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工业机器人：迈向智能化与通用化，产业前景广阔

发展历程：工业机器人走向智能化与通用化

工业机器人的发展历程可以分为三个阶段：

技术萌芽阶段（20世纪50-60年代）：工业机器人的起源始于第二次世界大战期间，最初是为了满足军事和核工业的需求，特别是用于处理放射性物质的遥控机械手。1954年，美国发明家乔治·德沃尔首次提出了工业机器人的概念，并于同年申请了“可编辑关节式转移物料装置”的专利。1958年，Unimation公司成立，并于1959年推出了世界上第一台工业机器人Unimate，开启了工业机器人的新时代。这一时期的机器人主要是示教再现型机器人，缺乏自主决策和环境感知能力。

产业崛起阶段（20世纪末期）：从1968年起，Unimation公司将机器人制造技术转让给了日本川崎重工和英国GKN公司，推动了工业机器人在全球范围内的产业化和国际化。1969年，ASEA公司推出了全球首台喷涂机器人，川崎也推出了日本第一台液压动力机器人“川崎Unimate 2000”。随后，多家公司进入工业机器人领域，形成了以ABB、库卡为代表的欧洲企业和以川崎、发那科、安川为代表的日本企业格局。在此期间，工业机器人逐渐从第一代发展到第二代，具备了基本的环境感知和简单处理反馈的能力。

产业升级阶段（21世纪初期）：随着工业自动化的发展，工业机器人不断扩展应用场景和技术水平。从应用场景来看，工业机器人实现了更快的速度、更高的精度和更大的负载能力，应用于大型工件搬运、物流运输、食品饮料、生物制药、汽车制造等多个领域。从技术发展来看，工业机器人核心技术不断进步，例如2002年美国波士顿公司和日本公司共同申请了第一台“机械狗”智能军用机器人的专利；2004年安川和ABB开发了同步控制多台机器人的控制器；2006年意大利Comau公司推出了第一款无线示教器；2015年ABB推出了世界上第一台协作机器人YuMi。这一时期，工业机器人进入了第三代，具备了智能化的特点，能够利用各种传感器获取信息并进行智能处理和反馈。

市场现状：四大家族占据主导地位

工业机器人市场规模稳步增长，全球新增装机量显著增加。根据国际机器人联合会的数据，2021年全球新增工业机器人安装量为51.7万台，同比增长31.2%，2012年至2021年的复合增长率达到了12.0%。据Inkwood Research预测，全球工业机器人市场规模将从2020年的553.7亿美元增长至2028年的1653.5亿美元，2021年至2028年的复合增长率为14.7%。

工业机器人市场集中度较高，“四大家族”（发那科、ABB、安川、库卡）占据了主要市场份额，四家公司合计占比超过65%。其中，发那科占比最高，为17.3%，其次是ABB，占比15.7%，安川和库卡分别占比12.9%和12.1%。这四家公司在机器人领域各有专长，其中安川和库卡专注于机器人业务，而发那科和ABB则分别起家于工厂自动化设备和电力业务。ABB的业务涵盖了电气、运动控制、过程自动化、机器人与离散自动化等领域，2022年电气业务营收占比47.9%，机器人与自动化业务占比10.8%。

驱动力：人口供给收缩和下游需求释放推动行业发展

人口老龄化导致人力成本上升，促使工业机器人需求增加。世界各国的生育率持续下降，2021年中国15-64岁人口占比降至68.3%。企业用人成本不断攀升，2022年中国制造业人均工资达到86933元，同比增长5.2%，高于GDP增速。劳动力成本上升的趋势将成为工业机器人产业发展的重要驱动力。

新能源汽车产业的发展也为工业机器人带来了新的需求。随着新能源汽车的普及，汽车行业进入新一轮扩张周期，工业机器人将从中受益。例如，从2021年起，中国新能源汽车销量进入爆发式增长阶段，2023年6月销量超过80万辆。此外，半导体、光伏、锂电等行业也将带来大量的工业机器人需求。汽车和3C电子是工业机器人需求最大的两个行业，但3C电子需求相对较弱，许多企业正在探索汽车和3C以外的业绩增长点，如半导体、光伏、锂电等。2022年全球半导体市场规模达到5735亿美元，随着AI推动算力芯片设计、制造、封装等产业需求的增长，半导体扩产有望带动工业机器人建设需求。

IT架构：软件的重要性逐渐提升

工业机器人产业链可以分为上游核心零部件、中游机器人本体及软件、下游系统集成及应用三个环节。上游核心零部件包括传感器、控制器、减速器、伺服系统，其中传感器主要用于感知和采集信息，伺服系统主要包括伺服驱动器和伺服电机，减速器则是连接伺服电机和执行机构的中间装置。

上游核心零部件构成了工业机器人的主要成本来源，盈利能力较强。2020年，工业机器人60%的成本由上游核心零部件构成，其中减速器、伺服系统、控制器分别占比35%、25%、10%，机器人本体仅占比15%。从毛利率来看，盈利能力较强的环节主要集中在上游核心零部件，2020年减速器、伺服系统、控制器的毛利率分别为40%、35%、25%，中游本体制造毛利率较低，仅为15%，下游系统集成毛利率较高，为35%。

传感层：感知信息的核心

传感器是机器人的“感知器官”，是实现与环境交互和精准运动的信息来源。传感器用于感应和采集信息，并将其转化为便于传输和处理的有用信号。传感器通常由敏感元件和转换元件组成，其中敏感元件负责感应被测量的部分，转换元件则将敏感元件的输出转换为电信号。传感器分为内部传感器和外部传感器，内部传感器用于测量机器人内部系统状态，如温度、转速、电压等；外部传感器用于测量外界环境信息，如位置传感器、速度传感器、力传感器、视觉传感器等。

全球机器人传感器市场规模稳步增长，市场集中度较低。据Mordor Intelligence预测，全球机器人传感器市场规模将从2023年的6.16亿美元增长至2028年的9.24亿美元，2024年至2028年的复合增长率为8.4%。机器人传感器市场的主要参与者包括瑞士宝盟集团、泰科电子、美国ATI、Tekscan、Futek、森萨塔、霍尼韦尔、日本发那科、TDK、欧姆龙集团等。

执行层：决定机器人运动精度

伺服系统是机器人的“肌肉”，是一种自动控制系统，能够精确地跟随或复现某个过程。伺服系统由驱动器、驱动电机、伺服编码器及配套软件组成。伺服驱动器控制伺服电机，通过位置、速度和力矩三种方式对伺服电机进行控制，实现高精度的传动系统定位。伺服电机将电能转化为机械能，驱动控制对象。伺服编码器用于测量转角及转速，是伺服系统的信号反馈装置。

ABB的伺服驱动器及伺服电机产品性能优异，覆盖广泛的电压及功率范围。ABB的伺服驱动器定位精度高，能够满足大部分电压范围的应用场合。MicroFlex e190和MotiFlex e180伺服驱动器高度集成了以太网的灵活连接和电机反馈技术，并针对苛刻的运动应用进行了优化。ABB的伺服电机同样拥有完整的产品系列，功率覆盖范围广，高转速及高转矩满足高动态响应和精准控制的需求。

ABB为伺服产品提供了专门的选型和调试工具。Servosize是ABB伺服产品的选型工具，支持的产品包括MotiFlex e180、MicroFlex e190和E530伺服驱动器以及eSM、DSM和HDS伺服电机。MintWorkbench、ServoComposer和AutomationBuilder是ABB产品的编程和调试工具。MintWorkbench可用于MotiFlex e180和MicroFlex e190伺服驱动器的编程和调试，ServoComposer可用于E530伺服驱动器的调试，而AutomationBuilder可用于运动控制PLC的编程和调试。

决策层：决定机器人性能的关键

控制器在机器人结构中承担“小脑”的作用，是决定机器人性能的主要因素。控制器接收传感器信息并生成控制指令，控制机器人完成任务。控制器包括硬件和软件两部分，硬件包括控制计算机和示教器，其中示教器用于手动操作及编程；软件主要为以控制算法为核心的运用软件和系统。控制器的工作原理是将检测单元的输入信号与设定值信号进行比较，并对偏差信号进行运算，然后将运算结果输出到执行器，执行器再改变操纵变量并输出到被控对象。

以ABB为例，OmniCore工业机器人控制器为工业机器人提供了强大的性能。其中C系列是OmniCore家族的紧凑型控制器，不仅尺寸小，而且具有灵活的集成能力；E系列是超紧凑控制器，旨在满足客户运行紧凑电子产品装配线的需求；V系列（特韧型）是模块化OmniCore控制器系列中的中型控制器，面向工业环境中的中型和大型机器人进行优化，例如MH/MT、弧焊。

ABB的IRC5是机器人控制器技术的行业标杆。IRC5控制器包括单柜型、双柜型和紧凑型，其中单柜型IRC5由控制器和FlexPendant示教器两个硬件部分组成。使用者可以在FlexPendant示教器或FlexPendant示教器上的RobotStudio上对机器人进行编程。此外，IRC5采用了灵活的模块化分布设计，较集中式控制器更为灵活，由控制模块和驱动模块组成，可选增过程模块，使得IRC5可以灵活控制一台六轴机器人和伺服驱动工件定位器。控制模块自带主计算机，能够执行高级控制算法，为多达36个伺服轴进行复合路径计算，并可指挥四个驱动模块。此外，IRC5还提供了灵活性、安全性、模块化、应用程序接口、多机器人控制和PC工具支持。

IT架构：软件地位有望逐步提升

工业机器人IT架构是决策系统的基石。在工业机器人的决策系统中，控制器起到了调度机器人行为、执行复杂指令的重要作用。拆解决策系统来看，底层的基础控制硬件和控制软件是工业机器人IT架构中的核心底座。

硬件方面，主控设备由DSQC1000主计算机等核心硬件构成。单柜型IRC5搭载DSQC1000主计算机，作为整个控制器的大脑，用于接收机器人运动数据和外围信号，并将信号发送到各单元；轴计算机接收机器人轴串行测量板返回的位置数据，并与原来的位置数据进行比较和运算输出新的位置和速度控制参数；主伺服驱动器驱动分布在机器人6个轴上的伺服电机；I/O模块连接外部信号，是用户自定义的输入、输出信号板；安全面板连接安全相关的信号，正常工作时LED灯保持点亮。

软件方面，一般由操作系统和算法库构成。操作系统包括嵌入式实时操作系统VxWorks及开源操作系统Windows CE、嵌入式Linux、μC/OS-Ⅱ和通用ROS平台。其中算法库包括底层算法库和应用工艺算法库，底层算法库在计算机操作系统上开发，控制算法规划机器人的运动点位，动力学算法识别机身负载物的转动惯量；应用工艺算法库是软件使用人员二次开发的算法。ABB嵌入式工业机器人控制器专用软件系列RobotWare用于控制ABB生产的各种工业机器人，含选购插件为机器人用户提供丰富的系统功能，如多任务并行、机器人传输文件信息、外部系统通信、先进运动任务等。

ABB还提供了针对不同应用场景的不同功能软件包，包括喷涂软件包、上下料软件包、拾料软件包、机加工软件包、切割软件包、码垛软件包、PickMaster拣选包装软件包等，为焊接、切割、拾料、码垛等特定生产环节提供定制化软件服务，提高工作效率。

工业机器人的编程方法包括示教编程和虚拟仿真编程。示教编程需要操作者逐步引导机器人完成作业，通过示教器操作告知机器人需要完成的动作，示教完成后即生成程序，机器人按照生成的程序复现全部示教动作，适用于自动生产线等重复作业机器人。虚拟仿真编程通过编程软件实现编程和仿真两个功能，不仅可以编写程序，还可以对机器人运动进行模拟仿真以验证程序的有效性。虚拟仿真编程需要配备机器人厂家专门的编程软件，如ABB的Robot Studio。Robot Studio是ABB机器人仿真和编程软件，提供可视化编程环境，使机器人编程更加灵活高效，并具有强大的仿真功能，帮助用户进行机器人应用程序的开发和测试。2023年1月，ABB通过云功能增强了其RobotStudio机器人编程和仿真软件，新的RobotStudio Cloud使个人和团队能够在任何设备上远程实时协作进行机器人单元设计。

AI赋能助力产业变革加速到来

产业趋势：工业机器人向具身智能演进

ChatGPT将人类从机器人流程中的in-the-loop变为on-the-loop。目前，机器人pipeline需要一个专门的工程师in-the-loop编写代码来改进流程。而ChatGPT的引入可以替代人类在循环中的位置，人类（技术或非技术均可）用户可以通过高级语言命令与语言模型交互，实现无缝部署各种平台和任务。

人类用户在机器人pipeline中评估ChatGPT输出的质量和安全性。用户的主要任务包括：1）定义高级机器人函数库，面向机器人平台和ChatGPT，保证库中函数的命名便于理解和遵循。2）构建prompt，描述任务目标，并标识允许ChatGPT使用的高级函数库中的函数。3）分析评估ChatGPT输出结果并反馈，通过直接分析或模拟评估ChatGPT输出的代码，并提供反馈。4）迭代，不断迭代ChatGPT生成的结果直到符合人类预期，并确保最终代码可以部署到机器人上执行。

落地情况：ABB等头部厂商积极拥抱产业变化

工业机器人领域AI应用仍处于探索阶段，但在智能识别和智能编程环节已有所赋能。以ABB为例，通过其人工智能机器人物品拣选器赋能电商物流领域。Statista数据显示，未来五年内全球电子商务收入预计将增长50%以上，从2019年的1.7万亿欧元增至2024年的2.6万亿欧元。ABB积极发掘人工智能机器人解决方案在物流、仓储、包裹和邮件分拣等广泛应用中的巨大机遇。2020年2月，ABB与硅谷人工智能初创公司Covariant宣布建立合作伙伴关系，将人工智能机器人解决方案推向市场。Covariant的协变大脑是一种通用人工智能，允许机器人在周围的世界中观察、推理和行动，完成传统编程机器人无法处理的任务。Covariant的软件使机器人能够进行强化学习，通过反复试验自行适应新任务，从而扩大其可挑选的物体范围。ABB和Covariant AI支持解决方案在Active Ants首次部署，该公司是荷兰电商服务领先提供商。

AI和机器视觉提升了机器人的人类灵巧性，提高了拣选智能识别效率和拣选速度。2023年4月25日，ABB通过推出基于人工智能和视觉技术的系统，提高了拣选速度和精准度。该系统使用机器视觉和人工智能，物品拾取器在吸力夹具拾取物品并放入指定箱子前确定最佳抓取点。系统无需人工监督或有关物品物理属性的信息，能够在动态和非结构化环境中处理各种物品，并通过ABB视觉系统实现高精度拣选，准确度超过99.5%，每小时可拾取多达1,400个未分类的物品。该产品适用于多种负载和应用，可安装到三种ABB机器人之一 - IRB1200、IRB 1300和IRB 2600。

ABB与微软合作，利用生成式AI赋能工业分析。2023年7月5日，ABB与微软合作将生成式AI功能整合到工业数字化解决方案中，通过部署Copilot功能，使ABB Ability Genix工业分析和AI套件及其应用能够进行更直观的用户交互，进一步发挥关联数据的价值，从而提升效率和可持续发展性。ABB Ability Genix是一个综合性的模块化工业物联网、分析和AI平台。通过Azure OpenAI服务，包括GPT-4在内的大型语言模型（LLM）将生成式AI整合到Genix平台和应用中，实现代码、图像和文本生成等功能。新的Genix Copilot应用将提供直观的功能并简化各个流程和运营的关联数据流，增强用户体验。通过为行业管理人员、职能专家和车间工程师提供实时的可执行洞见，改善决策质量和提高生产力。据ABB，此类洞见有望将资产生命周期延长高达20%，并将意外停机时间减少多达60%。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）

**精选报告来源：【未来智库】。「链接」