人形机器人市场分析

人形机器人市场分析1人形机器人为AI原生应用最佳载体，投资潜力大产业的根本驱动力是颠覆性的前沿技术。每一次科技和产业变革都是由一组新兴技术群所推动的，这些新兴技术完全不同于现有技术，具有前沿性、颠覆性的特征，孕育着巨大的发展潜力和颠覆既有产业的力量。目前迈进5G和工业4.0时代——是以人工智能，清洁能源，机器人技术，量子信息技术，虚拟现实以及生物技术为主的全新技术革命。可以说，每一项新科学和新技术的投入和使用，都可以引发产业的革新和市场的变革，给处于不同发展时期和不同商业层次的企业，带来或大或小的冲击和挑战。我们认为具身智能未来有望开启新的“AI”时代。创新与变革，无数次出现，每一次出现都会带来新风向、新机遇和新挑战。AI的本质上是使用人工神经网络对人脑进行的模拟，替代人们大脑中的生物神经网络。随着AI的发展，最终需要一个十分接近于人类的表达载体，来释放它的全部潜力。人形机器人作为通用机器人的代表和具身智能的优秀载体，一方面受益于通用人工智能的发展，另一方面，也以具象的实体成为AI与物理世界的接口和下一代通用人工智能的终端平台。进入AIGC时代，将多模态大模型赋能到人形机器人上，带来新的变革。AIGC全称为AI-GeneratedContent（人工智能生成内容），也称“生成式AI”（GenerativeAI）指基于生成对抗网络GAN、大型预训练模型等人工智能技术，通过已有数据寻找规律，并通过适当的泛化能力生成相关内容的技术。即通过将图像、文字、具身数据进行融合训练，并引入多模态输入，增强模型对现实中对象的理解，帮助人形更好的机器人处理具身推理任务。2AI+人形机器人，开启“具身智能”新浪潮2023年5月16日，英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋在ITFWorld2023半导体大会上表示，AI下一个浪潮将是“具身智能（embodiedAI）”，即能理解、推理、并与物理世界互动的智能系统。他公布了NvidiaVIMA，这是一个多模态具身人工智能系统，能够在视觉文本提示的指导下执行复杂的任务。具身智能的发展对人工智能和机器人等行业将产生重大影响，它将推动机器人技术向更智能、灵活和自主的方向发展。同时，具身智能的发展也将提供更多的交互方式，使人与机器之间的交流更加自然和高效。2.1具身智能——人工智能的终极形态不管是OpenAI投资的人形机器人公司1X，还是英伟达的黄仁勋直言AI下一个浪潮将是“具身智能（embodiedAI）”，都带动了“具身智能”这个概念的火爆。具身智能（EmbodiedAI）指的是具有身体的人工智能，是AI进入物理世界交互的载体。1950年，图灵在他的论文《ComputingMachineryandIntelligence》中首次提出了具身智能的概念。具身智能本质是软硬件结合的智能体，就是一个聪明的AI大脑+一个灵活的身躯，其中最典型的就是人形机器人。“具身智能”被认为是人工智能的终极形态，在智能机器人领域中，指的是机器人能通过将智能算法与物理实体的感知、行动和环境交互相结合，能够以更自然、更智能的方式与环境进行交互和解决问题。“具身智能”是基于机器与物理世界的交互，创建软硬件结合、可自主学习进化的智能体，其智能行为可以被具有对应形态的智能体通过适应环境的方式学习到。相较于传统人工智能系统关注数据处理和符号推理，具身智能强调机器通过感知和行动与环境直接交互，从中获取知识和经验，并在实践中逐步改进自身的能力。机器人能更好地适应和解决复杂任务，简单来说，各种不同形态的机器人，可以在真实的物理环境下执行各种各样的任务。它包含AI领域几乎所有的技术，包括机器视觉、自然语言理解、认知和推理、机器学习、机器人学等，横跨多个学科方向，是人工智能的集大成者。目前，具身智能已经成为国际学术前沿研究方向，包括美国国家科学基金会在内的机构都在推动具身智能的发展，各大国际学术会议也在越来越多地关注具身智能，美国顶尖高校已经开始形成具身智能研究社区。2.2AI多模态大模型驱动具身智能发展大模型的出现，让高成本模式的垂直领域AI开发，变成“预训练大模型+特定任务微调”的形式，这种方式可以大幅提高模型的泛化能力，提高开发速度，在面向各种“精度”要求不高的场合时可以认为具备了一定意义上的通用智能。人形机器人的场景相对工业机器人更通用、更复杂，大模型可以使得人形机器人更好地适应人类生活场景。其次，大模型支撑的AIGC赋能机器人自我控制，最终形成感知、决策、控制闭环。整个过程基本不需要或者仅需少量人类的介入和决策，基本实现了机器人自主化运行，而无需专业操作机器人的工程师介入。只需要告诉机器人它要做的任务是什么，机器人就会理解需要做的事情，拆分任务动作，生成应用层控制指令，并根据任务过程反馈修正动作，最终完成人类交给的任务。参考微软AutonomousSystemsandRoboticsGroup将大模型结合实际机器人的案例：研究人员使用ChatGPT生成机器人的高层级控制代码，从而通过自然语言和ChatGPT交流，使用ChatGPT来控制机械臂、无人机、移动机器人等机器人，他们在没有任何微调的情况下，利用语言大模型去控制机器人完成各种任务。总体来说，大模型在人形机器人任务中主要扮演了重要的角色，将人类给出的自然语言指令拆解为机器人可执行的步骤，并且较大程度减少了人为的参与，使机器人更加通用，最终推动人形机器人产业化。多模态大模型全面提升人形机器人性能。多模态模型是指能够处理和融合不同数据模态（如文本、图像、音频、视频等）的机器学习模型。多模态模型的研究进展对于未来机器人有积极影响。人形机器人作为一种智能体，需要能够感知和理解周围的环境，与人类或其他机器人进行交互和协作，完成各种复杂的任务。这些都需要机器人能够处理和融合多种数据模态，例如视觉、听觉、触觉、运动等。多模态模型可以使得机器人能够更好地理解自然语言指令，生成自然语言描述，识别图像中的物体和场景，回答图像相关的问题，甚至生成图像或视频等。这些能力可以增强人形机器人的表达和沟通能力，提高机器人的创造力和适应性。谷歌机器人在多模态训练中，展现出更高的识别准确性。最近，谷歌在这一方向上投入了大量资源，推出了一个参数量达5620亿的具身多模态语言模型——PaLM-E。PaLM-E-562B集成了参数量540B的PaLM和参数量22B的视觉Transformer（ViT），是目前已知的最大的视觉-语言模型。PaLM-E模型在处理机器人任务时，获取到用户使用自然语言定义的一个长期任务目标，根据当前机器人的状态和感知信息，生成逐步的低级文本指令，交由下游控制模块执行，根据每一步的执行结果及场景的变化，机器人会重新对下一步进行规划。根据谷歌最新论文《PaLM-E:Anembodiedmultimodallanguagemodel》，研究团队在预训练的语言类大模型中嵌入图像、状态、感知等多类型数据，可以做到让机器人超越文本思考，并推理物理世界以帮助完成机器人任务。PaLM-E模型不仅具备通用化语言能力，还能执行视觉问答、感知推理、机器操作等复杂的任务，在实验室阶段取得了良好的效果。多模态模型的研究进展将有助于人形机器人更好地与环境和人类进行交互，并具备更强大的感知、决策和执行能力，从而促进人形机器人技术的发展和应用。2.3GPT-4优化人形机器人的终端体验GPT-4以基于自然语言的人机交互为核心，具备多模态数据的处理能力，赋能人形机器人应用带来了巨大影响。GPT-4作为一个大型多模态语言模型，于2023年3月发布，从训练数据量、token数、模型参数量都有所提升，进而优化模型性能。英国的机器人公司EngineeredArts就将GPT-4接入到了其最新的人形机器人"ameca"上。ameca将能够理解用户的语言指令，能够与人们谈天说地，也能快速对答各种的提问，还可以结合多模态数据感知，匹配语言指令做出规划和执行，而且还可以通过表情来传达内容。CPT-4加持的人形机器人可以更好地理解和处理人类语言。模型能够生成更有“温度”的文字，这样家庭陪伴型人形机器人可以进行精确的陪伴任务。使用语义分析和情感分析技术，根据人们的语气和情感，让机器人更好地理解人类的意图和情感，提供更加个性化的服务。3特斯拉Optimus硬软件实力突出，场景通用有望反哺成本下降曲线特斯拉在人工智能和机器人领域投入巨资,Optimus是其在该领域的重要成果。2021年8月AIDay上，马斯克发布特斯拉的通用机器人计划。2022年2月完成开发平台制造，在2022年AIDay人形机器人Optimus正式亮相。随后在2023年5月股东会议上，Optimus已能够实现更复杂的任务。Optimus在不到两年时间内实现快速迭代，产品力的进步意味着人形机器人产业化有望迎来加速。特斯拉通过强大的软硬件研发技术实力和成本优势，引领全球人形机器人产业进步。软件决定了人形机器人的上限，硬件决定了人形机器人的下限。特斯拉凭借着自研FSD和Dojo的强力支持以及其在电动车供应链上的降本优势，使其成为人形机器人领域当之无愧的龙头。特斯拉将FSD纯视觉+深度学习神经网络嫁接到人形机器人身上，利用仿真虚拟大模型和自动驾驶积累的数据来提高算法训练效率。这些举措有助于提升机器人的平衡性能、行走步态、手部抓取等方面的表现。3.1FSD特斯拉本次发布的人形机器人“擎天柱”采用了与特斯拉相同的完全自动驾驶系统FSD(FullSelf-Driving)以及Autopilot相关神经网络技术，通过传感器和计算机视觉，利用海量数据持续训练，动态感知周围世界，做出更佳决策。特斯拉FSD系统目前主要包括自动驾驶导航、自动变道、自动泊车、召唤和交通灯以及停车标志控制等功能，目前积累了480万段数据，训练了7.5万个神经网络，在此基础上推出35个FSD的版本更新。通过网络数据集、仿真模拟、自动标注等能更为准确地预测转角的汽车运行情况。特斯拉是一个典型的AI公司，过去一年训练了75000个神经网络，每8分钟就要出一个新的模型，共有281个模型用到了特斯拉的车上。3.2DojoDojo能为特斯拉的人形机器人Optimus提供算力支持。2023年6月21日特斯拉AI团队表示超级计算机平台Dojo将于今年7月投入生产。Dojo是基于特斯拉自研D1芯片的数据中心（主要训练FSD）。Dojo的落地形式为ExaPOD（Dojo集群，由3000片D1芯片构成），单精度算力为1.1EFlops。预计2023财年大概出货4-5万片D1。Dojo的部署和公司对其模型的训练是特斯拉努力将先进AI部署到其消费产品的关键部分，凭借着更强的计算能力与处理速度，训练效率显著提升，算法加速成熟。Dojo能够处理海量的视频数据，不仅能够加速特斯拉的Autopilot和完全自动驾驶（FSD）系统的迭代，还能为特斯拉的人形机器人Optimus提供算力支持。3.3硬件具备量产降本优势目前特斯拉的人形机器人实现了28个自由度，经过分析优化将共28个大的执行器(不含手指执行器)，减少到6种实际的执行器，包含3个系列的直线/线性执行器，和3个系列旋转执行器。旋转执行器由电机+谐波减速器+抱闸+双编码器+力矩传感器+轴承组成。直线执行器由电机+行星滚柱丝杠+位置编码器+力传感器+轴承组成。特斯拉新能源车完善的供应链可以移植到特斯拉人形机器人上，硬件具备量产降本优势。降本是特斯拉人形机器人大规模落地的关键，国产相关零部件有望通过性价比的优势替代海外供应链。特斯拉作为全球新能源汽车生产制造的头部企业，已构建完整的供应链，形成覆盖动力系统、内外饰、智能网联、车身底盘、电子电器六大版块零部件供应商格局。特斯拉上海超级工厂在2021年交付了48万辆电动车，占全球交付量的51%。此前，ModelY首发降价16万，底气便是来自国产化率提高之后的成本优势。目前，特斯拉上海工厂的供应链本地化率超过95%，仅签约的本土一级供应商就达到了约360家，最终的目标是100%本土化。未来随着特斯拉新能源车产业链迁移到人形机器人上，特斯拉将通过更具优势的产品定价，来快速量产落地。未来特斯拉人形机器人产业链相关零部件成本仍有下降空间。马斯克在2022年AIDay上给出的预计是Optimus擎天柱机器人将在未来3～5年内交付，量产可达数百万台，最终价格将不到2万美元，比汽车更便宜。目前的成本合计大约为3.7万美元，离马斯克理想的最终价格2万美元仍有距离。未来随着国产技术成熟，国产产业链的完善，我们预计后续若人形机器人大规模量产，价格有望持续下降。人形机器人相关国产供应链持续受益。比如，作为特斯拉电动车核心供应商的拓普集团，官方表示研发的人形机器人执行器也已多次向客户送样，获得客户认可及好评，目前项目进展顺利。三花智控作为特斯拉汽车热管理系统核心供应商，也在积极布局机器人业务。一方面，公司热管理产品亦可应用在人形机器人领域。另一方面，运动执行器是机器人的核心部件之一。公司将同步配合客户量产目标，并积极筹划机电执行器海外生产布局。运用在人形机器人旋转执行器上的谐波减速器龙头绿的谐波，可用于直线执行器行星滚柱丝杠的国内第一梯队丝杠导轨的秦川机床等，都将迎来“黄金时代”。4多个企业相继推进人形机器人特斯拉、波士顿动力、丰田、本田、小米、优必选等均有相关人形机器人推出。从上世纪70年代，日本早稻田大学研发全球首个全尺寸人形智能机器人开始，全球已经陆续推出不同品类、应用在不同场景的人形机器人。其中特斯拉人形机器人快速迭代升级，未来目标售价不超过2万美元，产业化核心痛点突破后将带动行业快速发展。4.1小米首款全尺寸人形仿生机器人CyberOne正式亮相小米于2022年8月公布首款全尺寸人形机器人CyberOne，高177cm，重52kg，是一款真正意义上的全尺寸人形仿生机器人。CyberOne具有高情商、可感知人类情绪，视觉敏锐、可对真实世界三维虚拟重建，“小脑”发达、可实现双足运动姿态平衡，四肢强健、动力峰值扭矩300Nm等领先技术能力。雷军提到，CyberOne以人工智能为内核，标准人形为载体，是小米对未来科技生态的一次探索，也是小米多元融合技术体系的新成果。CyberOne的研发涉及包含仿生感知认知技术、生机电融合技术、人工智能技术、大数据云计算技术、视觉导航技术等各领域的顶尖技术。相信未来将会在越来越多的小米产品上看到CyberOne的影子。4.2优必选首发WalkerX，历经五年四次迭代2021年7月，2021世界人工智能大会在上海举行，优必选全新一代大型仿人服务机器人WalkerX全球首发，展示了国内领先的人工智能及人形机器人技术的发展成果，以及商业化应用潜力。这次在WAIC上亮相的WalkerX，已经是该系列产品从2016年开始研发至今的第四次大迭代。而人形服务机器人最终走入家庭也是优必选的终极目标。WalkerX现场演示了上楼梯、下斜坡、下象棋、柔顺力控按摩、视觉定位导航、快速行走、单腿平衡、不平整地面行走等功能，展示了在家庭应用场景下，更丰富、更智能、更稳定的服务能力，也体现了WalkerX在步态规划与控制、柔顺力控、全身运动规划、视觉定位导航、视觉感知、全链路语音交互等方面的技术提升。5AI赋能人形机器人催生万亿蓝海应用市场人形机器人应用场景广阔，消费级市场和企业级市场齐开花。随着人工智能技术和机器人技术的发展和深度融合，以及以特斯拉等为代表的公司不断迭代人形机器人的技术。未来，人形机器人在消费级和B端场景都可以深度运用，根据麻省理工学院著名经济学家达伦·阿斯莫格卢在论文中阐述，每个制造业机器人都将代替3.3个制造业工人。按1个人形机器人替换3个人类，全球有望迎来上万亿的人形机器人蓝海市场。类比大疆所在的无人机市场，我们认为，人形起机器人的发展轨迹可从无人机市场看出端倪，人形起机器人同样可从消费级市场出发，延展至企业级市场。庞大的市场规模和完善的产业链，同样可形成以特斯拉为首的“一超多强”的竞争格局。民用无人机又分为两种，分别是工业级无人机和消费级无人机。据预测，国内民用无人机市场规模持续增长，2024年迈上2000亿元规模。2020年，国内消费级无人机市场占比54.39%。近几年随着短视频等娱乐行业迅猛发展，消费级无人机需求增长迅猛，工业级无人机市场发展空间也同样广阔。大疆从消费级无人机起家，随后逐渐扩展到工业级无人机。2015年发布MG-1农业植保机开始正式步入农业无人机领域。2017年国内农业植保无人机市场，大疆占据市场份额近70%。大疆的经营业绩迅猛增长，估值也突破1600亿。2013年，大疆营收仅为8.2亿元，至2017年达到了175.7亿元，营收增加了百倍。据大疆董事会预计，2022年大疆营收可达1700亿元，在整个无人机行业形成了以大疆为主导的“一超多强”的稳固格局。随着车企、互联网企业、机器人企业等企业入局，未来成本逐步下降，助力人形机器人打开全球万亿级蓝海市场。工业机器人是发展较为成熟的机器人分支，复盘工业机器人的发展历程，我们认为成本和场景适用性是影响机器人大规模商业落地的重要因素。在人形机器人领域，根据艾隆·马斯克在2022年4月的TED演讲中透露，Optimus人形机器人其单价将“不会高得恐怖，或许会比一辆车的价格更低”，与马斯克对话的主持人ChrisAnderson以2.5万美金左右（约16.75万人民币）的价格为例进行讨论，给出了一个可供参考的价格区间。考虑到特斯拉汽车在中国的售价最低为30万元左右，我们认为Optimus人形机器人的单体价格大体将位于17-30万元之间，特斯拉Optimus价格有望步入量产级。用机器人代替人力具备可期的经济效应。根据国家统计局数据，2021年全国城镇非私营单位就业人员年平均工资为10.68万元，按Optimus价格区间17万30万元来计算，购买单个Optimus机器人回本时间在1.6年-2.8年。随着当前人工智能浪潮的爆发，全球“机器换人”进程加速，人形机器人由于结构设计接近人体，所以活动场景可覆盖人类活动的方方面面。我们预计，人形机器人有望深入各细分领域，成为AI下一个重要落地应用场景。下面测算九种人形机器人未来可应用的场景的市场规模。5.1家庭：老龄化趋势的日益严重以及就业观念的转变推动了家政服务行业的发展，根据商务部数据显示，自2015年起，我国家政服务业从业人数稳步增长，至2021年，当前中国家政服务业从业人数已达3760万，较2015年已增长近1.6倍。由于中国社会的家庭小型化、人口老龄化进程加快，加之二胎政策、三孩政策的推行，大量潜在的家政服务需求被创造。中国家政服务业市场规模增长较快，2021年已增至10149亿元，进入万亿级市场行列。在政策推动行业规范化发展、居民消费水平提高、市场对育儿和养老服务需求明显增加等因素的共同推动下，中国家政服务市场的前景将更加广阔，预计2023年市场规模将达到11641亿元。根据2022年调研数据显示，家居保洁是中国消费者最常使用家政服务的场景，占比达到64.8%。此外，家居保洁、家庭收纳整理、搬家、家装保养、母婴护理或月嫂服务也是家政服务消费的热门项目，占比均超三成。根据目前家政服务机器人已经商业落地情况，家庭服务机器人分为家政机器人、陪伴机器人（覆盖教育、娱乐、养老）两类，不过其职能融合趋势明显。在家庭服务机器人领域，“陪伴”是一个未被解决的刚需。陪伴机器人就是以情感识别为特征，聚焦家居陪伴，涵盖儿童陪伴、老人陪伴、宠物陪伴等场景，而人形机器人的独特优势正有望替代家政清洁和家庭陪伴两种刚需场景，可有粘性地融合于家庭，成为智慧家庭的一部分。根据数据显示，目前扫地机器人在国内城镇家庭中的渗透率为7%-8%，iRobot预计美国潜在渗透率水平将达到30%。我们保守预计人形机器人在家庭服务领域替代率为5%-30%，仅国内市场空间就近万亿级别。根据商务部数据，2021年国内家政从业人数约3760万，按人形机器人单体30万的价格来计算，仅国内潜在市场空间下限就5640亿元。5.2物流：2005年之后，电子商务进入高速发展期，网购需求迎来爆发式增长，带动了民营快递业的狂飙猛进。伴随着网络零售市场的发展和快递基础设施完善，中国快递行业实现了跨越式增长。到2010年前后，中国快递业已初步形成EMS、顺丰、京东、“四通一达”等巨头并立的格局。在电商助力下，2014年，中国快递年业务量首次突破100亿件，超过美国成为全球第一，此后仍保持每年100亿件增长的超高发展速度，至今已连续六年牢牢占据世界第一的位置。行业的蓬勃发展，吸引越来越多人加入到这个行业中，国家邮政局主管的中国邮政快递报社2018年的数据显示，从2016年至2018年，中国快递员数量增长了50%，总数量已经突破300万。这一时期，餐饮外卖行业开始萌发，并以惊人速度搭建起庞大的产业生态。2011年，成立三年的“饿了么”获得了第一笔百万美元的投资，自此，中国外卖业以每年新增用户过亿的速度迅速膨胀，并在2017年确立美团与饿了么的双寡头格局。2019年，中国餐饮外卖产业规模达到6536亿元，消费者规模约4.6亿人，外卖员总数已突破700万人。根据美团外卖和饿了么数据显示，2019年，在美团外卖注册了400万名骑手，饿了么注册了300万名骑手。物流工作重复性、机械性较强，且工作时长较长，较大的工作强度使得机器人方案具备合理性。这部分物流的工作若由人形机器人代替，即使在5%替代率的保守假设下，仅国内潜在市场空间就在千亿以上。5.3制造：在众多制造业领域中，工业机器人应用最广泛的领域是汽车及汽车零部件制造业，并且正在不断地向其他领域拓展，如机械加工行业、电子电气行业、橡胶及塑料工业、食品工业、木材与家具制造业等领域中。工信部2022年表示，我国机器人产业规模快速增长，2021年机器人全行业营业收入超过1300亿元。其中，工业机器人产量达36.6万台，比2015年增长了10倍，稳居全球第一大工业机器人市场。在目前的制造业机器人应用中仓储物流领域排在最前列，主要应用于装卸、搬运、存储、分拣和运输等场景。亚马逊是仓储物流机器人的先行者，早在2012年，AGV产品就被引入其仓库网络。从AGV（自动引导车）、后来从传统AGV发展到多功能搬运机器人，比如，码垛机器人、分拣机器人、甚至是攀爬搬运机器人。再后来，有了AGV的迭代——AMR（自主移动机器人），具有感知环境、自主导航、智能避障、智能跟随等功能。物流机器人在整个智能物流系统中起关键性的作用，但细分之下有码垛机器人、自主移动机器人、分拣机器人等，在这样的背景下，人形机器人可切入仓储物流领域，融合码垛、移动、分拣等多功能于一体的物流机器人最终体。如今随着经济全球化的深入，东南亚国家在中低端制造业上开始发力，以及受我国计划生育、劳动力综合素质提高等因素的影响，我国的人口红利优势正逐渐丧失，甚至制造业开始出现用工荒现象。2019年统计局数据显示，我国制造业从业人员达10471.3万人。麻省理工学院著名经济学家达伦·阿斯莫格卢在论文中阐述，每个制造业机器人都将代替3.3个制造业工人，其中经济发展薄弱、缺乏专业技能、高失业率的地区更容易受到机器人普及的冲击。按2019年制造业从人员假设，1个制造业机器人替换3.3个制造业工人，未来国内市场空间就可以达到万亿元。5.4医疗医疗机器人是指用于医院、诊所、康复中心等医疗场景的医疗或辅助医疗的机器人。2014年我国开始引入外科手术机器人，过去十年内，医疗机器人飞速发展，全球数以千计的机器人手术系统已经进入临床，并开展了百万级的机器人手术。手术机器人已经成为医疗领域未来的技术发展方向。目前医疗机器人种类众多，根据国际机器人联合会(IFR)分类，医疗机器人具体可分为手术机器人、康复机器人、辅助机器人以及医疗服务机器人四大类，各自在替代或辅助医务人员方面发挥着重要作用。除传统医疗机器人之外，住院看护照料机器人也有着较大的需求，不仅需要医疗技术，还需要结合语音语义识别技术。这也成为人形机器人的另一个切入点。从应用效果来看，规模化使用医疗机器人将是未来医疗领域的一个趋势。我国一批医疗机器人企业发展迅速，产业集聚特征明显，5G、人工智能等新技术与医疗机器人加速融合。2018年国内市场规模达35.7亿元，预计2020年有望超63亿元。从我国医疗卫生技术人员的数量来看，随着医疗行业的快速发展，人才的需求量越来越大，2014-2020年中国医疗卫生机构从业人员快速增加，2020年我国现有医疗卫生技术人员共1066万人，同比2019年增长50.6万人，增幅约为5.0%。当前，我国正在深入实施健康中国战略，随着工业化、城镇化、人口老龄化进程加快，我国居民生产生活方式和疾病谱不断发生变化，社会迫切需要更加高效、精准的医疗健康服务。互联网、人工智能、机器人等数字技术作为提升医疗健康服务水平的有效技术手段备受重视。再者，由于我国人口众多的原因，我国人均拥有的医疗资源数量相比发达国家有很大的差距。未来我国的医疗资源仍然会保持扩充趋势，对于医疗人才的需求仍然保持上涨，即使仅替代5%的保守假设下，按机器人单体30万的价格来计算，国内医疗行业人形机器人的潜在市场空间就在千亿以上。5.5商用：疫情结束以来，在政策驱动、收入结构优化、营商环境利好等多重因素作用下，中国大众消费市场正迎来新一轮扩容。我们预测餐饮、旅游、酒店这三个行业是人形机器人在商用领域落地的首选。根据数据显示，2019年全国餐饮业收入46721亿元，占GDP总量的4.7%。2019年中国餐饮业法人企业数量为29918个。餐饮业属于典型的劳动密集型服务行业，低技能和农村转移从业者占比显著，2019年中国餐饮业从业人数为252.8万人。随着我国经济的增长、居民生活品质的提升以及我国中产阶级的崛起，人们的旅游消费越来越高，消费升级带动需求增加，刺激着酒店业需求的增长，从业人员为274.0万人。根据国家统计局数据显示，2019年国内旅游人数60.06亿人次，出入境旅游总人数达3亿人次，全年实现旅游总收入6.63万亿元，旅游业对GDP的综合贡献为10.94万亿元，占GDP总量的11.05%。2021年全国旅行社从业人员27.9万人，签订劳动合同的导游人数9.4万人。在商用领域，仅假设餐饮、旅游和酒店三个细分赛道，用保守5%的人形机器人替代率，未来国内市场空间就可以达到百亿元。5.6农业：随着食品供应需求增加、人口增加和新型垂直农业的落地应用均是推动农业机器人市场增长的一些因素。在机器人的帮助下，农业农场的工作可以更快地完成，并大幅缩短收获和农产品食品加工的过程。另一方面，农场工人的工资占农业总支出的41%，这也促使农场主用农业机器人来替代部分劳动力。农业机器人是为从事农业工作而开发的机器人。目前，这些机器人主要用于收获阶段。这些完全自动化的机器人将推动农业产业的整体发展，降低人类工作强度，减少人力支出和农业劳动时间，提高工作效率。农业机器人能够进行土壤勘探、杂草控制、植物播种、环境监测、云播种、收获等等。农业机器人配备了许多工具，可以同时执行多项任务。人形机器人在农业领域的应用潜力巨大。为适应现代农业发展的客观要求，引入人工智能技术，可以有效解决生产效率低、劳动力减少等难题那么具有人工智能的农业机器人将会逐渐兴起，以节能、节成本和保护环境的方式来替代人们的劳作，比如采摘机器人、挤奶机器人、放牧机器人等。人形采摘机器人可以在高度混乱和复杂的生长环境中运行，实时检测种植的蔬果是否成熟并做好采摘的准备工作。通过视觉算法清晰准确地分辨出成熟的果实，并且在果实的空间位置有精确的判断。很多果实成熟后都是很软的，比如西红柿、葡萄和草莓等，都是需要很小心的控制力度来进行采摘，这都是未来人形机器人在农业上的发展方向。根据市场研究公司ResearchDive的报告，2018年全球农业机器人市场规模为40.828亿美元，预计到2026年将达到166.404亿美元，并将以19.2%的复合年增长率增长。农业机器人的成本偏高被认为是其发展的最大制约因素之一，制约了市场的增长。随着未来人形机器人成本的下降，农业人形机器人将有巨大的机会。2020年中国作为“农业劳动者”的农民为1.77亿人，保守预计，人形机器人替代比例为1%，那么潜在市场空间也有千亿元。5.7建筑：中国是建筑大国，拥有世界上最大的建筑市场，作为传统产业的典型代表，国家统计局数据显示，2021年中国建筑业总产值达29.3万亿元，同比增长11%。建筑业是劳动密集型产业。被称为“基建狂魔”的中国充分利用了60后、70后的人口红利，成长为全球最大的建筑市场，但这种红利正在加速消失。据国家统计局的数据显示，2014年中国建筑工人数量达到6109万顶峰，之后以平均每年超过100万人的数量在减少，到2021年底下降到5164万人，7年减少了近1000万，建筑工人的老龄化将越来越严重。随着人口红利的消失，中国的建筑业面临着巨大的人工成本压力，以及高危、生产效率低等一系列难题。在既有的现代化技术体系中，最有可能承担起建筑业革新重任的便是机器人技术。30万亿的建筑市场，在未来十年将出现千万级建筑工人缺口，建筑行业数字化、自动化是不可逆的趋势。随着建筑机器人的种类不断增加，已经从原来的测量机器人、喷涂机器人和抹灰机器人等简单建筑机器人发展成现在的超过10种机器人产品线和适用于建筑施工场地的处理、建筑主体工程的施工、建筑装饰装修等多种场景，应用领域日渐广泛。目前行业内较为成熟的应用是碧桂园，2021年，碧桂园在建筑项目中正式应用旗下子公司研发的9款建筑机器人，包括室内喷涂机器人、地砖铺贴机器人、楼层清洁机器人等，且后续将会有12款104台陆续应用在房屋建设中。建筑机器人的研发和投入使用，无疑需要大量的高端人工智能和机器人研发人才队伍作支撑。未来人形机器人可建筑工人替代“危、繁、脏、重”施工作业。这部分工作若由人形机器人代替，考虑到建筑行业是世界上数字化程度最低、自动化程度最低的行业之一。即使在1%替代率的保守假设下，按机器人单体30万的价格来计算，国内潜在市场空间也在千亿以上。5.8煤矿：随着科技的不断进步和对机器人代替人类工作的不断需求,人工智能在煤矿的研究和应用得到了快速发展。在采矿业中,人形机器人将逐渐代替矿工的劳动,从几千年前的人工挖煤,到100多年前的动力助人采煤,再到几十年前的机械化替人采煤,发展到今天的自动化减人开采,而且最终采矿业会实现