MM《洞察》｜聚焦轴承，不止于轴承：舍弗勒构建驱动技术的新边界

企业的长远发展取决于其掌握的可复用底层能力。舍弗勒积累的不仅是单一产品的设计制造经验，更涵盖热锻、冷冲压、高精密机加工、热处理、表面涂层、注塑、MEMS传感器、电机绕组、PCB贴片与封装、增材制造及自动装配等基础工艺。

温豪定将这些能力比作“乐高积木”：轴承仅是其中一种组合方式，基于客户需求，这些基础能力可灵活重组，形成多样化的产品和解决方案。

舍弗勒通过不同能力的组合，可以为客户提供丰富的定制化产品和解决方案

围绕“Motion Technology（驱动技术）”，舍弗勒正将底层工艺、零部件和系统能力紧密连接。一方面，从基础工艺和零件延伸至轴承、直线导轨、电机定转子、电控单元、热管理模块等产品，进而提供电驱动桥、线控底盘等系统解决方案；另一方面，通过机电一体化与软件能力贯通各产品线，实现底层技术的最大化复用。

针对不同领域的需求差异，舍弗勒提供差异化技术组合：机床领域关注精度和刚性，提供高精度轴承、直线导轨、滚珠丝杠和直线电机组合；风电领域重视大负载和长期可靠性，依托大型滚动轴承设计、材料工艺及状态监测能力；机器人领域强调紧凑、轻量、高精度和集成化，融合轴承、电机、传感器和电驱动技术。

因此，“不止于轴承”并非单纯扩大产品范围，而是重新组织分散的技术能力，让同一套底层能力服务于更多应用场景。

AI技术的兴起为这一技术体系提供了新的延伸方向。目前，AI在舍弗勒的应用首先体现在制造端。通过AI与数字孪生技术，舍弗勒可在虚拟环境中模拟和优化工艺流程，在实际生产前验证方案，减少现场试错成本。公司已利用英伟达Omniverse平台构建工厂数字孪生，并计划进一步扩大应用范围。

同时，AI也正深入产品本身。对于轴承等工业部件，传感器持续获取振动等运行数据，结合AI分析可判断设备状态，为预测性维护提供依据。在机床等设备中，AI还可辅助操作人员进行状态判断和故障处理。

通过传感器获取设备运行数据，结合AI技术可以为预测性维护提供依据

从制造到产品，AI带来的变革在于建立硬件与数据的紧密联系。未来的工业产品将不再仅仅是物理部件。温豪定认为，随着AI的发展，工业客户的采购重点将从“可靠的硬件”转向“可进化的智能驱动能力”。轴承、电机等硬件将与传感器、软件算法及数据服务结合，形成更完整的能力单元。

中国市场的快速变化为技术能力的演进提供了丰富场景。新能源汽车、风电、机器人、机床及高端装备等产业的快速发展，促使客户对性能、效率、可靠性和成本提出更高要求。对中国而言，舍弗勒已将其视为技术创新和产品验证的重要基地，而不仅仅是市场和制造中心。

目前，舍弗勒在中国已建立6大研发中心，并在上海、长沙等地围绕电驱动、智能底盘、高精密轴承等技术开展研发。上海总部的新研发大楼还设立了创新中心，用于孵化面向未来的产品和业务机会。

展望未来3至5年，工业客户对驱动技术的需求将持续演变。过去，客户关注轴承、电机等单个零部件的可靠性、性能和寿命；随着设备复杂度和关联度提升，客户更关注整个驱动系统的效率、状态和生命周期。这意味着舍弗勒需进一步改变其在客户体系中的角色。

从材料、工艺和零部件，到机械、电子、软件，再到数据与AI，技术边界虽在不断变化，但核心始终围绕“驱动”展开。对于舍弗勒而言，“专注驱动技术的科技公司”这一定位的真正含义，即在熟悉领域持续深挖，同时将已掌握的能力拓展至更广阔的工业场景中。