有地图 坐标差分法、 实体类聚法及目标跟踪法等； （2） 障碍物轨迹预测是指对正在运动过程中的车 辆、 行人或者其他物体的轨迹做出预测， 判断是否有碰撞的可能， 是否需要躲避以及如何进 行躲避。 2.2 自动送货机器人行业发展历程及市场现状 从第一台机器人的问世到现代机器人， 全球机器人行业的发展共经历了四个阶段 （见图 2-2） 。 10 报告编号19RI0386 图 2-2 全球机器人行业发展历程 来源：头豹研究院编辑整理 市场培育期（20 世纪 50 年代-60 年代） ：第二次世界大战结束后，电子学、数学、半 导体技术、 精密机械等基础科学获得了迅速发展， 长时间的技术积累和理论储备， 为计算机 科学技术的发展奠定了良好基础。1958 年，世界上第一家机器人公司 Unimation 在美国 成立，随后其在 1961 年推出了世界上第一台工业机器人 Unimate，并在通用汽车工厂生 产线安装运行。Unimate 的功能与人手臂功能类似，可用于生产汽车的门、车窗把柄、换 档旋钮、 灯具固定架以及汽车内部的其他硬件等， 这一创新同时也使得通用汽车成为全球最 早启用自动化生产的汽车制造企业。之后，日本川崎重工业公司从美国引进了机器人技术， 建立起生产车间， 并于 1968 年试制出第一台工业机器人， 在日本引发了竞相研制机器人的 热潮。 市场形成期(20 世纪 70 年代-80 年代)： 为促进机器人行业的稳定发展， 日本成立了日 本产业用机器人协会。 同时通过各种方法引进国外先进技术， 有计划地进行研发， 逐渐形成 了日本机器人工业生产体系。到 1980 年，日本已拥有 120 多家机器人生产厂家，其中 70 家为高级机器人生产厂家，工业机器人的年产量接近 2 万台，位列之首。此时，日本机器人 在自动化领域的广泛应用，使得美国开始重视机器人的发展并制定了机器人重点技术路线， 集中开发可用于航空、核工程、海洋等特殊领域的高级机器人。 11 报告编号19RI0386 多样化发展期（20 世纪 90 年代-21 世纪初） ：机器人研发开始扩展到全球范围，机器 人产品呈现多样化发展特征，对服务机器人、特种机器人的研究开始启动。90 年代末，美 国在机器人软件上不断取得进展， 语音识别技术、 图像识别和分析技术成果丰富， 推动了机 器人向智能化的发展。 智能化发展期（21 世纪初至今） ：进入 21 世纪后，人口老龄化和劳动人口的减少，使 得电子电气制造、 橡塑制造、 食品与饮料加工以及金属机械加工等劳动力密集型行业催生了 对工业机器人的需求。同时，在人工智能、物联网、大数据等新兴技术的影响下，人们对机 器人的智能化提出了更高要求。 自 1980 年起，中国便开启对智能机器人的研究工作。之后，智能机器人在人们的日常 生活、工业生产，尤其是在从事繁重的重复性制造工作以及在危险、困难、枯燥的工作环境 中发挥了重要作用。 但现有的智能机器人只能简单的服从指令， 智能化程度不高， 智能机器 人的智能程度还远不及人类所需要的水平， 尚处于初级发展阶段。 在末端配送问题上， 由于 末端配送成本在物流总成本中占比过高， 物流企业迫切想解决这一痛点， 引发了各界对末端 配送解决方案的思考。 其中， 自动送货机器人被普遍认为是未来解决末端配送难点的解决方 案之一。当前中外电商巨头以及机器人初创公司已开展了对自动送货机器人的研究（见图 2-3） ，但都处于实验室测试阶段，产品只可用于特定场景下，还不具备多场景应用能力，自 动送货机器人产业链尚未形成体系，自动送货机器人的安全性与可靠性还有待提高。 12 报告编号19RI0386 图 2-3 中外自动送货机器人研发进程 来源：头豹研究院编辑整理 2.3 中国自动送货机器人行业产业链 中国自动送货机器人行业产业链由上至下， 可依次分为上游核心零部件行业、 中游本体 制造行业以及下游应用场景（见图 2-4)。 图 2-4 中国自动送货机器人行业产业链分析 来源：头豹研究院编辑整理 13 报告编号19RI0386 2.3.1 上游分析 中国自动送货机器人行业产业链上游为核心零部件行业， 自动送货机器人的核心零部件 包括 AI 芯片、 传感器、 控制器、 导航定位设备等， 用于提高自动送货机器人在感知、 执行、 决策层面上的水平。 根据中国工信部数据显示， 中国从事机器人生产的企业已超过 800 家， 其中超过 200 家企业属于机器人本体制造企业，大部分企业以组装和代加工业务为主，缺 乏真正的核心制造技术。 中国机器人供应链体系尚未成熟， 机器人核心零部件的生产能力较 弱， 需要从国外进口芯片和激光雷达等器件。 自动送货机器人目前的生产成本在几十万元人 民币左右， 其中激光雷达的单价在 5 万元人民币左右， 体现出机器人的智能化程度越高， 对 核心零部件的依赖程度越高，进而提高了机器人整体造价。 自动送货机器人现阶段处于实验室阶段， 距离商业化落地还需时间和技术的积累。 在实 际运行中，自动送货机器人产品故障率高，零部件可靠性不足，零部件替换率居高不下。未 来， 随着下游配送企业对自动送货机器人需求的不断增加， 自动送货机器人将有可能在开发 道路上行驶。 整车厂将可能参与到自动送货机器人更高规格核心零部件的开发中， 运用成熟 的汽车生产线批量生产如车规级电控底盘、动力总成、转向总成及驱/制动总成等核心零部 件，大幅提高自动送货机器人在道路运行中的可靠性和安全性。 2.3.2 中游分析 中国自动送货机器人行业产业链的中游为本体制造行业， 参与主体为电商巨头、 互联网 企业、 餐饮配送企业及初创机器人公司。 在产业链中游的参与者中， 京东集团最早启动对自 动送货机器人的研发工作。2017 年 6 月 18 日，京东第一代配送机器人在中国人民大学顺 利完成了全球首单配送任务。 京东自主研发的机器人可通过雷达和传感器实现对周边环境的 感知，能主动规避道路车辆及行人、对交通信号灯进行识别、自主停靠配送点，独立完成整14 报告编号19RI0386 个配送流程。 从行业整体路测情况来看， 由于自动驾驶技术尚未完全成熟， 自动送货机器人 在感知、执行、交互、决策功能上还有大幅提升空间。此外，现阶段的自动送货机器人普遍 运行速度较慢， 出于安全考量， 自动送货机器仅允许在特定封闭场景或较为开放的道路进行 路测， 还无法实现全场景常态化配送。 不论是国际市场还是中国市场， 现阶段并无成熟的自 动送货机器人产品可以借鉴， 参与企业普遍处于摸索阶段， 因此自动驾驶技术的成熟程度将 是自动送货机器人实现全场景常态化配送的关键要素。 2.3.3 下游分析 中国自动送货机器人行业产业链下游环节为外卖配送和末端快递配送， 自动送货机器人 在未来可取代快递员、 外卖配送员从事日常配送工作。 末端配送问题是长期困扰着物流企业 发展的难题， 也为快递客户带了许多不便。 自动送货机器人批量生产后可为物流企业节省大 量人力成本以及提升配送效率。 在中国人口老龄化及劳动人口不断减少的趋势下， 发展自动 送货机器人对未来的物流行业来说具有前瞻意义。 尽管现在这一替代需求并不强烈， 但长期 来看， 随着人口红利的逐渐消失， 劳动人口下降， 中国跟发达国家在人力成本上的差距不断 缩小， 对机器人替代人工的需求越来越强烈， 将为中国自动送货机器人的规模化应用创造发 展条件。 2.4 中国智能机器人行业市场规模 得益于政府对高端智能装备制造业的重视以及人工智能相关技术的迅速发展， 中国智能 机器人行业迎来了巨大发展机遇，中国智能机器人市场规模已由 2014 年的 33.6 亿美元上 升至 2018 年的 74.2 亿美元，年复合增长率达到 21.9%。随着机器人的智能化水平上升到 更高级别， 可应用的范围持续扩大， 将拉动下游消费市场对智能机器人的需求， 到 2023 年，15 报告编号19RI0386 中国智能机器人市场规模预计将达到 165.0 亿美元（见图 2-5） 。自动送货机器人是智能机 器人旗下的细分领域， 在产业链与商业模式的发展上具有高度相似性， 其发展与智能机器人 行业的整体发展息息相关。 未来五至十年内， 伴随着下游末端配送需求的逐渐释放， 自动送 货机器人将在末端配送上承担更多工作，最终将可能取代人力配送，发展前景广阔。 图 2-5 中国智能机器人市场规模，2014-2023 年预测 来源：头豹研究院编辑整理16 报告编号19RI0386 17 报告编号19RI0386 3 中国自动送货机器人行业驱动和制约因素 3.1 驱动因素 3.1.1 快递业务规模不断攀升 基于电子商务的繁荣、 物流效率的提高以及政策环境的优化， 中国快递业务长期保持着 快速增长势头。 根据中国国家邮政局统计， 中国快递量由 2014 年的 139.6 亿件增长至 2018 年的 507.1 亿件，年复合增长率达到 38.1%（见图 3-1） 。2018 年中国快递量已突破 500 亿件大关，超过美、日、欧等发达经济体快递量总和，连续五年位居世界首位。当前中国快 递年增量已进入以百亿计的高速发展期，2018 年平均每人使用快递 36.4 件。 图 3-1 中国快递量，2014-2018 年 来源：国家邮政局，头豹研究院编辑整理 在中国快递量持续增长的带动下，中国快递业务收入实现了高速增长，由 2014 年的 2,045.4 亿元增长至 6,038.4 亿元，年复合增长率为 31.1%（见图 3-2） 。伴随着快递量与 快递业务收入在过去五年的急剧增长， 传统物流正面临发展瓶颈， 已无法满足客户对物流服 务高速、快捷、准确的需求。在此背景下，智慧物流概念逐渐在行业内兴起，建设智慧物流 体系已经成为物流企业的普遍共识。因此，融合了人工智能、大数据、物联网等新兴技术的18 报告编号19RI0386 自动送货机器人作为智慧物流在配送环节中的新兴应用，拥有持续的增长潜力。 图 3-2 中国快递业务收入，2014-2018 年 来源：国家邮政局，头豹研究院编辑整理 3.1.2 传统末端配送模式难以适应社会的发展 末端配送是整个物流过程中最终且最重要的环节， 存在着快递车辆行驶难、 快递网点选 址难、 快递收发件难三大难点。 快递末端配送需要快递员的直接参与， 快递员的交通工具通 常为小型货车或电动自行车， 存在服务效率低下、 人力成本高昂、 服务水平不足及用户信息 泄露等问题，主要表现在： （1）在效率方面，快递员的配送时间难以灵活安排，无法满足客 户对配送及时性、灵活性的要求； （2）在人力资源方面，物流行业对快递员需求量大，且快 递行业人员流动性高，经常出现用工荒的问题，导致物流企业人力成本高昂； （3）在服务质 量方面， 快递从业人员数量众多且素质参差不齐， 物流企业对客户隐私及货物的安全保护问 题存在管理漏洞。 传统末端配送方式已难以适应社会的高速发展， 智能化配送方式已成为末 端配送三大难点问题的有效解决方案。 自动配送机器人具备全天候工作、 配送效率高等优点， 可补齐现有末端配送物流方案的短板。 19 报告编号19RI0386 3.1.3 人力成本不断攀升，物流行业积极寻求降本增效方案 根据中国国家邮政局数据显示，中国快递单价已经连续五年下跌，由 2014 年的 14.7 元下跌至 2018 年的 11.9 元，跌幅达 5.0%（见图 3-3） 。在快递单价逐渐下降的同时，快 递企业开始寻求降本增效的方案， 其中降低人力成本支出是最主要的措施之一。 随着物流配 送的准时性成为物流行业服务的新指标， 许多物流企业对配送时间做出了承诺， 如苏宁物流 在 2018 年 5 月推出了“准时达”服务，承诺将指定送达时间从两小时内缩短至一小时内， 将工作时间升级为全天 12 个时间段。快递时效性标准的不断提升，使得物流企业需要投入 更多配送力量， 即不断招聘末端配送人员， 这将导致企业人力成本的快速上涨， 以致人力成 本在总物流成本中的占比不断攀升，现已达到 50%。中国正面临着人口老龄化进程加快以 及劳动力人口减少的问题， 物流行业属于劳动力密集型行业， 开发自动送货机器人来代替人 工从事配送工作是实现降本增效目标的有效途径。 图 3-3 中国快递单价变化情况，2014-2018 年 来源：国家邮政局，头豹研究院编辑整理 20 报告编号19RI0386 3.2 制约因素 3.2.1 自动驾驶技术还未成熟 自动驾驶技术是自动送货机器人的核心技术， 决定着送货机器人最终能否实现替代人力 配送。根据国际汽车工程师协会（SAE）制定的分级标准，自动驾驶技术一共可分为六个等 级（见图 3-4） ： 图 3-4 SAE 自动驾驶技术等级标准 来源：国际汽车工程师协会，头豹研究院编辑整理 自动驾驶技术 L2 级别现已开始应用于部分高端车型，L3 级别和 L4 级别距离技术真正 落地还需要一定时间的积累。 新势力造车企业如蔚来汽车、 小鹏汽车、 拜腾汽车及威马汽车 都已推出 L2 级自动驾驶汽车。国产汽车品牌如上汽集团、广汽集团、吉利汽车、长安汽车 则计划在 2018 年或 2019 年推出 L2 级自动驾驶汽车的量产计划。 在 L3 级别， 当前只有奥 迪 A8 实现了 L3 级自动驾驶汽车量产，但该级别的自动驾驶功能被限制在 60 公里/小时以 下的速度才能被激活， 一旦自动驾驶系统的操控达到极限，