650亿锂电设备新周期打响,机器人企业这轮拼什么?


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过去几年,锂电一直是机器人企业最重要的应用基本盘之一。上一轮调整期让不少设备订单延后,也放缓了机器人企业在锂电市场的增长节奏。然而从2025年开始,锂电行业重新进入上行区间,不少企业更是在2026年持续爆单。
据高工产研(GGII)统计,2026Q1中国锂电池出货525GWh,同比增长67%。其中储能电池出货量达215GWh,同比增长139%。头部企业订单已普遍排产至2026年底至2027年Q2。伴随储能需求持续高景气,锂电市场已经开启第三轮扩产周期,预计2026年锂电池新增设备需求将超过650亿元。
但与上一轮“抢产能、铺规模”的周期不同,本轮扩产不再是简单的新建产线竞赛。一方面,头部电池企业对交付能力、产品一致性和制造良率提出更高要求;另一方面,过去几年形成的大量存量产线,也在迎来面向大电芯、高节拍和高良率的系统性升级,为机器人企业打开了新的增量空间。
根据国家统计局公布的规上工业数据,2026年1-4月份,锂离子电池和工业机器人产量分别增长36%和25.7%,均处于较快增长区间。与此同时,多家机器人企业在2025年年报中公开表示在锂电领域实现快速增长。
在今年5月举办的第十八届中国国际电池技术交流会(CIBF)上,高工机器人观察到,与前几年出海受阻、价格竞争激烈的行业基调不同,本届CIBF释放出的一个明确信号是:锂电产业正在进入新一轮扩产周期,而储能正在成为这一轮扩产的主要牵引力。
相比去年,今年参展的机器人产业链企业明显增加,多家企业携锂电专属解决方案亮相,试图分食储能爆发、产线升级的百亿级市场蛋糕。

大电芯推动设备负载升级
2026年,储能电芯的“大容量时代”已全面降临,并从技术研发阶段进入规模化商业应用周期。GGII数据显示,2026年储能锂电池新增投产产能中,500Ah+电池占比85%,并预测500Ah+电池今年出货占比超20%,达到140GWh以上的规模。
在这一行业交流会上,多数电池企业都选择C位展示500Ah以上的大容量电芯,甚至600Ah+的大容量电芯也并不少见,例如亿纬锂能的628Ah电芯、欣旺达的684Ah电芯、双登股份的755Ah电芯等。据了解,除了比亚迪的2710Ah电芯外,还有不少电池厂商正在上探1000Ah+的超大容量单体。
对电池企业而言,大容量电芯意味着单体能量密度提升、系统集成效率提升。但单电芯10kg左右的重量,对装备端而言,无论是中段的电芯搬运,还是后段的电池模组搬运,对设备负载提出了更大的挑战,也更考验机器人在大负载下的定位精度。
埃夫特在CIBF上展出了针对电芯搬运的高速搬运SCARA工作站,该工作站采用32mm外径滚珠花键丝杆与双辅助杆结构确保了超高刚性,在满载65kg的工况下,仍能保持±0.03mm重复定位精度与4.5s的超高速节拍,为大电芯稳定搬运提供支撑。

ER700平台重载机器人 / 埃夫特
除此之外,埃夫特还首发了全新一代ER700平台重载机器人,专门应对锂电后段制程中电池模组重量持续攀升带来的负载能力不足、定位精度受限、运维成本较高等问题。该产品采用刚性齿轮传动替代传统皮带,在提高了负载的同时,还能把定位精度控制在毫米级(±0.1mm)。
针对锂电制造重负载的搬运场景,新时达展出了可用于大电芯搬运的大负载50kg SCARA机器人,以及可用于锂电搬运的大6轴SR220/2700搬运工作站。50kg SCARA机器人标准循环时间仅0.52s,重复定位精度达±0.03mm。大6轴SR220/2700锂电搬运工作站依托视觉定位实现精准取料,搭载核心运控算法有效抑制运行振动,可适配PACK生产线自动化作业需求。

左为50kgSCARA机器人 右为SR220/2700机器人 / 新时达
针对电芯极柱、模组侧板、模组Busbar等大型工件的激光焊接,珞石展示了NB220激光扫描焊接系统。该系统基于珞石大负载长臂展的工业机器人打造,不仅可以完成模组、PACK工艺段的激光焊接,还可以拓展至电芯/模组搬运、电池箱体上下料等工序。

NB220激光扫描焊接系统 / 珞石
如果说大电芯推动了设备负载升级,那么订单高排产则进一步推动了产线节拍升级。面对大量新增订单,电池企业最关注的问题之一,就是如何在不牺牲良率和安全性的前提下,提高单位时间产出。此外,当前锂电企业对效率的理解已经不再局限于单台机器人的节拍,而是更关注整线协同效率。
针对中段的叠片环节,新时达展示了其云霞高速SCARA锂电叠片工作站。该工作站通过AI算法实现最优加速度和智能路径优化,将标准循环时间缩减至0.24s,重复定位精度±0.015mm。

云霞高速SCARA锂电叠片工作站 / 新时达
在转运环节,华睿科技带来了三款锂电专用AMR,覆盖电芯到PACK的多类转运需求。其中,单悬臂AMR专攻极卷转运,可实现高精度对接和快速换型;锂电双举升AMR面向电芯段涂布、辊压等业务场景,一车双卷轴提升转运效率;潜伏叉取型AMR兼具潜伏与叉取功能,可叉取托盘、对接料车,并联动仓储与产线。(点击查看详情)

左:潜伏叉取型AMR 中:锂电双举升AMR 右:单悬臂AMR / 华睿科技
过去,传统机械输送线往往采用固定节拍、固定工位的方式,一旦某个工位出现等待、换型或异常,整条产线都可能受到影响。因此,在追求更高生产节拍的过程中,越来越多电池企业开始关注磁驱输送线等柔性输送方案。
微亿智造 X 捷勃特展示了智能磁驱输送系统(MTS)这一解决方案,该系统以磁力驱动替代传统机械联动结构,可以做到最高3m/s的运行速度,大幅缩短工位的流转时间。

智能磁驱输送系统 / 微亿智造 X 捷勃特
与此同时,MTS也面向多个关键工序提供了柔性输送思路,比如在电芯包膜工序,MTS动子独立控制、异步协同,可做到运行无抖动、无剐蹭、无冲击,从而提升电芯外观良率与成品一致性。在转接片焊接工序中,依靠±0.01mm的定位精度,可以保证焊接点位标准统一、受力均匀,稳固电芯性能;在超声波焊接工序中,得益于磁悬浮技术的非接触运行,杜绝了传动部件的直接摩擦,也杜绝了粉尘对电芯的污染。
守住良率,缺陷检测与无损作业并行
在大容量电芯进入规模化应用后,单体价值更高,任何微小缺陷、轻微磕碰或过程损伤,都可能放大为后续模组、PACK乃至储能系统层面的质量风险。因此,本轮产线升级中,良率保障不再只是单一检测环节的问题,而是贯穿缺陷识别、精准搬运、无损抓取、柔性插拔等多个工序的系统工程。
海康机器人展出了针对制片段、制芯段和装配段的多种智能化解决方案。以锂电池的中段生产工艺为例,海康机器人展出了3D轮廓传感器的多功能检测方案,通过三台相机协同工作,覆盖顶盖平整度、密封钉和顶盖周边焊接缺陷检测,同时搭载抗反光算法有效抑制杂光。

3D轮廓传感器的多功能检测方案 / 海康机器人
梅卡曼德展示了适合远距离锂电场景的Mech-Eye Range XL超远距离工业级激光3D相机,该产品具备超大视野和景深,抗环境光性能极强,可在2m-5m距离下高精度采集物体3D点云数据,可用于远距离场景下对顶部结构复杂、反光的整层电芯高精度成像。
除了更精准的缺陷检测,不少企业也开始围绕生产过程中的“无损作业”进行方案升级。对于电芯和模组而言,良率损失并不只来自工艺缺陷,也可能来自搬运、分拣、插拔等环节中的夹持不当、接触冲击或定位偏差。
针对后段检测和分拣环节的损伤风险高和效率瓶颈问题,阿童木机器人展出了高速SCARA锂电分拣演示单元。该单元搭载自研ST系列SCARA机器人,集成高精度无损抓放装置与电池快速检测系统,能够在线识别电池极性、内阻、电压,自动剔除不合格品,真正实现“检+拣”一体化作业。

高速SCARA锂电分拣演示单元 / 阿童木机器人
在后段检测中的气密性检测、通讯检测等关键环节,需要将对应插头精准插入电池插座。针对该过程配合公差小且易损伤产品的痛点,珞石推出基于CR12-12/1.4C柔性协作机器人的锂电池检测插拔解决方案,结合全关节力控技术,该方案可实现2秒内完成搜索入孔,12秒完成视觉拍照、取插头和插拔整体作业。
人形机器人快步入场,锂电头部企业先行
尽管在CIBF 2026上,人形机器人的“出场率”并不高,但从产业趋势来看,人形机器人正在以更务实的方式快速进入新能源制造体系。
本次交流会上,先导智能与北京人形机器人创新中心签署战略合作协议,双方将围绕新能源工业场景,推动人形机器人从实验室走向真实产线。这一合作更值得关注的地方在于,它指向了人形机器人在锂电生产制造中的几条核心落地路径。

先导智能与北京人形机器人创新中心签约协议 / 先导智能
首先是场景落地。短期来看,人形机器人并不会直接替代锂电产线中高速、高精、强节拍的专用设备,而是更可能率先进入生产物流、设备运维等人机协同环节。这类场景既需要一定的柔性操作能力,也存在非标任务多、现场环境复杂等特点,更适合作为人形机器人切入新能源制造的起点。
其次是通过工业数采中心完成高质量数据的积累。对于新能源产线而言,真正稀缺的不只是机器人本体,而是来自真实工业现场的高质量数据。锂电制造涉及大量工艺动作,只有在真实产线中持续采集、训练和迭代,具身大模型才能逐步适配工业场景对精度、节拍、稳定性和安全性的要求。
事实上,在CIBF 2026之前,锂电头部企业已经开始探索人形机器人在产线中的应用。早在2025年,宁德时代中州基地新能源动力电池PACK生产线就已引入人形机器人“小墨”,参与高压风险测试相关工序。亿纬锂能也在今年公开表示,已经完成双足人形、轮式人形、轮式悬臂等三款机器人的研发与测试应用,并从今年3月起陆续在产线上上岗测试。
可以看出,人形机器人进入锂电产线不会一蹴而就,在前期的应用Demo落地后,行业需要继续通过标准共建、工业数采、模型训练和产线验证来扩大应用边界。
注:配图来自各企业官方公众号
封面为AI配图




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