中國的三個核心部件控制器，伺服電機和減速器是制約中國機器人行業的主要瓶頸，占機器人成本的70％。

　　調節器

　　控制器與國內外的差距最小控制器是機器人的大腦，發布和發送動作指令。包括硬件和軟件兩部分：硬件是工業控制板，包括一些主控制單元，信號處理部分和其他電路，國內品牌已掌握；軟件部分主要是控制算法，二次開發等，國內品牌在穩定性，響應性方面還存在速度差，易用性等方面。

　　控制器的問題在于成熟的機器人制造商通常自己開發控制器以確保穩定性并且由于其“神經中樞”狀態和相對低的閾值而維持技術系統。因此，控制器的市場份額基本上與機器人的市場份額相同。在國際上，還有KEBA，Beckhoff和B＆R等供應商為控制器提供底層平臺。因此，在當前環境下，專業開發控制器的國內公司將更加困難。

　　控制器的機會是標準化和開放性。現有的機器人控制器的封閉結構帶來諸如開放性差，軟件獨立性差，容錯性差，可擴展性差，網絡功能不足等缺點，不能滿足智能和靈活性的要求。開發模塊化，標準化的機器人控制器，向各級用戶開放，是機器人控制器的發展方向。中國的863計劃也已成立。機器人界面的統一是一種普遍趨勢，并且將來可能出現提供控制器模塊的平臺型企業。

　　從市場規模來看，根據“十二五”規劃，到2020年，中國的機器人數量將達到80萬臺。假設國產機器人占總數的50％，控制器價格為15000元，更換和維護計算在內。國內控制器市場規模為60-70億元。

　　伺服電機

　　伺服電機競爭激烈，外資有發言權。伺服電機用作機器人中的執行器，是影響機器人性能的主要因素。伺服電機主要分為踩踏，交流和直流。機器人行業中使用最廣泛的是交流伺服，占伺服電機和控制器的65％左右。

　　伺服系統中的外國公司具有絕對優勢。日本品牌壟斷了中小型OEM（設備制造）市場，具有良好的產品性能和有競爭力的價格。 2014年，在伺服系統市場的TOP15制造商中，前三名是日本品牌，占總份額的45％。西門子，博世和施耐德等歐洲品牌占據高端市場，整體市場份額約為30％。國內企業的整體份額不到10％。

　　中國伺服系統的自支撐能力已初具規模。有20多個大型伺服品牌。國內產品功率范圍22KW以上，技術路線接近日本產品。從市場規模來看，2014年所有應用行業的伺服電機均為68億元，增長率為8.3％；其中，機器人增加了50％，迅速成長為伺服系統應用的第六大行業，擁有4.2億。業績，占市場的6.2％。在增長空間中，伺服電機作為一個整體受到宏觀經濟的顯著影響，并將在未來五年內進入穩定發展階段。 4軸和6軸多關節機器人的比例增加，這將導致機器人伺服系統的快速增加。預計在“十三五”期間，機器人伺服系統的比例將上升到第一位，市場規模為16億元。

　　控制器和伺服系統密切相關。用戶選擇的訂單是可靠，穩定，價格和服務。從服務和性價比開始是國內企業的方向。然而，這需要在運動控制，大量資金投入和長期市場驗證以及對技術，資金和人才的高要求方面進行長期和深入的研究。新松，新時達，匯川科技，廣州CNC Eston等國內上市公司也有類似的情況。

　　減速器

　　機器人減速機市場高度壟斷，國產減速機在推廣期間無法實現全面進口替代。減速器用于精確控制機器人的運動并傳遞更大的扭矩。 RV減速器分為兩種類型，安裝在重載位置的RV減速器，如底座，吊桿和肩部，以及安裝在輕載位置的諧波減速器，如手臂，手腕或手。 RV減速機由日本Nabtesco壟斷，諧波減速機日本Hamernaco具有絕對優勢。

　　諧波減速器的結構相對簡單。只有三個基本組件，Hamernaco的專利已經過期。國內諧波減速機與國外的差異并不大。無錫格林的諧波減速器已廣泛應用于家用機器人。

　　RV減速器的核心難點在于基礎工業和流程。 RV減速機是純機械精密部件，材料，熱處理工藝和高精度加工機械不可或缺。中國在這些方面長期以來一直落后，而且單靠一個企業也無法解決這個問題。要組合200多個組件，準確性至關重要，組件之間的公差匹配需要多年的經驗。

　　在市場規模方面，根據2020年機器人容量80萬臺，即增加約60萬臺，多聯合工業機器人根據軸數要求4-6減速器，中位數為5 ，那么你需要300萬減速器。樂觀的是，國內企業將獲得50％的市場份額，單一減少4000元的計算將達到60億元，更換需求將不超過70億元。

　　減速機的價格呈下降趨勢。自2013年納博特斯克與上海機電合資以來，隨著中國國際機器人產能的增加和國產機器人的發展，其RV減速機的價格逐漸下降。 2016年，常州工廠將投產，并將有進一步下滑的空間。根據上海機電2015年年報，納博減速機收入1.34億元，同比增長52.3％；凈利潤3365萬元，同比增長55.5％。

　　總之，中國工業機器人的三個核心部件需要付出更多的耐心和投入才能實現突破，尤其是減速機。期望越大，壓力越大，前景也越來越大。與此同時，中國的工業機器人人才也非常稀缺。