1、 九号公司的机器人基因
2015 年正式成立机器人研发团队之前，团队成员已积累相关机器人研发技术和 经验，例如 2006 年推出了排爆机器人。成立机器人团队后与英特尔进行合作，同时 在 CES 展上不断发布机器人产品，2018 年推出“路萌”机器人并推出美团合作款配 送机器人 S1，2019 年发布二代配送机器人 S2 以及室外配送机器人 X1，2020-2022 年相继发布送物机器人飞碟、送餐机器人饱饱以及割草机器人。
公司创始人及高管团队、机器人事业部核心人员大多具备机器人/工科背景。公 司创始人及高管高禄峰、王野、陈中元、刘淼均毕业于北京航空航天大学，具备机 械工程或机器人相应背景。公司 AI 及机器人技术研究院院长陈子冲毕业于清华大学， 曾于华为研发双目视觉算法，2015 年加入公司主导路萌以及室内外配送机器人等项 目。割草机项目负责人任冠佼为北航机器人领域博士，曾主导九号平衡车 PLUS 产 品包括 UWB 定位。公司通过股权激励等措施绑定核心人员利益，2023 年股权激励 计划授予陈子冲 24 万份存托凭证，2021 年股权激励计划对象含董纪冬。
2、 服务机器人市场：竞争分散且具备潜在空间，环境感知、 执行控制与智能决策为三大关键技术
2.1、 行业发展初期竞争分散，少数参与者掌握全栈核心技术
行业规模层面，根据弗若斯特沙利文，2022 年中国智能服务机器人及其解决方 案市场规模 516 亿元，细分来看物流及移动、扫地及地面清洁、巡检为主要应用市 场，市场规模占比分别为 23%/28%/19%。预计 2022-2028 年中国智能服务机器人市 场将保持较高复合增速，其中物流及移动/康养/送餐预计复合增速相对较高，分别为 30.4%/32.5%/33.5%，预计 2028 年市场规模将分别达 589/65/17 亿元。 竞争格局层面，由于行业仍处早期阶段，市场整体竞争激烈且分散，仅有少数 玩家能够提供全栈式核心技术（包括计算机视觉、语音交互、伺服驱动器、运动规 划和控制以及定位导航）。根据弗若斯特沙利文，预计中国智能服务机器人及其解决 方案市场 CR5 不足 20%。
具体细分市场来看： （1）教育机器人，2022 年市场规模 23 亿元，优必选以 5.2 亿元规模占有 22.5% 市场份额，其次盛通以 0.9 亿元规模占有 4%份额。 （2）物流及移动机器人（AGV/AMR），2022 年市场规模 120 亿元，海康机器 人以 15.2 亿元规模占有 12.6%份额，其次极智嘉科技以 6.9 亿元占有 5.8%份额。 （3）康养机器人，2022 年市场规模 12 亿元，2022 年市场前三大参与者合计占 据 15%左右份额，根据弗若斯特沙利文该市场具备成熟技术的参与者仍然有限。 （4）巡检机器人，2022 年市场规模 99 亿元，2022 年市场前五大参与者合计占 据 16%左右份额。 （5）扫地及地面清洁机器人，2022 年市场规模 142 亿元，2022 年市场前五大 参与者合计占据 90%左右市场份额。 （6）送餐机器人，2022 年市场规模 3 亿元，2022 年市场前三大参与者合计占 据 75%左右市场份额。
2.2、 服务机器人三大核心：环境感知、执行控制与智能决策
感知阶段，以传感器为基础构建融合视觉、听觉、触觉、体感等多模态感知系统，精准反馈环境信息。其中内部传感器主要用于测量机器人自身状态，外部传感 器主要用于测量与机器人作业相关的外部信息。为了提高感知的准确性，通常采用 多传感器融合方式，例如激光+视觉融合方式既保留了视觉技术提取的丰富纹理信息 也保留了激光技术在光照严重不足或纹理缺失的环境中仍能稳定工作的优势。
控制系统是机器人的大脑，机器人在执行工作时的运动位置、姿态、轨迹、操 作顺序及动作时间均受控于控制技术。控制具体可分为：（1）底层控制：以机械部 分、驱动器、传感器为核心和本体控制，伺服机构控制为核心。（2）上层控制：涵 盖运动分析、路径规划及配套软件控制。当前一般在运动、轨迹、力度控制中融合 信息科学、人工智能等技术增加机器人学习决策能力。
融合智能控制系统使得机器人具备独立自主解决问题能力，包括自主定位导航 （解决机器人 A 到 B 点问题）+避障核心技术（解决机器人如何从 A 到 B 点问题）。 机器人的决策主要依靠算法实现，并搭载机器学习、深度学习等人工智能技术，优 化算法的实现路径。不同类型机器人算法侧重点有所不同，其中移动机器人侧重定 位导航、路径规划和避障功能，而机械臂等工业机器人侧重尺寸测量、缺陷检查、 定位识别等功能。
三大核心可细分以下主要关键技术： （1）云服务平台：通过云端进行存储与计算，及时响应需求和实现功能，有效 实现数据互通和知识共享。 （2）底盘控制技术：组成包括减震系统、电机、电池、控制板卡等。其中伺服 轮毂电机将电机、编码器、减速机、轮子和轮胎集成一体，相较于传统伺服电机具 备扭矩大、惯量大、噪声小、精度高等特点，是更适合服务机器人的电机系统。 （3）定位导航和避障技术：硬件方面包括各类传感器、芯片等；软件方面包括 SLAM 系统、机器视觉、人脸识别、机器学习等。其中定位技术又可分为室内 UWB 定位，室外 GNNS 定位、磁导航/二维码导航、激光定位和视觉定位技术。避障技术 可分别机械/红外/超声波避障、激光避障、视觉避障以及激光+视觉融合避障等。
分场景来看，室内医院以及室外场景对机器人定位导航技术要求相对更高。配 送机器人为例，其应用场景主要包括餐厅、酒店、医院等室内场景以及封闭园区室 外场景。从场景复杂度上看，室外场景和室内医院较餐厅和酒店场景更为复杂，主 要系室外存在自然环境变化同时行人、车辆等外部环境变化较快等。场景复杂度更 高使得其对机器人定位导航技术要求更高，因此室外配送机器人多配备多种传感器 以实现对环境的深度感知。
3、 横向视角看九号公司机器人技术能力
本节我们尝试对比九号公司与优必选技术储备，以及服务机器人与无人机、扫 地机技术路径差异，探究九号公司机器人底层技术能力，对比发现九号公司商用服 务机器人技术储备或已达行业领先水平： （1）九号公司机器人与优必选机器人部分核心技术相通，二者均掌握 UWB、 激光、视觉、GPS、计算机视觉、轮毂电机、IoT 等技术，不同之处在于优必选掌握 人形机器人关键伺服驱动器技术，九号公司部分产品则在视觉基础上融入 AI 识别技 术（例如割草机器人在集成视觉模块中引入了 AI 芯片）。 （2）九号公司服务机器人与扫地机、无人机硬件相同，但根据不同场景技术路径有所差异。扫地机器人由于家庭场景为主以适合室内避障的结构光为主。配送机 器人（楼宇、餐厅）和无人机由于以室外场景为主以适合室外避障的双目视觉技术 为主，此外考虑到视觉技术的局限性，服务机器人多融合激光避障技术。
3.1、 九号公司与优必选：技术同源
3.1.1、 优必选机器人：服务机器人多传感器技术融合，人形机器人掌握自平衡+机 器视觉能力
优必选公司成立于 2012 年 3 月，是中国智能服务机器人的领航企业和人形机器 人的领导者。自成立以来优必选开发了行业领先的机器人技术（机器人运动规划和 控制技术、伺服驱动器）、人工智能技术（计算机视觉和语音交互）、机器人与人工 智能融合技术（SLAM 及自主导航技术、视觉伺服操作和人机交互），以及机器人操 作系统应用框架（ROSA）。目前优必选是全球少数能完成从小扭矩到大扭矩（最大 扭矩≥200Nm）伺服驱动器批量生产的公司之一。
以上核心技术广泛应用于优必选各类服务机器人以及人形机器人产品中： （1）送餐机器人。定位导航技术方面采用 U-SLAM，即激光和视觉技术融合， 其中视觉 AI 便于更好识别环境特征。避障技术方面采用多传感器融合避障，5 种传 感器包括 RGB-D 深度摄像头、激光雷达、超声波传感器。此外优必选针对不同场景 自研算法，包括人机窄道相遇、悬崖检测自主避障、识别玻璃智能避障等。运动控 制方面应用了轮毂电机、车规级独立悬架、减震万向轮以及运动控制芯片等。 （2）清洁机器人：定位导航技术类似送餐机器人同样采用激光和视觉技术融合 方式。避障技术方面采用 3D TOF 传感器+超声波传感器，其次 TOF 与单点激光配 合自主避险。 除送餐机器人和清洁机器人外，优必选送物机器人、辅助行走机器人、陪伴机 器人定位导航和避障均融合了深度相机、超声波传感器、激光雷达、红外传感器等 多个传感器。
（3）人形机器人：相较于服务机器人，定位导航避障技术同样采用了多传感器 融合模式，包含 RGBD 深度相机和双目视觉传感器。与服务机器人不同的是，人形 机器人引入了机器人视觉技术，能够在复杂背景环境种检测识别多种人体数据和物 体数据。
3.1.2、 九号公司服务机器人：已掌握室内外定位、激光视觉避障、计算机视觉多项 核心关键技术
自 2015 年系统研发机器人产品以来，公司已积累包括室内外定位导航、机器人 运动控制、高精度伺服轮毂电机等机器人关键技术。（1）定位导航技术方面，公司 已掌握 UWB 室内定位、RTK-GPS 室外定位、激光雷达/毫米波雷达、双目视觉/IMU （视觉惯导）等核心技术。（2）避障技术方面，公司掌握激光+视觉融合、结构光摄 像头、超声波传感器以及内置 AI 的传感器避障（可检测识别物体）关键技术。除核 心定位导航和避障技术外，公司亦掌握计算机视觉（识别人体数据）核心技术。
以上核心技术广泛应用于九号公司各类服务机器产品中，覆盖室内及室外场景：（1）路萌机器人（室外场景）：采用了 Intel Real Sense 深度摄像头，可以让机 器人模拟人眼所看到的 3D 世界，并判断空间距离、外部环境、人脸表情等。在本项 目中，Segway 机器人还与 Intel 感知计算事业部深度合作，利用 RealSense 深度摄像 头开发出融合了多种传感器信息的导航算法。深度摄像头外融合了 IMU 惯导技术， 并搭载了运动跟踪模组、超声波障碍检测传感器等，实现实时地图构建和动态避障、 锁定跟踪目标。此外，路萌机器人亦加入了人体识别（计算机视觉）技术，公司自 主研发 HUS 快速识别人体各项数据，配合用户执行相应命令。
（2）配送机器人：从共享滑板车 T60 导送物机器人飞碟，应用场景从室内到室 外，产品技术能力持续迭代升级。其中室外配送机器人 X1 融合了前后左右 RGB 摄 像头从而较好实现四向避障，同样采用主流激光+视觉融合技术。送物机器人飞碟引 入了自研的 VILO-SLAM 导航系统，激光+视觉+惯导+里程计+UWB 等多重传感器 方案实现自建地图自主更新，较大幅度提高对环境的感知能力。
（3）割草机器人：对比九号公司与科沃斯割草机器人，定位导航技术有所差异， 九号公司采用 RTK-GPS 技术而科沃斯采用 UWB、惯性导航和 GPS 定位技术。避障 方面九号公司和科沃斯均引入 AI技术识别物体类别，科沃斯采用视觉&TOF传感器，九号采用自研 VisionFence 传感器同时利用神经网络技术进行脏污检测。
（4）RMP 移动平台：2003 年 Segway 布局 RMP 业务，2015 年九号公司收购 Segway，2020 年九号公司自研第一代产品 RMP Lite，在支撑公司内部产品研发，实 现对内赋能的同时，也支持二次开发或定制化服务，进而实现了外部商业落地。RMP 移动平台采用了九号公司 AIOT 感知技术和决策技术能力，可实现限制路况下低速 自动驾驶，同时采用了轮毂电机技术，可调教合适速度-扭矩曲线。
3.2、 服务机器人与扫地机器人、无人机
我们分别选取室内外代表品类与服务机器人相比较，其中室内代表品类为扫地 机器人，室外代表品类为无人机，对比发现：（1）硬件相通，服务机器人与扫地机、 无人机均有采用激光雷达、深度摄像机、超声波等多种类型传感器。（2）技术路径有所差异，扫地机器人由于家庭场景为主以适合室内避障的结构光为主（同时家庭 场景障碍物种类较多因此部分厂商引入 AI 识别技术）。配送机器人（楼宇、餐厅） 和无人机由于以室外场景为主以适合室外避障的双目视觉技术为主），此外考虑到视 觉技术的局限性，服务机器人多融合激光避障技术。
扫地机器人领域，应用场景为室内，石头科技和科沃斯为代表的企业避障和物 体识别能力要优于其他企业。石头科技和科沃斯多采用结构光避障方式配合 AI 识别 技术，能够识别多种障碍物并根据障碍物种类做相应的避障策略，例如石头 G20 采 用结构光+AI 识别避障，能够识别 13 类 42 种障碍物。而云鲸和小米部分机型未采 用 AI 技术或仍采用单激光避障方式。无人机领域，应用场景为室外，大疆为代表主要采用双目视觉技术融合远红外 以及超声波等传感器。消费级领域，大疆 2013 年首次引入 GPS 系统，2015 年增加 视觉定位系统，2016 年首次引入双目视觉技术并实现“障碍感知”、“智能跟随”等 功能，2018-2023 年逐步走向全向避障技术，即全向均采用双目视觉避障。行业级领 域，大疆主要采用 D-RTK GNSS 高精度导航定位系统以弥补传统 GPS、气压计的不 足。
3.3、 九号机器人技术的迁移：算法+电控+传感器底层积累赋能智能电动 两轮车的处理运算与驾驶辅助
根据鲁大师调研报告，两轮车智能化技术可以分为运算中心、信息采集与交互 能力、驾驶辅助、能源系统、防盗系统、乘坐系统、智慧娱乐系统和用户系统，运 算中心和驾驶辅助为两大智能化体系。其中运算中心细分为数据处理、传感器、定 位系统、智能控制系统等；驾驶辅助细分为停车辅助、推行辅助、驾驶安全辅助系 统（ABS、TCS 等）、巡航服务。 鲁大师智能化测评报告显示，九号两轮车运算中心和驾驶辅助两大智能化功能 要优于同行，运算中心中传感器、数据处理能力以及智能控制系统要普遍优于同行。 而驾驶辅助中安全辅助、推行辅助以及停车辅助要普遍优于同行，其中主动安全辅 助仅九号布局（或主要系 ABS、TCS 等安全系统）。整体表现来看，九号电动两轮车 综合智能化水平要显著优于同行。
九号两轮车较为优秀的处理运算和驾驶辅助能力主要系传统主业例如机器人、 滑板车底层技术和研发团队赋能。从两轮车发展史来看，公司先后自研并引入了 ABS、 TCS 和 RSC 等主动安全辅助系统。感应方面，公司进入两轮车领域伊始便引入了姿 态感应系统，全车多处传感器提供多种姿态识别，随后通过机器学习+AI 算法提高 车辆状态识别能力。控制方面，公司联合旗下公司零级创新推出了自研的鼹鼠控 MoleDrive，配合传感器实现坡道驻车、助力推行等智能化功能。 （1）两轮车多项智能化技术需算法、电控和传感器配合，而传感器/算法/电控 为公司机器人和短交通业务核心底层技术。ABS、TCS 核心主动安全辅助系统需轮 速传感器与 ECU 控制配合；RideyLong 自研 L 级电控算法+高效率电机提升续航； OPD 单电门算法实现动能回收；姿态感应系统运用机器学习+AI 算法识别车辆倾倒、 非正常移动、翘车等多种情形；防盗传感器布局全车多处。
（2）ABS、信息处理等技术核心人员多来自于公司原有机器人以及智能短交通 团队。主导两轮车检测系统、ABS 系统、信号处理系统和电机控制器的袁玉斌为零 级创新 CEO，早期便进入九号公司曾负责控制算法、定位算法、信息处理等底层技 术。
4、 盈利预测与投资建议
2015 年公司正式成立机器人研发团队后与英特尔/英伟达等进行合作，相继推出 “路萌”机器人、室内外配送机器人、送餐/送物机器人、割草机器人以及 RMP 移 动平台，并逐步积累室内外定位导航、机器人运动控制、高精度伺服轮毂电机、计 算机视觉等机器人关键技术。对比公司与优必选，以及服务机器人与无人机、扫地 机，我们认为公司已具备较强机器人底层技术能力，有望赋能割草机以及服务机器 人业务长期增长，同时赋能其他业务智能化。我们维持盈利预测，预计 2023-2025 年公司归母净利润为 4.71/7.39/10.05 亿元，对应 EPS 为 6.54/10.26/13.94 元，当前股 价对应 PE 分别为 42.6/27.2/20.0 倍。
（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）
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