Чому індустрія робототехніки варта уваги у 2026 році? Не через концептуальні спекуляції, а тому що національні прориви у ключових технологіях переформатовують конкурентну структуру всієї ланцюжка створення цінності.

Спершу розглянемо базовий рівень — це найлегше ігнорувати, але найважливіше місце. У галузі гіперболічних редукторів, зелений гіперболічний редуктор із自主но розробленою P-типовою зубчастою структурою зламав довгострокову монополію Японії, внутрішній ринок вже займає понад 60%. Це не дрібниця, гіперболічний редуктор — як судини для суглобів робота, точність безпосередньо визначає його потенціал. Також禾川科技 посідає друге місце за внутрішим ринком у галузі універсальних сервомоторошних систем, нещодавно прорив у технології магнітної комірки також захоплює іноземні ринки; компанія 步科股份 займає перше місце у країні у сегменті низьковольтних сервомоторошних систем, третє покоління безрамних моментних двигунів легше на 30%, що особливо підходить для мобільних роботів.

Ці прогреси у компонентах безпосередньо відображаються у цілій системі.埃斯顿 побудував повну ланцюжок виробництва, технології зварювальних роботів мають конкурентоспроможність на міжнародному рівні, власні контролери та сервомоторошні системи забезпечують заміщення імпорту, а також через поглинання Cloos зміцнює свою позицію на високому сегменті ринку.汇川技术 орієнтується на шлях "промисловий контроль + робототехніка", глибоко розробляючи сервомоторошні системи та контролери, широко охоплюючи високоростучі галузі, такі як фотоелектрика та літій-іонні батареї.科远智慧 займається інтеграцією промислового програмного забезпечення та роботів, їхнє рішення "промисловий тілесний інтелект" спрямоване на складні сценарії процесної промисловості.

Вертикальна диференціація у прикладних сферах очевидна.九号公司 володіє платформеними технологіями мобільних роботів — саморегуляція, навігаційні алгоритми, вже масштабовано комерційні доставки роботами.杭叉合力 має глибокий досвід у безпілотних навантажувачах та тілесному інтелекті роботів, алгоритми для AMR/AGV не можна наздогнати за один-два роки. Щодо візуальної перевірки, високоточна машинна візуальна система 奥普特 досягла рівня пропускної здатності <0.001% у перевірці напівпровідникових пластин (застосовується на 14 нм лінії SMIC), ефективність перевірки пластин для акумуляторних батарей досягає 120 метрів/хвилину, тоді як середній рівень у галузі — 80 метрів. Така перевага у жорстких показниках важко похитнути.

Здатність AI додатково підсилювати цю галузь зазнала швидких змін. 3D-візуальні сенсори 奥比中光 мають провідне місце у світі, їхній зв’язок із провідними компаніями мікросхем, такими як NVIDIA та Horizon Robotics, дає їм перевагу у сфері навігації для гуманоїдних роботів, багатомодальні технології вже розширюються у промислове тестування. 中控技术 використовує часові серії великих моделей TPT2 у поєднанні з універсальною системою управління UCS для визначення нових стандартів у промисловому тілесному інтелекті. 思林杰 застосовує AI-алгоритми для систем машинного зору, що дозволяє у реальному часі класифікувати дефекти, підвищуючи ефективність у три рази.

Логіка всієї ланцюжка дуже ясна: прорив у націоналізації базових компонентів → оптимізація інтеграції систем → масштабне впровадження у сценарії → підвищення можливостей за допомогою AI — ці чотири етапи є невід’ємними. Реальна можливість у 2026 році полягає не у концепціях, а у реальних технологічних замінах та перерозподілі ринкових часток, що відбуваються у цих сферах.