AI 时代的工业机器人：新需求与新能力

Samantha Mou

市场分析师

Samantha负责支持Interact Analysis在工业自动化领域的研究。Samantha拥有经济学硕士学位，曾在德国进行工业设备和汽车零部件的市场研究工作。

全球工业机器人市场在2025年开始复苏，出货量同比增长5.1%，销售收入同比增长0.8%，增长动力主要来自亚洲市场。未来五年，随着机器人在更多制造环节及新兴行业中的应用不断深化，以及AI相关应用催生新的市场需求，全球工业机器人市场预计将保持稳健增长。本文将探讨人工智能技术的快速发展如何影响工业机器人和协作机器人的市场前景，以及机器人制造商正如何调整战略布局，以把握新一轮增长机遇。

AI 正从两个方向推动机器人需求

我们观察到，AI 正通过两条路径影响机器人需求。首先，AI供应链相关产业的快速增长正在直接带动制造环节对机器人的需求。其次，AI驱动的软件正在提升机器人的能力与易用性，使其能够执行此前无法完成的任务，从而在原本难以渗透的市场中创造新的需求。

AI供应链：机器人需求的新源头

与AI相关的制造业增长正在为多个细分领域带来销售机会：

半导体行业：AI 芯片需求加速了半导体行业的投资热潮，也带来了新的自动化需求。我们预计，到 2030 年，应用于半导体行业的机器人销售额将以 7.8% 的平均年增长率增长，增速超过大多数其他行业。轻负载多关节机器人和 SCARA 机器人是主要受益者，此外用于晶圆搬运的移动协作机器人需求也在快速增长。这类新兴移动协作机器人的需求集中在亚洲，尤其是中国台湾、中国大陆和韩国；该细分领域的主要供应商包括达明（Techman）、节卡（Jaka）、优傲（Universal Robots）和发那科（Fanuc）。

注：半导体行业的机器人需求增速预计将高于其他行业。

数据中心设备制造：从服务器机柜到PCB，AI 数据中心相关设备的制造正在带动整个供应链的机器人需求。除传统工业机器人外，协作机器人也越来越多地用于检测和零部件搬运等环节，原因在于其灵活性以及能够与人员协同作业的能力。

人形机器人作为协作机器人客户行业：协作机器人供应商正在向人形机器人制造商供应机械臂，这一现象在中国市场尤为常见。一些具身智能新兴企业更倾向于专注软件开发，而部分硬件则通过外部供应商采购。我们注意到服务这一市场的协作机器人供应商包括珞石、节卡和法奥机器人等。

AI 赋能机器人能力升级

与此同时，AI 正在显著提升机器人的能力和易用性。这一点对于推动机器人市场发展尤为重要，因为编程难度高、系统集成复杂等问题长期以来一直是企业部署机器人的主要障碍。在我们近期的市场之声（Voice of Market）调研中，厂商问卷显示，“集成复杂性”已成为工厂物料运输自动化过程中最主要的阻碍因素，甚至超过了前期投资成本的顾虑。

具体来看，我们注意到 AI 在机器人领域主要应用于四个方面：（1）基于AI的机器视觉与机器人引导；（2）AI 赋能的机器人指令生成与编程；（3）AI 驱动的路径优化与多机器人协同控制；（4）新兴的机器人远程监测与预测性维护应用。

AI使机器人能够理解并响应自然语言，同时支持低代码（Low-Code）甚至零代码（No-Code）编程，大幅降低了机器人的使用门槛。此外，AI还赋予机器人在复杂、动态环境中执行任务的能力，使其能够胜任过去难以实现自动化的工作场景。例如，发那科（Fanuc）展示了基于AI的双机械臂协作控制方案，通过两台协作机器人手臂完成线缆分拣任务，而这类柔性操作传统上一直是机器人应用中的难点。该公司还展示了利用 AI 驱动机器人实时追踪运动中的零部件，并执行螺丝锁付等高精度作业，凸显 AI 提升在机器人环境适应能力方面的潜力。

不过，AI机器人技术仍处于发展初期，距离大规模商业化应用尚有一定距离。目前行业仍面临多项挑战，包括远程监控场景下的网络安全风险、低代码编程在复杂任务中的能力局限，以及AI软件开发所需的高额研发投入等问题。AI机器人的广泛普及仍有赖于技术的持续创新与成熟，同时也需要在更多工业应用场景中验证其实际价值。

机器人厂商如何应对AI带来的机遇

面对人工智能技术快速发展所带来的新机遇，行业领先企业正积极调整战略布局并加大投入。一方面，机器人厂商正陆续推出面向电子制造和半导体行业的专用解决方案。例如，ABB 于 2025 年推出 Lite+ 小型机器人系列，并将电子行业列为其关键目标行业之一；新时达推出了专用晶圆搬运机器人，以满足半导体行业需求。

另一方面，为提升产品竞争力，机器人厂商正加速将AI能力融入现有产品体系，以增强机器人的性能、灵活性和易用性。例如，Universal Robots 和 Fanuc 均已宣布与 NVIDIA 合作，共同开发基于 AI 的机器人编程和仿真工具。

这些举措反映出机器人制造商正在着力解决制约行业发展的核心痛点，尤其是机器人部署过程中长期存在的集成复杂、编程门槛高等问题。通过引入AI技术，企业希望进一步降低自动化应用难度，加速机器人在更广泛场景中的普及。