紧接上一篇《无人配送，未来已来》对室外场景的研究，本文聚焦室内场景。相比室外无人配送，室内无人配送无需考虑太多公共交通属性，发展速度更快。经过十年左右的发展，室内无人配送来到了需求迫切和供给充分的汇集点，从当年的“网红”过渡到了考虑实效性探讨商业价值的阶段，是克服当代“鲍莫尔病”的重要方式之一。
摘要
劳动密集型行业需求迫切，降低对人力的依赖积极求变。以服务业为典型的劳动密集型行业正面临越来越高的人力成本，为提升服务一致性、降低对人力的依赖、增强规模效应，人力成本占比超过20%的餐饮及酒店等行业有较强的动力采用“人机结合”的服务模式。
作为新技术，室内无人配送有供给创造需求的特征，技术迭代与供应链成熟让室内无人配送真正实用化，能解决场景的痛点。场景的复杂度也在不断磨砺技术，倒逼产业加速发展：1）复杂、多变、真实的环境对技术鲁棒性提出了很高的要求；2）尽管人力成本不断提升，但总体上国内人力成本在全球仍处低位，在成本敏感型背景下打磨出的技术兼顾安全、效率和成本，也能适配更多的场景；3）算法加持，在越多的场景中能积累越多的数据，数据能驱动算法迭代，机器也会变得越来越聪明。
RaaS机器人即服务的商业模式创新。1）从付费模式上来看，类比SaaS，RaaS是一种按需购买或按期缴费用于获取机器人服务的模式。RaaS适用于资金、人力匮乏但想增加效益的小型企业，这让曾经支付不起一次性购买费用的企业也能享受到人机协作创造的价值，大大降低了企业享受新技术的门槛。由此，室内无人配送企业试图构建起一张“机器人劳动力”的服务网络来缓解中国以及其他发达国家低增长高成本人力的压力。2）采用RaaS模式的公司，更注重客户成功，从“一锤子买卖”到“长坡厚雪”。
餐饮和酒店场景是目前室内无人配送较快落地的场景。1）餐饮：以擎朗为代表的企业，打造送餐机器人替代餐厅传菜员，嵌入到餐厅原来的业务流中，实现人机协作的安全与高效配送；2）酒店：以云迹为代表的企业，构建以酒店配送机器人为基础的住中服务数字化解决方案，提升住客体验的同时，为酒店经营者降低人力成本，增加额外零售收入。
风险
行业渗透低于预期；竞争加剧。
正文
室内无人配送规模推广，人机协作大势所趋
无人配送之室内场景
在我们上篇报告《无人配送，未来已来》中，我们主要分析了末端无人配送的技术、路权和商业，并且分别分析了其在物流、本地生活和新零售领域的应用。从更加广义的角度来看无人驾驶技术，其实也是一种机器人的具象化。在刚刚过去的百度世界大会上，百度创始人董事长兼CEO李彦宏认为未来的汽车会变成机器人，百度也提出了“汽车机器人”的设想。本篇报告我们侧重于分析无人配送的室内场景，尤其是在餐厅、酒店等场景中的应用。和室外无人车不一样的地方是，室内服务机器人无需考虑太多的公共交通属性，但尤为重视能否发挥机器的特性、能否带来实效性，其商业属性更为关键。
图表：无人配送分类
资料来源：中金公司研究部
正如我们在上篇报告阐述的那样，机器的优点是对于重复性、机械化的工作，能够更高效地完成，而且边际成本较低。但机器也存在其天然的局限性，中短期内很难做到满足人们较高个性化的需求。因此我们认为机器将不断嵌入人们的生活和工作的日常，人机协作将会是大势所趋。
图表：机器解决集约化需求，人解决个性化需求
资料来源：中金公司研究部
图表：餐厅一线员工月工资VS餐厅机器人月成本
资料来源：中国饭店协会，中金公司研究部
技术快速接近成熟
室内无人配送经历了一轮清晰的Gartner曲线。早年室内无人配送曾吸引人们大量眼球，以室内无人配送在餐饮行业的应用为例，2010年-2015年，行业采用磁导轨的技术，虽然可以实现无人化，但无法保证运营效率，2016年大批打着“无人化”名号的餐厅倒闭，行业内的态度从好奇到质疑最后到失望。技术迭代和供应链整合让行业焕发新生：1）随着SLAM、雷达、深度视觉等多种传感技术的融合，室内无人配送不再只能依照固定线路行进，而是可以根据场景变化更加灵活智能地做预判和决策，配送效率得到大幅提升，餐饮机器人在工作效率方面基本上和传菜员类似。2）2018年，随着AI算法突破和供应链的构建，餐饮机器人成本得到大幅下降，餐饮机器人每月的租赁成本低于传菜员每月的工资，餐饮无人配送不再仅仅是一个“噱头”，而是能解决场景的痛点。
图表：室内配送机器人市场变化曲线
资料来源：红餐网，中金公司研究部
作为新技术，室内无人配送有供给创造需求的特征，技术迭代与供应链成熟让室内无人配送真正实用化，能解决场景的痛点。然而，从另一个角度看，场景的复杂度也在不断磨砺技术，倒逼产业加速发展：1）复杂、多变、真实的环境对技术鲁棒性提出了很高的要求。以餐饮场景为例，餐厅人员密集、机器与人近距离接触、而且消费者对服务质量要求高；2）尽管人力成本不断提升，但总体上国内人力成本在全球仍处低位，在成本敏感型背景下打磨出的技术兼顾安全、效率和成本，也能适配更多的场景；3）算法加持，在越多的场景中能积累越多的数据，数据能驱动算法迭代，机器也会变得越来越聪明。
RaaS：Robot as a service机器人即服务的商业模式创新
不同于传统机器人的一次性销售模式，室内无人配送迭代出了一种全新的商业模式Robot as a service(机器人即服务，简称RaaS)，是指企业用户可以根据需求，租赁机器人和订购所需的服务，而无需一次性购买。1）和其他类型的“XaaS”例如IaaS(Infrastructure as a service)、PaaS(Platform as a service)、SaaS(Software as a service)一样，RaaS是一种按需购买或按期缴费的模式用于获取机器人服务。2）RaaS适用于资金、人力匮乏但想增加效益的小型企业，这让曾经支付不起一次性购买费用的企业也能享受到人机协作创造的价值，大大降低了企业享受新技术的门槛。由此，室内无人配送企业试图以机器人替代部分重复性劳动的人力，构建起一张“机器人劳动力”的服务网络来缓解中国以及其他发达国家低增长高成本人力的压力。
采用RaaS模式的公司，更加注重客户成功，深刻理解各类型客户的诉求，将产品和服务嵌入到客户的业务流程中，用无人配送技术赋能客户，从“一锤子买卖”到“长坡厚雪”。与之相匹配的，公司也会在组织架构和团队能力上做出调整，更加注重售后团队的搭建，注重打造团队的运营能力。
图表：RaaS和SaaS的比较
资料来源：中金公司研究部
条件准备充分，场景渗透加速
随着技术愈发成熟、供应链日渐完善、商业模式也逐步清晰，供给侧条件成熟；同时，以服务业为典型的劳动密集型行业正面临越来越高的人力成本，为提升服务一致性、降低对人力的依赖、增强规模效应，餐饮及酒店等行业有较强的动力采用“人机结合”的服务模式，需求侧也在不断升温。我们认为接下来即将是室内无人配送在需求上得到快速验证的时期，进而大规模上量、在各场景中实现高效商业运营，尤其在餐饮和酒店场景中的应用。
从产业链上看，行业内的龙头企业在技术、供应链、控制成本角度都取得了较大突破，并且在细分应用场景中也有大量实践案例。我们接下来会简要介绍行业技术上的相关突破，之后把更多精力放在关于场景和相应解决方案的讨论上。
图表：室内无人配送产业链和相关企业
资料来源：36Kr，中金公司研究部
技术突破和规模量产
定位导航、算法、运动控制
室外无人驾驶由于需要处理天气因素、地面复杂的障碍物或交规信息以及高速移动的车辆、人群等，把重点放在传感器覆盖度，如何在现有的交规体系下实现无人驾驶，包括识别车道线、识别人、做提前的预判加减速等。室内和室外本质上是同一套技术框架，都是通过传感器感知环境、定位导航然后做到避让和自主行驶。但室内需要解决两大技术难点，1）靠自身传感器如何做到稳定可靠的定位和导航：GPS在室内是无效的，在没有全局定位的参考下，需要靠自己的传感器定位；2）安全和效率的平衡：室内无人配送与人是零距离接触的，需要保证较高安全性，与此同时还要保证机器人能够开展高效的服务工作。目前室内无人技术主要通过感知、计算、执行三大模块来实现稳定可靠的定位和导航，以及安全和高效的工作。
图表：三大核心技术模块
资料来源：36Kr，亿欧智库，中金公司研究部
SLAM的引入，让柔性和高效成为可能
传统导航、导引技术适用单一简单场景，柔性较差。传统的电磁、磁带/磁钉、二维码、色带等导引方式均采取了较为固定的行进轨迹来引导机器人，虽然精度较高但存在柔性低、前期固定资本投入高、后期调整难度大的问题。以早期的送餐机器人为例，一开始只能沿着地面黑色磁轨行驶，且不能提前避障，机器人无法后退，只能沿着磁轨完整行驶一圈后才能回到出餐点，导致机器人的行驶较为低效且非常固定。
图表：传统定位、导航、导引技术
资料来源：LogTV，ASAP Rental，中金公司研究部
新型多融合传感器方案，柔性定位导航，让室内机器人“不迷路”。里程计、惯导、激光、视觉等多融合的传感器技术的引入，逐渐让机器人在实现柔性化路径规划的同时拥有稳定可靠的定位和导航。
图表：新型多融合传感器定位、导航、导引技术
资料来源：LogTV，ASAP Rental，中金公司研究部
►内传感器：通过感知自身的运动变化，计量累计位姿变化，其优势在于不依赖于外部环境。主要包括1）里程计：通过事先知道车轮的直径，计数车轮转速，得出速度和位移。以差分两轮为例子，根据两个轮子的转圈数差，可以推算出运动主体角度的变化；2）惯性传感器（加速度计、陀螺仪）：可测量出线性加速度和角速度，通过积分可以推算出累计位移和角度变化。
►外传感器：通过感知周遭环境，来辅助定位自己的位姿。主要的外传感器包括激光雷达、超声波雷达、视觉摄像头等。
室内柔性化的定位和导航主要通过SLAM技术来实现。SLAM全称为Simultaneous localization and mapping（同步定位与地图构建）。SLAM通过传感器获取的信息来进行当前位姿的推算、轨迹估计与环境建图，相比传统的卫星导航、惯性导航、路标导航等定位方式，SLAM技术的所有算法都是围绕传感器收集的信息来展开的。总体来说，SLAM技术大致包含了感知、定位、建图三个过程：1）感知：通过传感器（激光雷达或视觉传感器）来获取周围环境的信息；2）定位：通过传感器实时获取自身位置及姿态；3）建图：根据自身位置及传感器获取的信息，描述出当下所在环境的地图。根据不同的传感器，可分为激光SLAM和视觉SLAM：
►激光SLAM：激光雷达可对周围物体实现全方位扫描测距，其采集到的物体信息会呈现出一系列分散的、具有准确角度和距离信息的点，被称为点云。通常激光SLAM系统通过对不同时刻两片点云的匹配与比对，计算激光雷达相对运动的距离和姿态的改变，也就完成了对自身的定位。
►视觉SLAM：随着计算机视觉的迅速发展，视觉SLAM因为摄像头成本低、且收集的信息量大、适用范围广等优点受到关注。
然而单一传感器无法处理诸如纹理少等复杂环境，且SLAM是软硬结合系统，硬件带来的算力、传感器同步、定位精度等问题软件无法解决。在此基础上又形成了1）多传感融合SLAM方案，即把多种传感器混合在一起，包含激光雷达、相机、惯性传感器、GPS等；2）多特征融合SLAM系统，相较于单一采用点特征，多特征融合利用环境中不变的线、面等多种特征做到对环境进行更为完整的描述；3）语义SLAM系统，提取图像、点云中的语义信息，并对此进行描述从而认知环境，实现对自身的定位并建图。结合多传感器、多特征基元和几何语义，打造了多源融合的SLAM方案。
图表：多源融合SLAM方案
资料来源：APRIL机器人智能感知与学习实验室，中金公司研究部
以餐厅配送机器人为例，来自自动驾驶的灵感，餐厅配送机器人从2016年开始引入SLAM技术进行定位导航，从而让机器人无需铺设任何地面导轨，进行任意角度、方向的自由移动，大大提升了工作效率。
AI算法：追求效率与安全的平衡
在保证安全的基础上，为了实现工作效率的提升，真正让其“实用”，室内无人配送背后融入了大量AI算法包括物体的识别追踪、对应的轨迹判断和多台机器的AI调度等。1）早期很多公司不会区分桌子和人，笼统定为障碍物，因而无法对动静物做出预判，机器的运行效率比较低。在融入AI算法之后，假如前面是固定的障碍物，机器在运行过程中无需减速；但如果是人，机器就需要对人的运行轨迹做一定的预判，控制速度，从而更好解决安全和效率的平衡。2）在多机器运行的复杂环境下，AI智能调度可实现多机器的联动、分布调度，确保多机器人协作、安全更高效完成任务。
数据驱动算法精进。以送餐机器人为例，不管是售卖还是租赁机器人，无人配送机器人的公司都掌握了终端的数据，形成了数据、算法、场景的马太效应，在场景中铺量越多，数据越多，算法越智能，使用效果更好，从而客户越满意，场景中的铺量更上一层楼。
运动控制：伺服轮毂电机实现精准低速运动
室内服务机器人在运动控制上主要采用伺服轮毂电机。1）在电机速度较快的情况下轮毂电机能平稳地运转，但是在低速控制下，电机转矩小且不稳定。为实现低速场景下的大转矩稳定运行与机器人的精准控制，伺服轮毂电机应运而生。2）编码器可提供位置、角度、电机运行速度、距离等信息，并反馈到控制器，控制器通过计算脉冲数量确定当前位置，实现对运行速度、距离、位置的精准控制。3）矢量控制算法可通过调整变频器的输出频率、输出电压的大小及角度，输出额定转矩并进行快速加减速。
供应链闭环，成本可控，规模量产
大多数无人驾驶公司在造车方面是通过和车厂合作进行的，相对而言汽车产业链已经发展多年，供应链较为完整。然而对于室内无人配送的机器人产业链而言，行业早期产业链基本上是空白的。1）早期室内无人配送的公司在供应链上投入了很多精力，包括核心零部件的工程化调优例如电机、驱动、PCBA、主控、传感器等；2）早期，由于每年的出货量不高，室内无人配送的公司很难找到愿意合作的供应商，因此品质和供货能力都很难得到保证；3）进入到规模扩张的阶段，室内无人配送的公司在掌握核心部件和定义产品的基础上，开始有足够的话语权寻找专业的代工厂完成产品加工和组装，由此打造供应链闭环，成本也因此有了大幅的下降，真正实现产品的大规模量产。
餐厅场景：从“网红”到“标配”
服务员供需矛盾初现，疫情催化渗透进程
人力成本是餐饮业除原料进货成本外最高的成本项之一，其中一线员工占比高。根据中国饭店协会，餐饮业的人力成本占比较高，不同餐饮业态略有差异，多数在17%-25%之间，是除原料进货成本之外的第二高的成本项。从2017-2019历史年度来看，人力成本占营业额的比例维持在20%以上。与此同时，在餐饮员工中，一线员工人数的占比超过80%。
图表：2017-2019年人力成本占营业额的比例
资料来源：中国饭店协会，新华网，中金公司研究部
图表：2019年不同业态餐饮成本构成
资料来源：中国饭店协会，新华网，中金公司研究部
劳动力短缺越发明显，人力成本涨幅高于其他成本项。1）近年来，我国16-59岁劳动年龄人口数量持续下降，从2011年的9.4亿人逐年减少至2020年的8.8亿人，16-59岁劳动年龄人口占比从2011年的69.8%大幅下跌至2020年的62.3%。2）人口红利逐渐消退的时代，人工成本压力骤增，吸纳就业人口较多的服务业首当其冲。根据中国饭店协会，2017-2019年一线员工平均工资维持5%以上的增速，2019年月工资近4,000元人民币。3）中国饭店协会2020年的调研显示，在餐饮业的成本中人力成本占营业收入比例同比变动均值增速较快。
图表：2011-2020年中国16-59岁劳动年龄人口数量及占比
资料来源：国家统计局，中金公司研究部
图表：2017-2019年一线员工工资变化水平
资料来源：中国饭店协会，新华网，中金公司研究部
图表：2019年不同业态各成本项占营业收入比例同比变动均值
资料来源：中国饭店协会，新华网，中金公司研究部
餐饮一线工作招人难，留人难。由于餐饮一线工作枯燥繁重、上升通道狭窄、收入低于平均水平，加上业内竞争加剧和就业选择多样化，餐饮行业一直面临着招人难、留人难的问题。根据人力资源社会保障部的数据，餐厅服务员基本上一直居“最缺工”前三位；根据美团研究院《2019中国餐饮商户发展报告》，餐厅经营时间越长，对服务人员难招、难留、费用高这一痛点越敏感。根据中国饭店协会的数据，2018、2019年餐厅服务人员的流失率均高于15%，其中火锅、团餐、西餐休闲餐平均流失率2019年均高于20%。频繁的流动加重了餐饮企业招聘和服务培训上的支出，也令服务一致性无法得到保障。
图表：3Q19-2Q21全国招聘前十短缺职业
资料来源：人力资源社会保障部网站，中金公司研究部
图表：不同生命周期的餐饮商户的经营痛点排名
资料来源：美团研究院，中金公司研究部
图表：2018-2019年餐饮员工流失率
资料来源：中国饭店协会，新华网，中金公司研究部
图表：2019年不同餐饮业务员工流失率
资料来源：中国饭店协会，新华网，中金公司研究部
随着连锁化率的提升，中国餐饮对标准化的服务提出更高要求。连锁化率高是餐饮行业成熟的标志之一。提升连锁化率会带动前端管理和营销体系的成熟，促进整套供应链体系的完善。相比美国超过60%的餐饮连锁率而言，中国的餐饮连锁化率处在较低的水平，尚有近4倍的提升空间。从美团研究院发布的《中国餐饮大数据2021》中可见，2018-2020年，中国餐饮连锁门店占整个餐饮大盘门店数的比例逐年提升，中国餐饮连锁化率从2018年的12.8%，提升到2019年的13.3%，至2020年继续提升至15.0%。我们认为，消费者对食品安全、质量稳定性、服务效率的要求日益提高，加上餐饮竞争也日益激烈，促使商家追求标准化的业务流程从而实现规模化连锁化的扩张。
图表：2018-2020年中国餐饮连锁率
资料来源：美团研究院，中金公司研究部
图表：2018-2020年美国餐饮连锁率
资料来源：欧睿数据，中金公司研究部
业务流程化，分工明细化。连锁餐厅的产品和服务流程逐渐标准化，一线员工的分工更加明细，工作较为程式化。例如，海底捞餐厅工作人员分为近20个工种，但某些工种较为机械化，可在一定程度上引入餐饮配送机器人进行劳动替代。
图表：海底捞餐厅工种
资料来源：海底捞员工手册，中金公司研究部
疫情加速了餐饮行业对送餐机器人的关注和需求。2020年3月疫情逐渐消退，实现“无接触”服务的送餐机器人助力餐饮行业复工复产，保障门店安全运营。与此同时，返工难以及高人工成本支出也让餐饮老板们开始考虑如何降低对人力的依赖。从疫情中恢复过来后，餐厅配送机器人凭借高一致性的工作以及可接受的成本得到餐饮老板们的青睐，逐渐成为餐厅标配。
重构餐饮工作流，高效运营是竞争关键
传统餐饮业态下，食品配送、餐盘回收等环节的工作简单枯燥、工作量大、重复性高，无法较好发挥人的主观能动性，因此这些环节的人员流失率较高。而餐饮配送机器人恰好找到了较好的平衡状态，能够安全高效地实现这些相对标准化工作。然而真正进入到商业化落地阶段，深谙餐饮行业的实践经验，帮助商户更高效安全地服务客户尤为重要。亿欧智库认为，送餐机器人具备落地可行性的条件之一就是要有不低于服务员的效率，从硬性指标上看，包括每日配送餐盘数、移动速度等。
餐饮品类，从火锅、烧烤等品类切入，逐渐拓展到全品类。餐饮配送机器人较先从火锅、烧烤等标准化程度高、温度低、汤水不多的标品出发，在火锅店、烧烤店率先实现了算法的优化和商业运营。而后，我们逐渐看到，餐饮配送机器人开始运送热菜、有汤水的餐食，逐渐拓展到全品类。
餐厅面积和过道宽度影响通行，多系列餐饮配送机器人契合不同大小的餐厅。一台标准的送餐机器人通常可以承担300~400平米的送餐任务。针对面积较小、过道较窄的餐厅，餐饮无人配送的企业也研发了多系列餐饮配送机器人，契合不同面积和过道宽度的餐厅。
嵌入到原来餐厅的业务流中，形成人机协作的安全与高效的状态。从工作流角度来看，餐饮行业一线员工的主要工作可以分为送餐和回盘，这些工作大部分可以由餐饮配送机器人替代。在餐饮配送机器人的帮助下，送餐流程中服务员只需要将食品放置在托盘并输入对应桌号，传菜过程可以由配送机器人替代；回盘流程中服务员只需要将餐具放置到托盘，机器人将会完成餐盘搬运、卸载、返航等工作。从效率来说，一台送餐机器人高峰期能配送400个以上的托盘，超出人工运送150-200个托盘的工作量，效率相比人工实现了150%~200%的提升。对于从“传菜”岗位上被机器人替代的服务员，他们能更发挥出人的特长，更好服务消费者，真正成为更有价值的“顾客助手”。
图表：餐饮配送机器人送餐工作流程
资料来源：36Kr，中金公司研究部
图表：餐饮配送机器人回盘工作流程
资料来源：36Kr，中金公司研究部
更低成本，更高效率。目前送餐机器人每月租金约为1,000-2,000元/月，低于餐饮行业一线员工平均工资4,000-5,000元/月，同时餐饮配送机器人对一线员工劳动替代比达到1:1，在效率类似的情况下餐厅配送机器人平均配送成本低于人力。我们认为，数据积累上量，算法迭代加速，预期效率将继续提高；另外随着进一步规模量产，机器的平均成本将进一步下降，由此平均配送成本也将进一步下降。
图表：餐厅服务员VS送餐机器人
资料来源：36Kr，中金公司研究部
RaaS模式：降低使用门槛，重视后端服务让商户用好机器人
餐饮企业生命周期短，RaaS模式可降低其使用门槛。根据中国饭店协会2020年对餐饮行业的调研，行业普遍存在生命周期短的问题。美团点评发布的《2017中国餐饮供给侧发展报告》数据显示，餐厅的平均寿命为508天，死亡率达30%。RaaS模式可以让客户按需购买或按期缴费获取机器人技术，让曾经支付不起机器人费用的中小餐厅也能享受到人机协作创造的价值，降低了企业享受新技术的门槛。根据我们的测算，餐厅采用自购和租赁模式相比，餐厅自购使用到20个月及更长时间的时候，其每月的使用成本才比租赁模式更低，考虑到餐厅平均寿命为500多天，因此我们预计更多的餐厅会考虑使用租赁模式。
图表：售卖模式VS租赁模式每月使用成本对比
资料来源：36Kr，中金公司研究部
重视售后服务，帮助商户用好机器人。由于中国餐饮企业标准化程度低，各自的业务流程差异化程度高，另外餐厅无人配送机器人改变了传统机器人的收费模式，和软件的SaaS的模式一样，从“一锤子买卖”转向“长坡厚雪”的生意模式。因此，RaaS模式下的餐饮无人配送企业重视客户成功，希望长期发展的公司一般会搭建全国性的技术支撑和运营服务，让机器人更好地融入进商户日常的日常业务流程中，提升机器人的服务效率，由此提升客户的复购率，实现更大的商业价值。
头部公司跑出，有望快速渗透市场
有望成为餐厅标配，低渗透率下的蓝海市场机遇
潜在市场规模测算逻辑一，自上而下法。我国餐饮业过去10年经历了快速发展，2019年我国餐饮收入总规模达到4.7万亿元人民币，2020年受疫情影响所有下滑，过去10年复合增长率近8.5%。2021年餐饮业从疫情中恢复过来，增长强劲，根据中国烹饪协会的数据，2021年1至4月份实现营业收入13,973亿元，比2020年同期上升108.9%，较2019年同期增长58.4%，增幅领先全社会商品零售额38.1%，预计2021年全国餐饮市场总规模有望突破5万亿元人民币。根据中国饭店协会的数据，人力成本占营业额的比例约为21%，与此同时，一线员工的成本占总人力成本的约75%。我们假设餐厅配送机器人可替代的人员约为10-15%，那么餐厅配送机器人每年潜在的市场空间约为800-1200亿元人民币。
潜在市场规模测算逻辑二，自下而上法。根据中国烹饪协会的统计数据，2018年我国有800多万家的餐饮商户；根据美团研究院的调查研究报告，按照经营面积来分，仅有1.0%的商户经营面积在500平米以上，1.1%的商户经营面积在300-500平米，3.6%的商户经营面积在200-300平米，11.8%的商户经营面积在100-200平米，34.5%的商户经营面积在50-100平米，48.0%的商户经营面积在50平米及以下。我们假设一台餐厅配送机器人可覆盖200-300平米的经营面积，每月的租金约为1000-1500元，那么餐厅配送机器人每年潜在的市场空间约为1100亿元人民币。
根据以上两种计算方法得出，我们认为餐厅配送机器人预期的市场规模约为1000亿元。根据亿欧智库的数据，2020年餐厅配送机器人的市场规模约为8亿元人民币，目前尚处于低渗透的状态。随着餐厅配送机器人真正融入到餐饮门店的业务流程中，成本可控，餐厅配送机器人实现从“网红”到“标配”，我们认为渗透率将进一步提升。
图表：中国市场餐饮收入总规模
资料来源：国家统计局，中金公司研究部
图表：中国餐饮商户经营面积分布
资料来源：美团研究院，中金公司研究部
图表：潜在市场规模测算逻辑一（自上而下）
资料来源：中国饭店协会，中金公司研究部
图表：潜在市场规模测算逻辑二（自下而上）
资料来源：美团研究院，中金公司研究部
头部公司跑出，引领市场发展
餐厅配送机器人赛道中头部公司基本形成，主要是擎朗、普渡和猎户星空，出货量均超过1万台，在餐饮室内无人配送领域拥有较高的知名度。头部公司拥有丰富的技术积累，一定规模的出货量促使公司能够较好掌握供应链控制成本，与此同时他们理解餐饮商户的需求，能够以高效、贴近的服务来帮助机器人融入到商户的业务流程中，降低他们对人力的依赖。具体的头部公司列表如下表所示：
图表：餐厅配送机器人主要公司
资料来源：擎朗官网，普渡官网，猎户星空官网，36Kr，企名片，中金公司研究部
目前赛道内多家公司基本达成产品共识。从产品基本规格和性能上来看，主流容量约为3-4层托盘，载重约为30-50kg，移动速度在1.2m/s左右，爬坡角度小于等于5度，续航约为10-16小时。同时针对一些特别需求，各家公司也在原来产品的基础上，创新开发了新功能，1）针对安全配送的需求，擎朗开发了拥有封闭式结构和自动清洁内舱的T2，菜品配送过程零接触零污染，隔绝飞沫，客户更放心；2）为了满足中式新时尚、休闲餐饮等中小餐厅的配送需求，擎朗设计了一款兼具灵活性和功能性的新品送餐机器人，在狭窄复杂的环境中也能游刃有余地完成配送服务，丰富了适配场景。
图表：餐厅配送机器人主要参数
资料来源：擎朗官网，普渡官网，猎户星空官网，中金公司研究部
以擎朗为例：室内服务机器人平台型公司
成立于2010年的擎朗智能，是一家致力于为全球企业提供智慧无人配送解决方案的人工智能企业，目前在餐饮、酒店、医疗等商用场景实现产品及服务落地。擎朗是完整经历了服务机器人潮起潮落周期的公司。1）2015年之前公司研发的机器人产品主要用于高校的实验研究，后来公司研发出了轨道餐厅服务机器人开始进入到商业市场；2）2015年后，公司研发的纯激光导航、基于SLAM技术的机器人基本产品定型。由于行业早期没有配套供应链，公司花了几年时间自研核心零部件，大幅降低了产品成本，通过标准化的工厂流水生产线实现每年2-3万台的量产。公司的产品凭借高一致性以及高性价比，在餐厅配送中得到了很好的商业落地，得到了海底捞等头部餐饮客户的青睐。3）目前擎朗的机器人已经分布在全国34个省、直辖市、自治区的500多个城市，并出口至美国、加拿大、英国、西班牙、德国、意大利、希腊、比利时、丹麦、匈牙利、泰国、新西兰、澳大利亚、韩国、日本、新加坡、多米尼加共和国、阿联酋等海外国家。截至 2021 年 8 月，已服务全国 500 多个城市，海外60多个国家和地区，日活台数超过20,000台，累计完成任务数超过10,000万次。擎朗也从一个技术、产品公司向机器人运营公司转型，不断构筑竞争壁垒。
图表：擎朗主要的产品系列
资料来源：擎朗官网，中金公司研究部
从餐饮切入锻炼能力，不断扩展到其他领域。擎朗早期选择切入餐饮领域，因为餐饮拥有更为复杂的场景，有利于擎朗在商业落地过程中不断解决难题，积累更多的数据，将软硬技术打磨得更好；与此同时，餐饮市场规模足够大、痛点明确、产业生态更为分散，有利于擎朗以更为市场化的商业模式与商户合作，锻炼公司的运营能力；餐饮商户对价格敏感度高，这就要求机器人产品和服务切实能够降本增效，从中跑出来的龙头企业是被历练过的有真材实料、有足够竞争壁垒的企业。当擎朗在餐饮市场中将产品打磨好、供应链整合好、商业模式跑通，一方面公司将持续渗透进餐饮这个蓝海市场；另外一方面，由于底层的基础能力具有高通用性，公司将餐饮场景积累的技术降维打击到酒店、商场、机场、医院等场景中，可实现横向行业的规模扩张。
图表：擎朗从餐饮开始，不断渗透进其他领域
资料来源：擎朗官网，中金公司研究部
餐饮领域，擎朗服务海底捞、香天下、小肥羊、大龙燚、点都德、外婆家等知名餐饮企业，成为他们提高服务效率，减低人工成本，打造服务特色的重要合作伙伴；疫情影响下，擎朗的消毒机器人专注于对医院、餐厅、酒店、学校等室内人流密度高、流动性强的场景进行无人消杀，它搭载机器人电梯物联模块，自主乘梯，提供跨楼层消毒防疫服务，客户包括中山医院、肿瘤医院、协和医院等。
图表：擎朗主要切入的行业领域和合作的客户
资料来源：擎朗官网，中金公司研究部
RaaS商业模式构筑公司运营壁垒。公司过去经历了三阶段的发展，逐步构建起综合的竞争壁垒：1）第一阶段核心壁垒——技术：公司早期掌握了多传感器融合的SLAM以及整机软硬结合的核心技术，在场景中积累的数据驱动算法迭代加速。2）第二阶段核心壁垒——供应链：公司形成了“核心零部件自产+本体生产+系统集成”的供应链模式，构建了深厚的供应链壁垒，量产成本相比2018年下降35%。3）第三阶段核心壁垒——商业化和运营能力：擎朗采用RaaS的商业模式，以租代售降低前期客户使用门槛，快速提升市场渗透率。由于擎朗的客户遍布全国500多个城市，客户数量超过1万个，商户的场景各异，如何更好理解商户需求，让商户用好机器人，离不开公司高效的后续维护运营服务。擎朗在全国设立55个营销运营中心，和SaaS的模式一样，重视售后客户成功，提升老客户复购率，深度绑定客户。
图表：擎朗商业模式
资料来源：擎朗官网，中金公司研究部
酒店场景：从“科技感”到“实用化”
酒店智能化转型，提高旅客入住体验
和餐饮无人配送一样，服务机器人刚进入酒店时，酒店管理者更多看重的是营销噱头而非其实用性，机器人承载的科技感就是主要的价值所在。对于消费者而言，智能化、更加隐私性的服务更便捷有趣，也给孩子们带来了很多惊喜和快乐，提升了消费者的服务体验。近年来酒店服务机器人进入发展快车道，不主动提供六小件、外卖普及、人力成本的上升都是其背后的主要驱动力，疫情更是加速了这一进程的推进。
►不主动提供“六小件”增加一线员工工作量。2019年7月1日起，上海市文化和旅游局宣布上海市内酒店将不主动提供一次性的牙刷、梳子、浴擦、剃须刀、指甲锉、鞋擦等“六小件”，以促进资源的减量化和再利用。北京也随后跟进，2020年4月27日发布的《北京市宾馆不得主动提供的一次性用品目录》明确提出，从2020年5月1日起，北京市宾馆不得主动提供“六小件”。我们认为，不主动提供“六小件”是未来酒店业的一个大趋势。然而，住店客人并没有完全养成此项习惯也会给酒店带来新的工作量，于是能够线上下单、无人送物的酒店机器人系统得到了众多酒店的青睐。另外机器人24小时工作制可以保证客人服务不间断，避免因服务不及时引发投诉，提升服务满意度。
►酒店是外卖主要的场景之一。根据前瞻经济学人统计，在外卖场景中，住宅区、写字楼、学校、酒店、医院是前五大的使用场景，2019Q2分别占比为43.8%、17.4%、12.6%、8.5%和5.4%，其中酒店的外卖使用同比增长9%，是增速较快的使用场景之一。根据“2019先之教育年度大课暨先之金仕奖颁奖盛典”上发布的成都20家开通外卖功能的酒店统计的一天外卖订单数据，在午餐、晚餐和夜宵时段尤其住店客人外卖需求旺盛，甚至在凌晨4-5点仍有外卖。酒店通常不允许外卖员送达客房，而酒店配送增加人力成本，住客自取外卖降低体验感，因此机器人送餐似乎成了外卖“最后100米”的解决方案。
图表：成都20家开通外卖功能的酒店的外卖订单数据
资料来源：先之教育，世界酒店和旅游教育培训协会，中金公司研究部
►日益上升的人力成本，居高不下的离职率。根据中国旅游饭店业协会人力资源分会2021年年中的调研数据，人力成本在整个酒店收入中的占比仍然处于高位，人力成本占比超过30%的酒店比例高达64.26%。作为其中的显性成本，维持（福利）成本和保障（保险）成本则首当其冲，占据了各酒店人力成本的重要板块。同时调查也显示，酒店业存在高离职率，2020年度酒店业的整体员工离职率高于31%以上的酒店占比高达32.17%，从而带来的一系列问题：诸如离职赔偿、新员工招聘和培训等离职成本，也逐渐在人力成本占据着越来越高的比例。人与机器协作过程中大大减轻了工作负担，酒店工作人员可以利用机器人去解决单一类、重复性的工作，比如客需物品配送、引领带路、信息宣传等功能，为一线员工提升工作效率，从而给了员工更多的时间去做人性化的增值服务。
图表：2020年人力成本在酒店总收入中的占比分布图
资料来源：中国旅游饭店业协会人力资源分会《2021中国酒店业人力资源趋势报告》，中金公司研究部
►疫情推动“无接触服务”。在疫情危机并未完全解除的期间，携程大学推荐酒店复工后，在接待服务上采用酒店机器人服务，一方面能够提升服务效率，增加客户满意度，降低人工成本，另外一方面疫情期间还能为客人及员工提供一个安全的服务支持，有效降低双方接触可能。例如华住集团要求旗下5,700多家酒店推行智能化“无接触服务”，使用酒店机器人确保入住安全。
打通酒店业务流程的全套数字化机器人解决方案
根据中国文化和旅游大数据研究院2017年对消费者需求的调研，顾客期待酒店机器⼈提供的服务中排名前二的分别是⻝品配送、货物交付。顾客更为注重隐私性，希望⻝品、洗漱⽤品、旅⾏⽤品等商品的配送在没有酒店⼲扰的情况下完成，恰好酒店配送机器人可以很好满足他们的需求。
图表：酒店机器人功能期望统计
资料来源：中国文化和旅游大数据研究院，中金公司研究部
酒店机器人逐渐融入进酒店服务的流程中，在不同档次的酒店中的渗透率有所差异。从全国酒店业档次分布来看，经济型（二星级及以下）、中档（三星级）、高档（四星级）、豪华（五星级）四个档次的设施数分别为28.8万家、3.1万家、1.5万家和0.4万家，所占比重分别是85%、9%、5%和1%。1）以汉庭、全季和华住集团旗下连锁酒店为代表的中低档型酒店，住宿服务环境较为固定，数量较多但场景单一，对单一配送服务需求更高，因此更关注酒店配送机器人的劳动替代效用，价格敏感度高。2）以万豪侯爵、洲际等为代表的的高端酒店，拥有结构复杂的大堂、大型会议厅、餐厅等设施，布局更复杂，数量较少但场景丰富，对配送、引领等机器人等都有需求，更关注服务质量，付费意愿和复购率高。高星级酒店客户对酒店配送机器人的安全性、稳定性提出了更高的要求，决策较为谨慎导致渗透率较低，目前大约有10%-15%的高端酒店开始使用酒店配送机器人。长期来看，高端酒店能为酒店机器人企业带来更高毛利率，我们认为拥有过硬技术以及深刻行业实践经验的公司有望胜出。
图表：2020年全国酒店数和客房数（按档次分）
资料来源：中国饭店协会，盈蝶咨询，中金公司研究部
智慧零售，创收新路径。酒店机器人和智能货柜、小程序电商平台结合推出的全流程无人化的机器人服务生系统，客人只需扫码选购及开门取货，而酒店工作人员无需介入。和酒店房间内设置的minibar相比，机器人新零售系统在提供类似的即时消费体验的同时，增加了可选SKU的数量，而且能为酒店节约人力、降低商品损耗。有酒店表示，自从上线了机器人服务生系统，酒店日均收入至少增加800元左右。
图表：酒店机器人自动零售系统
资料来源：云迹官网，中金公司研究部
图表：酒店智慧零售新模式成本对比
资料来源：先之教育，世界酒店和旅游教育培训协会，中金公司研究部
酒店机器人逐渐成为不可或缺的“服务员”
政策推动，行业典范，发挥实用价值
电梯加装IC卡不再追溯，政策加快酒店机器人渗透。由于酒店服务机器人涉及到上电梯，2019年以前业内通过开发出了电梯控制模块来实现酒店机器人与电梯的对接，但那个时候给电梯私自加装IC卡属于电梯改造，需要第二次验收，这给用梯单位造成诸多不便。2019年6月1日施行的新《电梯施工类别划分表》对IC卡加装，明确为修理，不再强调任何改变控制线路都为改造，无需二次验收，大幅加快酒店机器人的渗透。
多家龙头企业树立行业典范。酒店机器人赛道中头部公司基本形成，主要是云迹、景吾、优地、YOGO等，具体的头部公司情况如下表所示：
图表：酒店配送机器人主要公司
资料来源：云迹官网，景吾官网，优地官网，YOGO官网，企名片，中金公司研究部
自主跨楼层配送，引导、配送、无人零售多功能复合。目前市场上主流的酒店机器人的解决方案基本类似，在功能层面拥有引导、配送、无人零售等复合的能力；在技术层面基本均可实现智能规划路径、自主乘坐电梯、自主避障、与酒店相关系统的打通，融入进酒店的业务流程中，较好替代一线酒店员工的配送等基础工作。
图表：酒店配送机器人主要参数
资料来源：云迹官网，景吾官网.，优地官网，YOGO官网，中金公司研究部
以云迹为例：酒店服务机器人的引领者
云迹科技成立于2014年，专注于商用服务机器人研发，产品涉及酒店机器人、迎宾机器人、讲解机器人、送餐机器人、机器人底盘等，服务于住宿业、物流运输业、行政服务机构、社区服务等行业。公司是酒店机器人的引领者，2016年公司智能商用酒店服务机器人“润1”在无锡某酒店正式上岗，定义了这个行业。公司在商业拓展的过程中，得到了产业方的大力支持，包括携程、腾讯、金茂等。
酒店住中服务数字化解决方案（Hotel digital operation system，简称HDOS），提升住客体验。云迹率先在酒店场景中以机器人技术核心打造了数字化解决方案的标杆，将住客、员工、管理者、机器人及AI语音客服连接起来，通过AI自主应答电话问询、智能分配服务任务和机器人与自动仓自主完成接送物等，重构住中服务流程闭环，提升用户的入住体验。
图表：酒店一体化智能解决方案
资料来源：云迹官网，中金公司研究部
酒店数字化升级，数据指导精细化运营，驱动管理优化。HDOS将住客、员工、管理者、AI设备，纳入完整系统，通过住客需求端的数字化，任务分发，任务执行，减少了过程中不必要的冗长信息传递，减少人员服务过程中遗漏和出错，让不同环节交互起来，形成数据流。通过一系列数据反馈，指导酒店提升运营管理能力与服务质量。
图表：酒店住中服务数据驱动业务闭环
资料来源：云迹官网，中金公司研究部
凭借稳定的产品技术、简单便捷的操作流程、优化的成本、可持续的价值，截至2021年8月，云迹与各大酒店保持深度合作，其机器人已经入驻1万多家酒店，运行里程超过350万公里。
图表：云迹酒店领域主要合作伙伴
资料来源：云迹官网，中金公司研究部
打造机器人软硬件开放平台，团结伙伴共同发展。云迹开放了机器人软硬件开放平台“幻影”，客户可根据需求，基于云迹底盘研发的整机机器人和完善的SDK，进行二次开发，在较短时间内打造属于自己的机器人。云迹通过打造机器人底层软硬平台的方式，团结生态合作伙伴，快速推动机器人渗透进各行各业。
图表：云迹打造机器人软硬件开放平台
资料来源：云迹官网，中金公司研究部
文章来源
本文摘自：2021年10月12日已经发布的《室内无人配送，从网红到实用》
白 洋 SAC 执业证书编号：S0080520110002 SFC CE Ref：BGN055
王秋婷 SAC 执业证书编号：S0080121030013
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