1. 机器人类型

报告提及中国工业机器人涵盖多种类型，以适配不同应用场景，主要包括：

• 坐标机器人
  ：未明确具体应用，但作为基础类型之一，常见于固定轨迹的重复性作业；
• 6.Axis（六轴）机器人
  ：属于主流产品类型，具备多维度灵活运动能力，广泛应用于装配、搬运等复杂工序；
• G-Axis 机器人
  ：与 6.Axis 机器人共同参与市场竞争，具体技术细节未详，但为企业重点布局的产品方向；
• 专用功能机器人
  ：如用于切割、检测、包装等特定场景的机器人，满足工业生产中细分环节需求。

2. 系统组件

工业机器人系统由多模块协同构成，各组件功能明确，具体如下表：

二、技术发展趋势

1. 制造理念升级

随着环保要求提升，绿色制造理念融入工业机器人产业，同时企业环保意识增强，在产品设计、生产及应用环节更注重能耗降低与环境友好。

2. 技术融合创新

• 协同作业 + 边缘计算
  ：通过协同作业技术实现多机器人联动，搭配边缘计算提升数据处理效率，进而优化机器人作业响应速度与整体性能；
• LLM（大语言模型）与机器人融合
  ：传统模式为 “Robotics today: engineer in the loop”（工程师参与流程），而融合 ChatGPT 等 LLM 后目标变为 “user on the loop”（用户参与流程），可支持任意任务、任意机器人适配，例如 “以割草机模式检查货架”“排列彩色方块组成微软标志”，并能通过部署持续改进功能。

3. 精度要求提升

在工业制造精细化发展背景下，市场对工业机器人定位精度的要求不断提高，推动机器人在机械结构、传感技术等方面持续优化。

三、市场与企业动态

1. 本土重点企业

报告聚焦本土工业机器人企业，提及埃夫特、珞石等重点企业，这些企业在 6.Axis、G-Axis 等产品领域布局，参与市场竞争，是推动中国工业机器人产业发展的核心力量；同时提及贝加莱等企业，其产品（如特定品类）在市场中形成竞争格局。

2. 产量与竞争

• 产量情况
  ：文档提及 “中国工业机器人产量” 相关内容，但未明确具体数值，仅暗示产量为产业发展的重要衡量指标；
• 竞争焦点
  ：6.Axis 与 G-Axis 机器人是市场竞争的核心产品类型，企业通过技术优化、产能提升争夺市场份额，同时核心部件（如减速器）的性能与成本也成为竞争关键。

四、研发投入

研发投入是产业技术创新的核心支撑，报告提供 2020-2024 年中国工业机器人相关研发数据，具体如下表：

从数据可见，研发费用呈逐年递增趋势（2020 年 1.69 增长至 2024 年 4.42），反映企业对技术创新的重视；研发费用率虽有波动，但整体维持在合理区间，保障研发投入的可持续性。

五、产品与解决方案

1. 核心部件

核心部件是工业机器人性能的关键，报告重点提及以下部件及技术特点：

• 减速器
  ：
• 技术特点 1：采用特殊的柔轮和轴承工艺，进行曲形优化设计，可提高产品扭转刚度与单向传动精度；
• 技术特点 2：采用组件式结构，提升产品设计自由度，适配不同机器人机型需求；
• 其他部件
  ：包括低压变频器、执行 / 传感部件、丝杠 / 导轨等，均为机器人正常运行的重要支撑，技术参数与性能需匹配不同作业场景。

2. 行业解决方案

报告指出，中国工业机器人产业已形成覆盖工业制造领域的行业解决方案，配套提供学习平台、ESThiAP 等工具与系统，帮助企业快速适配机器人应用，提升生产效率，实现从单一产品销售到 “产品 + 服务” 的综合赋能。

4. 关键问题

问题 1：2020-2024 年中国工业机器人产业研发投入呈现怎样的趋势？这一趋势反映出产业发展的哪些特点？

答案：2020-2024 年中国工业机器人产业研发投入呈现逐年递增趋势，研发费用从 2020 年的 1.69 增长至 2024 年的 4.42，研发费用率虽有波动但整体维持在 0%-12% 的合理区间。这一趋势反映出两大产业特点：一是产业重视技术创新，企业通过持续增加研发投入，推动机器人在定位精度、协同作业、LLM 融合等技术领域的突破，以满足工业制造精细化、智能化需求；二是产业发展具备可持续性，合理的研发费用率保障了研发投入与企业经营的平衡，避免盲目投入，为技术转化为实际产品竞争力提供稳定支撑，助力本土企业在 6.Axis、G-Axis 等产品竞争中占据优势。

问题 2：中国工业机器人系统包含哪些核心组件？各组件在机器人作业中分别承担怎样的作用？

答案：中国工业机器人系统包含控制类、驱动类、传感类、机械结构类、辅助类五大核心组件，各组件作用明确且协同支撑机器人作业，具体如下：

1. 控制类组件
   ：包括控制系统（控制卡、工控机）和示教器，是机器人的 “大脑”，负责规划运动轨迹、设定作业参数、接收操作指令，实现对机器人的精准控制；
2. 驱动类组件
   ：主要是驱动系统（伺服电机、减速器），作为机器人的 “动力源”，为机械结构的运动提供动力，同时保障运动的精度与稳定性，直接影响机器人作业效率；
3. 传感类组件
   ：即传感系统，相当于机器人的 “感官”，感知环境温度、工件位置、受力情况等信息，并将数据反馈至控制系统，以便及时调整作业流程，避免误差；
4. 机械结构类组件
   ：包含基座、腰关节、大臂等部件，构成机器人的 “身体框架”，通过多关节联动实现抓取、搬运、装配等物理作业，是执行具体任务的载体；
5. 辅助类组件
   ：涵盖输入输出系统、外围设备，起到 “桥梁与辅助” 作用，实现机器人与外部设备的数据交互，同时提供作业所需的辅助支持（如物料传输）。

问题 3：LLM（大语言模型）与工业机器人的融合呈现怎样的模式转变？这种转变对工业机器人的应用场景有何影响？

答案：LLM 与工业机器人的融合呈现从 “工程师参与流程（engineer in the loop）” 到 “用户参与流程（user on the loop）” 的模式转变。传统模式下，机器人作业任务的设定、参数调试等需依赖专业工程师操作，普通用户难以直接干预；而融合 ChatGPT 等 LLM 后，机器人可支持 “任意任务、任意机器人” 适配，用户无需具备专业工程知识，即可下达如 “以割草机模式检查货架”“排列彩色方块组成微软标志” 等任务指令，且系统能通过部署持续改进功能。
这种转变对工业机器人应用场景的影响主要体现在场景拓展与易用性提升：一是打破专业壁垒，使机器人可应用于更多非专业操作场景（如小型制造车间、仓储分拣等），普通员工即可操作，降低企业应用门槛；二是支持个性化、灵活化任务，不再局限于固定流程作业，能快速响应不同生产需求（如多品类产品装配、动态环境检测），进一步扩大工业机器人在工业制造领域的应用范围。