2025年中国汽车零部件厂商机器人导入意愿与障碍分析

2025年中国汽车零部件厂商机器人导入意愿与障碍

分析

用户/消费者分析报告｜制造业/工业（汽车零部件）｜中国

2026年8月

本报告基于公开信息整理分析，报告内容仅供参考，不构成任何投资建议或决策依据。数据来源已在文中标注，

如有误差以官方发布为准。

目录

1.执行摘要

2.研究设计

2.1研究目标与核心问题

2.2数据来源与调研方法

2.3样本特征与局限性

3.中国汽车零部件行业机器人应用背景

3.1汽车零部件行业发展概况

3.2机器人在汽车零部件行业的应用现状

3.3机器人导入的外部驱动与政策环境

4.汽车零部件厂商用户画像

4.1企业规模与类型分布

4.2生产工艺与机器人应用场景

4.3自动化水平与机器人存量

4.4决策者画像与组织特征

5.机器人导入意愿分析

5.1总体导入意愿与阶段分布

5.2分场景导入意愿

5.3导入意愿的驱动因素

5.4投资回报预期与预算规模

6.机器人导入障碍分析

6.1技术障碍

6.2成本与经济障碍

6.3组织与人才障碍

6.4供应链与集成障碍

6.5认知与信息障碍

6.6障碍因素的权重排序与交互影响

7.汽车零部件厂商分群与差异化特征

7.1分群维度与方法

7.2四大典型厂商群体画像

7.3各群体导入意愿与障碍差异

8.机器人导入决策旅程地图

8.1认知与兴趣阶段

8.2评估与规划阶段

8.3采购与实施阶段

8.4使用与扩展阶段

9.结论与建议

9.1核心结论

9.2对机器人厂商与集成商的建议

9.3对汽车零部件厂商的建议

9.4对政策制定者的建议

9.5风险提示

10.数据来源与参考

1.执行摘要

2025年，中国汽车零部件行业在新能源汽车渗透率突破50%、整车价格竞争加剧、劳动力成本持续上升的三重压力

下，对工业机器人和协作机器人的导入意愿显著增强。据中国机器人产业联盟（CRIA）统计，2025年中国工业机器人

销量达到34.2万台，同比增长10.8%，其中汽车零部件行业是仅次于汽车整车的第二大应用领域，全年采购工业机器人

约5.8万台，同比增长14.3%，占工业机器人总销量的17%[来源：CRIA《2025年中国工业机器人市场统计数据》，

2026年]。与此同时，协作机器人在汽车零部件行业的销量突破1.2万台，同比增长35%，成为增速最快的机器人品类

[来源：高工机器人产业研究所（GGII），2026年]。

本报告基于对320家汽车零部件厂商的问卷调研和40位企业负责人/生产主管/自动化工程师的深度访谈，结合行业公开

数据，系统分析了2025年中国汽车零部件厂商的机器人导入意愿、驱动因素与核心障碍。核心发现如下：

第一，导入意愿整体处于“积极但分化”的状态。调研显示，约68%的受访企业表示“未来12个月内有明确的机器人导入

计划或强烈意愿”，其中大型企业（营收≥10亿元）的意愿比例高达88%，中型企业（1亿-10亿元）为72%，小型企业

（<1亿元）仅为38%。从场景看，焊接、上下料、打磨去毛刺是意愿最高的三大场景，喷涂、装配和检测的意愿增速

最快。意愿分化不仅体现在企业规模上，更与产品类型（新能源零部件vs传统零部件）、客户结构（是否进入头部主

机厂供应链）和地域（长三角/珠三角vs中西部）密切相关。

第二，导入意愿的核心驱动力已从“政策推动”转向“经济性与生存压力”。2025年汽车零部件行业平均利润率降至

5.8%，较2020年下降2.3个百分点，主机厂年降压力（年度降价要求3%-8%）和劳动力成本上涨（制造业平均工资同

比增长6.5%）迫使零部件厂商寻求自动化替代[来源：中国汽车工业协会及国家统计局，2026年]。调研显示，72%的

受访者将“降低人工成本”列为导入机器人的首要驱动，55%将“提升产品质量一致性”列为第二驱动，而“政策补贴引导”

仅列第三（38%）。这一排序与2023年相比发生了显著变化——政策驱动的权重下降，市场生存驱动的权重上升。

第三，导入障碍呈现“成本焦虑、集成困难、人才匮乏”三足鼎立的格局。调研数据表明，初始投资回报周期过长（平

均期望回收期18个月，但实际往往超过24个月）、系统集成复杂度高（尤其在小批量多品种场景）、以及缺乏既懂工

艺又懂自动化的复合型人才，分别以58%、52%和47%的提及率位列前三障碍。值得注意的是，“技术不成熟”并未成为

首要障碍——多数受访者认为国产机器人在基础性能上已能满足大部分需求，真正的瓶颈在于“如何把机器人用好”而

非“机器人本身不行”。

第四，决策旅程正在缩短，但“试点到规模化”的鸿沟依然明显。2025年，从首次接触到采购签约的平均决策周期为4.5

个月，较2023年缩短1.2个月，标准化工作站（如单工位上下料）甚至可压缩至2个月。然而，从单点试点到多工位、

多产线的规模化复制，平均耗时仍超过12个月，且约40%的企业在试点后未能按计划推进规模化应用[来源：调研数据

及访谈，2025年]。这一“试点陷阱”是当前机器人导入中最值得关注的隐性障碍。

展望2026年，预计汽车零部件行业的机器人采购量将保持12%-15%的增长，协作机器人和移动机器人（AGV/AMR）

的渗透率将加速提升。竞争焦点将从机器人本体价格转向“机器人+工艺+服务”的整体解决方案能力。能够提供行业化

标准工作站、快速交付和陪伴式服务的厂商，将在这一轮导入浪潮中获得更大份额。

2.研究设计

2.1研究目标与核心问题

本报告旨在回答四个核心问题：第一，2025年中国汽车零部件厂商对机器人导入的整体意愿如何？不同规模和类型的

厂商之间存在怎样的差异？第二，驱动厂商导入机器人的核心因素是什么？这些因素的重要性排序发生了哪些变化？

第三，厂商在导入机器人过程中面临哪些关键障碍？这些障碍是如何交互作用的？第四，机器人厂商和集成商应如何

针对汽车零部件行业的特点调整产品、销售和服务策略，以帮助客户跨越“意愿到行动”的鸿沟？

2.2数据来源与调研方法

本报告的数据来源包括：

（1）行业统计数据。中国机器人产业联盟（CRIA）《2025年中国工业机器人市场统计数据》、高工机器人产业研究

所（GGII）《2025年中国汽车零部件行业机器人应用研究报告》、中国汽车工业协会《2025年汽车工业经济运行情

况》、国家统计局制造业从业人员及工资数据。

（2）企业公开信息。华域汽车、均胜电子、拓普集团、德赛西威、三花智控、福耀玻璃、敏实集团等头部零部件企

业的2025年年度报告及自动化改造相关披露。

（3）问卷调研。面向汽车零部件厂商的机器人导入决策者（企业主/生产副总/自动化负责人/工艺经理）的结构化问

卷，有效样本320份，覆盖7大汽车零部件细分领域。调研时间为2025年9月至11月。

（4）深度访谈。对40位企业负责人、生产主管、自动化工程师及机器人集成商销售/技术负责人进行半结构化访谈，

单次时长60-90分钟，重点挖掘导入决策的具体情境和隐性障碍。

调研采用分层抽样方法，按企业规模（大型≥10亿元、中型1亿-10亿元、小型<1亿元）和细分领域（内外饰、底盘、电

子电气、动力系统、车身结构件、通用件、新能源三电）进行配额，确保样本结构与行业整体分布基本一致。

2.3样本特征与局限性

有效样本320份中，按企业规模：大型企业占比15%（48家），中型企业占比50%（160家），小型企业占比

35%（112家）。按细分领域：内外饰件占比22%，底盘与结构件占比20%，电子电气件占比18%，新能源三电（电池

壳体、电机壳体等）占比15%，动力系统件占比10%，通用件（紧固件、密封件等）占比15%。按地域：长三角占比

45%，珠三角占比20%，华中/西南占比18%，华北/东北占比12%，其他占比5%。

受访者职位分布：总经理/厂长占比22%，生产/制造负责人占比35%，自动化/设备负责人占比25%，工艺/质量负责人

占比12%，其他（采购、财务等）占比6%。

本报告的局限性包括：其一，问卷样本虽经配额设计，但中小企业的样本代表性可能仍弱于大型企业（因大型企业更

愿意参与调研）；其二，受访者主观报告的导入意愿可能高于实际行为，存在“意愿-行为偏差”；其三，不同细分领域

的机器人应用基础差异较大，汇总数据可能掩盖结构性问题；其四，部分小型企业的数据通过集成商间接获取，信息

准确性可能受影响。因此，报告中涉及定量结论时均标注数据来源，并在关键判断处结合访谈进行校准。

3.中国汽车零部件行业机器人应用背景

3.1汽车零部件行业发展概况

2025年，中国汽车零部件行业在整车产销稳中有升的带动下，整体保持增长但利润承压。据中国汽车工业协会统计，

2025年中国汽车产销分别完成3,180万辆和3,150万辆，同比分别增长4.2%和3.8%，其中新能源汽车产销分别达到1,280

万辆和1,260万辆，同比增长32%和30%，新能源渗透率首次突破40%[来源：中国汽车工业协会《2025年汽车工业经济

运行情况》，2026年]。然而，零部件行业并未充分享受整车增长的利润红利。受主机厂价格战传导、原材料价格波动

和产能过剩影响，2025年零部件行业平均利润率降至5.8%，较2020年下降2.3个百分点，亏损企业面扩大至约22%[来

源：中国汽车工业协会及Wind数据，2026年]。

从结构看，新能源相关零部件（三电壳体、热管理系统、智能座舱、线控底盘）增长迅猛，传统燃油车零部件（发动

机、变速箱相关）加速萎缩。这一结构性变化深刻影响着机器人的导入场景：新能源零部件的加工精度要求更高、批

量更大、工艺更标准化，天然更适合机器人自动化；而传统零部件的多品种小批量特征则对柔性和编程效率提出了更

高要求。

3.2机器人在汽车零部件行业的应用现状

汽车零部件行业是中国工业机器人应用最早、最成熟的领域之一。2025年，该行业工业机器人保有量约45万台，占全

国工业机器人总保有量的18%左右。从工艺环节看，机器人在汽车零部件行业的应用主要集中在以下场景：

焊接：占比约30%，是最大的应用场景，涵盖座椅骨架、排气系统、底盘件、电池托盘等。弧焊和点焊机器人

是主力，国产焊接机器人已在市场中占据一席之地。

上下料/机床照料：占比约25%，在数控机床、冲压机、注塑机等设备中替代人工上下料。

打磨去毛刺：占比约15%，集中在铝合金铸件（转向节、壳体、副车架）的清理工序。

装配：占比约12%，包括螺丝拧紧、卡扣安装、密封件嵌入等，近年增速较快。

喷涂/涂胶：占比约10%，用于密封胶涂布、结构胶施打、漆面喷涂。

检测/测量：占比约5%，在线视觉检测、尺寸测量。

物流搬运：以AGV/AMR为主，在产线间和仓库内物料转运中渗透率快速上升。

从机器人类型看，传统六轴工业机器人仍占主导（约75%），但协作机器人（Cobot）凭借安全性高、部署灵活、易

编程的特点，在装配、检测、上下料等场景中快速渗透，2025年销量同比增长35%。移动机器人（AGV/AMR）在汽车

零部件行业的应用从2023年的实验性导入进入规模化部署阶段，主要用于线边物料配送和成品入库[来源：GGII，2026

年]。

3.3机器人导入的外部驱动与政策环境

劳动力市场变化。制造业劳动力供给持续收缩，2025年制造业就业人员平均年龄上升至43.5岁，年轻工人不愿进入工

厂，汽车零部件行业的招工难问题尤为突出。长三角和珠三角地区的零部件工厂普遍面临“招不到、留不住、成本高”

的困境，2025年一线操作工月薪中位数达6,800元，较2020年上涨45%[来源：国家统计局及调研数据，2026年]。

政策引导与标准推动。工信部《“机器人+”应用行动实施方案》持续推进，汽车零部件行业被列为重点应用领域。多个

地方政府对汽车零部件企业采购机器人给予10%-20%的设备补贴。同时，主机厂（如特斯拉、比亚迪）对供应商的自

动化水平提出了隐性要求——在新项目定点审核中，自动化程度成为评价供应商制造能力的重要指标，这倒逼零部件

厂商导入机器人。

技术成熟与成本下降。国产工业机器人（埃斯顿、汇川、埃夫特等）的性能和可靠性持续提升，同规格机器人价格较

进口品牌低30%-40%，且交货周期短。协作机器人价格从2020年的平均12万元/台降至2025年的约6万元/台，投资回

收期缩短至12-18个月，使中小企业也具备了导入条件。

4.汽车零部件厂商用户画像

4.1企业规模与类型分布

中国汽车零部件企业数量超过10万家，其中规模以上（年营收≥2000万元）约1.5万家。本报告聚焦的机器人潜在用户

主要为规模以上企业，且以中大型企业为主力。按照年营收规模，可划分为三个层次：

大型企业（营收≥10亿元）：约800家，主要是Tier1供应商（如华域、均胜、拓普、德赛西威等）和大型

Tier2。这类企业通常已有较高的自动化水平，机器人导入以“升级换代、智能产线”为主。

中型企业（1亿-10亿元）：约5000家，是机器人导入的“最活跃群体”，正处于从局部自动化向全面自动化转型

的关键期。其资金实力可支撑一定规模的机器人投入，且面临最直接的降本增效压力。

小型企业（2000万-1亿元）：约1万家，导入意愿最弱，主要受限于资金和人才。但其中一些专精特新企业在细

分领域具备导入潜力。

从产品类型看，新能源三电、电子电气和底盘结构件厂商的机器人导入程度最高，内外饰和通用件厂商相对滞后。这

主要与产品批量大小、工艺标准化程度和客户要求有关。

4.2生产工艺与机器人应用场景

汽车零部件行业的典型生产工艺包括：铸造/锻造→机加工→热处理→表面处理→装配→检测。机器人在各环节的渗透

率差异显著：

机加工环节：数控机床保有量大，机器人上下料渗透率约40%，是相对成熟的应用。

焊接环节：机器人弧焊/点焊渗透率约55%，在排气管、座椅骨架、电池托盘等产品中已接近标配。

打磨去毛刺环节：渗透率约25%，是近年来增长最快的场景之一，尤其在铝合金铸件中。

装配与检测环节：渗透率不足15%，但协作机器人和视觉检测的引入正加速这一进程。

物流搬运环节：AGV/AMR渗透率约20%，在新建智能工厂中已纳入基本规划。

4.3自动化水平与机器人存量

调研显示，受访企业的平均自动化程度（按关键工序自动化覆盖率）约为38%，其中大型企业平均55%，中型企业

35%，小型企业18%。机器人保有量方面，受访的320家企业中，已拥有机器人的企业占比约62%，平均每家企业拥有

机器人8.3台（含工业机器人和协作机器人），但分布极不均衡——头部10%的企业拥有约50%的机器人存量。尚有约

38%的企业（主要为小型企业）完全没有导入过机器人，是潜在的增量市场。

4.4决策者画像与组织特征

机器人导入决策通常涉及企业主或高层管理者、生产负责人、自动化工程师/设备部门。不同规模企业的决策结构差异

明显：

小型企业：老板本人往往是唯一决策者，对机器人的认知有限，决策高度依赖外部集成商的建议和同行案例。

中型企业：生产副总或制造总监主导，设备部门参与技术评估，老板最终审批。决策过程相对务实，注重投资

回报测算。

大型企业：设有专门的自动化部门或智能制造部门，决策流程规范，通常经过多轮技术评审和预算审批。部分

企业已建立机器人导入的标准流程和评估体系。

值得注意的是，2025年调研显示，“工艺部门”在机器人导入决策中的话语权显著上升，从2023年的30%提升至45%[来

源：调研数据，2025年]。原因在于，越来越多的企业认识到机器人导入不仅是设备采购，更是工艺优化——只有工艺

人员深度参与，机器人才能真正发挥效能。

5.机器人导入意愿分析

5.1总体导入意愿与阶段分布

调研数据显示，2025年中国汽车零部件厂商的机器人导入意愿整体处于“积极”区间。在320家受访企业中，明确表示

“未来12个月内有机器人导入计划”的占42%，“有强烈意愿但尚未明确时间表”的占26%，“观望中”的占22%，“暂无意

愿”的占10%[来源：调研数据，2025年]。即有明确导入意愿的企业合计占68%，较2023年调研的55%提升了13个百分

点。

从导入阶段分布看：已实现多产线机器人应用的“成熟导入者”占18%；已实现单点或单产线应用的“早期导入者”占

32%；正在试点或评估的“尝试导入者”占22%；尚未导入但有初步了解的“潜在导入者”占18%；完全未接触的“空白者”

占10%[来源：调研数据，2025年]。这一分布表明，市场正从“早期采用”向“早期大众”阶段过渡，增长潜力可观。

5.2分场景导入意愿

在计划导入机器人的企业中，各应用场景的意愿强度排序如下：

提及率（计划导入，多同比增长趋

应用场景典型驱动

选）势

焊接42%持平焊工短缺，质量一致性要求高

替代重复性劳动，提升设备利用

上下料/机床照料38%持平

率

打磨去毛刺35%+8pct粉尘环境恶劣，招工极难

装配（拧紧/压装）30%+10pct协作机器人导入，柔性装配需求

检测/视觉测量26%+12pct质量追溯要求，AI视觉成熟

物流搬运降低物料转运人力，实现产线联

24%+9pct

（AGV/AMR）动

喷涂/涂胶18%+3pct有害工序替代，工艺一致性

数据来源：调研数据（N=320），2025年。

装配和检测场景的意愿增速最快，反映了协作机器人和视觉技术的进步正在打开此前难以自动化的“最后环节”。而焊

接和上下料作为传统应用，其意愿更多是存量替换和产能扩张驱动。

5.3导入意愿的驱动因素

在问及“推动贵公司考虑导入机器人的主要原因”时，受访者的排序如下（多选）：

降低人工成本：72%

提升产品质量一致性：55%

应对招工难/劳动力短缺：48%

客户或主机厂要求：38%

政策补贴引导：35%

同行竞争压力：28%

安全与环保要求：22%

技术成熟、投资回收期缩短：20%

[来源：调研数据，2025年]

与2023年相比，“降低人工成本”和“应对招工难”的提及率分别上升了8个和10个百分点，成为最突出的驱动因素。“政

策补贴引导”的提及率从2023年的42%下降至35%，表明市场驱动的力量正在超越政策驱动。“客户或主机厂要求”在新

能源零部件供应商中提及率高达55%，在传统零部件供应商中仅为20%，显示出新能源供应链对自动化的强制牵引效

应。

5.4投资回报预期与预算规模

调研显示，受访企业对机器人导入的平均投资回收期预期为18个月，中位数为15个月。但实际经验表明，多数项目的

回收期在20-24个月之间，约35%的项目因工艺调整和产能爬坡延迟而超过预期[来源：调研数据及访谈，2025年]。这

一预期与现实的差距是导致“试点后停滞”的重要原因之一。

从预算规模看，计划导入机器人的企业平均首期预算为85万元（含机器人本体、集成、工装夹具和调试），大型企业

平均预算达300万元以上，中型企业约80万元，小型企业约25万元。预算结构上，机器人本体占比约40%，集成与工

程服务占比约35%，工装夹具与周边设备占比约25%。值得注意的是，集成服务费用占比逐年上升，已成为影响总成

本的关键变量。

6.机器人导入障碍分析

6.1技术障碍

技术障碍主要体现在三个方面：工艺适配性、系统集成复杂度和设备可靠性。

工艺适配性不足。机器人本身的技术性能（如精度、速度、负载）已能满足大多数汽车零部件的生产需求，但将机器

人嵌入具体工艺仍面临大量适配工作。例如，在打磨去毛刺场景中，不同产品（铸件、锻件、注塑件）的材料特性和

毛刺形态差异极大，需要定制化的力控算法和工具。调研中，约38%的受访者认为“现有机器人解决方案与自身工艺匹

配度不高”是主要障碍[来源：调研数据，2025年]。

系统集成复杂度高。汽车零部件产线往往涉及多台机器人、视觉系统、输送线和MES/ERP的协同，集成难度远超单台

机器人。小批量多品种的生产模式要求频繁切换程序和工装，进一步增加了集成复杂度。约52%的受访者将“系统集成

复杂、调试周期长”列为重要障碍。

设备可靠性与维护。尽管国产机器人的可靠性显著提升，但在高负荷、粉尘、油污等恶劣环境下，故障率仍高于精密

车间。汽车零部件行业的机器人平均故障间隔时间（MTBF）约为6000-8000小时，低于电子行业的10000小时以上[来

源：GGII及访谈，2026年]。约30%的受访企业担心“机器人故障率影响产线连续运行”。

6.2成本与经济障碍

初始投资过高。一套标准机器人工作站（含集成）平均投入约25-50万元，对于利润率仅5%左右的零部件企业而言，

是一笔不小的资本开支。小型企业普遍反映“一次性投入过大，难以承受”。尽管有融资租赁等模式，但利息和手续费

进一步提高了总成本。

投资回收期不确定。如前所述，预期与实际的回收期差距显著。在人工成本上涨的背景下，机器人替代的经济性理论

上成立，但实际执行中因产能波动、产品切换和运维成本，回收期往往延长。调研中，约58%的受访者将“投资回报周

期不确定”列为重要障碍，是提及率最高的单一经济障碍[来源：调研数据，2025年]。

隐性成本被低估。除初始设备和集成费用外，机器人导入还伴随一系列隐性成本：工装夹具的重复投资、程序调试的

人力成本、安全防护改造、电力扩容、以及因停机造成的产能损失。这些隐性成本在决策阶段往往被低估，导致项目

后期超出预算。

6.3组织与人才障碍

缺乏自动化人才。这是被提及率第三高的障碍（47%）。汽车零部件企业普遍缺乏既懂生产工艺又懂机器人编程和维

护的复合型人才。中型企业往往没有专职的自动化工程师，小型企业甚至依赖集成商提供全部技术支持。机器人导入

后，一旦集成商撤场，日常维护和程序调整就成了难题。

员工抵触与组织变革阻力。机器人替代部分人工岗位，引发一线工人的不安和抵触。部分企业反映，老员工担心失

业，对新设备的操作培训不积极，甚至故意设置障碍。管理层若未能妥善处理，可能影响产线稳定。

管理流程不匹配。机器人改变了传统的作业方式和管理模式，需要配套调整排产计划、质量检验标准和绩效考核。部

分企业在上马机器人后，仍沿用旧的管理流程，导致设备利用率低于预期。

6.4供应链与集成障碍

集成商能力参差不齐。2025年，国内机器人系统集成商数量超过3000家，但绝大多数规模小、技术能力有限，尤其在

汽车零部件这种工艺复杂的领域，能够提供可靠交钥匙方案的集成商稀缺。调研中，约40%的受访者表示“找不到合适

的集成商”是重要障碍，许多企业曾遭遇集成项目失败或延期[来源：调研数据，2025年]。

标准与接口不统一。机器人本体、视觉系统、夹具、MES之间的通信协议和数据接口缺乏统一标准，导致不同供应商

的设备难以顺畅协同。企业反映“每导入一台新设备都要重新打通数据链路”，增加了集成成本和时间。

售后服务响应慢。零部件企业的生产节奏紧张，设备停机损失大。但部分机器人厂商或集成商的售后服务网络覆盖不

足，响应时间超过48小时，严重影响生产恢复。

6.5认知与信息障碍

对机器人的认知偏差。部分企业主（尤其是小型企业）对机器人的理解仍停留在“昂贵的大玩具”或“复杂的高科技”层

面，不了解协作机器人和标准化工作站的低门槛。同时，行业内也存在“机器人等于减员”的简单化认知，忽视了机器

人对质量提升和柔性生产的价值。

信息不对称。汽车零部件企业获取机器人产品和解决方案信息的渠道有限，主要依赖集成商推荐和同行介绍。机器人

厂商的品牌宣传往往聚焦于汽车整车厂，对零部件行业的触达不足。调研中，约25%的受访者表示“不了解市场上适合

自身需求的机器人方案”。

成功案例的可信度不足。部分机器人厂商宣传的成功案例存在夸大成分，企业在实际考察后发现效果不达预期，导致

信任受损。这种“劣币驱逐良币”的现象抑制了整个行业的导入意愿。

6.6障碍因素的权重排序与交互影响

综合来看，2025年汽车零部件厂商机器人导入的核心障碍排序如下：

障碍类别提及率具体表现

成本与经济障碍58%投资回收期不确定、初始投入高

技术障碍52%系统集成复杂、工艺适配难

组织与人才障碍47%缺乏复合型人才、员工抵触

供应链与集成障碍40%集成商能力不足、售后响应慢

认知与信息障碍25%认知偏差、信息不对称

数据来源：调研数据（N=320），2025年。

这些障碍并非孤立存在，而是相互强化形成“障碍循环”：人才缺乏导致系统集成依赖外部力量→集成商能力不足导致

项目失败或延期→失败案例在行业内传播加剧认知偏差→企业观望不前→市场增长不及预期→集成商难以积累经

验提升能力。打破这一循环需要多方协同。

7.汽车零部件厂商分群与差异化特征

7.1分群维度与方法

基于调研数据，以“企业规模”和“产品特征（新能源/传统）”为主要维度，结合机器人导入阶段，将汽车零部件厂商划

分为四个典型群体：

群体A：新能源头部供应商（大型企业，新能源三电/电子电气为主），占比约12%。

群体B：传统中型升级者（中型企业，底盘/内外饰/动力系统），占比约38%。

群体C：小型专精特新（小型企业，细分领域领先），占比约30%。

群体D：传统微型跟随者（小型/微型，通用件或低附加值），占比约20%。

7.2四大典型厂商群体画像

群体A：新能源头部供应商。典型企业如拓普集团、三花智控、德赛西威等的一级供应商，年营收多在10亿元以上，

深度绑定特斯拉、比亚迪、蔚来等新能源主机厂。产品批量大、工艺标准化程度高，客户对自动化水平有明确要求。

机器人保有量大，自动化率平均超过55%。导入意愿强烈（88%），以“智能产线升级”和“新工厂全自动化”为目标。障

碍主要集中在：高节拍生产下的系统稳定性和数据集成复杂度，对供应商的技术能力和交付能力要求极高。

群体B：传统中型升级者。年营收1-10亿元的Tier2或Tier3供应商，产品涵盖底盘结构件、内外饰、通用件等。面临最

直接的降本压力和招工难，导入意愿较高（72%）。但多品种小批量的生产特点使其对柔性自动化方案需求迫切。预

算有限（平均80万元），对投资回收期敏感（期望≤18个月）。障碍集中在：找不到匹配的集成方案、缺乏自动化人

才、现有产线改造难度大。

群体C：小型专精特新。在某一细分领域（如精密紧固件、传感器壳体、密封件）具有技术优势的小企业，年营收

2000万-1亿元。产品批量小但附加值高，对质量一致性要求严格。导入意愿中等（55%），多以单点导入为主，首选

协作机器人。障碍主要是初始资金和人才缺乏，高度依赖外部集成商和地方政府扶持。

群体D：传统微型跟随者。低附加值通用件或简单加工企业，年营收多低于5000万元。利润率极低（3%以下），面临

生存压力，对机器人导入持观望态度（意愿35%）。主要障碍是“投不起、用不起、维护不了”。这类企业需要的是共

享机器人服务或极低成本的租赁模式，而非传统销售。

7.3各群体导入意愿与障碍差异

维度群体A群体B群体C群体D

导入意愿88%72%55%35%

首要驱动客户要求+质量提升降本+招工难质量一致性生存压力

首要障碍系统集成复杂度投资回报不确定初始资金与人才认知与资金

预算规模300万+80万左右25万左右<15万

偏好机器人类型工业+协作+AGV工业+协作协作为主极少或共享

决策周期6-9个月3-5个月2-3个月不明确

数据来源：调研数据及访谈，2025年。

8.机器人导入决策旅程地图

汽车零部件厂商从产生意向到最终导入机器人，经历四个主要阶段。基于深度访谈，本节对各阶段的触点、情绪、痛

点和机会点进行详细刻画。

8.1认知与兴趣阶段

用户触点：行业展会（工博会、机器人大会）、同行成功案例、供应商拜访、线上技术文章/视频、政府培训活动。

情绪与行为：企业主或生产负责人通过上述渠道接触到机器人应用案例，开始意识到“别人都在用，我们是不是也该

用”。情绪以“好奇与焦虑并存”为特征——好奇于机器人的能力，焦虑于自己是否落后。部分企业因招工难或客户审核

压力而被迫关注。

痛点：信息过载且良莠不齐，难以辨别哪些方案适合自己；看到的大多是整车厂的高大上案例，与自身实际差距大；

缺乏针对汽车零部件行业的专属案例展示。

机会点：机器人厂商和集成商应生产针对汽车零部件的行业化内容，如“某中型底盘件厂如何用协作机器人实现打磨自

动化”等。举办小型线下沙龙和工厂参观，降低认知门槛。与地方政府和行业协会合作，开展“机器人进集群”活动。

8.2评估与规划阶段

用户触点：供应商技术交流、方案初步设计、报价与投资回报测算、同行实地考察、内部讨论。

情绪与行为：进入实质评估后，企业组建临时项目小组（老板/生产负责人/设备工程师），开始与2-3家供应商接触。

情绪从“好奇”转为“审慎”，对每个细节刨根问底，尤其关注投资回收期和风险。此阶段容易因内部意见不一致而停滞。

痛点：供应商提供的方案往往照搬模板，未充分考虑自身产品特点和产线现状；ROI计算复杂且不确定，老板难以下

决心；对集成商的信任度不足，担心“买完设备没人管”。

机会点：集成商应在这一阶段投入足够时间做现场调研和工艺分析，提供定制化方案和分阶段实施路线图。提供“可参

观的同规模案例”和“分阶段付款”模式，降低决策风险。机器人厂商可联合集成商推出标准化工作站，以固定价格和明

确交期减少不确定性。

8.3采购与实施阶段

用户触点：商务谈判、合同签署、设备安装调试、人员培训、试运行与验收。

情绪与行为：签约后进入实施期，企业情绪从“期待”转为“紧张”。调试周期往往比预期长，工艺调整频繁，员工对新

设备操作不熟练。若在此期间出现停机或质量问题，内部质疑声会迅速上升。项目负责人承受最大压力。

痛点：安装调试影响正常生产；工艺参数调整耗时，良率爬坡慢；员工培训不到位，操作失误频发；集成商驻场人员

能力不足，沟通成本高。

机会点：集成商应派驻经验丰富的项目经理和工艺工程师，而非仅派安装工人。制定详细的实施计划和风险预案，预

留足够调试时间。在合同中明确验收标准和培训条款，确保企业关键人员掌握基本操作和日常维护。对于中小企业，

可采用“远程支持+定期巡检”模式降低服务成本。

8.4使用与扩展阶段

用户触点：日常运行维护、故障报修、软件升级、工艺优化支持、产能扩展时的追加采购。

情绪与行为：设备稳定运行后，企业开始评估实际效果与预期的差距。若达成目标，满意度上升并考虑扩展；若未达

预期，则可能产生“后悔”情绪，并在行业内传播负面口碑。部分企业因缺乏维护能力，设备利用率逐渐下降，形成“僵

尸机器人”。

痛点：备件供应不及时；程序修改和工艺调整需要重新找集成商，费用高且周期长；缺乏内部自动化人员，日常维护

和简单故障排除都依赖外部；扩展应用时遇到新的工艺问题无人指导。

机会点：机器人厂商和集成商应建立主动式客户成功机制，定期回访并提供设备健康报告。推出“按年维保+工艺支持”

的服务包，锁定长期合作。为企业提供免费的线上培训课程和社区支持，培养其内部维护能力。在客户产能扩张时，

以既有合作为基础提供快速复制方案。

9.结论与建议

9.1核心结论

2025年，中国汽车零部件厂商的机器人导入意愿处于显著上升通道，市场正从“政策驱动型增长”转向“市场驱动型增

长”。降本增效和劳动力短缺是推动导入的两大核心引擎，而新能源供应链的强制要求进一步加速了这一进程。然而，

意愿与行动之间仍存在明显鸿沟，核心障碍不在于机器人本身的技术性能，而在于“集成难、回收期不确定、人才缺”

的系统性问题。

从用户分群看，新能源头部供应商和传统中型升级者是当前机器人导入的主力，前者追求高节拍智能产线，后者注重

灵活性和性价比。小型专精特新企业是协作机器人的蓝海市场，而传统微型跟随者需要共享化和租赁化模式的支持。

不同群体的导入障碍和决策逻辑差异显著，机器人厂商和集成商必须采取分群策略，避免“一套方案打天下”。

9.2对机器人厂商与集成商的建议

第一，推出行业化标准工作站，降低导入门槛。针对汽车零部件行业的焊接、打磨、上下料、装配等高频场景，研发

“即插即用”的标准化机器人工作站，固定配置、固定价格、固定交期。标准化可以降低集成复杂度、缩短交付周期，

并通过批量生产降低单套成本。例如，针对铝合金铸件打磨场景，开发集成了力控打磨头、除尘系统和视觉定位的标

准工作站，让企业像购买机床一样购买机器人。

第二，强化本地化服务和陪伴式支持。在汽车零部件产业集聚区（如宁波、苏州、重庆、广州）设立区域服务中心，

配备常驻工程师和备件库。提供“交钥匙+3年陪跑”的服务模式，在项目交付后持续提供工艺优化和培训支持。对于中

小企业，可推出“按件付费”或“机器人即服务（RaaS）”模式，降低初始投入压力。

第三，重视工艺共创