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請解答以下這道數學題：已知一面墻長30米，高10米，一位工人每天可以刮完100平方米的膩子，求完成整面墻需要多長時間？

答案是3天。但如果這道題讓機器人回答，它給出的答案是：3小時。

這不是機器人不會算數，而是一場建筑業的科技變革。如今，你可以在工地上看到機器人揮舞著機械臂，通過先進的傳感器和控制算法，jingque調節噴涂厚度。旁邊的工人只需負責簡單的操作和監控。

有了機器人“熟練工”，下來，可實現膩子施工800平方米，速度是人類工人的8倍；乳膠漆施工3000平方米，速度是手持噴涂機的2倍。更關鍵的是，機器人能準確調節材料用量并均勻噴涂，可以節約20%-25%的材料成本。

根據中國工程機械工業協會的數據，目前30萬億的建筑市場，未來十年將出現千萬級建筑工人缺口；與此同時，隨著國內房地產市場競爭加劇，建筑企業還需要不斷降低成本、提高施工效率，以提升競爭力。

基于此，建造行業數字化改造大勢所趨。得益于人工智能、視覺傳感器、機器人控制算法等核心技術的突破，“機器換人”成為了關鍵賽點，建筑領域或將成為機器人率先產業化落地的“肥沃土壤”。

01建筑機器人移走“三座大山”

常言道，中國建筑行業的“三座大山”——勞動力短缺、安全問題、低利潤率。

首先，行業面臨嚴峻的“用工荒”，主因是人口老齡化和勞動力結構變化。當前國內建筑行業面臨明顯的“三段式”困局——50、60后農民工即將謝幕；70、80后農民工供應不足；90、00后農民工寥寥無幾。近兩年農民工總數減少近976萬，2022年至2023年間減少650萬，創五年新高。國家統計局數據顯示，農民工平均年齡已達43.1歲，老齡化趨勢明顯。

但同時，老年人工作也受到限制。多地政府規定，禁止60歲以上男性和50歲以上女性在建筑工地從事體力勞動，如江蘇省曾特別規定，聘用“超齡”工人將導致企業列入紅碼管理。

這里引出了第二個矛盾，人工施工導致的安全問題。根據國際勞工組織的數據，建筑行業是全球第二危險的行業，僅次于采礦，致命事故率是其他行業的4倍；在2011年至2019年間，建筑工人的死亡人數上升了41%。特別是老齡工人的傷亡比例尤為嚴重，如2021年湖北、江蘇等地均出現60歲以上農民工傷亡事故。

除了施工安全風險，傳統施工的很多工序也對人體有害。例如，在膩子打磨、粉刷、管道噴油漆過程中，工人操作不當則會吸入粉塵及有害物質，容易罹患職業病。

第三個矛盾，技術落后還導致低利潤率。國家統計局公布數據顯示，2023年的建筑業產值利潤率為2.64%，同比上年降低了0.06個百分點。作為對照，工業的利潤一般在9%以上，建筑業所在的第二產業利潤率也在6%左右。

一是施工效率低下，工人在重復勞動中容易感到單調乏味，甚至因疲憊或環境干擾而出錯返工；二是材料浪費率高。建材使用控制靠人為，不容易jingque把握。據統計數據，在一座普通民用建筑的建造過程中，所用建筑材料的浪費率居然高達4成。而建筑行業的熟練工難招難留，且工資成本也不是小數目。

由此，勞動力短缺、安全問題、低利潤率形成了惡性閉環。

行業突飛猛進期，沉疴尚不明顯。但近幾年，搭載“城市化”電梯飛升的中國房地產，隨著萎縮的土地供應和人口紅利，也不可避免地出現了萎縮。

兩條路擺在地產企業面前：一是轉行逃離“沉船”，但步子跨太大容易直接“翻船”；二是積極尋求轉型道路，提升自身競爭力，在質量上尋求改變。

一方面，提升住宅業務的競爭力，尤其是在新項目乏力，增量市場有限的情況下，更要在前期環節搞好降本增效；另一方面，拓寬地產業態類型，包括開發和運營與住宅配套的教育地產、養老地產、醫療地產、商業地產和產業地產等等，這需要提高施工標準，建筑企業對高效、智能的施工方案需求愈發強烈。

任何行業卷到后就會變成“大洗牌”，而科技往往就是那個引入的變量。

這次，建筑行業將目光投向了機器人技術。

“機器人能率先在生產、施工、維保等環節輔助和替代‘危、繁、臟、重’施工作業。”一名住建部相關人員表示，從施工效率角度來看，建筑機器人輸出效率穩定，標準化程度高，有效避免人為施工引起的誤差，且不受傳統施工人員的體能限制；在工程質量方面，基于高精度激光識別系統的整體性控制，建筑機器人施工精度更高，施工成型質量比傳統人工方式高。

省工省料方面，建筑機器人更加綠色低碳。例如，在施工時對粉塵有效收集，實現無塵施工。同時，建筑機器人可以通過供料控制程序提高材料利用率，避免了因精度不夠出現的浪費問題。

補齊勞動力方面，除了替代老齡勞動者，建筑機器人還可以通過顯著改善勞動環境，吸引年輕勞動力回流建筑行業。彼時，建筑工人不再是灰頭土臉的泥瓦工、抹灰工，取而代之的是基于網絡工作環境的建筑機器人操控人員、工地巡檢人員等產業技師的新身份。

在“機器換人”的迫切需求下，全球建筑機器人市場預計將經歷顯著增長。Straits Research預測，到2030年，北美的建筑機器人市場規模將達到5400萬美元，而歐洲市場將接近5200萬美元。目前，歐洲市場，每10000名建筑工人中約有1.2個機器人，美國市場為0.2個，而中國市場的數字則僅為0.1個，顯示出中國市場的巨大潛力和成長空間。

Report Linker進一步預測，全球建筑機器人市場規模將從2023年的3.317億美元增長至2028年的6.818億美元，年復合增長率達到15.50%。其中，亞太地區尤其是中國，成為市場增長的重要推動力。

頭豹研究院綜合國家統計局、住建部數據預測的數據也顯示，截至2021年，中國的建筑機器人市場滲透率不足1%，但已開始進入市場化應用階段。預計到2025年，滲透率將達到10%，市場規模超過18億人民幣；到2030年，市場規模預計將超過113億元人民幣，滲透率可達50%；并且到2035年，市場規模可能達到224億元人民幣，滲透率超過80%，展現出快速增長的趨勢。

（數據來源：國家統計局、住房和城鄉建設部、頭豹研究院）

面對如此巨大的潛力，建筑機器人該先從哪個領域切入落地？

02涂料工程施工賽道得以領跑

實際上，建造施工這根“大棒骨”看似誘人，卻實在“難啃”，更會“牽一發而動全身”。

“建造施工從報批項目、墊層搭基坑、主體結構、屋面管網到交付驗收整個過程，可拆分為20個大類，總計261道工序，且涉及工序穿插與人員場景交互。”世紀金源旗下科技住宅公司騰云智繪總經理徐俊杰表示。

當我們將261道工序對應到建筑機器人，就出現了測量機器人、砌磚機器人，劃線機器人、鋼筋綁扎機器人、地面整平機器人，以及涂料工程機器人等。“如今，除了相對成熟的測量機器人，涂料工程施工機器人憑借標準化程度高、工況相對友好、作業面連續等優勢率先從萌芽期轉入成長期，可以率先實現量產落地。”徐俊杰說。

為什么會這樣？先舉個“快進生”例子——移動機器人。該類機器人能夠在工業領域快速普及，得益于倉儲與產線空間是結構化的，只需每天在固定的場景，走固定的路線，執行固定的動作，相對容易很多。

再舉個“后進生”例子——鋼筋綁扎機器人。如果從降本增效的角度看，高工資、高稀缺性的鋼筋工種是“機器換人”的關鍵崗位。但目前，鋼筋機器人只能做一些簡單的綁扎，因為其無法在非結構化的工地里穿梭，替代鋼筋工人做辛苦的環節——鋼筋搬運及布置。

由此，我們看到了建筑機器人普及路上的大“攔路虎”——工地環境非結構化。

這其實是“兩難”邏輯。一方面，建筑行業仍處于半機械化階段，還沒有到自動化階段，遑論智能化。如果按理想情況，讓所有建筑機器人各就其位，發揮所長，至少要在自動化的環境下。

另一方面，自動化的前提卻是施工場景的結構化。如果要用自動化的方式去解決非結構化的場景，就必須要“智能”。“智能”中包含對墻面柱子和其他障礙物的識別感知，機器人自行判斷、決策與執行。

但現在的“智能”可以在復雜、多變的工地里自由穿梭嗎？

至少，從目前的感知技術來看，還沒有達到在工地側大規模落地的程度。例如，當你想配合一些“地面”機器人工友，還要讓工人在施工前清理建筑垃圾，并改變工序穿插作業。

但如果我們改變思路，營造一個“偽結構化”場景呢？即，先放棄“障礙滿滿”的地面，將視線轉移到“空無一物”的墻面。

這便來到了涂料工程施工機器人的“天地”。一方面，噴涂工藝是制造業已經跑通的工藝，精度很高。例如，在航空領域，整機噴涂90%的環節都采用了機器人噴涂。轉換到施工現場，即使稍有偏差，也不影響終結果。

另一方面，相較其他場景，涂料工程靠近工程后期，現場工況較好、標準化程度高。在具體工作中，整體作業面連續，適合大批量施工。例如，在對山墻面施工時，大施工寬度可達十多米，可以完成一面高百米的大山墻噴涂，有效解決因墻面過寬而造成的接縫問題。

在細分場景上，噴涂作業聚焦公共建筑和商業建筑，作業面相對較大，樓層較高，機器換人能夠帶來顯著的效率提升。例如，每平方能夠降本20%以上，對于施工方來說，一個項目就可以回本。

場景需要容易落地，技術還要確實能發揮作用。“以我們投資的豐坦機器人為例，他的機器人運用了三維點云和人工智能技術，可以將傳統工人的施工工藝數字化，并將其集成到機器人的工藝庫中。這一方面是個比較成熟的技術，另一方面還能實現在實際操作中的不斷迭代。”徐俊杰表示，此外，通過模塊化設計和自適應技術，這種類型的機器人還能夠有效應對工地現場的復雜環境，優化替代傳統油漆工作，自主完成標準化的膩子和乳膠漆施工作業。

如今，政策助力也在持續加大。2023年，工業和信息化部等十七部門印發《“機器人+”應用行動實施方案》，提出重點研制測量、材料配送、鋼筋加工、混凝土澆筑、樓面墻面裝飾裝修、構部件安裝和焊接、機電安裝等機器人產品，深化機器人在建筑領域等場景應用。在《北京市機器人產業創新發展行動方案（2023—2025年）》中，建筑領域也是專門強調的重點領域。

“機器換人”哨音一響，建筑機器人企業不是糾結“跑不跑”的問題，而是如何“拔得頭籌”。

03 場景是關鍵：技術需為產業服務

趨勢、品類均已確定，先跑出的機器人“”將會花落誰家？

據統計，目前全球在研室內噴涂機器人的企業已超過30家，其中已發布室內噴涂機器人產品的企業超過20家，已公開的室內噴涂機器人產品達到25款，超過半數的產品已商業化應用，少部分產品仍處于研發迭代。

由于人力成本與產業升級等因素，海外建筑機器人領域起步較早，初創企業中的“佼佼者”包括：以色列Okibo、美國Paintjet、以及美國Canvas等等。

以色列Okibo適用于油漆噴涂、干墻處理和墻面抹灰。除了jingque地識別應用區域，預先規劃工作路徑，Okibo的“過人之處”是自主獨立——“上工”時，只需一名工人用控制板將Okibo引入房間，填充涂料，啟動并監控輸出，無需手動編程或事先了解室內結構。

Okibo的價值主張清晰而明顯：一臺機器人的成本比人工低50%，工作速度卻快10倍。雖然Okibo首批應用主要集中在噴漆、涂層和打磨，但其前景是廣闊的。

（以色列Okibo機器人）

美國Paintjet則是將模塊化機器人組件安裝到了“櫻桃采摘”升降機的籃子上。這種“末端執行器”包括表面掃描攝像頭和噴霧器，每次可以噴涂一個50平方英尺的區域，和傳統應用相比，該工藝可以減少約25%的油漆使用量。今年1月，Paintjet獲得了1000萬美元的A輪融資。

（美國Paintjet機器人）

美國Canvas 機器人主要是進行干墻處理。Canvas可以自動識別墻板的接縫，噴涂密封膠，打磨，然后對整個表面進行涂漆，其“大臂”可以伸縮至15.5英尺，在高處完成絕大部分工作，并收集99.9%的打磨產生的灰塵。2023年，Canvas宣布與建筑材料制造商USG合作。

（美國Canvas 機器人）

相較于海外企業，國產建筑機器人雖然探索較晚，但追趕速度卻很快，并在行業轉型壓力，以及國家政策的推動下，完成了初步的建筑機器人產業鏈。

其中，必須提及被譽為建筑機器人“黃埔軍校”的博智林。這家碧桂園集團的全資子公司，先后投入超百億人民幣用于研發，培養了眾多“跨界人才”。其中一些代表，從博智林“畢業”后，也陸續成立了自己的機器人企業，為國產機器人產業化提供“加速度”。

聚焦于涂料工程機器人這條賽道，初創企業更是“急先鋒”。玩家包括筑橙科技（深圳）、蔚建科技（上海）、豐坦機器人（深圳）、大方智能（深圳）、方石科技（蘇州）。此外，以博智林為代表的“綜合玩家”也開發了涂料工程產品。

CVSource數據顯示，2019年開始，專注涂料工程的機器人公司陸續創立。2021年以來，該賽道開始受到資本關注，發生數十起投融資事件。在已披露金額的5起融資事件中，其中3起金額上億，2起金額上千萬。進入2023年，賽道熱度攀升，例如“早期玩家”筑橙科技完成聯想創投等近億元A輪融資；2022年5月創立的豐坦機器人更是在一年內連續完成兩輪融資，輪由昆仲資本投資，數額千萬級別；新一輪由世紀金源進行了戰略投資。

（中國豐坦機器人）

據了解，豐坦機器人由建筑信息化上市公司高管創立，前中控、博智林、南江等機器人技術專家組成，擁有一支具有碩博學歷，兼具建筑、建筑信息化、機器人技術背景的團隊。核心團隊成員均在建筑信息化領域有15年以上從業經驗。

公司創始人兼CEO李自可擁有近20年的建筑科技行業從業經驗，曾任科創板建筑信息化某上市公司副總，具備豐富的產品運營與商業化推廣經驗。其參與研發和商業化運營的施工安全計算軟件，目前在該領域市場占有率；主導規劃、研發組織、市場運營的BIM類軟件，目前是國內BIM類軟件廠商中的頭部供應商。

憑借著深厚的行業經驗，李自可觀察到，信息化產品作為管理工具和效率工具，為建筑行業管理人員在畫圖、計算、項目管理等方面的工作帶來了效率提升，但建造施工的過程中，仍然依賴大量勞動力，生產工具自動化程度低，生產效率以及成本和過去相比，并沒有發生明顯變化。

“經過一系列前期調研和技術預研，我們以標準化大場景涂料施工為切口，率先推出了室內涂料工程施工機器人，具備膩子噴涂、收刮、打磨、吸塵、乳膠漆噴涂等功能，覆蓋建筑物室內涂料工程施工的全工序、全場景。”李自可說。

如今，豐坦機器人已實現小規模量產，手握數千萬訂單，并成功應用于全球多個項目，累積施工面積超50萬平方米。在國內，產品通過直銷和渠道合作銷售或租賃給各類公建和商業項目，在海外主要市場為新加坡和歐洲。在新加坡，豐坦團隊針對當地施工工藝特點完成了產品定制和快速交付，成為首家通過本地化驗證的噴涂機器人供應商；同時，也開發了適合新加坡狹窄空間的小型多角度噴涂機器人。

以前沿技術為抓手，但更看重商業化落地，基于場景問題找解決方案，是建筑機器人能夠率先落地的關鍵。正如公司創始人兼CEO李自可所言，“極少有建筑行業這樣規模達30萬億的市場，所以建筑行業缺的不是技術和場景，而是解決問題的能力。”

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