电子-人形机器人专题-机器嗅觉正式版.docx
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1、行业评级:看好(维持)分析师:蒋高振执业证书号:S1230520050002j ianggaozhen StOC研究助理:陈颖ChenyingOl StOC相关报告1机器人在多应用场景落地加 速2023.12.252国产人形机器人添新员,融 合 ChatGpT2023.12.253人形机器人专题一视觉传感 器2023.12.25证券研究报告I行业专题I电子电子报告日期:2023年12月26日人形机器人专题一机器嗅觉一一行业专题报告投资要点口机器人嗅觉具有广泛应用领域嗅觉是五种基础感知之一,是人形机器人环境感知的重要一环。机器人嗅觉在环境监测、安全监控、危险环境、医疗卫生等领域中具有广阔的应用前
2、景,可以实现在环境监测场景下对烟雾、多种气体浓度等数据进行采集、判定;在安全监控场景下识别有特殊的气味的化学危险品;在危险环境如火灾、煤矿场景下识别危险气体;在医疗卫生领域识别有害物质及人体生病时气味等等。日本于2006年开发的护理机器人RI-MAN,美国为海军的舰载自主消防机器人项目开发的人形机器人SAFFiR,以及在日本国际机器人展亮相的由川崎重工研发的救援人形机器人均有用到机器人嗅觉技术。口气体传感器+人工智能技术推动机器嗅觉发展目前对于机器人嗅觉问题的研究工作中,主要采用气体传感器或直接购买商用的电子鼻产品进行机器人气味识别。作为人工嗅觉的核心元件,气体传感器已经过多年发展。在发展过程
3、中,开发具有高敏感度、高选择性、高稳定性、快响应时间、低功耗和低成本的“4S2P”特性的气体传感器是主要目标。随着物联网、微纳加工技术与人工智能技术的发展,利用气体传感器阵列(模拟生物嗅觉中的嗅觉感受器)与人工智能算法(模拟生物嗅觉中的嗅觉神经系统)构建的人工嗅觉技术在更多的领域中发挥重要作用,实现气体传感器从“功能实现”到“性能提升”到“智能化”的发展路线。国内高端气体传感器份额较低,替代空间大根据YoleDGveloppemeni统计,2017年全球气体传感器市场中电化学、红外、半导体技术共同占据了95%以上的市场份额。根据全球知名市场情报咨询公司MOrdOrlnteIIigenCe统计及
4、预测,2018-2020年红外技术的市场份额逐年提升,至2020年已达24.06%。从全球来看,气体传感器生产商主要集中在英、Fl、德、美和中国。气体传感器相关企业有英国城市技术公司(母公司为HoneyWel1)、日本Figaro、英AIPhaSense、Dynament炜盛科技等。根据中研普华产业研究院数据,在高端的电化学类、红外光学类气体传感器领域,中国所占份额不足5%,有较大提升空间。未来在机器人、汽车、消费电子等领域发展的驱动下,气体传感器市场有望继续保持快速发展的势头。相关企业汉威科技(催化燃烧、半导体、电化学、红外光学等类型气体传感器);四方光电(非分光红外、光散射探测、超声波等类
5、型气体传感器)。风险提示技术进展不及预期;需求不及预期。正文目录1机器人嗅觉具有广泛应用领域42气体传感器类别及市场占比53气体传感器竞争格局64风险提示7图表目录图1:人形机器人嗅觉在各种场景下应用4图2:机器人嗅觉技术原理图5图3:气体传感器技术类型市场份额统计情况对比6表1:不同技术类型气体传感器市场占比61机器人嗅觉具有广泛应用领域机器人嗅觉具有广泛应用领域。嗅觉是五种基础感知之一,是人形机器人环境感知的重要一环。机器人嗅觉在环境监测、安全监控、危险环境、医疗卫生等领域中具有广阔的应用前景,可以实现在环境监测场景下对烟雾、多种气体浓度等数据进行采集、判定;在安全监控场景下识别有特殊的气
6、味的化学危险品;在危险环境如火灾、煤矿场景下识别危险气体;在医疗卫生领域识别有害物质及人体生病时气味等等。日本于2006年开发的护理机器人Rl-MAN,美国为海军的舰我自主消防机器人项目开发的人形机器人SAFFiR,以及在日本国际机器人展亮相的由川崎重工研发的救援人形机器人均有用到机器人嗅觉技术。图1:人形机器人嗅觉在各种场景应用救火救灾医疗护理资料来源:四方光电公告,RoboticsToday,中国消防杂志网,每经网等,浙商证券研窕所气体传感器+人工智能技术推动机器嗅觉发展。目前对于机器人嗅觉问题的研究工作中,主要采用气体传感器或直接购买商用的电子鼻产品进行机器人气味识别。电子鼻也是基于气体
7、传感器的气味识别仪器,主要包含气体传感器阵列和提供系统内分析软件模型的算法。气体传感器(GaSSenSor)是一种能够感受气体体积分数的变化并将其转变为电信号的换能器,可用于探测在一定区域范围内是否存在特定气体,和/或连续测量气体成分浓度。作为人工嗅觉的核心元件,气体传感器已经过多年发展。在发展过程中,开发具有高敏感度(SenSitiVity)、高选择性(SeIeCtiVity)、高稳定性(StabiIity)、快响应时间(SPeed)、低功耗(PoWer)和低成本(COSt)的“4S2P”特性的气体传感器是主要目标。随着物联网、微纳加工技术与人工智能技术的发展,利用气体传感器阵列(模拟生物嗅
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