M2覓途咨詢×立方知造局 重磅推出
《2022年中國工業(yè)機器人市場白皮書》
54頁深度研究報告
涵蓋行業(yè)90%以上企業(yè)一手調(diào)研
獨家行業(yè)數(shù)據(jù)，貫穿上中下游市場核心
從宏觀到微觀，全景展現(xiàn)中國工業(yè)機器人市場
我們梳理了此次白皮書中部分核心觀點，與您共享。
1. 疫情之下，逆勢上漲
核心觀點一：中國工業(yè)機器人市場，自帶跑步前進屬性。 工業(yè)機器人是制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級的核心環(huán)節(jié)。環(huán)境壓力越大、競爭越激烈，企業(yè)對工業(yè)機器人的需求就越迫切。
工業(yè)機器人市場，世界看亞洲，亞洲看中國。 在2020年疫情的不利影響下，全球經(jīng)濟遭受重創(chuàng)，但中國工業(yè)機器人市場逆勢上漲，同比銷量增速達19.1%。
而根據(jù)《2022年中國工業(yè)機器人市場白皮書》（以下簡稱《白皮書》）最新統(tǒng)計的獨家市場數(shù)據(jù)，2021 年中國工業(yè)機器人市場的總出貨量為23.6萬臺。
作為工業(yè)隱形助推器，工業(yè)機器人是機器換人、制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級的核心環(huán)節(jié)。這也意味著，作為生產(chǎn)方式變革的要義之一，環(huán)境壓力越大、競爭越激烈，企業(yè)對工業(yè)機器人的需求就越迫切。 因此，當(dāng)下中國工業(yè)機器人市場，自帶跑步前進屬性。
本次覓途咨詢與立方知造局聯(lián)合重磅發(fā)布的《2022年中國工業(yè)機器人市場白皮書》，以Data Science 數(shù)據(jù)庫為支撐，深度調(diào)研了90%以上（占有率）市場玩家及相關(guān)協(xié)會機構(gòu)，通過大量獨家數(shù)據(jù)，全景呈現(xiàn)中國工業(yè)機器人市場面貌。
《白皮書》通過對工業(yè)機器人及上下游市場的長期跟蹤，通過對市場主要生產(chǎn)企業(yè)的調(diào)研總結(jié)分析，并結(jié)合協(xié)會權(quán)威數(shù)據(jù)的衡量，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確率達 90%以上。
核心觀點二：應(yīng)用極其廣泛、增速既穩(wěn)又快、國產(chǎn)替代空間巨大，是當(dāng)下中國工業(yè)機器人市場的主要特征。 通過《白皮書》我們發(fā)現(xiàn)，工業(yè)機器人的應(yīng)用已涵蓋46個行業(yè)大類，從農(nóng)業(yè)、林業(yè)，到采礦、紡織、食品制造，再到汽車制造、通用設(shè)備制造，再到教育、衛(wèi)生、國家機構(gòu)。工業(yè)機器人正在全面滲透于第一、二產(chǎn)業(yè)及其它領(lǐng)域。
《白皮書》中工業(yè)機器人應(yīng)用的部分行業(yè)及細分領(lǐng)域 中國工業(yè)機器人市場的發(fā)展?jié)摿烤褂卸啻螅?根據(jù)《白皮書》獨家數(shù)據(jù)，未來五年內(nèi)中國工業(yè)機器人市場將繼續(xù)保持每年25%以上的增長速度。 樂觀源于中國制造轉(zhuǎn)型升級背景下，以下四方面帶來的新一輪增長契機：
1. 在后疫情時代，下游3C領(lǐng)域、汽車市場以及機械加工領(lǐng)域的擴產(chǎn)擴容，刺激工業(yè)機器人需求；
2. “十四五”規(guī)劃政策強力支持，智能制造不斷提速；
3. 工業(yè)機器人是制造業(yè)升級的核心抓手，產(chǎn)業(yè)鏈增長可持續(xù)、國產(chǎn)替代力度和邏輯較強，核心標(biāo)的值得高度重視和戰(zhàn)略配置；
4. 從2010年中國市場開始快速發(fā)展以來，工業(yè)機器人10年壽命周期已到，存量市場迎來新一輪升級換代。
數(shù)據(jù)來源：M2 Data Science
2. 下游主要應(yīng)用行業(yè)生長旺盛
立方知造局以《白皮書》中的3C制造與新能源汽車行業(yè)為例：
數(shù)據(jù)來源：M2 Data Science
核心觀點三：3C制造業(yè)：投資熱情高漲、SCARA機器人應(yīng)用最廣
2021年，供給側(cè)的缺芯困境和需求側(cè)的新型換機潮，共同構(gòu)成了3C制造業(yè)的一體兩面。
疫情下遠程辦公、遠程教育、線上游戲等催生了對筆記本電腦、平板電腦的需求，5G的推廣應(yīng)用則帶來新一輪換機潮，智能穿戴、自動駕駛等新型終端也蓄勢待發(fā)。
于此同時，政策也在持續(xù)加碼。去年11月，工信部正式印發(fā)《“十四五”信息通信行業(yè)發(fā)展規(guī)劃》，給中國數(shù)字化轉(zhuǎn)型提出明確發(fā)展指標(biāo)：
到2025年，每萬人擁有26個5G 基站，5G用戶普及率達到56%等具體指標(biāo)。從而推動 3C 企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新升級以及數(shù)字化智能化的生產(chǎn)效率。
政策端與需求端的強力刺激掩蓋了供給端的不足，行業(yè)內(nèi)投資熱情依然高漲。根據(jù)國家統(tǒng)計局最新公布的數(shù)據(jù)顯示 2021 年 3C 行業(yè)固定投資同比增長 22.3%，總量達 2.4 萬億。
在《白皮書》中，立方知造局預(yù)計，3C產(chǎn)業(yè)將繼續(xù)保持15%以上的增速發(fā)展。
由于SCARA機器人負(fù)載小、速度快，且相比其他機器人擁有成本優(yōu)勢，因此在3C領(lǐng)域的應(yīng)用比重最大。
2021年3C行業(yè)工業(yè)機器人總規(guī)模 4 萬臺，其中 SCARA 機器人占比近 70%，總銷量為 2.8 萬臺。
數(shù)據(jù)來源：M2 Data Science
核心觀點四：汽車制造——制造標(biāo)桿的樂觀主義——新能源汽車市場的發(fā)展，帶動背后產(chǎn)業(yè)鏈的巨大改變：牽動制動系統(tǒng)、電控系統(tǒng)、驅(qū)動系統(tǒng)等上游供應(yīng)鏈?zhǔn)袌?，都在?jīng)歷重大變革。
對于工業(yè)機器人來說，這意味著新一輪的市場增長。
汽車是工業(yè)機器人第二大應(yīng)用領(lǐng)域。
作為國民經(jīng)濟創(chuàng)匯大戶，衡量中國制造水平的標(biāo)桿，新能源汽車市場滲透率從 2020年的5.4%上升到了2021年的14.8%。
通過調(diào)研資料，立方知造局發(fā)現(xiàn)有一個頗為有趣的現(xiàn)象：
對新能源汽車的未來增速，政府預(yù)估相對保守，行業(yè)內(nèi)人士則普遍更加激進樂觀。
國務(wù)院辦公廳發(fā)布的《新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃(2021—2035 年)》預(yù)計，到 2025 年新能源汽車滲透率要達到20%。
而覓途咨詢與立方知造局在調(diào)研中，結(jié)合眾多車企、投資公司訪談、數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)普遍認(rèn)同一個更加激進的數(shù)字：30%-35%。因此未來 1~2 年內(nèi)仍是新能源汽車生產(chǎn)線建設(shè)的高峰期。
新能源汽車市場的發(fā)展，帶動的是背后產(chǎn)業(yè)鏈的巨大改變：牽動制動系統(tǒng)、電控系統(tǒng)、驅(qū)動系統(tǒng)等上游供應(yīng)鏈?zhǔn)袌?，都在?jīng)歷重大變革。
對于工業(yè)機器人來說，這意味著新一輪的市場增長。
《白皮書》統(tǒng)計，汽車整車制造市場工業(yè)機器人的規(guī)模為2.5萬臺，占比 57.9%。汽車零部件市場 2021 年工業(yè)機器人的銷售規(guī)模為 1.8萬臺，占比42.1%。
數(shù)據(jù)來源：M2 Data Science
不過，行業(yè)應(yīng)用雖然樂觀，中國本土品牌仍需加速追趕：
在汽車制造業(yè)中，本土工業(yè)機器人品牌市場比重僅為 6.7%，甚至比 2020 年還下降了近3個百分點。汽車制造是最早使用工業(yè)機器人的行業(yè)，需求仍在攀升，對于中國本土品牌來說，既是機遇，也是挑戰(zhàn)。
具體來講，中國工業(yè)機器人本土品牌從產(chǎn)品分類、應(yīng)用領(lǐng)域和下游行業(yè)方面看，分別呈現(xiàn)出怎樣的競爭格局？哪些企業(yè)值得重點關(guān)注？都有哪些政策影響了市場發(fā)展？
以下為白皮書部分內(nèi)容節(jié)選：
另外，如果您想要進一步了解工業(yè)機器人市場實時產(chǎn)業(yè)動態(tài)與可視化圖譜，或是想要了解工業(yè)機器人以外的更多中國制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈大數(shù)據(jù)，歡迎您了解Data Science數(shù)據(jù)庫。
3. 關(guān)于Data Science數(shù)據(jù)庫
Data Science數(shù)據(jù)庫是什么？
簡單來說，就是通過打通從市場數(shù)據(jù)到制造生產(chǎn)數(shù)據(jù)的閉環(huán)，提升產(chǎn)業(yè)透明度，從而助力企業(yè)、政府、投資機構(gòu)更快、更精準(zhǔn)地做出決策。
如果以2013年為中國大數(shù)據(jù)元年，那么中國的大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展已經(jīng)有將近10年的歷程了。
不過，在制造業(yè)，大數(shù)據(jù)應(yīng)用遠弱于其它領(lǐng)域——
由于工業(yè)品SKU多、專業(yè)性強、信息獲取高，傳統(tǒng)的感知外部市場的方式成本高、反饋慢、視野窄，無法適應(yīng)智能制造決策輔助的需求。
而目前廣泛存在的制造大數(shù)據(jù)應(yīng)用偏向于制造數(shù)據(jù)（研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)、設(shè)備、通訊、物流、運維、銷售、服務(wù)等），缺失了市場端數(shù)據(jù)（規(guī)模、增長、區(qū)域、競爭、價格、產(chǎn)業(yè)鏈、渠道、產(chǎn)品迭代、技術(shù)升級、產(chǎn)業(yè)政策等），無法打通前后端。
企業(yè)經(jīng)營的最終目的是盈利，制造數(shù)據(jù)如果與市場數(shù)據(jù)無法有效銜接，再多的生產(chǎn)數(shù)字化也好像蒙上眼睛走路——方向不對，努力全廢。
Data Science數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢，是通過以下四個方面，為經(jīng)營決策提供完整閉環(huán)信息：
市場/產(chǎn)業(yè)透明度（規(guī)模、增長、競爭、區(qū)域、行業(yè)等）
產(chǎn)業(yè)鏈（上游、下游、原材料價格、產(chǎn)品價格等）
主流企業(yè)（產(chǎn)品、價格、業(yè)績、渠道等）
M2指數(shù)（采購指數(shù)、產(chǎn)品迭代指數(shù)、技術(shù)升級指數(shù)等）
Data Science數(shù)據(jù)庫利用工業(yè)品的產(chǎn)業(yè)鏈屬性，通過數(shù)據(jù)庫、合作伙伴、數(shù)據(jù)交換、智能算法，按月、按季度不斷更新更新市場數(shù)據(jù)，對行業(yè)政策及規(guī)劃做到100%收錄及解讀。
最終，Data Science數(shù)據(jù)庫可以實現(xiàn)市場預(yù)警、決策輔助、產(chǎn)業(yè)政策輔助制定、生產(chǎn)計劃輔助制定等一些列功能。
未來對于企業(yè)來說，數(shù)據(jù)決策力就是競爭力。
據(jù)統(tǒng)計，制造企業(yè)在利用大數(shù)據(jù)技術(shù)后，其生產(chǎn)成本能夠降低10%—15%。
不過，大數(shù)據(jù)技術(shù)對制造業(yè)的影響遠非成本一個方面。
在產(chǎn)品的全生命周期中，從市場、設(shè)計、制造、服務(wù)到再利用，每一個環(huán)節(jié)都需要大數(shù)據(jù)應(yīng)用，從而更精準(zhǔn)、個性化地了解客戶需求。
而無論是更加精益化、柔性化、智能化的生產(chǎn)系統(tǒng)建立，還是更多樣化的商業(yè)模式探索，同樣離不開以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的決策支撐。
目前中國大數(shù)據(jù)應(yīng)用實踐的特征是：描述性、預(yù)測性分析應(yīng)用多，決策指導(dǎo)性等更深層次分析應(yīng)用偏少。
中國制造業(yè)位居世界第一，卻大而不強。在未來轉(zhuǎn)型升級的路上，如何進行科學(xué)決策、提升創(chuàng)新能力、創(chuàng)造高價值產(chǎn)品，在國際分工中從中低端走向高端，這些都與制造業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用密不可分。
在Data Science中，制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈大數(shù)據(jù)都能找到。
完整、可視化的產(chǎn)業(yè)圖譜。覆蓋能源、自動化、石化、3C、鋰電池、醫(yī)療設(shè)備、機器人等眾多行業(yè)。
從宏觀到微觀，從行業(yè)到企業(yè)、產(chǎn)品，詳細數(shù)據(jù)動態(tài)追蹤