M2覓途咨詢×立方知造局 重磅推出
《2022年中國工業機器人市場白皮書》
54頁深度研究報告
涵蓋行業90%以上企業一手調研
獨家行業數據，貫穿上中下游市場核心
從宏觀到微觀，全景展現中國工業機器人市場
我們梳理了此次白皮書中部分核心觀點，與您共享。
1. 疫情之下，逆勢上漲
核心觀點一：中國工業機器人市場，自帶跑步前進屬性。 工業機器人是制造業產業升級的核心環節。環境壓力越大、競爭越激烈，企業對工業機器人的需求就越迫切。
工業機器人市場，世界看亞洲，亞洲看中國。 在2020年疫情的不利影響下，全球經濟遭受重創，但中國工業機器人市場逆勢上漲，同比銷量增速達19.1%。
而根據《2022年中國工業機器人市場白皮書》（以下簡稱《白皮書》）最新統計的獨家市場數據，2021 年中國工業機器人市場的總出貨量為23.6萬臺。
作為工業隱形助推器，工業機器人是機器換人、制造業產業升級的核心環節。這也意味著，作為生產方式變革的要義之一，環境壓力越大、競爭越激烈，企業對工業機器人的需求就越迫切。 因此，當下中國工業機器人市場，自帶跑步前進屬性。
本次覓途咨詢與立方知造局聯合重磅發布的《2022年中國工業機器人市場白皮書》，以Data Science 數據庫為支撐，深度調研了90%以上（占有率）市場玩家及相關協會機構，通過大量獨家數據，全景呈現中國工業機器人市場面貌。
《白皮書》通過對工業機器人及上下游市場的長期跟蹤，通過對市場主要生產企業的調研總結分析，并結合協會權威數據的衡量，數據準確率達 90%以上。
核心觀點二：應用極其廣泛、增速既穩又快、國產替代空間巨大，是當下中國工業機器人市場的主要特征。 通過《白皮書》我們發現，工業機器人的應用已涵蓋46個行業大類，從農業、林業，到采礦、紡織、食品制造，再到汽車制造、通用設備制造，再到教育、衛生、國家機構。工業機器人正在全面滲透于第一、二產業及其它領域。
《白皮書》中工業機器人應用的部分行業及細分領域 中國工業機器人市場的發展潛力究竟有多大？ 根據《白皮書》獨家數據，未來五年內中國工業機器人市場將繼續保持每年25%以上的增長速度。 樂觀源于中國制造轉型升級背景下，以下四方面帶來的新一輪增長契機：
1. 在后疫情時代，下游3C領域、汽車市場以及機械加工領域的擴產擴容，刺激工業機器人需求；
2. “十四五”規劃政策強力支持，智能制造不斷提速；
3. 工業機器人是制造業升級的核心抓手，產業鏈增長可持續、國產替代力度和邏輯較強，核心標的值得高度重視和戰略配置；
4. 從2010年中國市場開始快速發展以來，工業機器人10年壽命周期已到，存量市場迎來新一輪升級換代。
數據來源：M2 Data Science
2. 下游主要應用行業生長旺盛
立方知造局以《白皮書》中的3C制造與新能源汽車行業為例：
數據來源：M2 Data Science
核心觀點三：3C制造業：投資熱情高漲、SCARA機器人應用最廣
2021年，供給側的缺芯困境和需求側的新型換機潮，共同構成了3C制造業的一體兩面。
疫情下遠程辦公、遠程教育、線上游戲等催生了對筆記本電腦、平板電腦的需求，5G的推廣應用則帶來新一輪換機潮，智能穿戴、自動駕駛等新型終端也蓄勢待發。
于此同時，政策也在持續加碼。去年11月，工信部正式印發《“十四五”信息通信行業發展規劃》，給中國數字化轉型提出明確發展指標：
到2025年，每萬人擁有26個5G 基站，5G用戶普及率達到56%等具體指標。從而推動 3C 企業產品創新升級以及數字化智能化的生產效率。
政策端與需求端的強力刺激掩蓋了供給端的不足，行業內投資熱情依然高漲。根據國家統計局最新公布的數據顯示 2021 年 3C 行業固定投資同比增長 22.3%，總量達 2.4 萬億。
在《白皮書》中，立方知造局預計，3C產業將繼續保持15%以上的增速發展。
由于SCARA機器人負載小、速度快，且相比其他機器人擁有成本優勢，因此在3C領域的應用比重最大。
2021年3C行業工業機器人總規模 4 萬臺，其中 SCARA 機器人占比近 70%，總銷量為 2.8 萬臺。
數據來源：M2 Data Science
核心觀點四：汽車制造——制造標桿的樂觀主義——新能源汽車市場的發展，帶動背后產業鏈的巨大改變：牽動制動系統、電控系統、驅動系統等上游供應鏈市場，都在經歷重大變革。
對于工業機器人來說，這意味著新一輪的市場增長。
汽車是工業機器人第二大應用領域。
作為國民經濟創匯大戶，衡量中國制造水平的標桿，新能源汽車市場滲透率從 2020年的5.4%上升到了2021年的14.8%。
通過調研資料，立方知造局發現有一個頗為有趣的現象：
對新能源汽車的未來增速，政府預估相對保守，行業內人士則普遍更加激進樂觀。
國務院辦公廳發布的《新能源汽車產業發展規劃(2021—2035 年)》預計，到 2025 年新能源汽車滲透率要達到20%。
而覓途咨詢與立方知造局在調研中，結合眾多車企、投資公司訪談、數據，發現普遍認同一個更加激進的數字：30%-35%。因此未來 1~2 年內仍是新能源汽車生產線建設的高峰期。
新能源汽車市場的發展，帶動的是背后產業鏈的巨大改變：牽動制動系統、電控系統、驅動系統等上游供應鏈市場，都在經歷重大變革。
對于工業機器人來說，這意味著新一輪的市場增長。
《白皮書》統計，汽車整車制造市場工業機器人的規模為2.5萬臺，占比 57.9%。汽車零部件市場 2021 年工業機器人的銷售規模為 1.8萬臺，占比42.1%。
數據來源：M2 Data Science
不過，行業應用雖然樂觀，中國本土品牌仍需加速追趕：
在汽車制造業中，本土工業機器人品牌市場比重僅為 6.7%，甚至比 2020 年還下降了近3個百分點。汽車制造是最早使用工業機器人的行業，需求仍在攀升，對于中國本土品牌來說，既是機遇，也是挑戰。
具體來講，中國工業機器人本土品牌從產品分類、應用領域和下游行業方面看，分別呈現出怎樣的競爭格局？哪些企業值得重點關注？都有哪些政策影響了市場發展？
以下為白皮書部分內容節選：
另外，如果您想要進一步了解工業機器人市場實時產業動態與可視化圖譜，或是想要了解工業機器人以外的更多中國制造業產業鏈大數據，歡迎您了解Data Science數據庫。
3. 關于Data Science數據庫
Data Science數據庫是什么？
簡單來說，就是通過打通從市場數據到制造生產數據的閉環，提升產業透明度，從而助力企業、政府、投資機構更快、更精準地做出決策。
如果以2013年為中國大數據元年，那么中國的大數據應用發展已經有將近10年的歷程了。
不過，在制造業，大數據應用遠弱于其它領域——
由于工業品SKU多、專業性強、信息獲取高，傳統的感知外部市場的方式成本高、反饋慢、視野窄，無法適應智能制造決策輔助的需求。
而目前廣泛存在的制造大數據應用偏向于制造數據（研發設計、生產、設備、通訊、物流、運維、銷售、服務等），缺失了市場端數據（規模、增長、區域、競爭、價格、產業鏈、渠道、產品迭代、技術升級、產業政策等），無法打通前后端。
企業經營的最終目的是盈利，制造數據如果與市場數據無法有效銜接，再多的生產數字化也好像蒙上眼睛走路——方向不對，努力全廢。
Data Science數據庫的優勢，是通過以下四個方面，為經營決策提供完整閉環信息：
市場/產業透明度（規模、增長、競爭、區域、行業等）
產業鏈（上游、下游、原材料價格、產品價格等）
主流企業（產品、價格、業績、渠道等）
M2指數（采購指數、產品迭代指數、技術升級指數等）
Data Science數據庫利用工業品的產業鏈屬性，通過數據庫、合作伙伴、數據交換、智能算法，按月、按季度不斷更新更新市場數據，對行業政策及規劃做到100%收錄及解讀。
最終，Data Science數據庫可以實現市場預警、決策輔助、產業政策輔助制定、生產計劃輔助制定等一些列功能。
未來對于企業來說，數據決策力就是競爭力。
據統計，制造企業在利用大數據技術后，其生產成本能夠降低10%—15%。
不過，大數據技術對制造業的影響遠非成本一個方面。
在產品的全生命周期中，從市場、設計、制造、服務到再利用，每一個環節都需要大數據應用，從而更精準、個性化地了解客戶需求。
而無論是更加精益化、柔性化、智能化的生產系統建立，還是更多樣化的商業模式探索，同樣離不開以大數據為基礎的決策支撐。
目前中國大數據應用實踐的特征是：描述性、預測性分析應用多，決策指導性等更深層次分析應用偏少。
中國制造業位居世界第一，卻大而不強。在未來轉型升級的路上，如何進行科學決策、提升創新能力、創造高價值產品，在國際分工中從中低端走向高端，這些都與制造業大數據應用密不可分。
在Data Science中，制造業產業鏈大數據都能找到。
完整、可視化的產業圖譜。覆蓋能源、自動化、石化、3C、鋰電池、醫療設備、機器人等眾多行業。
從宏觀到微觀，從行業到企業、產品，詳細數據動態追蹤