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舍弗勒投资人形机器人领域,出售中国涡轮增压业务

时间:2025年11月07日 11:17

(来源:欧洲并购与投资)

PART 01

舍弗勒与欧洲机器人公司Neura Robotics合作

图片来源:舍弗勒图片来源:舍弗勒

舍弗勒通过两项战略举措为其未来定位发出了重要信号:一是与欧洲机器人公司Neura Robotics建立开创性的技术合作伙伴关系;二是将其在中国的涡轮增压业务出售给成都西菱动力

到2035年,舍弗勒计划将其全球生产网络中整合数千台人形机器人。其与Neura Robotics的合作并不仅仅是采购:它还包括共同开发和提供人形机器人的关键部件,特别是创新的紧凑型和轻型驱动器,用于持续负载运行。合作的核心是舍弗勒在行星齿轮驱动器方面的专业知识,这对于机器人关节中的精确旋转运动至关重要,例如在肩部、肘部、膝盖或手腕处。尽管结构紧凑,但这些部件必须在持续运行中满足高机械要求。舍弗勒的人形机器人驱动器产品组合提供高达250牛米的扭矩,这使得Neura的人形机器人4NE1能够运输重达100公斤的重物。

两家公司将生成真实的应用数据,这些数据对于人形机器人的训练至关重要。这些数据将流入一个叫做Neuraverse的全球生态系统,它连接了物理人工智能并加速了学习,以持续优化机器人的能力。通过这种方式,舍弗勒和Neura Robotics定位自己为建立欧洲主权人工智能数据基础的先驱者,用于工业机器人技术

Neura Robotics人形机器人4NE1(“For Anyone”)的第三代在2025年6月的Automatica展会上展出,它并非纯粹的研究项目。4NE1身高约170至180厘米,重约60公斤,具备基于可靠的Neura认知技术的稳健能力。该机器人可以向前和向后行走、旋转、弯曲,安全地导航各种地形和楼梯,同时在其手中持有敏感物体。一个开创性的特点是专利的NEURA全向传感器技术:它使4NE1能够可靠地区分人与物体,识别人员并相应地调整其行为。此外,该机器人配备了一种“人工皮肤”,可以在直接接触之前检测触摸,这使得人机交互更加精确和安全。凭借智能双电池系统,4NE1可以全天候不间断工作。此外,该公司还开发了NEURA Hive生产方法,以实现大规模的全自动生产。就像在一个蜂巢中一样,多个机器人以圆形排列在有限的空间内组装4NE1的部件——这使得人形机器人首次能够大规模扩展

舍弗勒集团负责生产、供应链管理和采购的董事会成员Andreas Schick强调了合作的战略重要性:“人形机器人对舍弗勒来说是一个重要的增长领域,Neura是欧洲最具创新力的公司之一。这种合作强调了我们作为该领域首选技术合作伙伴的地位。舍弗勒将其数十年的产品和工业化能力带入了这种合作。”

Neura Robotics首席执行官兼创始人David Reger补充了这一观点:“与舍弗勒的合作强调了德国最大的工业参与者之一的观点,即不能等待新技术,而是必须积极推动它们。正是通过这种方式,德国汽车工业曾经与自动化行业携手成为世界市场的领导者。”

PART 02

舍弗勒收购Vitesco后的投资组合清理

图片来源:舍弗勒图片来源:舍弗勒

出售涡轮增压业务是舍弗勒在收购纬湃科技Vitesco Technologies后雄心勃勃的战略转变的一部分。该收购于2024年10月1日生效。通过合并,一个拥有超过120000名员工、预计年销售额超过250亿欧元的汽车零部件市场新巨头诞生了。然而,纬湃科技的涡轮增压业务部门业务前景下滑。该业务截止2025年8月雇用了大约50名员工,并在2024年实现了约1亿欧元的销售额。这种发展是全球向电动汽车转型的典型特征:传统的涡轮增压器,作为内燃机的关键部件,在转向电动驱动的市场中,其重要性正逐渐降低

该业务的买家是成都西菱动力科技股份有限公司(西菱动力),一家领先的中国涡轮增压技术专家。在竞标过程中,西菱动力被舍弗勒选为首选战略合作伙伴。西菱动力打算通过收购进一步巩固其在国际汽车制造商中的地位。双方于2025年11月4日签署了收购协议,预计交易将于2026年上半年完成。

舍弗勒首席执行官Klaus Rosenfeld表示:“此次交易是我们在收购纬湃科技后清理业务组合、专注于长期具有竞争力领域的重要一步,即剥离那些无法使其在全球跻身前三的业务。正如我们所宣布的,后续还将采取进一步措施。”

这两项战略举措记录了舍弗勒定位的根本变化。该公司正在退出传统动力总成部件业务(涡轮增压器是内燃机的象征),并果断转向人形机器人和工业领域认知智能等未来技术。这种重新定位是对全球出行转型的合理反应。舍弗勒的基本情景假设是,到2035年,全球生产的汽车中约60%将是纯电动汽车,另有30%是混合动力汽车。内燃机将因此成为一种小众技术。通过与Neura Robotics的合作,舍弗勒不仅重新定位为汽车行业的供应商,还成为工业领域物理人工智能发展的先锋,这项技术将显著塑造未来的工厂。

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