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近日，2023世界機器人大會于北京舉行。本屆大會以“開放創新 聚享未來”為主題，由北京市政府、工業和信息化部、中國科學技術協會主辦。此次盛會吸引了140家國內外機器人企業攜近600件展品參展，其中60款新品在現場全球首發。眾誠智庫是業內知名的專注于生命健康、人形機器人、營商環境、第三代半導體等領域的高端智庫，連續4年在世界機器人大會上發布《醫療機器人產業發展報告》，已經成為大會的一大亮點，本次大會眾誠智庫隆重發布了《2023醫療機器人產業發展報告》。

縱觀近五年來的AI技術商業落地發展脈絡，產品及服務提供商圍繞技術深耕、場景創新、商業價值創造、精細化服務不斷努力；需求側企業也在從單點試驗、數據積累到戰略改革的發展路線上與AI技術逐漸深度綁定。AI成為企業數字化、智能化改革的重要抓手，也是各行業領軍企業打造營收護城河的重要方向。落地AI應用對企業業務運營的商業價值與戰略意義越來越明確。供需向好趨勢下，艾瑞預計，2022年我國人工智能產業規模達到1958億元，人工智能的產品形態和應用邊界不斷拓寬。

　　選取預訓練大模型、AI芯片、決策智能和虛擬數字人作為2022年度AI產業發展具有代表性的模型架構、硬件產品、解決方案和軟件產品進行分析，闡述四者對未來AI產業發展的重要意義。如今AI產業的最大熱點，莫過于ChatGPT所帶來的搜索與問答功能提升和類人的交互體驗使AIGC這一概念徹底出圈。對于國內AI芯片公司、手握海量數據資源的互聯網巨頭、具備“數據飛輪”的解決方案商、瞄準AIGC賽道的創業企業，是挑戰也是機會，ChatGPT的熱潮帶來了資本市場和消費者對AI產業熱情的再次迸發。 　 　　選取計算機視覺、智能語音和人機交互、機器學習、知識圖譜、自然語言處理、AI基礎數據服務、面向AI的數據治理和智能機器人細分賽道，進行投融資、市場規模、典型產品及細分應用領域、產業鏈玩家、技術趨勢等分析。判斷各個細分賽道業務增長動力以及為廠商發展路徑提供思考。2022年中國AI產業規模年增長率7.8%，整體平穩向好。該年業務增長主要依靠智算中心建設以及大模型訓練等應用需求拉動的AI芯片市場、無接觸服務需求拉動的智能機器人及對話式AI市場。目前中國大型企業基本都已在持續規劃投入實施人工智能項目，未來，隨著中小型企業的普遍嘗試和大型企業的穩健部署，在AI成為數字經濟時代核心生產力的背景下，2027年相應規模可達到6122億元。 　 　　產業鏈的數據、算力、算法、工具、應用層各環節已逐步進入良性循環帶動期，AI產業鏈逐步成熟。如何在AI新一輪發展熱潮中搶抓機遇，是各環節企業關注的核心議題。從業務持續的角度考慮，把握技術變革與產品應用的融合界限，致力解決質量、ROI、安全可信等核心瓶頸；根據企業產業鏈角色和應用場景特點，定位各類型廠商的差異化路徑深耕實踐，或是AI企業的制勝之路。 　

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。

來源：阿里云加速器與行行查研究中心

　　當前中國機器人產業呈現良好發展勢頭，產業規模快速增長，“十三五”以來年均復合增長率約為15%；產業格局不斷優化，以智能制造、智慧服務為使命與愿景的機器人企業競相涌現；技術水平持續提升，視覺算法、運動控制、高性能伺服驅動、高精密減速器等關鍵核心技術加快突破，整機功能和性能顯著增強；集成應用大幅拓展，機器人在工廠產線、倉儲物流、教育娛樂、清潔服務、安防巡檢、醫療康復等領域實現規模應用。 　 　　然而，機器人產業的發展依然面臨著一些挑戰：一是機器人的智能化水平過度依賴于本體的算力與小樣本學習的局限性，依賴于“云-邊-端”一體化智能機器人的突破；二是機器人本體仍然不夠輕量，柔性化程度不高，執行精度受限，除了“云-邊-端”的協同有助于提升相關性能外，還有賴于可變材料和特殊機構設計的突破；三是機器人的成本仍然較高，中小企業規模化使用仍然較為困難，一方面有賴于制造工藝的優化及場景的規模化應用，使得價格不斷下行；另一方面RaaS理念逐步被國內外接受，租賃服務以及區域工廠的探索讓中小企業“用得上、用得起、用得好”機器人服務。 　 　　在此背景下，阿里云加速器聯合行行查研究中心，協同深創投、元璟資本、璞躍中國等機構以及明星創新企業，積極開展中國機器人行業研究工作，在分析當前我國機器人市場現狀與產業圖譜的基礎上，對人工智能、5G、云計算、邊緣計算等新興技術賦能機器人智能化、輕量化、柔性化發展進行了理性探討，結合阿里云加速器企業案例探討了機器人企業的上云實踐與成效，提出機器人云上發展趨勢。 　 　　國內機器人產業市場規模

　　根據中國電子學會發布的《中國機器人產業發展報告（2021年）》（以下簡稱《報告》）顯示，2021年我國機器人市場規模預計達到839億元，其中工業機器人市場規模約為445.7億元，占比為53.1%；服務機器人市場規模約為393.3億元，占比為46.9%。而在服務機器人市場中，公共服務機器人及個人/家用服務機器人的市場規模預計達302.6億元，占總市場規模的36.1%；特種機器人市場規模約為90.7億元，占總市場規模的10.8%。 　

　　《報告》公布的數據顯示，我國工業機器人市場規模近五年的年均復合增速超過12%，現已成為全球第一大工業機器人應用市場。而據國家統計局公布的數據顯示，繼2020年全國工業機器人產量突破20萬套大關后，2021年全國工業機器人產量成功突破30萬套大關，達到36.6萬套，同比增長44.9%，創歷史新紀錄。伴隨著國內工業制造領域的生產智能化改造和數字化升級的浪潮，工業機器人將繼續保持樂觀的發展前景，預計2022年我國工業機器人市場規模將迫近500億元。 　

　　2021年我國服務機器人市場規模預計達到393.3億元，2016-2021年的年均復合增速達34%，市場規模總體增速高于工業機器人。近年來，服務型機器人產品的消費需求不斷升級、消費群體日益擴大，C端市場應用滲透率不斷提升，預計2022年我國服務機器人的市場規模將達到500-550億元。 　 　　機器人產業圖譜

　　機器人產業鏈主要分為上游核心零部件研發與生產、中游本體制造和系統集成，以及下游各行各業的具體應用等三方面： 　

　　**上游核心零部件：**機器人產業上游主要包括各類零部件廠商，提供機器人生產中所需要的核心組件和功能模塊。從成本角度方面看，控制器、伺服電機、減速器等零部件是工業機器人成本占比較大的部分。 　 　　從全球范圍來看，我國核心機器人零部件研發及制造的技術水平仍處劣勢，多數產品依然以初級應用為主。隨著近年來國產機器人自研水平的提升，雖然外資企業仍然占據主要市場份額，但國內本體制造和系統集成企業逐漸向上游零部件的產研方向發力，出現了一批具有較強核心競爭力的優秀本土企業，逐漸打破了外資企業壟斷技術與產品的不利局面。 　 　　**中游本體制造和系統集成：**涵蓋機器人本體制造商以及面向應用部署服務的系統集成商。其中，本體制造商在機器人本體結構設計和加工制造的基礎上，通過集成上游零部件實現機器人整機的生產；系統集成商則成為連接生產企業和客戶的橋梁，通過面向具體用戶需求的定制化集成開發，實現機器人在特定場景中的實際布署。 　 　　**下游應用領域：**機器人產業下游主要由不同領域的企業客戶和個人消費者組成，共同形成巨大的機器人應用市場。用戶從傳統工業企業向不同賽道的服務業領域快速滲透。 　

　　我國機器人行業目前已形成成熟的上下游產業鏈。阿里云加速器與行行查研究中心 聯合推出的中國創新型機器人企業圖譜是基于機器人行業產業鏈框架，梳理出了從零部 件生產到機器人本體集成等各領域的創新型企業代表。 　 　　**本體制造方面，**我國創新型企業逐步增多，現階段處于頭部企業與創新企業搶占市場份額的地步，相關創新型企業有思靈機器人、珞石機器人、鎂伽機器人等。系統集成方面分為工業機器人與服務機器人，其細分領域也有更多創新型企業涌現，工業機器人集成相關創新型企業有賽那德機器人、極智嘉、埃夫特機器人等。服務機器人集成創新型企業有姜歌機器人、高新興機器人、璽農科技、海柔創新、擎朗機器人、一米機器人、哇力機器人、狗尾草機器人等。 　

　　**企業分布地圖以機器人產業為代表的先進制造業正在成為中國經濟增長的新動能。**國家對機器人產業高度重視，相繼出臺《中國制造2025》等重要國家規劃和政策，大力支持工業機器人的發展，各地政府紛紛籌建和規劃工業機器人產業園區。 　 　　中國電子學會發布的《2021年中國機器人產業發展報告》將全國機器人產業劃分為京津冀、長三角、珠三角、東北、中部和西部，六大機器人產業集群區域。 　 　　其中，長三角地區綜合實力突出，布局有較為完整的工業機器人產業鏈條，除了被譽為全球機器人企業“四大家族”的發那科、ABB、安川、庫卡入駐當地外，還擁有包括中科新松、新時達等本土龍頭企業。 　 　　珠三角地區以廣州、深圳等地為核心，逐步強化工業機器人全產業鏈部署，在全國機器人產業重點集聚區中位居前列。 　 　　京津冀地區形成以智能型機器人和特種機器人為主要方向的產業鏈條，其中，北京在醫療機器人、物流及無人配送機器人、協作機器人等領域形成領先優勢，天津重點布局家庭服務型機器人和手術機器人應用和產業化，河北則深耕特種機器人方向。 　 　　東北地區依托龍頭企業，重點圍繞工業機器人、醫療機器人等領域高端產品開展創新攻關。 　 　　中部地區注重引入其它地區機器人產業外溢資源，形成以工業機器人與特種機器人為輔的產業鏈條。 　 　　西部地區依托技術研發基礎，形成規模大、綜合實力強的工業機器人企業。 　

　　從企業數量的地域分布情況來看，我國機器人企業主要集中在廣東、江蘇、浙江、山東、上海等經濟發達地區。根據企查查數據統計顯示，我國34個省級行政區中，擁有0-3000家機器人企業的省級行政區有10個，3000-10000家機器人企業的省級行政區有10個，10000-20000家機器人企業的省級行政區有9個，擁有超20000家機器人企業的省級行政區分別是上海、浙江、山東、江蘇以及廣東。 　 具體內容如下

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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。近年來，我國機器人產業快速發展，即便受到疫情影 響，2020 年我國工業機器人市場仍然為全球貢獻了 40%左右 的份額，連續多年穩坐世界最大機器人消費國地位。持續高 漲的應用市場需求，有力拉動機器人產業技術創新、產品研 發、系統集成、人才培育及公共服務體系建設，為我國機器 人產業發展營造良好的生態環境。本報告旨在綜合分析全球 和我國機器人產業發展趨勢及特征，圍繞產業的規模效益、 結構水平、創新能力、集聚情況和發展環境等方面，綜合分 析評價長三角、珠三角、京津冀、東北、中部和西部全國六 大區域的機器人產業發展現狀及水平，并圍繞區域優勢、核 心技術創新、人才培養、生態培育、對外合作、園區建設等 方面，歸納我國機器人產業趨勢特征與潛在問題。在此基礎 上，提出明確發展定位目標，加快自主創新步伐，推廣重點 領域的應用普及，加速成果轉移轉化、標準制定、評測認證 等公共服務發展，拓寬投融資并加快人才培育，搭建開放式 共享平臺等方面的發展建議。

從國家層面來看，黨中央、國務院及各相關部門持續高度重視制造業的發展，國家“十四五”規劃已經明確提出要培育先進制造業集群，要提升傳統產業，要應用技術改造專項，鼓勵企業應用先進的適用性技術，而工業機器視覺就是一種先進的適用性技術；在工業互聯網創新發展行動計劃中也明確提出了要支持新興技術與自動化企業打造邊緣控制系統。在工控領域，工業機器視覺就是一種典型的邊緣工控系統， 5G應用揚帆行動計劃也明確提過要把5G和機器視覺相結合，去實現用于高溫的、井下的移動裝置的一些監測。

從整個行業發展來看，今年上半年工業增加值同比增長了15.9%，工業企業的利潤同比增長了57%，工業經濟在持續恢復。而今年上半年制造業的PMI也持續穩定估值以上，這也預示著制造業的回暖是持續的。最重要的是下游行業發展非常旺盛，從下游來看，新能源汽車、工業機器人、集成電路的產量分別同比增長了200%、69%、48%，兩年平均增速都在30%以上，從供需兩側來看，持續利好工業機器視覺產業發展。

“21世紀以來，隨著人工智能、大數據、云計算、物聯網等新一代信息技術的快速發展及應用，“智能制造”概念進一步深化。根據我國工信部2016年出臺的《智能制造發展規劃（2016-2020年）》中定義，“智能制造是基于新一代信息技術與先進制造技術深度融合，貫穿于設計、生產、管理、服務等制造活動各個環節，具有自感知、自決策、自執行、自適應、自學習等特征，旨在提高制造業質量、效益和核心競爭力的先進生產方式。””

根據上海市人工智能技術協會和商湯智能產業研究院聯合發布的《數字化轉型白皮書：數智技術驅動智能制造》，如今各國對“智能制造”的理解都不再局限于生產過程或單體智能，而是擴展到產業價值鏈的各個環節、包含企業活動的方方面面，也不再單方面強調數智技術本身的應用價值，而是更加重視數智技術與先進制造等跨領域技術的深度融合和實踐創新。

由數據驅動代替經驗驅動已成為產業數字化轉型的共識。如果將數據視為智能時代的“新石油”，那么數智技術即是鉆取和提煉“石油”價值的“煉油工廠”，使用數智技術廣泛獲取數據，進行深度學習，將海量原始數據加工為知識，并轉化為決策或行動來指導企業運行。

數智技術是推動產業數字化轉型不可或缺的關鍵技術，其應用價值主要體現在三個方面：

決策更及時：實時獲取場景/業務數據的自動反饋，結合智能化分析進行動態預測，代替人工經驗判斷，提升決策的準確性和及時性，例如基于設備狀態實時分析的故障預測和健康管理，或基于在線用戶數據的需求預測，加速產品創新和迭代周期等。

運營更精細：隨著產業數字化進程加速，所獲取的數據顆粒度越來越細、數據維度也更加豐富，由數據驅動的企業運營、管理會更加精細，例如基于用戶畫像的精準營銷，或對能源使用的實時監測和控制等。

應用更智能：智能化設備/應用輔助或取代人工崗位，并在應用過程中進行算法的自我迭代和優化，不斷提高決策水平，例如基于機器視覺的產品缺陷監測等。

盡管數智技術對產業數字化轉型的意義匪淺，但在實際落地過程中仍然存在一定挑戰：

數字化程度低，信息閉環難閉合：數據資產的積累是產業數字化轉型的重要前提，如何持續獲取數據，并將分布在不同系統、組織內的數據打通融合是企業數字化轉型的首要命題。目前，多數企業（尤其是中小企業）受限于資金和人才匱乏，對數智技術投入不足，導致企業數字化水平低，缺乏完善的信息網絡基礎設施；此外，由于缺少統一標準、接口和編碼體系，使得企業內外“數據孤島”叢立，無法實現互通、共享，導致企業使用數據規模、種類有限，信息閉環難閉合，海量數據的資產價值無法得到充分發揮。

跨界融合難度大，復合型人才缺乏：數字化轉型實際上是利用數智技術對企業流程再造的過程，需要既具備良好的數智技術素養，又能夠了解產業技術和發展規律的復合型人才。據清華大學互聯網發展和治理研究中心2020年對全球ICT人才調研統計，當前我國數智技術人才主要集中于科技行業，缺乏產業經驗和實踐背景，而產業IT人員總體對數智技術的認知不深，難以支撐產業數字化轉型需要。根據人力資源與社會保障部數據分析，2025年智能制造領域人才需求為900萬人，人才缺口預計達到450萬人。

不同產業差異大，規模效應難一朝形成：由于不同產業或產業中不同領域、不同企業之間存在技術、流程等差異巨大，數智技術在產業中的深入滲透須結合具體場景進行定制化開發，尚不存在一套放之四海而皆準的解決方案，這使得數智技術在產業互聯網中的應用很難像在消費互聯網時代一樣，短期建立規模效應、獲取巨大收益，而是需要與產業合作共進，在垂直領域中不斷積累解決問題的通用能力。

網絡安全問題不容忽視：隨著數智技術的應用推廣，網絡安全問題將成為數字化轉型過程中面臨的重要挑戰。一方面，傳統網絡安全系統跟不上數智技術應用和創新步伐；另一方面，數字化轉型帶來信息節點和信息總量爆發式增長，使得網絡攻擊的潛在損失“指數級”放大，對網絡安全技術提出更高要求。

當前人工智能已經成為全球最為活躍的創新領域，對經濟社會的發展影響深遠。白皮書提出，在過去一年中，人工智能的新算法不斷涌現，深度學習仍是這一時期發展主線，嘗試解決更為復雜的應用任務。人工智能的產業格局與生態體系更為明晰，開源開發框架格局逐步確立，以科技巨頭引領的生態系統垂直整合速度不斷加快；同時，產業發展重心開始轉變，企業比拼重點從單項技術的“理論”準確率轉向應用場景白熱化的“跑馬圈地”；人工智能的技術應用開始全面覆蓋日常生活、科學研究、社會治理、商業創新和國家安全等經濟社會的關鍵領域，以空前的廣度和深度推動社會發展。基于以上人工智能技術產業發展態勢判斷，白皮書建議“十四五”期間，我國應通過加快AI基礎原創技術創新突破、構建協同發展AI基礎核心生態、實現區域差異化發展布局、加快垂直行業深度融合、主動融入全球治理框架等措施，實現我國人工智能產業突破發展。

//www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/202104/P0202578238.pdf

新一代人工智能（Artificial Intelligence，縮寫為Al）是引領未來的戰略性技術，正在與5G、大數據、物聯網等領域深度融合，加速推動智能經濟發展和產業數字化轉型。我國高度重視人工智能發展，習近平總書記在十九大報告中指 岀，要“推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合”，《新一代人工智能發展規劃》、《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018-2020年）》等多個國家政策陸續岀臺，我國逐漸形成了涵蓋人工智能計算芯片、人工智能計算服務器、人工智能基礎應用、人工智能行業應用及產品等較完善的人工智能產業鏈。

數據、算法、算力是新一代人工智能發展的三要素。以人工智能新型計算能力為代表的人工智能計算中心是新型基礎設施建設的重要組成部分。隨著人工智能的深入應用，算力建設分散，中小企業或科研機構難以開展復雜模型、海量數據研究的問題日益凸顯，建設大規模人工智能計算中心正在成為推動人工智能產業進一步發展的關鍵要素。

人工智能計算中心發展呈現三大趨勢，一是全棧一體趨勢，即專用人工智能芯片與軟硬件協同優化提升計算效率；二是技術融合趨勢，即超級計算與人工智能融合，云與人工智能融合；三是平臺賦能趨勢，即人工智能計算中心賦能企業，形成算力生態。

人工智能計算中心是人工智能算力建設的重要發展方向，是涵蓋了基建基礎設施、硬件基礎設施和軟件基礎設施的大規模系統工程。依托人工智能計算中心，可以打造公共算力服務平臺、應用創新孵化平臺、產業聚合發展平臺、科研 創新和人才培養平臺，形成“1個人工智能計算中心+ 4個平臺”的人工智能產業布局，賦能區域產業集群。

當前，人工智能計算中心仍然面臨著能耗密度高、企業應用水平較低等問題，對于我國來說還面臨著人工智能芯片及框架等核心技術受制于人的挑戰。因此，在人工智能計算中心建設中，需要做好頂層設計、強化統籌推進，有效選擇 自主可控的技術路線，建立完善的運營機制，積極打造服務平臺，形成以人工智能計算中心為核心支撐的人工智能產業生態，加速人工智能新興產業創新發展，促進人工智能與傳統產業深度融合，拉動區域經濟轉型與高質量發展。

在11月4日舉行的2020世界計算機大會“工業互聯與制造生態”專題論壇上，賽迪顧問智能制造研究中心發布了《中國工業機器視覺產業發展白皮書》，這是業內首份針對機器視覺技術工業應用及產業發展情況的綜合研究。數據顯示，2019年，全球工業機器視覺市場規模約為80億美元，較2018年增長約3%；中國工業機器視覺市場規模約為138億元，增速約為4.8%。

機器視覺廣泛應用于電子及半導體、汽車制造、食品包裝、制藥等領域，其中消費電子、汽車和半導體是當前機器視覺最重要的應用領域。

整體來看，機器視覺行業是一個有較強成長性的行業，行業天花板較高。中國作為全球最大的工業制造國，在未來產業升級的過程中，將有望釋放巨大的機器視覺系統需求。

目前，在國家政策的鼓勵和支持下，全國各省份紛紛以自身產業特點出臺相關的政策。如上海、浙江、山東等省市，分別出臺了與智能工廠、未來工廠和智能化技術改造相關的政策，用以支持以工業機器視覺為代表的智能制造細分領域發展。

隨著工業控制對精確度和自動化的要求越來越高，3D機器視覺將在許多“痛點型應用場景”中大顯身手，有望成為最炙手可熱的技術之一。2D向3D轉變，將成為繼黑白到彩色、低分辨率到高分辨率、靜態圖像到動態影像后的第四次視覺技術突破