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    新華通訊社主管

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    國產機器人成長快速“堵點”待解
    部分核心部件依賴進口 中小企業“買不起”“不會用”
    2022-01-18 記者 劉菁 胡銳 馬姝瑞 合肥報道 來源: 經濟參考報

      機器人被譽為“制造業皇冠頂端的明珠”,是實現工業生產數字化、網絡化、智能化的重要裝備,其研發、制造、應用也是衡量一個國家科技創新和高端制造業水平的重要標志。

      《經濟參考報》記者近日采訪了解到,“十三五”時期以來,我國機器人產業呈現良好發展勢頭,產業規??焖僭鲩L,產業集群逐漸崛起,產業賦能不斷深入,成為實現智能制造、推動制造業轉型升級的有力抓手。

      盡管我國機器人產業現已擁有完整產業鏈,但產、銷、用環節仍存在一些卡點。例如部分核心零部件依賴進口、國產機器人市場開拓困難、中小企業“買不起”“不會用”等。受訪專家建議,堅持機器人全產業鏈發展,加快解決技術積累不足、產業基礎薄弱、高端供給缺乏等問題,推動“政產學研用”精準配合,綜合施策形成機器人產、銷、用“通路”,推動機器人產業邁向中高端。

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    技術人員在車間組裝工業機器人。(蕪湖藦卡機器人科技有限公司供圖)

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    工人們在進行控制器電路板的組裝檢測。(蕪湖固高自動化技術有限公司供圖)

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      由“點”到“鏈” 產業發展持續向好

      在蕪湖市埃夫特智能裝備股份有限公司,記者看到應用于不同行業的機器人正在施展“十八般武藝”:智能噴涂機器人可以根據家具形狀調整噴涂軌跡;柔性焊接機器人能靈活移動,精準抵達焊縫?!暗靡嬗谥圃鞓I‘機器換人’需求旺盛以及‘雙碳’目標下新能源產業拉動,2021年公司機器人業務增長較快?!卑7蛱毓居嘘P負責人說,2021年僅在光伏行業就賣出1000多臺機器人。

      近年來,工業機器人產業規模快速增長。據安徽省經濟和信息化廳裝備工業處處長施力介紹,“十三五”期間,安徽省機器人產業營業收入年均增速達33%。2020年,安徽省工業機器人產業主營業務收入達380億元,同比增長9%,全年推廣應用6100余臺工業機器人。

      安徽機器人產業發展跑出“加速度”,是中國機器人產業持續向好的縮影。

      根據工業和信息化部等15個部門印發的《“十四五”機器人產業發展規劃》,“十三五”以來,我國機器人產業呈現良好發展勢頭,產業規模快速增長,年均復合增長率約15%。2020年制造業機器人密度達到246臺/萬人,是全球平均水平的近2倍。服務機器人、特種機器人在倉儲物流、教育娛樂、清潔服務、安防、巡檢、醫療康復等領域實現規模應用。

      工業和信息化部數據顯示,中國工業機器人市場已連續多年穩居全球第一,2020年裝機量占全球總量的44%。

      與此同時,工業機器人產業集群逐漸崛起。業內人士表示,我國機器人技術水平和產業鏈完整度在持續提升,運動控制、高性能伺服驅動、高精密減速器等關鍵技術和部件加快突破,整機功能和性能顯著增強。

      我國工業機器人產業雖起步較晚,但呈現出由“點”到“鏈”、高速發展態勢。以埃夫特為例,該公司2007年由奇瑞汽車孵化而來,當年蕪湖市只有這一家機器人公司。如今,蕪湖的機器人產業園已經有100多家上下游企業,形成了全產業鏈發展態勢。

      據統計,截至2021年11月,安徽省已有年均營收1000萬元以上的機器人企業360余家。“蕪(湖)馬(鞍山)合(肥)”機器人產業集聚區已成為全國知名的機器人產業集聚區。

      除“蕪馬合”外,全國已形成深圳、上海、南京、蘇州等多個工業機器人產業集群,實現關鍵零部件、整機、系統集成、示范應用全產業鏈發展。

      產業賦能也在不斷深入。作為新興技術的重要載體和現代產業的關鍵裝備,機器人產業引領產業數字化發展、智能化升級,不斷孕育新產業新模式新業態。

      中國機電一體化技術應用協會智能機器人分會秘書長趙勇說,工業機器人既是工業產品,又是集機械、電子、傳感器、人工智能等多學科技術于一體的智能裝備,是制造業高質量發展必需的“生產資料”。

      工業機器人的運用,有助于推動制造業數字化智能化綠色化轉型。據安徽省經濟和信息化廳數據,2021年前11個月,安徽省推廣應用工業機器人8500臺,培育省級智能工廠41家、綠色工廠60家、數字化車間227個;新能源汽車生產17萬輛、同比增長1.5倍,居全國第四位。

      受訪企業家、業內專家認為,當前我國制造業正加速向數字化、網絡化、智能化方向發展,工業機器人產業是實現智能制造、推動制造業轉型升級的有力抓手,已進入爬坡過坎的關鍵期。

      產業鏈供應鏈多環節存在堵點

      盡管創新引擎不斷加速,產業鏈供應鏈韌性增強,但由于起步晚、基礎弱,我國工業機器人產業仍然面臨技術積累不足、高端供給缺乏、市場推廣受阻等隱憂。

      高端供給缺乏、部分核心零部件依賴進口,是我國工業機器人產業發展面臨的一個主要問題。據中國機電一體化技術應用協會等機構發布的《中國工業機器人產業發展白皮書(2021年)》,目前中國工業機器人核心零部件市場主要被日本、歐美企業占據,如精密減速機、伺服電機等。在軟件方面,國產品牌在穩定性、響應速度、易用性等方面與國外先進產品也還有一定差距。

      蕪湖藦卡機器人科技有限公司董事長羅濤說,工業機器人核心零部件的毛利率高于本體和系統集成,單做機器人本體毛利率一般為20%到30%,但核心零部件的利潤率能達到40%以上,部分減速器甚至能達到70%以上。發展核心零部件至關重要,否則不管機器人市場體量多大,我國將始終是外國企業的賣場。此外,核心零部件市場被國外壟斷可能帶來成本上升、交貨周期長甚至斷供風險,威脅產業鏈供應鏈安全。

      蕪湖固高自動化技術有限公司總經理于曉東表示,隨著研發投入的增加和應用經驗的積累,國產控制器已實現較大突破,但大部分國產控制器所用芯片主要依賴進口。由于目前國產工業機器人出貨量相對較小,國內芯片企業投入工業機器人芯片研發、生產的意愿不強。未來,芯片在工業機器人、高檔數控機床等高端裝備上應用將更為普遍。

      此外,國內機器人企業還面臨市場推廣困難,“賣不掉”“買不起”“不會用”等問題并存。“十幾年來國產機器人的崛起沖擊了外企的壟斷地位,拉低了產品價格。但在價格相近時,國內企業會優先選用外企機器人產品,國內機器人企業的產品賣不掉?!辟Y深從業者許建星說。

      國內機器人企業在與國外機器人企業競爭中處于劣勢,主要表現在品牌弱勢和技術積累弱勢。國內機器人企業大部分起步較晚,而外國機器人公司在中國市場布局多年,相關機器人的用戶企業已經習慣使用國外品牌,特別是使用量大、對設備品質要求最高的汽車制造和3C電子行業。

      許建星表示,機器人只有在具體場景中應用才能升級工藝包,積累技術經驗。國外機器人企業由于幾十年的技術積累,擁有更高的精度和穩定性。若我國機器人企業長期失去市場和應用機會,會阻礙技術積累,與國外的技術差距進一步拉大。

      一方面是“賣不掉”,另一方面,部分中小微企業卻“買不起”工業機器人。首先是投資門檻高。工業機器人往往以系統集成而不是單臺出售,中小企業若想升級生產線需要較大投入,缺乏投資動力。其次是操作門檻高。當前市場上缺乏機器人編程、維護等方面的相關技術人才,聘用成本也高,甚至出現“買了機器人不會用”的現象。

      自動化是制造業的必然選擇,也是實現智能制造的前提?!百u不掉”“買不起”“不會用”等問題將阻礙我國機器人企業向高端產品進軍,也不利于中小微企業邁向智能制造。

      綜合施策形成產、銷、用“通路”

      《“十四五”機器人產業發展規劃》指出,未來5年乃至更長一段時間,是我國機器人產業自立自強、換代跨越的戰略機遇期。必須搶抓機遇,直面挑戰,加快解決技術積累不足、產業基礎薄弱、高端供給缺乏等問題,推動機器人產業邁向中高端。

      埃夫特有關負責人建議,可以通過“政產學研用”配合以及海外技術并購,先解決工業機器人核心零部件“有沒有”問題,再一步解決“優不優”問題。此外,建議扶持國內核心零部件領域優質企業,實現重點突破。

      羅濤說,當前國產工業機器人市場占有率太低,僅靠自身力量很難壯大,建議有關部門出臺政策,首先是鼓勵企業特別是大型國企、上市公司使用國產機器人,發揮示范作用,給國產機器人技術積累的機會。其次,在扶持國內機器人企業時要有針對性、系統性,不能唯規模論,而是要看企業的研發能力以及對于補鏈強鏈的作用,如此才能提高我國工業機器人整體市場競爭力。

      “要始終堅持機器人全產業鏈發展,不斷加大政策供給力度。”施力說,安徽省出臺《安徽省機器人產業發展規劃(2018-2027年)》等政策,并真金白銀支持機器人項目建設,2019年、2020年連續兩年累計支持各類機器人重點項目746個,下達補助資金2.51億元。

      記者在調研中發現,對于中小微企業“買不起”“不會用”問題,地方政府、企業進行了一些有益探索。江西省贛州市南康區是國內大型家具生產集聚區,埃夫特與當地有關部門、企業共建“智能共享噴涂工廠”,以來料加工方式,為當地多家中小微企業完成家具噴漆工序。這種“共享工廠”和“共享機器人”模式,為中小微企業省去了設備投入、人力投入,也有助于區域總體產能優化。

      除政策扶持和商業模式創新外,還可以通過技術改進讓機器人“更好用”。當前新一輪科技革命和產業變革加速演進,新一代信息技術、生物技術、新能源、新材料等與機器人技術深度融合,機器人產業迎來升級換代、跨越發展的窗口期。趙勇表示,要搶占科技競爭和產業發展的制高點,推動機器人技術普及化、通用化。工業機器人要從“機器代人”走向人工智能,著力提高靈活性和易用性。

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