车间空无一人，流水线正常运转，由AI驱动的机器人包揽整条产线。这是“工业4.0”蓝图下的一个微缩景观，是现实，或者说正在成为的现实。

自2013年中国成为世界最大AI工业机器人市场后，国内对于AI工业机器人市场的认知从观望变为共识，并在近两年被推上高潮。

浪潮迭起的时候，也是泡沫最大的时候。于是，矛盾的现象产生了：

一边，刚性需求增多，市场持续扩容，新的入局者不断涌入，产品供不应求以至于厂商近期纷纷提价。

另一边，国内AI工业机器人公司持续亏损，国内市场尚未主导，国际市场难以突破。

当下国内AI工业机器人赛道，正处冰火两重天这一矛盾的中间态。

火之歌：顺势而为，野心勃勃

生产力是制造业的灵魂，制造业是国力比拼的根基。

人口红利退潮，制造业需求不减，工业生产最关键的任务指向重构生产力，安全、稳定、灵活、柔性的机器人成为破解难题的胜负手。

全球AI工业机器人市场，一直以来被海外巨头把持，尤以发那科、ABB、安川、库卡“四大家族”为代表。

中国AI工业机器人产业起步时间落后至少二十年，但在知耻而后勇的奋进中，从仰望者走向同行者，甚至摇落一子，将”四大家族“之一的库卡机器人变成自己的全资子公司，而后者是德国工业4.0的象征。

中国AI工业机器人已连续九年销量居世界首位。近日，国际机器人联合会（International Federation of Robots）公布的一组数据则更为直观，2021年中国AI工业机器人安装量达24.33万台，同比增长44%，组装了全球一半的AI工业机器人。

中国AI工业机器人产业已经不可同日而语，到今天为止，应用范围已覆盖国民经济 60 个行业大类、168 个行业中类，产量对比2015年更是增长了十倍。

机器人产业园区、机器人企业急剧增多，天眼查数据显示，我国AI工业机器人相关企业超11.4万家，其中，2021年新增注册企业超4.6万家，增速达到72.97%。

资本大量涌入，去年机器人和智能制造领域融资130起，其中过亿元融资54起，全年融资总额共计超232亿元，同比增长47%。

资本的看好，又直接推动了整个产业链走向高估值，成立不久即拿到多轮融资的“幸运儿”不在少数。

研发投入上，AI工业机器人产业链相关上市公司加大研发投入，据不完全统计，今年上半年，在31家产业链上市公司中，近六成的研发支出实现同比增长。

AI工业机器人领域，国外厂商是先行者，在主流市场如光伏、锂电、电子等行业根基深厚。

作为后来者，研发方面本土机器人企业也在逐步成长，精密减速器、智能控制器、实时操作系统等核心部件的研发都取得了进展。部分细分领域已走到行业前列，而在光伏、锂电池等主流赛道，也在许多招标项目中敢与国际一二线品牌互争高下，如像埃斯顿、埃夫特等。

AI工业机器人制造方面，除了形成了自己的工业机器人「国产四小龙」：新松、埃斯顿、埃夫特、广州数控四家企业。也涌现出珞石机器人、李群自动化、极智嘉、海柔创新、节卡机器人、大族机器人等越来越多的AI工业机器人创业企业，他们从本体制造到系统集成，相互比拼软硬件能力。

行业高景气之下，大量创业公司选择细分产品或应用切入，部分选择方向够大，足够领先的企业也接连脱颖而出。

中国AI工业机器人的发展历程，是一首旋律高昂的“火之歌“：逆势崛起、野蛮生长、野心勃勃。

冰之叹：大而不强，国产替代为时尚早

要想攀登金字塔，就只能从底部慢慢走上去，除此之外，别无他法。

就像一株芽儿的生长，总免不了旁逸斜出的部分。国内AI工业机器人不断融资的喜报中，也掺杂着诸多矛盾。

一边，劳动力密集型行业，刀具制造、缝制、电子产品装配等细分场景的制造业客户，找不到合适的产品、方案和供应商；一边是国产AI工业机器人厂商在新老玩家扎推的汽车等行业，焊接、搬运、上下料等场景红海鏖战，在高成本、低毛利的困境中奋力挣扎。

另一个令人担忧的现象是，红火的赛道中还燃着部分“虚火”。

AI工业机器人领域的成长的确迅速，但“高端产业低端化”、“低端产品产能过剩”这两个已不再新鲜的现象，仍旧像两座大山，重重地压在国内厂商的肩上。

技术难度大的高端制造领域，国外厂商依旧牢牢把控着话语权。

以AI工业机器人的三大核心零部件为例，控制器、伺服电机、减速机的成本约占整机成本的70%，然而其核心技术、相关专利等基本由四大家族垄断，尤其是控制器，四大家族在中国控制器市场的份额超过80%。

可以说，国产AI工业机器人企业追赶的成果，更多体现在速度、数量上，而非质量上。

纵观国内产业链，人头攒动之处，是技术壁垒最低的下游集成类公司，根据MIR DATABANK统计的1092家集成商样本数据，本土集成商占比达95%以上。

以广东东莞为例，该地区从事与机器人产业相关企业超200家，但大多数或购买国外设备集成，或采购国外核心零部件组装，有知识产权的不到1/3。

除此以外，国内集成商还具有规模小、竞争分散的特点。

除了汽车焊接集成领域存在营收规模超3亿元的企业，营收超1亿元的企业不足百家，大部分更是徘徊在3000万元以下。

至于含金量更高的上游核心部件与本体制造公司，不仅为数较少，且核心壁垒有待加强。

原材料成本上涨、供货周期延长、人力和物流成本上升背景下，行业供需失衡也正在发生：市场侧，非标复用率低、资源分散，企业使用成本普遍偏高；供给侧，本体厂商、系统集成商均苦于研发成本高、进口替代难度大，量产难度大。

产业链不同环节也出现了分化明显：上游核心零部件喜忧参半、中游本体利润普遍下滑、下游系统集成商大部分增收不增利。

回首我们的发展历程，小到元器件，大到行业应用场景，都是通过模仿得来的，真正掌握核心技术的并不多。

当下，国内厂商虽已在机器人核心部件精密减速器、伺服电机等研发上取得了“点”的突破，但在性能方面还有很大差距，尚需一段时日追赶。

有业内专家公开表示，许多企业宁可冒着维护麻烦的危险买二手进口产品，也不愿使用本土品牌。

国内厂商想要获得本土客户的青睐，只有在性能上与四大家族产品相似，同时极力压缩价格，才能被勉强加入企业的斟酌名单中。

国内厂商“吐血蚕食”，持续亏损成为常态。

与此同时，地方不合理的扶持政策，也诱发出了重复建设、恶性竞争等问题。

本土企业产品质量参差不齐，会直接削弱用户对自主机器人的信心，因此，尽管“国产替代”口号喊得震天响，但大部分客户宁愿冒着后期维修难的风险，也要选择国外品牌。

阿童木机器人总经理宋涛认为，“行业喊了很多年的口号，而疫情之后才正式进入了大竞争时代。目前大多数国产机器人品牌的发展策略都是类似的，就是通过规模优势带动成本结构优势，同时在竞争层面上面临近乎肉搏的厮杀。”

汽车、3C等领域，国外巨头扎根已久，在产品稳定性、工艺包适配性、客户关系稳定性上，新选手都难以与之抗衡。

受困于激烈的价格战，不愿继续内耗的企业，将目光从焊接、搬运、拆码垛等成熟应用场景，也即从国外厂商的优势地盘转移到薄弱的细分场景，期待通过做深做透，实现边缘突破。

这一做法，在部分技术技术强、肯吃苦、资金足的企业，的确卓有成效。

如在缝制、柔性协作机器人等细分领域，国产品牌已经走在行业前列，但类似的突围毕竟是少数。

并且我们知道，目光聚焦处总是那些更大的赛道，中国的AI工业机器人想要得到真正的崛起，在汽车制造、电子等主流赛道上实现国产替代是一条必经之路。

如何由数量、速度型转变为质量、内涵型，是当前本土机器人产业发展最大的问题。

低水平重复建设、盲目上马的现象，已经引起工信部的注意，正在制定行业准入条件，提高准入门槛。

冰火交织的背后

市场混沌，机会遍地，欲望蔓延，同时不确定性也急剧增加，形态各异的欢喜、悲伤、期待、遗憾，构成了AI工业机器人领域冰火交织的图景。

从长远来看，AI工业机器人领域的投资价值毋庸置疑，大机构、大资本旗帜鲜明率先入主，小机构、小资本闻风而动，都无可厚非。

供需和资本的局部过热，于一个高速发展的行业而言，是正常现象，从好的角度来讲，过热也意味着更多资源，有利于行业发展。

但需要警惕的是，当泡沫持续放大超过理性值，就会给AI工业机器人行业带来危害。

当前，国内机器人需求每年以超40%的速度增长，但中国为什么缺少一流的机器人品牌？

AI工业机器人领域冷热差异最明显的一处，就是相较于市场的拥挤，核心技术圈稍显冷清。

平心而论，AI工业机器人领域的核心技术依旧把持在国外厂商手中，国内厂商虽已逐渐进入光伏、锂电等能源行业，及电子行业等主流市场，但仍在切入制造流程的工艺中。

作为后来者，从细分市场切入，是国内企业常见的商业选择，主导市场边缘化是“曲线救国”，但同时也意味着在主流市场的“正面硬刚”尚需耐心。

但并非所有企业都能耐得住寂寞，有长期“坐冷板凳”的自觉。

AI工业机器人迭代周期十分漫长，一个成熟的产品甚至需要花费数年耐心打磨，再加上期间技术转化、市场需求变化、时间等因素的叠加，不确定性风险极大。

部分运气不佳者，在成长过程中，很容易被缺少真材实料的企业以互联网“贴钱”的打法挤出市场，造成劣币驱逐良币的现象。

卖概念的公司融到了钱，有产品、有收入的公司，自然更少不了资本的青睐，各方“合力”之下，行业泡沫被迅速推高。

行业的高估值带来一种“诡异”的错位，即高估值往往携带着高成长的隐形要求，但AI工业机器人的行业特性决定其并非高成长行业。

因此，当企业不能达到与其估值相对应的成长速度，而融资又突破理性临界值时，就会为日后的资本大撤退埋下伏笔。

资本利用效率低，行业延迟步入稳定期，类似揠苗助长式的“进步”，在众多行业都有过轻重不同的体现。

好消息是，今年以来，不少业内人士都表达了AI工业机器人市场正在趋于谨慎的看法。

珞石机器人CTO韩峰涛认为，工业机器人领域经历了两轮洗牌。

第一次轮牌发生在2017-2018年，将2014-2015年最早成立了一批公司清洗了一遍；第二轮牌则发生在近两年。

从融资角度来看，韩峰涛认为，行业经过数年的发展，头部企业基本都已走到B轮之后，作为一个资金、人才、技术密集的行业，此时投资小公司的风险极大。

其看法代表了当下的投资趋势，工业机器人市场已经走过早期投资阶段，资本开始青睐具备技术实力，形成一定规模的公司。

资源整合能力差、行业理解不深、资金规模处于劣势的系统集成商，以及技术能力名不副实，交付能力不足的企业，在市场的考验中陆续倒下。“现在基本能叫上名字的国产机器人公司，都已初具规模，并在各自领域积攒了一定的市场影响力。”

与机器人相配套的视觉、力觉、应用类垂直公司的出现，也在侧面印证行业的理性趋势。因为当机器人不具备上述能力时，其垂直行业是不可能出现的。

但市场的降温逐渐传导至一级市场，使估值回归合理，仍需一两年的时间。

机构出手不再像去那样激进，于企业而言，马太效应将加剧，更多资源将流向头部企业，腰部及以下企业更加艰难。

至于当下最紧迫的问题是，因疫情和国际因素导致的原材料和零部件供应短缺问题，造成很多工厂交货周期被迫延长1-3倍，而新增产能大部分还处于建设阶段，订单持续增长下，AI工业机器人已在国内供不应求。

“机器换人”是制造业转型的现实逻辑，没有机器人，制造业很难再进步。

资本催不熟工业机器人

当下AI工业机器人领域的火热，多半是由资本催熟的。

然而，AI工业机器人赛道建设周期长，不适用互联网短平快的投资模式，秉持互联网思维，光靠砸钱，是砸不出头部企业的。

谷歌在机器人领域付出多年，经历了先收购后收缩的过程。

2013年，谷歌开启一系列引人注目的收购，短短半年时间，就将7家机器人初创公司纳入麾下。

当时的谷歌一手好牌：“Android之父”安迪·鲁宾，类人机器人专家罗森博格，大名鼎鼎的波士顿动力，日本双足机器人Schaft，研发工业机械臂的Bot&Dolly等。

媒体不无夸张地描述道“或许要不了几年，就可以看到谷歌机器人开着谷歌汽车给用户送货的场面。”

但接下来的五年，高管出走，项目数次解散重组，王牌公司各自卖身，当初花30亿美元收购的波士顿动力被以1.65亿美元的价格贱卖给软银，Schaft因无人接盘更是被直接关闭。

2021年，谷歌成立 Intrinsic 独立子公司，剑指AI工业机器人，将突破口转向了自身擅长的软件工具开发。

谷歌对硬件探索的心灰意冷，说明机器人领域诚然是一个资本密集、人才密集、技术密集的行业，但有钱有资源并不一定能砸出头部企业，这一行业有其自身的发展规律。

AI工业机器人领域的第一道门槛，复杂的工业know-how。

先前，麦岩智能CEO李宇浩曾对掘金志吐槽李宇浩:工程师、多家上市企业高管和努力「犯错」的机器人「西西弗斯」 | 雷峰网“机器人行业太难了x3，仅次于汽车，是世界上第二难的东西。”

制造业细分领域众多，场景和需求比较分散，中国工业门类齐全，每类工业企业都有自己独特的工业Know-How和行业知识，很难在不同行业间实现迁移。

如果没有对制造业的深刻理解，何谈产线升级改造？

第二道门槛，复杂的客户需求。

技术产品的成熟过程往往需要经过反复迭代，摸索需求、提升行业认知、打磨产品需要时间积累，需要亲自跑现场、跟客户，以及必要时在一线工厂和工人们一起工作。

成立于2014年的珞石机器人，是最早一批进入AI工业机器人领域的企业，即便如此，其CTO韩峰涛也直言自己在最近一两年才慢慢真正理解客户的需求。

即使在单一赛道，客户的需求也是多样的。以细分场景刀具制造为例，客户不仅要磨好一把刀，还要磨好几种类型的刀，这就要求企业及时更新认知，配备自动换产的能力。

除了更具规模的大中型市场，中国工业的主体是大量小规模、多行业门类的长尾市场。这类企业承接新技术能力较差，需求更是五花八门，AI工业机器人若想谋得纵深发展，必然要服务好这些企业。

第三道门槛，复杂的产业链。

从技术到商业，越是新的先进技术，产业链条越长。

上游包括减速器、伺服系统和控制器等核心零部件；中游本体制造涉及关键零部件、逻辑设计、控制算法、环境配置等；下游集成商则需要进行二次开发、自动化配套设备集成，以及提供解决方案。

现有相关技术的配合，与市场需求的匹配，靠交学费、踩坑积累出来的行业经验，就足以淘汰部分企业，而活下来的公司，也需要靠海量融资续命。

整个积累过程，往往长达数年。入场早的优势在AI工业机器人领域只会日益凸显，韩峰涛坦言“如果现在一家新的公司要入局AI工业机器人，难度很大，因为这个行业已经成长出有一定规模的企业。”

结语

越是混沌的市场，越需要“量”，越是清晰的市场，越需要“质”。

AI工业机器人市场诚然还是一个不成熟的市场，其增长何时能给巨额投资以回报，暂时难以解答。

好的一面，行业正在告别过去粗犷式的扩张和爆发，慢慢回归理性和价值创造。

在这一共识下，AI工业机器人领域的成长，需要耐得住寂寞。长期来看，具备核心技术，找准核心价值，并不断拓展下游市场应用的公司有望脱颖而出。

行业的冷热交织只要控制在理性限度内，整体而言利大于弊。