Традиционные промышленные роботы имеют значительный объем продаж на рынке, однако с некоторыми задачами им сложно справиться.
В настоящее время отечественный рынок промышленной автоматизации стоит перед дилеммой «насыщения запасов и сложного роста». С одной стороны, традиционные стационарные промышленные роботы были заменены отечественными на основных автомобильных сварочных и покрасочных станциях, а их рыночная доля исторически превосходила долю иностранных инвестиций.
С другой стороны, большое количество неструктурированных гибких рабочих мест на производственных линиях автомобильных компаний, таких как погрузка, контроль качества, передача материалов и т. д., никогда не были охвачены стандартизированным оборудованием.
В 2025 году продажи промышленных роботов в Китае составят около 280 000 единиц, а объем рынка превысит 65 миллиардов юань. На долю автомобильного производства будет приходиться 32% от общей доли, а общая рыночная доля отечественных брендов вырастет до 55%, впервые превзойдя «четыре основных семейства». Но настоящая проблема не в продажах, а в охвате.
Традиционные промышленные роботы, по сути, представляют собой «специальное оборудование для стационарных рабочих станций» и для выполнения задач полагаются на предварительное программирование.
Однако около 25% рабочих станций на конвейере по производству автомобилей предъявляют гибкие требования, такие как переключение между несколькими станциями, адаптация к динамической среде и передача данных между рабочими станциями. Традиционные решения вообще не могут быть реализованы.
В качестве примера возьмем погрузку-разгрузку и мобильную проверку качества на линии по производству автомобилей. Традиционные решения либо требуют цикла настройки оборудования более 6 месяцев, либо могут быть выполнены только вручную.
Фактические данные измерений Phi-Bot X1 компании Light Image Technology показывают огромный разрыв: X1 может достичь точности позиционирования конечных повторений 0,05 мм и 21,5 часов безошибочной работы, полагаясь только на восприятие тела. Заменив концевой исполнительный элемент, можно быстро переключаться между несколькими рабочими станциями, например, для проверки качества, загрузки и затяжки, а цикл развертывания сокращается с месяцев до недель или даже дней.
Причины делятся на два аспекта: внутренний и внешний.
Внешними факторами являются структурные изменения в самой автомобильной промышленности. Итерация моделей терминалов ускоряется, персонализированные потребности пользователей растут, а традиционная модель «одна производственная линия для производства одного автомобиля» постепенно ослабевает.
Спрос на гибкие производственные мощности автомобильных компаний продолжает расти, а скорость реакции традиционных роботов не успевает за ними. Настоящая внутренняя причина заключается в том, что логика производства традиционных производителей промышленных роботов не оставляет места для такого рода изменений.
Традиционное решение — иметь по одной машине на объекте со стационарной установкой, эксклюзивным программированием и специальными инструментами. Смена рабочих станций означает повторную интеграцию программного и аппаратного обеспечения.
В первом квартале 2026 года объем финансирования реализованной разведывательной программы превысил 30 миллиардов юаней, годовой прирост более чем на 100%. На всем пути уже есть 14 компаний-единорогов с оценкой более 10 миллиардов долларов.
В «Специальном мероприятии по обучению роботов-гуманоидов и воплощенному интеллекту в реальных условиях в 2026 году», опубликованном Министерством промышленности и информационных технологий и Комиссией по надзору и управлению национальными активами Государственного совета, четко указано, что «к концу года будет сформирован потенциал внедрения в масштабе 10 000 единиц».
Двойная поддержка политики и капитала подтвердила подлинность уровня модели.
Согласно расчетам, приведенным в «Синей книге робототехники и будущего развития 2026 года», уровень проникновения встроенного интеллекта промышленного уровня в сценарии автомобилестроения увеличится с менее чем 1% в настоящее время до 8–15% в период с 2027 по 2029 год. Соответствующий ежегодный объем рынка традиционной автоматизации составляет около 12–21,6 млрд юаней. Основная позиция замены — это гибкая рабочая станция, которую не могут обеспечить традиционные промышленные роботы.
Дифференцированное позиционирование Guangxiang Technology определяет, что ее воздействие заключается в «заполнении пробела», а не в «лобовой силе». Он нацелен на рабочие станции, которые недоступны традиционным производителям, а не на ведение войны на истощение с Eston и ABB в зрелых областях, таких как сварка и покраска.
Однако скорость внедрения Phi-Bot X1, а также позитивное и открытое отношение автомобильной промышленности дали четкий сигнал о том, что традиционные производители промышленной автоматизации должны как можно скорее пополнить свои резервы интеллектуальных возможностей.
Компания Eston разработала технологию Kuzhuo и выпустила колесного гуманоидного робота Panshi C05-L для промышленных сценариев в ноябре 2025 года, четко нацелившись на 2026-2027 годы в качестве основного цикла итерации для адаптации к гибким автомобильным сценариям.
Влияние Guangxiang Technology на структуру рынка не поколеблет в краткосрочной перспективе основы традиционных промышленных роботов в основных процессах, таких как сварка и покраска.
Но в более долгосрочной перспективе, когда мобильный двурукий робот сможет выполнять работу 3-4 традиционных роботизированных станций, и когда автомобильные компании начнут использовать «общую стоимость владения» вместо «цены покупки одной единицы» для измерения входных и выходных данных, логика развертывания и модель ценообразования всей промышленной автоматизации будут пересмотрены.
Суть этого витка изменений не в том, кто кого заменяет, а в том, что границы автоматизации в автомобильной промышленности расширяются новым технологическим видом, и как только эта граница будет освобождена, она уже никогда не сузится.
