政策力度加强，方向上从“引进+专项突破”转为“国产化、智能化”；目标上提出到2025年，制造业机器人密度较 2020 年实现翻番。

  •技术上：机器视觉、传感器等有关技术的发展及与工业机器人深度结合，促进工业机器人的可用性和易用性。

  •需求上：1）潜在劳动力不足，“机器替人”成大势所趋；2）目前国内工业机器人主要依赖进口，其密度与发达国家相比有提升空间，国内工业机器人空间潜力大。同时，新能源等行业在国产化的浪潮下为国内工业机器人企业的发展与渗透提供一定先发优势。

  •上游-零部件情况：1）减速器：市场集中度极高，高端市场为国外品牌绝对垄断，故厂商议价能力强，约占机器人成本的25%-30%。整体供货周期长，国内一般4-6个月。2）伺服：高端市场依赖进口，中低端市场可自主覆盖。国内厂商中，伺服占机器人成本比重约25%-30%。3）控制器：本体厂商纷纷自主研发，但大部分还要购买第三方产品。控制器占机器人成本比重约20%-25%。

  •中游-本体情况：1）保有量：2022年中国工业机器人保有量135.7万台，主要为多关节机器人和SCARA机器人，其占比分别为60%，40%左右。2）竞争格局：市场格局较为集中，整体国外品牌占比高，约七成左右。3）国内厂商主要打法：通过零部件自研来控制成本结构、发展协作机器人增加产品应用场景、拓展家具等新行业、积极布局出海等。

  •下游-系统集成商情况：1）市场格局较为分散（公司数多、规模小），其中国内系统集成商占比90%以上。2）机器视觉、3D相机等新兴的集成生态伙伴助力工业机器人“眼/脑”发展，解锁更多、更精应用场景。3）传统系统集成商向综合解决方案厂商迈进，即向上拓展本体能力，向下拓展机器视觉、柔性夹爪等周边技术。

  •从发展趋势上看：未来工业机器人的发展以提升应用广度和深度为方向，其中运动控制技术、控制管理系统技术促进产品性能提升，AI有关技术促进智能化提升，未来工业机器人向着智能化、精细化、柔性化、平台化等方向发展。

  •从行业发展的潜在能力看：汽车制造、电子与半导体制造仍然是主要应用行业；锂电/光伏制造是新增市场的主要行业。除此之外，航空航天、家电制造业等制造业应用潜力也比较大。

  •从市场投资热点上看：1）本体、其他（视觉定位、追踪、检测、激光雷达等业务企业）、全产业链是主要投资方向。2）零部件中伺服+控制较热，本体中协作机器人较热。

  •从本体和系统集成商的评价看：报告主要考虑了厂商的需求前瞻力（即市场空间）和产品执行力（即需求满足能力）。1）针对本体，主要看产品及品牌：“四大家族”占据行业领导地位；新松、埃斯顿凭借高零部件自主率、高行业景气度跻身行业领导者之列，协作机器人厂商则通过拓展行业和场景的广度来提高竞争力。2）针对系统集成商，虽然主要看行业服务经验，但就竞争而言，需求前瞻和产品执行需双向发力，其中产品执行力是需求前瞻力的基础。

  本报告界定的工业机器人指：应用在工业产线领域，可重复编程实现自动化控制的机械结构

  从工业机器人的保有量来讲，2023年中国工业机器人保有量将突破150万台，预计未来三年将保持稳定增长。

  从工业机器人的主要增长驱动来讲，2020-2021年的增长驱动主要得益于新能源汽车需求爆发，工业机器人保有量增速较高。2022年因疫情全国大范围停摆，增速下滑。未来几年，受《“机器人+”应用行动实施方案》和全球经济去全球化的影响，中国工业机器人市场可能以相对来说比较稳定的增速平稳增长。

  从工业机器人的类型来讲，2022年仍以多关节和SCARA为主，其中多关节占60%左右， SCARA占40%左右。

  控制器是输出命令方；伺服系统、减速器相互配合，执行控制器的指令，共同保证工业机器人稳定、精准运行

  控制器直接决定本体的轨迹、位置、位姿、速度、加速度、操作顺序及动作的时间等。控制器控制的本质是根据运动要求和传感器件的信号做必要的逻辑、数学运算后，将正确的控制信号传递给伺服系统或其他动力装置，执行单元执行运动要求。国内外控制器的性能差距主要由两方面决定：1）软件方面：其一，成熟厂商的控制器是“黑匣子”，国内算法模型参数设定可借鉴性弱；其二，研发与实际应用是两回事，实际应用晚且量小，与运动控制、路径规划等相关的底层算法无法依靠大量的工业机器人的生产实践所积累的数据来进行训练优化；2）硬件方面：高性能的控制器的底层芯片、配套设备（如伺服电机、编码器、减速器）等都需要进口，与本体的磨合度不够。

  工业机器人的伺服系统主要由驱动器、电机、编码器所组成，其目的主要是驱动执行机构完成控制器的指令，这要求伺服系统具有响应速度快、精度高、稳定性强、适应频繁加减速等特性。目前国内伺服系统的高端市场被国外垄断，其主要差距源于以下两点：1）与驱动器相关的高精度芯片为国外所垄断，如DSP芯片；2）编码器的核心技术掌握在外企手中。同时，传感器作为编码器的核心元器件，高精度传感器也依赖于进口。有必要注意一下的是，伺服系统作为一个整体，转矩、扭矩、惯量是其主要性能指标，但在配置时，要考虑伺服电机的规格和机械末端的位置、速度、精度、动态性能等要求。

  器件寿命及稳定性相关指标是核心；目前在产品设计、生产的基本工艺、装配等方面都存在难点，其中工艺/装配条件、工艺/装配流程是重中之重

  技术积累型企业多以自研为主深耕产品，行业经验型企业多通过收并购拓展行业和场景，新兴企业打法较综合

  随着国内业机器人有关技术成熟度不断的提高，国内工业机器人本体企业切入赛道的途径不一，以2008年工业机器人被纳入重点支持领域为分界，大体可分四类：跨界发展（由别的业务拓展至机器人业务）、自上而下（工业机器人核心技术起家，从零开始自研，市场技术极不完善）、自下而上（由垂直行业经验拓展至多场景、多行业）和新兴企业（直接切入机器人赛道，市场技术相对完善）。不同企业自身基因不同，成长路径不同，当前布局也有所差异。总之，注重技术积累的企业更偏向产品类型及能力拓展，注重行业积累的企业更偏向场景深耕和行业拓展，而新兴企业则依托新型产品和出海切入。

  工业机器人受行业要求所限，其产品一致性非常高，故在价格、渠道竞争白热化的同时，跨界布局是企业主要差异点

  机器人在工业领域和消费级领域的发展逻辑非常不同。消费级机器人强调产品的交互、个性化服务，并且要求快速占领市场，故其发展逻辑更加关注产品的功能迭代与推陈出新，是典型的C端市场打法。而在工业领域，强调“稳”，保证稳健生产是重点，产品发展逻辑需要兼顾性能稳定性与应用场景的适配性，故当前整个工业机器人市场呈现出非常高的产品一致性。因此，本土企业在历经价格战、优势行业渠道争夺等激烈竞争后，企图通过研发新产品、增加产品覆盖广度等方式拓展新业务，比如布局医疗、教育机器人等消费级领域。

  提升工业机器人使用的柔性，用以满足“随时随地”可用、易用、人可参与的需求，灵活性、易用性也是未来发展方向

  当前，传统工业机器人虽然覆盖了工业生产制造所需的大部分场景，但在产品精度、产品易用性、产品灵敏性、产品价格等方面有待变革。工业机器人本体厂商除了进一步精进产品提升其精度以满足工业应用要求外，还开发了协作机器人、桌面机器人等新产品，这些新产品是传统工业机器人的有效补充，相对好的平衡了灵活性VS易用性VS协作性VS价格的需求，可用来满足不同体量企业、不同生产流程、不同生产的基本工艺、随时随地安装应用的的工业应用需求。

  工业机器人成本中核心零部件成本占比70%左右，在降成本和国产替代的双重推动下，自研提升自主率紧迫且漫长

  汽车、金属机械、3C电子等优势行业主要依赖进口，本土企业难切入，本土厂商从行业、客户、区域等层面差异化布局

  传统工业机器人厂商产品执行力与需求前瞻力协同发展，协作机器人厂商则通过拓展行业和场景的广度来提高竞争力

  系统集成商是负责机器人应用二次开发和周边自动化配套设备集成的厂商，帮助机器人本体应用在特定的生产场景中

  系统集成商会参与到项目落地的全流程，其中机器人本体只是其集成流程中的一个环节，除机器人本体外，还包括周边的末端执行器厂商、工装夹具厂商、离线编程及仿真厂商，以及近年较为火爆的机器视觉厂商、传感器厂商等。

  传统集成商主打完整解决方案，让机器人应用在具体产线上，其中非本体厂商聚焦行业经验积累、本体厂商注重产品反馈。新兴厂商作为传统集成商生态成员，让机器人更智能、更好用

  集成商在汽车、3C等行业，搬运、焊接等场景应用较为成熟，未来发展空间主要在新能源等行业，以及检测、包装等场景

  从行业维度看，汽车、3C等行业的自动化程度高、流程标准性强，是工业机器人应用较为成熟的行业；新能源中，锂电、光伏市场需求大，生产制造流程中对工业机器人的需求高，是较为典型的潜力行业。

  从场景维度看，搬运、上下料、焊接等通用场景已经应用在各个行业中，已较为成熟，而未来发展的潜在能力大多分布在在分拣、装配、包装、检测等需要和周边技术（如机器视觉）结合的场景上。

  从应用成熟度看，标准化更强的行业和场景应用较为成熟，非标性的、对环境和技术方面的要求较高的场景自动化替代程度较低。

  市场玩家能力较为分散，需从需求前瞻和产品执行双向发力，其中产品执行力是需求前瞻力的基础

  工业机器人的发展以提升应用广度和深度为方向，其中运动控制技术、控制管理系统技术促进产品性能提升，AI有关技术促进智能化提升

  伺服、控制器等核心零部件的智能化与外部智能化产品的结合与应用一同推动工业机器人的智能化

  工业机器人的智能化主要是由内外部的智能化共同驱动的。对于外部智能化，主要是通过外置设备做多维度、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。对于内部智能化，则主要由以下两点驱动：1）核心零部件本身走向智能化，如伺服驱动器、控制器的算法趋于智能化；2）工业机器人自身运转状态的监测更加全面、控制更加精细化，自身数据的监测与控制器形成良性互补，一同推动工业机器人智能化。

  工业机器人功能多样性提升、交互协作门槛降低将促进工业机器人应用场景柔性，进而提升生产产线的柔性

  工业机器人助力柔性生产大多分布在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。“位置VS功能场景VS交互与编程”是工业机器人助力柔性生产的关键，原因见下：1）位置可变减少重复配置、降低产线）功能场景可变主要是指在A位置实现a功能，在B位置可实现a功能，也可实现b功能等等，可提升产线各环节灵活部署的能力；3）交互及编程门槛降低，主要是降低功能场景的开发难度与周期。

  工业机器人的平台化主要是指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通用化

  未来，工业机器人将像PC和手机一样趋于平台化，具有高效编程、快速部署、灵活应用、减少相关成本等意义。但平台化过程中主要难点需正视：1）对于C端驱动且普适性强的PC和手机市场，平台化有助于快速占领市场，那对于B端驱动且行业应用门槛高的工业机器人市场，目前头部玩家平台化能得到什么？2）平台化是为提升应用专业性、降低应用开发和使用门槛，工业领域应用的复杂性与多样性如何克服，标准化准则如何建立是当前亟待解决的问题。