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在2007年初的冬天，蘋果創始人史蒂夫·喬布斯發布了iPhone，不僅重新定義了手機，并且以此改變了世界，推動了移動互聯網的普及，如今，在智能制造時代，特斯拉制定了機器化大生產智能汽車的游戲規則，利用AI技術和機器自動化技術重塑了傳統汽車的制造模式和商業模式，定義了新能源汽車，也帶來了人形機器人“Optimus”原型機，這也意味著機器人智能時代下人形機器人規模化普及的可能性。我們認為，機器人從模仿人類到超越人類，未來將突破人類生物能力邊界，利用軟件+平臺升級實現全場景覆蓋。 工業機器人：機器人產業目前最大子賽道，細分應用場景下專用性強、規模化程度較高

**從何而來？**通過復盤中日韓三國工業機器人產業的發展歷程，我們發現“產業環境+人才培養+需求催化”是市場的核心發展驅動力，日本市場以產業環境成熟、支持政策力度較大、人才培養完善為特點，是工業機器人行業執牛耳者，韓國市場從需求端的角度來看已進入了成熟市場，但整體市場呈現應用>自產的特點，在核心技術、產業環境上仍較為薄弱，中國市場作為最大的工業機器人市場，整體還處于成長階段，上游零部件的核心技術突破將成為行業發展的重要方向。 **走向何方？**未來國內市場發展方向上，我們判斷工業機器人滲透率將有進一步提升，要密切跟蹤下游行業汽車、電子等制造工廠智能化發展情況與機器人產業鏈完善程度，結合日本工業機器人兩大巨頭發那科與安川電機的發展路徑，我們認為工業機器人企業未來發展的關鍵在于自身的產業鏈布局與關鍵零部件的技術突破，中短期來看，工業機器人也將往智能化、載荷提高、小型化與專業化的方向不斷進化；長期來看，工業機器人將實現完全的智能化與功能一體化，單個機器人有望實現產品制造流程的全覆蓋。 服務機器人：現有技術下，服務機器人應用場景高度細分，通用化或為盈利重要突破方向

**如何服務？**運輸機器人：不同配送需求下商業化應用程度不一，技術要求最低的送餐機器人因緊貼需求、實現降本增效，發展成熟；對負重能力等有更高要求的物流配送機器人，則因伺服電機技術不成熟+使用場景探索待深入，發展曲線滯后；清潔機器人：商用、民用需求不同，龍頭民用品牌多次探索商用技術，未來可期；交互性機器人：運用人工智能技術，可不斷重復相同信息的講解、全天候關注使用者情緒等功能，在教育、科研、醫療等領域應用豐富。技術進一步發展后，交互性機器人表現值得期待。 **如何突破？**中短期來看，將走向硬件標準化+軟件通用化，實現場景初步整合，零部件標準化：相似功能的機器人使用相同零部件，最大化單一零部件產量，降低成本。如在需求允許的情況下，送餐與配送機器人使用相同的傳感器；長期來看，有望實現人形機器人一套硬件+多套軟件，從而實現全場景應用，人形機器人：在技術突破后進一步標準化、通用化，一套硬件+多套軟件，實現硬件成本降低+使用場景豐富，深度探索盈利模式。 醫療機器人：高速成長賽道，需求、技術、政策驅動發展，手術機器人潛力大

**為何興起？**①需求端：新發腫瘤患者數攀升帶來腔鏡手術需求增加，老齡化帶來骨科、心腦血管手術需求增加，龐大的患者群體釋放外科手術高需求，為手術機器人市場孕育了增長空間。②供給端：技術及政策共同孕育行業發展，優良的人工智能技術土壤孕育醫療機器人成長，同時政策鼓勵發展醫療機器人，推進規范應用。 **誰具看點？**中國醫療機器人正處高速成長期，手術機器人潛力大。據億歐智庫披露，中國醫療機器人市場規模預計由2021年72億元增長至2025年250億元，屬于技術及資本密集型行業。具體可分為醫療服務機器人、康復機器人及手術機器人，其中手術機器人毫米級精度及多自由度運動技術，決定其用于高于人類能力的微創手術領域或實現對手術器械的精準控制，技術壁壘高且潛在市場規模大。 **關注指標？**手術機器人建議短期關注企業新機投放量，中長期關注耗材銷售及服務質量。康復機器人建議未來重點關注企業技術革新及相關醫保政策變動。 **未來趨勢？**中短期來看，5G+機器人的遠程操作或將解決醫療資源分布問題；長期來看，AI/VR/AR等新興技術發展或將助力醫療機器人走向數字化+平臺化+全自動化+智能化。

**行業概覽：**近年來，醫療體系數字化轉型如火如荼，醫療科技行業也在宏觀環境利好的大前提之下得以高速發展，這助推了“云數物智移”等數字技術交叉滲透各細分醫療場景的進程。其在疾病監控、輔助決策、健康管理等方面均發揮了重要的作用，為現代化智慧醫療的建設提供了技術支持，激發了智慧醫療持續創新發展的新動力。

**縱向剖析：**將醫療科技行業大致劃分為政府統籌&醫院管理、產品&服務、服務&用戶、產品&用戶、智能支付五大類，并從中選取已有一定發展成果的15個細分子行業進行成熟度評估，根據評估結果對數字化健康管理、智慧病案、醫保信息化三個細分賽道從發展現狀、商業模式、競爭格局以及發展趨勢等方面展開分析。

**橫向融合：**上述眾多由“云數物智移”等數字技術融合而創造的健康醫療創新服務為政府、醫院、患者等主體提供了更為智能化的服務體驗，共同打造了最優化的大健康生態體系–智慧醫療模式。智慧醫療涵蓋智慧醫院、區域醫療、家庭健康三個主要場景，從多維度觸達醫療服務的各個環節，以增強服務能力、提升醫療效率、優化患者體驗、延展服務范圍為核心目標，整體呈現由院內走向院外、由模塊化走向大融合的趨勢。

**趨勢展望：**規模占比方面，目前醫療科技于整體醫療健康市場中的滲透率較低，未來隨著各類技術、應用和服務等各種要素的聯動融合，其于醫療健康市場的占比有望實現進一步提升。技術方面，未來將涌現出更多新興技術同醫療場景進行有機結合，賦能醫療衛生服務體系的優化。企業方面，醫療企業與科技企業將加速融合，助力現有服務的縱深發展。整體而言，醫療科技行業將立足醫療全局，驅動醫療衛生服務體系走向“全域、全病、全程”。

來源：中國電子學會 　　日前，由中國電子學會組織編寫的《中國機器人產業發展報告（2022年）》（下稱《報告》）在2022世界機器人大會上正式發布。《報告》綜合分析國際國內機器人產業最新發展趨勢及特征，并提出推動我國機器人產業高質量發展的建議。 　　《報告》顯示，預計2022年，全球機器人市場規模將達到513億美元。近些年，我國機器人市場規模持續快速增長，“機器人+”應用不斷拓展深入，預計2022年，中國機器人市場規模將達到174億美元，五年年均增長率達到22%。 　　《報告》指出，中國已將突破機器人關鍵核心技術作為重要工程，國內廠商攻克了減速器、控制器、伺服系統等關鍵核心零部件領域的部分難題，核心零部件國產化的趨勢逐漸顯現。 　　《報告》建議，圍繞汽車、機械、電子、化工、輕工等工業機器人，醫療健康、家庭服務、教育娛樂等服務機器人，有效拓展應用場景需求。 　 　　全球機器人市場規模預計2024年突破650億美元

　　新一代信息技術、生物技術、新能源技術、新材料技術等與機器人技術加快融合。《報告》顯示，機器人在汽車制造、電子制造、倉儲運輸、醫療康復、應急救援等領域的應用不斷深入拓展。預計2022年，全球機器人市場規模將達到513億美元，2017至2022年的年均增長率達到14%。其中，工業機器人市場規模將達到195億美元，服務機器人達到217億美元，特種機器人超過100億美元。預計到2024年，全球機器人市場規模將有望突破650億美元。 　　其中，工業機器人市場規模創下歷史新高，機器人在汽車、電子、金屬制品、塑料及化工產品等行業已經得到了廣泛的應用。IFR統計數據顯示，預計至2022年，工業機器人市場規模將達到195億美元；2024年將有望達到230億美元。 　　服務機器人，在疫情影響下孕育出新的發展機遇，已形成初具規模的行業新興增長點。抗疫系列機器人成為疫情防控的新生力量，“無接觸”的無人配送已成為新焦點。預計2022年，全球服務機器人市場規模達到217億美元。2024年，全球服務機器人市場規模將有望增長到290億美元。 　　近些年，我國機器人市場規模持續快速增長，已經初步形成完整的機器人產業鏈，同時“機器人+”應用不斷拓展深入。《報告》顯示，預計2022年，中國機器人市場規模將達到174億美元，五年年均增長率達到22%。 　　工業機器人領域，在國內密集出臺的政策和不斷成熟的市場等多重因素驅動下，工業機器人增長迅猛，除了汽車、3C電子兩大需求最為旺盛的行業，化工、石油等應用市場逐步打開。根據IFR統計數據測算，近五年中國工業機器人市場規模始終保持增長態勢，2022年市場規模將繼續保持增長，預計將達到87億美元。預計到2024年，中國工業機器人市場規模將超110億美元。 　　而在服務機器人領域，以及建筑、教育領域的需求牽引，中國服務機器人存在巨大市場潛力和發展空間。2022年，教育、公共服務等領域需求成為服務機器人發展的主要推動力。預計到2024年，中國服務機器人市場規模將有望突破100億美元。 　 　　機器人關鍵零部件核心競爭力持續提升

　　《報告》指出，中國已將突破機器人關鍵核心技術作為重要工程，國內廠商攻克了減速器、控制器、伺服系統等關鍵核心零部件領域的部分難題，核心零部件國產化的趨勢逐漸顯現。 　　東吳證券研報指出，機器人核心零部件重要性十分突出，一方面，高性能零部件是實現機器人感知與運動的基礎；另一方面，核心零部件成本占比較高。以傳統工業機器人為例，核心零部件占據了工業機器人整機70%以上的成本。 　　安信證券研報也指出，在機器人零部件領域，國產頭部企業實現突破，替代進程加速。以諧波減速器為例，國產替代加速進行時，目前國內相關廠商有30多家，近年來國內廠商逐漸進入下游客戶供應鏈，市占率逐年提升。 　　伴隨著機器視覺技術的發展與成熟，機器人對于復雜外界環境的感知能力大幅提升，處理實際問題的自主性、穩定性、可靠性大幅提高。《報告》指出，機器視覺大幅提高了工業生產中的柔性和自動化程度，提高和保證了生產的質量，在測量、引導、檢測等場景中具有極高的應用價值。 　　同時，戰略性新興產業逐漸成為工業機器人應用新陣地。近年來，中國的新能源汽車、鋰電、光伏等戰略性新興產業展現出強勁的發展勢頭，例如：2021 年，全年新能源汽車產量 367.7 萬輛，比上年增長 152.5%；全國鋰離子電池產量 324GWh，同比增長 106%；光伏發電并網裝機容量突破 3 億千瓦大關，連續 7年穩居全球首位。機器人企業圍繞新能源汽車、鋰電、光伏的產品生產以及使用維護中的需求，推出創新解決方案，推動了戰略性新興產業機器人安裝量快速增長。 　　而在服務機器人領域，機器人與信息技術的融合日漸深入，大幅提升了感知、計算、執行能力，使其更加智能化、精準化和柔性化，更能滿足應用場景中的性能需求。 　　隨著近些年服務機器人在醫療、 公共服務等場景中不斷深耕，加之疫情期間“非接觸”服務需求的爆發式增長，推動服務機器人產業形成更多真實的市場需求。在醫療領域，臨床應用日益活躍，構建了較為完整的產品體系。 　　國內服務機器人企業正加速開發特色化產品，特色化、開放化的行業生態日漸形成。當前，國產機器人的性能和可靠性大幅提升，國內企業圍繞國內外特色市場需求，在手術醫療、消費服務等多個賽道推出了獨具特點、功能新穎的特色產品，部分產品性能水平已突破“并跑”，實現與國際領先水平“領跑”。 　　以醫療領域為例，天智航、元化智能的骨科機器人技術實力達到國際水平，術銳、微創、精鋒推出單孔腹腔鏡機器人國產系統。同時，在眼科、口腔科、呼吸科等專業科室領域，一批國產化特色產品相繼問世，實現疾病篩查、診斷、治療的精準實施。 　 　　加速推進機器人向中高端邁進

　　為推動我國機器人產業高質量發展，《報告》從增強產業創新能力、拓展應用場景需求等方面提出若干建議。 　　持續增強產業創新能力方面，《報告》指出，要強化核心技術研發，加快突破機器人系統開發、操作系統、輕量化設計、多機器人協作等共性技術。研發仿生感知與認知、生機電融合、人機自然交互等前沿技術。 　　提升高精度減速器、高性能伺服電機、驅動器和控制器等關鍵零部件的質量穩定性和批量生產能力，加速軟件、操作系統等產品升級，加強材料、加工工藝等基礎研發水平，突破技術壁壘。 　　立足強大國內市場，加快提高我國機器人產業核心競爭力，維護我國產業鏈供應鏈穩定和安全，優化機器人產業鏈布局，在中西部地區繼續建設一批國家產業示范基地和重要產業鏈基地。以各地龍頭企業為引領，持續帶動中小企業向“專、精、特、新”方向發展。 　　有效拓展應用場景需求，圍繞汽車、機械、電子、化工、輕工等工業機器人，醫療健康、家庭服務、教育娛樂等服務機器人。針對需求量大、環境要求高、勞動強度大的細分領域，選擇重點領域推進機器人與人工智能、5G 等新一代信息技術的融合發展，提升機器人設備之間的信息、數據互聯互通能力，培育重點領域機器人應用系統集成商及綜合解決方案服務商。 　 具體內容如下

2021年8月，馬斯克在特斯拉首個AI開放日上發布人形機器人的概念圖及視頻，并預計會在2022年完成，第一版可在2023年投入生產。Optimus將使用了輕量化的材質，頭部有掃描外界信息的屏幕，具備人類級別的手以及2個用于保持平衡的軸腳，全身共搭載40個機電驅動器。我們推測Optimus的價格大概率可能會落在20-30萬區間，這將有望推動人形機器人在全球范圍的快速應用，改變整個人形機器人的生態及市場空間。 　　當前主要經濟體對于機器人產業鏈的發展均保持支持態度，且有出臺相關政策法規來扶持機器人產業鏈的發展。考慮到未來全球存在大量勞動力缺口，人形機器人有望成為解決方案。根據麥肯錫的報告顯示，預計到2030年全球勞動力缺口在1億人左右的水平，假設50%的缺口被人形機器人取代，結合特斯拉人形機器人在20-30萬元的售價，僅勞動力類型的人形機器人市場空間就在10萬億元以上。且隨著人形機器人智能化程度的提高，應用場景將會更加廣泛，可能遠不止我們預期的市場空間。 　　工業機器人最核心且成本最高的三個零部件分別是減速器、伺服電機、控制器，我們認為這三大塊可能也是人形機器人產業鏈中機會最大的部分。另外，在本體結構件部分，特斯拉人形機器人倡導輕量化，以往做汽車鋁合金壓鑄件的企業可能也會存在較多機會；在電池部分，工業機器人多使用鉛酸蓄電池或鎳氫電池，人形機器人出于對運動性的考量，會使用到鋰電池，我們認為鋰電池熱管理部分也將會有很大機會。

2022年7月28日，2022全球數字經濟大會“人工智能驅動未來產業論壇”在京召開。

會上，中國信息通信研究院副院長魏亮與深度學習技術及應用國家工程研究中心主任王海峰聯合發布了《深度學習平臺發展報告（2022年）》。報告對深度學習平臺發展階段、體系架構、技術趨勢和應用路徑進行分析闡述，并展望了未來演進方向。

報告認為，伴隨技術、產業、政策等各方環境成熟，人工智能已經跨過技術理論積累和工具平臺構建的發力儲備期，開始步入以規模應用與價值釋放為目標的產業賦能黃金十年。隨著人工智能的規模化落地，基于深度學習框架上下延伸、構建智能生態平臺成為國內外科技巨頭的共同選擇。

報告指出，深度學習平臺市場正處于快速發展期，我國開發框架在市場與生態方面持續發力，已逐步進入行業滲透和融合應用階段，支撐構建一批更加符合本地產業特色和場景需求的解決方案。以飛槳為代表的國產框架基于我國產業實踐與應用創新需求，在社區生態構建上持續發力、優勢漸顯，在平臺服務規模和技術應用能力方面更已具備領先優勢，不斷夯實AI工業大生產的基礎，有力推動了我國實體經濟的高質量發展。

展望黃金十年，報告提出深度學習平臺能力將圍繞技術實力、功能體驗、生態模式三個維度演進迭代。以深度學習平臺為牽引的全行業智能化轉型拉開帷幕，幫助企業乃至國家在數字社會與智能經濟時代獲得發展先機。構建基于深度學習平臺的人工智能產業生態，需要政府、科研機構、人工智能企業和傳統行業企業等各方通力協作配合，共同營造積極健康的產業生態。

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報告目錄

**一、**開啟產業賦能黃金十年

(一) 人工智能處于工程化應用歷史性機遇期 (二) 深挖深度學習技術潛力是發展主旋律，規模化應用面臨多元挑戰 (三) 平臺化生態布局成為業界共識 (四） 深度學習平臺展現驅動產業賦能升級的巨大潛力

二、深度學習平臺體系架構

(一) 深度學習平臺三要素體系 (二) 深度學習平臺核心作用

三、深度學習平臺的技術創新重點

(一) 開源開發框架，深度學習平臺的基礎核心

1. 動靜統一的編程范式大幅提升算法開發效率.
2. 大規模分布式訓練技術有效提升巨型模型研發的承載能力
3. 統一的高速推理引擎滿足端邊云多場景大規模部署應用
4. 標準化的軟硬件協同適配技術是打造國產化應用賦能的關鍵 (二) 模型庫建設，算法創新、沉淀與集成管理是快速賦能關鍵 (三）工具平臺完善,覆蓋數據處理、模型訓練和推理部署全周期 (四）專業領域延伸，圍繞科學發現與量子智能持續探索

四、 深度學習平臺的產業生態與應用路徑

(一) 我國開發框架在市場與生態方面持續發力 (二) 多類生態建設共同促進深度學習平臺繁榮發展

1. 研究創新生態是平臺保持可持續競爭力的關鍵
2. 算力與算法協同的開發者生態是平臺發展基礎 (三) 多類平臺化模式形態顯現，大幅降低開發難度與創新成本 (四）平臺應用廣泛開展，價值規律初步體現.

五、 總結與展望

機器人被譽為“制造業皇冠頂端的明珠”，其研發、制造、應用是衡量一個國家科技創新和高端制造業水平的重要標志。自“十三五”以來，我國機器人產業蓬勃發展，尤其是工業機器人。2021年，中國工業機器人銷量為25.6萬臺，同比增長48.8%，已經連續8年成為全球最大的工業機器人消費國。

目前，關于工業機器人的報告多以機械結構進行分類，本報告將以應用領域作為分類維度，聚焦市場研究，重點從行業概況、產業鏈、細分市場、重點玩家、未來發展多個方面來展現目前工業機器人應用落地情況，希望能為廣大從業者和各方關注人士提供有益的幫助。

本報告核心觀點

政策環境扶持產業發展，勞動市場催化使用需求，技術創新推動產品優化。據億歐智庫測算，預計2025年中國工業機器人銷量將突破45萬臺。

工業機器人的核心零部件是控制器、伺服系統和減速器，其成本占比高達60%，其中用于工業機器人的國產控制器和伺服系統與國際產品差距不大，國內廠商已經開始普遍使用國產產品，但減速器（尤其是RV減速器）由于傳動精度等差距還主要依賴進口。

在采購工業機器人之前，企業需要權衡工業機器人、人工和傳統設備的優劣勢。和人工作業相比，工業機器人適用于對標準化要求高、批量大、品類少的生產；和傳統設備相比，工業機器人適用于對柔性化有一定要求的生產。

工業機器人目前主要面臨五大市場痛點：全自動化方案缺失、高效但不智能、復雜工藝不盈利、使用需要專業人士和特殊需求難滿足。

從應用來看，搬運作業/上下料和焊接是應用最多的兩種工業機器人，占比分別為55%和25%，其次是裝配（10%）、加工（5%）和噴涂（3%）。不同類別的工業機器人市場特征不同，和人工以及傳統機器相比優勢也不同，但總的來說，工業機器人的優勢在于可以提高效率、提高良品率和降低成本。

未來，自主移動機器人（AMR）和協作機器人或將成為新的主流賽道；中國工業機器人企業在核心零部件、核心技術、工藝軟件包等領域的持續深耕也將逐漸搶占外資市場，“從小入手、慢慢滲透、曲線救國”。但我國仍舊面臨著核心零部件和核心技術依賴進口、行業深入不足導致的工藝軟件包不成熟、規模經濟不成型、相關的行業標準缺乏、專業人才匱乏等困境。

來自“億歐智庫”

人工智能芯片作為人工智能及相關應用的基礎與核心，必將迎來光明的未來。

本報告對 AI 芯片主流類型進行拆解分析，展現中國人工智能芯片的發展現況，探究其發展的困境和機遇，希望能為廣大從業者和各方關注人士提供有益的幫助。

核心觀點匯總

• 政策扶持和市場需求仍是人工智能芯片發展的主要驅動力。據億歐智庫測算，2025年，中國人工智能核心產業市場規模將達到4000億元，其中基礎層芯片及相關技術的市場規模約1740億元。

• 四大類人工智能芯片(GPU、ASIC、FGPA、類腦芯片)及系統級智能芯片在國內的發展進度層次不齊。用于云端的訓練、推斷等大算力通用 芯片發展較為落后;適用于更多垂直行業的終端應用芯片如自動駕駛、智能安防、機器人等專用芯片發展較快。超過80%中國人工智能產業鏈企 業也集中在應用層。

• **未來，**中國人工智能芯片行業挑戰與機遇并存。技術上，由于基礎理論、關鍵設備等仍落后與國際一流水平，瓶頸較難突破，因此芯片制造環 節仍有所差距，但垂直行業應用的芯片設計及相關企業的數量上，中國仍占據較為優勢的地位;在算法上，除了創新計算范式的研發，“數據孤島”問題也將在政策的指導下得到解決，為AI算法提供更大量、更準確的數據集進行學習與訓練;應用上，消費電子、自動駕駛、智慧安防、機 器人等仍是較為主流的應用方向，政策指導使產業獲得更好的聯動性，同時，人工智能逐步橫向往媒體、醫療、教育等行業滲透與拓展。

總體來看，人工智能芯片的發展仍需基礎科學積累和沉淀，因此，產學研融合不失為一種有效的途徑。充分利用企業、高校、科研機構等多種 不同的教育環境與教育資源，將理論知識傳授與產業工程實踐、科研實踐相結合，培養并積累人工智能領域優質人才，維持中國人工智能及芯片 行業的可持續發展。

部分內容如下：

產業概況： 乘用車：2020年，我國乘用車產銷分別為1999.4萬輛和2017.8萬輛。在智能化、聯網化技術的推動下，智能聯網汽車逐漸接力成為乘用車市場中的主要增長動力。 商用車：2020年，嚴治超重、新老基建開工和國三汽車淘汰等因素促使商用車銷量呈現大幅增長態勢。

發展現狀： 壁壘：客戶定點、技術、人才和質量要求給企業進入智能駕駛行業創造了較大壁壘，但同時也保障行業有序長效發展。 市場規模：2021年，城區智能駕駛輔助系統市場規模約為58億元；高速智能駕駛輔助系統市場規模約為247億元；智能泊車輔助系統市場規模約為137億元；礦區自動駕駛市場規模約為21億元；港口自動駕駛市場規模約為2億元。

主要玩家： 國內主機廠：傳統主機廠輔助駕駛產品推進節奏相對保守，新勢力車企規劃布局較傳統車企更具前瞻性。 國內一級供應商：傳統供應商從零部件供應逐漸轉向自動化、智能化產品開發；高成長、高潛力的初創公司多聚焦整體解決方案。 國內二級供應商：隨著智能駕駛的發展，零部件仍然存在較大創新空間。

發展趨勢： 乘用車輔助駕駛：智能駕駛技術不斷成為行業標配，單項功能逐漸下沉至低端車型。 多傳感器融合：為了有效使得汽車感知系統形成冗余、互補，多傳感器融合已成為眾多主機廠提高智能駕駛能力的技術之一。