行业背景：2021年12月，中国政府联合15个机构和部门联合发布了《“十四五”机器人产业发展规划》，明确了机器人产业规划的意义，提出了机器人产业规划的目标。 中国机器人产业再创新高。 随着语音识别、机器视觉、机器学习、自动导航定位等各种智能技术的不断发展和落地，智能机器人已成为多个领域市场的“宠儿”，并快速发展。
产业规模：智能技术的加持，推动传统机器人产业进入快速转型期。 尽管受到疫情等外生因素的限制，在整体经济形势相对低迷的背景下，机器人行业仍然呈现出较为强劲的增长势头，2021年市场规模将突破250亿。多个领域对无人化、自动化、智能化生产力和劳动力的旺盛需求，整个机器人产业呈现出健康的态势。 艾瑞咨询预计，2025年中国智能机器人市场规模将接近千亿。
场景应用：技术与需求的碰撞和打磨，推动机器人产品向各个领域渗透。 本报告选取工业、商业服务、医疗、农业四大领域，从驱动因素、产品类别、智能功能、优势技术、演进趋势、实施难点等多个维度进行分析。 从不同角度，提出机器人的智能化应用以及现阶段细分场景中需要克服的难点和发展趋势，供行业相关主体参考。
趋势展望：技术端驱动机器人智能化进程：提升自主研发硬件性能，软件赋能硬件，基于多源感知，依靠海量数据完善算法核心智能技术，通过“端-边-云”协同架构缓解终端数据处理压力。 在产品端，机器人的多元化应用将更加丰富：产品演进将与市场需求升级同步。 一方面，拓展应用广度，推出新品类； 另一方面，它将打破障碍，实现全场景的机器人作业。 产业侧推动机器人生态融合：汇聚产业各方资源和力量，是智能机器人产业前进的重要趋势。
01 中国智能机器人产业发展概况智能机器人概念定义
感知、决策、执行、控制是智能机器人的四大基本要素
国际标准化将机器人定义为能够通过编程和自动控制执行工作或运动等任务的机器。 随着多模态传感系统、动态模型、深度学习、定位导航等各类智能技术的逐步发展，叠加机器人的下游需求场景日益多元化，智能技术与机器人的融合正在加速。 如今，机器人学已发展成为拓扑学、系统工程、人工智能等多个领域交叉的综合性学科。 艾瑞认为，智能机器人具备深度感知、智能决策、灵巧执行、精准控制等要素。 他们能够完成预期的任务，并能够独立应对执行过程中的紧急情况。 根据应用场景的不同，智能机器人的用户分为个人消费级和企业级。 本报告的研究范围是企业级智能机器人。
智能机器人的发展历史
机器人要实现完全自主的判断和决策，还需要不断探索。
机器人从诞生到智能的发展过程大致可分为三个阶段：萌芽成长阶段、快速发展阶段和智能探索阶段。 各种传感器的应用使机器人从具有记忆和存储能力的示教、再现型机器人转变为感知和反馈型机器人。 智能成熟度的提升，使得机器人从传统工业领域渗透到更适合人类生活的服务领域。 目前，整个行业正处于机器人3.0探索阶段，期待机器人从部分智能走向完全自主的拐点。
机器人“智能”的体现：环境感知
基于传感器，构建集视觉、听觉、触觉、体感等多模态感知系统，精准反馈环境信息
传感器是机器人拥有类人感知和响应能力的基础。 它们在内部反馈控制、感知和与外部环境交互方面发挥作用。 根据检测对象的类型，可分为用于测量智能机器人自身状态的内部传感器和用于测量与机器人运行相关的外部因素的外部传感器。 依靠单一传感器设备，只能完成部分信息识别； 为了获得完整、稳定的系统信息，通常采用多源信息融合来提高识别的准确性。 通过不同方法和视角收集的耦合数据样本是多模态数据。 多源信息交叉融合是提高信息识别率的最重要手段。 在机器人系统上配置不同性能的传感器，可以构建集视觉、听觉、触觉等多种感知能力于一体的综合系统，让智能机器人在工作过程中准确获取环境信息。
机器人“智能”的体现：执行控制
多学科交叉融合，强化机器人“大脑”，执行智能控制
控制系统是机器人的大脑。 机器人执行工作时的运动位置、姿态、轨迹、动作顺序、动作时间等均由控制技术控制。 控制内容可分为：（1）底层控制：以机械部件、驱动器、传感器等为核心的本体控制； (2)上层控制：包括运动分析、路径规划及配套软件控制。 传统控制与智能控制相结合，构成了当前智能机器人的控制系统。 在受控运动、轨迹、强度的前提下，融合信息科学、人工智能等技术，增加机器人的推理、学习和决策能力。
机器人“智”的体现：智能决策
智能算法实现特定约束下的决策优化
机器人智能决策是指机器人具有独立解决问题的能力，通过感知了解行为环境，在与环境的交互中积累经验，形成在复杂环境中执行任务的能力。 机器人的决策主要依靠算法，并搭载机器学习、深度学习等人工智能技术来优化算法的执行路径。 对于不同类型的机器人，算法的侧重点有所不同：移动机器人侧重于定位导航、路径规划和避障功能； 机械臂等工业机器人重点关注尺寸测量、缺陷检测、定位识别等方面。 现阶段，机器人在空间中的运动是其与环境交互的基本方式。 作为决策的一个分支工业机器人 包装行业，如何通过优化智能技术实现机器人精准自主导航已成为业界的热门话题。 在“视觉”优先的环境下，视觉算法的应用为机器人实施决策提供了基础。
02 洞察中国智能机器人产业发展及智能机器人市场规模
行业趋势良好，预计2025年规模接近千亿
随着语音识别、机器视觉、自主导航、人机交互等智能技术的发展，传统机器人产业进入快速智能化转型时期。 2020年，中国智能机器人市场规模达168亿元。 尽管受到疫情、整体经济形势相对低迷等外生因素的影响，机器人行业仍然呈现出较为强劲的增长，2021年市场规模将突破250亿。疫情的反复爆发，引发了对无人化、自动化、智能化生产力和劳动在诸多领域得到体现，整个机器人产业呈现出健康发展的态势。 艾瑞预测，2025年中国智能机器人市场规模将接近千亿。与工业机器人相比，应用于非工业领域的机器人有更多与人直接接触的机会，对机器人智能化要求更高。 智能化渗透率大于工业领域。
机器人企业投融资情况
融资规模相对稳定，资金向顶部集中
2018年至2022年第三季度，机器人相关企业累计发生融资事件500起，融资总额近840亿元。 从融资热情来看，2018年处于快速发展期。 经过2019年的相对下滑后，融资热度持续回升，2021年攀升至228亿。截至2022年9月，融资热度保持稳定，平均融资金额达到近年来最高水平，约为260每笔交易万元。 从融资轮次来看，A轮相关事件占比逐年下降，而C轮及后期融资事件则呈上升趋势。 机器人公司市场融资集中度有所提高。 市场逐渐进入平稳发展阶段，龙头企业开始涌现。
细分追踪融资热度
商用服务机器人最受欢迎，专业领域机器人企业日趋成熟。
在获得投资的254家企业中，以商用服务机器人为主要产品的企业占比超过60%，以工业机器人为核心产品的企业排名第二。 基于繁荣的竞争格局，无论是商用服务机器人还是工业机器人都涌现出大型代表企业，并持续获得资本注入。 以医疗、农业、安防机器人为代表的企业逐渐受到资本青睐。 艾瑞认为，随着市场的成熟，此类特色领域未来将获得更多的资源支持。
智能机器人产业版图
输入玩家类型
领域参与者多元、优势互补，促进行业整体繁荣
传统机器人制造商仍是行业核心玩家，在核心零部件制造领域占据主导地位。 智能科技公司的加入丰富了机器人的可用性，并通过技术迁移不断渗透到多个领域。 领先科技公司对机器人赛道的关注，一方面可以扩大公司的投资版图；另一方面，也可以扩大公司的投资领域。 另一方面，可以赋能电商、消费娱乐等主营业务，推动科技在工业等领域的应用。 集成商凭借业务理解优势，整合多种资源，为下游企业提供完整的解决方案。
03 智能机器人典型应用领域分析 智能机器人：工业领域
显着优势推动机器人向工业领域渗透，推动“工业4.0”进程
工业机器人作为机器人的起源和最早的应用领域，在整个机器人行业中占据着重要的地位。 工业自动化领域使用的机器人是具有自动控制、可重复编程和多用途功能的操作机器。 它们多为固定式或移动式，广泛应用于汽车制造、3C设备生产、金属加工、工业物流仓储、塑料等领域。 化工产品生产等行业。 机器人在效率、精度、质量、安全等方面的优势，可以有效缓解制造业劳动力成本上升和产能无法及时满足需求带来的问题，并不断向新兴领域拓展。 智能制造是“工业4.0”的核心。 机器人作为推动智能制造的重要载体和使能装备，在迈向“工业4.0”的过程中发挥着重要作用。
工业机器人智能移动
顺应市场需求，适应灵活场景的移动机器人占据市场主导地位
“移动”功能是机器人智能的直观体现。 物流业和生产业作为国民经济的重要支撑，在数字化产业升级中发挥着重要作用。 他们对货物装卸、物料转运和智能运输的业务需求加速了移动机器人的发展。 2021年，搬运机器人市场份额将达到45%工业机器人 包装行业，占据工业市场最大份额。 移动机器人凭借自主导航、多传感器控制、柔性作业等特点，广泛应用于柔性搬运与传输、柔性加工与装配、空间物品分拣等领域。 以AGV/AMR为主要品类的工业物流机器人预计2023年销量将突破14万台，未来占据更大市场。
工业机器人的趋势演变
智能控制推动人与机器走向更深层次的协同工作
随着工业领域小批量、多品种、定制化的新业务需求逐渐取代大规模、单一需求模式，部署简单、成本友好、小型轻量化的协作机器人生产线解决方案逐渐被采用。在工业领域逐渐流行。 协作机器人的出现使得机器人和人类能够共享工作空间，使人机协作更进一步。 2015年起，国内厂商纷纷布局协作机器人赛道，近年来推出多款产品并更新换代。 安全是人机协作的前提，智能控制是安全的保障。 智能技术的加持，不断推动人机协作模式的进化。 未来有望在兼顾成本、产品、性能等因素的同时，实现人与机器的深度联合操作。
智能机器人：商业服务领域
洞察场景痛点，产品功能精准定位，服务机器人获得行业认可
作为机器人家族中的年轻成员，服务机器人近年来在机器视觉、语音识别、知识图谱等智能技术的支持下强劲发展，并逐渐渗透到酒店、餐饮、零售、安防等领域。和检查。 成本、效率、服务质量等因素是商业服务业关注的焦点。 机器人的加入，为提升服务效率、统一服务质量、管理运营智能化、现代化转型搭建了桥梁。 送货和清洁机器人将在2021年主导商业服务市场，并获得行业更高的认可。
服务机器人的智能化体现
灵活适配各种场景，兼顾服务和“数据抓手”角色
服务机器人作为直达用户群体的产品，不仅改善招聘难度、提高服务效率，还兼顾前端数据采集、场景变量信息实时监控和上传的功能，为一线提供服务。为服务业数字化、系统化运营管理提供数据支撑。 。 依托智能算法，机器人在自主导航、智能操作、人机交互等维度的功能可覆盖商业服务场景的基本需求。 与标准化工厂环境相比，服务场景的灵活性使得机器人产品形态多样化，有针对性地适应场景的确切需求。
服务机器人的发展趋势
以技术、产品、资本、营销为核心的良性闭环尚未完善。
以视觉感知和导航规划为核心的底层技术可以满足商业服务领域的基本操作，但机器人产品的实际性能暂时无法覆盖简单场景和多源变量的复杂场景。 资本的支持助推行业整体发展，为产品研发和落地奠定基础。 租售结合的商业模式有效平衡了需求侧的成本效益考量，产品渗透加深。 构建技术、产品、资金、营销的良性闭环，是机器人进入商用市场的重要驱动力。
智能机器人：医疗领域
在诊断、治疗、康复、服务等领域，医疗机器人开始大显身手
医疗机器人是一个综合了医学、生物力学、力学、材料科学、计算机视觉、数学分析等众多学科的跨学科研究领域。 它们在医院、诊所、康复中心等医疗场景中发挥模拟手术、辅助诊疗、康复服务等作用。 和其他功能。 医疗机器人的加入，对医护人员和患者起到了积极的支撑作用，在时间、效率、诊疗准确性、治疗体验等多个维度上发挥着优势作用。 目前，机器人品类主要集中在手术、康复、辅助服务三个方面。 其中，手术机器人市场认知度最高，康复机器人则因市场需求高、使用难度低等因素，正在加速向市场渗透。
医疗机器人执行系统
控制执行是靠人的意识判断来控制的，智能化程度处于发展初期。
在医疗机器人的任务系统中，信息感知是执行系统的基石。 通过整合来自检测设备、医生观察、患者自述和统计数据的多方信息，我们可以建立和更新患者模型，制定治疗方案，并以医生为决策主体，利用机器人对患者进行诊断和治疗。 与工业领域的无人化、自动化技术相比，医疗机器人的智能化正处于发展初期。 更多辅助专业医务人员从事诊疗活动。 其稳定性、准确性、灵活性是医疗机器人渗透场景的主要卖点。 由于场景与人近距离接触的特殊性，在实现行业和患者认可的理想智能形式之前，还有广阔的探索空间。
医疗机器人的发展趋势
技术与商业双轴将加速行业驱动进程。
尽管我国医疗机器人产业发展已驶入“快车道”，相关智能技术在大健康产业中逐步渗透应用，但医疗机器人在实际落地过程中仍存在诸多卡点，如成本高、一对场景需求理解不全面，附加技术不够成熟。 诸如此类的因素严重限制了医疗机器人和医疗资源对患者的获取。 将医疗机器人纳入国家医保政策，将使患者和医疗机构双双受益，也将积极推动机器人在医院的实施。 业务端和技术端的同步发力，将成为机器人未来智能化发展和渗透应用的强劲驱动力。
智能机器人：农业领域
发展智能农机是应对农业生产劳动力短缺的必然趋势。
农业科技是国民经济发展的基础。 农产品的种植、管理、收获需要大量的人力、物力。 劳动力是农业生产中最重要的资源。 据统计，2021年，我国65岁以上人口占比将超过14%，劳动力生产中流砥柱大量缺失。 中国已陷入严重的老龄化形势。 城市化进程的加速带动农村人口向城市转移。 年轻一代务农热情不高。 劳动力不足、土地资源破坏、生产效率不稳定等问题日益突出。 为应对挑战，大力推进以数据化、系统化、智能装备为特征的智慧农业。 农业机器人作为自动化、无人化、智能化的有力推动者，逐渐成为农牧业领域的发展热点。
农业机器人智能化应用
非结构化的自然环境对机器人技术提出了更高的要求
农业领域具有环境复杂、经营对象特殊、季节性强等非结构性特点。 自然环境中复杂多源的影响因素对农业机器人的智能化提出了更高的要求。 现有农业机器人产品的智能化重点集中在“眼睛”、“大脑”、“手”和“脚”，通过全局传感、导航规划和智能控制技术来实现机器人的灵巧操作，满足农业生产的需要。繁重而艰巨的任务的需要。 即使在危险情况下也能高效执行生产操作。
农业机器人的实施挑战
商业和技术之间的双向挑战减缓了机器人的进步
在市场需求的引导和科研机构及企业的不断努力下，我国农业机器人技术取得了一定成果，行业整体逐步向前发展。 但与发达国家相比，受到生产制造成本和智能技术集成程度的限制。 农业机器人领域的研究绝大多数处于实验室阶段，产业发展相对处于早期阶段。 高成本是业务实施的最大挑战，直接影响产品的推广。 由于农业场景固有的复杂特性，现阶段的环境感知无法满足信息和数据的全面获取，影响了模型构建和算法进化的准确性，从而阻碍了协同技术的发展，降低了解释和理解的场景。
04 智能机器人产业未来趋势展望，从技术端驱动机器人智能化进程
技术协同联动引领机器人实现从感知到认知的跨越式发展
核心零部件国产化替代进程对产业发展具有重要意义。 提升自主研发硬件的性能，打破国外品牌的长期束缚，需要行业企业不断努力。 软件赋能硬件，基于多源感知，依靠海量数据提升以算法为核心的智能技术。 通过“端-边-云”协同架构，缓解终端数据处理压力，增强机器人对环境变化的实时响应能力。 并用数据反馈迭代智能技术。
从产品端丰富机器人的多元化应用
场景应用下沉推动新兴产品不断涌现
机器人的产品演进与市场需求的升级同步变化。 现阶段机器人产品主要实现于标准化、单一工作场景，产品功能仅能覆盖场景的初级需求。 随着产品的逐步规模化，企业对场景需求有了更深入的了解。 一方面，机器人产品将在广度上拓展应用可能性，推出新品类，覆盖高风险、恶劣、劳动力短缺等场景； 另一方面，他们将打破壁垒，实现机器人的全系列化。 场景化运营，灵活协同地参与人类活动，满足用户的刚性需求和实际需求。
从产业侧推动机器人生态融合
汇聚重要资源，从一处引领另一处，辐射全行业
作为“制造业皇冠上的明珠”，智能机器人的研发、制造和应用是产业生态中各主体的共同创造。 在大量新兴力量的参与下，构建健康的生态系统，汇聚行业各方的资源和力量，是智能机器人产业向前发展的重要趋势。 加强国家层面机器人产业总体战略规划，精准支持产业主要对象； 号召龙头企业充分发挥主体优势，从技术和产品层面为行业输送创新动力； 链接产学研，以需求为牵引，增强机器人产品之间的联系和场景需求的契合程度； 用资本力量推动产品创新，持续为整个行业赋能。
本文来自微信公众号，作者：艾锐，36氪授权发布。
