中国工业机器人市场销量首次下滑,自主与外资品牌分化明显

文章来源:机经网 发布时间:2019-08-14
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国际机器人联合会认为,受汽车产业从燃油车向电动车转型、智能手机销量下降、地缘政治不确定性等因素影响,全球工业机器人市场“正阴云笼罩,但前景光明”。该机构此前曾作出预测,到2021年,机器人市场销量每年平均增长14%。

持续多年高速增长之后,中国市场的工业机器人销量出现拐点。根据中国机器人产业联盟统计与国际机器人联合会初步汇总结果,2018年中国工业机器人市场累计销售13.5万台,同比下降3.75%,市场销量首次出现同比下降。汽车行业和以手机为代表的3C行业表现不佳,是去年国内工业机器人销量下滑的直接原因。

整体销量下滑态势下,自主品牌机器人与外资品牌机器人的销量分化明显:自主品牌机器人销售4.36万台,同比增长16.2%;外资机器人销售9.2万台,同比下降10.98%。与上年相比,自主品牌工业机器人销售增速虽有放缓,但依然保持了较为稳定的增长水平;外资品牌销售大幅下滑,增速骤然下降,由上年超70%的增速,回落至2018年的同比下降。

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全球及中国工业机器人销量走势,数据来源:国际机器人联合会

从全球来看,汽车行业是工业机器人应用最早、应用数量最多、应用能力最强的行业。随着工业机器人在中国3C行业和电气设备行业的销量增长强劲,电气电子设备和器材制造已成为最大应用行业。

中国机器人产业联盟数据显示,去年,电气电子设备和器材制造连续第二年成为中国市场的首要应用行业,2018年销售4.5万台,同比下降8.4%,占中国市场总销量的33.5%;汽车制造业仍然是十分重要的应用行业,2018年销售3.2万余台机器人,销量大幅回落25.4%,是导致工业机器人销量总体下滑的重要因素,在中国市场总销量的比重回落至23.8%。

据中汽协数据,2018年中国汽车销量为2808万辆,系28年来首次负增长。车市寒冬仍在延续,1-7月,汽车产销分别完成1393.3万辆和1413.2万辆,产销量比上年同期分别下降13.5%和11.4%。

燃油车向电动车的转型也在延缓行业投资意愿。一位业内人士表示,新能源汽车补贴下调所致的新能源汽车销量下降也会对工业机器人市场带来一定影响,“影响不一定会传导那么快。从目前来看,新能源汽车的主机厂确实没有上新的生产线。”

机器人产业联盟数据显示,在汽车行业中,中国自主品牌工业机器人的占比仅为17.15%,以“四大家族”(发那科、ABB、安川、库卡)为主的外资品牌市场占有率在八成以上。在汽车销量下滑的大背景下,汽车制造业对工业机器人的需求也在减少,这一内外资结构解释了为何去年外资品牌机器人的销量遭到了更大的市场冲击。

在3C行业,由于中国智能手机相关需求放缓、5G技术等问题带来的不确定因素,手机制造厂商对于设备投资更加谨慎。

上述两个最大应用行业的滑坡具有一定全球性,2018年全球工业机器人销量同比增速大幅放缓。尽管中国市场销量出现下滑,去年中国工业机器人市场年销量仍领跑全球,连续第六年位居世界首位。

国际机器人联合会数据显示,2017年全球工业机器人销量增速为30%,而2018年仅同比增长1%,销量约38.4万台。从市场区域看,欧洲市场与美洲市场保持了一定的增长,2018年分别销售7.1万台和4.9万台,同比增长7%和6%;亚洲市场销售26万台,同比下降1%。

从全球范围内工业机器人的应用行业来看,汽车和电力电子行业依然是最大的消费市场,2018年分别销售11.6万台和11.3万台,但与上年相比销量分别下降了6%和8%;金属加工(含机械制造)行业销售4.8万台,同比增长10%;塑料与化工制品、食品制造等行业销售分别增长7%和24%。

国际机器人联合会认为,受汽车产业从燃油车向电动车转型、智能手机销量下降、地缘政治不确定性等因素影响,全球工业机器人市场“正阴云笼罩,但前景光明”。该机构此前曾作出预测,到2021年,机器人市场销量每年平均增长14%。

由于部分机器人生产商上报的数据将有所微调,中国机器人市场去年的销量仍可能呈现正增长。按照最乐观的估计,市场增速将调整为2%,最终的统计数字预计在今年9月对外发布。

在中国机器人产业联盟理事长、沈阳新松机器人自动化股份有限公司创始人兼总裁曲道奎看来,就如突然从高空降落的飞机的情况一样,即使销量数据有所修正,仍然无法改变去年中国机器人市场大幅回调的现实。但他仍然认为机器人的未来依旧光明。他称,如今机器人产业发展的表象是冬天来临,但实际情况却是遭遇乌云,机器人的明天仍将是蔚蓝的。

中国机器人网CEO赵勇预测,未来2至3年内,国内工业机器人的销量可能会持续下降。与此同时,工业机器人行业也在向人机共生的方向迈进。

赵勇表示,在人工智能技术出现之前,工业机器人只能算作机械臂,但随着人工智能算法与算力的进步、传感器的应用,工业机器人能够更多地感知环境、进行自主决策和执行。要真正迈向数字化智能制造,仍然需要提高基础设施配置,例如工业机器人需要配备达标的通讯接口才能进行数字交互,一些老设备、老机器面临更新换代。

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