智能机器人技术产业发展白皮书（2023）
白皮书 （2023） 智能机器人技术产业发展 工业互联网产业联盟（AII） 2023年12月 声明 本报告所载的材料和信息，包括但不限于文本、图片、数据、观点、建议，不构成法律建议，也不应替代律师意见。本报告所有材料或内容的知识产权归工业互联网产业联盟所有（注明是引自其他方的内容除外），并受法律保护。如需转载，需联系本联盟并获得授权许可。未经授权许可，任何人不得将报告的全部或部分内容以发布、转载、汇编、转让、出售等方式使用，不得将报告的全部或部分内容通过网络方式传播，不得在任何公开场合使用报告内相关描述及相关数据图表。违反上述声明者，本联盟将追究其相关法律责任。 工业互联网产业联盟联系电话：010-62305887 邮箱：aii@caict.ac.cn 前言 机器人被誉为“制造业皇冠顶端的明珠”，其研发、制造、应用是衡量一个国家科技创新和高端制造业水平的重要标志。当前新一轮科技革命和产业变革加速演进，新一代信息技术、生物技术、新能源、新材料等与机器人技术深度融合，智能机器人产业迎来升级换代、跨越发展的窗口期。智能机器人集机械学、电子学、计算机科学、控制论、人工智能等多学科知识于一身，具备自主决策、学习和适应能力，在工业、医疗、教育、家政、无人驾驶等领域的应用不断拓展，为人 牵头编写单位： 中国信息通信研究院 参与编写单位： 北京航空航天大学 清华大学 类生活带来便利和效率。 本白皮书就智能机器人的技术产业变革和我国智能机器人产业的未来发展方向展开。通过对智能机器人的场景进行分类，找出各个场景的共性特点，对不同场景的机器人通过对面临问题进行分析得到解决方案进而总结凝练得出共性需求，最终由场景需求引导得出智能机器人的四大功能方向升级。 随后由功能需求牵引，导出智能机器人的技术趋势。总结得到智能机器人技术正迅速向深度智能驱动、高效以虚驭实、泛在敏捷操作及多元感知交互方向演进。以技术框架为指导，识别出智能机器人的产业体系，研判了全球智能机器人前沿产业趋势和我国长短板，对智能机器人的产业变革和我国情况进行研究。最后综合智能机器人的技术和产业趋势，提出政策建议，总结提出我国下一步布局方向。 本研究共得到以下核心观点。技术方面，智能机器人存在深度智能驱动、高效以虚驭实、泛在敏捷操作及多元感知交互的技术趋势。产业方面，智能机器人存在操作系统与平台重要性提升，科技企业话语权增强和产业生态开放化的趋势。 编写组成员（排名不分先后）： 彭连松、韦莎、孙闯、徐浩铭、杨涵、沙宗轩、杜娟、郝诗梦、高凡、滕飞、刘迎，骆曼迪、钟升达、龚正、孙国良、夏丽娇、刘毓炜。 北京工业大学 航空工业综合技术研究所海思半导体有限公司 工业互联网产业联盟公众号 目录 一、智能机器人行业发展综述1 (一)机器人的概念内涵1 1.机器人的定义1 2.智能机器人的历史沿革3 3.机器人的分类6 (二)智能机器人的政策布局8 1.推动机器人与AI等技术融合提升智能水平8 2.扶持机器人产业发展打造基础设施9 3.推动工业、服务、医疗等领域机器人研究10 二、智能机器人应用场景与需求分析12 (一)智能机器人环境复杂度分析12 1.结构化环境12 2.非结构化环境13 3.应用环境谱系分析13 (二)智能机器人自主性分析15 1.低自主性智能机器人需求分析15 2.高自主性智能机器人需求分析16 3.智能机器人功能方向分析18 三、智能机器人技术分析20 (一)智能机器人技术体系20 (二)核心技术分析22 1.传感层22 2.执行层22 3.通信层23 4.操作平台24 5.控制层25 6.智能决策层26 7.数字孪生层27 8.交互层28 9.能源层29 (三)总体趋势30 1.趋势一：深度智能驱动30 2.趋势二：高效以虚驭实31 3.趋势三：泛在敏捷操作33 4.趋势四：多元感知交互34 四、智能机器人产业分析35 (一)全球智能机器人产业概况35 1.智能机器人产业规模35 2.智能机器人产业体系36 (二)智能机器人产业发展趋势38 1.产业重点环节分析38 2.产业竞争格局变迁39 3.产业生态发展趋势41 (三)我国智能机器人产业现状与发展趋势41 (四)重点企业案例44 1.国外典型企业-英特尔44 2.国外典型企业-ABB44 3.国外典型组织-MassRobotics45 4.国内典型企业-达闼46 5.国内典型企业-埃斯顿46 6.国内典型企业-思岚科技47 五、智能机器人细分领域发展趋势48 (一)工业领域48 1.工业机器人概述48 2.工业机器人技术趋势49 3.工业机器人产业趋势50 (二)服务领域52 1.服务机器人概述52 2.服务机器人技术趋势53 3.服务机器人产业趋势54 (三)特种领域55 1.特种机器人概述55 2.特种机器人技术趋势56 3.特种机器人产业趋势57 (四)人形机器人58 1.发展历程58 2.当前趋势61 3.国内外产业对比分析62 4.我国人形机器人发展态势64 六、促进智能机器人技术产业发展的相关建议65 (一)当前现状65 (二)政策建议67 1.体系化攻关智能机器人核心技术68 2.夯实智能机器人产业基础69 3.培育高端智能机器人产品70 4.优化智能机器人产业生态70 一、智能机器人行业发展综述 (一)机器人的概念内涵 1.机器人的定义 对于机器人的定义，不同机构给予了不同解释。国际标准化组织 （ISO）对机器人的定义为：具有一定程度的自主能力的可编程执行机构，能进行运动、操纵或定位（8373:2021Robotics–Vocabulary）。而我国发布的国家标准GB/T39405-2020，机器人是具有两个或两个以上可编程的轴，以及一定程度的自主能力，可在其环境内运动以执行预定任务的执行机构。 随着多模态感知系统、动力学模型、深度学习、定位导航等智能技术逐步应用于机器人领域，智能机器人则在机器人基础上，具备更强的感知、学习和自主能力，可以适应更复杂的环境和任务需求。权威标准组织对智能机器人的定义尚未形成统一共识，根据科技词典McGraw-HillDictionaryofScientific&TechnicalTerms的定义：智能机器人是一种智能机器，可基于编程程序根据传感器的输入信息做出决策与采取行动。根据调研，我们认为在机器人概念的基础上，智能机器人融合智能技术，具有深度感知、智能决策、泛化交互和灵巧执行能力的四大要素。 图1智能机器人的核心要素 深度感知：指机器人具备对周围环境及自身状态的高度敏锐感 知能力。通过多模态感知系统，机器人可以获取视觉、听觉、触觉、力觉等多种信息，实现对环境的全方位感知。这种能力使机器人能够更好地适应复杂环境，提高对实际场景的理解和应对能力。 智能决策：基于深度感知获取的信息，机器人可以通过先进的算 法和机器学习技术进行智能决策。涉及到对大量数据的处理、分析和预测，使机器人能够在各种情况下做出合理且高效的决策。 泛化交互：机器人能够与人类及周围环境进行自然、流畅的交互， 这是智能机器人重要的能力之一。通过语音识别、图像识别、情感计算等技术，机器人可以理解人类的需求和意图，并以人性化的方式回应。同时，机器人还能与其他设备、系统进行协同工作，实现更为广泛的应用。 灵巧执行：基于智能决策和交互，机器人能够精确灵活地执行任 务。通过动力学模型和控制算法，机器人可以实现对各种复杂任务的 执行，如抓取、搬运、操纵等。同时，机器人还能根据实际情况对执行策略进行自适应调整，以提高任务完成的效率和稳定性。 这四大要素共同构成了智能机器人的核心竞争力，随着科技的发展和市场的需求，智能机器人应用场景不断扩大，包括制造业、服务业、医疗、教育、家庭等各个方面。这为智能机器人产业提供了广阔的市场空间，也促使智能技术更快地与机器人融合。 综上所述，机器人学已经发展成为一个涉及拓扑学、系统工程、人工智能等多领域交叉的综合型学科。而智能机器人作为机器人技术发展的一个新阶段，涵盖了多个领域的知识体系。在发展过程中，各种学科相互交叉、相互促进，共同推动机器人技术的进步和发展。 2.智能机器人的历史沿革 智能机器人是一种具有自主感知、学习和决策能力的机器人，它的智能级别通常分为L0到L4五个等级： L0：无智能。机器人完全依赖预设的程序和指令执行任务，没有自主学习和适应能力，完全依赖人为操纵。 L1：基础智能。机器人具备一定的自主学习能力，可以接受预编程的程序控制，可以识别简单的环境和任务，但决策能力有限。 L2：中等智能。机器人具有较高的自主学习能力，可以适应复杂的环境和任务，能够自主按程序运行，但在关键时刻仍需要人类干预。 L3：高度智能。机器人具有很强的自主学习和决策能力，能在复杂环境中执行任务，在特定条件下具备自适应能力，但无法持续自学 习、自优化，在某些情况下仍需要人类辅助。 L4：超级智能。机器人具有极高的自主学习和决策能力，能在极端复杂的环境中执行任务，完全替代人类。 图2智能机器人发展脉络图 目前市面上的智能机器人大多处于L1到L3级别，随着技术的不断发展当前智能机器人处在L3向L4进化的关键阶段。 智能机器人的历史可以追溯到20世纪40年代至60年代，智能机器人处于L0级。1956年，约翰·麦卡锡(JohnMcCarthy)提出了“人工智能”这个概念。在这一年里，第一次人工智能会议在加州大学伯克利分校举行。这次会议标志着人工智能领域的正式诞生，也为后来的机器人研究奠定了基础。计算机科学家和工程师开始尝试将机器人和人工智能技术结合起来。例如1954年麻省理工学院 （MassachusettsInstituteofTechnology，MIT）生产第一台能够预先编程控制的机器臂，具备了机器人的雏形。 20世纪60年代至80年代，机器人技术、应用领域和学术研究等方面取得了显著成果。数字传感和控制技术的提升赋予智能机器 人感知和决策能力，智能机器人迈向L1级。1964年麦卡锡推出第一个带有视觉传感器、能识别并定位积木的机器人系统。工业机器人开始在制造业领域广泛应用，如装配、搬运、焊接等。服务机器人慢慢进入人们的视野，1985年，日本公司Epson推出了第一款家庭用机器人“AIBO”。 20世纪80年代至2010年代，得益于伺服系统、传感器和人工智能技术的不断发展，机器人能够在各种复杂环境中执行精确的任务。智能机器人迈向L2级的标志性的产品是1990年FANUC推出全球第一款完全由计算机控制的工业机器人控制系统。它们在汽车制造、电子产品组装、化工等领域取代了部分人力，提高了生产效率，降低了劳动成本。在服务领域，家务机器人开始进入市场，如扫地机器人、洗碗机等，帮助人们减轻了家务负担，提高了生活质量。在医疗领域，手术机器人开始投入使用，辅助医生进行精密手术。随着航天技术的发展，机器人开始在太空执行任务，如国际空间站的建设和维护。在服务行业，如酒店、餐厅、银行等。这些机器人能够提供亲切的服务，提高客户体验，节省人力成本。此外，机器人在深海勘探、野外科考、军事战场等方面也发挥了重要作用。 随着2006年Hinton提出深度学习神经网络，人工智能算法逐渐落地，智能机器人发展进入新阶段，智能机器人逐步迈向L3级。特别是2020年至2023年的短短三年里，智能机器人的更新换代和智能升级进入爆发期。大模型等AI赋能技术使机器人具有更强大智能 和类人特征，通用人工智能突破性的进展和成熟技术整合，催生了以波士顿动力的Altas和特斯拉的Optimus为代表的人形机器人。微软、谷歌、英伟达等科技巨头积极布局智能机器人新市场新赛道，智能机器人迎来风口期和智能水平从L3向L4进化的关键期。 3.机器人的分类 国际机器人联盟（IFR）根据应用环境，将机器人分为工业机器人和服务机器人两大类。其中，工业机器人是指应用生产过程和环境的机器人；服务机器人是指除工业机器人以外，用于非制造业并服务于人类的各种机器人，分为个
