码农如何在机器人产业链上混？

这篇文章分成两大部分，先讲市场上已经成熟稳定的“工业机器人”，再讲未来充满不确定性的当红炸子鸡“人形机器人”。

先看几组数据：

1、从工业机器人总量上来看，中国占了世界的一半。

这个数据说明了什么？我们的工业机器人市场总量很大。

2、从工业机器人密度（每万名工人拥有的工业机器人数量）上来看，中国排在世界第五，最高的韩国是中国三倍，接下来是新加坡、德国、日本。

这组数据说明了什么？我们的工业机器人发展空间很大。

3、全球的工业机器人市场长期被四大家族（日本发那科、瑞士 ABB、日本安川、德国库卡）把持，他们合计占有一半的市场。

这个数据说明了什么？在“机器换人”、“核心技术国产化”的大背景之下，我们的国产工业机器人向上发展突破的空间很大。

市场总量很大、发展空间很大、技术上的突破空间也很大，那我们软件技术人员的机会在哪里呢？

机器人产业链看似复杂，但关键的就几个环节：

上游的关键零部件，如，减速器、伺服系统、控制器等。

中游的机器人本体，如，柔性机器人、SCARA机器人、并联机器人、关节机器人、直角坐标机器人、喷涂机器人、协作机器人等。

下游的应用解决方案，如，汽车整车、电子制造、锂电、光伏、汽车零部件、食品饮料、仓储物流、化学制品等各类工厂中面向焊接、码垛、上下料、检测、装配、搬运、分拣、喷涂等等场景的自动化方案。

回到“屋顶的闪闪星光”这个IP的主题——软件技术人员就业问题，在关键零部件和机器人本体的制造环节，可能使用到软件技术的场景有：

1、伺服系统

伺服系统的设计中会使用到PLC编程，或者使用C语言在DSP或ARM平台上开发伺服驱动器。

伺服系统算法的开发

2、控制器

控制器是工业机器人的大脑，需要为它开发控制软件和控制算法。

控制软件技术路线包括 PLC、PC-based（如Windows平台下离线开发应用软件）和嵌入式等。

控制算法需要结合机器人运动学搭建动力学模型、做仿真模拟、生成多轴机械臂的路径、规划轨迹等，工业机器人在工作中会做视觉测量、引导、检测，也少不了CV算法的使用。

在控制器领域，国内玩家与外企的差距主要体现在软件算法上，因为这需要大量的经验积累。一般来说，一个公司的工业机器人卖得越多，接触到的场景越复杂，技术人员的经验就会越丰富。

说到这里要歪个楼，我们经常说某个领域越老越香，不是青春饭，往往是指这个领域内的知识积累需要随着年龄而慢慢沉淀，不需要担心被每天的技术进步而革命掉。

从这个角度来讲，工业场景下的软件开发需要更多的经验积累，比起toC的互联网行业来，明显对年龄大的人更友好。

3、上位机

一般会使用C#或QT C++在Windows系统上做上位机软件开发。

这个领域工作的稳定性不错，相对轻闲，但技术门槛、待遇的天花板都比较低一些，属于“软件技术卖出工厂价”的工作。

4、配套工具软件开发

如，用于控制器流程化编程的IDE工具软件；定制编译器compiler及解释器，以实现机器人编程语言。

这个领域的技术门槛高，又需要较强的领域知识壁垒，再加上制造业的生命周期长、工业机器人发展的大趋势，适合“长期主义”的人。

除了上面这些工业机器人关键零部件和机器人本体的制造环节之外，真正需要大量用到软件技术人员的场景反而是解决方案。

工业机器人的主要客户是新能源、五金、3C 电子、汽车工业、包装物流、建材家具、金属加工、工程机械等大型制造业工厂。

面向这些客户时，工业机器人厂商卖给他们的不是一个个机器人终端设备，而是一整套智能制造系统，这里面会包含大量的软件系统。

比如：“运动控制工业软件平台”、“仿真与离线编程软件”、“图形化编程软件”、“产品数字化管理软件”、“设备管理及远程运维系统”、“工厂运营精益管理系统”、“项目管理透明化系统”等等。

毕竟，做千变万化的行业应用、方案集成，才是软件真正的用武之地。

通过这些系统，把客户产线的设计、验证、集成、交付、生产、运维等各个主要环节都覆盖掉。

回到“屋顶的闪闪星光”这个IP的主题——软件技术人员就业：

软件技术人员招聘时，用人单位往往会从理论八股 + 项目实践的角度结合着来考察候选人，但工业机器人场景中用到的软件开发因为普遍有比较高的领域知识壁垒，而这些领域知识作为局外人是很难有开放的渠道获得。

想一想，应聘互联网电商公司的后端Java之前，咱可以用Java自己搭个电商网站，应聘工业机器人开发时，我们自己买个昂贵的机械臂？

所以，如果是应届生想进入这些领域，除了练好八股和编程功底之外，只要熟悉下主流的Linux开发或嵌入式基本概念就可以了。

另外，这些软件单独放到市场上来看，玩家都不多，所以从就业角度来讲，选择面比较窄，但因为有很强的领域知识壁垒，再加上制造业更新迭代的节奏比较慢，工程师的职业生命周期比较长。

不过，制造业给出来的待遇往往是“工厂价”，想拿互联网高薪的可以避开了。

接下来我们看看这个领域内就业时可以选择的公司。

进入任何一个领域看就业机会时，我们都会先从龙头开始分析，龙头看明白了，其它的腰尾部玩家无非就是一些缩小版。

在工业机器人领域，头部玩家有几个：

1、南京的老牌私企埃斯顿。

埃斯顿已经创立20多年，近几年的营收、利润都是稳步增长，国内工业机器人出货量第一，工业机器人领域的龙头。

3700多人的公司里，30%都是技术人员，每年研发投入也足。

这样的公司够稳定、有技术积累，往往是大家进入这个领域时，用来刷技术、刷履历的好跳板。

埃斯顿在国际上有不错的江湖地位，他家是国际机器人联合会（IFR）执委会委员单位。

要我看来，他家之所以能有现在的江湖地位，首先是中国工业机器人市场占全球一半的份额，其次是他家在国内工业机器人出货量第一，最后是他家一路买买买的经历。

埃斯顿是靠机床数控系统起家，2015年上市之后有了钱，开始通过收购的方式进入工业机器人领域，先后收购了意大利 Euclid、英国 Trio Technology、德 国 M.A.i.、美国 Barrett、德国 Cloos等一堆欧美的工业机器人公司。

可以说，埃斯顿今天在工业机器人领域中的江湖地位完全是靠过去十年间“买买买”搞来的，但人家确实整合成功了。

因为工业机器人的技术壁垒比较强，而我们的市场足够大，企业有钱之后走收购路线就是比较自然的选择。

所以国内走收购路线除了埃斯顿还有其它玩家，如：

美的，2017年靠收购四大家族之一的德国库卡而进入工业机器人领域。

新时达，2014年、2015年先后收购了SCARA 机器人生产商众为兴、机器人系统集成公司上海晓奥，成功切入了工业机器人领域。

2、深圳的汇川技术

汇川技术是由华为帮创立的，华为帮的特点是敢于通过高压强的投入突破核心技术，当然员工体验上也会更卷一些。

无论营收还是市值，汇川都是工业自动化领域的第一股，但他家业务比较多，除了工业机器人之外，还有新能源汽车核心零部件中的电驱电源系统，以及电梯、轨道效能、数字能源等。

业务虽然杂，但是营收、利润都稳定增长，属于工业控制领域的行业龙头，汇川在A股市场被编入了很多ETF指数，是很多大型基金的标配。

从就业角度来说，这样的公司是很稳的，也适合刷技术、刷履历。

单就工业机器人来看的话，汇川排在埃斯顿之后，国产工业机器人出货量第二名，不过SCARA 机器人单品在中国市场份额第一。

3、沈阳中科院自动化旗下的新松

这家公司是完全的中科院旗下国企背景，董事长都是由中国科学院沈阳自动化研究所科技促进发展处处长兼任的。

如果要彻底了解这家公司，可以查一下“新松”这个名字的来源，它是为了纪念蒋新松院士而取得名字。

查完之后你就会知道为什么这家公司在工业机器人领域有如此高的庙堂地位和江湖地位。

新松机器人的庙堂地位可以从这些title中看出来：

中国机械工业联合会发起的中国机械工业联合会机器人分会（原来的中国机器人产业联盟）有两个理事长单位，其中一个就是新松机器人。

由机器人领域40多家权威科研单位和机器人企业在北京共同发起的中国机器人产业创新联盟，新松机器人是理事长单位。

除此之外，他家还在多个官方、半官方、非官方组织中担任理事长单位，如，中国机器人产业技术创新战略联盟理事长单位、中国科学院机器人与智能制造创新联盟理事长单位、中国移动机器人（AGV/AMR）产业联盟理事长单位、中国机器人标准化总体组组长单位、中国机器人协会（筹）会长单位等。

他家在工业机器人领域的江湖地位可以从股市的数据中看出来：

每年30多亿的营收在稳步上涨，利润始终在盈亏线上波动，但市场给出的市值是212亿，仅次于工业自动化领域的龙头汇川技术。

4、埃夫特

这是一家位于安徽芜湖的地方国企，是从奇瑞汽车装备部的基础上成长起来的。

汽车产业链十分庞大，产值高、资金流量大、上游供应链企业众多、带来的就业机会大，芜湖这个地方在经济领域几乎已经与奇瑞汽车绑定在一起了。

其实不只是埃夫特起家于汽车厂商，翻开工业机器人四大家族的发展史看一看，几乎都是一样的逻辑：KUKA，ABB跟着德系汽车发展，发那科跟着日系汽车发展。

除上面这些头部企业，国内工业机器人领域还有大量的腰尾部企业，比如：

东莞的拓斯达、广州的伯朗特、上海的图灵智造、安徽芜湖的藦卡、东莞的尔必地、成都的卡诺普、北京的珞石、浙江衢州的禾川科技、上海的节卡机器人等等。

这里不再一一列举。

接下来再讲讲人形机器人

同工业机器人一样，人形机器人产业链依然是分为上游的核心零部件、中游的本体制造商、下游的应用场景。

在这几个关键环节中，软件技术类的就业岗位大部分都很相似，这里我们只讲那些不一样的：

1、人机交互

人形机器人首先要解决交互问题，所以相比工业机器人，人形机器人研发过程中会涉及到CV、NLP、ASR、NLP、TTS、多模态交互等领域。

部分服务行业的机器人还需要界面的交互，那就会涉及到移动端App的开发，当然在这里我们把它当作普通的Linux或者Android App开发就可以了。

2、大模型应用

通用大模型出现之后，人形机器人领域逐渐流行大模型+小模型的构架方案，即，将大模型作为「大脑」对多模态信息进行处理，理解场景与任务，计算出规划，再由小模型作为「小脑」来驱动执行具体任务。

2024年被定义为“人形机器人元年”，抬眼一望，一片生机勃勃。

先看那些老牌玩家，比如：

人形机器人第一个上市公司深圳优必选、哈工大机器人俱乐部出身的深圳乐聚机器人、做四足机器人起家的杭州宇树科技（跟他走同样路线的还有同处杭州市的云深处科技）、从外骨骼开始做到人形机器人的上海傅利叶智能、中国第一家搞大型人形机器人的北京钢铁侠科技、从触觉传感器起家的深圳帕西尼感知科技。

同时，新玩家还在不断涌入，单从2022年开始，就有：

上海清宝引擎机器人、北京的加速进化、苏州的星海图、深圳的逐际动力、北京的松延动力、深圳的星尘智能、上海开普勒机器人、北京的星动纪元、上海智元机器人、北京的银河通用、上海优理奇、深圳的数字华夏等等一堆的人形机器人企业成立。

人形机器人短期内还看不到完整的商业模式，必定要持续烧钱很长一段时间。

拿人形机器人第一股的优必选来说，在2020~2023这4年间，营收从7亿长到10亿，每年的亏损从7涨到了12亿。

我们细看优必选的几大营收来源，不管是教育、物流、消费、定制机器人，还是迎宾接待、展厅、防疫、教育、影视文旅等服务场景，既不能产生足以覆盖人形机器人高昂研发、制造成本的海量现金流，也没有让我们怦然心动的场景应用，更多的像是门面、噱头、探索。

这些人形机器人企业烧掉的钱都来源于投资人，他们当然也不傻，玩资本的都是粘上了毛比猴子还精。

只是，除了本身就是刀口舔血、习惯站在科技发展的前沿，用高风博高收益的风险投资机构之外，这次还出现了很多新身影。

比如，有一些意料之中的玩家，工业机器人厂商：

做伺服系统、 控制器（PLC）等零部件的禾川科技，在2024年成立了子公司“禾川人形机器人”。

埃斯顿在2022年成立了埃斯顿酷卓，研发人形机器人，并在2024年首发了CODROID 01。

做协作机器人的节卡机器人在2024年首发了JAKA K-1人形机器人。

这些工业机器人玩家的心态是：人形机器人当下还不足成熟，成本高、不够聪明，也没有找到合适的商业模式，但是不要紧，有之前做工业机器人的技术积累在那里，先布局上好了，万一这个领域火爆了，不能被人落下。

还有一些意想不到的玩家，汽车厂商：

北汽旗下的产业投资基金2024年投资了银河通用、帕西尼感知科技这2家人形机器人公司。

稚晖君创立的智元机器人背后有上汽、比亚迪的身影。

小鹏在2023年也展示了自己的人形机器人 PX5。

汽车厂商的心态是：当前汽车工厂是人形机器人落地最好的场景，我们可能看到优必选的Walker S1已经进入吉利、比亚迪、东风柳汽、蔚来等的工厂车间打工。

我是相信人形机器人的前景，《I, Robot》这个电影开局就是满大街的人形机器人让印象深刻，多少年都记忆犹新，我坚定地相信人类科技一定可以走到今天。

但冷静下来想一想，需要时间是多久呢？毕竟我还需要养家糊口。

所以，站在今天这个所谓人形机器人发展的“元年”，作为一个十几年的老码农，我却看到了巨大的不确定性。

翻译成人话就是，资本往这里涌，已经刷好简历的人也可以往这里来蹭下风口，但他不适合需要一份稳定的工作来刷简历、刷技术的人，比如应届生。

一是因为人形机器人今天用到的所有软件技术在市场上都有成熟公司可以刷得到，二是因为一个浪头打下来，这些靠烧钱活着的公司可能就要降本裁员。

以上，水过地皮湿地纵览了机器人领域，也分析了软件技术方向在这个领域内的就业机会。

但是，宏观的行业分析往往解决不了微观的决策问题，如果你有软件技术领域就业、发展方面的问题，欢迎私信交流。