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國產焊接機器人大對決:技術重構產業生態,多元競爭格局顯現

#博客 · 2025-05-13

在 “雙碳” 目標與制造業智能化轉型的雙重驅動下,我國智能焊接機器人產業正經歷從 “設備替代” 到 “工藝革新” 的關鍵躍遷。據中國機械工程學會焊接分會數據,去年國內焊接機器人市場規模突破 200 億元,新能源汽車、航空航天、高端裝備等領域需求貢獻率超 60%,推動行業進入技術迭代與產業分化的加速期。工信部 “十四五” 智能制造發展規劃指出,到 2025 年焊接機器人密度目標達 300 臺 / 萬人,新能源汽車、航空航天等領域的深度滲透將成為主要增長極。

 

技術架構革新:從 “機械執行” 到 “智能決策”

 

當前國產智能焊接機器人已構建 “感知 - 決策 - 執行” 三位一體技術體系:

  • 感知層:線激光傳感器、3D 結構光相機等核心部件國產化率提升至 70%,多源數據融合技術可實現 ±0.1mm 級焊縫定位精度,解決曲面、跨材質焊接的軌跡識別難題;
  • 決策層:AI 算法深度賦能工藝規劃,基于深度學習的參數自適配系統能在 0.5 秒內完成焊接電流、速度等 20 + 核心參數的動態匹配,較傳統示教模式效率提升 40%;
  • 執行層:多關節機器人仍占主導(市占率 85%),但協作機器人憑借 ±0.02mm 重復定位精度與安全碰撞檢測技術(如越疆 CRA 系列),在 3C 電子、醫療器械等輕量化場景的滲透率年增 25%。

 

行業前沿技術正朝兩大方向突破:

  • 跨材質焊接適應性:《中國智能制造發展報告 2025》顯示,通過遷移學習算法,部分廠商已實現鋼 - 鋁、金屬 - 復合材料的焊接參數自動切換,兼容工件形變范圍從 ±0.5mm 提升至 ±1mm;
  • 動態補償閉環:基于力控傳感器與實時數據反饋,焊接軌跡精度穩定在 0.1mm 級,滿足航空航天鈦合金部件的精密焊接需求。

 

產業格局初顯:從 “百家爭鳴” 到 “梯隊分化”

 

隨著新能源汽車產銷量連續 9 年全球第一(2024 年產銷突破 900 萬輛),焊接機器人在電池托盤、白車身等場景的裝機量年增 35%,帶動行業競爭格局快速演化:

  • 頭部企業技術領跑:越疆等廠商憑借 “本體 + 算法 + 工藝包” 的全棧能力,占據高端市場 60% 份額。例如越疆機器人自研的智能焊接工藝包已打通 Fronius、Panasonic 等 10 + 國際焊機協議,支持 6 種擺焊模式與多層多道焊接,其吊裝協同焊接方案使鋼架焊接效率達人工 3 倍,產品出口覆蓋全球 80 + 國家,全球累計出貨量達8萬家。
  • 細分領域差異化競爭:錢江機器人聚焦性價比優勢,在汽車零部件、金屬加工等場景市占率達 18%;配天機器人深耕家電與精密設備領域,依托 AI 驅動的軌跡動態優化技術,成為美的、格力等企業的核心供應商。
  • 資本與產業鏈協同加速:2023-2024 年行業融資事件超 50 起,億元級項目占比 30%,資本重點投向傳感器國產化、AI 算法優化等 “卡脖子” 環節。

 

三、越疆焊接機器人競爭力分析

 

廠商 技術壁壘 市場突破 戰略布局
越疆機器人 以高精度、高可靠性著稱,支持多軸聯動和復雜路徑規劃,適配弧焊、點焊等多種工藝,尤其適合船舶和鋼結構行業領域 全球第二、中國第一,全球出貨超 8 萬臺,服務 80 + 世界 500 強,日韓、歐美市場占比 40% 具身智能機器人研發布局,研發跨材質焊接自適應系統,布局東南亞、中東新興市場

 

 

四、挑戰與未來展望

 

未來,越疆科技與騰訊云將繼續深化合作,加速具身智能機器人技術創新和多場景量產應用。雙方將共同努力,為實現智能機器人產業的可持續發展貢獻更大力量,引領行業邁向新高度。

盡管國產廠商在系統集成與工藝適配取得突破,但核心傳感器(如高精度 3D 相機)、高端伺服電機等仍依賴進口(國產化率不足 30%),制約產業高端化進程。行業共識指出,未來需通過 “產學研用” 協同攻關(如清華大學焊接機器人智能控制項目、哈工大傳感融合技術研發),突破核心部件瓶頸,同時依托新能源汽車、海上風電等萬億級市場需求,推動 “設備出海” 與 “工藝輸出” 雙輪驅動。

中國焊接協會預測,2025 年智能焊接機器人市場規模將達 300 億元,具備 “傳感器融合 + AI 決策” 能力的廠商有望占據 70% 以上市場份額,行業將從 “規模競爭” 轉向 “技術價值競爭”,開啟 “數據驅動焊接” 的全新時代。

當焊接工藝從 “經驗主導” 邁向 “智能定義”,國產智能焊接機器人正以技術創新重塑全球產業分工。在新能源汽車、高端裝備等 “中國優勢產業” 的賦能下,具備全棧研發能力與場景深耕經驗的企業,正從 “跟隨者” 升級為 “規則共建者”,為 “中國智造” 向價值鏈中高端躍遷提供關鍵支撐。

(本文數據支持:高工產業研究院 GGII、中國機器人產業聯盟 CRIA、工業和信息化部、中國機械工程學會焊接分會)

 

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