国内巡检机器人行业爆发的原因：制造业的转型升级直接驱动了机器人产业的加速

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国内机器人投资这两年的爆发，有以下几个原因：

1、机器人需求开始大量爆发。

实际上工业机器人的发展有3个核心驱动力：机器换人的技术成熟度和成本拐点已经到达；市场需求倒逼生产端改造，生产更加柔性化；经济下行驱使企业需要利用更加先进的技术实现精细化运营。这些原因都促进着近两年机器人在产业端的需求集中爆发。

2、制造业的转型升级直接驱动了机器人产业的加速，以及大国博弈加速了国产自主可控替代的加速落地，给国内机器人本体及上游核心零部件厂商提供了新的机会。

3、各地政府也在支持鼓励推动中国全产业链建设。

目前机器人本体其实国内外的差距还是比较大的，目前国内的集成商通过对进口产品的代理，已经具备了比较好的本地化服务能力。

这几点核心原因，加上机器人核心零部件技术的突破，都让机器人国产化这件事在近几年逐步加速。

目前来看，各形态的国产机器人处于行业整体标准定制的前期阶段，这就意味着有很多创新型企业会出现。等未来标准定制完成之后，这些创新型企业就有机会成长为行业龙头，实现市场份额的突破。

从机器人的全产业链上来看，最上游是机器人的核心零部件厂商，中间是机器人本体制造商，下游是系统集成的应用，给客户输出解决方案。这里每个环节其实都存在大量投资机会。但如果真的聚焦到某个环节来看，很容易发现一个问题：

那就是单一工业机器人品类其实市场不会特别大，会出现低端竞价和产能过剩的问题。

如果仅依靠本体的产品和技术，很难维持持续的领先性和利润。但如果通过本体去切入场景解决方案实现差异化竞争，那么是有机会支撑机器人业务的增长的。

这也是国外很多机器人企业发展的必经之路，也是行业的主要利润来源。因为机器人本体不能直接服务于客户，而系统集成商又需要机器人本体来完成解决方案。

所以资本比较看好的模式就是“本体加集成的模式”，二者相互取长补短，相得益彰。实际的市场数据也支撑了资本的观点。2020年，工业机器人本体的市场空间大约是300亿元，而工业机器人系统集成的市场规模，大约是本体市场的3倍左右。

从机器人的分类来看，巡检机器人其实属于特种机器人或者专业机器人范畴。因为这种机器人需要考虑应对自然灾害和公共事件的情况，所以对此类机器人的产品与技术等都有更突出的要求。

这种情况下，特种机器人相关企业所处的市场就不是一个特别市场化的市场，而是一个很具有中国特色的市场，存在一些特定的使用场景。例如电力系统的巡线。在to B服务中，安全的优先级要高于合规、增效和降本，一切都要让步于安全。所以特种专业的机器人，都往往要用在特殊领域，面对严苛恶劣的工作环境，所以场景方一旦需要，基本就是刚需。

从市面上机器人整体的分类来看，市场中大约有60%是工业机器人，30%是服务机器人，10%是特种机器人，其中包括巡线机器人。虽然比例并不大，但因为上述原因，所以刚需是非常强的。由于这种刚需存在，导致虽然这些巡检机器人在知名度上并不如其他机器人有名。但在一些细分领域里，这些企业都可以做到很大的体量，并且毛利也要比一般的工业或服务机器人更高。

目前，国内机器人行业普遍存在的困难是国内机器人产业的一些关键零部件还是受制于人的状态，国产自控率并不高，尤其是一些卡脖子的技术，还是需要依赖国外企业。不过现在国内大力倡导新基建建设，国企和公共事业公司都在倡导提高国产化率，也就是所谓的国产替代。虽然政策倡导是一方面，同时另一方面自己也还是要去争取解决零部件的技术问题，才能让产品在特定环境更加适用。

第二个问题就是技术人才不足的问题，机器人方面的研发人才、技能型人才，现在我国还是比较欠缺的。因为以前工厂流水线都是工人操作，而现在机器人操作，那么机器人如果出现问题，那么它的运营维护、维修可能还需要进行调整。所以这方面的人才目前在我国还是比较匮乏的。

第三个问题就是现金流问题。这也是行业的普遍现象。刚才讲了，很多下游客户都是规模以上的行业龙头企业、国有企业或者上市公司，但机器人厂商的规模就比较小了。工信部统计目前国内800多家机器人厂商，200多家是本体制造商，绝大多数营收规模都不超过1亿元。

所以相对下游客户来说，这些本体厂商都是很小的公司，容易被下游客户卡回款，导致回款慢，现金流不佳。对于初创企业而言，现金流就是生命线。所以机器人企业能否利用能力来解决资金问题，例如外部资金杠杆，或者外部业务支持，或者成本控制，也是非常关键的。

第四个问题就是机器人同质化和产能过剩带来的恶性竞争。因为机器人的技术原理其实都是公开的，开源算法也比较多，包括一些国外的专利，导致机器人同质化程度比较高（例如国外的波士顿动力的机器狗，国内的腾讯、小米等机器狗都基本是一个形态）。所以核心能力就是针对客户进行场景优化。

这些问题，肯定会带来未来的一些挑战。

第一个挑战就是机器人对自然和不可预知的复杂环境的感知和理解，这件事非常有挑战。

第二个就是机器人的行为安全问题。就是机器人与人类在物理世界这种接触和配合，如何保证人和机器人的安全，以及物料的安全。

第三就是智能化问题，机器人未来一定是更加智能化，在任何环境下都能够灵活操作，包括决策流程和决策智能，这些都是需要足够多数据累计和算法模型的训练来支撑。

第四个就是小样本无监督学习的问题，其实现有人工智能体系都是基于大数据样本的学习，而未来机器人也需要能够实现小数据样本快速迭代，快速复制到细分市场，这也是非常有挑战的问题。

从整体方向来看，未来机器人和巡检机器人方向前景广阔，同时国内目前也有比较不错的推出环境，只是有一些坑，需要尽量去规避。