智能机器行业：两大主线掘金5股

　　核心观点：

　　多场景特征决定了多模态交互属性，服务机器人需突破三大核心技术模块

　　从技术的角度来看，服务机器人的多场景属性决定了其交互方式的多元化，智能型服务机器人涉及到语音、语义分析、情感分析、动作捕捉等多个维度的交互。我们认为，要达到人机融合的程度，需要突破三方面的核心技术模块，分别是环境感知模块、人机交互及识别模块、运动控制模块。 感知模块：多传感融合是未来大趋势，低成本SLAM+激光雷达是核心

　　服务机器人要实现智能化的交互体验，首先要具备环境感知能力。感知方式中，采用多传感融合是大趋势，包括视觉识别、结构光、毫米波雷达、超声波、激光雷达等。考虑到家庭和公共场合的应用场景，未来低成本的激光雷达+SLAM 方案是不错的选择。随着商业化加快，激光雷达也有望迈向低成本化。

　　交互模块：语音识别已达到商用门槛，语义理解仍然提升

　　伴随计算能力的提升，自动语音识别(ASR)识别能力越来越强。目前不少企业的语音识别错误率已经达到了实用门槛。而在语义理解方面，词法和句法基本解决，语义目前仅是浅层处理，自然语言处理仍然困难重重，未来有望伴随深度学习算法得以突破。除了语音交互方式外，图像识别算法突破也将会对语音语义交互领域形成补充。

　　运控模块：步态和非步态，不是替代而是共生

　　运动控制模块增强了服务机器人的移动和运动属性，目前家用服务机器人大多以电机控制为主。从产品属性看，有步态行走和万向轮为代表的非步态行走，我们认为二者互有优劣，存在场景差异，不存在替代关系，可以共存。

　　舵机是运控领域里比较核心的部件，对价格敏感，目前国内已经有企业突破了服务机器人专用舵机技术。

　　其他模块：AI 智能芯片通用与专用并行，操作系统领域国产系统正在孕育

　　芯片是是机器人的大脑，包括通用芯片和专用芯片，对于机器人来说，通用芯片和专用芯片各有千秋，未来各司其职，涉及到深度神经网络，通用芯片中GPU 和FPGA 在解决复杂运算上优于传统CPU。操作系统方面，目前主要以ROS 和安卓系统为主，TuringOS、iBot OS 等国产系统也在不断突破和孕育。

　　投资建议：我们建议从两个角度把握投资机会：(1)关注技术型平台公司，如AI 芯片、OS、语音语义、感知等环节，重点公司包括地平线、图灵、寒武纪、智臻智能、云知声、科大讯飞、思岚科技等；(2)关注在细分领域做应用开发的企业，基于特定场景整合行业资源，重点关注的公司包括康力优蓝、科沃斯、优必选、未来伙伴等公司。上市公司建议关注巨星科技、康力电梯、慈星股份、机器人、科大讯飞(广发计算机覆盖)等。

　　风险提示：服务机器人市场需求低于预期；行业过度竞争；核心技术突破低于预期。