2019年中國機器人市場規(guī)模將達到86.8億元，不過，從2018年下半年起，占據(jù)中國機器人產(chǎn)業(yè)七成以上的工業(yè)機器人產(chǎn)量同比增長放緩。在2019世界機器人大會上，各產(chǎn)業(yè)觀察者和代表廠商認為中國機器人產(chǎn)業(yè)鏈的挑戰(zhàn)與機遇同在。

中國機器人關鍵技術和核心零部件尚未突破，研發(fā)人才缺乏，機器人應用、產(chǎn)業(yè)融合將是產(chǎn)業(yè)鏈升級的機會。

與其他產(chǎn)業(yè)一樣，機器人產(chǎn)業(yè)鏈也分為上中下游。上游是關鍵零部件生產(chǎn)廠商，主要是減速器、控制系統(tǒng)和伺服系統(tǒng)。中游是機器人本體，即機座和執(zhí)行機構，包括手臂、腕部等，部分機器人本體還包括行走結構，是機器人的機械傳動和支撐基礎。

按照結構形式，本體可以劃分為直角坐標、球坐標、圓柱坐標、關節(jié)坐標等類型。下游是系統(tǒng)集成商根據(jù)不同的應用場景和用途進行有針對性地系統(tǒng)集成和軟件二次開發(fā)，國內(nèi)企業(yè)都集中在這個環(huán)節(jié)上。生產(chǎn)出來的機器人只有通過系統(tǒng)集成之后，才能投入到下游的汽車、電子、金屬加工等產(chǎn)業(yè)，為終端客戶所用。

機器人產(chǎn)業(yè)需要多學科、多種高科技交叉，產(chǎn)業(yè)鏈的特別之處在于融合，用技術和應用把元器件與AI、大數(shù)據(jù)等軟件結合成一體。與美國等國家相比，中國機器人產(chǎn)業(yè)起步較晚，但中國已連續(xù)六年成為全球最大的工業(yè)機器人應用市場，是推動全球機器人產(chǎn)業(yè)穩(wěn)步發(fā)展的重要力量。

麥肯錫全球資深董事合伙人Karel Eloot強調(diào)了整體產(chǎn)業(yè)鏈。他說，機器人不僅僅是機器人，是圍繞著機器人的整體產(chǎn)業(yè)鏈。發(fā)展機器人產(chǎn)業(yè)要考慮到機器人在軟件、人工智能領域的布局與發(fā)展。從產(chǎn)業(yè)鏈層面看，中國的優(yōu)勢在于應用。5G和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展為機器人產(chǎn)業(yè)帶來了新機遇。隨著產(chǎn)業(yè)滲透，中國機器人在應用層面的擴展就可圈可點。

四源合股權投資管理有限公司首席執(zhí)行官周竹平以鋼鐵行業(yè)機器人為例表示，“國內(nèi)鋼鐵業(yè)對機器人的需求已經(jīng)開始增長，機器人的應用從單一噴印、上下料、貼標，擴展至測量、噴補及裝配等復雜工藝作業(yè)，在技術迭代和類型拓展上也有建樹”。

麥肯錫亞洲運營咨詢業(yè)務及物聯(lián)網(wǎng)負責人卡雷爾·伊魯特舉例說，在中國，由于生產(chǎn)端提質(zhì)增效的需求增加，以及日益增長的勞動力成本，增大了企業(yè)對自動化設備的需求，工業(yè)機器人相關配件和服務的地位越來越重要。

廠商和資本方則強調(diào)了技術和應用的融合。中國機器人產(chǎn)業(yè)鏈的各個環(huán)節(jié)都還有很大發(fā)展空間，薄弱環(huán)節(jié)在于缺少一個能夠整合產(chǎn)業(yè)鏈上下游的垂直一體化技術體系?！耙驗樵跈C器人行業(yè)，有機器人制造公司，但卻未必具備AI算法和應用開發(fā)能力；有AI算法公司，卻無法制造機器人；有機器人應用公司，又沒有制造能力和AI算法。垂直一體化的AI技術和軟硬一體化的定制交付能力能夠讓整個產(chǎn)業(yè)鏈的效率更高，也可以讓機器人終端產(chǎn)品能夠更適應場景需求，實現(xiàn)所謂打造‘真開放、真有用’的智能服務機器人的目標。”

以獵戶星空最近發(fā)布的Robot OS平臺為例，該平臺提供了全鏈條AI技術：芯片、視覺、語音、麥克風陣列、機械臂、導航。這種垂直一體化的AI技術基礎，可以根據(jù)不同場景的不同痛點訴求，從硬件+軟件+系統(tǒng)+服務全流程快速定制專用機器人產(chǎn)品，把產(chǎn)業(yè)鏈流程縮短。

機器人是一套融合方案，融合也是產(chǎn)業(yè)的挑戰(zhàn)，現(xiàn)階段做開放平臺或者持“要做開放平臺”觀點的企業(yè)并不多。很多在實驗室的產(chǎn)品，想進入產(chǎn)業(yè)中，要敲開市場的門很難，難度存在于一些團隊在閉門造車，在真實場景的適用性不高。

在底層技術應用方面，中國機器人產(chǎn)業(yè)也需要突破。王兵提到了芯片，“今天的服務機器人搭載的大部分還是手機芯片、移動GPU，但這些并不是為服務機器人設計的，機器人的運作實際上更需要專業(yè)的AI芯片算力來支撐。但AI芯片存在高門檻、高成本的問題，市場規(guī)模要達到一定需求是很艱難的”。