会飞的机器人——无人机智能化产业深度分析报告

会飞的机器人——无人机智能化产业深度分析报告

3 智能无人机产业的价值链分析

　　智能无人机产业未来发展的趋势是： 与智能化相关的控制电路组件将逐步芯片化，集成化，向上游寡头集中; 智能化软件发展将主要沿着开源社区+二次开发商业模式推进; 下游整机厂商将追求差异化、专业化的竞争格局。

3.1 无人机现有产业竞争格局

　　在现有的非智能无人机产业，由于开源飞控的蓬勃发展导致进入门槛较低，无人机整机市场目前竞争非常激烈。以四轴无人机市场为例:目前大疆依靠技术领先和品牌维持了较高的市占率和溢价，但是其他厂商产品同质化严重;依靠价格战抢占市场;市场份额普遍较小。

　　图表11：2014年几家典型的中国无人机厂商和收入规模

　　无人机市场激烈的竞争还直接体现在价格战上，在2016年1月大疆罕见得在没有推出新机型的情况下将老机型普遍下调价格1000元。这种做法不再跟随其一直试图模仿的苹果(后者只在出新品的时候才将老产品降价)，显示了大疆也面临了强大的价格战压力。

3.2硬件发展趋势：芯片化集成化

　　纵观四轴无人机的发展历史，我们可以发现其硬件变化有着鲜明的特点：芯片化和集成化程度越来越高。多轴无人机产业的龙头大疆创新的产品准确反映了这一特点。从大疆精灵系列无人机第二、三、四代产品的拆解图可以看出：

　　图表12：大疆精灵2、3、4拆解图

　　l  精灵2产品上甚至保留有白色电线;

　　l  精灵3中虽然电线消失了，但依然保留了大量管脚数较少的小型集成电路;

　　l  精灵4只保留了少数几块大型芯片，并使用了精密的贴片电阻和电容。

　　无人机之所以发生这样的变化，根本性原因在于集成化芯片化的优势：

　　l  集成化芯片化后节省了大量电子器件的重量，对飞行器性能提升很大;

　　l  集成化芯片化后功耗大幅度降低能够提升续航能力;

　　l  安装更先进芯片后能够完成更丰富功能如智能避障、高清摄像、实时图传和自动飞行等功能，安装高性能计算芯片是智能化无人机的先决条件。

　　这一商业趋势将对智能无人机产业产生深远的影响：当芯片巨头介入一个产业并提供关键设计后，往往会攥取一个产业的绝大部分硬件价值，其他厂商更多的机会集中在软件与应用上，这一规律已经在PC和智能手机两大产业上验证：

　　在PC时代，Intel攥取了PC产业的绝大部分利润，同时代的联想，DELL等公司由于缺乏议价能力在PC上的盈利远不及Intel。而微软等纯软件企业则依靠通用和商用软件产品与应用获取大量利润。

　　在智能手机时代，大多数终端厂商在微利上苦苦挣扎;高通凭借在芯片和通讯专利上的垄断获取了超额利润。注重软件和生态的苹果获取了整个手机产业的绝大部分利润，小米/华为等整机厂都在试图模仿苹果的模式。

　　如果智能无人机的产业发展轨迹在集成化和芯片化后类似PC产业和智能手机产业，那么现有的无人机硬件厂商将渐渐在上游供应商面前失去议价权。新的机会产生在智能无人机软件和应用的开发上：智能无人机OS、无人机视觉软件、无人机人工智能控制软件都会成为产业链新的机会。芯片和核心软件供应商的地位会越来越强。

3.3无人机关键芯片产业分析和展望

　　在现有的无人机上，主流厂商使用的是ARM架构MCU芯片，例如意法半导体的STM32系列(大疆精灵系列无人机采用)，Atmel的Mega2560 系列等芯片，这类芯片的特点是：主频低(STM32主频在200M Hz左右，Atmel的MCU低至20M Hz)，计算能力较差，往往只能支持飞行控制功能，并不能提供无人机智能化所需要的高速计算和并行计算能力。

　　目前芯片业界三大巨头:高通/Intel/Nvidia都纷纷挺进这一产业，推出以自己的移动芯片或图形计算芯片为核心的无人机参考设计或套件;此外中国芯片设计厂商联芯科技也与中国无人机厂商零度智控联合开发了用于智能无人机的方案：

　　 高通推出了Snapdragon Flight参考设计

　　 Intel推出了Edison for Arduino开源硬件飞控参考设计板

　　 Nvidia推出Jetson TX1无人机与机器人芯片模组方案

　　 联芯与推出的基于LC1860无人机飞控

　　图表13：高通、Intel 、Nvidia 、联芯的无人机参考设计或套件

　　在这四幅图中，我们都可以看到作为参照物的手/手指/硬币;各个方案的实际大小见表14，这些方案的尺寸都小于图20中精灵2/3主控制板的尺寸，显示了芯片厂商集成整合的方案在尺寸/重量等无人机敏感指标上优于整机厂商自研方案。

　　对于Intel/高通/Nvidia/联芯四家方案的性能参数和特性见表14，这四家的方案在无人机应用上各有特色：

　　高通传统优势在于其深厚的无线通讯技术和移动低功耗计算芯片的积累;其方案的CPU主频是最高的;其方案也是所有厂商中尺寸最小的;虽然其GPU计算性能与Nvidia方案还存在一定差距，但已能够满足双目视觉计算需求，且与NV同样支持4K拍摄，因此可以判定其GPU并行计算能力满足现有智能无人机需求;

　　Intel传统优势领域为桌面计算和高性能计算，目前其优势在无人机领域体现并不明显，在表14中多项指标都处于劣势。但其可以和自有环境传感器RealSense技术配合，在环境感知和测量方面存在精度优势。

　　Nvidia是全球两大GPU厂商之一，其在图形运算和并行计算上有较深积累。其推出的无人机方案具备四方案中最强的浮点并行处理能力，能够胜任各类图像图形识别和高级人工智能任务。NV劣势在于其移动计算和无线通信上积累较浅。

　　关于联芯LC1860的无人机方案目前可获得的资料较少，已知情况是其具备双目视觉功能，在一些参数上略逊于高通/NV方案，但预计性价比会比较高。

　　图表14：四家芯片厂商提供的智能无人机关键芯片模组比较

　　虽然各家厂商的智能无人机芯片组在性能上各有特色，但我们判断短期内高通无人机参考方案将会在市场占有率上占据优势，理由如下：

　　l 短期内无人机还无法实现100%独立飞行，人工操作还将占有很大比例，通讯技术见长的高通在无人机远程控制以及图像传输技术上具备优势。

　　l 高通方案的价格相比Intel方案和NV方案都极具优势：NV方案单价偏高(2倍以上于高通方案高端版)，Intel方案配备的RealSense模组使用复杂的红外激光硬件，额外成本也较高。

　　l 高通方案体积较小(重量/功耗也大概率较小)，功能齐全，性能平衡。

　　高通在量产出货上推进最为积极：Intel和联芯仍停留在选取一个无人机整机厂合作实验其方案的阶段;NV目前提供少量实验品，尚无量产计划;而高通计划在16年2季度开始大规模量产其无人机和参考设计供多家厂商使用。这也体现出高通方案目前在技术上较为成熟，软硬件配套齐全。

　　但对于智能无人机芯片产业长期发展趋势，我们认为因激烈竞争，存在诸多变数，并不适合直接判断出结果：

　　目前智能无人机产业处于刚起步阶段，未来的研发和产品演进需要长期持续投入，因此今后谁能长期保持优势很大程度取决于后续的投入力度。后续投入力度和公司整体战略，内部发展方向定夺相关，存在一定偶然性，难以预测。

　　大型芯片厂商都具备足够的财力和研发资源，其在某项技术上的优势可能在几年内因被替代技术而消失。高通目前在通信的积累，NV在并行计算的积累，亦或是RealSense技术，都可能随着未来替代技术的出现不再构成优势。

　3.4 智能软件产业发展趋势：开源软件与产品化二次开发商

　　目前，在机器视觉、人工智能等领域，存在着很多开源软件项目与开源软件库，其中功能丰富并且有较大影响力的有：OpenCV、TensorFlow、Torch、Caffe等。在全球最大的开源软件社区GitHub中还能找到大量的机器视觉/人工智能的小算法。这些开源项目的简要介绍见表15：

　　图表15：一些开源智能软件项目简介

　　表15中展现了适用于各种OS平台完成各类任务的开源软件算法，但将他们移植到无人机上并将无人机智能化还需要二次开发，主要的工作有：

　　l 开源软件商用化需做代码质量控制，修正一定的BUG;

　　l 部分软件性能需要根据无人机应用场景优化，如识别精度和速度的取舍;

　　l 一些参数需根据无人机底层及OS修改;硬件与软件需调试兼容性;

　　l 部分功能需要再定制;特殊需求甚至需要独立开发;

　　根据开源软件产业的发展历史，我们判断未来在无人机智能软件领域会涌现出一批软件产品化二次开发商，在开源的机器视觉和人工智能软件基础上进行开发工作，销售封装好的成熟可用智能软件产品及配套接口给下游的无人机整机厂商。这一商业模式在诸多领域/开源软件项目都重复实现(表16)：

　　图表16：一些开源软件领域和专注于产品化开发商的估值

　　表16表明在开源项目库上进行二次开发产品化是一条切实可行，能够成功的商业模式。在我们之前的报告《从数据生命周期看大数据行业发展》中总结过在Hadoop发行版本众多厂商的核心竞争力是： 面向商业应用的差异化和独特的服务与工具。

　　我们认为这两条规律同样适用于未来无人机开源智能软件领域。此外，对于无人机智能化这一新兴领域，我们认为以下竞争力也很重要：

　　l  具备足够的人力和资本储备，能够在新兴领域快速建立先发优势;

　　l  无人机涉及较为复杂的软/硬件综合调试，需具备一定硬件know-how知识;

　　随着未来无人机产业的发展，智能化相关组件的地位在整个产业的地位将会越来越高，而无人机所搭载的“智能”的性能也会逐步提升为无人机的核心竞争力。而无人机与“智能”无关的整机以及零部件制造将呈现出较为激烈的竞争态势。 随着未来芯片参考设计和通用软件模块开发模式的成熟，智能无人机行业整机制造的门槛将进一步降低，逐步向消费电子行业靠拢。

　　同时，业者需要考虑的风险因素是：智能无人机在行业上推广可能受政策影响较大，目前处于安全和隐私考虑各国都有一定的政策限制，智能无人机的技术(特别是硬件)进步可能不达预期， 人工智能等软件技术发展可能遇到瓶颈，“智慧”的无人机的市场化可能有一段很长的路要走。（责编：振鹏）

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