AI工业机器人行业的冰与火之歌 (AI工业机器人)

车间空无一人，流水线正常运转，由AI驱动的机器人包揽整条产线。这是“工业4.0”蓝图下的一个微缩景观，是现实，或者说正在成为的现实。

自2013年中国成为世界最大AI工业机器人市场后，国内对于AI工业机器人市场的认知从观望变为共识，并在近两年被推上高潮。

浪潮迭起的时候，也是泡沫最大的时候。于是，矛盾的现象产生了：

一边，刚性需求增多，市场持续扩容，新的入局者不断涌入，产品供不应求以至于厂商近期纷纷提价。

另一边，国内AI工业机器人公司持续亏损，国内市场尚未主导，国际市场难以突破。

当下国内AI工业机器人赛道，正处冰火两重天这一矛盾的中间态。

火之歌：顺势而为，野心勃勃

生产力是制造业的灵魂，制造业是国力比拼的根基。

人口红利退潮，制造业需求不减，工业生产最关键的任务指向重构生产力，安全、稳定、灵活、柔性的机器人成为破解难题的胜负手。

全球AI工业机器人市场，一直以来被海外巨头把持，尤以发那科、ABB、安川、库卡“四大家族”为代表。

中国AI工业机器人产业起步时间落后至少二十年，但在知耻而后勇的奋进中，从仰望者走向同行者，甚至摇落一子，将”四大家族“之一的库卡机器人变成自己的全资子公司，而后者是德国工业4.0的象征。

中国AI工业机器人已连续九年销量居世界首位。近日，国际机器人联合会（International Federation of Robots）公布的一组数据则更为直观，2021年中国AI工业机器人安装量达24.33万台，同比增长44%，组装了全球一半的AI工业机器人。

中国AI工业机器人产业已经不可同日而语，到今天为止，应用范围已覆盖国民经济 60 个行业大类、168 个行业中类，产量对比2015年更是增长了十倍。

机器人产业园区、机器人企业急剧增多，天眼查数据显示，我国AI工业机器人相关企业超11.4万家，其中，2021年新增注册企业超4.6万家，增速达到72.97%。

资本大量涌入，去年机器人和智能制造领域融资130起，其中过亿元融资54起，全年融资总额共计超232亿元，同比增长47%。

资本的看好，又直接推动了整个产业链走向高估值，成立不久即拿到多轮融资的“幸运儿”不在少数。

研发投入上，AI工业机器人产业链相关上市公司加大研发投入，据不完全统计，今年上半年，在31家产业链上市公司中，近六成的研发支出实现同比增长。

AI工业机器人领域，国外厂商是先行者，在主流市场如光伏、锂电、电子等行业根基深厚。

作为后来者，研发方面本土机器人企业也在逐步成长，精密减速器、智能控制器、实时操作系统等核心部件的研发都取得了进展。部分细分领域已走到行业前列，而在光伏、锂电池等主流赛道，也在许多招标项目中敢与国际一二线品牌互争高下，如像埃斯顿、埃夫特等。

AI工业机器人制造方面，除了形成了自己的工业机器人「国产四小龙」：新松、埃斯顿、埃夫特、广州数控四家企业。也涌现出珞石机器人、李群自动化、极智嘉、海柔创新、节卡机器人、大族机器人等越来越多的AI工业机器人创业企业，他们从本体制造到系统集成，相互比拼软硬件能力。

行业高景气之下，大量创业公司选择细分产品或应用切入，部分选择方向够大，足够领先的企业也接连脱颖而出。

中国AI工业机器人的发展历程，是一首旋律高昂的“火之歌“：逆势崛起、野蛮生长、野心勃勃。

冰之叹：大而不强，国产替代为时尚早

要想攀登金字塔，就只能从底部慢慢走上去，除此之外，别无他法。

就像一株芽儿的生长，总免不了旁逸斜出的部分。国内AI工业机器人不断融资的喜报中，也掺杂着诸多矛盾。

一边，劳动力密集型行业，刀具制造、缝制、电子产品装配等细分场景的制造业客户，找不到合适的产品、方案和供应商；一边是国产AI工业机器人厂商在新老玩家扎推的汽车等行业，焊接、搬运、上下料等场景红海鏖战，在高成本、低毛利的困境中奋力挣扎。

另一个令人担忧的现象是，红火的赛道中还燃着部分“虚火”。

AI工业机器人领域的成长的确迅速，但“高端产业低端化”、“低端产品产能过剩”这两个已不再新鲜的现象，仍旧像两座大山，重重地压在国内厂商的肩上。

技术难度大的高端制造领域，国外厂商依旧牢牢把控着话语权。

以AI工业机器人的三大核心零部件为例，控制器、伺服电机、减速机的成本约占整机成本的70%，然而其核心技术、相关专利等基本由四大家族垄断，尤其是控制器，四大家族在中国控制器市场的份额超过80%。

可以说，国产AI工业机器人企业追赶的成果，更多体现在速度、数量上，而非质量上。

纵观国内产业链，人头攒动之处，是技术壁垒最低的下游集成类公司，根据MIR target="_self">（推荐阅读：李宇浩:工程师、多家上市企业高管和努力「犯错」的机器人「西西弗斯」 | ）

制造业细分领域众多，场景和需求比较分散，中国工业门类齐全，每类工业企业都有自己独特的工业Know-How和行业知识，很难在不同行业间实现迁移。

如果没有对制造业的深刻理解，何谈产线升级改造？

第二道门槛，复杂的客户需求。

技术产品的成熟过程往往需要经过反复迭代，摸索需求、提升行业认知、打磨产品需要时间积累，需要亲自跑现场、跟客户，以及必要时在一线工厂和工人们一起工作。

成立于2014年的珞石机器人，是最早一批进入AI工业机器人领域的企业，即便如此，其CTO韩峰涛也直言自己在最近一两年才慢慢真正理解客户的需求。

即使在单一赛道，客户的需求也是多样的。以细分场景刀具制造为例，客户不仅要磨好一把刀，还要磨好几种类型的刀，这就要求企业及时更新认知，配备自动换产的能力。

除了更具规模的大中型市场，中国工业的主体是大量小规模、多行业门类的长尾市场。这类企业承接新技术能力较差，需求更是五花八门，AI工业机器人若想谋得纵深发展，必然要服务好这些企业。

第三道门槛，复杂的产业链。

从技术到商业，越是新的先进技术，产业链条越长。

上游包括减速器、伺服系统和控制器等核心零部件；中游本体制造涉及关键零部件、逻辑设计、控制算法、环境配置等；下游集成商则需要进行二次开发、自动化配套设备集成，以及提供解决方案。

现有相关技术的配合，与市场需求的匹配，靠交学费、踩坑积累出来的行业经验，就足以淘汰部分企业，而活下来的公司，也需要靠海量融资续命。

整个积累过程，往往长达数年。入场早的优势在AI工业机器人领域只会日益凸显，韩峰涛坦言“如果现在一家新的公司要入局AI工业机器人，难度很大，因为这个行业已经成长出有一定规模的企业。”

结语

越是混沌的市场，越需要“量”，越是清晰的市场，越需要“质”。

AI工业机器人市场诚然还是一个不成熟的市场，其增长何时能给巨额投资以回报，暂时难以解答。

好的一面，行业正在告别过去粗犷式的扩张和爆发，慢慢回归理性和价值创造。

在这一共识下，AI工业机器人领域的成长，需要耐得住寂寞。长期来看，具备核心技术，找准核心价值，并不断拓展下游市场应用的公司有望脱颖而出。

行业的冷热交织只要控制在理性限度内，整体而言利大于弊。

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