先進感測器是智能裝備的關鍵硬體入口

核心觀點：

1.感測器是智能裝備重要感官，其研發過程往往分為兩個階段：從技術創新到成本降低。

感測器作為智能裝備的自主輸入裝置，相當於人的各種感覺器官。智能裝備對於外界環境的感覺主要有視覺、位置覺、速度覺、力覺、觸覺等。智能感測器是智能裝備獲取外界環境信息的窗口，其研發過程可以分為兩個階段：第一階段，探索需求，從未滿足的需求中誕生出新型感測器；第二階段，為更貼合產業化應用，研發焦點 向控制成本轉變。以3D激光雷達為例，已經開始進入第二階段，未來成本有望下降。

2. 智能裝備應用感測器具有三種趨勢：同類感測器結合、多種感測器組合、引用場景創新。

在傳統工業設備向智能化、信息化方向演進的過程中，感測器扮演發揮了感知外部信息的作用，其應用過程呈現三大趨勢。一、同類感測器疊加，單一功能上的縱向深度結合。這 種情況下感測器之間在功能上有主導和輔助之分，先進感測器往往發揮著縱深作用，負責核心功能的實現。以無人駕駛汽車為例，3D激光雷達在感知系統中起主導 作用。由於無人駕駛的高安全性需求，其感知系統需要多種感測器形成相互配合的冗餘結構，3D激光雷達在感知系統中起主導作用，是無人車測距「三重保障」中 的第一重。3D激光雷達的效果和成本牽動著無人駕駛汽車的產業化進程。二、多種感測器搭配，多種功能上的橫向廣度組合。每種硬體需要完成獨立的功能模塊，因此後台系統和演算法實現更加重要。以Pepper機器人為例，人工智慧演算法是其核心技術。Pepper機器人使用了多種感測器，各種硬體在功能上並無主次，技術核心是識別表情、語言的人工智慧演算法。三、新型感測器應用於傳統設備，硬體升級萌發新生命力。感測器與傳統設備結合後發展出新的應用場景，帶來硬體組合的升級。以掃地機器人為例， 2D激光雷達應用於掃地機器人，實現了激光導航式的路徑規劃，此類產品效果與其傳統掃地機在使用上有著顯著的優勢，帶來了應用場景上的擴展和工作效率上的升級。

投資建議：感測器作為智能裝備感知外部環境信息的自主輸入裝置，對智能裝備的應用起著技術牽引和場景升級的作用，並將在產業化浪潮中優先受益。我們建議關注在無人駕駛汽車、服務機器人等智能裝備的商業化進程中扮演關鍵角色，且具有良好技術基礎的硬體設備企業。

風險提示：先進感測器技術突破低於預期；先進感測器產業化低於預期；高成本感測器成本下降空間具有不確定性。

一、感測器

1感測器的分類與發展歷程

傳 感器指能夠感受規定的物理量並按一定的規律（數學函數法則）轉換成可用輸出信號的器件或裝置。感測器是設備感受外界環境的重要硬體，決定了裝備與外界環境 交互的能力，是設備智能化的硬體基礎，尤其在很多智能設備中，感測器決定著設備的核心能力。一個典型的感測器由敏感元件、轉換元件和調理電路組成。敏感元 件用於直接感受被測量，轉換元件用於轉化為電量參數。

感測器用途廣泛、種類繁多。按照測量對象可以將感測器分為檢測光、放射線、聲信號、磁信號、力、位置信息、溫度、濕度、溶液流量流速等類型的感測器。每一種檢測同樣對象的感測器又有多種應用和不同的實現路徑。具體可見如下這張圖。

感測器的發展大體可分三個階段：第一階段是20世紀50年代伊始，結構型感測器出現，它利用結構參量變化來感受和轉化信號。第二階段是20世紀70年代開始，固體型感測器逐漸發展起來，這種感測器由半導體、電介質、磁性材料等固體元件構成，是利用材料某些特性製成。如：利用材料的熱電效應、霍爾效應，分別製成熱電偶感測器、霍爾感測器等。第三階段是20世紀末開始，智能型感測器出現並得到快速發展。智能型感測器是微型計算機技術與檢測技術相結合的產物，使感測器具有人工智慧的特性。

目前，國內感測器技術發展與創新的重點在材料、結構和性能改進3個方面：敏感材料從液態向半固態、固態方向發展；結構向小型化、集成化、模塊化、智能化方向發展；性能向檢測量程寬、檢測精度高、抗干擾能力強、性能穩定、壽命長久方向發展。隨著物聯網技術的發展，對傳統感測技術又提出了新的要求，產品正逐漸向MEMS技術、無線數據傳輸技術、紅外技術、新材料技術、納米技術、陶瓷技術、薄膜技術、光纖技術、激光技術、複合感測器技術、多學科交叉融合的方向發展。

2、感測器在國內外的市場情況

目前，感測器的四大應用領域為工業、汽車電子產品、通信電子產品、消費電子產品等。其中，在國內，工業和汽車電子產品用感測器佔比約42%左右，而發展最快的是汽車電子和通信電子應用市場。此外，醫療、環境監測、油氣管道、智能電網、可穿戴設備等領域的創新應用將成為新熱點，有望在未來創造更多的市場需求。

近年來，國內感測器市場持續快速增長，年均增長速度超過20%，2011年感測器市場規模為480億元，2012年達到513億元，2013年則超過640億元。

我國感測器產業已由仿製、引進逐步走向自主設計、創新發展階段，國內感測器及晶元廠商快速發展，基本掌握了中低端感測器研發的技術，並向高端領域拓展，產生了包括華工科技、大立科技、歌爾聲學、瑞聲聲學、廣陸數測、漢威電子、航天機電、美新半導體、中航電測、格科微電子、崑崙海岸、青鳥元芯、華潤半導體等一批感測器龍頭企業，已開始在中高端感測器上取得一定進展。

國際市場方面，目前全世界約40個國家從事感測器的研製、生產和應用開發，研發機構6000 余家。其中美、日、德等國家實力較強，產品門類繁多，各種產品累計2萬餘種。全球著名的公司包括美國霍尼韋爾公司、福克斯波羅公司、美國恩德福克公司，荷蘭飛利浦公司，德國英飛凌公司，英國Bell&Howell公司等。

醫療機器人作為一種特殊的新興科技產品，醫療機器人超越了傳統意義上的醫療裝備範疇，該市場由產品效果和剛性需求共同推動。市場對價格、營銷手段等因素敏感性較低，而對機器人的治療、恢復、使用效果敏感性極高，這些效果直接決定了產品的受歡迎程度。

二、智能裝備上的感測器概覽

1智能感測器是智能裝備感知外界重要輸入

智能裝備能夠感知外界環境，自主分析判斷並制定決策，並實現自主反饋或行動。上述功能的實現總體上通過三個功能系統來實現：輸入系統、計算系統、輸出系統。

一 般而言，智能裝備的輸入系統有兩個來源：一個是人工輸入的設置參數，一個是通過自身的感測器感知外界環境獲得的信息。人工輸入的參數反映著使用者基於自身 使用目的和預期，對於智能設備的設置；感測器輸入的數據反映著智能設備通過感知外界環境獲得的有利於設備運轉的信息。因此，感測器是智能設備除人工干預以 外的唯一輸入，也是智能設備能夠自主獲得信息、自主判斷、自主行動的基礎。

2智能感測器讓智能裝備擁有多種「感覺」

感測器作為智能裝備唯一的自主式輸入，相當於智能裝備、機器人的各種感覺器官，智能裝備對於外界環境的感覺主要有視覺、位置覺、速度覺、力覺、觸覺等。

視覺是智能裝備最常用的輸入系統，並可以分為兩大類：一是直觀的視覺，數據類型是像素組成的圖片，典型的應用如機器視覺、物體識別等，此類感測器有高速相機、攝像機等；二是環境模型式的視覺，數據類型是點雲數據構成的空間模型，典型的應用是空間建模，此類感測器有3D激光雷達、激光掃描儀等。

位置覺是指通過感知周圍物體與自身的距離，從而判斷自身所處的環境位置，此類感測器有激光測距儀、2D激光雷達、磁力計（判斷方向）、毫米波雷達、超聲波感測器等。

速度覺是指智能裝備對於自身運行的速度、加速度、角速度等信息的掌握，此類感測器有速度編碼器、加速感應器、陀螺儀等。

力覺在智能裝備中用以感知外部接觸物體或內部機械機構的力，典型的應用如裝在關節驅動器上的力感測器，用來實現力反饋；裝在機械手臂末端和機器人最後一個關節之間的力感測器，用來檢測物體施加的力等。

觸覺在智能裝備中可以進一步分為接觸覺、壓覺、滑覺，此類感測器有光學式觸覺感測器、壓阻式陣列觸覺感測器、滑覺感測器等，其中滑覺感測器是實現機器人抓握功能的必備條件。

除以上五種人體感覺以外，一些物理感測器還具有超越人體的感覺，比如生物感測器可以測量血壓、體溫等，環境感測器可以測量溫濕度、空氣粉塵顆粒物含量、紫外線光照強度等。這些超越人體感官的感測器如今被可穿戴設備搭配起來，可穿戴設備從而被賦予了擴充人體感官的功能。

三、感測器研發趨勢

隨著微機電系統（MEMS）、激光技術、高科技材料等的技術進步，感測器的研發呈現多樣化的趨勢，有的利用生物材料模擬人類皮膚，創新感測器的觸覺；有的利用MEMS技術研發微型智能化感測器，從而有利於複雜系統的集成；有的利用高精度的激光技術創造激光雷達，從而利於系統實時感知周邊障礙物與環境等等。

然 而總體而言，感測器的研發過程呈現兩階段的趨勢：一、技術創新，根據未能滿足的需求開發新產品。在第一階段中，感測器研發創新的方向源於智能裝備、創新設 備的需求，研發人員根據使用需求，創新出新型感測器。二、成本降低，應用落地，產品逐步切合產業化需求。在第二階段中，在研發創新的過程中，為了滿足人們 對於智能裝備產業化應用的需求，研究人員從對技術開發的關注轉為對成本下降的關注，以實現感測器大規模生產，智能裝備產業化應用的願景。

3D激光雷達就是這樣一種從功能創新中誕生，又開始進入商業化開發的感測器。下面以激光雷達為例，梳理感測器典型的發展趨勢。

1研發趨勢一：技術向高階延展

3D激光雷達的出現是為了滿足系統對於實時空間感知的需求而出現的，無人駕駛汽車、無人機等自主移動式機器人出於空間識別、自主避障、規劃路線的目的，需要一個感測器能夠實時對於周邊環境進行掃描，從而獲知周邊障礙物和道路的距離信息，由此3D激光雷達應運而生。

3D激光雷達的研發過程本質上是激光測距技術的升維，和實現的需求逐步升級的過程，激光測距技術是3D激光雷達的基礎。最早激光測距儀的出現，解決了點到點一維距離測量的需求；然後2D激光雷達的出現，解決了在一個扇形平面內感知接近物體的需求，測量的是平面內的距離；如今3D激光雷達，通過高速變化激光投射角度，對周邊環境實時掃描獲取距離信息，解決了在三維空間內的障礙物和環境識別需求，測量的是三維空間內的距離。

3D激光雷達應用最熱門的領域莫過於無人駕駛汽車，以3D激光雷達為主導的無人駕駛感知系統是當今無人駕駛領域採取的主流技術路線，但是3D激光雷達的成本一直是此技術路線的痛點。以生產3D激光雷達最為知名的Velodyne公司的產品為例，三款產品按性能最高到底的售價分別為8萬美元、2萬美元、8千美元。在無人駕駛汽車研發測試階段，包括谷歌、百度在內的科研機構一直採用8萬美元的版本進行測試，據了解，谷歌無人駕駛汽車的總成本約為30多萬美元，而該款64線型的3D激光雷達HDL-64占整車成本的25%。

2、研發趨勢二：成本隨應用降低

經過了研發第一階段技術創新以後，成本過高是以3D激光雷達為主的無人駕駛感知系統的主要問題，感測器生產公司對於激光雷達研發的關注點從功能增強轉變為成本控制，由此進入了研發第二階段：降低成本以實現產業化應用。

在素有「電子消費領域科技風向標」之稱的2016CES大會上，激光雷達科技企業Velodyne和Quanergy都展出了新型3D激光雷達。Velodyne的Puck Auto和Quanergy的S3與之前相比都是小型化的改良產品。

Velodyne公司的Puck Auto採用32線激光，掃描範圍達200米，可以認為是VLP-16的加強版，相比於VLP-16更加切合於無人駕駛汽車的使用需求，相比於另外兩款產品價格成本更低。該公司已與福特公司達成合作意向，未來福特公司的無人駕駛汽車Fusion將配置2台Puck Auto，並且Velodyne公司負責人稱他們將進一步降低產品成本，目標控制在1000美元以下。

Quanergy公司的S3是與德爾福公司合作開發的固態激光雷達，採用8線激光，內部無旋轉部件，可集成於整車內。在此前的報道中，Quanergy公司的CTO表示每台S3成本在200美元。價格極低的原因在於產品的配置，「8線」、「固態」這兩個特性決定了成本的有效控制。「固態」意味著不能360度轉動，只能探測前方，但探測範圍的不足，可以用數量來彌補，在車身四角布置四台或六台S3，是德爾福無人駕駛汽車所探索的方案。

通過這兩個美國科技企業在2016CES上發布的新產品，我們可以得知激光雷達的技術特性正逐步切合無人駕駛領域的產業化需求，去除測試階段的冗餘硬體配置後，成本有望大幅降低。

四、感測器應用趨勢：同類結合、多種組合、場景創新

感測器作為智能裝備除人工設置參數以外的唯一輸入，其重要性不言而喻。感測器感知外界環境的能力，決定了智能裝備信息輸入的準確性和豐富性。對於感測器的有效應用的創新，往往也是智能裝備功能創新的基礎。智能裝備對於感測器的創新應用主要有以下三種趨勢：

1.同類感測器結合使用，單一功能上的縱向深度結合

這種情況下，系統在單一功能上往往有著極高的需求，為滿足系統在單一功能上的高複雜需求，同類感測器有機結合，形成的冗餘結構保證了系統在該功能上的安全性。如無人駕駛汽車的感知系統，多種視覺、位置覺感測器的有機結合，形成了相互補充的冗餘結構，從而保證了系統能夠正確、高效地實時感知外界環境，做出正確駕駛決策。

此時，感測器之間在功能上往往有著主導和輔助的區別和聯繫，起主導作用的感測器是產品實現的核心技術壁壘。

2.多種感測器組合使用，多種功能上的橫向廣度組合

為滿足系統多類型、多層次的輸入輸出需求，多種類型的感測器創新組合，形成智能裝備的多種感覺，根據多種感覺形成智能反饋。如情感交互性機器人Pepper以及其他陪護型、早教型機器人等，多種感官的組合形成了視覺、位置覺、聽覺等情感感知系統，再通過內部的人工智慧演算法形成智能反饋。

此時，硬體之間不存在主次之分，系統和演算法晶元也同樣發揮重要作用。

3.新型感測器應用於傳統設備，賦予設備智能化的生命力

新型智能感測器應用於傳統設備，賦予傳統設備「感覺」，從而升級為智能設備。如激光雷達與掃地機器人的結合，形成了路徑規劃式的掃地機器人；血壓感測器、心率感測器、位置感測器和手錶、手環的結合，形成了集各種健康監控功能於一身的可穿戴式設備等。

這種情況下，由於傳統設備本身具備需求，因此是主要一種存量市場的滲透替換現象，而新型感測器應用帶來的效果改進具有明顯的消費者基礎。

下面我們分別以無人駕駛汽車的感知系統、Pepper機器人、掃地機器人為例，梳理感測器應用的趨勢。

1應用趨勢一：同類感測器疊加，單一功能上的縱向深度組合

以搭載大量感測器的無人駕駛汽車為例。無人駕駛汽車通過感知系統實現自主識別障礙物、道路、交通信號，該系統是機器取代駕駛員的關鍵。該系統主要由各種「視覺」「位置覺」感測器結合而成，同種類型的不同感測器彼此輔助、彌補，形成多重安全保障，保證了系統的高安全性。

一台能夠自主駕駛的無人駕駛汽車具備以下感測器：

（1）測距第一重保障：安裝在車頂的3D激光雷達，可以主動構建周邊環境的空間模型。谷歌無人駕駛汽車裝載了Velodyne公司的激光雷達感測器，能計算出200 米範圍內物體的距離，並藉此創建出三維環境圖形。可以認為，激光雷達感測器是谷歌無人車的視覺系統，是無人駕駛系統主要的信息輸入來源。

（2）測距第二重保障：安裝在前後保險杠的毫米波雷達，不受天氣光照影響，是行駛安全的第二重有力保障。谷歌無人駕駛汽車的前後保險杠上面一共安裝了四個毫米波雷達，這是自適應巡航控制系統的一部分，可以保證谷歌的無人駕駛汽車在道路行駛時處在安全的跟車距離上，按照谷歌的設計，其無人車需要和前車保持 2-4 秒的安全反應距離，具體設置根據車速變化。從而能最大限度地保證乘客的安全。

目前，標準車載雷達多採用毫米波雷達，其他也有採用紅外線雷達的情況。但是毫米波雷達和紅外雷達的共同缺點是對於行人的反射效果極弱，因此只能應用於保持前後車距，作為3D激光雷達的輔助。

（3）測距第三重保障：超聲波雷達，測距穩定性最佳，但距離最近，是行駛安全的第三重保障。超聲波感測器就是普通汽車上的倒車雷達，因其測距穩定性極佳，不受光照、天氣的影響，且能檢測出不分質地的障礙物的特點被廣泛使用，但其受測量距離的限制，只能測量10米內的物體。

（4）物體識別：前置攝像機，可以清晰有效辨別事物。車頭上安裝的攝像機可以更好地幫助汽車識別眼前的物體，包括行人、其他車輛等等。這個相機可以實現識別交通標誌和信號，以及各種的限速、單行道、雙行道和人行道標示等等

（5）車身定位：高精度GPS，規劃路線。無人駕駛汽車充分利用GPS 技術定位自己的位置，然後利用谷歌地圖，可以實現最優化的路徑規劃。但是，由於天氣等因素的影響，GPS 的精度一般在幾米的量級上，並不能達到足夠的精準。為了實現定位的準確，谷歌需要將定位數據和前面收集到的實時數據進行綜合，車子不斷前進，車內的實時地圖也會根據新情況進行更新，從而顯示更加精確的地圖。

（6）車身狀態監控：安裝在車輪的轉速編碼器和加速度感測器，獲取車輛自身的速度方向信息。用來採集車輪的實時轉速，以獲取無人駕駛汽車的時速、車輪轉速、角速度以及慣性等自身速度信息。

需要指出的是，任何單一設備都無法完全解決無人駕駛汽車的輸入感知問題，必須是多設備的密切配合，而同時對多信息來源（包括地理信息系統/高精度GPS）進行處理，對計算機系統的人工智慧提出更高的挑戰。

2應用趨勢二：多種感測器搭配，多種功能上的橫向廣度組合

多種感測器的組合應用形成的產品創新是最為常見的感測器應用趨勢，功能的創新和組合在未來也將催生多種形式的新型智能裝備，尤其在家庭應用、社會服務、公共服務等領域。以日本軟銀集團研發的情感交互型機器人Pepper為案例，該機器人就是一種典型的多種感測器組合使用的產品，Pepper配備了多種感測器以實現視覺（攝像頭、紅外感測器）、位置覺（激光測距儀）、聽覺（麥克風）、觸覺（接觸覺感測器、滑覺感測器）等感覺，並配備了特製顯示屏以實現面部表情和心情的表達，構造了機械手臂以實現肢體語言等等。

Pepper機器人的主要感測器有：

（1）位於頭部和嘴巴的攝像頭，用來識別物體和記錄影像；

（2）位於雙眼的激光發射器和激光接收器，用來測量目標物體與自己的距離；

（3）位於頭部的紅外線感測器，用來識別人的面部輪廓，從而進行人類情緒的判斷；

（4）位於手部的接觸覺感測器、滑覺感測器，用來實現物體抓握等功能；

（5）其他，例如麥克風和用來輔助機械內部結構的力學感測器等。

Pepper機器人的感測器之間並不存在主次的關係，各種硬體「平等」地服務於整體系統。其人類情感識別系統、語音判斷與反饋的人工智慧系統是決定產品高下的關鍵性技術。

除此以外，近期引起市場關注的「大狗」機器人也是運用多種感測器組合的案例。BigDog機器人是由美國知名軍用機器人研究機構波士頓動力研發的越野型機器人。它的外形像一條大狗，能夠完成走、跑、爬並搬運重物等工作。BigDog的四條腿可以吸收衝擊以回收能量，其獨特之處在於精妙的力學設計和各種感測器的應用使得BigDog擁有超高的穩定性和協調性，能在路況糟糕的野外、山地流暢地行進，並且在受到諸如衝撞、腳踢等外力衝擊時能夠做出反應防止跌倒。其中構成本體感覺模塊的感測器有4種：線性電位器，用來測量BigDog機器人關節的移位，以判斷關節部位受力方向的變化；力感測器，用來測量執行器、腳踝部位所承受的力，結合線性電位器用來保持身體的力平衡；電流感測器，用來測量伺服電機是否提供了正確的電流；陀螺儀，用來測量機器人本體的角速度、線性加速度。所有這些感測器的信息綜合起來，用來維持機器人本體的受力平衡。構成外部感知模塊的感測器有2種：立體攝像頭，用來感知地面傾斜度，已調整受力平衡，還可以用來識別障礙物以進行躲避；激光雷達，用來定位引導員，並實現自動避障式跟蹤。

3應用趨勢三：新型感測器應用於傳統設備，場景創新萌發生命力

新型感測器應用於傳統設備是一種場景創新，最典型的案例如出貨量處在爆發期的掃地機器人。掃地機器人有隨機碰撞式和路徑規劃式兩種，長期來看，路徑規劃式掃地機器人由於其清潔效率高、脫困能力強、方便快捷等特點將逐步取代隨機碰撞式機器人。路徑規劃式掃地機器人中，又有三種不同技術路線：GPS技術、視覺技術、激光技術。

GPS技術使掃地機器人清楚自身所處的房間內的位置，有效避免了重複清理，提高了清潔效率，但是不能躲避障礙物，因此對於障礙物的探測還是採用「碰撞式」。此類掃地機器人如iRobot的Braava系列、Proscenic的Pro-JOJO系列等。

採用視覺技術的掃地機器人主要由iRobot掌握，採用VSLAM視覺定位技術，通過攝像頭拍攝的圖像進行定位演算法處理。

激光技術是指掃地機器人配置旋轉式的激光測距感測器（2D激光雷達），快速獲取與周邊障礙物的距離，通過不同的演算法進行障礙物識別、位置判斷與路徑規劃。

我們認為激光導航的掃地機器人由於其相對成本較低、使用效果好，是路徑規劃式機器人未來的主要技術路線。目前市場上生產激光導航的掃地機器人主要有三家：

（1）Neato的XV系列和Botvac D系列

Neato運用的技術叫做RPS激光測距系統。在掃地機機器人的頂端設置有一個可旋轉的激光發射頭和配套接收器，通過發射激光掃描自身到邊界每個點的距離，每秒能夠對周圍環境進行五次掃描，從而生成房間內部2D全景數字地圖，還能根據屋內傢具位置的變化實時進行更新。同時，Neato運用獨特的uMemory坐標記憶演算法，在清掃過程中，自動將周圍物品的坐標數據儲存在內存晶元中。這樣Neato能夠做到直線清掃，不重複工作。Neato公司的XV系列採用激光技術,售價2000元人民幣以下。此外最新的BotvacD系列採用激光技術+坐標技術，售價約為3800人民幣。

Neato的2D激光雷達是自主研發生產的。據了解，由於其成本低廉，針對性強，以至於有些掃地機器人製造商甚至希望Neato能夠單獨生產掃地機器人用激光雷達。

（2）科沃斯的地寶DR系列

在2016年CES展會上，科沃斯的新產品地寶9（Deebot 9）系產品DR95亮相。該產品採用的技術是基於LDS激光雷達探測的「SmartNavi」全局規劃技術。在清掃開始之前DR95會先繪製一張地圖進行智能分區，在用戶交互系統中對不同的分區進行顏色標註以顯示清潔進度。目前，配置激光雷達的D9系列產品DR92和DR95售價分別為3700元和5000元人民幣。

（3）Xrobot的inxni（以內）掃地機器人

Xrobot是銀星智能科技的子公司，銀星智能科技是國內最早做掃地機器人的廠商之一，有著11年的ODM經歷，可以說是國產掃地機器人的開拓者。5年前，Xrobot公司開始研發導航機器人，其自主研發的AICU系統，能夠通過激光掃描實時生成2D地圖，主動劃分區域，同時規劃路徑。在2015年12月16日舉辦的新品發布會上，Xrobot共推出了3款inxni：入門款、標準款、至尊款，價格分別對應為3599元、3999元以及4699元。

激光導航式掃地機器人的售價在人民幣4,000-5,000元左右，而當銷量最大的掃地機器人為1000~2000元區間。未來隨著未來2D激光雷達等感測器成本的下降，激光導航式掃地機器人售價有望進一步下降，從而提升其滲透率。

來源：MEMS

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