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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