通過複盤全球工業機器人發展曆程
，我們看到工業機器人經曆了從特種到通用

、從機械到智能、從單一到複雜的演變過程。隨著工業機器人開始應用到各類下遊行業

，逐步替代人類重複勞動，產業價值開始逐步顯現。以ABB為例，拆解產業鏈環節來看，工業機器人核心部件包括傳感、執行
、決策三層，其中IT架構是決定機器人智能化程度的核心，軟件重要性有望逐步提升。與此同時，隨著ChatGPT等大預言模型的興起，機器人正開始向具身智能演進
，產業變革有望加速到來。

核心觀點

工業機器人逐步走向智能化/通用化
，產業應用前景可期

全球工業機器人大致經曆三個發展階段：1）技術萌芽階段：最初的工業機器人主要用於軍事
、核工業等高危領域
，以示教再現型機器人為主；2）產業崛起階段：ABB、庫卡、發那科等領軍企業開始崛起，工業機器人開始具備感知和處理外界信息能力；3）產業升級階段：向通用工業場景延伸，智能化水平不斷提升。據IFR數據，2021年全球新增工業機器人安裝量為51.7萬台，同比增長31.2%
；據Inkwood Research預測，2021-2028年年全球工業機器人產值的CAGR將達14.7%。我們認為


，隨著工業機器人智能化不斷升級，人口供給收縮和下遊需求釋放驅動行業增長，產業應用前景可期。

IT架構是決定機器人智能化程度的核心，軟件重要性有望逐步提升

以ABB為例，拆解核心環節來看，工業機器人產業鏈包括上遊核心部件、中遊機器人本體及軟件、下遊係統集成與應用

，主要成本集中在減速器、伺服係統等上遊核心零部件。從功能分類來看，工業機器人部件可以分為感知、執行
、決策三層。ABB在傳感器
、伺服係統/控製器、算suan法fa軟ruan件jian等deng各ge層ceng級ji均jun有you布bu局ju，形xing成cheng工gong業ye機ji器qi人ren全quan棧zhan解jie決jue方fang案an。我wo們men認ren為wei，隨sui著zhe工gong業ye機ji器qi人ren向xiang智zhi能neng化hua發fa展zhan，已yi經jing逐zhu步bu進jin入ru軟ruan件jian定ding義yi階jie段duan，機ji器qi人ren正zheng逐zhu步bu演yan化hua為weiIT產品，軟件算法的差異將對機器人最終能夠實現的智能化水平產生重要影響，軟件地位有望逐步提升。

AI賦能有望助力產業變革加速到來

我們看到，對於簡單的機器人任務，ChatGPT已經能夠以zero-shot的方式解決
，對於課程學習
、AirSim避障等複雜任務，ChatGPT可以在人類用戶on-the-loop交互下實現。從工業領域落地情況來看，目前具身智能還處在產業發展早期
，AI應用集中在部分簡單場景。以ABB為例，2020年2月ABB與Covariant合作推出智能分選機器人，通過機器視覺算法提升識別效率和準確率。此外
，2023年7月，ABB宣布與微軟合作，將GPT-4應用於工業分析等場景。基於此，我們認為，隨著ChatGPT等大模型的出現，機器人正開始向具身智能演進，產業變革有望加速到來。

風險提示：宏觀經濟波動；技術應用落地不及預期。

正文

工業機器人：逐步走向智能化/通用化，產業應用前景可期

發展曆程：工業機器人走向智能化/通用化發展

工業機器人的發展曆程可以分為三個階段：

技術萌芽階段（20世紀50-60年代
，第一代工業機器人）：第二次世界大戰期間工業機器人的雛形始成，其最初是出於軍事、核工業的發展需要，用來滿足代替人類進行放射性物質處理的遙控機械手。此後
，美國發明家喬治·德沃爾最早提出工業機器人的概念並於1954年申請“可編輯關節式轉移物料裝置”的專利。1958年，世界上第一家機器人公司Unimation成立，並於1959年利用喬治·德沃爾的專利推出了世界上第一台真正意義上的工業機器人Unimate，開創了機器人發展的新紀元。在此期間主要為第一代工業機器人，即沒有自主決策能力和環境感知能力的示教再現型機器人。

產業崛起階段（20世紀末期
，第二代工業機器人）：1968年起，Unimation先後將機器人製造技術轉讓給日本川崎、英國GKN公司
，工業機器人業務擴張到日本和歐洲
，開始走向產業化和全球化。1969年
，ASEA公司研製出全球首台噴塗機器人，川崎成功推出了日本第一台液壓動力機器人“川崎 Unimate 2000”。此後
，更多公司入局工業機器人領域
，形成了以ABB
、庫卡為代表的歐洲機器人企業以及以川崎、發那科、anchuanweidaibiaoderibenjiqirenqiyegeju
，jiqirenshichangwenbuzengchang。zaiciqijian
，gongyejiqirencongdiyidaifazhandaodierdai
，nenggouganzhiwaijiexinxibingjinxingjiandandechulihefankui。

產業升級階段（21世紀初期，第三代工業機器人）：隨著工業自動化的發展
，工業機器人不斷拓展應用場景
、發展核心技術。1）從應用場景來看

，工業機器人能達到更快速度、更高精準度，以及更大範圍的大小型號和負載，實現在大型工件搬運生產、物流運輸、食品飲料、生物製藥、汽車製造等更加廣泛和智能的場景應用。2）從技術發展來看，工業機器人核心技術得到快速發展。2002年美國波士頓公司和日本公司共同申請了第一台“機械狗”智能軍用機器人專利；2004年安川和ABB均開發了可以同步控製多台機器人的控製器；2006年意大利柯馬公司推出了第一款無線示教器
；2015年ABB推出世界上第一台真正意義上的協作機器人YuMi。在此期間工業機器人進入第三代，具備智能化特點，可以利用各種傳感器、測量器獲取信息並利用智能技術進行識別、理解和反饋。

工業機器人四大家族憑借在原有業務的領先優勢和對機器人技術的高度掌握占據高位。以ABB的發展曆程為例，公司成立於1988年
，是由具有百年曆史的兩家著名電氣公司——電氣照明和發電機製造商ASEA和高壓電氣傳輸公司BBC合並而來，此後ABB成為了電氣和自動化領域的技術領導者，提供全麵且日益數字化的電氣化、運動和自動化解決方案。在此基礎之上
，ABB對業務結構進行調整，延續其前身ASEA公司在工業機器人領域的領先布局，開始快速發展機器人業務，自1974年推出世界上第一台微電腦控製的機器人以來，ABB不斷取得突破性創新，不斷完善工業機器人在產業鏈上的產品布局
，並通過技術創新提升性能。

市場現狀：“四大家族”占據的穩增長市場

工業機器人市場規模穩步增長，全球新增裝機量快速增長。根據IFR數據，2021年全球新增工業機器人安裝量為51.7萬台，同比增長31.2%，2012-2021年複合增長率為12.0%。根據Inkwood Research數據，未來全球工業機器人市場規模將保持穩定增長
，從2020年的553.7億美元增長至2028年的1653.5億美元，2021-2028年複合增長率為14.7%。

工業機器人市場集中度較高，以機器人“四大家族”為主。根據IFR數據，2020年全球工業機器人市場中，發那科
、ABB、安川、庫卡四家占比超過65%，其中發那科排名第一占比17.3%，ABB第二占比15.7%，安川和庫卡分別占比12.9%和12.1%。“四大家族”的主要業務和在機器人領域的核心技術各不相同，安川和庫卡以機器人業務為核心，而發那科和ABB則分別起家於工廠自動化設備和電力業務。其中ABB的業務以電氣
、運動控製
、過程自動化、機器人與離散自動化為核心的，2022年電氣業務營收占比47.9%

，機器人與自動化業務占比10.8%。

驅動力：人口供給收縮和下遊需求釋放驅動行業增長

人口老齡化導致人力成本上升
，機器替人為大勢所趨。世界各國的生育率已連續多年下降，據國家統計局
，2021年中國15-64歲人口占比已降至68.3%。企業用人成本不斷攀升，根據國家統計局數據，2022年中國製造業就業人員人均工資已達86933元
，同比增長5.2%，高於GDP增速。勞動力成本上升的長期趨勢將成為工業機器人產業發展的強大驅動力。

新xin能neng源yuan汽qi車che的de爆bao發fa為wei工gong業ye機ji器qi人ren帶dai來lai需xu求qiu釋shi放fang。由you於yu新xin能neng源yuan汽qi車che的de帶dai動dong，汽qi車che行xing業ye進jin入ru下xia一yi輪lun擴kuo張zhang周zhou期qi，工gong業ye機ji器qi人ren將jiang持chi續xu受shou益yi。以yi中zhong國guo為wei例li，據ju同tong花hua順shun數shu據ju，從cong2021年起新能源汽車銷量進入爆發式增長階段，2023年6月銷量超過80萬輛。

半導體
、光伏、鋰電等行業也有望帶來大量工業機器人需求。汽車與3C電子是工業機器人需求量最大的兩個行業
，如今3C電子需求相對疲軟，大部分企業開始積極探索汽車和3C之外的業績增長點，如半導體
、光伏、鋰電等。2022年全球半導體市場規模達5735億美元，隨著AI帶動算力芯片設計
、製造
、封裝等產業需求，半導體擴產有望帶動工業機器人建設需求。

IT架構是智能化核心，軟件重要性有望逐步提升

工業機器人產業鏈：可分為上遊核心零部件
、中遊機器人本體及軟件以及下遊係統集成及應用三個環節。上遊核心零部件包括傳感器、控製器、減速器、伺服係統，傳感器主要分為內部傳感器和外部傳感器

，伺服係統主要包括伺服驅動器和伺服電機兩個部件
；中遊包括機器人本體製造及配套軟件產品；下遊包括係統集成及應用
，係統集成即將各種機器人、傳感器、控製器、軟件等組合以形成一個完整的自動化生產線
，工業機器人應用覆蓋廣泛，其中主要應用領域為汽車製造、電子電氣、食品製造、金屬加工及製藥行業等。

上遊核心零部件為工業機器人主要成本來源
，盈利能力強勁。從成本來看，2020年工業機器人60%的成本由上遊核心零部件構成，其中減速器、伺服係統、控製器分別占比35%

、25%
、10%，機器人本體僅占比15%。從毛利率來看
，盈利能力較強的環節主要集中在上遊核心零部件，2020年減速器、伺服係統、控製器的毛利率分別約為40%、35%和25%
，中遊本體製造毛利率較低僅15%，下遊係統集成毛利率較高為35%。

以ABB為例，按照具體功能結構，我們可以將工業機器人核心部件歸納為：感知層
、執行層
、決策層。具體來看：

感知層：工業機器人的信息最初來源

傳感器是機器人的“感知器官”
，是(shi)機(ji)器(qi)人(ren)實(shi)現(xian)與(yu)環(huan)境(jing)交(jiao)互(hu)及(ji)精(jing)準(zhun)運(yun)動(dong)的(de)信(xin)息(xi)來(lai)源(yuan)。傳(chuan)感(gan)器(qi)用(yong)來(lai)感(gan)應(ying)和(he)采(cai)集(ji)各(ge)種(zhong)信(xin)息(xi)，並(bing)按(an)照(zhao)一(yi)定(ding)規(gui)律(lv)將(jiang)被(bei)測(ce)量(liang)的(de)信(xin)息(xi)轉(zhuan)化(hua)成(cheng)便(bian)於(yu)傳(chuan)輸(shu)和(he)處(chu)理(li)的(de)有(you)用(yong)信(xin)號(hao)。傳(chuan)感(gan)器(qi)通(tong)常(chang)由(you)敏(min)感(gan)元(yuan)件(jian)和(he)轉(zhuan)換(huan)元(yuan)件(jian)組(zu)成(cheng)
，其(qi)中(zhong)敏(min)感(gan)元(yuan)件(jian)是(shi)指(zhi)傳(chuan)感(gan)器(qi)中(zhong)直(zhi)接(jie)感(gan)應(ying)被(bei)測(ce)量(liang)的(de)部(bu)分(fen)，轉(zhuan)換(huan)元(yuan)件(jian)是(shi)指(zhi)傳(chuan)感(gan)器(qi)能(neng)將(jiang)敏(min)感(gan)元(yuan)件(jian)的(de)輸(shu)出(chu)轉(zhuan)換(huan)為(wei)適(shi)於(yu)傳(chuan)輸(shu)和(he)處(chu)理(li)的(de)電(dian)信(xin)號(hao)部(bu)分(fen)。傳(chuan)感(gan)器(qi)一(yi)般(ban)分(fen)為(wei)內(nei)部(bu)和(he)外(wai)部(bu)傳(chuan)感(gan)器(qi)，內(nei)部(bu)傳(chuan)感(gan)器(qi)主(zhu)要(yao)測(ce)量(liang)機(ji)器(qi)人(ren)內(nei)部(bu)係(xi)統(tong)狀(zhuang)態(tai)
，如(ru)溫(wen)度(du)、轉速、電壓等
；外部傳感器主要測量外界環境的信息，包括位置傳感器、速度傳感器
、力傳感器
、視覺傳感器等。

機器人傳感器市場規模穩步增長
，市場集中度較低。根據Mordor Intelligence預測
，全球機器人傳感器市場規模預計將從2023年的6.16億美元升至2028年的9.24億美元

，2024-2028年CAGR為8.4%。機器人傳感器市場主要參與者來自全球不同國家的眾多企業，包括瑞士寶盟集團
、泰科電子；美國ATI、Tekscan、Futek、森薩塔、霍尼韋爾；日本發那科
、TDK
、歐姆龍集團等。

力傳感器是工業機器人的重要傳感器
，ABB集(ji)成(cheng)力(li)控(kong)技(ji)術(shu)是(shi)力(li)傳(chuan)感(gan)器(qi)主(zhu)要(yao)技(ji)術(shu)之(zhi)一(yi)。工(gong)業(ye)機(ji)器(qi)人(ren)大(da)多(duo)為(wei)機(ji)械(xie)臂(bi)形(xing)態(tai)
，由(you)機(ji)器(qi)人(ren)的(de)動(dong)力(li)關(guan)節(jie)和(he)連(lian)接(jie)杆(gan)件(jian)組(zu)成(cheng)，力(li)傳(chuan)感(gan)器(qi)可(ke)以(yi)對(dui)機(ji)械(xie)臂(bi)上(shang)的(de)力(li)度(du)進(jin)行(xing)實(shi)時(shi)監(jian)控(kong)並(bing)進(jin)行(xing)反(fan)饋(kui)。隨(sui)著(zhe)機(ji)器(qi)人(ren)向(xiang)智(zhi)能(neng)化(hua)發(fa)展(zhan)，對(dui)與(yu)外(wai)界(jie)交(jiao)互(hu)的(de)柔(rou)順(shun)控(kong)製(zhi)需(xu)求(qiu)更(geng)高(gao)，對(dui)力(li)控(kong)技(ji)術(shu)提(ti)出(chu)了(le)更(geng)高(gao)的(de)要(yao)求(qiu)。為(wei)了(le)提(ti)高(gao)傳(chuan)感(gan)器(qi)的(de)靈(ling)活(huo)度(du)和(he)精(jing)度(du)，2014年ABB成功開發了集成力控技術，基於此技術，ABB提供3種集成式力控傳感器，兼容其IRB 140到IRB 6700dedabufengongyejiqiren。peibeigaijishudejiqirennenggenjuwaibushishihuikuixinhaoyingduizhizaoguochengzhongdexiweibianhua，xiangrenleiyiyangnanieyisuiwupinhuozhixingjingmizuoye
，bianchengshijianyekesuoduan。

執行層：決定工業機器人實際運動的準確度

機器人的“肌肉”——伺服係統

伺服係統是機器人的“肌肉”，是一種自動控製係統，能夠精確地跟隨或複現某個過程。伺服係統由驅動器、驅動電機、伺服編碼器及配套軟件組成。伺服驅動器控製伺服電機

，其作用是將控製信號轉換為電機運動的驅動信號，一般通過位置、suduhelijusanzhongfangshiduisifudianjijinxingkongzhi
，shixiangaojingdudechuandongxitongdingwei。sifudianjishikongzhijixieyuanjianjinxingyunzhuandefadongji，jieshoudaosifuqudongqidequdongxinhaohou，jiangdiannengzhuanhuaweijixieneng，jijiangdianyaxinhaozhuanhuaweizhuanjuhezhuansuyiqudongkongzhiduixiang。sifubianmaqiyibananzhuangzaisifudianjimoduan，yongyuceliangzhuanjiaojizhuansu
，shisifuxitongdexinhaofankuizhuangzhi

，duisifuxitongdejingduyouzheguanjiezuoyong。

ABB伺服驅動器及伺服電機產品性能優越
，覆蓋電壓及功率範圍較大。ABB的伺服驅動器能滿足大部分電壓範圍應用場合，定位精度較高。MicroFlex e190 和 MotiFlex e180 高度集成了以太網的靈活連接和電機反饋技術
，並針對要求苛刻的運動應用進行優化。ABB伺服電機也同樣擁有完整的產品係列，功率覆蓋範圍滿足大部分應用場合，高轉速及高轉矩滿足能夠實現高動態響應及精準控製。

ABB為其伺服產品提供了專門的選型和調試工具。Servosize是針對ABB伺服產品的選型工具，支持的產品有MotiFlexe180、MicroFlexe190和E530伺服驅動器以及eSM
、DSM和HDS伺服電機。MintWorkbench、ServoComposer和AutomationBuilder是針對ABB產品的編程和調試工具。MintWorkbench可用於MotiFlexe180和MicroFlexe190伺服驅動器的編程和調試，ServoComposer可用於E530伺服驅動器的調試
，而AutomationBuilder則可用於運動控製PLC的編程和調試。

機器人的“關節”——減速器

減速器機器人的“關節”，是連接伺服電機和執行機構的中間裝置。減速器通過齒輪齧合將伺服電機高轉速的動力轉化為低轉速、高轉矩的機械運動傳遞到執行機構上，起到匹配轉速和傳遞轉矩的作用。減速器的輸出轉速、傳動精度、輸出轉矩等決定了對應運動軸的運動速度、定(ding)位(wei)精(jing)度(du)和(he)承(cheng)載(zai)能(neng)力(li)。一(yi)般(ban)來(lai)說(shuo)，工(gong)業(ye)機(ji)器(qi)人(ren)的(de)每(mei)一(yi)個(ge)關(guan)節(jie)都(dou)需(xu)要(yao)搭(da)配(pei)一(yi)個(ge)減(jian)速(su)器(qi)

，工(gong)業(ye)機(ji)器(qi)人(ren)大(da)多(duo)為(wei)六(liu)軸(zhou)，故(gu)一(yi)般(ban)一(yi)台(tai)工(gong)業(ye)機(ji)器(qi)人(ren)需(xu)要(yao)六(liu)個(ge)減(jian)速(su)器(qi)。減(jian)速(su)器(qi)可(ke)以(yi)分(fen)為(wei)諧(xie)波(bo)減(jian)速(su)器(qi)和(he)RV減速器，諧波減速器使用簡單
、精度較高，但結構剛性不及RV減速器，日本哈莫納科為全球最大諧波減速器生產商；RV減速器結構剛性較好、輸出轉矩大，但其內部結構較為複雜、製造成本高
、傳動精度略低，日本納博特斯克為全球最大RV減速器生產商。

工業機器人企業減速器自產程度較低，大多采取外購。減速器市場集中程度較高
，據哈工大2021年發布的《中國機器人產業發展報告》，日本哈默納科

、納博特斯克和住友占據了85%的份額，其中納博特斯克是RV減速器的發明者
，占據全球工業機器人減速器市場的60%
，並在以及數控機床自動換刀（ATC）裝置的RV減速器市場占比80%
，工(gong)業(ye)機(ji)器(qi)人(ren)四(si)大(da)家(jia)族(zu)減(jian)速(su)器(qi)自(zi)產(chan)能(neng)力(li)較(jiao)弱(ruo)，均(jun)外(wai)購(gou)納(na)博(bo)特(te)斯(si)克(ke)的(de)減(jian)速(su)器(qi)。日(ri)本(ben)哈(ha)默(mo)納(na)科(ke)是(shi)全(quan)球(qiu)最(zui)早(zao)研(yan)發(fa)生(sheng)產(chan)諧(xie)波(bo)減(jian)速(su)器(qi)的(de)企(qi)業(ye)
，減(jian)速(su)器(qi)市(shi)場(chang)占(zhan)比(bi)第(di)二(er)位(wei)15%。

決策層：決定工業機器人性能的關鍵

控製器在機器人結構中承擔“小腦”的de作zuo用yong
，是shi決jue定ding機ji器qi人ren性xing能neng的de主zhu要yao因yin素su。控kong製zhi器qi接jie收shou傳chuan感gan信xin息xi並bing據ju此ci生sheng成cheng對dui應ying的de控kong製zhi指zhi令ling，控kong製zhi機ji器qi人ren完wan成cheng動dong作zuo任ren務wu。控kong製zhi器qi包bao括kuo硬ying件jian和he軟ruan件jian兩liang部bu分fen，硬ying件jian為wei控kong製zhi計ji算suan機ji和he示shi教jiao器qi，其qi中zhong示shi教jiao器qi是shi進jin行xing機ji器qi人ren手shou動dong操cao縱zong及ji配pei置zhi與yu編bian程cheng的de手shou持chi裝zhuang置zhi；ruanjianzhuyaoweiyikongzhisuanfaweihexindeyunyongruanjianhexitong。kongzhiqidegongzuoyuanlishijiangjiancedanyuandeshuruxinhaoyushedingzhixinhaojinxingbijiao
，bingduipianchaxinhaojinxingyunsuan
，ranhoujiangyunsuanjieguoshuchudaozhixingqi
，youzhixingqigaibiancaozongbianliangzaishuchudaobeikongduixiang。

以ABB為例，OmniCore工業機器人控製器為工業機器人提供強勁性能。其中C係列是 OmniCore 家族的緊湊型控製器，不僅在尺寸上大大減小
，而且具備靈活的集成能力；E係列是超緊湊控製器，旨在滿足客戶運行緊湊電子產品裝配線的需要
；V係列（特韌型）是模塊化OmniCore控製器係列中的中型控製器，主要麵向工業環境中的中型和大型機器人進行優化，例如MH/MT、弧焊。

ABB的IRC5是機器人控製器技術的行業標杆。ABB IRC5控製器包含單櫃型
、雙櫃型和緊湊型，其中單櫃型IRC5由控製器和FlexPendant示教器兩個硬件部分組成。使用者可以在FlexPendant示教器或FlexPendant示教器上的RobotStudio上對機器人進行編程。此外
，IRC5采取靈活的模塊化分布設計。模塊化分布設計較集中式控製器更為靈活

，IRC5由控製模塊和驅動模塊組成
，可選增過程模塊
，使得IRC5可以靈活控製一台六軸機器人和伺服驅動工件定位器。其中，控製模塊自帶主計算機，能夠執行高級控製算法，為多達36個伺服軸進行複合路徑計算，並可指揮四個驅動模塊。此外，IRC5還提供靈活性、安全性
、模塊化

、應用程序接口、多機器人控製和PC工具支持。

ABB控製器由其優越的運動控製技術支持。QuickMove、TrueMove和MultiMove是ABB的核心運動控製技術，它們對於機器人的精度、速度、周期時間、可編程性以及與外部設備同步性等機器人性能指標的提升起到了重要作用。TrueMove保證了機器人的路徑精度，能夠確保不論速度或運行模式如何
，甚至是在安全保護停止、進程停止、程序停止或斷電後
，機器人的運動路徑也會遵循編程路徑；QuickMove則能夠在短時間內實現運動控製，可以根據不同的工作任務自動優化軸的加速度和速度

，從而實現更高效
、更精準的運動控製
，提高機器人的生產效率和精度，循環速度比競爭對手快25%；MultiMove的引入進一步鞏固了ABB在先進機器人係統和功能方麵的領先地位，可以確保多達4台機器人協同運行。

貝加萊控製係統為ABB機器人提供強大集成架構。據公司官網，2017年4月ABB宣布收購貝加萊
，貝加萊在工業軟件行業處於領先地位，是 PLC
、工業 PC 機、伺服係統控製的真正領導者
，其擁有完整的集成架構。2019年，ABB和貝加萊聯合開發了一種將ABB機器人集成到貝加萊機器控製係統中的解決方案。該方案簡化了機器人的編程
，實現工作台和機器人的並行工作
、提高了機器人運動和傳感器的同步
、實現對機器人的仿真模擬，使開發更加便捷。

IT架構：軟件地位有望逐步提升

以ABB為例
，工業機器人IT架構是決策係統的底座。在工業機器人的決策係統中，我們看到控製器起到了調度機器人行為、執行複雜指令的重要作用。拆解決策係統來看，底層的基礎控製硬件和控製軟件
，是工業機器人IT架構中的核心底座。

硬件：主控設備由DSQC1000主計算機等核心硬件構成。單櫃型IRC5搭載DSQC1000主計算機

，是整個控製器的大腦，用來接收機器人運動數據和外圍信號，並將信號發送到各單元；軸計算機接收機器人軸串行測量板返回的位置數據
，並與原來的位置數據進行比較和運算輸出新的位置和速度控製參數；主伺服驅動器用來驅動分布在機器人6個軸上的伺服電機；I/O模塊用來連接外部信號，是用戶自定義的輸入
、輸出信號板；安全麵板用來連接安全相關的信號，正常工作時LED燈保持點亮。

軟件：一般由操作係統和算法庫構成。操作係統主要包括VxWor（嵌入式實時操作係統）及使用較多的開源操作係統Windows CE、嵌入式Linux
、嵌入式Linux、μC/OS-Ⅱ以及通用ROS 平(ping)台(tai)。其(qi)中(zhong)算(suan)法(fa)庫(ku)包(bao)括(kuo)底(di)層(ceng)算(suan)法(fa)庫(ku)和(he)應(ying)用(yong)工(gong)藝(yi)算(suan)法(fa)庫(ku)
，底(di)層(ceng)算(suan)法(fa)庫(ku)是(shi)直(zhi)接(jie)在(zai)計(ji)算(suan)機(ji)操(cao)作(zuo)係(xi)統(tong)上(shang)開(kai)發(fa)出(chu)的(de)算(suan)法(fa)，控(kong)製(zhi)算(suan)法(fa)用(yong)來(lai)規(gui)劃(hua)機(ji)器(qi)人(ren)的(de)運(yun)動(dong)點(dian)位(wei)，動(dong)力(li)學(xue)算(suan)法(fa)用(yong)來(lai)識(shi)別(bie)機(ji)身(shen)負(fu)載(zai)物(wu)的(de)轉(zhuan)動(dong)慣(guan)量(liang)；應用工藝算法庫是軟件使用人員二次開發的算法。RobotWare是 ABB 嵌入式工業機器人控製器專用軟件係列，用於控製 ABB 公司生產的各種工業機器人。所含選購插件可為機器人用戶提供一係列豐富係統功能，如多任務並行、對機器人傳輸文件信息、外部係統通信、先進運動任務等。

ABB還提供各種針對不同應用場景下不同功能的軟件包。包括噴塗軟件包、上下料軟件包、拾料軟件包、機加工軟件包、切割軟件包、碼垛軟件包、PickMaster揀選包裝軟件包等。為焊接、切割、拾料、碼垛等專門環節提供了定製化的軟件服務
，提高特定生產環節的工作效率。

此ci外wai，工gong業ye機ji器qi人ren的de編bian程cheng方fang法fa一yi般ban包bao括kuo示shi教jiao編bian程cheng和he虛xu擬ni仿fang真zhen編bian程cheng。示shi教jiao編bian程cheng需xu要yao由you操cao作zuo者zhe對dui機ji器qi人ren進jin行xing逐zhu步bu的de作zuo業ye引yin導dao，通tong過guo示shi教jiao器qi操cao作zuo告gao知zhi機ji器qi人ren需xu要yao完wan成cheng的de動dong作zuo，示shi教jiao操cao作zuo完wan成cheng後hou即ji生sheng成cheng程cheng序xu
，機ji器qi人ren即ji可ke按an照zhao生sheng成cheng的de程cheng序xu複fu現xian全quan部bu示shi教jiao動dong作zuo，適shi用yong於yu自zi動dong生sheng產chan線xian等deng重zhong複fu作zuo業ye機ji器qi人ren。虛xu擬ni仿fang真zhen編bian程cheng是shi通tong過guo編bian程cheng軟ruan件jian實shi現xian編bian程cheng和he仿fang真zhen兩liang個ge功gong能neng
，不bu僅jin可ke以yi編bian寫xie程cheng序xu
，還hai可ke以yi對dui機ji器qi人ren運yun動dong進jin行xing模mo擬ni仿fang真zhen以yi驗yan證zheng程cheng序xu有you效xiao性xing。虛xu擬ni仿fang真zhen編bian程cheng需xu要yao配pei備bei機ji器qi人ren廠chang家jia專zhuan門men的de編bian程cheng軟ruan件jian
，例li如ruABB的Robot Studio。

Robot Studio是ABB機(ji)器(qi)人(ren)仿(fang)真(zhen)和(he)編(bian)程(cheng)軟(ruan)件(jian)，一(yi)方(fang)麵(mian)提(ti)供(gong)可(ke)視(shi)化(hua)編(bian)程(cheng)環(huan)境(jing)是(shi)機(ji)器(qi)人(ren)編(bian)程(cheng)更(geng)加(jia)靈(ling)活(huo)高(gao)效(xiao)，另(ling)一(yi)方(fang)麵(mian)強(qiang)大(da)的(de)仿(fang)真(zhen)功(gong)能(neng)可(ke)以(yi)幫(bang)助(zhu)用(yong)戶(hu)進(jin)行(xing)機(ji)器(qi)人(ren)應(ying)用(yong)程(cheng)序(xu)的(de)開(kai)發(fa)和(he)測(ce)試(shi)。2023年1月
，ABB通過雲功能增強了其 RobotStudio 機器人編程和仿真軟件，新的 RobotStudio Cloud 使個人和團隊能夠在任何設備上遠程實時協作進行機器人單元設計。

IT架構：軟件地位有望逐步提升。我們認為，隨著工業機器人向智能化發展
，已經逐步進入軟件定義階段，機器人不再是一個機械製造品（迭代慢/軟硬高度耦合），而逐步演化為IT產品（迭代快速/軟硬解耦）。不論是操作係統、算法庫、還hai是shi編bian程cheng開kai發fa軟ruan件jian，在zai機ji器qi人ren迭die代dai過guo程cheng中zhong，正zheng扮ban演yan著zhe越yue來lai越yue重zhong要yao的de角jiao色se，軟ruan件jian算suan法fa的de差cha異yi將jiang對dui機ji器qi人ren最zui終zhong能neng夠gou實shi現xian的de智zhi能neng化hua水shui平ping產chan生sheng重zhong要yao影ying響xiang。基ji於yu此ci
，我wo們men看kan好hao機ji器qi人ren產chan業ye變bian革ge下xia，IT軟件發展機遇
，軟件地位有望逐步提升。

AI賦能有望助力產業變革加速到來

產業趨勢：工業機器人正在向具身智能演進

ChatGPT將人類從機器人流程中的in-the-loop變為on-the-loop。目前

，機器人pipeline（流程）需要一個專門的工程師in-the-loop編寫代碼來改進流程。而ChatGPT的引入，可以替代人類在循環中的位置，人類（技術或非技術均可）用戶可以以on-the-loop的形式，通過高級語言命令與語言模型交互
，實現無縫部署各種平台和任務。

人類用戶在機器人pipeline中評估ChatGPT輸出的質量和安全性。人類在機器人pipeline中的任務主要包括：1）定義高級機器人函數庫。高級機器人函數庫（high-level robot function library）一方麵麵向機器人平台，能夠調用和指導機器人相關動作；另一方麵麵向ChatGPT，保證庫中函數的命名應能便於ChatGPT理解和遵循。2）構建prompt。Pompt描述任務目標，並標識允許ChatGPT使用的高級函數庫中的函數。此外，還可以包括約束信息
，或者告知ChatGPT如何組織其響應。3）分析評估ChatGPT輸出結果並反饋。用戶以on-the-loop的形式，通過直接分析或模擬來評估ChatGPT輸出的代碼，並就輸出代碼的質量和安全性向ChatGPT提供反饋。4）迭代。不斷迭代chatgpt生成的結果直到符合人類預期
，並確保最終的代碼可以部署到機器人上執行。

簡單任務：ChatGPT能夠以zero-shot的方式解決簡單的機器人任務。對於簡單的機器人任務，用戶隻需提供prompt和函數庫描述，不需要提供具體的代碼示例
，ChatGPT即可zero-shot解決時空推理
、控製真實無人機和無人機工業檢測等問題。1）時空推理：要求ChatGPT控製一個平麵機器人
，用視覺伺服捕捉籃球位置。2）真實世界無人機飛行：使用ChatGPT和API控製一個真實的無人機


，完成物體尋找任務。3）AirSim工業檢測：基於AirSim模擬器，利用ChatGPT控製模擬域無人機進行工業巡檢。

複雜任務：在人類用戶on-the-loop交互下，ChatGPT能夠完成更複雜的機器人控製任務。對於更複雜的問題，ChatGPT沒法zero-shot完成或者完成效果有限，此時人類用戶可以以文本反饋交互的方式輔助ChatGPT，完成課程學習
、AirSim避障等任務。1）課程學習：教授ChatGPT簡單的拾取和放置物體技能，並將所學會的技能按邏輯組合用於更複雜的區塊排列任務。2）AirSim避障：ChatGPT構建了避障算法的大部分關鍵模塊
，但仍需要人工反饋無人機朝向等部分信息。人工反饋均是高級的自然語言
，但ChatGPT能夠理解並在適當的位置進行代碼修正。

落地情況：ABB等頭部廠商積極擁抱產業變化

工業機器人領域AI應用還處於探索階段，賦能部分智能識別和智能編程環節。以ABB為例，通過其人工智能機器人物品揀選器賦能電商物流領域。根據Statista的數據，未來五年內全球電子商務收入預計將增長50%以上
，從2019年的1.7萬億歐元增至2024年的2.6萬億歐元。ABB積極發掘人工智能機器人解決方案在物流
、倉儲、包裹和郵件分揀等廣泛應用中的巨大機遇，據公司官網，2020年2月公司和矽穀人工智能初創公司 Covariant 宣布建立合作夥伴關係，將人工智能機器人解決方案推向市場。Covariant的協變大腦是一種通用人工智能
，它允許機器人在周圍的世界中觀察、推理和行動，完成對於傳統編程機器人來說過於複雜和多樣化的任務。Covariant 的軟件使機器人能夠進行強化學習：通過反複試驗自行適應新任務
，從而不斷擴大它們可以挑選的物體範圍。ABB 和 Covariant AI 支持解決方案在 Active Ants首次部署
，該公司是荷蘭電商服務領先提供商。

AI和機器視覺提升賦予機器人人類靈巧性，提升揀選智能識別效率和揀選速度。據公司官網，2023年4月25日
，ABB 通(tong)過(guo)推(tui)出(chu)基(ji)於(yu)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)和(he)視(shi)覺(jiao)可(ke)以(yi)在(zai)倉(cang)庫(ku)和(he)履(lv)行(xing)中(zhong)心(xin)的(de)非(fei)結(jie)構(gou)化(hua)環(huan)境(jing)中(zhong)準(zhun)確(que)檢(jian)測(ce)和(he)揀(jian)選(xuan)物(wu)品(pin)，大(da)大(da)提(ti)高(gao)揀(jian)選(xuan)速(su)度(du)和(he)精(jing)準(zhun)度(du)。使(shi)用(yong)機(ji)器(qi)視(shi)覺(jiao)和(he)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)


，物(wu)品(pin)拾(shi)取(qu)器(qi)可(ke)以(yi)在(zai)吸(xi)力(li)夾(jia)具(ju)拾(shi)取(qu)物(wu)品(pin)並(bing)將(jiang)其(qi)放(fang)入(ru)指(zhi)定(ding)的(de)箱(xiang)子(zi)之(zhi)前(qian)確(que)定(ding)每(mei)個(ge)物(wu)品(pin)的(de)最(zui)佳(jia)抓(zhua)取(qu)點(dian)。該(gai)係(xi)統(tong)不(bu)需(xu)要(yao)任(ren)何(he)人(ren)工(gong)監(jian)督(du)或(huo)有(you)關(guan)其(qi)挑(tiao)選(xuan)的(de)物(wu)品(pin)的(de)物(wu)理(li)屬(shu)性(xing)的(de)信(xin)息(xi)，能(neng)夠(gou)在(zai)動(dong)態(tai)和(he)非(fei)結(jie)構(gou)化(hua)環(huan)境(jing)中(zhong)處(chu)理(li)各(ge)種(zhong)物(wu)品(pin)


，並(bing)通(tong)過(guo)ABB視覺係統實現高精度揀選，準確度超過99.5%，每小時可拾取多達 1,400 個未分類的物品。該產品目前適用於各種負載和應用，可安裝到三種 ABB 機器人之一 - IRB1200、IRB 1300 和 IRB 2600。

ABB與微軟合作，利用生成式AI賦能工業分析。據公司官網，2023年7月5日
，ABB與微軟合作將生成式AI功能整合到工業數字化解決方案中，本次合作旨在通過部署Copilot功能，使ABB Ability Genix工業分析和AI套件及其應用可以進行更直觀的用戶交互，進一步發揮關聯數據的價值，從而提升效率和可持續發展性。ABB Ability Genix 是一個綜合性的模塊化工業物聯網、分析和AI平台。ABB將通過Azure OpenAI服務
，包括GPT-4等大型語言模型(LLM)將生成式AI整合到Genix平台和應用中，實現代碼、圖像和文本生成等功能。新的Genix Copilot應用將提供直觀的功能並簡化各個流程和運營的關聯數據流來增強用戶體驗。通過為行業管理人員、職能專家和車間工程師提供實時的可執行洞見
，改善決策質量並提高生產力。據ABB，此類洞見有望將資產生命周期延長高達20%，並將意外停機時間減少多達60%。