家用电器行业：扫地机器人行业技术框架-兴业证券.pdf

请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明行行业业研研究究行行业业深深度度研研究究报报告告证券研究报告证券研究报告industryId家用电器家用电器推荐推荐(维持维持）重点公司重点公司重点公司重点公司EPS（人民币元）（人民币元）评级评级2022E 2023E海尔智家1.591.83买入海信家电1.201.39买入小熊电器2.172.61审慎增持苏泊尔2.963.46买入新宝股份1.241.59审慎增持来源：兴业证券经济与金融研究院relatedReport相关报告相关报告【兴证家电】“618”前瞻：平台政 策 与 品 牌 促 销 梳 理 2022-05-22【兴证家电】空调行业跟踪：4月空调出货平稳，海尔表现靓丽2022-05-20【兴证家电】4 月家电品类表现分化，空气炸锅需求爆发2022-05-15emailAuthor分析师：颜晓晴S0190521020002assAuthor研究助理：苏子杰王雨晴投资要点投资要点summary扫地机器人技术框架：两个维度扫地机器人技术框架：两个维度从信息链条和技术模块两个维度构建扫地机器人技术框架：从信息链条和技术模块两个维度构建扫地机器人技术框架：一是对信息输入、决策到输出的逻辑分析，二是对系统、模块、硬件和软件的原理分析。感知系统是扫地机器人信息输入的受体，本质上是对周围物理环境的感知系统是扫地机器人信息输入的受体，本质上是对周围物理环境的数字化。数字化。更具体地说，是对家庭室内环境的数字化。从模块上看，主要包括测距、识别、检测三个部分；从部件上看，主要包括传感器和边缘算法。决策系统负责信息处理和传递，本质是对数字信息的智能化处理。决策系统负责信息处理和传递，本质是对数字信息的智能化处理。从模块上看，包括导航、避障和控制。从部件上看，软件（智能算法）比硬件（PCB+芯片）壁垒更高。执行系统负责落实执行智能化决策。执行系统负责落实执行智能化决策。从模块看，主要包括清洁、移动和续航三个部分。从部件看，执行系统更侧重硬件，软件上的机构设计能力依赖经验积淀。扫地机器人技术脉络：两条线索扫地机器人技术脉络：两条线索导航是技术创新主线导航是技术创新主线：历经随机碰撞-局部规划-全局规划三个阶段，由无序-有序-智能。导航是软硬件一体的系统，其中，导航算法和导航传感器是扫地机器人的核心技术；现阶段芯片具有通用性，并非当下竞争关键。清洁是技术创新支线：清洁是技术创新支线：清洁技术创新路径与中国扫-拖-洗-倒四大传统清洁环节一一对应。扫地机器人本质上解决两个层次的清洁痛点，一是初步实现清洁自动化，强调自动化清洁的广度，使得自动化能够覆盖四个清扫环节。二是完全实现清洁自动化，强调自动化清洁的深度，彻底解放双手，无需人工复扫。扫地机器人技术变化趋势：短期清洁深化，长期交互升级。扫地机器人技术变化趋势：短期清洁深化，长期交互升级。短期看，短期看，高度智能和深度清洁是清洁电器理想产品必备的两大属性，鉴于目前扫地机器人已基本满足智能清洁和浅度清洁的需求，消费者需求痛点由清洁智能化转向清洁深度化。长期看，长期看，扫地机器人有望从单一功能性智能走向多场景化智能，交互升级是技术的发展方向，识别能力和 AI 算力将成为下一个突破口。重点公司重点公司：短期内扫地机器人的产品创新将由“大跨步式”革新转向“小碎步式”改良，行业竞争也趋于全面，除产品创新能力外，产品体系化能力、营销运营能力以及供应链降本能力的重要性凸显。建议关注建议关注：1）科沃斯：科沃斯：平台化+一体化能力突出，下沉与拓品潜力充足。2）石头科）石头科技：技：产品力与品牌力领先，管理能力持续优化。风险提示：新品销售不及预期，行业需求增长低于预期，行业竞争加剧风险提示：新品销售不及预期，行业需求增长低于预期，行业竞争加剧title扫地机器人行业技术框架扫地机器人行业技术框架createTime12022 年年 07 月月 07 日日 请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明-2-行业深度研究报告行业深度研究报告目目录录1、技术框架：软硬件一体的复杂系统.-4-2、感知系统：物理世界数字化.-4-2.1、模块：测距+识别+检测.-4-2.2、硬件：传感器.-6-2.3、软件：边缘算法.-14-3、决策系统：数字信息智能化.-15-3.1、模块：导航+避障+控制.-15-3.2、硬件：PCB+芯片.-19-3.3、软件：智能算法.-20-4、执行系统：智能决策功能化.-21-4.1、模块：清洁+移动+续航.-21-4.2、硬件：清洁组+机轮组+电池组.-24-4.3、软件：机构设计.-30-5、如何看待扫地机器人技术变化趋势？.-31-5.1、短期：深度清洁创新活跃.-31-5.2、长期：智能交互有望升级.-32-6、重点公司.-32-7、风险提示.-33-图图目录目录图 1、扫地机器人技术框架.-4-图 2、测距可用于定位.-5-图 3、测距可用于识别.-5-图 4、完成测距需测距工具与测距原理结合.-5-图 5、扫地机器人识别智能水平的三个层次.-6-图 6、米家扫地机器人 1S 共配置 12 类传感器.-7-图 7、激光雷达组成.-7-图 8、三角激光测距原理示意图.-8-图 9、ToF 激光测距原理示意图.-8-图 10、Neato XV-11 整体性能劣于同期 iRobot 产品.-8-图 11、米家扫地机器人凭借极致性价比引爆市场.-9-图 12、单目相机测距原理示意图.-10-图 13、iRobot Roomba980 采用单目视觉导航.-10-图 14、双目相机测距原理示意图.-10-图 15、石头 T7 Pro 搭载双目视觉避障.-10-图 16、3D 结构光深度相机工作原理示意图.-11-图 17、3D 结构光相机测距原理为几何测距.-11-图 18、3D-ToF 深度相机工作原理示意图.-11-图 19、惯性导航技术原理图.-12-图 20、扫地机器人碰撞传感器工作原理示意图.-13-图 21、扫地机器人悬崖传感器工作原理示意图.-13-图 22、米家扫地机器人 1S 配备的防跌落传感器.-14-图 23、扫地机边缘算法过程示意图.-14-图 24、扫地机器人全局规划导航步骤分解示意图.-16-图 25、扫地机器人避障技术演进示意图.-18-qZhUlXnVcVoWnMmN8OcM8OsQrRpNmOfQnNpQeRrRsNbRpOtMvPmRoPvPoPxP请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明-3-行业深度研究报告行业深度研究报告图 26、扫地机器人控制系统示意图.-18-图 27、扫地机器人 PCB 和主要芯片构成（以科沃斯 DG710 为例）.-19-图 28、智能算法框架示意图.-21-图 29、清洁环节智能化和清洁细节智能化示意图.-22-图 30、扫地机器人清洁系统迭代演进.-22-图 31、目前重要型号产品续航情况.-23-图 32、不同温度下锂电池剩余容量变化.-23-图 33、人指挥下的扫地机移动由“受限”到“自由”.-24-图 34、机器自主移动由“无序”到“有序”.-24-图 35、扫地机器人清洁组创新与传统清洁流程一一对应.-24-图 36、扫/吸模块硬件示意图.-25-图 37、扫地机器人与吸尘器吸风电机对比.-25-图 38、扫地机器人自清洁硬件创新.-26-图 39、探博 M1 滚筒式拖布与机身自清洁设计.-27-图 40、晓舞滚筒式拖布与机身自清洁设计.-27-图 41、iRobot&科沃斯与石头科技的集尘桶技术有所差异.-28-图 42、扫地机器人机轮组拆解.-30-图 43、汽车与扫地机器人“KNOW-HOW”建设对比示意图.-30-图 44、扫地机器人深度清洁的痛点逐步凸显.-31-图 45、高度智能和深度清洁是理想清洁电器必备的两大属性.-31-图 46、扫地机器人未来可能实现场景拓展，成为全方位的家庭服务机器人.-32-表目录表目录表 1、扫地机器人视觉相机对比.-9-表 2、扫地机器人三代导航系统演进示意图.-15-表 3、全局规划导航两种技术路线对比.-16-表 4、扫地机避障技术对比.-17-表 5、部分扫地机器型号的主要芯片.-20-表 6、部分产品集尘桶配置情况.-27-表 7、支持自动上下水的扫地机器人部分机型.-28-表 8、扫地机器人部分机型电池情况对比.-29-请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明-4-行业深度研究报告行业深度研究报告报告正文报告正文1、技术框架：软硬件一体的复杂系统、技术框架：软硬件一体的复杂系统本文从信息链条和技术两个维度构建扫地机器人技术框架本文从信息链条和技术两个维度构建扫地机器人技术框架。我们从信息链条出发，将扫地机器人运行流程视为信息输入、处理到输出的过程，并将技术解构为系统、模块、硬件和软件四个层次，与信息链条各环节一一对应，从而构建起涵盖扫地机器人各种功能原理与各类软硬件技术的分析框架（见图 1）。图图 1、扫地机器人技术框架、扫地机器人技术框架资料来源：兴业证券经济与金融研究院整理2、感知系统：物理世界数字化、感知系统：物理世界数字化正如人类拥有感官感知周围环境，扫地机器人也拥有负责采集环境信息的感知系统。感知系统是扫地机器人信息输入的受体感知系统是扫地机器人信息输入的受体，本质上是对周围物理环境的数字化本质上是对周围物理环境的数字化，更具体地说，是对家庭室内环境的数字化。更具体地说，是对家庭室内环境的数字化。从模块上看，主要包括测距、识别、检测三个部分；从部件上看，主要包括传感器和边缘算法。2.1、模块：测距、模块：测距+识别识别+检测检测测距：实现导航和避障的关键步骤测距：实现导航和避障的关键步骤测距即测量距离，是扫地机器人实现导航和避障的关键环节。测距即测量距离，是扫地机器人实现导航和避障的关键环节。请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明-5-行业深度研究报告行业深度研究报告1）测距与导航测距与导航：扫地机器人导航需要进行定位与建图。通过测距，扫地机器人可以实时获取周围物体与自身距离数据，在所处空间进行实时定位。此外，扫地机器人通过移动弥补测距的范围限制，最大程度覆盖房间，利用距离数据确定房间边界和各物体位置，最后完成建图。2）测距与避障测距与避障：避障的前提是确认障碍物，测距能够帮助扫地机器人进行物体识别。当某物体上所有点（或者主要特征点）的距离数据能够被获取，便可形成该物体的 3D 轮廓，结合算法等技术可对物体进行识别。完成测距需结合测距工具与测距原理。完成测距需结合测距工具与测距原理。测距工具主要为各类传感器，根据物理属性，可分为可见光传感器、不可见光传感器和声传感器等，常见的测距传感器包括激光雷达、视觉相机等。测距原理主要分为几何测距和 ToF 测距两种方式。几何测距是基于光的发射和折射所形成的几何数量关系计算距离（最常见的为三角测距）。ToF 即 Time of flight，ToF 测距是基于光的飞行时间和光的飞行速度计算距离，技术上可分为 dToF（direct）和 iToF（indirect）两种。图图 2、测距可用于定位、测距可用于定位图图 3、测距可用于识别、测距可用于识别资料来源：搜狐网，兴业证券经济与金融研究院整理资料来源：搜狐网，兴业证券经济与金融研究院整理图图 4、完成测距需测距工具与测距原理结合、完成测距需测距工具与测距原理结合资料来源：什么值得买，兴业证券经济与金融研究院整理识别：主要判别清扫对象和避障对象识别：主要判别清扫对象和避障对象识别是基于深度学习网络和目标检测算法识别是基于深度学习网络和目标检测算法，对图像中的目标物体进行判别的技术。对图像中的目标物体进行判别的技术。扫地机器人通过摄像头对所获图像进行分析，判别家庭环境中的清扫对象和避障 请务必阅读正文之后的信息披露和重要声明请务必阅读正文之后的信息