机器人大战拉开帷幕 中国智造如何力压群雄?

生活知识 2024-12-09 11:06www.robotxin.com生活百科

近年来,全球范围内机器人技术和应用的发展已成为各国争夺的焦点,各主要国家纷纷推出相应的发展战略规划。在这场“机器人大战”中,中国正成为智能制造领域的佼佼者。

随着仿生机械臂、协作机器人、服务机器人等各种类型机器人的涌现,人们对机器人的印象正在发生改变。而实际上,机器人已经悄然入侵中国工厂的生产线,成为制造业的重要力量。

中国已经成为全球最大的工业机器人市场,这一地位已经保持三年。伴随着这个潜力无限的市场,机器人产业也开始步入“黄金时代”。企业、资本、纷纷聚焦这一产业制高点,竞争异常激烈。

在政策的推动下,机器人产业得到了快速发展。德国工业4.0、日本机器人新战略、美国“先进制造伙伴计划”等国家级政策均涉及机器人产业发展规划。而在中国的“十三五”规划纲要中,机器人也被列为一批大力推进创新和产业化的新兴前沿领域之一。

业内人士指出,工业机器人的崛起不仅仅是经济问题,更是关系到未来国计民生的大问题。机器人的应用正在改变制造业的生产方式,提高生产效率,降低劳动力成本。随着劳动力成本的不断攀升,智能制造已成为中国制造业的必由之路。

目前,中国的机器人市场正处于快速增长期。据统计,2015年中国自主品牌工业机器人销售量和市场份额均实现大幅增长。目前,虽然国外机器人企业在中国的市场份额较高,但随着技术的不断进步和市场的逐步开放,国内企业也在逐步崛起。

除了传统的制造业,服务业也开始广泛应用机器人。服务机器人的应用范围不断扩大,已经涉及到餐饮、医疗、教育等多个领域。机器人的应用正在改变人们的生活方式,提高生活质量。

总体来看,中国的机器人市场仍有巨大的增长空间。随着技术的不断进步和市场的逐步成熟,机器人将在更多领域得到应用,为中国制造业的升级换代提供强有力的支持。这也将为社会带来更加广泛的影响和变革。在牛津经济研究院的最新研究中,揭示了中国劳动力成本的新动态。现如今,中国的单位劳动力成本增幅显著,已较美国低仅4%,这是一个不容忽视的趋势。相比之下,日本和印度的劳动力成本分别是中国的大约70%-80%和仅30%。值得注意的是,尽管中国制造业生产效率也在增长,但这种增长并未与劳动力成本保持同步。自2003年至2016年,美国制造业单位劳动力生产率实现了约40%的增长,而中国虽然也有显著进步,但仍落后于美国近80%。

中智公司的一项调研显示,制造业一线员工的薪酬已经出现明显的分化现象。普通一线员工的平均年收入达到56856元,而高技术蓝领员工则接近71065元。在此背景下,进口机器人的成本开始受到更多关注。以库卡、ABB等国际知名机器人公司为例,进口的五轴联动生产线成本大致相当于雇佣一名普通劳动力三年的薪酬,但这些生产线能够稳定运作长达十年之久。这也使得机器人产业在中国这个全球第一大工业机器人消费市场中展现出巨大的吸引力。

全球工业机器人市场的重心明显向亚洲倾斜,尤其是中国市场的增速迅猛。俄罗斯机器人协会主席维塔利·内德尔斯基指出,中国的工业机器人使用密度虽然目前在每万人49个的水平,但增长空间巨大。尽管中国自主品牌工业机器人的销量增长迅速,但全球市场份额超过五成的四大巨头——德国库卡、瑞士ABB、日本发那科以及安川机电——在中国市场的占有率依然超过八成。这也反映出核心技术的重要性。

工信部装备工业司司长李东指出,尽管国内机器人企业数量众多,但真正具备自主研发和制造能力的企业仅有约百家。民生证券的一份研究报告同样强调了中国机器人产业所面临的挑战:产业集中度低、核心技术依赖进口、高端产品能力较弱等。北京泰德基金管理集团董事长曲国义进一步指出,中国机器人产业与国际水平的差距主要体现在产品以中低端为主、质量不稳定、缺乏自主创新能力等方面。核心零部件如减速器、伺服电机和控制器等,是制约国产机器人发展的关键。蔡洪平分析称,这些核心零部件的成本占据了机器人总成本的绝大部分,而中国企业擅长的本体制造和系统集成环节的利润却相对较低。

在“中国制造2025”的战略背景下,机器人产业被视为率先突破的行业之一。也高度重视这一领域的发展,近期工信部、发改委、财政部等三部委联合发布了《机器人产业发展规划(2016—2020年)》,旨在推动产业的可持续发展并加速技术突破。掌握核心零部件的关键技术无疑是国产工业机器人摆脱成本束缚的关键所在。在这个产业升级的浪潮中,只有掌握核心技术,才能在全球竞争中站稳脚跟。面对日益增长的自动化需求和市场潜力,国产工业机器人必须迎接挑战,努力实现技术的突破与创新。新松机器人自动化股份有限公司(以下简称“新松”)总裁曲道奎指出,工业机器人发展的未来趋势在于全面突破关键零部件技术,特别是在高精密减速器、高性能伺服电机和驱动器、高性能控制器、传感器以及末端执行器等核心领域。这些关键零部件的突破,是我国在工业机器人自主化道路上的重要挑战,也是最大的“绊脚石”。对此,新松将推动产业、技术、零部件等全方位的创新变革,以推进工业机器人向中高端迈进。

在激烈的市场竞争中,国内工业机器人企业开始寻求差异化发展策略。上海新时达机器人有限公司(以下简称“新时达”)副总经理周朔鹏坦言,与国际知名的“四大家族”机器人相比,国内企业在功能上的差距不大,但产品成熟度和稳定性仍需加强。企业选择积极开拓新市场,特别是汽车零部件供应企业,这些企业仍大量依赖人工操作,生产流程不够先进,存在巨大的自动化升级改造空间。

尽管中国工业机器人在核心技术上与国际大品牌仍有差距,但国内企业的勤勉和创新精神使他们在市场上仍有一席之地。大族激光旗下大族电机科技有限公司(以下简称“大族电机”)的副总经理王光能讲述了一个故事,该公司成功为客户定制了一款特殊需求的机器人,并通过快速响应和改良,赢得了客户的信任。与“四大家族”精英化、慢步调的作风不同,大族电机主打“快速响应”牌,特别是在手机代工厂快速迭代的新品生产周期中,快速响应成为赢得市场的关键。

在资本的热潮下,国内机器人企业不仅在努力掌握核心技术,还在通过并购加强产业链整合布局。美的以40亿欧元收购库卡的案例创造了行业并购纪录,而埃夫特智能装备有限公司也通过收购意大利企业EVOLUT等海外并购行动,谋求全产业链布局。新松则通过收购德国机械工程教学培训机构陶特洛夫学院,解决高级技师和工程师的人才缺口问题。新时达也在并购市场上表现活跃,通过收购多家技术公司不断完善其产业链生态。

国内机器人企业在掌握核心技术和整合产业链方面正不断努力。他们通过并购、创新、差异化竞争等策略,逐步赢得市场份额和客户信任。随着技术的不断进步和市场的不断变化,这些企业有望在未来工业机器人市场中扮演更重要的角色。自2007年起,市场参与者对于机器人的生产大多持有一种错误的观念,即认为简单的组装和拼凑即可。他们未曾意识到,国外厂商早已掌握了核心技术,并构建了完整的供应链和市场渠道。如今,我们处于一个尴尬的位置,难以从他人的产业链中抢夺资源。对此,国内主要机器人企业的发展思路是努力掌握核心技术,同时通过并购加强产业链整合布局。

中国机器人行业的领军企业正在技术、产业生态及市场等多个领域快速追赶国际领先企业。以新松为例,这家在移动机器人领域处于全球领先地位的企业,正在慎重地开展其全球布局。新松的总裁曲道奎明确表示,他们致力于核心零部件的研发创新,同时也不排斥通过资本的力量推进资源整合。他们的并购目标包括真正的国际龙头企业以及那些在细分领域有突出创新的冠军企业。

那么,资本如何在这场变革中“雪中送炭”呢?深圳市东方富海投资管理公司的黄国强认为,从投资角度看,工业机器人行业已经经过了数十年的发展,竞争充分,市场格局已经固化。在这种背景下,并购成为了一个可行的选择。我们也不能忽视自主产业的发展重要性。否则,我们可能会陷入为国外打工的境地。蔡洪平也强调了资本需要抓住产业的关键问题,做一些实质性支持的事情。

亦庄国投旗下的屹唐资本的总经理唐雪峰则分享了他们的投资理念:带着产业的思维去投资,才能真正推动产业的发展。他以自身经历为例,讲述了如何通过亦庄国投的推动,使一家机器人企业成功对接了一家做机器视觉的企业,成功解决了生产过程中的难题。曲国义则提倡上市公司和行业龙头企业直接参与建立行业基金,以消除企业并购的前期风险,提高并购效率。

与此各地对机器人产业的热情高涨,纷纷出台扶持政策,建设产业园区。中国机器人产业联盟的数据显示,过去两年中,各地共出台了77项机器人扶持政策。这种背景下,一些资金可能并未被用在刀刃上。黄国强指出,过去几年中,由于核心部件的缺失,大量资金都集中在产品集成层面。但现在,随着核心部件领域开始受到重视,一些有潜力的企业开始崭露头角。新技术的兴起也为制造业带来了新希望。但同时他也提醒道:任何投资都要尊重行业规律,否则不仅可能造成投资损失,还可能对行业造成伤害。

面对这一新兴产业的蓬勃发展势头,各地热情的背后也不乏泡沫隐忧。工信部摸底的调研结果显示,全国已建和在建的机器人产业园超过40个。工信部副部长辛国斌曾公开介绍,至少有28个省、自治区及直辖市将机器人及关键零部件作为重点发展的产业。对于这些承载着经济转型愿景的园区建设热潮,各地也在积极支持企业入驻发展并给予资金支持等优惠政策。但在此背景下更需要保持清醒头脑合理布局发展避免盲目跟风确保产业健康持续发展下去。随着全球机器人产业的飞速发展,各地纷纷出台扶持政策,以推动本地机器人产业的蓬勃发展。莞产机器人因技术创新和卓越性能而备受瞩目,东莞市为鼓励企业购买机器人实施“机器换人”策略,提高了资助标准至设备和技术投入总额的25%,单个项目最高奖励达到500万元。烟台也对首台(套)机器人装备的生产企业给予最高100万元的补贴。

机器人产业的热潮背后,也存在一些隐忧。部分地区出现重复建设、资源浪费和技术创新缺失的问题。在国际机器人及智能装备产业联盟执行主席罗军的调研中,发现一些企业并无实际工厂、设备和产品,却意图借助扶持生存。新松总裁曲道奎呼吁,在布局机器人产业时需保持理性,避免低水平的重复建设和恶性竞争。

深圳市东方富海投资管理股份有限公司合伙人黄国强在接受记者采访时表示,任何行业的发展都会经历泡沫阶段,这是市场环境下的必然现象。他强调,不应过分纠结和强调泡沫问题,而是应关注行业早期的生态和未来发展潜力。他不支持不具备产业环境的地区盲目发展机器人产业,但坚信未来会有更多优秀企业从工业园中脱颖而出。

为引导机器人产业的健康发展,部门正在积极行动。今年,工信部等三部委发布了《机器人产业发展规划(2016—2020年)》,提出到2020年,中国要形成完善的工业机器人产业体系。财政部也发布了关于规范机器人产业补贴的通知,强调机器人产业的发展要立足市场,加强财政补贴的监管。国家多部委正推进建立机器人产业标准、检测认证体系。

北京经济技术开发区管委会副主任绳立成介绍了该地区在机器人产业发展上的努力。该地区围绕集成电路、新型显示、生物医药、产业互联网和智能制造产业,打造五大产业技术创新中心。亦创智能机器人创新园是其中的重要部分,提出了“制造领域的创新创业模式”,大大缩短了科技成果转化时间,降低了创业成本。

黄国强认为,机器人产业的发展需要在人才储备、产业环境和专业资本方面下好功夫。人才资源不仅包括科研和工程人员,还包括优秀的企业家、销售人员和合格的产业工人。良好的产业环境也是关键。他特别提到华北、东北、华南地区在机器人产业方面已有一定的积累,目前也是投资的热点区域。

机器人产业正在全球范围内蓬勃发展,各地和企业都在积极投入和推动。也需要注意避免盲目发展、重复建设和资源浪费等问题,确保产业的健康、可持续发展。在科技浪潮的推动下,工业机器人技术已从欧洲起源,如今“四大家族”中却有两家扎根日本,核心设备企业亦屹立于此。这一现象的背后,反映的是产业环境的巨大影响。这种环境不仅包括机械加工、芯片供应、软件人才等基础设施,更包括一个繁荣的下游市场需求。

当机器人遇上人工智能,研发出具备触觉、味觉,能独立作业甚至具备理性思考能力的机器人,已成为大多数人工智能研究机构的终极目标。在世界机器人大会上,香港大学机器人与自动化讲席教授席宁指出,当前工业机器人领域面临诸多挑战,如如何实现人机交互、如何让机器人理解并响应人的语言、如何让机器人主动融入环境等。这些问题,成为机器人智能化进程中的关键。

IBM首席软件工程师Gradly Booch认为,机器人并非人工智能的全部,未来的发展方向是将人工智能应用到更多领域,如NASA、ABB的制造业机器、各种操作系统甚至无人驾驶汽车系统中。在大会展区,一些智能服务型机器人已经能够完成基本的人机交互,吸引了众多嘉宾的关注。其中,“i宝”类人形机器人不仅能进行自然语言对话,还能进行人脸识别、追踪跟随,并对触摸做出拟人反应。

除了技术层面的进步,智能机器人的应用前景也备受关注。中银国际证券研究部副总裁吴砚靖预测,Bots将成为后App时代的全新人机交互方式,并形成一个包含入口、应用、分发平台等多元化模式的生态。预计到2020年,Bots的市场规模将接近3000亿元。

人工智能和智能机器人的发展仍然处在起步阶段,未来的路还很长,困难也会更多。法国Innoecho创始人Catherine Simon表示,智能机器人的应用要成为一个真实的产品,需要多学科的团队协同研发,并需要足够的耐心进行技术开发和市场部署。尽管资本和市场对人工智能反响热烈,但往往停留在初创阶段。

周锦霆的羽毛球运动陪伴机器人是一个原创产品,已经在国际上屡获大奖,但其核心零部件仍然依赖进口。中国智能机器人产业如何在这样的背景下实现“弯道超车”,是一个值得深思的问题。需要专业的资本方参与,这些资本方需具备专业知识,尊重行业规律,能从产业长远利益角度考虑。也需要更多的原创产品和技术的出现,以推动整个产业的发展。关于国产零部件的可靠性及耐用性问题,一直是我们面临的一大挑战。尽管我们的制造业在不断发展,但在某些关键零部件的生产上,其质量和性能仍然存在一定的不足。与此进口关键零部件的价格居高不下,这无疑大幅提高了人工智能产品的成本。这一问题不仅增加了产品的制造和应用成本,更延长了整个生产周期,阻碍了人工智能产品的市场推广速度。

对此,专家周锦霆建议,我们应当集中力量提升国产基础硬件及关键零部件的质量。他强调,只要我们能在诸如轴承这样的关键部件上达到国际一流水平,人工智能机器人的发展将迎来一个崭新的阶段。届时,我们的技术进步将如日中天,甚至有可能实现弯道超车,超越国际竞争对手。这不仅将推动人工智能产业的飞速发展,也将为我国制造业的升级换代注入强大的动力。

Copyright © 2016-2025 www.robotxin.com 人工智能机器人网 版权所有 Power by