重載機器人，國產機器人品牌的又一必爭地。

目前全球范圍內重載機器人生產商主要包括庫卡、發那科、安川、ABB、川崎等，根據高工機器人調研顯示，全球重載機器人市場份額主要集中在前五大廠商。

某種程度來看，外資品牌憑借深厚的技術積累、嚴格的質量把控、豐富的行業經驗以及廣泛的品牌影響力，在全球重載機器人市場已占據了顯著優勢。(注：庫卡已被美的私有化，不計入外資品牌。)

在此背景下，美的集團中央研究院院長孫年祥博士在3月8日的“美的藍橙實驗室首屆重載機器人學術論壇”上強調，重載機器人作為高端制造業的核心裝備，其發展水平直接關系到我國的工業競爭力和戰略安全。

作為依托美的集團的重載機器人全國重點實驗室，美的藍橙實驗室自2022年獲批準建設以來，堅持聚焦核心零部件、整機設計、智能控制等領域研發。孫年祥提出，美的藍橙實驗室不僅是美的集團科技創新的重要平臺，更要成為推動我國重載機器人技術創新和產業高質量發展的重要支點。

不止美的集團，埃斯頓、埃夫特、廣州數控、新松機器人、柴孚機器人、匯川技術、卡諾普、寶信圖靈、珞石機器人、艾創科技等多家國內機器人產業鏈企業，也在重載機器人領域奮起直追，以通過技術創新、深耕應用場景、構建產業生態等方式，逐步打破國際壟斷。

重載機器人“國產替代”槍聲已響

一般來說，100KG及以上負載的機器人可視為重載機器人，部分應用場景的負載標準可能更高。在實際應用中，100KG至數噸的重載機器人類型多樣，涵蓋六軸工業機器人、移動機器人、四軸碼垛機器人等。

比如300KG-1000KG負載的六軸工業機器人，可用于汽車制造、機械加工、重工裝備、建材等行業，完成大型零部件的搬運、焊接、裝配等任務。

公開信息顯示，庫卡推出的KR Fortec系列重載機器人，負載范圍從360至600KG，與KR 1000 titan共同構成完整重載產品線。另外，其KR Fortec ultra系列機器人適用于480至800KG重負載場景。

埃斯頓推出700KG級工業機器人，可廣泛應用于重工裝備、汽車、建材等行業，憑借這一突破，埃斯頓重載機器人成功入選工信部《首臺(套)重大技術推廣應用指導目錄(2024年版)》。此外，埃斯頓還將推出高達1000KG國產最大負載六關節機器人。

埃夫特董事長兼總經理游瑋博士透露：“最新款的重載機器人，在2024年已經實現了百臺以上的批量銷售。此外，負載500KG、700KG級別的產品，也是我們在加速研發和突破的領域?！?/p>

在2024年工博會上，柴孚機器人推出2.4噸負載重載機器人，這款機器人基于其力克RV減速器和柴孚系統，柴孚機器人伺服系統研發，專為極端工況設計，無論是在制造業、物流領域，還是在建筑和采礦等重工業場景，都能輕松應對。

另外，匯川技術推出了IR-R220系列六關節機器人，最大負載能力為220KG。珞石機器人也已推出了NB220系列機器人，負載達到220KG。廣州數控推出了GSK RB系列工業機器人，最大負載量達到500KG，已成功通過中國機器人CR認證。新時達也推出了有效負載165KG的SR165大負載機器人，以及有效負載180KG的SP180四軸碼垛機器人。

重載機器人待解痛點

盡管越來越多的國內機器人廠商開始涌入重載機器人領域布局，且取得顯著成效，但目前仍然面臨多方面難題，比如精度和剛度提升困難、核心零部件存在短板、智能化程度不足等。

游瑋也指出，以往在重載機器人領域，國產設備的占比還不足3%。相比小型輕負載機器人，研發難點主要集中在核心傳動部件和運動控制技術上。

具體來看，由于重載機械臂屬于柔性多體系統，在重載高速啟停沖擊下，難以實現高精度的定位和軌跡控制。以航空航天領域為例，加工復雜曲面和交變重載工件時，現有技術難以滿足高精度要求，常出現攪拌摩擦焊縫偏離、機器人銑削顫振等問題。

作為重載機器人的核心零部件，RV減速機對傳動鏈剛度和精度影響重大，其軸承剛度和擺線針輪機構精度分別是RV減速機剛度和精度的瓶頸所在，而現有改進措施難以滿足行業跨越式發展的需求，限制了重載機器人整體性能的提升。

在智能化方面，當前工業機器人主要依賴離線編程，缺乏在運行過程中自主調整和適應產品質量、性能的智能編程能力。在人機協作方面，機器人與工藝難以形成閉環，難以像人類一樣在操作過程中實時檢測和調整。

除此之外，重載機器人在產業應用中成本較高，這限制了其在一些對成本敏感行業的廣泛應用，不利于市場的拓展和普及。

面對以上難題，工業機器人企業和科研機構積極探索解決方案。美的集團藍橙實驗室借助基于V型開發流程的正向設計仿真平臺，融合多學科工具鏈，顯著提升了機器人的剛度與精度;集成雙編碼器、末端傳感器及視覺補償技術，實現全閉環控制，并開發出抗干擾運動剛度模型，有效解決了重載機器人在精度和剛度方面的難題。

據哈爾濱工業大學朱延河教授介紹，哈爾濱工業大學已聯合10家單位構建“通用技術底座”，打破企業間技術壁壘，實現多譜系機器人算法與架構的共享。此外，團隊還研發出負載1噸的輕量化高剛度樣機，通過參數化建模和迭代學習控制，將絕對軌跡誤差降至0.2mm以下，有效提升了工業機器人整機性能。

針對智能化不足問題，香港大學陳和平教授表示，其團隊采用統計學習+深度學習方法，優化機器人工藝參數，提升制造質量，裝配效率從1分鐘提升至10秒。南方科技大學鄭峰教授也透露，其團隊建立了300萬條具身智能數據集，開發可編輯仿真平臺，支持場景重構與交互數據采集。

國產重載機器人“起勢”

隨著人工智能、物聯網、大數據等新興技術與機器人技術深度融合，重載機器人正朝著智能化、自主化、協作化的方向邁進。佛山市人民政府副市長陳新文指出，高精度的傳感器技術、先進的控制算法、以及輕量化材料的應用等，成為了重載機器人研究的重點。

為滿足航空航天、港口作業等領域的需求，重載機器人正朝著更高負載和更輕量化發展。事實上，埃斯頓、柴孚機器人等計劃推出更大負載的機器人產品，也都是在拓展重載機器人的應用邊界。

為擺脫國外核心部件依賴、增強產品競爭力，國內機器人企業紛紛加大自主研發力度。例如，卡諾普專注于機器人控制系統研發;珞石機器人在機器人運動控制算法、輕量化設計和智能化功能方面發力，能夠為重載應用提供高效、穩定的解決方案;藍橙實驗室用滾珠絲桿和多電機并聯傳動替代傳統RV減速器;新松機器人的自主控制器實現硬件成本不變下的節拍提速。

在智能化進程中，AI全面賦能重載機器人。埃斯頓集成AI實現產線數字化管理，優化生產計劃與資源配置;華數機器人計劃2025年重點發力產品創新、軟件賦能以及機器人與人工智能的融合;南方科技大學的300萬條具身智能數據集推動工業質檢性能逼近人類專家水平。

總體來看，工業重載機器人行業在發展進程中已取得顯著成績，但也面臨技術瓶頸和市場挑戰。隨著AI技術的深度應用以及未來技術融合創新、生態標準建設和新興市場拓展，重載機器人將突破傳統工業邊界，滲透至航空航天、深海探測等新興領域，迎來真正的"黃金期"。