工业机器人国产份额首次突破50%，这些领域助力最多

2024年开春，机器人赛道又添了几把火。

首先，即Sora发布。多模态大模型元年的到来，展现出AI对客观世界理解力的提升，未来更将进一步赋能机器人感知、认知世界并与之交互的“软实力”，这也让业界开始畅享机器人领域所能承载的广阔前景。

随后，去年底在香港完成上市的“人形机器人第一股”优必选公布一段视频，其工业版人形机器人Walker S已经在新能源汽车工厂“实训”，实现了全球首例人形机器人在汽车工厂流水线与人类协作完成汽车装配及质量检查作业。人形机器人概念股更是持续拉升。

优必选工业人形机器人Walker S在蔚来工厂进行实训

*图源：优必选科技官微

国产工业机器人份额首次突破50%

人形机器人或许是首次到工厂“实习”，但在此之前，随着工业自动化进程的加快，工业机器人早已成为现代工业生产中不可或缺的一部分。

根据高工机器人产业研究所（GGII）数据显示，2023年中国工业机器人市场销量31.6万台，同比增长4.29%，预计2024年市场销量有望突破32万台，市场整体延续微增态势。

数据来源：高工机器人产业研究所（GGII）

同时，总体来看，2023年工业机器人内外资市场份额发生较大变化，根据GGII最新统计数据显示，2023年国产工业机器人份额首次突破50%，达到52.45%，从销量口径上首次实现反超。

数据来源：高工机器人产业研究所（GGII）

光伏+新能源汽车成中国工业机器人市场增长主引擎

据数据显示，2023年光伏、新能源汽车等领域中工业机器人增长迅速。1月26日，国家能源局发布2023年全国电力工业统计数据。数据显示，截止2023年，光伏累计装机609.49GW，其中 2023年新增光伏装机216.88GW，创历史新高。

一方面，这是受当期处于光伏行业的集中扩产期，对工业机器人的需求较大；另一方面，光伏制造各工艺环节的机器人渗透率持续提升，硅片、组件提速扩产需求催生新的机器人应用场景。

*图片来源：智研咨询

而在汽车制造中，工业机器人的应用同样广泛，已被用来加工和生产各种汽车零部件。特别是新能源汽车产业的飞速发展，进一步带动了工业机器人应用进阶。

根据乘联会数据，2023年世界新能源汽车销量达到了1428万台。其中，中国的新能源汽车产销量也表现强劲，分别达到了944.3万辆和949.5万辆，分别同比增长30.81%和37.9%，占全球比重超过60%，连续9年位居世界第一。

新能源汽车市场的蓬勃发展也直接带动了工业机器人的增量需求。焊接、涂装、组装和检测，通过工业机器人的应用，汽车制造商能够实现提高生产效率、质量和安全性，降低成本和能耗，实现柔性化和智能化生产。

三大部分分工配合，控制讲求精细化和智能化

由于可自动执行重复性任务，承担复杂而费力的作业，并在对人类有危险或有害的环境中工作，工业机器人深受下游客户青睐。而只有控制部分、机械执行部分、以及感知部分，三大部分统筹协作，方能成就工业机器人的一片天地。

图片来源：艾瑞咨询研究院

当然，这也需要集成度更高、性能更强的控制单元从而实现更高的功率效率、更平稳安全的运动以及更高的精度，以进一步提高生产力和自动化水平。

前不久，兆易创新就在由兆易创新科技集团股份有限公司与清华大学集成电路学院联合承办的智能机器人产业链创新研讨会暨2024国际自主智能机器人大赛预备会上表示机器人本体的各组模块都可以见到MCU的身影，从感知层、决策层到执行层的控制功能均需要通过MCU来实现，一个机器人往往要使用十几颗至数十颗MCU。

而兆易创新GD32 MCU作为32位通用MCU市场的主流之选，正以累计超过15亿颗的出货量，45个系列550余款产品选择为广阔的机器人应用场景赋能。比如面向工业机器人、伺服电机手臂中的强算力需求，GD32F4系列Cortex-M4内核高性能MCU主频高达240MHz，支持硬件DSP指令集和浮点运算单元FPU，配备大容量存储，可以胜任复杂的电机控制算法。

事实上，早在2022年，兆易创新就与北京市科学技术研究院联合宣布，合作共建远程自主智能机器人芯片应用实验室。据悉，实验室将以自主智能机器人相关应用为重点，围绕兆易创新丰富的GD32 MCU芯片产品研发各种类型的机器人传感器和执行器，并进行使用测评，同时实现自主智能软件、硬件以及AI算法的开发，持续赋能机器人AI人才建设和产业发展。

图片来源：兆易创新

国民技术工业增强级MCU就具有优异的电机控制算法技术和强大的处理性能、丰富的高速模拟器件与数字通信接口，可助力客户轻松完成产品创新设计，开发出功能更为强大和智能化程度更高的机器人产品。

其N32G45X、N32G43X和N32G030等系列32位工业增强级MCU，已经在机械臂、机器骨骼、步进电机、伺服电机等工业应用领域获得批量应用。

图片来源：国民技术

此外，更智能化的需求使得数据实时处理和分析已逐渐成为机器人的“必修课”。边缘计算作为一种新兴的计算范式，可以将数据处理任务从云端转移至本地，在设备端完成计算任务，从而有效降低延迟、保护隐私、提高数据安全水平。

对于机器人而言，依靠边缘计算可以突破网络环境限制，大幅缩短响应时间，提高其在复杂场景中的自适应能力和应用价值。德州仪器研发的TDA4x处理器，具有8个Cortex-A72和4个R5F内核，以及高效视觉、深度学习硬件加速器和DSP，能够处理丰富的图像、雷达和运动控制等数据，是一款可实现功能安全型单芯片机器人控制器。

图片来源：德州仪器

德州仪器之前也于展会同期展示了搭载TDA4x处理器的达明TM5S协作机器人，基于高效稳定的数据处理能力，机械臂可通过视觉捕捉人的动作并做出相应模仿，彰显智能制造场景下的创新应用。

图片来源：德州仪器

感知是基石，助力工业机器人创造世界

在钢铁与电路的世界里，工业机器人的感知系统是它们灵魂的窗口，一扇开启于无垠宇宙的门扉。它们的“眼睛”能在千分之一秒内捕捉到飞速移动的物体，它们的“耳朵”能从最微小的声波中辨识出复杂的模式。在这个由精密传感器和先进算法编织的网络中，工业机器人以一种超越人类感知的方式，感知世界，解读环境。

在这个过程中，工业机器人不再仅是执行命令的工具，而是成为了理解世界，甚至是创造世界的伙伴。

机器视觉的核心是用“机器眼”代替人眼，对物体进行识别、测量并做出判断，工业机器人的机器视觉具备高感知效率、高精准度、和基本无人化的优势，是实现工业自动化的核心技术。在这种背景下，以CMOS图像传感器为支点的成像技术显得尤为重要。

据市场咨询机构Yole 2023年最新的《CMOS 图像传感器行业现状》报告显示，2022年全球CMOS图像传感器市场为213亿美元（约合1555亿人民币），预计将在2028年达到288亿美元，2022年至2028年的复合年增长率（CAGR）为5.1%。

安森美半导体以一款1600万像素CMOS传感器XGS 16000，为机器人和检测系统等工厂自动化应用提供了高质量的全局快门成像。同时XGS 16000在65fps下仅耗电1 W，令其成为在功耗方面同类极佳的产品之一。

当然，除了要“看得准确”，更要“控制得精确”，以位置传感器为首的方案用于检测机器人或其部件的位置、位移或者角度，确保能实现精确控制。

近年来，伴随新能源汽车以及三电系统的普及，高精度位置传感器的需求迎来大幅增长。艾迈斯欧司朗作为这个领域的重要玩家，对此有着深刻感知。

其位置传感器凭借独特的抗外部磁场干扰优势，正在包含新能源汽车、各类电机以及机器人等高性能领域中大显身手。据悉，艾迈斯欧司朗的磁性位置传感器可以达到20,000A/m的抗干扰能力，相比市面其他产品具有几乎是20倍的性能优势。

据艾迈斯欧司朗介绍，磁性位置传感器是当前服务、工业机器人中最广泛使用的传感器技术之一，几乎机器人的每个关节都使用两个或多个位置传感器。

图片来源：艾迈斯欧司朗

未来，伴随着AI智能体的起量，以及机器人在细分行业应用的愈发成熟，对高精度位置传感器的需求也会不断加码，包含工业机器人在内的整个市场将会进一步扩容。

此外，纳芯微于今年初推出的全新低功耗霍尔开关NSM107x系列，由于能为数字位置检测提供高精度的解决方案，因此可被广泛应用于工业与消费电子领域。

图片来源：纳芯微

比如在工厂自动化控制系统、工业机器人以及自动化生产设备中，NSM107x可用于检测机械运动状态、位置和速度等信息，由于其低功耗特性，使得设备在长时间运行时不仅保障了可靠的性能，还可以减少能源消耗。

当然，在精确感知的前提下，应用的安全性也至关重要，毕竟工业机器人已经成为人类的“最佳同事”。确保工业机器人的安全性和可靠性，就需要先了解一个关键环节：扭矩。

据TE Connectivity介绍，工业机器人中正确的扭矩水平，可以防止对机械臂本身造成伤害，更能有效保护在此工作中协同合作的工人。基于此，TE推出了一种新型安全扭矩传感器，能安装在机器人的每个关节中检测其扭矩，进一步提高工业机器人，特别是协作机器人的安全性和可靠性。

图片来源：TE Connectivity

4大趋势前瞻工业机器人未来发展浪潮

在人工智能不断赋能的当下，工业机器人的未来发展方向确已明晰：

第一，就是更加智能化。工业机器人的智能化主要是由内外部的智能化同频共振。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。对内而言，则主要由两点驱动：（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；（2）工业机器人自身运转状态的监测也更加全面、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。

第二，应用场景深度与广度的进一步拓展。对于已有场景，工业机器人的未来走向主要是聚焦与解决方案的精进性与标准化；对于潜在场景，特别是对有需求但高要求的场景，先进技术的应用主要聚焦于自适应能力和交互能力两方面。

第三，助力柔性生产。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。

第四，更加趋向于平台化。平台化主要是指工业机器人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的通用化。当然，平台化过程中的难点还需正视，因为如果要克服工业领域应用的复杂性与多样性，标准化准则就是当前亟待解决的问题。