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机器人双赛道产业分析—工业机器人产能与产品升级布局 + 人形机器人行业发展全景洞察

工业机器人企业新产能布局

传统工业机器人本体产线扩张放缓,产能布局重心全面转向人形机器人以及具身机器人

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传统工业机器人整机新增产能项目大幅缩减,行业不再大规模新建整机生产工厂,主要以现有产线技术改造、提质增效为主;行业资本投入重点,也从扩张机器人本体产能,转向布局新兴领域;

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头部企业全面加码人形机器人整机产能,具身机器人(四足、移动协作、全身具身智能体)产能也同步爆发。全产业链核心零部件产能布局全面加速、国产化替代提速;

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行业从 “整机组装代工” 转向上游核心硬件自主可控、产能自主化,精密减速器、丝杠、伺服电机、伺服驱动器、关节执行器等核心零部件产能高速扩张。

工业机器人企业新产品布局–外资厂商

注:仅列出部分TOP外资厂商的新产品

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外资厂商坚守高端重载、精密六轴高端制造市场,同时通过本土化新品防御国产挤压。

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从外资四大家族新品发布趋势来看,外资品牌将持续深耕高端重载、精密六轴及高端协作机器人,依托深厚工艺算法与稳定性能巩固高端壁垒,稳步升级 AI、节能及柔性技术,同时推出本土化机型防御国产替代,逐步退出中低端性价比市场;在人形机器人方面研发缓慢、暂无量产新品,布局较保守。

工业机器人企业新产品布局–国产厂商

注:仅列出部分TOP本土厂商的新产品

2025年国产机器人厂商持续实现重负载技术突破,同步加速协作机器人智能化升级,并大力拓展行业定制化产品布局。从2025年新发布产品来看,国产机器人厂商在新品开发上呈现出以下趋势:

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机器人本体性能向两个极端发展:一方面,突破超大负载技术,国产机器人已能实现1200kg的重载作业,220kg以上的重载机型成为主流,打破了外资在重型制造领域的垄断;另一方面,桌面级、小型机器人更加轻量化、高精度,体积更小但负载能力更强,适配3C、锂电等需要精密操作的场景。

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协作机器人实现全面升级:普遍配备高精度力控和3D视觉功能,能自主识别工件、规划作业路径,无需人工复杂操作;同时30kg大负载的协作机器人成为行业标配,不仅能处理小件装配,还能完成码垛、重型搬运等工作,竞争力大幅提升。

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具身智能进入实际应用阶段:厂商不再只研发传统工业机器人,而是分成两条路线发力,一条是务实的工业落地路线,推出适配工厂产线的具身智能系统和机器人,能自主完成感知、决策和执行,直接服务于生产;另一条是前沿的人形仿生路线,研发双足人形、四足机器狗等产品,从实验室走向小批量量产,让机器人从“只会执行指令”向“能自主思考”转变。

工业机器人企业新入玩家布局

2025年多领域厂商跨界进入机器人赛道,形成零部件、新兴智能本体、技术服务三条差异化入局路径。2025年自动化、汽车、显示、电气装备等多领域龙头及全新初创厂商新进入机器人领域,入局路线分化为上游核心零部件国产替代、新兴智能特种机器人本体自研、机器人研发设计服务三大方向:

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斯莱克、上海集优两大成熟龙头,均选择先投资 / 合资布局减速器、丝杠等核心卡脖子零部件,而非直接做整机;阿尔特则从底层结构控制设计切入,整体呈现先掌握核心技术/部件、再布局整机的稳健入局逻辑,完全匹配国产机器人核心部件自主可控的大趋势。

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鹿鸣机器人和视源股份则避开传统工业六轴红海,选择移动化、智能化、场景化的新兴机器人本体赛道。

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未来机器人行业将持续迎来跨行业龙头跨界入局,整体呈现上游核心零部件国产替代加速、全面转向具身智能、移动特种机器人与行业深度定制、行业分工精细化的发展趋势,朝着全产业链自主可控、高度智能化差异化的方向持续演进。

工业机器人企业近年海外布局

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中国头部工业机器人厂商海外布局时间较早,基本已拥有完善的全球化业务网络,新入局以及中小型厂商正在加速海外布局。

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国内主流工业机器人企业海外布局差异显著,埃斯顿、埃夫特优先在欧洲布局生产工厂与区域总部,实现本地化研发、生产与销售一体化;汇川技术重点深耕东南亚、墨西哥、匈牙利建厂,贴合新能源与本土供应链配套;新松全球服务及分支机构覆盖最广,侧重海外项目与综合服务落地;拓斯达、卡诺普、节卡、珞石、灵猴、新时达大多以海外办事处、代理网点、售后服务中心出海为主,极少自建海外量产工厂,整体以销售拓展、售后运维、区域研发为辅,轻量化布局全球市场。

人形机器人行业概况-发展趋势

技术挑战:

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数据采集与标注复杂且成本高昂:特别是人类动作数据的收集,需要高精度的传感 器和专业的标注团队来确保数据准确性。

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多模态信息融合鲁棒性与实时性不足:将视觉、听觉、触 觉等多种信息有效融合以形成统一的环境认知,在鲁棒性和实时性方面仍有不足,尤其在复杂多变环境 中,机器人难以准确理解和应对变化。

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自主学习与适应性不足:现有机器人虽能进行一定程度的自 主学习,但在处理未知或复杂任务时,适应性和泛化能力不足。需要更有效的学习算法以从少量样本中 快速学习并适应新环境。

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学习过程中的安全问题:需要确保机器人在学习过程中不会产生偏差或做 出有害行为。

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能源效率与续航能力:尽管电动驱动系统有所改进,但如何进一步降低能耗、延长工 作时间仍是亟待解决的问题。

市场挑战:

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成本高昂、应用场景不明确、相关的法规政策有待完善、社会接受度有待提高。

人形机器人行业概况-厂商分析

2026年人形机器人从“技术验证”迈向“规模化量产”的关键一年。

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