國內巡檢機器人行業爆發的原因：制造業的轉型升級直接驅動了機器人產業的加速

• 陳博 2023年9月26日 來源：中研網 560 31
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從機器人的分類來看，巡檢機器人其實屬于特種機器人或者專業機器人范疇。因為這種機器人需要考慮應對自然災害和公共事件的情況，所以對此類機器人的產品與技術等都有更突出的要求。這種情況下，特種機器人相關企業所處的市場就不是一個特別市場化的市場，而是一個很具有

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國內機器人投資這兩年的爆發，有以下幾個原因：

1、機器人需求開始大量爆發。

實際上工業機器人的發展有3個核心驅動力：機器換人的技術成熟度和成本拐點已經到達；市場需求倒逼生產端改造，生產更加柔性化；經濟下行驅使企業需要利用更加先進的技術實現精細化運營。這些原因都促進著近兩年機器人在產業端的需求集中爆發。

2、制造業的轉型升級直接驅動了機器人產業的加速，以及大國博弈加速了國產自主可控替代的加速落地，給國內機器人本體及上游核心零部件廠商提供了新的機會。

3、各地政府也在支持鼓勵推動中國全產業鏈建設。

目前機器人本體其實國內外的差距還是比較大的，目前國內的集成商通過對進口產品的代理，已經具備了比較好的本地化服務能力。

這幾點核心原因，加上機器人核心零部件技術的突破，都讓機器人國產化這件事在近幾年逐步加速。

目前來看，各形態的國產機器人處于行業整體標準定制的前期階段，這就意味著有很多創新型企業會出現。等未來標準定制完成之后，這些創新型企業就有機會成長為行業龍頭，實現市場份額的突破。

從機器人的全產業鏈上來看，最上游是機器人的核心零部件廠商，中間是機器人本體制造商，下游是系統集成的應用，給客戶輸出解決方案。這里每個環節其實都存在大量投資機會。但如果真的聚焦到某個環節來看，很容易發現一個問題：

那就是單一工業機器人品類其實市場不會特別大，會出現低端競價和產能過剩的問題。

如果僅依靠本體的產品和技術，很難維持持續的領先性和利潤。但如果通過本體去切入場景解決方案實現差異化競爭，那么是有機會支撐機器人業務的增長的。

這也是國外很多機器人企業發展的必經之路，也是行業的主要利潤來源。因為機器人本體不能直接服務于客戶，而系統集成商又需要機器人本體來完成解決方案。

所以資本比較看好的模式就是“本體加集成的模式”，二者相互取長補短，相得益彰。實際的市場數據也支撐了資本的觀點。2020年，工業機器人本體的市場空間大約是300億元，而工業機器人系統集成的市場規模，大約是本體市場的3倍左右。

從機器人的分類來看，巡檢機器人其實屬于特種機器人或者專業機器人范疇。因為這種機器人需要考慮應對自然災害和公共事件的情況，所以對此類機器人的產品與技術等都有更突出的要求。

這種情況下，特種機器人相關企業所處的市場就不是一個特別市場化的市場，而是一個很具有中國特色的市場，存在一些特定的使用場景。例如電力系統的巡線。在to B服務中，安全的優先級要高于合規、增效和降本，一切都要讓步于安全。所以特種專業的機器人，都往往要用在特殊領域，面對嚴苛惡劣的工作環境，所以場景方一旦需要，基本就是剛需。

從市面上機器人整體的分類來看，市場中大約有60%是工業機器人，30%是服務機器人，10%是特種機器人，其中包括巡線機器人。雖然比例并不大，但因為上述原因，所以剛需是非常強的。由于這種剛需存在，導致雖然這些巡檢機器人在知名度上并不如其他機器人有名。但在一些細分領域里，這些企業都可以做到很大的體量，并且毛利也要比一般的工業或服務機器人更高。

目前，國內機器人行業普遍存在的困難是國內機器人產業的一些關鍵零部件還是受制于人的狀態，國產自控率并不高，尤其是一些卡脖子的技術，還是需要依賴國外企業。不過現在國內大力倡導新基建建設，國企和公共事業公司都在倡導提高國產化率，也就是所謂的國產替代。雖然政策倡導是一方面，同時另一方面自己也還是要去爭取解決零部件的技術問題，才能讓產品在特定環境更加適用。

第二個問題就是技術人才不足的問題，機器人方面的研發人才、技能型人才，現在我國還是比較欠缺的。因為以前工廠流水線都是工人操作，而現在機器人操作，那么機器人如果出現問題，那么它的運營維護、維修可能還需要進行調整。所以這方面的人才目前在我國還是比較匱乏的。

第三個問題就是現金流問題。這也是行業的普遍現象。剛才講了，很多下游客戶都是規模以上的行業龍頭企業、國有企業或者上市公司，但機器人廠商的規模就比較小了。工信部統計目前國內800多家機器人廠商，200多家是本體制造商，絕大多數營收規模都不超過1億元。

所以相對下游客戶來說，這些本體廠商都是很小的公司，容易被下游客戶卡回款，導致回款慢，現金流不佳。對于初創企業而言，現金流就是生命線。所以機器人企業能否利用能力來解決資金問題，例如外部資金杠桿，或者外部業務支持，或者成本控制，也是非常關鍵的。

第四個問題就是機器人同質化和產能過剩帶來的惡性競爭。因為機器人的技術原理其實都是公開的，開源算法也比較多，包括一些國外的專利，導致機器人同質化程度比較高（例如國外的波士頓動力的機器狗，國內的騰訊、小米等機器狗都基本是一個形態）。所以核心能力就是針對客戶進行場景優化。

這些問題，肯定會帶來未來的一些挑戰。

第一個挑戰就是機器人對自然和不可預知的復雜環境的感知和理解，這件事非常有挑戰。

第二個就是機器人的行為安全問題。就是機器人與人類在物理世界這種接觸和配合，如何保證人和機器人的安全，以及物料的安全。

第三就是智能化問題，機器人未來一定是更加智能化，在任何環境下都能夠靈活操作，包括決策流程和決策智能，這些都是需要足夠多數據累計和算法模型的訓練來支撐。

第四個就是小樣本無監督學習的問題，其實現有人工智能體系都是基于大數據樣本的學習，而未來機器人也需要能夠實現小數據樣本快速迭代，快速復制到細分市場，這也是非常有挑戰的問題。

從整體方向來看，未來機器人和巡檢機器人方向前景廣闊，同時國內目前也有比較不錯的推出環境，只是有一些坑，需要盡量去規避。

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