摘要
百年汽車行業正在經歷大變革時代,汽車向電動化、智能化轉化是大勢所趨,根據海思在2021中國汽車半導體產業大會發布的數據,預計2027年汽車半導體市場總額將接近1000億美元。而我國作為汽車制造大國,同樣對汽車半導體需求旺盛,預計到2025年市場總額將達到137億美元。
分開來說,電動化方面,汽車電動化最受益的是功率半導體,尤其是IGBT,預計到2025年全球新能源汽車IGBT規模接近40億美元,中國達22億美元。
智能化方面,當前汽車智能化處于0-1階段,自動駕駛、智能座艙等對汽車感知器件、運算能力、數據量需求日益提升,汽車控制芯片、存儲芯片、模擬芯片、傳感器成長空間廣闊。 展望未來,功能集中已然成為汽車芯片行業發展的必然趨勢。隨著汽車進入了電動化+智能網聯的時代,車聯網、新能源、智能化、自動駕駛四個領域趨勢帶來了新的半導體需求,也為國內新進芯片企業進入汽車領域帶來全新的產業機遇。
2021年8月,馬斯克在特斯拉首個AI開放日上發布人形機器人的概念圖及視頻,并預計會在2022年完成,第一版可在2023年投入生產。Optimus將使用了輕量化的材質,頭部有掃描外界信息的屏幕,具備人類級別的手以及2個用于保持平衡的軸腳,全身共搭載40個機電驅動器。我們推測Optimus的價格大概率可能會落在20-30萬區間,這將有望推動人形機器人在全球范圍的快速應用,改變整個人形機器人的生態及市場空間。 當前主要經濟體對于機器人產業鏈的發展均保持支持態度,且有出臺相關政策法規來扶持機器人產業鏈的發展。考慮到未來全球存在大量勞動力缺口,人形機器人有望成為解決方案。根據麥肯錫的報告顯示,預計到2030年全球勞動力缺口在1億人左右的水平,假設50%的缺口被人形機器人取代,結合特斯拉人形機器人在20-30萬元的售價,僅勞動力類型的人形機器人市場空間就在10萬億元以上。且隨著人形機器人智能化程度的提高,應用場景將會更加廣泛,可能遠不止我們預期的市場空間。 工業機器人最核心且成本最高的三個零部件分別是減速器、伺服電機、控制器,我們認為這三大塊可能也是人形機器人產業鏈中機會最大的部分。另外,在本體結構件部分,特斯拉人形機器人倡導輕量化,以往做汽車鋁合金壓鑄件的企業可能也會存在較多機會;在電池部分,工業機器人多使用鉛酸蓄電池或鎳氫電池,人形機器人出于對運動性的考量,會使用到鋰電池,我們認為鋰電池熱管理部分也將會有很大機會。
產業概況: 乘用車:2020年,我國乘用車產銷分別為1999.4萬輛和2017.8萬輛。在智能化、聯網化技術的推動下,智能聯網汽車逐漸接力成為乘用車市場中的主要增長動力。 商用車:2020年,嚴治超重、新老基建開工和國三汽車淘汰等因素促使商用車銷量呈現大幅增長態勢。
發展現狀: 壁壘:客戶定點、技術、人才和質量要求給企業進入智能駕駛行業創造了較大壁壘,但同時也保障行業有序長效發展。 市場規模:2021年,城區智能駕駛輔助系統市場規模約為58億元;高速智能駕駛輔助系統市場規模約為247億元;智能泊車輔助系統市場規模約為137億元;礦區自動駕駛市場規模約為21億元;港口自動駕駛市場規模約為2億元。
主要玩家: 國內主機廠:傳統主機廠輔助駕駛產品推進節奏相對保守,新勢力車企規劃布局較傳統車企更具前瞻性。 國內一級供應商:傳統供應商從零部件供應逐漸轉向自動化、智能化產品開發;高成長、高潛力的初創公司多聚焦整體解決方案。 國內二級供應商:隨著智能駕駛的發展,零部件仍然存在較大創新空間。
發展趨勢: 乘用車輔助駕駛:智能駕駛技術不斷成為行業標配,單項功能逐漸下沉至低端車型。 多傳感器融合:為了有效使得汽車感知系統形成冗余、互補,多傳感器融合已成為眾多主機廠提高智能駕駛能力的技術之一。
隨著我國人口老齡化加劇和出生率的持續走低,致使進入生產體系的勞動力越來越少,勞動力缺口加大,持續走高的勞動成本,成為不可忽視的社會現實。在這一背景下,人口老齡化和低生育率給機器人產業帶來了補充勞動力和滿足兒童/老年人生活服務兩大強勁需求。
此外,人工智能、物聯網、大數據、云計算等技術發展,圖像識別、語音識別、自然語言處理等的成熟應用,為智能機器人演進提供了堅實的發展基礎。
加之,我國注重提升機器人產業的整體發展水平,先后出臺了一系列利好機器人產業發展的政策。國家不僅從宏觀、戰略角度構建機器人產業頂層設計,還從技術研發和落地應用角度給予方向引導,為機器人產業發展提供了必要支撐。
本報告重點研究問題如下:
? 機器人主要有哪些類型?機器人行業經歷了怎樣的發展過程?
? 機器人行業的市場發展現狀如何,資本對哪些企業更為青睞?
? 機器人行業的核心技術是什么?未來競爭點在哪里?
? 機器人在不同場景的落地應用情況如何?制約條件有哪些?還有哪些尚未挖掘的應用價值?
? 機器人各細分賽道有哪些值得關注的高成長潛力玩家?
? 機器人行業未來將有怎樣的發展趨勢?
隨著我國人均GDP持續增長、消費升級及城鎮化趨勢加深,消費者對于出行的需求得到持續釋放。出行已成為人們生活中不可或缺的“剛需”場景, 其背后則是萬億級別的廣闊出行市場。
我國宏觀環境面臨新形勢,推動出行領域向綠色及智能兩大方向發展。單車智能與協同智能成為我國出行數智化落地的兩大路徑,大額融資頻發,資本持續加碼數字化出行行業。
在政策驅動下,新能源汽車與自動駕駛實現突破式發展。數字經濟的蓬勃發展為出行領域的數智化轉型注入新動力。技術、生態、政策加持下,車聯網向人車路云大連接及數據安全邁進。
AI+安防仍然是人工智能技術商業落地發展最快、市場容量最大的主賽道之一,2020年,AI+安防市場規模為453億元。隨著疫情常態化以及十四五規劃開篇,2021-2025年市場將進入產業結構調整期,市場規模增速將有所放緩,預計2025年規模超900億元,AI開始向公安交通等場景的下沉市場以及泛安防的長尾細分領域滲透。
公安交通領域是AI安防市場的主要支撐力量,貢獻近86%的市場份額,但隨著雪亮工程進入收尾階段,預計2021-2025年公G安A交通領域AI安防軟硬件市場規模增速將穩定在10%左右;社區樓宇領域在全國城鎮老舊小區改造、“智慧社區”及“智慧安防小區”建設等重點工作持續推進的背景下,預計未來數年將是AI安防市場新的增長點。
與行業發展初期相比,現階段AI安防的政策環境、產品技術以及供需兩端均呈現出新的特點:
政策指導上強調AI安防建設應由單點突破向立體化、全面化、體系化智能安防建設轉變; 產品技術方面,算力向前端及邊緣端遷移的趨勢明顯,國內ASIC芯片廠商在算力前移過程中迎來發展機遇; 需求端,AI安防需求主體的角色越來越豐富且需求方傾向于選擇有技術兜底能力的集成商,除了要滿足現階段建設需求,未來還可提供長期的運維管理與技術服務; 供給端,安防廠商、AI廠商、ICT廠商等多方勢力激烈的市場競爭促使AI視頻監控單路平均價格快速下降,市場競爭進一步推動了AI安防的加速滲透。
AI安防賽道的市場格局已開始進入穩定期,賽道玩家以計算機視覺技術和AIoT技術為切入點,在智慧城市這一更為廣闊的市場下進行業務拓展,尋找“出圈”機會并形成新的核心競爭力將成為破局點。未來,隨著AI公司、安防廠商、ICT廠商、云服務廠商等各類型AI安防核心參與者在業務方向上的拓展與產品技術的泛化,AI安防賽道的邊界也將愈發模糊,其安防功能也將作為AI技術在城市數據感知、認知、決策支持中的重要模塊融入到城市管理與治理的方方面面。
來源“甲子光年”
機器視覺是千億級別的賽道。下游應用中,消費電子市場空間可達千億級別,半導體和汽車是兩個百億級別的市場。3D工業機器人市場空間也在百億級別。此外還包括物流、醫藥、印刷、食品包裝、紡織等多個長尾市場。
核心觀點一:國產廠商的機會來自于兩個方面
核心觀點二:3D視覺處于行業發展初期,特征是“尋找增量”的邏輯強于“國產替代”
核心觀點三:產業鏈中游集成商領域的創業企業最受資本青睞
核心觀點四:目前賽道上的多數企業都處于產品小批量生產或解決方案高度定制化的階段
核心觀點五:創業公司的最佳發展模式是找準應用場景、獲取大客戶資源
“2020年中國邊緣云計算市場規模為91億元,其中區域、現場、IoT三類邊緣云市場規模分別達到37億元、38億元及16億元。邊緣云計算尚處在發展的萌芽期,未來成長空間非常廣闊,預計到2030年中國邊緣云計算市場規模將接近2500億元。”
日前,艾瑞咨詢發布了《2021年中國邊緣云計算行業展望報告》,從概念界定、驅動因素、市場規模、應用規模、落地難點、未來展望等方面全面分析了中國邊緣云計算行業。
根據艾瑞咨詢測算,中國物聯網連接量將從2019年的55億個增長至2023年的148億個,年復合增長率達到28.1%。物聯網感知數據量激增,數據類型愈發復雜多樣,IDC預測到2025年中國每年產生的數據量將增長48.6ZB。
隨著智慧城市、自動駕駛、工業互聯網等應用的落地,海量的終端設備實時產生數據,集中式云計算在帶寬負載、網絡延時、數據管理成本等方面將愈發顯得捉襟見肘,難以適應數據頻繁交互的需求,邊緣側的價值將進一步凸顯。
人工智能技術是使人造機器具備類人類智能、模擬人類學習、認知、感知能力的信息技術,感知層人工智能技術發展成熟,多項應用方案實現規模落地,認知層人工智能技術將是實現下一代人工智能技術突破的關鍵。
中國工業領域人工智能技術滲透率較低,人工智能技術的應用主要集中于產品生產環節。工業領域各應用場景可用樣本數量的缺乏,是工業領域人工智能技術實現落地的主要制約因素之。
機器視覺技術在工業領域中應用廣泛,核心功能包括產品識別、測量、定位及檢測,是實現產品分揀、裝配、搬運、質檢等多個生產環節智能化轉型的核心技術,相較于人工生產具備降本增效等顯著優勢。
中國工業領域人工智能行業產業鏈上游以傳感器及AI芯片制造商與AI算法提供商為主體,產業鏈中游以輔助研發系統及智能生產系統提供商與工業機器人制造商為主體,產業鏈下游涵蓋工業領域各細分市場。
但是中國工業傳感器行業發展進入成熟期,主要增長動力來自于工業制造規模的增長與智能制造的應用,受制于人工智能技術在工業領域的滲透率增長速度較低,短期內中國工業傳感器市場需求增長速度預計將持續下行。
CMOS圖像傳感器成為圖像傳感器應用市場主流應用選擇;全球CMOS圖像傳感器市場集中度較高,壟斷效應明顯,龍頭企業占據高端CMOS圖像傳感器市場主導地位,對下游客戶具備較強主動議價能力。
應用于AI算法運行的處理器芯片以GPU、FPGA及ASIC三類芯片為主;發展起步較早的GPU芯片已實現規模化應用,具備更強的性能及更低的功耗的高度定制化ASIC芯片市場發展空間較大。