峰瑞报告20 | 以史为鉴,为什么我们看好工业机器人?

峰瑞资本 2020-12-18 22:55

工业机器人到了最好的发展时机。根据中国海关、智研咨询的数据,2019年中国工业机器人首次出口数量大于进口数量,出口数量为105,604台,进口数量为60,723台。

作为世界最大的制造业大国,中国赶上了科技创新政策,再叠加人工智能技术的发展,我们认为,中国终将诞生世界级的工业自动化企业。这些企业的产生有什么规律,它们又将以什么样的方式发展?

以史为鉴。通过分析工业机器人在美国、德国、日本的发展过程,我们试着寻找工业机器人行业发展的共性因素:宏观环境和政策、劳动力丰富程度、行业需求。

相较于德国,中国和日本工业机器人产业起飞的条件有较大的相似性。无论是从GDP构成、劳动力结构,还是从工业机器人的保有量来看,中国的当下跟1990年前后的日本相近。不同的是,日本在1990年前后之后,机器人发展进入平稳增长期。然而,在我们看来,在2020年之后,中国机器人产业将进入新的高速发展期。

那么,具体而言,创业公司可以怎么进入这个即将爆发的领域,并建立壁垒、赢得竞争?我们研究了工业机器人领域“四大家族”的发展兴衰。它们的成长起落也可以为中国的工业机器人企业提供借鉴。

本文将探讨:

  • 为什么说中国到了发展工业机器人的好时机
  • 最早诞生于美国的工业机器人,为什么却先在日本、德国发展起来了
  • 除了汽车、3C,哪些行业还有工业自动化的机会?
  • 中国的工业机器人行业能从“四大家族”学到什么

进入正文前,先分享3个初步结论:

  • 无论是从宏观政策、劳动力构成,还是需求侧来看,中国现在都具备发展工业机器人的条件。

  • 中国的工业机器人企业能从“四大家族”学到的经验:先要有核心技术,核心技术越底层,优势越大;产品的通用性很重要;要注重协同效应和规模效应;软件能提高毛利;最大的壁垒就是行业的壁垒,必须要有行业know-how;要拉长服务链条,纵向和横向都要拉长。

  • 物流、家电、纺织等市场规模较大的行业,自动化程度、机器人的使用量与其行业体量不匹配。这些行业发展工业机器人的空间巨大。



以史为鉴,工业机器人研究

文 / 姚远(yaoyuan@freesvc.com)


/ 一 / 
最早诞生于美国的工业机器人,
为什么却先在日本、德国发展起来了?

01 为什么美国没有发展起来工业机器人

世界上第一台工业机器人诞生于美国。1961年,美国Unimation公司推出了机器人Unimate,这个重达1.8吨的机械臂,在通用汽车公司新泽西州的一条组装线上安装运行。它的功能很简单:把高温的铸件从压铸机上取下,再焊接到汽车车身上,从而把工人从这个危险、对健康有危害的任务中解放出来。


但是,工业机器人随后并没有在美国得到广泛应用,主要原因包括:

当时的工业机器人功能简单、性能不佳,成本高昂。第一代Unimate的售价高达35,000美元,只能完成一些简单工序的大件焊接,然而当时制造业工人的时薪只有2美元。客户的采购意愿不强烈,这并不意外。

此外,美国当时劳动力充足。工业机器人诞生之时的1960~70年代,美国的制造业就业人数达到历史高峰,这是由二战之后的baby boom导致的。同一时期,依据Wind和华金证券研究所的数据,美国的失业率也攀升至高点,接近10%。机器取代人,只会进一步减少工作岗位。美国政府没有动力从政策上支持机器人产业的发展。

02 机器人产业何以在日本、德国起飞?

德国和日本制造出的第一台工业机器人,都发端于Unimate。当时美国的机器人在国内卖不出去,机器人企业就到全世界去宣讲,推销产品。一些德国和日本公司采购了美国的机器人,再来改造。

为什么德国和日本对工业机器人有如此高的积极性?

一个很重要的因素在于,这两个国家都面临着劳动力不足的问题。

同为二战战败国,日本、德国在战争中损失了很多青壮年。20世纪60-70年代,德国和日本15岁-64岁的劳动力人口占总人口比重都在波动下滑。从失业率来看,德国大约低于4%,日本不到2%,失业率比较低。当然,日本的失业率低,部分原因是日本有终身雇佣制。相比之下,同期美国的失业率约为10%,要高得多。

第二,汽车行业的崛起。

20世纪六七十年代,德国和日本的汽车销量都开始迅猛增长。德国的汽车年产量从不足200万辆提升至近400万辆,日本的汽车年产量从不足100万辆提升至600万辆以上。下游的产业也随之崛起。


在这样的大背景下,日德政府大力支持发展机器人行业。

德国政府提出了“改善劳动条件计划”。计划强制规定:部分有毒、有害的危险工作岗位,必须使用机器替代人。

日本当时的政策支持力度更大,直接给机器人公司和使用机器人的工厂提供贷款、补贴、现金等优惠政策,还设立机器人研究室,支持相关产业研究。

综上,劳动力不足、汽车行业的振兴,叠加政策支持,德国和日本的工业机器人开始崛起。

03 以日本为例,看工业机器人的发展趋势

日本的工业机器人经历了3个发展阶段:1970到80年代初步发展,1980到90年代快速普及,1990年代之后进入平稳增长期。1990年,是日本工业机器人发展的关键年份——快速发展期的顶峰和平稳发展期之间的分水岭。


日本工业机器人的蓬勃发展,和汽车、半导体两大工业的发展高度相关。

上文提到汽车行业是工业机器人发展的驱动力之一。有一个关于这两者关系的指数:汽车产量增长率与工业机器人出货指数增长率动态相关系数。系数越大,说明汽车和工业机器人正相关程度越高。根据国家统计局和华金证券研究所的研究,日本汽车产量增长率与工业机器人出货指数增长率相关性非常高。1984-2017年动态相关系数平均达到0.41,2010年前后最高达到0.9。

半导体行业也是促进工业机器人发展的重要因素。

20世纪70年代,日本半导体行业(IC行业)和工业机器人行业的增长率惊人地同步,均是先从17%左右提升至30%左右,再降至约20%。


日本占世界半导体的市场份额从1970年代到90年代持续攀升,在90年代达到顶峰。1990年代,既是日本工业机器人发展的顶点,也是日本半导体行业发展的顶点。





峰瑞观点


以史为鉴,从德国、日本发展工业机器人的历史来看,影响工业机器人市场的三大因素包括宏观环境和政策、劳动力丰富程度、行业需求。1960-1970年代的美国不具备这些发展工业机器人的条件,日本、德国都具备,所以日本、德国的工业机器人发展起来了。


/ 二 / 
为什么中国到了发展工业机器人的好时机?

01 中国所具备的发展工业机器人行业的条件

跟日本、德国相比,中国到了发展工业机器人的时机了吗?

政策层面。中国的制造业升级中,自动化、智能化改造是很重要的方面;最近的国产替代的趋势、“新基建”的推出,也在政策层面为中国工业自动化的发展提供了动力。

比如,新基建中的城际高速铁路和城际轨道交通、新能源车充电桩、特高压、大数据中心,这些领域相关的基础设施建设需要符合降本增效趋势的机器代人方案。此外,“新基建”中的人工智能也和工业自动化直接相关。


第二,劳动力。依据Wind和东北证券的数据,从2013年到2018年,中国劳动年龄人口比例逐年下降,制造业工人工资逐步上升,机器人均价在波动下降,并在2013年-2014年间低于制造业工人平均工资。机器换人,在中国有明显的成本优势。

第三,需求侧。

中国既已是全球最大的汽车消费国,又开始拥有新能源汽车这样巨大的增量市场。新能源汽车的研发设计与生产制造,都将深度应用自动化、智能化技术;此外,与之配套的充电桩、输电线等基础设施的建设,也都需要自动化解决方案。

5G是另一个很重要的增量市场。5G的商用和普及会带来硬件设备的更新,除了手机,手表、手环、耳机等智能硬件也会迎来新增的巨大的出货量。

此外,中国是制造业第一大国,汽车、3C之外,其他行业的生产制造也需要工业机器人解决方案。

整体而言,无论是从政策,还是劳动力、需求侧来看,中国现在都具备发展工业机器人的条件。

02 中国和日本发展机器人的轨迹类似

对比中国和日德发展工业机器人的条件之后,我们发现,无论是从GDP构成、劳动力人口、工业机器人的保有量来看,中国当下跟1990年前后的日本很相近。

首先来看GDP构成。

2019年,中国三大产业的GDP占比刚好接近于日本的七十年代到八十年代,大约相差30年。2019年,中国第一产业增加值占GDP比重是 7.1%,第二产业占GDP比重接近40%,第三产业占GDP比重约为53%。日本在80年代到90年代,第一产业、第二产业、第三产业增加值占GDP的比重分别在5%以下、40%以下、60%到70%。


产业比例变迁背后,是机器人把人解放出来,流到服务业。这是一个带动产业结构进化的重要因素。

第二个指标,中国和日本劳动力人口的对比。

参照联合国《人口老龄化及其社会经济后果》中提到的标准,65 岁及以上人口比例超过7%,意味着该地区进入老龄化社会,如果超过14%,就进入老龄社会。

2000年初,中国65岁及以上的人口比例开始超过7%,2017年,中国65岁及以上人口比例超过10%。在日本,这两个时间点分别发生在1970年代初和1980年代中。跟GDP占比类似,中国当前的劳动人口构成和30余年前的日本相似。

 
第三个指标,工业机器人保有量。2018年,中国工业机器人的保有量是每万人65.2台,与日本90年代前后的水平接近。


对比中日工业机器人发展的轨迹,也有类似之处。

根据销量变化来看,中国工业机器人从2000年开始起步,2010年左右飞速发展,到2018、2019年,进入平稳、回落的时期,相当于日本在1990年前后所经历的,从顶峰进入平稳发展期。

我们一般把中国工业机器人的发展划为四个阶段:

2000年-2009年,工业机器人产业刚刚起步。欧美的3C产业往中国转移,需要一些自动化的解决方案。

2010年-2012年是飞速发展时期,是由汽车、3C产业蓬勃发展带动的。

2013-2017年是高速发展期。2013年是“4G元年”,用户需要更换各种类型的的硬件设备。3C产业飞速发展,与之相关的工业机器人也迅速发展。

2018年、2019年是回落调整期。国家政策对机器人领域的补贴减少,3C领域需求低迷。根据中国信息通信研究院的数据,2019年全年,国内手机市场总体出货量3.89亿部,同比下降6.2%。有些用户在等待5G普及之后再换手机。


那么,接下来,中国的工业机器人会像日本一样,进入平稳期吗? 我们的初步答案是,在2020年之后,中国的工业机器人还将进入新的高速发展期。

03 为什么说中国工业机器人将迈入新的高速发展期?

首先,来看工业机器人销量、汽车销量、汽车制造业投资增速之间的关系。

对比2015年到2020年汽车制造业投资增速和汽车销量增速(延后13个月)之后,你会发现两者的发展轨迹非常吻合。


汽车制造业投资中很重要的一部分,就是工业自动化。这种联动效应传导过来,你会发现,汽车销量和机器人销量密切相关。从2012年到2018年,中国的上年乘用车销量增速和当年的机器人的销量增速非常匹配。

2020年,工业机器人和汽车市场回暖的节奏也很相近。

进入2020年以来,工业机器人回暖,工业机器人当月产量有明显回升。根据wind和上海证券研究所的数据,在此前的2018-2019年,中国工业机器人当月产量波动比较平缓,甚至略有下降。工业机器人当月产量的同比增速变化更为直观,2018年9月至2019年9月,工业机器人当月产量的同比一直是负增长,从2019年底到今年又开始转正。

我们再来看一下同期汽车销量的变化。

从2019年1月至2020年3月,中国汽车每月及累计产销量同比大多数是负增长率,在2020年1月至3月更为“惨烈”,4月之后,同比增长率转正,5月至7月的涨势更为明显。


汽车涨势背后有一个很重要的因素,就是新能源汽车。中国新能源汽车单月产销同比增速从2019年下半年开始持续负增长,直到2020年7月,才进入正增长。7月至9月,新能源汽车的销量同比增长非常快,7月份是19.3%,8月份是25.8%,9月份就到了67.7%。


不仅是新能源领域,即使在传统车领域,今年也比2018、2019年有一个大的反弹。根据上汽通用汽车别克品牌公布的统计,9月份,实现批发销售98,722辆,同比增长28%,创下24个月以来的月销新高。

工业机器人和汽车市场回暖的节奏相一致,这印证了汽车销量的崛起确实带来工业机器人的复苏。

作为一个数据上的证明,从固定资产投资情况来看,今年2月以来,汽车行业的固定资产投资同比确实在回升,这些固定资产很大一部分投入在工业自动化领域。


再来看3C行业。

前文提到,3C行业在2018年、2019年经历了回落调整期。根据IDC对智能手机销量的预测,全球智能手机销量会上升,2020年预计销量将达到14亿,同比增长率将转正。其中的增量主要是5G手机带来的。2019年是“5G元年”,用户的换机需求被激发起来。根据中国信通院的统计,从2019年7月至2020年11月,5G手机出货量占比从0.2%提升到68.1%。


5G除了会带动手机的需求之外,也会带动其他智能硬件更新换代,意味着工厂要建新的产线,需要新的自动化方案。

并且,5G技术的引入能实现信号传输速度大幅提升。借助5G技术,机器人需要的关键支撑能力,比如数据量、速率和时延等因素,可以得到多方面的提升。

目前,我们看到,许多工业机器人项目集中在3C领域,主要原因在于:

跟美日德等国家相比,中国3C行业的自动化程度还较低。其次,中国是3C消费大国,工业机器人应用的市场空间大。还有一个重要原因,3C产品本身以及相关的工艺更新迭代快,不同技术方案、不同工艺的生产环节和检测环节,都需要新的自动化解决方案,这就为初创企业提供了源源不断的商业机会和市场切入点。

整体而言,除了政策、劳动力等宏观背景之外,从需求侧来讲,中国工业机器人发展的驱动力包括:

  • 首先,新能源、5G、新基建带来的新增市场,确实给工业机器人提供了很大的施展空间。

  • 其次,今年疫情导致“机器换人”的趋势,公众更加认识到机器的重要性。

  • 另外,人工智能的发展,会给工业机器人带来更多的应用场景。




峰瑞观点


无论是从政策,还是劳动力、需求侧来看,中国现在都具备发展工业机器人的条件。中国工业机器人现在的发展情况跟1990年前后的日本很相近,不同点在于,在2020年之后,中国工业机器人还将进入新的高速发展期。在存量市场,之前很多工业机器人解决不了的问题,现在随着技术的进步都可以解决。


04 除了汽车、3C,还有哪些行业有机会?

在中国,不同行业之间工业机器人的应用情况差别比较大。上文提到的汽车和3C行业,基本已经进入成熟阶段,工业机器人应用比较广泛。

峰瑞投资的翼菲自动化,就是一家积极布局3C、日化、药品、物流等领域自动化解决方案的公司。翼菲自动化主营工业机器人研发和制造,拥有国家专利技术近百项,是目前中国最大的并联机器人企业之一,也是少数几个进入世界 500 强企业供应商名录的中国机器人本体品牌公司。(欢迎点击链接,查看《如何投资工业机器人?| 峰瑞研究所-从投资中学投资》一文)

而在物流、家电、纺织等许多行业,机器人的销量远远小于它们的行业规模。



当我们把中国制造业的细分领域根据产值大小进行排行,再把这个结果跟工业机器人销量的比例进行对比,我们能从宏观上发现,汽车、3C、金属这些行业的规模和它们的机器人销量基本对应。但在物流、家电、纺织等大规模的行业,机器人销量远远小于它们的行业体量。所以,这些行业发展工业机器人的空间非常巨大。
 


工业机器人的密度,也能观察出来中国不同行业应用工业机器人的增长潜力。

2018年,世界工业机器人的平均密度是99台/每万人。中国是140台/每万人,虽然跟日本、德国、美国相比,有一定差距,但中国的工业机器人密度已经超过世界平均水平。(韩国比较特殊,产业结构比较单一。)


对比2017年全球汽车行业工业机器人密度,美国、德国、日本的工业机器人密度大约是中国大陆的2倍。而在非汽车行业,美国、德国、日本的工业机器人密度大约是中国大陆的4-7倍。


以此可见,在汽车以外的行业,中国在生产制造环节的自动化程度是较低的。

机器人在物流行业的应用

中国的物流网络很发达,人力成本相对较低,在运输效率上较为领先。但在物流的仓储管理等环节,中国跟美日等国的差距较大,仍然较为依赖人力,自动化的水平较低。

 

仓储应用场景成为当下工业机器人最活跃的领域之一,如搬运、分拣、上下料等。

 

峰瑞资本投资的Covaraiant.AI 专注于仓储领域的自动化解决方案。Covariant.AI开发了一个平台,该平台拥有搭载着相机的机器人手臂、特殊的抓手和充足的算力,擅长抓取仓库里的物品。Covariant.AI所研发的智能仓库机器人可以在某客户的仓库内对10000多种不同的物品进行拣选和分类,准确率高达99%。《连线》在报道中称,“Covariant.AI 尚未开发出像人一样灵活的适应性强的机器人,但它显然已经成功地将强化学习研究技术应用于工业环境。”


机器人在家电行业的应用

跟物流行业类似,中国家电行业的自动化程度也非常低,有发展工业机器人的巨大机会。

我们研究了家电行业三大巨头(海尔、美的、格力)财报里人工占营收的比例和人工占毛利的比例,这两个比例越低,意味着自动化程度越高。发现这三家企业人工/营收的比例大约在2.49%到3.49%之间,人工/毛利的比例大约在5.13%到8.16%之间。


跟充分利用工业机器人的汽车行业相比,家电行业的自动化程度还比较低。以一汽为例,一汽人工/营收的比例大约在0.997%,人工/毛利的比例大约在3.12%,远远低于家电行业。


峰瑞投资的海研自动化,就是一家深耕家电领域的自动化解决方案的公司。公司致力于机器视觉和人工智能在智能制造方向的应用,解决方案包括外观缺陷检测、高精度测量、零部件检测、定位与装配等,目前在家电领域占据行业龙头地位,并且已经向钢铁、家居、汽车零部件等行业拓展。

纺织行业发展自动化的空间很大

中国的纺织行业体量大,但是目前自动化程度低。如果能有适应纺织业的技术,将会有非常大的市场空间。

在纺织行业,缝这个环节最难自动化,因为服装材料是柔性的、不规则的。其他如剪、裁、洗、染色等等环节都可以自动化。

根据Institut für Textiltechnik等机构的研究,如果纺织行业解决了缝这个环节的自动化问题,带来的效率提升也是最明显的,可以减少21%-46%的人力。


在其他细分行业,我们也看到了工业机器人的机会。比如,峰瑞投资的一家专注爬壁机器人的公司行知行,既有基于磁吸附和高压水射流的爬壁机器人的本体和零部件的核心技术积累,又在船舶和石化领域积累了大量的行业经验。行知行通过与标杆客户长时间共同打磨,推出了能全方位满足客户需求的、行业领先的整体解决方案。

/ 三 / 
中国的工业机器人行业能从“四大家族”学到什么?

01 “四大家族”的发展历史

谈及工业机器人,绕不开发那科、ABB、安川、库卡这“四大家族”。“四大家族”的全球市占率约为40%,在中国的市占率更高一些,接近50% 。


我们来追溯一下“四大家族”的发展历史。

发那科成立于 1956 年,是全球专业的数控系统生产厂,于1971年成为最大的数控集成商。发那科有三大核心业务:工业自动化、机器人、智能工具,均以数控系统为中心,有协同和规模效应。现在发那科的数控产品还占据全球50%以上的份额,很多竞争对手也购买、使用它的数控技术。

 

瑞典企业ABB是一个非常大的工业集团,拥有电气化和工业自动化两大业务,所以它收入很高,核心的产品是电机和自动控制。原来ABB还有电网业务,2018年被剥离了。


安川电机创立于1915年,是日本第一个做伺服电机的公司,拥有逾百年的电机技术积累,是机电一体化的首提者。

库卡1898年在德国成立,1973年,它基于美国的Unimate改造、研发了名为FAMULUS的工业机器人。库卡把汽车领域的系统集成做到极致,先做本体,再往上延伸到零部件。

先来看起家技术。发那科从工业机器人最底层的技术——数控系统(CNC)起家。安川、ABB主要做控制器和电机。库卡从焊接设备起家,主要做本体,也就是最纯粹的机器人厂商。
 
再来看产业链布局。除了减速器之外,发那科、安川、ABB几乎涉猎跟工业机器人相关的所有零部件,而库卡基本只做控制器和本体。

02 为什么发那科能维持高毛利率、高净利率?库卡的特色和壁垒又在哪里?

追溯完历史,我们一起来看“四大家族”2019年的主要财务数据。

ABB的业务较多,收入明显高于其他三家,但它的工业机器人收入占比较低,只有11.8%。其他几家工业机器人的收入相近,工业机器人收入占比在30%到40%之间。

但“四大家族”的净利率和毛利率差距比较大。发那科的净利率和毛利率遥遥领先,库卡就“相形见绌”,净利率只有0.3%,几乎不怎么赚钱。


这样的局面维持了多年。上海证券研究所汇总的数据显示,从2011年到2019年,发那科的净利率一直领先于安川、ABB、库卡。在2018年、2019年,库卡的净利率低到几乎可以忽略不计。


是什么带来了发那科的高毛利?

这与发那科的几项发展原则不无关系。

第一,绝不量身定制个性化产品,只生产通用性的标准产品。这个发那科创始人稻叶清右卫门(Seiuemon Inaba)提出来的原则,被刻进了企业的DNA里。发那科非常重视通用化、标准化、规模化。

第二,除了减速器之外,零部件(控制系统和伺服系统)高度自制,提高技术壁垒。

第三,不同产品线的零部件可以共享,不同产品的下游用户群具有强关联性。

这几条原则带来了协同效应和规模效应,以致发那科的利润率可以做到较高。与此同时,拥有大量高毛利的软件业务,也使得发那科的净利率远高于同行。



峰瑞观点


从发那科身上,我们能学到的经验包括:首先要有核心技术,核心技术越底层,优势越大。发那科的机床数控技术比ABB、安川电机两家的电机技术更底层。其次,要注重产品的通用性;再次,协同效应和规模效应很重要。另外,软件能提高企业的毛利。


尽管不太挣钱,““四大家族””之一的库卡,也有厉害之处。

库卡深耕汽车制造这个行业,汽车制造领域的自动化,它是当之无愧的第一。几乎所有汽车巨头,都是它的客户。

库卡有几点做得比较好:首先给客户提供全周期服务,在纵向上拓展,包括工程设计、工艺规划、项目管理、售后服务等所有环节。其次,它给客户搭建完整生产线,在横向上拓展,不只卖单点产品,整个产线的机器人产品它都卖,也能形成一定的协同作用。



峰瑞观点


对中国工业机器人企业而言,库卡的经验在于行业积累很重要。做下游集成应用,最大的壁垒就是行业的壁垒,你必须要有行业know-how、客户资源等;要拉长服务链条,纵向和横向都要拉长。纵向是增加服务环节,横向是要丰富产品线。




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