协作机器人行业投融资、应用、发展前景与展望分析

协作机器人的在非工业领域的应用亦不断拓展，国产厂商不断推动产品新应 用、新方案的开发落地，协作机器人在医疗健康、教育、餐饮、新零售等非工业场景的需求 增长显著。

1.协作机器人行业投融资概况分析

据 GGII 不完全统计，2015-2023 年国内协作机器人市场共计 77 例融资案例，合计融资 规模超 113 亿元。2021 年，协作机器人融资规模突破 50 亿元达到顶峰，平均单笔融资金额 突破 3.87 亿元，远超历史年份数据。2022 年后，协作机器人企业融资逐渐收紧，融资总额 及融资数量均呈现下滑态势。2023 年，中国协作机器人领域融资金额下滑态势愈加明显， 全年共有 7 例融资案例，融资总额约 3.6 亿元，同比下降 87.68%。 2024 年上半年，中国协作机器人领域仅有一例融资案例，融资总额约 5 亿元。

从具体融资事件来看，2023 年主要融资方包括中科新松、长广溪、睿尔曼和敬科机器 人等协作机器人本体厂商，2024 年上半年仅有珞石机器人获得融资。一级市场融资金额下 滑明显，叠加 IPO 阶段性收紧，资金将集中流向具备技术领先性的细分赛道的头部厂商。

2.协作机器人应用场景分析

作为工业机器人领域的新分支，2023 年协作机器人销量占工业机器人销量的比重为 10%， 市场基数依然偏小，在场景探索与落地应用方面仍处于早期阶段，市场拓展和下游开发等方 面仍有较大空间。 近几年，新能源行业的高景气度延续，厂商在大负载产品争相发力。结合力控和机器视 觉的技术进步，极大地扩展了协作机器人在各种复杂和精细作业场景中的应用能力，比亚迪、 宁德时代等厂商开始批量导入协作机器人，协作机器人在工业领域的需求持续释放，中大负 载协作机器人的需求开始逐渐提升，特别是在码垛、搬运、焊接等场景中。

另一方面，协作机器人的在非工业领域的应用亦不断拓展，国产厂商不断推动产品新应 用、新方案的开发落地，协作机器人在医疗健康、教育、餐饮、新零售等非工业场景的需求 增长显著。此外，新兴厂商的入局，带动协作机器人价格进一步下探，协作机器人的性价比 优势得以凸显，尤其是在中小型企业转型升级的需求下，经济型协作机器人的市场需求持续 增长。 GGII 数据显示，2023 年，协作机器人在搬运/上下料、装配以及螺丝锁付等场景的应用 占比超过 50%。中大负载协作机器人占比提升明显，主要用于搬运上下料、码垛等应用场景， 此外，协作机器人焊接应用亦开始起量，入局者持续增加。

在工业领域，国内协作机器人主要应用于汽车及零部件、3C 电子、机械加工、五金卫 浴、新能源行业、半导体及仓储物流等行业。得益于柔性、安全协作及易部署等特征，协作 机器人亦不断被应用于商业、医疗、教育、新零售及农业等非工业领域。 2023 年，3C 电子行业整体复苏动能偏弱，订单需求下滑明显。汽车整车及零部件制造 持续回暖，汽车制造业固定资产投资增长 19.4%，工业增加值累计增长 13.0%，汽车及零部 件行业依然是协作机器人的主要流向，新能源行业持续保持高景气，协作机器人可以自动完 成上下料、螺丝锁付、组装、焊接、封装、质量检测、搬运、清扫等工作，市场对大负载协 作机器人需求有所增长，其他行业领域渗透率持续提升，如科研教育等细分市场均同比増长。 GGII 数据显示，2023 年协作机器人在汽车及零部件、3C 电子、机械加工、五金卫浴等 工业细分领域合计占比约 61%。随着协作机器人不断向下游应用拓展，在非工业领域，包含 科研教育、新零售、农业、建筑和零售等新兴行业应用也逐渐出现在大众视野。GGII 认为， 未来几年，协作机器人在各行业的渗透率将持续提升，整体需求将会延续增长态势。

3.中国协作机器人发展前景与展望

“机器人+应用”为协作机器人与各行业深度融合注入新的活力

《“机器人+”应用行动实施方案》的发布对协作机器人行业的发展具有显著的推动作用， 主要体现在以下几个方面： 政策支持与导向：方案中明确提出了加快机器人应用拓展和产业升级的目标，包括服务 机器人、特种机器人以及制造业机器人的广泛应用。其中，协作机器人作为能够与人类安全 共事、灵活适应多种工作场景的新型智能装备，将在这一政策引导下获得更多发展机会。 市场需求提振：《方案》提出到 2025 年，制造业机器人密度实现翻番，意味着对机器人 的需求将大幅增加。协作机器人作为能够与人安全共事、灵活部署的一类机器人，在实现这 一目标中扮演关键角色，市场需求随之扩大。

应用领域拓宽：方案强调了机器人在服务、特种以及更多行业领域的深入应用，鼓励 “机器人+”的创新模式，这为协作机器人开拓了更广阔的应用场景，比如医疗健康、教育 科研、物流配送、智能家居等，有望促进行业的多元化发展。 标准体系构建：随着方案实施，相关的机器人行业标准和规范也将逐步完善，这对于协 作机器人行业的规范化、标准化发展至关重要，有助于提升产品质量与安全性能，增强国际 竞争力。 人才培养与产业生态建设：方案强调了机器人产业人才队伍建设的重要性，这意味着 未来会有一系列教育培训项目和产学研合作计划出台，以培养更多的机器人专业人才，并且 促进整个产业链上下游的协同发展。 《“机器人+”应用行动实施方案》对于协作机器人行业来说是强有力的政策利好，它不 仅能加速行业发展速度，优化产业结构，还将有力地推动中国协作机器人技术和产业向更高 水平迈进。

多传感器融合技术赋能协作机器人在多场景渗透率持续提升

近年来，协作机器人的技术不断成熟，包括力控技术、视觉识别、人工智能算法等，使 得机器人更加智能、灵活且安全，能够更好地适应各种工作环境和任务需求。技术创新降低 了使用门槛，提升了下游行业的接纳度。 多传感器融合技术在协作机器人领域扮演着至关重要的角色，它极大地提升了机器人的 感知能力、决策质量和作业灵活性。在工业场景的应用，通过融合不同传感器技术，协作机 器人可以实现： 精密装配：在电子、汽车零部件制造等精密装配环节，协作机器人通过视觉传感器精确 定位零件，力控传感器确保装配时的力度适宜，避免损坏。多传感器融合使得机器人能够模 仿熟练工人的手感，完成如螺钉拧紧、精密对接等复杂任务。 质量检测与表面瑕疵识别：融合高分辨率视觉传感器、红外传感器和 3D 扫描技术，机 器人可以进行快速、准确的产品质量检查，识别微小划痕、颜色差异等表面缺陷，提高检测 效率和准确性。

搬运与码垛：在物流和仓储领域，机器人通过融合激光雷达、视觉传感器和力控传感器， 能够自主导航、避障，准确抓取、搬运各类形状和重量的物料，进行高效的拆码垛作业，大 大提升物流自动化水平。 焊接与切割：在焊接和切割工艺中，协作机器人通过视觉传感器进行精确的焊缝追踪， 力控传感器控制焊接头的压力，确保焊接质量稳定。同时，融合热成像传感器监测焊接过程 中的温度分布，预防过热导致的材料损伤。 喷涂与涂胶：在汽车制造和其他喷涂应用中，机器人利用视觉传感器进行工件轮廓识 别，力控传感器控制喷枪与工件表面的距离和角度，确保涂层均匀、节省材料。结合环境传 感器监测空气质量，保障作业安全。

危险环境作业：在核工业、化工等危险环境下，协作机器人集成多种环境监测传感器 （如气体检测、辐射监测）与视觉系统，能够在人员无法直接接触的区域执行检查、清理或 维修任务，保障人员安全。 同样，多传感器融合技术在商用场景应用中，极大地扩展了机器人在服务、零售、医疗 健康、物流、教育等多个行业的应用范围，提高了工作效率和用户体验。主要表现在： 零售与客户服务：在商场和专卖店，多传感器融合的协作机器人能够提供导航服务、产 品信息查询、顾客互动等功能。通过视觉传感器识别顾客，力控传感器确保安全互动，同时 结合语音识别技术进行交流，提升购物体验。

医疗健康：康复机器人通过力控传感器感知患者肌肉反应，视觉传感器监控动作姿态， 提供个性化的康复训练方案，同时确保动作的柔和与精确。在手术辅助中，机器人利用高清 成像、力控和运动传感器融合，帮助医生进行精准操作，减少手术风险。 餐饮服务：餐厅服务机器人利用视觉传感器识别顾客，力控传感器确保安全上菜，语音 识别进行点餐服务，提高服务质量和效率。厨房中的协作机器人通过温度、重量传感器以及 视觉识别，精确控制食材加工和烹饪过程。 教育与培训：教育机器人通过视觉和语音识别与学生互动，力控传感器确保操作安全， 提供个性化学习辅导和实验辅助。在技能培训中，力控协作机器人模拟真实操作环境，如外 科手术训练，提供接近实战的练习体验。

农业应用：农业机器人通过融合视觉传感器进行作物识别与病虫害监测，力控和位置传 感器确保精准作业，如精准施肥、除草和采摘，提升农业生产效率。 多传感器融合技术使得协作机器人在工、商业场景的应用中更加智能、灵活和可靠，不 仅提高了工作效率，还能够适应复杂多变的工商业环境，为用户提供更加个性化、便捷的服 务体验。随着技术的不断进步，多传感器融合协作机器人的应用领域还将继续拓展。 GGII 认为，协作机器人相较于传统工业机器人具有更广的应用面，涵盖工业与商业服 务领域，从应用的角度看，协作机器人在两类场景中所带来的核心价值有所差异，工业领域 主要是以替代人、降本增效为主要目的；商业服务领域则更多的强调机器人带来额外价值， 替代人并非首要目的，更重要的是打造创新型的服务业态。 GGII 判断，随着下游行业认知的逐年提升，叠加协作机器人的性价比优势持续凸显， 协作机器人未来几年销量的增长有赖于下游行业渗透率的上升与部分核心行业的深耕。

人工智能与大模型的发展赋予协作机器人更多智能性

对于协作机器人来说，以往作业时需要根据具体的需求，由专业人员设定好机器人的行 动轨迹进行作业，如果更换作业任务时，则需重新调整机械臂的作业线路。 人工智能与大模型技术的发展，让机器人“感知”、“思考”、“适应”、“交互”和“判断” 成为可能，当协作机器人被成功赋予高级人工智能，机器人将获得与类人般的“常识”，从 而实现人机智能协同作业，同时减少用户参与决断的机率，使得机器人变得更“聪明”。 目前一些企业已经开始在利用机器学习的方法，采集不同任务情况下产生的人、环境与 机器的交互数据并分析，目的是打造一个更加智能化作业的闭环；同时，为了降低使用门槛， 一些厂商也使用了自然语言识别类人工智能公司的开放技术，让协作机器人具备基本的语音 控制和交互能力。

AI 在协作机器人领域的发展趋势展现出以下几个关键方向： 增强智能决策与自主学习能力：AI 技术，特别是深度学习和强化学习，正被用来提升 协作机器人的智能水平，使其能够自主学习工作环境、优化路径规划、执行复杂的任务，并 根据经验进行自我改进。这种能力让机器人在面对不确定性和变化时，能够做出更合理的决 策，减少人工干预。 高级机器视觉与物体识别：结合 AI 的机器视觉技术使协作机器人能够更精准地识别、 定位和处理各种物体，包括形状、颜色、材质等复杂特征的辨识，这对于装配、质量检查、 货物分拣等应用场景至关重要。 自然语言理解和语音控制：AI 支持的自然语言处理技术让机器人能够理解人类语言指 令，通过语音交互进行任务接收、状态查询或异常报告，极大地增强了人机交互的便捷性和 直观性。

预测维护与健康管理：AI 分析传感器收集的大量数据，实现对机器人系统的健康状况 监控，提前预测潜在故障并安排维护，降低了停机时间和维护成本，提高了整体效率和寿命。 灵活的人机协作模式：AI 技术使协作机器人能够更好地理解人类同事的行为意图，通 过姿态识别、情绪感知等技术，实现更加安全、顺畅的人机协作。这包括通过非接触式交互 （如手势控制、眼动追踪）和穿戴设备（如 AR 眼镜、脑机接口）进行指令传达。 多机器人协同工作：AI 算法促进多个机器人之间的有效通信与协作，优化任务分配、 路径规划，实现大规模自动化生产线的高效协同作业，特别是在物流仓储、大型装配线等场 景中。 个性化与定制化服务：通过 AI 算法对用户行为、偏好进行学习，协作机器人能够提供更加个性化的服务，比如在医疗护理、教育培训、客户服务等领域的定制化解决方案。 AI 正深刻改变着协作机器人的核心能力，从提升智能水平到优化人机交互，再到实现 复杂环境下的自主作业，不断推动着协作机器人向更加智能化、灵活化、高效化的方向发展。