大疆确认投资消费级3D打印企业,行业竞争、市场发展均进入新阶段

据观点网讯报道,11月18日,大疆确认投资消费级3D打印企业,投资金额未披露。大疆表示,此次出手基于对消费级3D打印技术潜力及行业增速的乐观判断,契合其对创新科技的一贯理念和前瞻性布局。

市场方面,3D打印行业目前正进入加速周期,美团、高翎等机构已相继布局。Wohlers Report 2025数据显示,2024年全球增材制造市场收入达到219亿美元。根据十年复合年均增长率18%计算,预计2030年市场规模将达到1150亿美元。

技术价值方面,消费级3D打印已从为工程师、创客提供实用价值,过渡到为普通消费者提供情绪价值阶段。

技术发展方面,消费级3D打印技术、材料和生态的发展极为迅速。设备好用、易用,材料环保、选择广泛,模型获取无门槛、创意实现无障碍(由AI催动)。

技术获取方面,设备、材料价格极大降低,一台好用设备的价格通常不高于一台常规手机。

在此背景之下,消费级3D打印赛道竞争异常激烈。但由于单材料打印技术已较为成熟,头部品牌的设备均可长时间稳定运行,对多色打印技术的进一步突破成为多家品牌研发的重点。在此方面,相关技术不断突破,创新时刻在发生。

从2022年开始,拓竹、创想三维、纵维立方等品牌推出了带有多色盒子的3D打印机,极大提升了消费者对3D打印机的使用乐趣,且设备价格越来越低。但该技术方案无法避免换色效率低、材料浪费严重的问题。

2025年,快造科技率先推出多工具头切换系统,快速收获了消费市场和资本市场的积极反馈。Snapmaker U1上线后获得了1.46亿元的众筹记录;随后,快造科技收获美团、高翎带来的融资。另外需要指出的是,这款产品面向的是普通消费者,价格可参考华为最新款手机标准版。

与之展开竞争的,是拓竹即将发布的H2C。其搭载最新研发的Vortek系统,配备1个升降热端 + 6个可更换电感热端,可实现7种材料/颜色的零吐料打印,同时还搭载其他多种先进科技。市场方面预测,H2C面向中高端市场,与Snapmaker U1可能并不会产生直接的竞争。

大疆入局无论是何种原因,都只会催动消费级3D打印技术更为快速的创新,更多低成本、好玩的3D打印技术将以更快的速度走进普通人生活。而行业竞争,也无可避免的进一步加剧。#增材制造 #3D打印 

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宇树科技作为一家专注于四足机器人研发的企业,其商业模式和技术路径与大疆创新在无人机领域的成功有诸多可比之处。然而,在当前市场竞争格局下,能否复制大疆的成功仍需从多个维度进行分析。 首先,从技术路径来看,大疆通过持续的技术创新和高度集成的硬件设计建立了行业壁垒。例如,大疆在飞控系统、图像传输、云台稳定等方面实现了自主化,并通过规模化生产降低了成本[^1]。类似地,宇树科技也在四足机器人领域深耕多年,推出了多款高性能产品,如Go1、Unitree Go2等,这些产品具备较强的运动控制能力和环境感知能力,并逐步向消费市场拓展。这种技术积累为其构建竞争壁垒奠定了基础。 其次,从商业模式来看,大疆早期以面向开发者和专业用户的高端产品为主,随后通过推出Phantom系列进入消费市场,最终形成了覆盖专业应用和大众市场的完整产品线。宇树科技目前的产品结构也呈现出类似的特征,既有面向科研机构和开发者的高自由度平台(如A1、B1),也有针对普通消费者的Go系列[^2]。如果宇树能够进一步优化供应链管理并扩大市场规模,有望实现类似于大疆的成本控制与价格优势。 然而,值得注意的是,四足机器人相较于无人机而言,应用场景更为复杂且尚未完全成熟。尽管部分企业已在工业巡检、安防监控等领域尝试部署四足机器人,但整体市场需求仍处于早期阶段。相比之下,无人机在航拍、测绘、农业植保等领域的商业化已经相对完善,这使得大疆更容易实现规模化落地[^3]。 此外,市场竞争环境的变化也为宇树带来了新的挑战。大疆在成长过程中面对的竞争者主要集中在硬件制造层面,而如今,包括波士顿动力在内的多家企业已经在软件算法、人工智能等领域展开激烈竞争。例如,波士顿动力的Spot机器人同样具备较高的灵活性和智能化水平,且已经在多个行业中得到验证[^4]。因此,宇树不仅需要在硬件性能上保持领先,还需加强在AI算法、人机交互等方面的投入,以提升产品的综合竞争力。 综上所述,虽然宇树科技在技术积累和产品布局方面展现出与大疆相似的发展轨迹,但由于四足机器人市场尚处于起步阶段,且面临更加多元化的竞争压力,其能否复制大疆的成功仍存在不确定性。若能有效把握市场节奏、强化核心技术并拓展应用场景,则有可能在未来占据一席之地。 ```python # 示例代码:模拟四足机器人步态控制逻辑 def gait_control(leg_positions, target_velocity): """ 根据目标速度调整腿部位置,实现稳定行走 :param leg_positions: 当前各腿的位置信息 :param target_velocity: 目标移动速度 :return: 更新后的腿部位置指令 """ updated_positions = [] for position in leg_positions: # 简单比例控制算法 new_position = position + 0.1 * target_velocity updated_positions.append(new_position) return updated_positions # 模拟输入数据 current_leg_positions = [0.5, 0.6, 0.7, 0.8] target_speed = 1.2 # 调用函数并输出结果 new_leg_positions = gait_control(current_leg_positions, target_speed) print("更新后的腿部位置:", new_leg_positions) ```
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