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1、2017年6月36氪研究院智能化升級，未來可期“新制造” 研究報告2報告摘要新制造：物聯網的技術+人工智能的算法=智能化的新制造本篇報告中，我們將“新制造”定義為“通過物聯網技術采集數據并通過人工智能算法處理數據的智能化制造”，通過形成高度靈活、個性化、網絡化的生產鏈條以實現傳統制造業的產業升級。近幾年我國經濟進入新常態，人口紅利逐漸消失，傳統制造業面臨產業升級的迫切需求。而傳感技術、運算能力、深度學習等技術的不斷發展，窄帶蜂窩物聯網（NB-IoT）標準核心協議的落地，極大地推動了新制造的發展。我們認為2016年我國新制造的市場規模應在1萬億元以上，而2020年這一數字有望突破3萬億元，從20

2、16年開始的年復合增長率約為25%。感知層先于應用層、B端產品先于C端爆發；擁有獨立的數據源、算法且能夠切入應用場景的公司價值較大我們認為新制造中，物聯網和人工智能作為底層支撐技術將會首先迎來大規模的發展，其中最先得到發展的應是物聯網感知層中提供傳感器、芯片和無限模組產品以及人工智能中提供語音、語義與圖像識別等的企業。在應用場景層面，由于B端企業對一般對于智能設備和系統的實用性、即時性、安全性等要求比較高，因此對于智能產品和系統的接受度通常較高。而C端消費者往往對價格較為敏感，對智能產品的接受需要一定的過程。因此從終端產品角度出發，工業機器人以及制造供應鏈中的智慧倉儲與物流等環節將是較早智能化

3、的應用場景?？梢钥吹?，萬物互聯的時代即將到來，但目前智能設備的安全防護能力普遍較弱，存在較大安全隱患。因此，未來物聯網安全將成為新的防護重點，防護能力出眾的物聯網安全公司有望獲得投資者青睞。從長遠來看，擁有自己獨立數據來源、自主研發的獨特算法，且能夠切入應用場景，或者擁有自主生產的終端產品的企業普遍投資價值較高。新制造研究報告2017.6目 錄 Contents一. “新制造” 綜述傳統制造業+物聯網技術+人工智能算法=智能制造傳統制造業產業升級的內需與物聯網、人工智能技術的發展推動新制造前進行業資本熱度高企，市場前景可達萬億級新制造行業全景圖二. 新技術：物聯網與人工智能物聯網：數據采集與環

4、境感知人工智能：數據處理與環境認知三. 新制造：圍繞傳統制造業的智能升級應用場景綜述：傳統制造業的多個環節都可以進行智能化升級工業機器人：被應用于制造業生產環節，輔助完成復雜工作智慧倉儲與智慧物流：高效低成本地完成倉儲、運輸等環節智慧醫療：醫療用途的智能型服務機器人智能家居：建立在家庭環境下的智能家庭產品四. 新制造行業展望行業總述：IoT+AI的智能化制造，未來可期未來發展趨勢：市場將逐漸擴大，安全或成新問題投資機會簡析：技術落地價值最大，B端產品先于C端爆發“新制造” 綜述CHAPTER I傳統制造業+物聯網技術+人工智能算法=智能制造傳統制造業產業升級的內需與物聯網、人工智能技術的發展推

5、動新制造前進行業資本熱度高企，市場前景可達萬億級新制造行業全景圖5新制造研究報告2017.6本篇報告中，我們將“新制造”定義為“通過物聯網技術采集數據并通過人工智能算法處理數據的智能化制造”，通過形成高度靈活、個性化、網絡化的生產鏈條以實現傳統制造業的產業升級。其核心邏輯是由分布在節點處的傳感器采集數據，通過通信網絡傳輸，對數據進行分析以獲取有價值的信息，并最終用于優化制造業的研發、生產、運輸、銷售等環節。隨著近幾年我國經濟進入新常態，原材料價格持續上漲，勞動力成本高企，傳統制造業面臨著不斷壓縮的利潤空間和愈發激烈的市場競爭。相比之下，智能化的新制造能夠對整個生產過程進行實時監控與數據采集，通

6、過數據分析并規劃自身行為，以實現生產流程智能化，更合理地分配閑置生產資源，提高生產效率。其核心是采用物聯網與人工智能等技術手段對數據的采集和處理并將其應用到制造的具體環節，正如有業內人士指出的那樣，“With smart manufacturing, the data tells us what to do.”行業概述新制造：物聯網的技術+人工智能的算法=傳統制造業的智能化1.1 行業概述1.2 行業驅動力1.3 巨頭布局1.4 行業市場規模6新制造研究報告2017.6正如前文“新制造”的定義所說，新制造是使用了物聯網和人工智能的智能化制造。物聯網（Internet of Things, Io

7、T）是指通過感知設備，按照約定的通信協議，連接物、人、系統等信息資源，實現對物理和虛擬世界的實時數據采集。人工智能（Artificial Intelligence）則使用機器代替人類實現認知、識別、分析、決策等功能，是一門綜合了計算機科學、生理學、哲學的交叉學科。在物聯網和人工智能的加持下，智能制造業擁有設備網絡化、數據可視化、文檔無紙化、過程透明化、現場無人化等特點，實現高效、低耗、靈活的智能化生產。行業概述新制造通過物聯網與人工智能技術實現高效、低耗的智能化生產1.1 行業概述1.2 行業驅動力1.3 巨頭布局1.4 行業市場規模7新制造研究報告2017.6綜合來看，新制造行業的驅動力主要

8、有傳統制造業升級的內需以及IoT與AI快速發展的外因。近年來，我國經濟進入新常態，人口紅利逐漸消失，原材料價格持續上漲，讓傳統制造業產業升級成為迫切需求。此外，隨著傳感技術的不斷發展，窄帶蜂窩物聯網（NB-IoT）標準核心協議落地，萬物互聯時代逐漸到來，海量數據得以被采集。而這又為人工智能提供了數據基礎。同時，隨著運算能力的不斷提升，深度學習技術日臻成熟，這些數據得以被使用，其潛藏的大量信息逐漸被發掘。因此，除了產業升級的內需，物聯網與人工智能技術的日趨成熟以及國家政策的扶持也成為新制造發展的外部驅動因素。行業驅動力總述內需外因相結合，推動新制造行業持續發展接下來，報告將從內需與外因兩個角度出

9、發，梳理新制造行業的驅動力。1.1 行業概述1.2 行業驅動力1.3 巨頭布局1.4 行業市場規模12公司人工智能領域布局百度2015年9月，百度推出機器人助理“度秘”，是國內落地的第一款語義識別產品。2016年百度發布了人工智能平臺級解決方案“天智”，這是繼“天算”“天像”和“天工”之后的第四大平臺級解決方案。至此，百度云實現了人工智能、智能大數據、智能多媒體和智能物聯網全方位的智能平臺服務。2017年以來，百度收購了xPerception、渡鴉科技，參與投資了蔚來汽車、8i等AI公司。騰訊2016 年4 月，騰訊成立人工智能實驗室，基于計算機視覺、語音識別、自然語言處理和機器學習四個垂直領

10、域，圍繞內容、社交、游戲和平臺工具四大特色業務場景，騰訊AI致力于將人工智能工具以API形式開放出去。阿里巴巴阿里云面向人工智能的布局,核心爆點就三個：ET醫療大腦、ET工業大腦和機器學習平臺PAI2.02017年3月，阿里宣布開始推動“NASA”計劃，著重發力機器學習、芯片、IoT、操作系統和生物識別。亞馬遜2015年6月，亞馬遜推出語音服務“Alexa”開發包，正式開放Echo智能控制設備，在智能家居領域占據主導。谷歌谷歌在2011年成立AI部門，2014年1月收購Deepmind，其開發的AlphaGo在2016年3月與李世石一站成名。2015年11月，谷歌發布全新人工智能系統Tenso

11、rFlow，該系統可被用于語音識別或照片識別等多項機器深度學習領域。新制造研究報告2017.6來自物聯網市場研究公司Machina Research的數據顯示，2015年全球物聯網連接數約為60億個，預計到2025年這一數字將增長至270億個，其中中國的物聯網連接數將在這一年達到56.7億個。公開資料顯示，國外如谷歌、亞馬遜，國內如百度等巨頭都開始紛紛布局人工智能領域，為日后的實際應用打下基礎。IoT&AI未來發展可期巨頭紛紛布局AI領域，萬物互聯正在實現，為新制造打下基礎1.1 行業概述1.2 行業驅動力1.3 巨頭布局1.4 行業市場規模02040602015 2016E 2017E 20

12、18E 2019E 2020E 2021E 2022E 2023E 2024E 2025E中國物聯網連接數預測（單位：億）數據來源：Machina Research，36氪研究院信息來源：根據公開資料整理新技術：物聯網與人工智能CHAPTER II物聯網：數據采集與環境感知人工智能：數據處理與環境認知16新制造研究報告2017.6物聯網（Internet of Things, IoT）是指通過感知設備，按照約定的通信協議，連接物、人、系統等信息資源，實現對物理和虛擬世界的實時數據采集。根據物聯網的工作流程一般可將其體系架構自下而上地分為感知層、網絡層、平臺層和應用層。但由于應用層面將在本報告“

13、應用場景”部分詳細講解，因此這里將主要針對感知層、網絡層和平臺層進行介紹。感知層：包括芯片、傳感器、執行器、通行模塊等，主要功能是感知物體，采集信息。網絡層：指各種通信網與互聯網形成的融合網絡，負責在感知層與平臺層之間傳遞信息。 平臺層：包括物聯網的操作系統、應用程序、遠程網絡管理與終端/用戶管理等部分，為應用層提供開發及運行環境、PaaS服務等。物聯網概述感知層采集數據，網絡層負責傳輸，平臺層管理，共同構成IoT2.1 物聯網2.2 人工智能21新制造研究報告2017.6當大量的數據經過物聯網的采集與傳輸后，就需要用到人工智能技術對這些數據進行處理與分析，以得到數據背后的有效信息。人工智能是

14、指使用機器代替人類實現認知、識別、分析、決策等功能，是一門綜合了計算機科學、生理學、哲學的交叉學科。完整的人工智能產業鏈可以分為技術支撐層、基礎應用層和產品層。技術支撐層主要由AI芯片、傳感器等硬件和算法模型（軟件）和兩部分構成。其中傳感器與IoT的感知層相似，包括GPU、FPGA、NPU等在內的AI芯片負責運算，算法模型則負責訓練數據?；A應用層的技術則是為了讓機器完成對外部世界的探測，主要由計算機視覺、語音識別、語義識別等構成，這些技術是機器能夠做出分析判斷的基礎。方案集成層是集成了某種或多種基礎應用技術的、面向如工業、自動駕駛、家居、倉儲物流、金融、醫療等不同應用場景的產品或方案。人工智

15、能概述IoT數據采集完成后， AI利用多種識別技術，對數據進行處理2.1 物聯網2.2 人工智能自然語言處理計算機視覺語音識別智慧家居智慧工業關鍵硬件算法模型路徑規劃GPUNPU傳感器深度學習（CNN、RNN等）CPU基礎應用技術產品技術支撐層基礎應用層方案集成層圖片來源：36氪研究院注釋：人工智能領域是新制造行業的重要組成部分，關于該領域的詳細研究討論請見36氪研究院系列報告人工智能行業研究報告。新制造：圍繞傳統制造業的智能升級CHAPTER III應用場景綜述：傳統制造業的多個環節都可以進行智能化升級工業機器人：被應用于制造業生產環節，輔助完成復雜工作智慧倉儲與智慧物流：高效低成本地完成倉

16、儲、運輸等環節智慧醫療：醫療用途的智能型服務機器人智能家居：建立在家庭環境下的智能家庭產品23新制造研究報告2017.6在新制造整體行業的產業鏈中，物聯網和人工智能是底層支撐技術，智能終端產品/系統則是物聯網和人工智能技術的最終載體，這些產品/系統集成了傳感器件、通信功能、AI算法等，能夠接入物聯網并實現特定功能或服務。如果按照最終面向的客戶可以將其劃分為To B和To C類，前者包括智能工業設備、公共服務監測設備、包括了智能水表、智能電表、智能工業監控監測儀表等智能表計類產品、以及自動駕駛或輔助駕駛的車載設備等。To C類產品則主要指智能消費電子類產品，如可穿戴設備和智能家居產品等。理論上講

17、，傳統制造業及其供應鏈上的各個環節都可以采用IoT和AI技術進行智能化升級，因此新制造涉及的應用場景十分豐富，如工業制造的各個生產環節及其供應鏈上的倉儲物流，以及針對C端消費者的家居場景等。但受限于篇幅，本報告將主要針對工業機器人、智慧倉儲與物流、智慧醫療、智能家居等產品或應用場景進行分析。新制造：傳統制造業的智能升級新制造，傳統制造業利用物聯網和人工智能技術的智能升級3.1 應用場景綜述3.2 工業機器人3.3 智慧倉儲&智慧物流3.4 智慧醫療3.5 智能家居24新制造研究報告2017.6機器人是指具有感覺、思維、決策和動作功能的智能機器，通?？梢园凑諔脠鼍爸饕譃榉諜C器人和工業機器人

18、兩種。根據國際機器人聯合會（International Federation of Robotics，IFR）給出的定義，工業機器人是一種可自動控制、可重復編程、多用途、擁有三軸或更多軸的機器（automatically controlled, reprogrammable multipurpose manipulator programmable in three or more axes）。相比服務機器人，工業機器人主要被應用于制造業的生產過程與環境中。過去機器人的工作以生產線上重復性較高和技術要求相對較低的機械性勞動為主，但隨著傳感器等物聯網和圖像識別、深度學習等人工智能技術的快速發展，

19、工業機器人的智能化程度也不斷加深，能夠逐漸完成更為復雜、精細的工作，進一步提高生產效率，降低人力成本。工業機器人智能化的工業機器人被應用于制造業生產，輔助完成復雜工作圖示：機器人控制系統組成框圖通信接口滑覺和力覺傳感器手軸回轉飼服控制器視覺系統手軸旋轉飼服控制器手軸飼服控制器回轉飼服控制器大臂飼服控制器大臂飼服控制器輔助軸飼服控制器控制計算機網絡接口聲音、圖像等接口打印機接口數字和模擬量輸入輸出硬盤存儲操作面板示教盒視覺系統接口3.1 應用場景綜述3.2 工業機器人3.3 智慧倉儲&智慧物流3.4 智慧醫療3.5 智能家居25新制造研究報告2017.6根據招商證券給出的機器人分類，工業機器人主

20、要可以分為焊接、搬運、裝配、處理和噴涂等幾種，其中搬運機器人將會在智慧倉儲這個應用場景下詳細介紹。工業機器人工業機器人可被應用于制造業多個場景，對其需求將會不斷擴大工業機器人焊接機器人搬運機器人裝配機器人處理機器人噴涂機器人點焊機器人弧焊機器人移動小車碼垛機器人分揀機器人沖壓、鍛造機器人包裝機器人拆卸機器人切割機器人研磨、拋光機器人隨著工業4.0時代的來臨，制造業的生產方式正在向著智能化、精細化的方向轉變，我國制造業對工業機器人的需求將大幅增長。來自IRF的數據顯示，2016年我國工業機器人銷量約9萬臺，預計到2019年這一數字將增長至16萬臺，占全球工業機器人銷量的39%。250004300

21、0460001600004140000150000300000450000德國日本北美中國大陸全球2015-2019年主要國家工業機器人銷量（臺）2019E2016E2015數據來源：IRF，36氪研究院圖片來源：招商證券，36氪研究院3.1 應用場景綜述3.2 工業機器人3.3 智慧倉儲&智慧物流3.4 智慧醫療3.5 智能家居26新制造研究報告2017.6KUKA（庫卡）于1898 年在奧格斯堡創立，目前是世界領先的工業機器人制造商之一，其產品包括六軸機器人、焊接機器人、碼垛機器人、人機協作型機器人、可用于極端環境下耐熱耐臟的機器人、可直接接觸食品藥品的小型機器人等，可被用于汽車、零售物流

22、、電子、能源、食品等多個行業的多種場景。醫療衛寧健康世界領先的工業機器人制造商，產品用于汽車、食品等多領域工業機器人 - KUKA以QUANTEC extra為例簡單介紹一下KUKA機器人的工作原理。KR QUANTEC extra是QUANTEC系列中應用最為廣泛的機器人，擁有20000個運行小時， 90至210kg的負載能力和最大3100毫米的作用范圍，能夠在多塵、潮濕和高溫環境下使用。人機協作機器人凈室機器人防水機器人架裝機器人耐臟耐熱機器人碼垛機器人高精度機器人較通用的六軸機器人編程出想要的位置，庫卡會記下多個軌跡點坐標，自適應的尋找目標接觸到目標后，通過力矩傳感器識別接觸并立即降低力

23、和速度，并搬運到安裝位置感測正確的安裝位置，以最高精度極其快速地安裝工件，并且力矩精度可達最大力矩的 2%圖示：KUKA工業機器人圖片來源：KUKA官網，36氪研究院3.1 應用場景綜述3.2 工業機器人3.3 智慧倉儲&智慧物流3.4 智慧醫療3.5 智能家居27新制造研究報告2017.6醫療衛寧健康中國市場貢獻其總體訂單增長量，將成為KUKA戰略重點工業機器人 - KUKA2,839 891 1,428 552 3,422 1,089 1,645 743 01,0002,0003,0004,000集團總收入機器人系統集成瑞仕格KUKA 2015-2016年各業務銷售收入（單位：百萬歐元）2

24、0152016KUKA于2017年初被美的集團境外全資子公司MECCA International (BVI) Limited并購，美的約持有KUKA集團已發行股本的95%*。KUKA 2016年年報顯示，KUKA全年總訂單為34億歐元，同比增長20.6%.其中機器人訂單10.9億歐元，同比增長22.2%，而來自中國市場的機器人訂單相比2015年則增長了37%。由于中國市場需求的擴大以及被美的并購，開拓中國市場也將成為未來KUKA的主要戰略重點之一。QUANTEC extra包含六個軸，都安有關節力矩傳感器，用于測量每個關節的輸出力矩，其中2軸承擔了機器人大部分自重外加負載重量，另外還需要平衡

25、系統的支持，平衡系統一般可以提供全部所需轉矩的40%以上。1軸平衡系統（液壓缸）2軸4軸5軸3軸6軸*數據來源：美的官網數據來源：KUKA年報，36氪研究院3.1 應用場景綜述3.2 工業機器人3.3 智慧倉儲&智慧物流3.4 智慧醫療3.5 智能家居28新制造研究報告2017.6新松機器人2000年在沈陽成立，擁有包括雙臂協作機器人、復合型機器人、7軸柔性多關節機器人、標準工業機械臂、并聯機器人等在內的工業機器人，是國內規模較大、產品線較全的機器人企業之一。新松生產的工業機器人采用了360度防碰撞控制、視覺定位系統等技術，具備輕量一體化特點，在力度感知、高精度的視覺檢測、復雜軌跡運動控制等技

26、術方面實現了新的突破。除此之外，新松的移動機器人集工業機器人和移動機器人的特點于一體，采用視覺誤差補償等技術，具備高度融合設計的一體化控制系統，可被應用于汽車、機械、電力、地鐵等多個領域。醫療衛寧健康國內規模最大、產品線最全的機器人企業之一，遠銷20余國家工業機器人 - 新松10 13 15 17 20 26.3%15.5%10.6%20.7%-150.0%-100.0%-50.0%0.0%50.0%01020304020122013201420152016新松2012-2016年營業收入（單位：億元）營收同比增長數據來源：新松年報，36氪研究院2016年，新松實現營業收入20.33億元，同比

27、增長20.7%；凈利潤4.11億元，同比增長4.0%。其中，工業機器人業務收入同比增長26.1%，物流與倉儲自動化成套裝備收入同比增長30.3%，自動化裝配與檢測生產線及系統集成同比增長19.1%。六軸柔性機器人輕載復合型機器人雙臂協作型機器人新松4kg工業機器人3.1 應用場景綜述3.2 工業機器人3.3 智慧倉儲&智慧物流3.4 智慧醫療3.5 智能家居29新制造研究報告2017.6倉儲物流作為連接制造業生產、供應、銷售等環節的中轉站，是制造業的供應鏈中不可或缺的重要環節，其效率的提高和成本的降低將會極大地促進制造業的發展。因此，智能化就成為了倉儲物流實現高效率低成本的最佳選擇。智慧倉儲和

28、智慧物流是通過使用傳感器、條形碼、射頻識別、全球定位系統等技術，完成信息集成、資源優化與倉儲物流全過程優化，實現物品倉儲、配送、包裝、運輸、裝卸等環節的智能化運轉與高效率管理。智慧倉儲&智慧物流智慧化的倉儲與物流是智能制造供應鏈上生產和供應的中轉站物流信息反饋圖示：智慧倉儲&智慧物流系統工作流程資料來源：天星資本、36氪研究所企 業 資 源 計 劃 系 統 / 生 產 管 理 系 統物 流 管 理 信 息 系 統倉 庫 管 理 系 統倉 庫 控 制 系 統電 氣 控 制 系 統倉庫設備各 類 物 料生 產 線訂單生產信息分類、整合的物流信息物流信息反饋分 揀 系 統分揀信息出入庫信息出入庫命令

29、分揀命令分揀與揀選設備搬運與輸送設備設備運行命令設備運行命令設備運行命令出 入 庫貨物存儲搬運輸送分揀無縫對接信息管理系統物流設備信息流物流3.1 應用場景綜述3.2 工業機器人3.3 智慧倉儲&智慧物流3.4 智慧醫療3.5 智能家居30新制造研究報告2017.6在制造生產的過程中，智慧倉儲和智慧物流互為供應鏈上下游，二者的關系密不可分。因此本報告會將智慧倉儲和智慧物流合并研究。其中智能倉儲系統主要包括識別系統、搬運系統、儲存系統、分揀系統以及管理系統，對物品的進出庫、存儲、分揀、包裝等進行有效的計劃、執行和控制。智慧物流則主要包括智能單元化物流技術、自動化物流裝備以及智能物流信息系統。通過

30、在流通過程中獲取信息從而分析信息做出決策，使商品從源頭開始被實施跟蹤與管理，實現信息流快于實物流。智慧倉儲&智慧物流利用自動化和智能化的技術與系統提高倉儲物流效率相比傳統倉儲物流方式，智慧倉儲充分利用了倉庫的垂直空間，能夠有效地提高空間利用率，提高單位面積存儲量；智慧物流則能夠動態優化路線，讓每輛車的運力最大化，提高整體配送效率。智能倉儲系統識別系統儲存系統管理系統企 業 內 部 網其他支持信息互聯網數據庫網絡管理互聯網、物聯網、云計算、大數據、人工智能、RFID、GPS、ERP、CRM圖示：智慧倉儲系統構成資料來源：長城國瑞證券、36氪研究院圖示：智慧物流系統架構圖資料來源：工業4.0和智能

31、物流，36氪研究院動態商業流程管理服務管理智慧協作虛擬結合信息報告指令發送貨物跟蹤出入庫路徑規劃自主決策市場需求業務協同客戶關系智慧物流單元智能轉運設備智能物流管理戰略規劃功能模塊支撐技術決策內容搬運系統分揀系統條形碼技術無線射頻技術AGV軌道回轉小車機器人堆碼垛立體化倉庫水平揀選系統垂直揀選系統倉庫管理系統倉儲控制系統3.1 應用場景綜述3.2 工業機器人3.3 智慧倉儲&智慧物流3.4 智慧醫療3.5 智能家居3101002003002016201720182019202020212016-2021年全球倉儲&物流機器人市場規模（單位：億美元）79%41%37%25%15%14%12%0%

32、50%100%物流信息技術滲透率新制造研究報告2017.6由于勞動力成本不斷上升，能夠極大提高倉儲和運輸效率的智慧倉儲和智慧物流系統，正在逐漸被應用到汽車、工程機械、冷鏈、 零售、電子商務、快遞、醫藥等多個領域。智慧倉儲&智慧物流由于存在豐富的應用場景，智慧倉儲和物流未來發展空間廣闊數據來源：Tractica，36氪研究院汽車工程機械電子商務零售業在汽車沖壓、焊裝、涂裝、總裝等環節均有使用，國內汽車物流自動化系統供應商主要是北高科、日本大福、德馬泰克等公司。連鎖超市等大型零售業存貨和訂單數量大、品種多、頻率高，自動化物流系統應用較多。主要系統供應商有北起院、德馬泰克等。目前大部分國內電商都在自

33、建物流體系，對物流設備，特別是輸送分揀設備需求旺盛。主要供應商有瑞仕格、德馬泰克、勝斐邇等。工程機械是國內智能物流系統應用較多的行業，主要供應商有北起院、日本岡村、日本大福等。數據來源：Wind資訊，36氪研究院來自Wind資訊的數據顯示，只有條碼技術在我國物流企業中較為普及，其余技術普及率均未達到50%。而來自市場研究機構Tractica的數據顯示，至2021年全球倉儲和物流機器人的市場規模將達到224億美元。由此可見，我國智慧倉儲和物流仍存在龐大的升級改造和市場發展空間。3.1 應用場景綜述3.2 工業機器人3.3 智慧倉儲&智慧物流3.4 智慧醫療3.5 智能家居32新制造研究報告201

34、7.6作為全球最大的電商之一，亞馬遜為了提高倉儲物流效率，提供更好的訂單履行解決方案，滿足消費者的需求，于2012年以7.75億美元收購了Kiva systems公司的機器人項目，將Kiva倉儲機器人與原有倉儲系統相結合，建立起自動化的倉儲設施，配貨員只需在工位操作系統前點擊自己需要的貨物，移動機器人負責揀選運送，員工伸手取下即可，全程無需走動，成功實現了貨到人的自動化分揀與搬運。醫療衛寧健康亞馬遜Kiva倉儲機器人，成功實現貨到人的自動化分揀與搬運智慧倉儲&智慧物流 - Kiva圖示參考自 Three engineers, hundreds of robots, one warehouse

35、從現成的直流電機到定制的滾珠絲杠，每個Kiva機器人都有超過900個零件舉重機制承重板螺旋上升緩緩頂起貨架離地5cm，同時機器人反向旋轉，保持穩定性避障系統紅外傳感器和敏感觸摸保險杠，人或貨物遮擋時Kiva會聽停止前進朝上的攝像頭讀取識別貨架底部條形碼，朝下的攝像頭讀取識別地板條形碼進行導航，同時還能結合其他傳感器數據如編碼器、加速度計和速率陀螺儀電源系統4個鉛酸電池進行供電，電量不足時，機器人將自動驅動到充電站驅動系統雙輪差速設計，行駛速度為1.5m/sKiva的算法并不依靠集所有決策于一體的單一軟件，而是在中央計算機、機器人和分揀站的PC端上運行代理軟件，終端之間可交換信息，也可獨立運行，

36、且均可實現自我優化。另外，機器人還可以進行粗略的地圖繪制。因此，整個軟硬件系統都具備實時并行處理訂單和庫存管理的能力。3.1 應用場景綜述3.2 工業機器人3.3 智慧倉儲&智慧物流3.4 智慧醫療3.5 智能家居33新制造研究報告2017.6由于Kiva的加入，亞馬遜的自動化倉庫系統成功地消除了倉庫內大量走路和搜索的時間和人力成本。不過，Kiva目前正在嘗試向更多元的非結構化場景拓展。此處的非結構化場景指的是難以通過工具去收集數據以認知整體環境的場景，如校園內搬運、游輪卸貨等敞開式、隨時有不確定因素干預的搬運場景。開放的非結構化場景中的倉儲機器人嚴格來講其實是在向物流機器人過渡。這種機器人需

37、要具備多種智能功能，如識別行人車輛等動態障礙物，預判運行軌跡并進行動態避障；自動實時監控機器人正在運送的包裹，必要時進行提醒和報警等?；蛟S這與菜鳥網絡、京東之前發布的無人配送車應用場景相似，但共同存在的問題是其商業化之路仍存在如成本、配送效率等諸多挑戰。醫療衛寧健康正在嘗試向非結構化環境中的物流運輸場景拓展智慧倉儲&智慧物流 - Kiva除了亞馬遜的Kiva倉儲機器人，近年來，國內也陸續有類似功能的產品出現，其中比較具有代表性的有Geek+和快倉的倉儲機器人。它們為客戶提供智能倉儲解決方案，由一系列的移動機器人、可移動貨架和揀貨工作站等組成硬件系統，以人工智能算法為核心，共同構成完整的智能訂單

38、履行系統。其核心技術涉及數據挖掘、機器學習、人機協作、節拍控制、資源控制和多主體系統（多機器人調度）等技術。圖示：京東配送機器人3.1 應用場景綜述3.2 工業機器人3.3 智慧倉儲&智慧物流3.4 智慧醫療3.5 智能家居34新制造研究報告2017.6醫療衛寧健康國內倉儲機器人處于探索向應用邁進階段，主要玩家相繼獲投智慧倉儲&智慧物流 - 快倉&Geek+目前一級市場中的倉儲機器人主要有快倉、Geek+、水巖科技、馬路創新等，各家主要的技術框架相似，在部分細節上有所區別。以快倉為例，快倉的導航系統除支持二維碼識別、慣性導航之外，還有正在自主研發并測試的SLMA技術，快倉機器人能夠根據現場環境

39、的不同自主切換導航方式，搬運過程更加流暢；其避障方式除紅外、激光、保險杠等傳統方式外，還和第三方新研發加入了視覺模塊，以加強距離判斷、紋理識別等能力。目前這些企業的收入主要來自兩個部分，一是軟硬件交付，一次性付費；二是通過自建倉庫或代運營客戶倉庫的方式收取倉儲服務費。由于倉儲機器人具備明確的應用場景和市場需求，發展較為迅速。但也存在不少問題，首先是大面積倉庫的使用可能會產生通訊壓力、調度邏輯等問題，此外還有產能、供應鏈等難點。如果這些問題得以解決，行業便可進入快速復制、鋪設期?？靷}Geek+創辦時間2014年2015年產品最新融資信息2017年3月份；B輪；2億人民幣；菜鳥網絡；軟銀中國201

40、7年3月份；A+輪；1億人民幣；美元VC詳峰投資單倉出貨能力（件/日）10000050000客戶舉例百世物流、京東、唯品會、中國郵政、Paul Frank、聯合利華、壹健康心怡物流、唯品會、蘇寧云倉數據來源：Geek+、快倉3.1 應用場景綜述3.2 工業機器人3.3 智慧倉儲&智慧物流3.4 智慧醫療3.5 智能家居35新制造研究報告2017.6相對于留守后方倉庫的倉儲機器人，前端的物流機器人由于處于非結構化環境之中，其場景難度遠超前者，因此目前技術發展不如倉儲機器人成熟。也因此，目前智慧物流這個賽道中多數是采用物聯網和大數據等技術以提高運輸效率的企業，既包括大福、德馬泰克這樣的智慧物流系統

41、集成商，也包括國內一些智慧物流裝備制造與系統集成企業。大福（DAIFUKU）于1937年在大阪創立，是全球最大的專業物流設備綜合制造商之一，提供包括系統及設備在內完整的物流軟硬件服務。大福目前在物流領域的產品主要有輸送系統、分揀/揀選系統和存儲系統。其中輸送系統可按客戶的貨物特性以及安裝條件選擇，還可將其與自動倉庫、分揀和揀選設備等輔助設備進行有效集成，并針對不同行業提供不同的解決方案。醫療衛寧健康針對行業差異提供相應物流方案，拓寬搬運技術應用范圍智慧倉儲&智慧物流 - 大福半導體液晶制造業潔凈室單軌輸送系統潔凈室單軌輸送系統潔凈單軌搬運小車托盤式行李輸送系統汽車制造業柔性驅動輸送系統電動單軌

42、輸送系統涂裝系統發動機測試系統鏈式輸送系統機場行李輸送系統可傾翻托盤式分揀機皮帶式輸送機圖示：不同應用場景中的大福物流系統3.1 應用場景綜述3.2 工業機器人3.3 智慧倉儲&智慧物流3.4 智慧醫療3.5 智能家居新制造行業總結CHAPTER IV行業總述：IoT+AI的智能化制造，未來可期未來發展趨勢：市場將逐漸擴大，安全或成新問題投資機會簡析：技術落地價值最大，B端產品先于C端爆發46新制造研究報告2017.6隨著近幾年我國經濟進入新常態，人口紅利逐漸消失，原材料價格持續上漲，高能耗低效率的傳統制造業面臨著不斷壓縮的利潤空間和愈發激烈的市場競爭，智能化的產業升級成為傳統制造業的迫切需求

43、。而新制造是通過物聯網技術采集數據并通過人工智能算法處理數據的智能化制造，其核心邏輯是由分布在節點處的傳感器采集數據，通過通信網絡傳輸，對數據進行分析以獲取有價值的信息，并最終將其用于優化研發、生產、運輸、銷售等環節。相比傳統制造業，新制造能夠更合理地分配閑置生產資源，提高生產效率；能夠更準確地把握用戶特性與偏好，以便滿足不同客戶的需求，擴大盈利規模。因此，隨著物聯網與人工智能技術的日趨成熟以及應用場景的不斷豐富，我們綜合考慮了我國物聯網和人工智能的爆發節點與各自的應用市場規模、我國制造業生產總值及其變化趨勢，以及未來傳統制造業的智能化滲透率等因素，我們認為2016年我國新制造的市場規模應在1萬億元以上，而2020年這一數字有望突破3萬億元，從2016年開始的年復合增長率約為25%*。新制造行業總結利用IoT與AI實現智能化制造，其市場規模有望于2020年破3萬億4.1 行業總結4.2 未來發展趨勢4.3 投資機會簡析*數據來源：36氪研究院為創業者提供最好的產品和服務