全球机器人行业产业研究之应用框架：孕育人类“奇点”时刻_股票频道

前言：在2007年初的冬天，苹果创始人史蒂夫·乔布斯发布了iPhone，不仅重新定义了手机，并且以此改变了世界，推动了移动互联网的普及，如今，在智能制造时代，特斯拉制定了机器化大生产智能汽车的游戏规则，利用AI技术和机器自动化技术重塑了传统汽车的制造模式和商业模式，定义了新能源汽车，也带来了人形机器人“Optimus”原型机，这也意味着机器人智能时代下人形机器人规模化普及的可能性。我们认为，机器人从模仿人类到超越人类，未来将突破人类生物能力边界，利用软件+平台升级实现全场景覆盖。

工业机器人：机器人产业目前最大子赛道，细分应用场景下专用性强、规模化程度较高从何而来？通过复盘中日韩三国工业机器人产业的发展历程，我们发现“产业环境+人才培养+需求催化”是市场的核心发展驱动力，日本市场以产业环境成熟、支持政策力度较大、人才培养完善为特点，是工业机器人行业执牛耳者，韩国市场从需求端的角度来看已进入了成熟市场，但整体市场呈现应用>自产的特点，在核心技术、产业环境上仍较为薄弱，中国市场作为最大的工业机器人市场，整体还处于成长阶段，上游零部件的核心技术突破将成为行业发展的重要方向。

走向何方？未来国内市场发展方向上，我们判断工业机器人渗透率将有进一步提升，要密切跟踪下游行业汽车、电子等制造工厂智能化发展情况与机器人产业链完善程度，结合日本工业机器人两大巨头发那科与安川电机的发展路径，我们认为工业机器人企业未来发展的关键在于自身的产业链布局与关键零部件的技术突破，中短期来看，工业机器人也将往智能化、载荷提高、小型化与专业化的方向不断进化；长期来看，工业机器人将实现完全的智能化与功能一体化，单个机器人有望实现产品制造流程的全覆盖。

服务机器人：现有技术下，服务机器人应用场景高度细分，通用化或为盈利重要突破方向如何服务？运输机器人：不同配送需求下商业化应用程度不一，技术要求最低的送餐机器人因紧贴需求、实现降本增效，发展成熟；对负重能力等有更高要求的物流配送机器人，则因伺服电机技术不成熟+使用场景探索待深入，发展曲线滞后；清洁机器人：商用、民用需求不同，龙头民用品牌多次探索商用技术，未来可期；交互性机器人：运用人工智能技术，可不断重复相同信息的讲解、全天候关注使用者情绪等功能，在教育、科研、医疗等领域应用丰富。技术进一步发展后，交互性机器人表现值得期待。

如何突破？中短期来看，将走向硬件标准化+软件通用化，实现场景初步整合，零部件标准化：相似功能的机器人使用相同零部件，最大化单一零部件产量，降低成本。如在需求允许的情况下，送餐与配送机器人使用相同的传感器；长期来看，有望实现人形机器人一套硬件+多套软件，从而实现全场景应用，人形机器人：在技术突破后进一步标准化、通用化，一套硬件+多套软件，实现硬件成本降低+使用场景丰富，深度探索盈利模式。医疗机器人：高速成长赛道，需求、技术、政策驱动发展，手术机器人潜力大为何兴起？①需求端：新发肿瘤患者数攀升带来腔镜手术需求增加，老龄化带来骨科、心脑血管手术需求增加，庞大的患者群体释放外科手术高需求，为手术机器人市场孕育了增长空间。②供给端：技术及政策共同孕育行业发展，优良的人工智能技术土壤孕育医疗机器人成长，同时政策鼓励发展医疗机器人，推进规范应用。

谁具看点？中国医疗机器人正处高速成长期，手术机器人潜力大。据亿欧智库披露，中国医疗机器人市场规模预计由2021年72亿元增长至2025年250亿元，属于技术及资本密集型行业。具体可分为医疗服务机器人、康复机器人及手术机器人，其中手术机器人毫米级精度及多自由度运动技术，决定其用于高于人类能力的微创手术领域或实现对手术器械的精准控制，技术壁垒高且潜在市场规模大。

关注指标？手术机器人建议短期关注企业新机投放量，中长期关注耗材销售及服务质量。康复机器人建议未来重点关注企业技术革新及相关医保政策变动。

未来趋势？中短期来看，5G+机器人的远程操作或将解决医疗资源分布问题；长期来看，AI/VR/AR等新兴技术发展或将助力医疗机器人走向数字化+平台化+全自动化+智能化。

趋势前瞻：在传统和新兴行业，全球的机器人智能化转型正在加速前进，机器人从模仿人类到超越人类，一直在突破人类的生物能力边界。这一大趋势下，在工业机器人方面，上游零部件：我们建议关注核心零部件具有领先优势的企业，如绿的谐波、汇川技术等，中游本体制造：我们建议关注研发费率高、技术领先、市占率高的龙头企业，如埃斯顿等，下游系统集成：我们建议关注埃斯顿、新松机器人等；人型机器人方面，我们建议关注整机制造类企业，如特斯拉、小米；服务机器人方面，我们建议关注产业链企业，如禾川科技；医疗机器人方面，我们建议关注商业化较为成熟企业，如天智航及微创机器人，重点关注产品注册进度、覆盖医院数及销售团队相关指标等。

风险提示：下游需求变化风险；关键零部件技术研发不及预期风险；人型机器人销、产量不达预期风险；市场增长不确定性；疫情反复不确定性；医疗机器人研发风险；监管政策风险；机器人产业供应链风险等。