2025年割草机器人行业深度：迎接无边界智能时代，企业布局凸显行业景气度

割草活动海外刚需，逐步跨入智能时代

据弗若斯特沙利文数据显示，全球约有 2.5 亿个私人花园，其中美国约有 1 亿个，欧洲拥 有超 8000 万个，欧美地区合计占全球总量约 72%。由于私人花园数量众多，为保持其美观， 需要进行日常养护，凸显了园林机械工具的刚需消费属性。户外动力设备（OPE）主要是 指用以养护草坪、花园、城市绿化的园林机械工具，按使用方法可分为步进式、手持式、 智能式和骑乘式。据大叶股份募集说明书显示，2020 年全球园林机械设备中，割草机品类 的规模占比约 35%，涵盖步进式割草机、智能式割草机器人、骑乘式割草机等。

割草机的发展主要历经三个阶段： 机械时代（1830s-1880s），该阶段主要以手工作业为主，使用镰刀、放牧牲畜、人工 操作无动力系统的机械产品等方式修剪草坪； 动力化时代（1890s-1980s），蒸汽动力割草机出现，该阶段提高了割草机的生产力和 便携性，汽油动力和电源动力产品相继出现； 智能化时代（1990s-至今），1995 年割草机器人诞生，标志草坪养护进入自动化阶段。 直流锂电动力逐渐成为主流，并向智能化、无人化发展。

锂电和智能成为趋势，成本优势驱动割草无人化

受环保政策影响，电池动力加速替代传统燃油。割草机在全球范围内受到政策、技术变革 与需求的驱动，传统燃油设备加速退出主流市场。欧美地区环保政策趋严，美国、加拿大 等地相继出台法规禁用燃油割草机，多国也已明确 2025-2030 年燃油园林设备的禁售时间 表，相关企业正逐步缩减燃油产品线。锂电动力的园林机械工具凭借其环保性好、运行成 本低、噪音小等优势逐渐成为行业趋势。据 STIHL 销售数据显示，2023 年电池供电设备销 售额占比达 24%，预计 2027 年将提升至 35%，表明电池动力正逐步替代传统能源。

割草作为欧美家庭的高频刚需活动，年均成本较高可达数千美元。欧美家庭的割草支出规 模由割草频次、单次服务成本、季节影响及草坪面积等因素共同决定。2024 年，有庭院的 家庭每月平均需要进行 2-3 次的草坪修剪工作。割草活动通常贯穿全年，其中生长旺季（5 月-8 月）月的建议频次高达 4-6 次，4 月和 9 月为次旺季，建议频次为 3-4 次，其余月份 为 1-3 次，年均总频次约 35-40 次，凸显高频属性。 在美国，干净整洁的草坪代表了整个社区的形象，各州政府也对家庭草坪的养护制定了严 格的法律规范，不同规定对噪音、草坪中草的长度、节水等方面提出了要求，例如在美国 得克萨斯州休斯顿的城市条例中，房产所有者或居住者有义务将草坪及杂草的高度控制在 9 英寸以内，显示割草活动的刚需属性。根据 Angi 官网数据显示，美国草坪修剪的平均价 格为每次 123 美元，价格范围在 49-203 美元之间，通常按草坪面积（每英亩 50-200 美元） 或工时（每小时 25-60 美元）计费。

割草机器人解放传统劳动力，成本优势下催化割草无人化。传统的手推╱骑乘式割草机作 业高度依赖人工操作，其作业效率受限于使用者的体力和操作熟练程度，而割草机器人能 够自主完成草坪修剪任务，将传统雇佣园丁或手动劳作的模式转变为智能化、自动化作业， 推动家庭、社区及市政等场景割草作业向无人化方向加速演进。从成本角度看，尽管割草 机器人初始购置成本相对较高，但其长期经济性优于传统方式，具备“高初始投入+低边 际成本”的特性。据测算，割草机器人在使用周期达到 4 年时，最高可省约一万美元，尤 其适合草坪面积较大或长期维护需求或维护频率较高的用户。

对比割草机器人与传统割草机，割草机器人可以一定程度上取代传统割草机。割草机器人 适用于面积适度、小于一定坡度的小中型草坪，但是对于面积更大或更具挑战性的庭院， 如果杂草丛生、植被茂密或坡度更陡，传统割草机/人工可能仍是必要选择。

数据显示，割草机器人的搜索热度与割草淡旺季的变化紧密相关。通过观测谷歌搜索趋势， 可观察到在夏季期间相关搜索量的显著增加，形成了一个明显的高峰期。这一现象反映了 消费者在夏季对割草机器人需求的增加，由于夏季草坪生长速度加快，人门对除草及庭院 维护的需求更为迫切。由于夏季割草活动较为频繁，每年需求量从 4-5 月份达到顶峰。一 般来说，欧洲市场割草机器人旺季一般在 5 月份左右，每年 3 月开始有一个“订单爬坡” 的过程。

产品逐步进化，迎来多传感融合的无边界时代

割草机器人从预埋磁线的随机碰撞式逐步进化至多传感融合的无边界导航式。1995 年， 富世华首先推出割草机器人，工作形式为随机碰撞式，且需通过电磁场探测技术，在草坪 边界预埋磁线（预埋低压电缆以划定工作区域）。埋线式割草机器人需先规划草坪的边界 布局，由低压电线沿草坪边缘铺设（可埋入地下），并将电线与基站相连，整个过程需数 小时，单次埋线成本在 200-300 美元，未来若调整草坪布局，需挖出电线并重新布置，从 而增加维护负担。同时，由于其路径随机，割草效率低下，一块 300 坪的草场需要花费一 周时间。

随着计算机视觉、AI 算法、定位导航与电池能效等关键技术持续演进，2021 年，智能割 草机器人正式进入市场，通过集成多传感器融合系统及先进的智能算法，由预埋磁线的随 机碰撞式逐渐演变为无线导航式，修剪方式更贴近传统草坪修剪。

智能割草机器人具备自主建图、全域定位和自主路径规划能力。智能体现为可自主生成作 业区域的虚拟地图，并精准标定修剪边界。机器人能够在复杂的庭院环境中维持精准定位， 同步感知并建模地形、植被、静态障碍与动态目标等多维环境信息。基于上述环境感知与 智能算法，系统可持续迭代行进轨迹与避障策略，从而实现全自主、高效率的草坪维护。 此外，得益于良好的交互设计，用户仅需完成简捷的初始化配置，即可启动设备的自动化 割草任务，并可通过手机 APP 等方式进行控制。

割草机器人逐步渗透，潜在市场规模或超 240 亿美元

割草机品类以传统手推式和骑乘式为主，割草机器人渗透空间较大。根据 Grand View Research 数据显示，2024 年，全球割草机器人在割草机市场规模的渗透率占比约为 7.5%， 预计 2025 年将达到 10%。2023 年全球割草机市场规模为 323.1 亿美元，预计 2023 年至 2030 年的年复合增长率为 6.0%。目前割草机器人市场仍处于发展初期，随着对草坪护理和 园艺活动的需求不断增长、智能家居设备和自动化的日益普及、人们对环境问题和能源效 率的认识不断增强，以及人工智能和机器人技术的进步，凭借创新技术和环保优势，潜在 增长空间较大。

据 MarketResearch 预计，2024 年全球割草机器人市场规模为 17 亿美元，预计 2030 年将 达到 40 亿美元，2024-2030 年市场规模的 CAGR 约为 14.8%（另据 MordorIntelligence 数 据显示，2025 年割草机器人的规模约为 24 亿美元，预计 2030 年将达到 47 亿美元，CAGR 约为 14.4%）。增长的主要驱动来自于能源由汽油向电池转型、草坪养护外包需求上升、导 航技术的提升等。

有边界割草机器人仍占主导，智能割草机器人的 CAGR 高于割草机器人大盘。2024 年， 有边界导航机器人在割草机器人的市场中的份额约为 65.4%，据 MordorIntelligence 预测， 到 2030 年搭载视觉导航机器人的 CAGR 为 19.5%。灼识咨询数据显示，2024 年智能割草 机器人在全球割草机市场的销量渗透率不足 2.0%，对应销量约 38.35 万台。预计 2029 年， 销量渗透率将突破 17.0%，年销量 CAGR 约为 54.7%。基于全球每年约 2000 万台割草机械 的需求，当智能割草机器人完全取代传统割草设备时，按照单台价格 1200 美金测算，智 能割草机器人的总目标市场规模将超过 240 亿美元。

行业线上销售保持量价齐升的高景气度。从 2025 年 M1-10 割草机器人部分亚马逊平台的 行业累计趋势来看，北美割草机器人市场正处快速增长期：美、加两地 2025 年 M1-10 累 计销量与销售额均实现高速增长。其中，美国以“以价换量”（量+107%，价-4%）快速扩 大份额；加拿大则呈现“量价齐升”（量+76%，价+8%）的健康增长。欧洲扫地机器人市 场进入成熟分化：德、法、西等成熟市场增长平稳，意大利市场量价均呈相对高增态势。

分地区看： （1） 欧洲为全球主要割草机器人市场，2024 年占据割草机器人市场份额的 45.3%，主 系欧洲成熟的园艺文化、高昂的人工成本以及鼓励机器人割草机应用的相关排放 法规所致。德国、瑞典等西欧国家渗透率相对较高，侧面反映割草机器人在欧洲 国家具备渗透提升的基础。2020 年，欧洲北部Scandinavia 地区渗透率高达50-60%， 南部渗透率约 15%-30%。英国不足 5%，仍有替代空间。 （2） 北美地区方面，尽管北美拥有广阔草坪面积（2020 年渗透率不足 5%），渗透率低 于欧洲。欧洲草坪面积较小（平均约 340 平米），美国平均面积约 800 平米，由于 产品覆盖面积以及北美地势环境等原因，北美渗透率不如欧洲。 （3） 亚太地区方面，亚洲地区人口密度大、人均占地面积小、居民收入水平不高，因此园林机械市场规模相对较小。Mordor Intelligence 预计到 2030 年将实现 13.6% 的增长，得益于中国规模达 737.55 亿元人民币的服务机器人产业支撑——该产业 为行业大规模供应国产锂电池与摄像头模组。亚太地区中，日本日益萎缩的劳动 力和韩国集中的城市草坪布局，催生了针对噪音低于60 分贝的紧凑型产品的需求； 澳大利亚市政部门则通过在公共空间试点机器人割草以应对工资上涨压力。 据 GoogleTrends 对割草机器人的热词数据显示，2020 年 10 月至 2025 年 10 月，以部分 国家和地区进行分析，欧洲地区的丹麦、瑞典、德国等国家排名居前，美洲地区美国和加 拿大排名居中后，亚太地区澳大利亚排名居中、日本韩国印度等国家排名靠后。

渠道端，2024 年，线下渠道占据机器人割草机市场 71.2%的份额，一方面可以提供电池诊 断、固件更新和维修等服务，另一方面，线下渠道还能借助其物理优势，在草坪养护旺季 展示品牌旗舰机型。在线上渠道方面，受产品对比工具、开箱视频和网红评测的推动，CAGR 略高于线下渠道的增长速度，约为 17.6%。电商平台通过省去经销商利润降低了成本，使 新兴亚洲品牌可以提供具有竞争力的价格。制造商正推行混合分销策略：消费者在线上完 成设备配置，再联系当地合作伙伴进行安装，这种模式将数字化便捷性与面对面专业服务 相结合。我们认为由于亚洲企业的渠道在欧美等地本地化的成本较高，混合分销策略可能 从成本端更有利于亚洲企业在海外开展其售前、售中、售后的相关服务。

渗透曲线可类比扫地机，RTK 融合逐步成为主流技术方案

割草机器人一定程度上和扫地机器人的工作方式相似，两者都需要解决的几个问题是：在 哪里（定位）、周围环境如何（建图、避障）、如何到达目的地（路径规划、避障）。在技 术方案上，由于扫地机器人和割草机器人场景不同所以存在差异：扫地机器人在已知环境 内工作，区域内存在绝对物理边界（墙壁），它需提前构建一张精确的室内地图，并避开 随时出现的临时障碍物（如椅子、拖鞋）。割草机器人像一个在未知环境工作的拓荒者（仅 有虚拟边界且室外环境更易发生变化，比如草长高、下雨等），它首先需要知道自己在这 片荒野上的绝对位置，然后才能规划路径，同时应对复杂的地形和天气。 由于室内外核心定位需求的不同，导致导航技术分野：扫地机器人主要依赖激光雷达和视 觉摄像头等进行相对环境下的定位与建图；而割草机器人则可引入 RTK/UWB 技术来获取 位置坐标（或直接使用视觉/激光雷达），并辅以激光雷达和视觉摄像头来实现精准的避障 与导航。

从扫地机的渗透率提升曲线来看，2015 年以后行业从随机导航转向自主导航，带动渗透率 快速提升。我们依此展望割草机器人，预计将类比扫地机器人实现渗透率的快速提升。

目前割草机器人产品分为无边界产品和埋线式产品。无边界割草机器人和埋线式割草机器 人的重要区别之一即导航方式不同，埋线式机器人通过不断碰撞埋线边界或障碍物随机改 变方向，而无边界割草机器人通过 RTK、视觉、激光雷达等方式进行路线规划和避障。 RTK（实时动态差分定位）：依赖 GNSS（全球导航卫星系统）作为主要定位数据，凭借其 厘米级的定位精度成为智能割草机器人的核心导航方案。RTK 通过载波相位观测值实现较 传统伪距测量提升 2-3 个数量级的精度基础，借助基准站差分运算有效消除系统误差，同 时通过解算载波相位初始周期的整周模糊度问题，最终形成集高精度载波相位观测、差分 校正与模糊度解析于一体的技术体系，使割草机器人能以厘米级的精准度执行任务。 技术优势：厘米级超高定位精度；无需预埋边界线简化安装流程；斜坡与复杂地形适应能 力。 技术局限：高度依赖持续稳定的卫星信号，在密集遮挡环境（树木）和信号薄弱区域下易 出现定位偏差；RTK 产品需要在草坪无遮挡处钉装一根垂直地面的锚点作为信号基站 （NRTK 无需用户自建基准站，可通过互联网接入）。

UWB（Ultra-Wideband）：基于时间差测量（TDOA）或到达时间（TOF）的测距方法， 利用超宽带脉冲信号的高时间分辨率实现厘米级定位精度。 技术优势：抗多径干扰能力强，电磁兼容性好，能效较高，功耗低，无需预埋边界线简化 安装流程。 技术局限：成本较高（需多个信号源计算并获取 xy 坐标值，若有高度差的草坪还需考虑 z 值，此情况下需额外布置至少一个信号源）、遮挡环境下信号衰减显著、定位精度不如 RTK。 UWB 技术曾使用于科沃斯 2022 年的 GOATG1 产品，附带两根 UWB 锚点，适用于 45m*45m 以内的草坪，如草坪面积过大或面对 U、L、O 型草坪则需要额外购买锚点（约 99 欧元/ 个）。由于其多种局限性，科沃斯后续产品逐渐放弃此方案。

VisualSLAM（视觉即时定位与地图构建）：通过融合计算机视觉、机器人学与多传感器数 据，利用单目、双目或 RGB-D 等各类摄像头采集环境图像，提取角点边缘等关键特征， 并借助 SIFT、ORB 等算法进行特征匹配与位姿解算，最终在未知环境中同步实现实时地图 构建与精准自我定位。VSLAM 凭借其成本优势与快速环境适应能力，获得越来越多科技企 业的重点关注，同时也应用于室内扫地机器人。此技术在移动过程中可以通过视觉传感器 帮助机器人持续观测环境，收集视觉数据构建实时环境地图，并基于空间布局智能决策后 续行动（比如识别草坪中的小动物和随机物体并进行避让）。 技术优势：可提供导航路线的同时躲避随机障碍；无需预埋边线；环境感知和物体识别等。 技术局限：首先需要算力支撑图像数据的实时处理，对算法效率与硬件性能提出一定要求； 其次易受光照变化、色彩纹理等环境因素干扰，雨雪沙尘等恶劣天气会直接影响建图精度； 此外，由于完全依赖视觉感知，其有效工作范围存在物理局限性。

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