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以史為鑒,為什么我們看好工業機器人?
來源:互聯網   發布日期:2020-12-21   瀏覽:3030次  

導讀:工業機器人到了最好的發展時機。根據中國海關、智研咨詢的數據,2019年中國工業機器人首次出口數量大于進口數量,出口數量為105,604臺,進口數量為60,723臺。 作為世界最大的制造業大國,中國趕上了科技創新政策,再疊加人工智能技術的發展,我們認為,中國...

工業機器人到了最好的發展時機。根據中國海關、智研咨詢的數據,2019年中國工業機器人首次出口數量大于進口數量,出口數量為105,604臺,進口數量為60,723臺。

作為世界最大的制造業大國,中國趕上了科技創新政策,再疊加人工智能技術的發展,我們認為,中國終將誕生世界級的工業自動化企業。這些企業的產生有什么規律,它們又將以什么樣的方式發展?

以史為鑒。通過分析工業機器人在美國、德國、日本的發展過程,我們試著尋找工業機器人行業發展的共性因素:宏觀環境和政策、勞動力豐富程度、行業需求。

相較于德國,中國和日本工業機器人產業起飛的條件有較大的相似性。無論是從GDP構成、勞動力結構,還是從工業機器人的保有量來看,中國的當下跟1990年前后的日本相近。不同的是,日本在1990年前后之后,機器人發展進入平穩增長期。然而,在我們看來,在2020年之后,中國機器人產業將進入新的高速發展期。

那么,具體而言,創業公司可以怎么進入這個即將爆發的領域,并建立壁壘、贏得競爭?我們研究了工業機器人領域“四大家族”的發展興衰。它們的成長起落也可以為中國的工業機器人企業提供借鑒。

本文將探討:

為什么說中國到了發展工業機器人的好時機?

最早誕生于美國的工業機器人,為什么卻先在日本、德國發展起來了?

除了汽車、3C,哪些行業還有工業自動化的機會?

中國的工業機器人行業能從“四大家族”學到什么?

進入正文前,先分享3個初步結論:

無論是從宏觀政策、勞動力構成,還是需求側來看,中國現在都具備發展工業機器人的條件。

中國的工業機器人企業能從“四大家族”學到的經驗:先要有核心技術,核心技術越底層,優勢越大;產品的通用性很重要;要注重協同效應和規模效應;軟件能提高毛利;最大的壁壘就是行業的壁壘,必須要有行業know-how;要拉長服務鏈條,縱向和橫向都要拉長。

物流、家電、紡織等市場規模較大的行業,自動化程度、機器人的使用量與其行業體量不匹配。這些行業發展工業機器人的空間巨大。

以史為鑒,工業機器人研究

/ 一 /

最早誕生于美國的工業機器人,

為什么卻先在日本、德國發展起來了?

01 為什么美國沒有發展起來工業機器人

世界上第一臺工業機器人誕生于美國。1961年,美國Unimation公司推出了機器人Unimate,這個重達1.8噸的機械臂,在通用汽車公司新澤西州的一條組裝線上安裝運行。它的功能很簡單:把高溫的鑄件從壓鑄機上取下,再焊接到汽車車身上,從而把工人從這個危險、對健康有危害的任務中解放出來。

但是,工業機器人隨后并沒有在美國得到廣泛應用,主要原因包括:

當時的工業機器人功能簡單、性能不佳,成本高昂。第一代Unimate的售價高達35,000美元,只能完成一些簡單工序的大件焊接,然而當時制造業工人的時薪只有2美元?蛻舻采購意愿不強烈,這并不意外。

此外,美國當時勞動力充足。工業機器人誕生之時的1960~70年代,美國的制造業就業人數達到歷史高峰,這是由二戰之后的baby boom導致的。同一時期,依據Wind和華金證券研究所的數據,美國的失業率也攀升至高點,接近10%。機器取代人,只會進一步減少工作崗位。美國政府沒有動力從政策上支持機器人產業的發展。

02 機器人產業何以在日本、德國起飛?

德國和日本制造出的第一臺工業機器人,都發端于Unimate。當時美國的機器人在國內賣不出去,機器人企業就到全世界去宣講,推銷產品。一些德國和日本公司采購了美國的機器人,再來改造。

為什么德國和日本對工業機器人有如此高的積極性?

一個很重要的因素在于,這兩個國家都面臨著勞動力不足的問題。

同為二戰戰敗國,日本、德國在戰爭中損失了很多青壯年。20世紀60-70年代,德國和日本15歲-64歲的勞動力人口占總人口比重都在波動下滑。從失業率來看,德國大約低于4%,日本不到2%,失業率比較低。當然,日本的失業率低,部分原因是日本有終身雇傭制。相比之下,同期美國的失業率約為10%,要高得多。

第二,汽車行業的崛起。

20世紀六七十年代,德國和日本的汽車銷量都開始迅猛增長。德國的汽車年產量從不足200萬輛提升至近400萬輛,日本的汽車年產量從不足100萬輛提升至600萬輛以上。下游的產業也隨之崛起。

在這樣的大背景下,日德政府大力支持發展機器人行業。

德國政府提出了“改善勞動條件計劃”。計劃強制規定:部分有毒、有害的危險工作崗位,必須使用機器替代人。

日本當時的政策支持力度更大,直接給機器人公司和使用機器人的工廠提供貸款、補貼、現金等優惠政策,還設立機器人研究室,支持相關產業研究。

綜上,勞動力不足、汽車行業的振興,疊加政策支持,德國和日本的工業機器人開始崛起。

03 以日本為例,看工業機器人的發展趨勢

日本的工業機器人經歷了3個發展階段:1970到80年代初步發展,1980到90年代快速普及,1990年代之后進入平穩增長期。1990年,是日本工業機器人發展的關鍵年份快速發展期的頂峰和平穩發展期之間的分水嶺。

日本工業機器人的蓬勃發展,和汽車、半導體兩大工業的發展高度相關。

上文提到汽車行業是工業機器人發展的驅動力之一。有一個關于這兩者關系的指數:汽車產量增長率與工業機器人出貨指數增長率動態相關系數。系數越大,說明汽車和工業機器人正相關程度越高。根據國家統計局和華金證券研究所的研究,日本汽車產量增長率與工業機器人出貨指數增長率相關性非常高。1984-2017年動態相關系數平均達到0.41,2010年前后最高達到0.9。

半導體行業也是促進工業機器人發展的重要因素。

20世紀70年代,日本半導體行業(IC行業)和工業機器人行業的增長率驚人地同步,均是先從17%左右提升至30%左右,再降至約20%。

日本占世界半導體的市場份額從1970年代到90年代持續攀升,在90年代達到頂峰。1990年代,既是日本工業機器人發展的頂點,也是日本半導體行業發展的頂點。

峰瑞觀點

以史為鑒,從德國、日本發展工業機器人的歷史來看,影響工業機器人市場的三大因素包括宏觀環境和政策、勞動力豐富程度、行業需求。1960-1970年代的美國不具備這些發展工業機器人的條件,日本、德國都具備,所以日本、德國的工業機器人發展起來了。

/ 二 /

為什么中國到了發展工業機器人的好時機?

01 中國所具備的發展工業機器人行業的條件

跟日本、德國相比,中國到了發展工業機器人的時機了嗎?

政策層面。中國的制造業升級中,自動化、智能化改造是很重要的方面;最近的國產替代的趨勢、“新基建”的推出,也在政策層面為中國工業自動化的發展提供了動力。

比如,新基建中的城際高速鐵路和城際軌道交通、新能源充電樁、特高壓、大數據中心,這些領域相關的基礎設施建設需要符合降本增效趨勢的機器代人方案。此外,“新基建”中的人工智能也和工業自動化直接相關。

第二,勞動力。依據Wind和東北證券的數據,從2013年到2018年,中國勞動年齡人口比例逐年下降,制造業工人工資逐步上升,機器人均價在波動下降,并在2013年-2014年間低于制造業工人平均工資。機器換人,在中國有明顯的成本優勢。

第三,需求側。

中國既已是全球最大的汽車消費國,又開始擁有新能源汽車這樣巨大的增量市常新能源汽車的研發設計與生產制造,都將深度應用自動化、智能化技術;此外,與之配套的充電樁、輸電線等基礎設施的建設,也都需要自動化解決方案。

5G是另一個很重要的增量市常5G的商用和普及會帶來硬件設備的更新,除了手機,手表、手環、耳機等智能硬件也會迎來新增的巨大的出貨量。

此外,中國是制造業第一大國,汽車、3C之外,其他行業的生產制造也需要工業機器人解決方案。

整體而言,無論是從政策,還是勞動力、需求側來看,中國現在都具備發展工業機器人的條件。

02 中國和日本發展機器人的軌跡類似

對比中國和日德發展工業機器人的條件之后,我們發現,無論是從GDP構成、勞動力人口、工業機器人的保有量來看,中國當下跟1990年前后的日本很相近。

首先來看GDP構成。

2019年,中國三大產業的GDP占比剛好接近于日本的七十年代到八十年代,大約相差30年。2019年,中國第一產業增加值占GDP比重是 7.1%,第二產業占GDP比重接近40%,第三產業占GDP比重約為53%。日本在80年代到90年代,第一產業、第二產業、第三產業增加值占GDP的比重分別在5%以下、40%以下、60%到70%。

產業比例變遷背后,是機器人把人解放出來,流到服務業。這是一個帶動產業結構進化的重要因素。

第二個指標,中國和日本勞動力人口的對比。

參照聯合國《人口老齡化及其社會經濟后果》中提到的標準,65 歲及以上人口比例超過7%,意味著該地區進入老齡化社會,如果超過14%,就進入老齡社會。

2000年初,中國65歲及以上的人口比例開始超過7%,2017年,中國65歲及以上人口比例超過10%。在日本,這兩個時間點分別發生在1970年代初和1980年代中。跟GDP占比類似,中國當前的勞動人口構成和30余年前的日本相似。

第三個指標,工業機器人保有量。2018年,中國工業機器人的保有量是每萬人65.2臺,與日本90年代前后的水平接近。

對比中日工業機器人發展的軌跡,也有類似之處。

根據銷量變化來看,中國工業機器人從2000年開始起步,2010年左右飛速發展,到2018、2019年,進入平穩、回落的時期,相當于日本在1990年前后所經歷的,從頂峰進入平穩發展期。

我們一般把中國工業機器人的發展劃為四個階段:

2000年-2009年,工業機器人產業剛剛起步。歐美的3C產業往中國轉移,需要一些自動化的解決方案。

2010年-2012年是飛速發展時期,是由汽車、3C產業蓬勃發展帶動的。

2013-2017年是高速發展期。2013年是“4G元年”,用戶需要更換各種類型的的硬件設備。3C產業飛速發展,與之相關的工業機器人也迅速發展。

2018年、2019年是回落調整期。國家政策對機器人領域的補貼減少,3C領域需求低迷。根據中國信息通信研究院的數據,2019年全年,國內手機市場總體出貨量3.89億部,同比下降6.2%。有些用戶在等待5G普及之后再換手機。

那么,接下來,中國的工業機器人會像日本一樣,進入平穩期嗎? 我們的初步答案是,在2020年之后,中國的工業機器人還將進入新的高速發展期。

03 為什么說中國工業機器人將邁入新的高速發展期?

首先,來看工業機器人銷量、汽車銷量、汽車制造業投資增速之間的關系。

對比2015年到2020年汽車制造業投資增速和汽車銷量增速(延后13個月)之后,你會發現兩者的發展軌跡非常吻合。

汽車制造業投資中很重要的一部分,就是工業自動化。這種聯動效應傳導過來,你會發現,汽車銷量和機器人銷量密切相關。從2012年到2018年,中國的上年乘用車銷量增速和當年的機器人的銷量增速非常匹配。

2020年,工業機器人和汽車市場回暖的節奏也很相近。

進入2020年以來,工業機器人回暖,工業機器人當月產量有明顯回升。根據wind和上海證券研究所的數據,在此前的2018-2019年,中國工業機器人當月產量波動比較平緩,甚至略有下降。工業機器人當月產量的同比增速變化更為直觀,2018年9月至2019年9月,工業機器人當月產量的同比一直是負增長,從2019年底到今年又開始轉正。

我們再來看一下同期汽車銷量的變化。

從2019年1月至2020年3月,中國汽車每月及累計產銷量同比大多數是負增長率,在2020年1月至3月更為“慘烈”,4月之后,同比增長率轉正,5月至7月的漲勢更為明顯。

汽車漲勢背后有一個很重要的因素,就是新能源汽車。中國新能源汽車單月產銷同比增速從2019年下半年開始持續負增長,直到2020年7月,才進入正增長。7月至9月,新能源汽車的銷量同比增長非?,7月份是19.3%,8月份是25.8%,9月份就到了67.7%。

不僅是新能源領域,即使在傳統車領域,今年也比2018、2019年有一個大的反彈。根據上汽通用汽車別克品牌公布的統計,9月份,實現批發銷售98,722輛,同比增長28%,創下24個月以來的月銷新高。

工業機器人和汽車市場回暖的節奏相一致,這印證了汽車銷量的崛起確實帶來工業機器人的復蘇。

作為一個數據上的證明,從固定資產投資情況來看,今年2月以來,汽車行業的固定資產投資同比確實在回升,這些固定資產很大一部分投入在工業自動化領域。

再來看3C行業。

前文提到,3C行業在2018年、2019年經歷了回落調整期。根據IDC對智能手機銷量的預測,全球智能手機銷量會上升,2020年預計銷量將達到14億,同比增長率將轉正。其中的增量主要是5G手機帶來的。2019年是“5G元年”,用戶的換機需求被激發起來。根據中國信通院的統計,從2019年7月至2020年11月,5G手機出貨量占比從0.2%提升到68.1%。

5G除了會帶動手機的需求之外,也會帶動其他智能硬件更新換代,意味著工廠要建新的產線,需要新的自動化方案。

并且,5G技術的引入能實現信號傳輸速度大幅提升。借助5G技術,機器人需要的關鍵支撐能力,比如數據量、速率和時延等因素,可以得到多方面的提升。

目前,我們看到,許多工業機器人項目集中在3C領域,主要原因在于:

跟美日德等國家相比,中國3C行業的自動化程度還較低。其次,中國是3C消費大國,工業機器人應用的市場空間大。還有一個重要原因,3C產品本身以及相關的工藝更新迭代快,不同技術方案、不同工藝的生產環節和檢測環節,都需要新的自動化解決方案,這就為初創企業提供了源源不斷的商業機會和市場切入點。

整體而言,除了政策、勞動力等宏觀背景之外,從需求側來講,中國工業機器人發展的驅動力包括:

首先,新能源、5G、新基建帶來的新增市場,確實給工業機器人提供了很大的施展空間。

其次,今年疫情導致“機器換人”的趨勢,公眾更加認識到機器的重要性。

另外,人工智能的發展,會給工業機器人帶來更多的應用場景。

峰瑞觀點

無論是從政策,還是勞動力、需求側來看,中國現在都具備發展工業機器人的條件。中國工業機器人現在的發展情況跟1990年前后的日本很相近,不同點在于,在2020年之后,中國工業機器人還將進入新的高速發展期。在存量市場,之前很多工業機器人解決不了的問題,現在隨著技術的進步都可以解決。

04 除了汽車、3C,還有哪些行業有機會?

在中國,不同行業之間工業機器人的應用情況差別比較大。上文提到的汽車和3C行業,基本已經進入成熟階段,工業機器人應用比較廣泛。

而在物流、家電、紡織等許多行業,機器人的銷量遠遠小于它們的行業規模。

當我們把中國制造業的細分領域根據產值大小進行排行,再把這個結果跟工業機器人銷量的比例進行對比,我們能從宏觀上發現,汽車、3C、金屬這些行業的規模和它們的機器人銷量基本對應。但在物流、家電、紡織等大規模的行業,機器人銷量遠遠小于它們的行業體量。所以,這些行業發展工業機器人的空間非常巨大。

從工業機器人的密度,也能觀察出來中國不同行業應用工業機器人的增長潛力。

2018年,世界工業機器人的平均密度是99臺/每萬人。中國是140臺/每萬人,雖然跟日本、德國、美國相比,有一定差距,但中國的工業機器人密度已經超過世界平均水平。(韓國比較特殊,產業結構比較單一。)

對比2017年全球汽車行業工業機器人密度,美國、德國、日本的工業機器人密度大約是中國大陸的2倍。而在非汽車行業,美國、德國、日本的工業機器人密度大約是中國大陸的4-7倍。

以此可見,在汽車以外的行業,中國在生產制造環節的自動化程度是較低的。

機器人在物流行業的應用

中國的物流網絡很發達,人力成本相對較低,在運輸效率上較為領先。但在物流的倉儲管理等環節,中國跟美日等國的差距較大,仍然較為依賴人力,自動化的水平較低。

倉儲應用場景成為當下工業機器人最活躍的領域之一,如搬運、分揀、上下料等。

峰瑞資本投資的Covaraiant.AI專注于倉儲領域的自動化解決方案。Covariant.AI開發了一個平臺,該平臺擁有搭載著相機的機器人手臂、特殊的抓手和充足的算力,擅長抓取倉庫里的物品。Covariant.AI所研發的智能倉庫機器人可以在某客戶的倉庫內對10000多種不同的物品進行揀選和分類,準確率高達99%!哆B線》在報道中稱,“Covariant.AI 尚未開發出像人一樣靈活的適應性強的機器人,但它顯然已經成功地將強化學習研究技術應用于工業環境。”

機器人在家電行業的應用

跟物流行業類似,中國家電行業的自動化程度也非常低,有發展工業機器人的巨大機會。

我們研究了家電行業三大巨頭(海爾、美的、格力)財報里人工占營收的比例和人工占毛利的比例,這兩個比例越低,意味著自動化程度越高。發現這三家企業人工/營收的比例大約在2.49%到3.49%之間,人工/毛利的比例大約在5.13%到8.16%之間。

跟充分利用工業機器人的汽車行業相比,家電行業的自動化程度還比較低。以一汽為例,一汽人工/營收的比例大約在0.997%,人工/毛利的比例大約在3.12%,遠遠低于家電行業。

峰瑞投資的海研自動化,就是一家深耕家電領域的自動化解決方案的公司。公司致力于機器視覺和人工智能在智能制造方向的應用,解決方案包括外觀缺陷檢測、高精度測量、零部件檢測、定位與裝配等,目前在家電領域占據行業龍頭地位,并且已經向鋼鐵、家居、汽車零部件等行業拓展。

紡織行業發展自動化的空間很大

中國的紡織行業體量大,但是目前自動化程度低。如果能有適應紡織業的技術,將會有非常大的市場空間。

在紡織行業,縫這個環節最難自動化,因為服裝材料是柔性的、不規則的。其他如剪、裁、洗、染色等等環節都可以自動化。

根據Institut für Textiltechnik等機構的研究,如果紡織行業解決了縫這個環節的自動化問題,帶來的效率提升也是最明顯的,可以減少21%-46%的人力。

在其他細分行業,我們也看到了工業機器人的機會。比如,峰瑞投資的一家專注爬壁機器人的公司行知行,既有基于磁吸附和高壓水射流的爬壁機器人的本體和零部件的核心技術積累,又在船舶和石化領域積累了大量的行業經驗。行知行通過與標桿客戶長時間共同打磨,推出了能全方位滿足客戶需求的、行業領先的整體解決方案。

/ 三 /

中國的工業機器人行業能從“四大家族”學到什么?

01 “四大家族”的發展歷史

談及工業機器人,繞不開發那科、ABB、安川、庫卡這“四大家族”。“四大家族”的全球市占率約為40%,在中國的市占率更高一些,接近50% 。

我們來追溯一下“四大家族”的發展歷史。

發那科成立于 1956 年,是全球專業的數控系統生產廠,于1971年成為最大的數控集成商。發那科有三大核心業務:工業自動化、機器人、智能工具,均以數控系統為中心,有協同和規模效應,F在發那科的數控產品還占據全球50%以上的份額,很多競爭對手也購買、使用它的數控技術。

瑞典企業ABB是一個非常大的工業集團,擁有電氣化和工業自動化兩大業務,所以它收入很高,核心的產品是電機和自動控制。原來ABB還有電網業務,2018年被剝離了。

安川電機創立于1915年,是日本第一個做伺服電機的公司,擁有逾百年的電機技術積累,是機電一體化的首提者。

庫卡1898年在德國成立,1973年,它基于美國的Unimate改造、研發了名為FAMULUS的工業機器人。庫卡把汽車領域的系統集成做到極致,先做本體,再往上延伸到零部件。

先來看起家技術。發那科從工業機器人最底層的技術數控系統(CNC)起家。安川、ABB主要做控制器和電機。庫卡從焊接設備起家,主要做本體,也就是最純粹的機器人廠商。

再來看產業鏈布局。除了減速器之外,發那科、安川、ABB幾乎涉獵跟工業機器人相關的所有零部件,而庫卡基本只做控制器和本體。

02為什么發那科能維持高毛利率、高凈利率?庫卡的特色和壁壘又在哪里?

追溯完歷史,我們一起來看“四大家族”2019年的主要財務數據。

ABB的業務較多,收入明顯高于其他三家,但它的工業機器人收入占比較低,只有11.8%。其他幾家工業機器人的收入相近,工業機器人收入占比在30%到40%之間。

但“四大家族”的凈利率和毛利率差距比較大。發那科的凈利率和毛利率遙遙領先,庫卡就“相形見絀”,凈利率只有0.3%,幾乎不怎么賺錢。

這樣的局面維持了多年。上海證券研究所匯總的數據顯示,從2011年到2019年,發那科的凈利率一直領先于安川、ABB、庫卡。在2018年、2019年,庫卡的凈利率低到幾乎可以忽略不計。

是什么帶來了發那科的高毛利?

這與發那科的幾項發展原則不無關系。

第一,絕不量身定制個性化產品,只生產通用性的標準產品。這個發那科創始人稻葉清右衛門(Seiuemon Inaba)提出來的原則,被刻進了企業的DNA里。發那科非常重視通用化、標準化、規;。

第二,除了減速器之外,零部件(控制系統和伺服系統)高度自制,提高技術壁壘。

第三,不同產品線的零部件可以共享,不同產品的下游用戶群具有強關聯性。

這幾條原則帶來了協同效應和規模效應,以致發那科的利潤率可以做到較高。與此同時,擁有大量高毛利的軟件業務,也使得發那科的凈利率遠高于同行。

峰瑞觀點

從發那科身上,我們能學到的經驗包括:首先要有核心技術,核心技術越底層,優勢越大。發那科的機床數控技術比ABB、安川電機兩家的電機技術更底層。其次,要注重產品的通用性;再次,協同效應和規模效應很重要。另外,軟件能提高企業的毛利。

盡管不太掙錢,““四大家族””之一的庫卡,也有厲害之處。

庫卡深耕汽車制造這個行業,汽車制造領域的自動化,它是當之無愧的第一。幾乎所有汽車巨頭,都是它的客戶。

庫卡有幾點做得比較好:首先給客戶提供全周期服務,在縱向上拓展,包括工程設計、工藝規劃、項目管理、售后服務等所有環節。其次,它給客戶搭建完整生產線,在橫向上拓展,不只賣單點產品,整個產線的機器人產品它都賣,也能形成一定的協同作用。

峰瑞觀點

對中國工業機器人企業而言,庫卡的經驗在于行業積累很重要。做下游集成應用,最大的壁壘就是行業的壁壘,你必須要有行業know-how、客戶資源等;要拉長服務鏈條,縱向和橫向都要拉長?v向是增加服務環節,橫向是要豐富產品線。

文末互動

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