協作機器人行業投融資、應用、發展前景與展望分析

協作機器人的在非工業領域的應用亦不斷拓展，國產廠商不斷推動產品新應 用、新方案的開發落地，協作機器人在醫療健康、教育、餐飲、新零售等非工業場景的需求 增長顯著。

1.協作機器人行業投融資概況分析

據 GGII 不完全統計，2015-2023 年國內協作機器人市場共計 77 例融資案例，合計融資 規模超 113 億元。2021 年，協作機器人融資規模突破 50 億元達到頂峰，平均單筆融資金額 突破 3.87 億元，遠超歷史年份數據。2022 年后，協作機器人企業融資逐漸收緊，融資總額 及融資數量均呈現下滑態勢。2023 年，中國協作機器人領域融資金額下滑態勢愈加明顯， 全年共有 7 例融資案例，融資總額約 3.6 億元，同比下降 87.68%。 2024 年上半年，中國協作機器人領域僅有一例融資案例，融資總額約 5 億元。

從具體融資事件來看，2023 年主要融資方包括中科新松、長廣溪、睿爾曼和敬科機器 人等協作機器人本體廠商，2024 年上半年僅有珞石機器人獲得融資。一級市場融資金額下 滑明顯，疊加 IPO 階段性收緊，資金將集中流向具備技術領先性的細分賽道的頭部廠商。

2.協作機器人應用場景分析

作為工業機器人領域的新分支，2023 年協作機器人銷量占工業機器人銷量的比重為 10%， 市場基數依然偏小，在場景探索與落地應用方面仍處于早期階段，市場拓展和下游開發等方 面仍有較大空間。 近幾年，新能源行業的高景氣度延續，廠商在大負載產品爭相發力。結合力控和機器視 覺的技術進步，極大地擴展了協作機器人在各種復雜和精細作業場景中的應用能力，比亞迪、 寧德時代等廠商開始批量導入協作機器人，協作機器人在工業領域的需求持續釋放，中大負 載協作機器人的需求開始逐漸提升，特別是在碼垛、搬運、焊接等場景中。

另一方面，協作機器人的在非工業領域的應用亦不斷拓展，國產廠商不斷推動產品新應 用、新方案的開發落地，協作機器人在醫療健康、教育、餐飲、新零售等非工業場景的需求 增長顯著。此外，新興廠商的入局，帶動協作機器人價格進一步下探，協作機器人的性價比 優勢得以凸顯，尤其是在中小型企業轉型升級的需求下，經濟型協作機器人的市場需求持續 增長。 GGII 數據顯示，2023 年，協作機器人在搬運/上下料、裝配以及螺絲鎖付等場景的應用 占比超過 50%。中大負載協作機器人占比提升明顯，主要用于搬運上下料、碼垛等應用場景， 此外，協作機器人焊接應用亦開始起量，入局者持續增加。

在工業領域，國內協作機器人主要應用于汽車及零部件、3C 電子、機械加工、五金衛 浴、新能源行業、半導體及倉儲物流等行業。得益于柔性、安全協作及易部署等特征，協作 機器人亦不斷被應用于商業、醫療、教育、新零售及農業等非工業領域。 2023 年，3C 電子行業整體復蘇動能偏弱，訂單需求下滑明顯。汽車整車及零部件制造 持續回暖，汽車制造業固定資產投資增長 19.4%，工業增加值累計增長 13.0%，汽車及零部 件行業依然是協作機器人的主要流向，新能源行業持續保持高景氣，協作機器人可以自動完 成上下料、螺絲鎖付、組裝、焊接、封裝、質量檢測、搬運、清掃等工作，市場對大負載協 作機器人需求有所增長，其他行業領域滲透率持續提升，如科研教育等細分市場均同比増長。 GGII 數據顯示，2023 年協作機器人在汽車及零部件、3C 電子、機械加工、五金衛浴等 工業細分領域合計占比約 61%。隨著協作機器人不斷向下游應用拓展，在非工業領域，包含 科研教育、新零售、農業、建筑和零售等新興行業應用也逐漸出現在大眾視野。GGII 認為， 未來幾年，協作機器人在各行業的滲透率將持續提升，整體需求將會延續增長態勢。

3.中國協作機器人發展前景與展望

“機器人+應用”為協作機器人與各行業深度融合注入新的活力

《“機器人+”應用行動實施方案》的發布對協作機器人行業的發展具有顯著的推動作用， 主要體現在以下幾個方面： 政策支持與導向：方案中明確提出了加快機器人應用拓展和產業升級的目標，包括服務 機器人、特種機器人以及制造業機器人的廣泛應用。其中，協作機器人作為能夠與人類安全 共事、靈活適應多種工作場景的新型智能裝備，將在這一政策引導下獲得更多發展機會。 市場需求提振：《方案》提出到 2025 年，制造業機器人密度實現翻番，意味著對機器人 的需求將大幅增加。協作機器人作為能夠與人安全共事、靈活部署的一類機器人，在實現這 一目標中扮演關鍵角色，市場需求隨之擴大。

應用領域拓寬：方案強調了機器人在服務、特種以及更多行業領域的深入應用，鼓勵 “機器人+”的創新模式，這為協作機器人開拓了更廣闊的應用場景，比如醫療健康、教育 科研、物流配送、智能家居等，有望促進行業的多元化發展。 標準體系構建：隨著方案實施，相關的機器人行業標準和規范也將逐步完善，這對于協 作機器人行業的規范化、標準化發展至關重要，有助于提升產品質量與安全性能，增強國際 競爭力。 人才培養與產業生態建設：方案強調了機器人產業人才隊伍建設的重要性，這意味著 未來會有一系列教育培訓項目和產學研合作計劃出臺，以培養更多的機器人專業人才，并且 促進整個產業鏈上下游的協同發展。 《“機器人+”應用行動實施方案》對于協作機器人行業來說是強有力的政策利好，它不 僅能加速行業發展速度，優化產業結構，還將有力地推動中國協作機器人技術和產業向更高 水平邁進。

多傳感器融合技術賦能協作機器人在多場景滲透率持續提升

近年來，協作機器人的技術不斷成熟，包括力控技術、視覺識別、人工智能算法等，使 得機器人更加智能、靈活且安全，能夠更好地適應各種工作環境和任務需求。技術創新降低 了使用門檻，提升了下游行業的接納度。 多傳感器融合技術在協作機器人領域扮演著至關重要的角色，它極大地提升了機器人的 感知能力、決策質量和作業靈活性。在工業場景的應用，通過融合不同傳感器技術，協作機 器人可以實現： 精密裝配：在電子、汽車零部件制造等精密裝配環節，協作機器人通過視覺傳感器精確 定位零件，力控傳感器確保裝配時的力度適宜，避免損壞。多傳感器融合使得機器人能夠模 仿熟練工人的手感，完成如螺釘擰緊、精密對接等復雜任務。 質量檢測與表面瑕疵識別：融合高分辨率視覺傳感器、紅外傳感器和 3D 掃描技術，機 器人可以進行快速、準確的產品質量檢查，識別微小劃痕、顏色差異等表面缺陷，提高檢測 效率和準確性。

搬運與碼垛：在物流和倉儲領域，機器人通過融合激光雷達、視覺傳感器和力控傳感器， 能夠自主導航、避障，準確抓取、搬運各類形狀和重量的物料，進行高效的拆碼垛作業，大 大提升物流自動化水平。 焊接與切割：在焊接和切割工藝中，協作機器人通過視覺傳感器進行精確的焊縫追蹤， 力控傳感器控制焊接頭的壓力，確保焊接質量穩定。同時，融合熱成像傳感器監測焊接過程 中的溫度分布，預防過熱導致的材料損傷。 噴涂與涂膠：在汽車制造和其他噴涂應用中，機器人利用視覺傳感器進行工件輪廓識 別，力控傳感器控制噴槍與工件表面的距離和角度，確保涂層均勻、節省材料。結合環境傳 感器監測空氣質量，保障作業安全。

危險環境作業：在核工業、化工等危險環境下，協作機器人集成多種環境監測傳感器 （如氣體檢測、輻射監測）與視覺系統，能夠在人員無法直接接觸的區域執行檢查、清理或 維修任務，保障人員安全。 同樣，多傳感器融合技術在商用場景應用中，極大地擴展了機器人在服務、零售、醫療 健康、物流、教育等多個行業的應用范圍，提高了工作效率和用戶體驗。主要表現在： 零售與客戶服務：在商場和專賣店，多傳感器融合的協作機器人能夠提供導航服務、產 品信息查詢、顧客互動等功能。通過視覺傳感器識別顧客，力控傳感器確保安全互動，同時 結合語音識別技術進行交流，提升購物體驗。

醫療健康：康復機器人通過力控傳感器感知患者肌肉反應，視覺傳感器監控動作姿態， 提供個性化的康復訓練方案，同時確保動作的柔和與精確。在手術輔助中，機器人利用高清 成像、力控和運動傳感器融合，幫助醫生進行精準操作，減少手術風險。 餐飲服務：餐廳服務機器人利用視覺傳感器識別顧客，力控傳感器確保安全上菜，語音 識別進行點餐服務，提高服務質量和效率。廚房中的協作機器人通過溫度、重量傳感器以及 視覺識別，精確控制食材加工和烹飪過程。 教育與培訓：教育機器人通過視覺和語音識別與學生互動，力控傳感器確保操作安全， 提供個性化學習輔導和實驗輔助。在技能培訓中，力控協作機器人模擬真實操作環境，如外 科手術訓練，提供接近實戰的練習體驗。

農業應用：農業機器人通過融合視覺傳感器進行作物識別與病蟲害監測，力控和位置傳 感器確保精準作業，如精準施肥、除草和采摘，提升農業生產效率。 多傳感器融合技術使得協作機器人在工、商業場景的應用中更加智能、靈活和可靠，不 僅提高了工作效率，還能夠適應復雜多變的工商業環境，為用戶提供更加個性化、便捷的服 務體驗。隨著技術的不斷進步，多傳感器融合協作機器人的應用領域還將繼續拓展。 GGII 認為，協作機器人相較于傳統工業機器人具有更廣的應用面，涵蓋工業與商業服 務領域，從應用的角度看，協作機器人在兩類場景中所帶來的核心價值有所差異，工業領域 主要是以替代人、降本增效為主要目的；商業服務領域則更多的強調機器人帶來額外價值， 替代人并非首要目的，更重要的是打造創新型的服務業態。 GGII 判斷，隨著下游行業認知的逐年提升，疊加協作機器人的性價比優勢持續凸顯， 協作機器人未來幾年銷量的增長有賴于下游行業滲透率的上升與部分核心行業的深耕。

人工智能與大模型的發展賦予協作機器人更多智能性

對于協作機器人來說，以往作業時需要根據具體的需求，由專業人員設定好機器人的行 動軌跡進行作業，如果更換作業任務時，則需重新調整機械臂的作業線路。 人工智能與大模型技術的發展，讓機器人“感知”、“思考”、“適應”、“交互”和“判斷” 成為可能，當協作機器人被成功賦予高級人工智能，機器人將獲得與類人般的“常識”，從 而實現人機智能協同作業，同時減少用戶參與決斷的機率，使得機器人變得更“聰明”。 目前一些企業已經開始在利用機器學習的方法，采集不同任務情況下產生的人、環境與 機器的交互數據并分析，目的是打造一個更加智能化作業的閉環；同時，為了降低使用門檻， 一些廠商也使用了自然語言識別類人工智能公司的開放技術，讓協作機器人具備基本的語音 控制和交互能力。

AI 在協作機器人領域的發展趨勢展現出以下幾個關鍵方向： 增強智能決策與自主學習能力：AI 技術，特別是深度學習和強化學習，正被用來提升 協作機器人的智能水平，使其能夠自主學習工作環境、優化路徑規劃、執行復雜的任務，并 根據經驗進行自我改進。這種能力讓機器人在面對不確定性和變化時，能夠做出更合理的決 策，減少人工干預。 高級機器視覺與物體識別：結合 AI 的機器視覺技術使協作機器人能夠更精準地識別、 定位和處理各種物體，包括形狀、顏色、材質等復雜特征的辨識，這對于裝配、質量檢查、 貨物分揀等應用場景至關重要。 自然語言理解和語音控制：AI 支持的自然語言處理技術讓機器人能夠理解人類語言指 令，通過語音交互進行任務接收、狀態查詢或異常報告，極大地增強了人機交互的便捷性和 直觀性。

預測維護與健康管理：AI 分析傳感器收集的大量數據，實現對機器人系統的健康狀況 監控，提前預測潛在故障并安排維護，降低了停機時間和維護成本，提高了整體效率和壽命。 靈活的人機協作模式：AI 技術使協作機器人能夠更好地理解人類同事的行為意圖，通 過姿態識別、情緒感知等技術，實現更加安全、順暢的人機協作。這包括通過非接觸式交互 （如手勢控制、眼動追蹤）和穿戴設備（如 AR 眼鏡、腦機接口）進行指令傳達。 多機器人協同工作：AI 算法促進多個機器人之間的有效通信與協作，優化任務分配、 路徑規劃，實現大規模自動化生產線的高效協同作業，特別是在物流倉儲、大型裝配線等場 景中。 個性化與定制化服務：通過 AI 算法對用戶行為、偏好進行學習，協作機器人能夠提供更加個性化的服務，比如在醫療護理、教育培訓、客戶服務等領域的定制化解決方案。 AI 正深刻改變著協作機器人的核心能力，從提升智能水平到優化人機交互，再到實現 復雜環境下的自主作業，不斷推動著協作機器人向更加智能化、靈活化、高效化的方向發展。