隨著人力成本的持續上漲，機器換人成為了制造業轉型升級的重要趨勢。近幾年來，機器人市場增長快速，去年全球機器人市場創下了165億的新高，出貨量增長6%達到42萬臺。業內預計機器人市場在2019年可能會停滯，并將于2020年后繼續保持兩位數的增長。

目前，在全球機器人市場中，亞洲是最大的市場，雖然去年中國市場有所下降，但仍然是全球最大的一個市場，而日本增長了1%。其次是歐洲市場，該地區實現了14%的增長率。還有，美國在去年機器人市場增長了20%。目前全球五大市場分別是中國、日本、韓國、美國和德國。

工業機器人最大的應用領域是汽車行業，不過在增長速度方面，去年汽車行業機器人裝機量只增長了2%。其次是電子行業，業內分析稱電子有可能會超過汽車行業，不過去年電子行業的機器人銷量下降了14%。除了汽車和電子行業，金屬和機械是工業機器人的第三大市場。

當前市場還有一個特點，就是協作機器人趨勢，人與機器一起工作的方式正在變得流行，去年協作機器人裝機量為1.4萬臺，比2017年增長了23%，這種趨勢將在未來幾年繼續保持。目前協作機器人廠商有優傲、達明和傲博等代表。

中國機器人產業快速崛起

作為全球最大的機器人市場，中國將成為全球機器人廠商競逐的高地，同時，在國家政策的大力扶持下，本土機器人廠商在快速崛起，一些有性價比的機器人產品開始占領市場，并與外來品牌形成了有力的競爭。

近年來，中國機器人公司開始收購外資企業 ，例如埃斯頓先后收購英國翠歐（Trio）運動控制技術公司，控股了德國M.A.i.公司，以及入股美國Barrett、意大利Euclid等公司，而今年埃斯頓還在積極推進15.5億德國焊接機器人CLOOS的收購計劃。

此外，哈工智能計劃以6500萬歐元收購德國機器人焊槍生產商Nimak。不久前，哈工智能與韓國現代重工簽署了投資意向書，雙方開展工業機器人生產、銷售和售后服務的合資公司，并表示準備全資收購NIMAK集團。

目前，全球機器人市場主要掌握幾家主流廠商手上，以abb、發那科、安川和庫卡為主的四大機器人家族占據了全球7成以上的市場份額。不管是市場經驗還是技術水平，中國本土企業處于追趕的階段，而收購外資技術可以加快其成長的速度。

迎接全球經濟放緩的沖擊

近年來，全球經濟表現出放緩的跡象，加上貿易緊張的局勢，拖累了許多制造業，特別是汽車行業。傳統汽車行業受到了環保的約束，而新能源汽車成為新的發展趨勢，許多汽車廠商開始擴大新能源汽車的投資。

不過，汽車行業也遇到了轉型陣痛，新能源汽車發展并不順利，傳統汽車行業的轉型面臨很大的難題，導致一些廠商陷入了困境。種種不利因素，影響了機器人的市場需求，尤其是中國市場。

2019年三季度，許多主流機器人制造商訂單繼續下滑，預計四季度的情況更不樂觀。由于經濟的不確定性，許多客戶推遲了其投資計劃，從而影響到了機器人的市場。

預計，短期內機器人市場不會有樂觀的增長，這也許是市場對于機器人行業的一種嚴峻考驗。任何一個行業的發展都會經歷波折，即使是一個朝陽產業，它也不可能保持一路上揚的勢頭。

不過，業內對于機器人的前景還是充滿信心的。首先，人力成本上漲的趨勢不可逆轉，社會在進步，需要更多先進的技術賦能。其次是機器人技術不斷發展，效率和成本都將會提升到更高的水平，企業利用機器人將能獲得更多的好處。

目前，機器人的應用仍然處于初級階段，只有制造業在大量使用，以及物流倉庫較多地投入機器人等。而一些創新的方案還在試行，例如醫療、餐飲、快遞機器人等等。機器人在許多領域的應用是空白的，這些領域一旦打開，將產生不可估量的市場價值。

細分領域的市場值得關注

隨著人工智能、物聯網、云計算等行業的發展，這些技術為機器人能力擴展提供了更多的技術支持，還有5G技術的突破，將讓機器人控制進入更高的一個水平。機器人廠商正在將計算機視覺、運動規劃和深度學習結合在一起，實現靈活的自主機器人，例如自主導航的移動機器人。

利用5G低時延的技術，機器人可以快速與云端進行數據交互，以達到更優的實時控制。例如達闥科技（CloudMinds）正在美國尋找5億美元的集資，以發展其用于機器人智能控制的云端系統，該公司總部位于北京，業務包括云端大腦和神經網絡兩大部分，是全球首家云端智能機器人運營商。

電商行業的快速發展，推動了物流機器人的市場增長。例如亞馬遜，阿里、京東等巨頭，都已經深入布局了機器人，在倉庫中大量使用移動機器人進行貨物的存放、分揀等。機器人的投入有效縮短了商品的交付周期。

物流機器人蘊含著巨大的市場，也是投資者追捧的對象，例如極智嘉機器人已經獲到累計2.5億美元的資金，是物流機器人資金最雄厚的一家，該公司聲稱在全球范圍內為客戶安裝了7000個機器人。

在中國，機器人有很多的機遇。例如醫療保健，零售或農業，這些領域在未來都有可能出現強勁的增長。還有，未來AGV和無人機在最后一英里交付中使用，以及無人商店等許多場景中都有可能大量使用機器人。