2022已过半,AMR/AGV还能保持高增长么

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自2018年,移动机器人的交付问题就已经有所显现,主要原因在于订单增多后,企业产能没能及时跟上,客户对自身需求并不明晰,交付过程被延长等。

图片来源@视觉中国

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文 | GPLP,作者 | 李东耳

移动机器人是智能工厂中不可或缺的一环,早在工业自动化时期,就有大量AGV(自动导引运输车)工业移动机器人在工厂中服役。随着5G技术、人工智能等在工业机器人领域得到大量应用,AMR(自主移动机器人)也逐渐在工业领域得到了广泛的应用。

2022年5月,美的集团(000333.SZ)发布公告,拟全资收购库卡剩余股份,成为库卡全资控股股东获得库卡股东大会通过的消息引发了不小的讨论。虽然自2015年来,美的集团已经陆续收购了库卡约95%的股份,成为这家与ABB、发那科、安川电机被合称为工业机器人四大家族之一的工业机器人企业的控股股东,但库卡对于美的集团的业绩帮助似乎并不是很大,库卡还曾一度亏损。

AMR是库卡的重要产品之一,随着近年来工厂智能化升级的步伐加速,AMR市场也在迅速打开,因此还是有很多人看好美的集团收购库卡的未来。AMR、AGV也是当前一级市场上较为火热的工业机器人项目之一。另根据中国移动机器人(AGV/AMR)产业联盟数据,新战略移动机器人产业研究所统计,2022年上半年AGV/AMR行业共发生11起融资事件,融资总额近20亿元,涵盖移动机器人软硬件的多个方面。

2021年移动机器人(AGV/AMR)开始快速发展

据新战略移动机器人产业研究所的统计数据,2021年中国市场共销售工业应用移动机器人7.20万台,同比增长75.61%,销售额达到126亿元,同比增长64%,营收超亿元的企业达到36家,同比增长50%。

降本增效是制造业智能化转型的主要目的之一,其中“机器换人”,用机器人降本增效是主要方式之一。工厂内的物流等对人力需求量非常大的环节,正是当前机器换人的重点。

特别是2020年疫情暴发后,不少工厂因防疫需要生产受到了影响,人们更加直观地发现智能化水平越高的企业,受到的冲击越小,其原因之一,就是大量机器人的应用令工厂不需要那么多人力就可以迅速完成复工复产工作,这在客观上促进了中国工业智能化转型的进程。

抛开特殊原因,近年来中国制造业的不少重要细分领域都获得了高速的发展,这背后得益于越来越多的工厂开始走向智能化。

四大工业机器人成长离不开汽车工业,虽然在很长的一段时间里,中国的汽车工业一直处于跟跑的阶段,但随着新能源汽车的普及,中国在新能源汽车领域与发达国家的差距正在迅速缩小,排名头部造车新势力已经快要走到盈利点。

国内新能源车企与特斯拉这个新能源汽车目前的绝对头部企业,最大的差别之一就是工厂的智能化水平。传统车企尚可利用原有产线逐步升级,但早期拥有自建工厂的新势力很少,一方面是因为自建工厂需要大量的资金投入,另一方面是自建工厂还需要相关审核,对于那时的新势力而言,建工厂并不是最着急的事情。

但随着新能源汽车行业的发展,量产能力成为制约车企盈利能力的重要原因,代工模式在品控等方面也存在风险,再加上上海超级工厂对特斯拉的影响给新能源车企带来的冲击,加速已有生产线的智能化改造和自建工厂的重要性逐渐显现出来,对于各类工业机器人的需求也在迅速增加。据中国电子协会的数据,汽车及零部件生产已经占中国工业机器人市场的34.70%。移动机器人作为工业机器人的重要分支,在发动机装配线,底盘和平台的对接、物流仓储等场景已经得到了充分的应用。

汽车行业只是一个缩影,传统制造业的智能升级也都离不开移动机器人。3C、半导体、光伏等行业都在积极通过采用大量机器人来进行工厂的智能化升级。

除了工厂的智能化升级外,工厂“用工荒”也是移动机器人越来越频繁地出现在工厂中的原因。随着我国劳动力人口结构变化,一方面,原有的工人已经逐渐开始进入退休年龄,另一方面,大量年轻劳动力转向第三产业。这也在客观上要求工厂加速机器换人。

据GGII(高工机器人产业研究所)的报告,2021-2025年中国工业移动机器人市场规模年均复合增速超45%,至2025年中国工业移动机器人市场规模有望突破250亿元。

政策上的扶植也是移动机器人发展的一个原因,中国移动机器人(AGV/AMR)产业联盟《2021-2022年度中国工业应用移动机器人(AGV/AMR)产业发展研究报告》指出,“十四五”时期对工业机器人的重点支持,工业制造领域集成应用深化拓展。面向各行业智能化改造升级的实际需求,机器人企业不断创新产品和解决方案,行业应用逐渐向家具、实体等传统行业延伸。

不过在行业初期阶段,很多企业对于实现柔性自动化、智能化转型升级的方法、效果和回报未有十足把握,因此在前期需要资金投入时较为谨慎。企业的低风险偏好和前期的资金投入需求,成为许多中小企业在推行自动化时的具体挑战。

AMR替代得了AGV么

当前,主要的工业移动机器人产品主要有AGV和AMR两种。

简单来说,AGV与AMR最大的区别就在于,AMR拥有一定的决策能力,AGV只能按照既定线路工作。

之所以会有这样的区别,就在于无论是电磁导航、视觉导航、二维码导航、SLAM导航,AGV的技术发展主要变化的还是引导技术,因此,除机器人本身外,还需要在工厂内搭建线路让机器人工作。AMR则是通过AI等方式实现自主导航,无需在额外铺设线路。

正是由于线路的原因,在遇到障碍物时二者的反应也截然不同,AGV往往会因此直接停住,但AMR可以根据情况主动避障。

因此,相对于AGV来说,AMR更加“聪明”,使用起来也更加灵活,技术上也更加先进。但这也意味着,AMR虽然在技术上要优于AGV,被不少人视作AGV的替代品,但无论是在行业中还是在资本市场上,AGV的热度并不减。

根据《2021-2022年度中国工业应用移动机器人(AGV/AMR)产业发展研究报告》,2021年AMR产品市场销售占比虽然有所上升,但占比只有27.7%。2022年上半年AGV/AMR行业发生的11起融资事件中,AGV企业占比也不低。

这其中的原因有很多,成本问题是主要原因之一,AMR虽然在技术上占优势,但对于工厂而言,成本问题更重要。相对于AMR,AGV的成本劣势主要在后期部署上,且存在后续维护的问题。但在当前工业移动机器人领域,性价比仍是关键,客户选择何种解决方案看的是投资回报率,很多时候,AGV更划算一些。

但在一些相对简单的应用场景,工业生产环境并不复杂,AGV足以解决生产需要,尽管存在后期部署的成本,但还不足以让企业因此放弃AGV。

据中工网数据显示,在工业领域,2020年我国中小企业数量占全部规模以上企业户数的97.99%,总资产占比53.63%,营业收入占比58.3%,利润占比57.62%。占比如此多的中小企业孕育着大量的AGV需求。

同时,目前很多重载移动机器人、无人叉车等采用的仍是AGV技术,这也给AGV带来了不小的市场需求。

而AMR适合的是复杂的动态环境的作业,并不只适用于制造业生产,在物流行业已经得到了一定的应用,随着AI等技术在AMR领域的应用越来越成熟,AMR在商业、服务业的应用也越来越广泛。

因此,在未来的一段时间内,AGV和AMR均将继续保持增长,但在市场规模增长,订单接到手软的同时,仍有些问题有待解决。

移动机器人企业还需减少内卷加强合作

移动机器人行业虽然前景广阔,但由于移动机器人是个技术密集型行业,想要在未来的移动机器人市场竞争中胜出,首先要在技术上满足客户的需要。

对此,极智嘉向GPLP犀牛财经介绍,机器人集群智能规划和激光SLAM导航技术是当前移动机器人软硬件技术的主流。SLAM导航机器人无需对场地大量贴码,可实现高效快速部署,即使在复杂环境下SLAM技术仍然保持导航定位的稳定性、路径的灵活性,实现快速精准对接。硬件结合深度优化,紧耦合多传感器融合定位与感知,可使机器人智能、精准、稳定,更有利于智能决策与控制。智能AMR集群规划算法是保证机器人集群系统高效运转的重要支撑,两者深度结合,可以大大提升机器人群体协同,降低运营成本,为客户带来业务效益。

在企业经营方面,移动机器人企业首先要解决的就是交付的问题。据新战略移动机器人网,自2018年,移动机器人的交付问题就已经有所显现,主要原因在于订单增多后,企业产能没能及时跟上,客户对自身需求并不明晰,交付过程被延长等。

出现这些交付问题的原因之一,就是移动机器人目前还是个定制化比标准化程度较高的产品,标准化程度低就意味着难以规模化。对此,快仓智能合伙人杨卓曾表示,移动机器人必须加快迈向工具化、标准化、模块化的步伐。

为平衡定制化和盈利能力的问题时,极智嘉表示,产业需要一个平衡,和客户一起在完全定制的、和更通用化的产品之间寻找妥协。极智嘉重点聚焦垂直行业的产品方案及项目落地,优化客户定制交付的项目管理流程。此外,通过提升工业搬运的标准化产品能力,极智嘉在集中研发资源打磨稳定易用的标准产品的同时,助力渠道合作伙伴在标准产品上做二次开发,从而提高盈利能力。

不过,工业场景虽然各具特殊性,但剥离特殊性后,依然有共性存在。这对于单一企业来说并不容易,加强企业间的合作更有利于寻找移动机器人标准化的突破点。

新战略移动机器人网的报告指出,移动机器人行业内的合作频次和力度加大:

首先,深耕行业的企业越来越多,大家就会发现,自己拿项目都不如几家企业加起来拿项目拿的更多一点;

其次,客户需要的是更加综合、全方位的解决方案,一个公司是很难完成需求。在整厂物流解决方案中,合作企业可以实现产品互补,更好地为客户赋能。

但当前移动机器人行业内依然存在内卷加剧,价格战持续的问题。虽然在市场竞争中,内卷无法消除,适当的内卷也有利于行业的发展,但在移动机器人还在快速增长的当下,移动机器人行业还未到内卷的时候,加强合作与核心技术的研发,寻找规模化的突破口以及提高交付能力仍是当下的重点。

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