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艾瑞咨询:2023年我国工业机器人保有量将突破150万台

发布日期:2023/5/30     来源:智通财经

5月30日,艾瑞咨询发布《2023年中国工业机器人行业研究报告》。报告指出,从工业机器人的保有量来讲,2023年我国工业机器人保有量将突破150万台,预计未来三年将保持稳定增长。从工业机器人的主要增长驱动来讲,2020-2021年的增长驱动主要得益于新能源汽车需求爆发,工业机器人保有量增速较高。未来几年,受《“机器人+”应用行动实施方案》和全球经济去全球化的影响,中国工业机器人市场可能以相对稳定的增速平稳增长。从工业机器人的类型来讲,2022年仍以多关节和SCARA为主,其中多关节占60%左右, SCARA占40%左右。

工业机器人的伺服系统主要由驱动器、电机、编码器所组成,其目的主要是驱动执行机构完成控制器的指令,这要求伺服系统具有响应速度快、精度高、稳定性强、适应频繁加减速等特性。

目前国内伺服系统的高端市场被国外垄断,其主要差距源于以下两点:1)与驱动器相关的高精度芯片为国外所垄断,如DSP芯片;2)编码器的核心技术掌握在外企手中。同时,传感器作为编码器的核心元器件,高精度传感器也依赖于进口。值得注意的是,伺服系统作为一个整体,转矩、扭矩、惯量是其主要性能指标,但在配置时,要综合考虑伺服电机的规格和机械末端的位置、速度、精度、动态性能等要求。

随着国内业机器人相关技术成熟度不断提升,国内工业机器人本体企业切入赛道的途径不一,以2008年工业机器人被纳入重点支持领域为分界,大体可分四类:跨界发展(由其他业务拓展至机器人业务)、自上而下(工业机器人核心技术起家,从零开始自研,市场技术极不完善)、自下而上(由垂直行业经验拓展至多场景、多行业)和新兴企业(直接切入机器人赛道,市场技术相对完善)。不同企业自身基因不同,成长路径不同,当前布局也有所差异。总之,注重技术积累的企业更偏向产品类型及能力拓展,注重行业积累的企业更偏向场景深耕和行业拓展,而新兴企业则依托新型产品和出海切入。

机器人在工业领域和消费级领域的发展逻辑非常不同。消费级机器人强调产品的交互、个性化服务,并且要求快速占领市场,故其发展逻辑更加关注产品的功能迭代与推陈出新,是典型的C端市场打法。而在工业领域,强调“稳”,保证稳健生产是重点,产品发展逻辑需要兼顾性能稳定性与应用场景的适配性,故当前整个工业机器人市场呈现出非常高的产品一致性。因此,本土企业在历经价格战、优势行业渠道争夺等激烈竞争后,企图通过研发新产品、增加产品覆盖广度等方式拓展新业务,比如布局医疗、教育机器人等消费级领域。

机器人虽然覆盖了工业生产制造所需的大部分场景,但在产品精度、产品易用性、产品灵敏性、产品价格等方面有待变革。工业机器人本体厂商除了进一步精进产品提升其精度以满足工业应用要求外,还开发了协作机器人、桌面机器人等新产品,这些新产品是传统工业机器人的有效补充,相对好的平衡了灵活性VS易用性VS协作性VS价格的需求,可用来满足不同体量企业、不同生产流程、不同生产工艺、随时随地安装应用的的工业应用需求。

伺服、控制器等核心零部件的智能化与外部智能化产品的结合与应用共同推动工业机器人的智能化

工业机器人的智能化主要是由内外部的智能化共同驱动的。对于外部智能化,主要是通过外置设备进行多维度、多场景的数据采集及分析后,进行智能决策,进而驱动工业机器人的执行,如视觉检测、视觉定位。对于内部智能化,则主要由以下两点驱动:1)核心零部件本身走向智能化,如伺服驱动器、控制器的算法趋于智能化;2)工业机器人自身运转状态的监测更加全面、控制更加精细化,自身数据的监测与控制器形成良性互补,共同推动工业机器人智能化。

工业机器人功能多样性提升、交互协作门槛降低将促进工业机器人应用场景柔性,进而提升生产产线的柔性

工业机器人助力柔性生产主要集中在生产制造环节与装配环节,其目的是满足同一产线生产产品品类、产品款式、产品尺寸多样化的能力,内核是期望实现产销协同。“位置VS功能场景VS交互与编程”是工业机器人助力柔性生产的关键,原因如下:1)位置可变减少重复配置、降低产线变更成本;2)功能场景可变主要是指在A位置实现a功能,在B位置可实现a功能,也可实现b功能等等,可提升产线各环节灵活部署的能力;3)交互及编程门槛降低,主要是降低功能场景的开发难度与周期。

工业机器人的平台化主要是指本体及其配件的硬件、软件趋于标准化和通用化,应用解决方案核心能力通用化

未来,工业机器人将像PC和手机一样趋于平台化,具有高效编程、快速部署、灵活应用、降低成本等意义。但平台化过程中主要难点需正视:1)对于C端驱动且普适性强的PC和手机市场,平台化有助于快速占领市场,那对于B端驱动且行业应用门槛高的工业机器人市场,目前头部玩家平台化能得到什么?2)平台化是为了提升应用专业性、降低应用开发和使用门槛,工业领域应用的复杂性与多样性如何克服,标准化准则如何建立是当前亟待解决的问题。

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