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　　車間空無一人，流水線正常運轉，由AI驅(qū)動的機器人包攬整條產(chǎn)線。這是“工業(yè)4.0”藍圖下的一個微縮景觀，是現(xiàn)實，或者說正在成為的現(xiàn)實。

　　自2013年中國成為世界最大AI工業(yè)機器人市場后，國內(nèi)對于AI工業(yè)機器人市場的認知從觀望變?yōu)楣沧R，并在近兩年被推上高潮。

　　浪潮迭起的時候，也是泡沫最大的時候。于是，矛盾的現(xiàn)象產(chǎn)生了：

　　一邊，剛性需求增多，市場持續(xù)擴容，新的入局者不斷涌入，產(chǎn)品供不應求以至于廠商近期紛紛提價。

　　另一邊，國內(nèi)AI工業(yè)機器人公司持續(xù)虧損，國內(nèi)市場尚未主導，國際市場難以突破。

　　當下國內(nèi)AI工業(yè)機器人賽道，正處冰火兩重天這一矛盾的中間態(tài)。

　　火之歌：順勢而為，野心勃勃

　　生產(chǎn)力是制造業(yè)的靈魂，制造業(yè)是國力比拼的根基。

　　人口紅利退潮，制造業(yè)需求不減，工業(yè)生產(chǎn)最關鍵的任務指向重構生產(chǎn)力，安全、穩(wěn)定、靈活、柔性的機器人成為破解難題的勝負手。

　　全球AI工業(yè)機器人市場，一直以來被海外巨頭把持，尤以發(fā)那科、ABB、安川、庫卡“四大家族”為代表。

　　中國AI工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)起步時間落后至少二十年，但在知恥而后勇的奮進中，從仰望者走向同行者，甚至搖落一子，將”四大家族“之一的庫卡機器人變成自己的全資子公司，而后者是德國工業(yè)4.0的象征。

　　中國AI工業(yè)機器人已連續(xù)九年銷量居世界首位。近日，國際機器人聯(lián)合會（International Federation of Robots）公布的一組數(shù)據(jù)則更為直觀，2021年中國AI工業(yè)機器人安裝量達24.33萬臺，同比增長44%，組裝了全球一半的AI工業(yè)機器人。

　　中國AI工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)已經(jīng)不可同日而語，到今天為止，應用范圍已覆蓋國民經(jīng)濟 60 個行業(yè)大類、168 個行業(yè)中類，產(chǎn)量對比2015年更是增長了十倍。

　　機器人產(chǎn)業(yè)園區(qū)、機器人企業(yè)急劇增多，天眼查數(shù)據(jù)顯示，我國AI工業(yè)機器人相關企業(yè)超11.4萬家，其中，2021年新增注冊企業(yè)超4.6萬家，增速達到72.97%。

　　資本大量涌入，去年機器人和智能制造領域融資130起，其中過億元融資54起，全年融資總額共計超232億元，同比增長47%。

　　資本的看好，又直接推動了整個產(chǎn)業(yè)鏈走向高估值，成立不久即拿到多輪融資的“幸運兒”不在少數(shù)。

　　研發(fā)投入上，AI工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)鏈相關上市公司加大研發(fā)投入，據(jù)不完全統(tǒng)計，今年上半年，在31家產(chǎn)業(yè)鏈上市公司中，近六成的研發(fā)支出實現(xiàn)同比增長。

　　AI工業(yè)機器人領域，國外廠商是先行者，在主流市場如光伏、鋰電、電子等行業(yè)根基深厚。

　　作為后來者，研發(fā)方面本土機器人企業(yè)也在逐步成長，精密減速器、智能控制器、實時操作系統(tǒng)等核心部件的研發(fā)都取得了進展。部分細分領域已走到行業(yè)前列，而在光伏、鋰電池等主流賽道，也在許多招標項目中敢與國際一二線品牌互爭高下，如像埃斯頓、埃夫特等。

　　AI工業(yè)機器人制造方面，除了形成了自己的工業(yè)機器人「國產(chǎn)四小龍」：新松、埃斯頓、埃夫特、廣州數(shù)控四家企業(yè)。也涌現(xiàn)出珞石機器人、李群自動化、極智嘉、海柔創(chuàng)新、節(jié)卡機器人、大族機器人等越來越多的AI工業(yè)機器人創(chuàng)業(yè)企業(yè)，他們從本體制造到系統(tǒng)集成，相互比拼軟硬件能力。

　　行業(yè)高景氣之下，大量創(chuàng)業(yè)公司選擇細分產(chǎn)品或應用切入，部分選擇方向夠大，足夠領先的企業(yè)也接連脫穎而出。

　　中國AI工業(yè)機器人的發(fā)展歷程，是一首旋律高昂的“火之歌“：逆勢崛起、野蠻生長、野心勃勃。

　　冰之嘆：大而不強，國產(chǎn)替代為時尚早

　　要想攀登金字塔，就只能從底部慢慢走上去，除此之外，別無他法。

　　就像一株芽兒的生長，總免不了旁逸斜出的部分。國內(nèi)AI工業(yè)機器人不斷融資的喜報中，也摻雜著諸多矛盾。

　　一邊，勞動力密集型行業(yè)，刀具制造、縫制、電子產(chǎn)品裝配等細分場景的制造業(yè)客戶，找不到合適的產(chǎn)品、方案和供應商；一邊是國產(chǎn)AI工業(yè)機器人廠商在新老玩家扎推的汽車等行業(yè)，焊接、搬運、上下料等場景紅海鏖戰(zhàn)，在高成本、低毛利的困境中奮力掙扎。

　　另一個令人擔憂的現(xiàn)象是，紅火的賽道中還燃著部分“虛火”。

　　AI工業(yè)機器人領域的成長的確迅速，但“高端產(chǎn)業(yè)低端化”、“低端產(chǎn)品產(chǎn)能過剩”這兩個已不再新鮮的現(xiàn)象，仍舊像兩座大山，重重地壓在國內(nèi)廠商的肩上。

　　技術難度大的高端制造領域，國外廠商依舊牢牢把控著話語權。

　　以AI工業(yè)機器人的三大核心零部件為例，控制器、伺服電機、減速機的成本約占整機成本的70%，然而其核心技術、相關專利等基本由四大家族壟斷，尤其是控制器，四大家族在中國控制器市場的份額超過80%。

　　可以說，國產(chǎn)AI工業(yè)機器人企業(yè)追趕的成果，更多體現(xiàn)在速度、數(shù)量上，而非質(zhì)量上。

　　縱觀國內(nèi)產(chǎn)業(yè)鏈，人頭攢動之處，是技術壁壘最低的下游集成類公司，根據(jù)MIR DATABANK統(tǒng)計的1092家集成商樣本數(shù)據(jù)，本土集成商占比達95%以上。

　　以廣東東莞為例，該地區(qū)從事與機器人產(chǎn)業(yè)相關企業(yè)超200家，但大多數(shù)或購買國外設備集成，或采購國外核心零部件組裝，有知識產(chǎn)權的不到1/3。

　　除此以外，國內(nèi)集成商還具有規(guī)模小、競爭分散的特點。

　　除了汽車焊接集成領域存在營收規(guī)模超3億元的企業(yè)，營收超1億元的企業(yè)不足百家，大部分更是徘徊在3000萬元以下。

　　至于含金量更高的上游核心部件與本體制造公司，不僅為數(shù)較少，且核心壁壘有待加強。

　　原材料成本上漲、供貨周期延長、人力和物流成本上升背景下，行業(yè)供需失衡也正在發(fā)生：市場側，非標復用率低、資源分散，企業(yè)使用成本普遍偏高；供給側，本體廠商、系統(tǒng)集成商均苦于研發(fā)成本高、進口替代難度大，量產(chǎn)難度大。

　　產(chǎn)業(yè)鏈不同環(huán)節(jié)也出現(xiàn)了分化明顯：上游核心零部件喜憂參半、中游本體利潤普遍下滑、下游系統(tǒng)集成商大部分增收不增利。

　　回首我們的發(fā)展歷程，小到元器件，大到行業(yè)應用場景，都是通過模仿得來的，真正掌握核心技術的并不多。

　　當下，國內(nèi)廠商雖已在機器人核心部件精密減速器、伺服電機等研發(fā)上取得了“點”的突破，但在性能方面還有很大差距，尚需一段時日追趕。

　　有業(yè)內(nèi)專家公開表示，許多企業(yè)寧可冒著維護麻煩的危險買二手進口產(chǎn)品，也不愿使用本土品牌。

　　國內(nèi)廠商想要獲得本土客戶的青睞，只有在性能上與四大家族產(chǎn)品相似，同時極力壓縮價格，才能被勉強加入企業(yè)的斟酌名單中。

　　國內(nèi)廠商“吐血蠶食”，持續(xù)虧損成為常態(tài)。

　　與此同時，地方不合理的扶持政策，也誘發(fā)出了重復建設、惡性競爭等問題。

　　本土企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量參差不齊，會直接削弱用戶對自主機器人的信心，因此，盡管“國產(chǎn)替代”口號喊得震天響，但大部分客戶寧愿冒著后期維修難的風險，也要選擇國外品牌。

　　阿童木機器人總經(jīng)理宋濤認為，“行業(yè)喊了很多年的口號，而疫情之后才正式進入了大競爭時代。目前大多數(shù)國產(chǎn)機器人品牌的發(fā)展策略都是類似的，就是通過規(guī)模優(yōu)勢帶動成本結構優(yōu)勢，同時在競爭層面上面臨近乎肉搏的廝殺。”

　　汽車、3C等領域，國外巨頭扎根已久，在產(chǎn)品穩(wěn)定性、工藝包適配性、客戶關系穩(wěn)定性上，新選手都難以與之抗衡。

　　受困于激烈的價格戰(zhàn)，不愿繼續(xù)內(nèi)耗的企業(yè)，將目光從焊接、搬運、拆碼垛等成熟應用場景，也即從國外廠商的優(yōu)勢地盤轉移到薄弱的細分場景，期待通過做深做透，實現(xiàn)邊緣突破。

　　這一做法，在部分技術技術強、肯吃苦、資金足的企業(yè)，的確卓有成效。

　　如在縫制、柔性協(xié)作機器人等細分領域，國產(chǎn)品牌已經(jīng)走在行業(yè)前列，但類似的突圍畢竟是少數(shù)。

　　并且我們知道，目光聚焦處總是那些更大的賽道，中國的AI工業(yè)機器人想要得到真正的崛起，在汽車制造、電子等主流賽道上實現(xiàn)國產(chǎn)替代是一條必經(jīng)之路。

　　如何由數(shù)量、速度型轉變?yōu)橘|(zhì)量、內(nèi)涵型，是當前本土機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展最大的問題。

　　低水平重復建設、盲目上馬的現(xiàn)象，已經(jīng)引起工信部的注意，正在制定行業(yè)準入條件，提高準入門檻。

　　冰火交織的背后

　　市場混沌，機會遍地，欲望蔓延，同時不確定性也急劇增加，形態(tài)各異的歡喜、悲傷、期待、遺憾，構成了AI工業(yè)機器人領域冰火交織的圖景。

　　從長遠來看，AI工業(yè)機器人領域的投資價值毋庸置疑，大機構、大資本旗幟鮮明率先入主，小機構、小資本聞風而動，都無可厚非。

　　供需和資本的局部過熱，于一個高速發(fā)展的行業(yè)而言，是正常現(xiàn)象，從好的角度來講，過熱也意味著更多資源，有利于行業(yè)發(fā)展。

　　但需要警惕的是，當泡沫持續(xù)放大超過理性值，就會給AI工業(yè)機器人行業(yè)帶來危害。

　　當前，國內(nèi)機器人需求每年以超40%的速度增長，但中國為什么缺少一流的機器人品牌？

　　AI工業(yè)機器人領域冷熱差異最明顯的一處，就是相較于市場的擁擠，核心技術圈稍顯冷清。

　　平心而論，AI工業(yè)機器人領域的核心技術依舊把持在國外廠商手中，國內(nèi)廠商雖已逐漸進入光伏、鋰電等能源行業(yè)，及電子行業(yè)等主流市場，但仍在切入制造流程的工藝中。

　　作為后來者，從細分市場切入，是國內(nèi)企業(yè)常見的商業(yè)選擇，主導市場邊緣化是“曲線救國”，但同時也意味著在主流市場的“正面硬剛”尚需耐心。

　　但并非所有企業(yè)都能耐得住寂寞，有長期“坐冷板凳”的自覺。

　　AI工業(yè)機器人迭代周期十分漫長，一個成熟的產(chǎn)品甚至需要花費數(shù)年耐心打磨，再加上期間技術轉化、市場需求變化、時間等因素的疊加，不確定性風險極大。

　　部分運氣不佳者，在成長過程中，很容易被缺少真材實料的企業(yè)以互聯(lián)網(wǎng)“貼錢”的打法擠出市場，造成劣幣驅(qū)逐良幣的現(xiàn)象。

　　賣概念的公司融到了錢，有產(chǎn)品、有收入的公司，自然更少不了資本的青睞，各方“合力”之下，行業(yè)泡沫被迅速推高。

　　行業(yè)的高估值帶來一種“詭異”的錯位，即高估值往往攜帶著高成長的隱形要求，但AI工業(yè)機器人的行業(yè)特性決定其并非高成長行業(yè)。

　　因此，當企業(yè)不能達到與其估值相對應的成長速度，而融資又突破理性臨界值時，就會為日后的資本大撤退埋下伏筆。

　　資本利用效率低，行業(yè)延遲步入穩(wěn)定期，類似揠苗助長式的“進步”，在眾多行業(yè)都有過輕重不同的體現(xiàn)。

　　好消息是，今年以來，不少業(yè)內(nèi)人士都表達了AI工業(yè)機器人市場正在趨于謹慎的看法。

　　珞石機器人CTO韓峰濤認為，工業(yè)機器人領域經(jīng)歷了兩輪洗牌。

　　第一次輪牌發(fā)生在2017-2018年，將2014-2015年最早成立了一批公司清洗了一遍；第二輪牌則發(fā)生在近兩年。

　　從融資角度來看，韓峰濤認為，行業(yè)經(jīng)過數(shù)年的發(fā)展，頭部企業(yè)基本都已走到B輪之后，作為一個資金、人才、技術密集的行業(yè)，此時投資小公司的風險極大。

　　其看法代表了當下的投資趨勢，工業(yè)機器人市場已經(jīng)走過早期投資階段，資本開始青睞具備技術實力，形成一定規(guī)模的公司。

　　資源整合能力差、行業(yè)理解不深、資金規(guī)模處于劣勢的系統(tǒng)集成商，以及技術能力名不副實，交付能力不足的企業(yè)，在市場的考驗中陸續(xù)倒下。“現(xiàn)在基本能叫上名字的國產(chǎn)機器人公司，都已初具規(guī)模，并在各自領域積攢了一定的市場影響力。”

　　與機器人相配套的視覺、力覺、應用類垂直公司的出現(xiàn)，也在側面印證行業(yè)的理性趨勢。因為當機器人不具備上述能力時，其垂直行業(yè)是不可能出現(xiàn)的。

　　但市場的降溫逐漸傳導至一級市場，使估值回歸合理，仍需一兩年的時間。

　　機構出手不再像去那樣激進，于企業(yè)而言，馬太效應將加劇，更多資源將流向頭部企業(yè)，腰部及以下企業(yè)更加艱難。

　　至于當下最緊迫的問題是，因疫情和國際因素導致的原材料和零部件供應短缺問題，造成很多工廠交貨周期被迫延長1-3倍，而新增產(chǎn)能大部分還處于建設階段，訂單持續(xù)增長下，AI工業(yè)機器人已在國內(nèi)供不應求。

　　“機器換人”是制造業(yè)轉型的現(xiàn)實邏輯，沒有機器人，制造業(yè)很難再進步。

　　資本催不熟工業(yè)機器人

　　當下AI工業(yè)機器人領域的火熱，多半是由資本催熟的。

　　然而，AI工業(yè)機器人賽道建設周期長，不適用互聯(lián)網(wǎng)短平快的投資模式，秉持互聯(lián)網(wǎng)思維，光靠砸錢，是砸不出頭部企業(yè)的。

　　谷歌在機器人領域付出多年，經(jīng)歷了先收購后收縮的過程。

　　2013年，谷歌開啟一系列引人注目的收購，短短半年時間，就將7家機器人初創(chuàng)公司納入麾下。

　　當時的谷歌一手好牌：“Android之父”安迪·魯賓，類人機器人專家羅森博格，大名鼎鼎的波士頓動力，日本雙足機器人Schaft，研發(fā)工業(yè)機械臂的Bot&Dolly等。

　　媒體不無夸張地描述道“或許要不了幾年，就可以看到谷歌機器人開著谷歌汽車給用戶送貨的場面。”

　　但接下來的五年，高管出走，項目數(shù)次解散重組，王牌公司各自賣身，當初花30億美元收購的波士頓動力被以1.65億美元的價格賤賣給軟銀，Schaft因無人接盤更是被直接關閉。

　　2021年，谷歌成立 Intrinsic 獨立子公司，劍指AI工業(yè)機器人，將突破口轉向了自身擅長的軟件工具開發(fā)。

　　谷歌對硬件探索的心灰意冷，說明機器人領域誠然是一個資本密集、人才密集、技術密集的行業(yè)，但有錢有資源并不一定能砸出頭部企業(yè)，這一行業(yè)有其自身的發(fā)展規(guī)律。

　　AI工業(yè)機器人領域的第一道門檻，復雜的工業(yè)know-how。

　　先前，麥巖智能CEO李宇浩曾對掘金志吐槽“機器人行業(yè)太難了x3，僅次于汽車，是世界上第二難的東西。”

　　制造業(yè)細分領域眾多，場景和需求比較分散，中國工業(yè)門類齊全，每類工業(yè)企業(yè)都有自己獨特的工業(yè)Know-How和行業(yè)知識，很難在不同行業(yè)間實現(xiàn)遷移。

　　如果沒有對制造業(yè)的深刻理解，何談產(chǎn)線升級改造？

　　第二道門檻，復雜的客戶需求。

　　技術產(chǎn)品的成熟過程往往需要經(jīng)過反復迭代，摸索需求、提升行業(yè)認知、打磨產(chǎn)品需要時間積累，需要親自跑現(xiàn)場、跟客戶，以及必要時在一線工廠和工人們一起工作。

　　成立于2014年的珞石機器人，是最早一批進入AI工業(yè)機器人領域的企業(yè)，即便如此，其CTO韓峰濤也直言自己在最近一兩年才慢慢真正理解客戶的需求。

　　即使在單一賽道，客戶的需求也是多樣的。以細分場景刀具制造為例，客戶不僅要磨好一把刀，還要磨好幾種類型的刀，這就要求企業(yè)及時更新認知，配備自動換產(chǎn)的能力。

　　除了更具規(guī)模的大中型市場，中國工業(yè)的主體是大量小規(guī)模、多行業(yè)門類的長尾市場。這類企業(yè)承接新技術能力較差，需求更是五花八門，AI工業(yè)機器人若想謀得縱深發(fā)展，必然要服務好這些企業(yè)。

　　第三道門檻，復雜的產(chǎn)業(yè)鏈。

　　從技術到商業(yè)，越是新的先進技術，產(chǎn)業(yè)鏈條越長。

　　上游包括減速器、伺服系統(tǒng)和控制器等核心零部件；中游本體制造涉及關鍵零部件、邏輯設計、控制算法、環(huán)境配置等；下游集成商則需要進行二次開發(fā)、自動化配套設備集成，以及提供解決方案。

　　現(xiàn)有相關技術的配合，與市場需求的匹配，靠交學費、踩坑積累出來的行業(yè)經(jīng)驗，就足以淘汰部分企業(yè)，而活下來的公司，也需要靠海量融資續(xù)命。

　　整個積累過程，往往長達數(shù)年。入場早的優(yōu)勢在AI工業(yè)機器人領域只會日益凸顯，韓峰濤坦言“如果現(xiàn)在一家新的公司要入局AI工業(yè)機器人，難度很大，因為這個行業(yè)已經(jīng)成長出有一定規(guī)模的企業(yè)。”

　　結語

　　越是混沌的市場，越需要“量”，越是清晰的市場，越需要“質(zhì)”。

　　AI工業(yè)機器人市場誠然還是一個不成熟的市場，其增長何時能給巨額投資以回報，暫時難以解答。

　　好的一面，行業(yè)正在告別過去粗獷式的擴張和爆發(fā)，慢慢回歸理性和價值創(chuàng)造。

　　在這一共識下，AI工業(yè)機器人領域的成長，需要耐得住寂寞。長期來看，具備核心技術，找準核心價值，并不斷拓展下游市場應用的公司有望脫穎而出。

　　行業(yè)的冷熱交織只要控制在理性限度內(nèi)，整體而言利大于弊。