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首頁科技週邊人工智慧智慧製造新篇章:工業機器人為天眼帶來新知

2023年初,工信部發布《「機器人」應用行動實施方案》,其明確表示在製造業領域,「推進智慧製造示範工廠建設,打造工業機器人典型應用場景。發展基於工業機器人的智慧製造系統,助力製造業數位轉型、智慧化變革」。

一、產業概述從「製造」到「智造」的關鍵基礎設施

#在新一輪技術革命和產業變革的時代背景下,全球各主要經濟體積極圍繞以工業機器人為主的智慧製造業展開激烈競爭。工業機器人作為打造從「製造」到「智造」的關鍵基礎設施,扮演愈加重要的角色

工業機器人是在工業領域廣泛應用的多關節機械手或多自由度的機器裝置,具備一定的自動性,能夠透過自身的動力和控制能力實現各種工業加工和製造功能。工業機器人廣泛應用於電子、物流、化工等多個工業領域。一般來說,工業機器人由三個主要部分和六個子系統組成。主要部分包括機械部分、感測部分和控制部分。六個子系統分別是機械結構系統、驅動系統、知覺系統、機器人與環境互動系統、人機互動系統、控制系統

隨著機器人技術的不斷發展,以數位化、網路化、智慧化為核心特徵的智慧製造模式,正在成為產業發展和變革的重要方向。相較於傳統的工業設備,工業機器人有眾多的優勢,例如機器人具有易用性、智能化水平高、生產效率及安全性高、易於管理且經濟效益顯著等特點,使得它們可以在高危險環境下進行作業。發展工業機器人,不僅可提高產品的品質與數量,而且對保障人身安全、改善勞動環境、減輕勞動強度、提高勞動生產力、節省材料消耗以及降低生產成本都有著十分重要的意義。

天眼查資料顯示,現存工業機器人相關企業23.1萬餘家,其中2023年1-10月新增註冊相關企業2.2萬餘家;

根據地理分佈,江蘇在各省有超過4.2萬家相關企業,居於領先地位,其次是廣東和山東,分別擁有3.8萬餘家和2.3萬餘家相關企業

根據成立時間來看,52.8%的工業機器人相關企業在1-5年內成立,而在1年以內成立的企業佔比約為27.2%

智慧製造新篇章:工業機器人為天眼帶來新知

二、工業機器人產業鏈 環節:核心零組件佔比較高#技術壁壘更高

#工業機器人產業鏈主要由原料、零件(上游)、機器人本體(中游)、系統整合(下游)以及產業應用等幾個環節組成。在工業機器人的生產成本結構中,上游核心零件佔比較高,伺服系統、控制器與減速器成本佔比超70%,這其中減速器則佔一半,而本體製造僅佔15%。究其原因,工業機器人的驅動與控制功能均來自核心零件,與本體製造相比,核心零件的技術壁壘更高,因此生產成本佔比高。

上游產業指的是產業鏈中處於較高層級的核心零件製造業。這些核心零件在整個生產過程中所佔比例較高,因此其生產成本也相對較高

上游零件環節主要包括:控制器、伺服馬達、減速器以及執行系統等。其中,控制器、伺服馬達和減速機是生產工業機器人的關鍵零件,也是國內外工業機器人著力打造的核心競爭力之所在。就開發的難易度而言,控制器是工業機器人開發的配套設備,開發難度中等;伺服馬達是工業機器人的核心驅動機構,開發難度中上;減速器是封閉在工業機器人剛性殼體內的齒輪傳動、蝸桿傳動、齒輪-蝸桿傳動所組成的獨立零件,開發難度最高。

中游:機器人本體

工業機器人本體生產商主要負責組裝和整合工業機器人本體。目前內資品牌機器人銷售佔比不斷上升。根據機經網數據,2015年到2020年中國機器人本體市場的內資佔比由18.6%提升至28.6%,2021年內資佔比進一步升高,為33.7%。目前內資工業機器人本體生廠商主要集中於中低階市場,高階應用市場仍被發那科、庫卡、ABB、安川四家外資企業所佔據。高端市場被「四大家族」壟斷,國產品牌埃斯頓向龍頭靠攏。根據MIR Databank統計的中國工業機器人出貨量數據,2021年「四大家族」合計共佔據市場份額的41.5%,分別為發那科(13%)、ABB(12.3%)、安川(8.8%) 、庫卡(7.4%)。國產龍頭埃斯頓市佔率2.4%,排名第十一位,匯川與新時達等內資品牌也排名靠前。

下游:機器人整合系統

工業機器人系統整合商處於產業鏈的下游應用端,根據不同的場景與用途,負責對工業機器人本體進行針對性的系統整合和軟體二次開發,使其擁有特定的工作能力。

三、工業機器人應用領域自動化生產、汽車製造、物流#等領域廣泛應用

機器人市場應用加速拓展,2022年工業機器人裝置量佔全球比重超過50%,穩居全球第一大市場,製造業機器人密度達到每萬名工人392台。工業機器人被廣泛應用在自動化生產、汽車製造、物流、醫療、3c電子等領域。

自動化生產是一個非常重要的領域。在這個領域中,工業機器人是一種至關重要的設備。工業機器人能夠執行重複、繁瑣、危險或高精度的工作,使傳統的勞動力可以從中解放出來,從事更具創新性的工作。在生產線上,工業機器人能夠自主地進行零件組裝、檢測和包裝等任務,從而提高企業的生產效率。此外,工業機器人具有可編程性和高精度控制技術,能夠迅速適應不斷變化的生產需求,實現批量或小批量生產的快速轉換

汽車製造。在汽車製造業,工業機器人在汽車製造業有廣泛的應用。在汽車製造過程中,工業機器人可以承擔焊接、噴漆、組裝和點膠等各種任務,從而提高生產線的效率以及提高產品品質。而且在汽車零件製造中,工業機器人也可以用於模具鑄造、銑削和箝制等多種製程中,提高了生產效率和良品率。

物流。在物流業中,工業機器人的應用越來越廣泛。它可以用於貨物處理和分類、倉儲管理和運輸等多個環節,提高了物流的效率和安全性。工業機器人也能夠幫助企業減少人員成本,並降低營運風險

工業機器人在3C電子產業中被廣泛應用,尤其是在手機等電子產品的製造和包裝領域。它們能夠以高度靈活的方式移動和操作,準確地完成複雜的組裝任務,為生產線的高效自動化提供了關鍵的支援。工業機器人的應用可以顯著提高生產效率。它們能夠自動化完成重複性工作,不僅能提升製造速度,還能減少人工錯誤的發生。此外,機器人系統具備高精度的執行能力,可確保生產出的產品精度和品質符合要求,有效地避免了人工操作錯誤對產品品質的不良影響

重寫後的內容:醫療。在醫療產業中,工業機器人也在醫療領域發揮了重要作用,它可以進行手術、治療和復健等多種工作,提高了工作的準確性和安全性。此外,工業機器人也能夠幫助醫院解決醫護人員不足的問題,為病人提供更多樣化的復健治療方案

四、投融資分析:江蘇、上海、廣東三地融資事件數量排名前列

自2013年以來,中國一直是全球最大的工業機器人消費市場,這得益於中國龐大的製造業量值。工業機器人在智慧製造領域被視為寶貴的資產,也一直受到創投機構的密切關注

從融資事件的產業分佈來看,機器人本體相關的融資事件數量位居前列,擁有60起;除此之外,智慧裝備、物流裝備、倉儲服務等於工業機器人密切相關的下游應用領域也是投融資熱點。

從融資事件的地域分佈來,省/直轄市一級來看,江蘇、上海、廣東三地融資事件數量位居前列,分別有16起(江蘇、上海並列)以及15起;從市一級來看,深圳、南京以及合肥所擁有的融資事件數量靠前,分別有11起、10起以及4起。從融資事件的地理分佈可明顯看出工業機器人與製造業強省的關係也非常緊密,有力支持了製造業升級。

根據融資事件的輪次分佈來看,策略性融資、A輪和B輪位居前列,分別有14起、12起和11起

根據投融資機構的情況來看,藍馳創投、道生資本和聯想創投等機構都名列前茅。除了機構外,比亞迪、海爾、科沃斯等知名企業也在環動科技、天創機器人等企業的投資人名單中

五、專利分析2023年1月迄今,已有1,400餘項的專利申請

工業機器人作為技術密集產業,專利技術的申請數量從側面顯現出產業發展的科技含量與技術水準。

智慧製造新篇章:工業機器人為天眼帶來新知

從工業機器人專利申請總量來看,已經申請了超過萬項專利,其中實用新型專利數量最多,達到了6200餘項,發明專利緊隨其後,超過了5100餘項,而外觀設計專利則以880餘項排名第三

根據專利申請的年度分佈情況來看,近三年(2020-2022)的專利申請量逐年增加,從1500多項增長到2100多項,有著顯著的提升。此外,截至2023年1月,已經有超過1,400項的專利申請

六、發展前景效能提升與價格下降國產替代前景廣闊

國產機器人性能提升、價格下降,經濟效應顯著。根據國家統計局數據,工業機器人產品的進口均價由2019年的16.23萬/台逐漸下降至2022年的8.52萬/台,一般情況下國產機器人的價格低於進口機器人。隨著效能提升和價格下降,工業機器人應用的經濟效應更加顯著,將有助於工業機器人產業拓寬應用場景、擴大下游需求。

產業升級與國產替代描繪廣闊前景。一方面,這是因為產業升級。我國經濟正處於轉變發展方式、優化經濟結構、轉換成長動力的攻關期,迫切要求勞力密集產業轉型升級。產業升級將帶動大量工業機器人市場需求。另一方面,國家提出了工業機器人的國產化目標。 《中國製造2025》設定了國產工業機器人發展的目標,對國產機器人和關鍵零件的國產化率均提出明確要求;《「十四五」機器人產業發展規劃》明確,我國「到2025年,一批機器人核心技術和高端產品取得突破,整機綜合指標達到國際先進水平,關鍵零件性能和可靠性達到國際同類產品水平。」國產工業機器人憑藉迅速突破的產品性能、更具優勢的性價比和服務水平,逐步提升市場佔有率

機器人出海將成為未來發展的重要方向。國內工業機器人的性能短板正逐漸補齊,隨著國內製造業「走出去」以及全球製造業向東南亞、拉美的轉移,機器人出海將成為未來發展的重要方向。

根據天眼查研究院的觀點,在數位經濟的帶動下,隨著數位技術與實體經濟的深度融合,積極發展工業機器人產業,對於促進中國製造業的結構轉型升級,提升其在國際市場的競爭力具有顯著的作用和意義

註:本次所分析工業機器人領域投融資事件是以2023年1月-11月12日為參考

來源:金融界資訊

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