机器人指由机械部件构成的可在两个或多个轴上进行编程的驱动机制。自2010年起，在AI、机器学习及大规模数据处理技术的推动下，机器人行业经历了从功能固定的机器向具备环境感知与决策能力的智能机器人的快速演进。机器人的进化发展可分為四个时代，各时代特征主要体现在软硬件集成度与场景适配能力的突破。

　　在R1.0时代，机器人的特点是集成了特定软硬件产品。这两大组件的设计旨在使其协同工作，但在范围和适应性方面仍然有限。

　　技术特征。R1.0时代的机器人完全依赖刚性编程，执行硬编码指令，无法在部署后调整行為模式。这些机器缺乏传感器，不具备环境感知能力，也没有任何学习或适应的能力。其导航取决于预设路径，执行逻辑机械且缺乏灵活性，无法应对任务场景的变数或複杂情况，也无法对异常情况或不规则输入做出响应。

　　应用场景。R1.0时代的机器人主要用于受控环境下执行基础功能，适合高度重複、低複杂度且执行时无变数的任务。由于缺乏环境感知与决策能力，这些机器人无法在预设环境外运行。

　　典型产品类型。典型产品类型包括(i)采用磁条或二维码导航的移动机器人，使用视觉标记沿著固定轨道移动；及(ii)传统工业机器人及四轴协作机器人，用于焊接、包装或简单组装。

　　R2.0时代实现了场景化软硬件的突破，机器人能够适应特定环境和任务，从而在既定场景下实现更灵活的操作。

　　技术特征。R2.0时代的机器人始结合传感器和基于人工智能算法的运动控制来识别週边环境并做出即时反应。检测环境变化及调整行动的能力相应提高。它们具备基本决策能力，并能基于场景的调整回应。

　　应用场景。R2.0时代的机器人部署于更广泛的商业、工业和公共服务环境。侭管仍受限于特定任务模式，它们在经过训练的参数范围内有效管理中度複杂的工作流程。

　　典型产品类型。典型产品类型包括(i)配备感知系统的自主移动机器人(AMR)，无需固定导轨即可运行于工厂、仓库、办公室或医院；及(ii)具有六个或更多运动轴的协作机器人。

　　在R3.0时代，机器人采用通用化软件+场景化硬件的架构，软件更為通用，可跨任务应用，而硬件仍针对特定环境优化。

　　技术特征。AGI的兴起使R3.0时代的机器人能够发展跨应用场景学习和推理的能力。R3.0时代摆脱了基础AI的局限性，机器人通过借鑒在其他环境中获得的知识，展示出适应新任务的能力。这种转变的一个关键驱动因素是大规模多模态数据（包括视觉、语音、触觉和运动的输入）的使用，使得机器人能够更好地理解複杂环境。

　　VLA与端到端导航模型的进步进一步支持这种集成，允许感知、决策与执行在单个AI框架内运行。该等模型的突破不仅為人机交互提供了更多自然接口，亦使具身智能能够充分利用基础模型的优势，在新任务上实现少样本学习和零样本学习。这有效地推动了具身智能中跨任务学习和任务迁移的发展，机器人能更流畅地解析环境、规划行动并执行实际任务。 其中，高可靠性和高泛化性成為R3.0时代机器人的核心技术要求：

　　高可靠性 。机器人需要在複杂、不可预测的环境中保持稳定运行，这依赖于高精度运动控制算法、感知和执行系统的集成、诊断能力和机械设计等各方面的进步。

　　高泛化性 。通过多模态训练数据的积累和迁移学习的应用，使机器人在不熟悉的环境中执行新任务的能力发展成為可能，这使得机器人能够在只有有限新输入的情况下快速将学习到的知识应用到新的场景中。因此，机器人需要更少的标记数据来适应新环境，从而减少了部署时间和成本。

　　应用场景。R3.0时代的机器人可以跨环境执行多项任务，从工厂和仓储到医疗设施和户外服务环境，均表现出高度的适应性，允许在结构化与非结构化场景中进行部署。它们因应客户定製需求的能力意味著它们可以支持更专业化的工作流程，包括适应特定的用户偏好、组织需求或本地的环境条件。从R3.0时代始，跨领域部署变得可行，机器人从单一用途的机器进化為多角色助手，具备情境感知能力，可与人类团队协同作业。

　　典型产品类型。典型产品类型包括(i)结合操作与移动的複合机器人；(ii)轮式人形机器人，专為人类空间设计，支持语音或手势交互；及(iii)具备完整感知、决策与执行架构的具身智能叉车，可实现作业策略的自主优化。

　　在R4.0时代，软件及硬件均具备广泛适应性。机器人可在多样化环境中执行多类任务，具有高度的自主性和适应性。

　　技术特征。AGI有望成熟到允许机器人独立推理、持续学习并随著时间推移优化自身性能，而无需直接的人工干预。受益于新材料及新能源等领域的技术突破，硬件的通用适用性提高，使R4.0时代机器人能够拥有高度的自主性，能够根据週围环境中複杂且非结构化的输入信息做出决策。

　　应用场景。R4.0时代的机器人将适用于几乎所有的企业用例和许多面向消费者的场景。其灵活性和智能性将使其能够在未知的、动态的或无预设规则的环境中运行。它们将能够处理複杂的、不可预测的工作流程，与人类高度合作，并实时调整适应个人需求和偏好。

　　典型产品类型。典型产品类型将包括通用人形机器人，这类机器人能够完成从装配和物流到护理和家庭管理等各种任务。

　　全球机器人市场在从R2.0时代向R3.0时代演进的过程中实现了显著增长。按销售收入计，全球机器人市场规模从2020年的人民币2,134亿元增长至2024年的人民币4,188亿元，2020年至2024年的複合年增长率达18.4%，预计到2029年将达人民币8,877亿元，2024年至2029年的複合年增长率将达16.2%。按销量计，全球机器人市场规模从2020年的92万台增长至2024年的178.4万台，2020年至2024年的複合年增长率达18.0%。预计到2029年，市场规模将进一步扩大至441.6万台，2024年至2029年複合年增长率将达19.9%。

　　智能机器人兴起于R2.0时代，该阶段通过软硬件的深度协同发构建智能化机器人系统。根据《2023年智能机器人技术产业发展白皮书》定义，智能机器人指运用AI、机器学习及计算机视觉等技术模拟人类认知与肢体协调能力，从而展现智能行為的机器人。这类机器人具备自主运行能力，可适应複杂环境。

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　　在AI的进步及各行业对自动化需求不断增长的推动下，全球智能机器人产业已进入快速发展阶段。按销售收入计，全球智能机器人市场规模自2020年的人民币1,188亿元增加至2024年的人民币2,778亿元，2020年至2024年的複合年增长率為23.7%，预计到2029年将达到人民币7,085亿元，2024年至2029年期间的複合年增长率為20.6%。按销量计，全球智能机器人市场规模自2020年的40.66万台增加至2024年的108.26万台，2020年至2024年的複合年增长率為27.7%。预计到2029年市场规模将进一步扩大至325万台，2024年至2029年的複合年增长率為24.6%。

　　按功能和应用场景划分，智能机器人可分為几个类型，包括(i)AMR，主要用于室内货物运输；(ii)六轴或以上协作机器人，专為安全人机协作设计；(iii)人形机器人，仿人类运动与交互机制发；(iv)商用服务机器人，在公共场所协助执行客户接待、物品配送、清洁护理等任务；及(v)其他，主要指特种机器人。

　　工业场景现已成為智能机器人的主要应用场景之一。智能机器人广泛部署的典型工业领域包括(i)计算机、通信及消费电子产品(3C)、(ii)汽车、(iii)自动化设备、(iv)新能源、(v)半导体、(vi)工程机械及(vii)生物医药。

　　随著这些行业不断整合机器人解决方案，工业智能机器人在简化操作和提高精度方面发挥著至关重要的作用。按销售收入计，全球工业智能机器人市场规模从2020年的人民币82亿元增长至2024年的人民币220亿元，2020年至2024年的複合年增长率达27.8%，预计于2029年达人民币1,150亿元，2024年至2029年複合年增长率达39.2%。按销量计，工业智能机器人市场规模从2020年的3.61万台增长至2024年的11.79万台，2020年至2024年的複合年增长率达34.4%。预计到2029年，市场规模将进一步扩大至67.11万台，2024年至2029年複合年增长率将达41.6%。

　　智能机器人行业的价值链可分為三大核心环节：(i)零部件的发，包括控制器、传感器及芯片；(ii)完整机器人系统的设计及发、製造、组装及集成；及(iii)将机器人系统应用到特定行业及终端客户。该等环节有一系列推动整个价值链更新迭代的算法及软件作為支撑。

　　智能机器人行业正经历著技术进步与不断变化的市场需求双重驱动下的快速变革。该行业涵盖了零部件、机器人设计及发、机器人本体製造及组装、机器人集成、终端应用及算法与软件等多元组成部分。这些组成部分不再孤立运作，而是形成日益紧密的互联关係，使得各部分之间的界限逐渐模糊。

　　在这个不断变化的格局中，行业参与者不再局限于狭义界定的角色，而是身兼数职，积极投身于前沿技术及自我定位的探索之中。这种角色融合的趋势，无疑增加了产业链的複杂性和多样性，也促使多元化、个性化的需求不断涌现。

　　智能机器人行业中的企业通常采用两种业务模式：垂直整合和放平台。每种模式在投资策略、生态系统设计与创新路径上各具特色。垂直整合机器人公司掌控著从硬件及软件发到整套系统製造、集成以及在应用场景中部署的整个价值链，这通常是通过收购或自主发来实现的。相比之下，放平台采取了一种轻资产协作模式。

　　放平台并非自行构建机器人技术栈的每一个部分，而是专注于将零部件供应商、机器人製造商、集成商和终端客户连接到一个共享的生态系统中。其角色和职责主要集中在提供工具包、接口及服务，以支持其他各方发、获得和使用机器人解决方案。

　　凭借广泛的客户网络和跨场景的深厚专业知识，放平台能够很好地支持整个生态系统中的其他参与者，其影响力贯穿技术、运营和商业三大维度。通过构建放生态系统、制定技术框架及推动互操作性，放平台有助于减少整个行业的摩擦并加速先进解决方案的部署。此外，放平台还促进了零部件供应商、机器人製造商、集成商与终端客户之间的协作。这些参与者能够通过数据聚合、规模化方案验证及基础设施共享，助力行业参与者能够更有效地做出贡献并进入更广阔的市场。随著智能机器人行业的不断发展，放平台有望成為带头先锋，将分散的创新成果整合為具有凝聚力且符合市场需求的产品。

　　智能机器人行业正在迅速扩张，但继续面临一系列系统性痛点。分散的需求、複杂的工业应用案例、软件和硬件缺乏兼容性以及高技术和运营门槛使得智能机器人的发、部署和使用变得困难。‧ 分散的市场需求。智能机器人应用高度分散，不仅在工业领域之间，而且在各工厂之间亦存在显著差异。

　　「千厂千面」的现实催生了对定製解决方案的强烈需求，使零部件供应商难以满足智能机器人的多样化需求。同时，集成商分佈广泛，市场参与者超过10,000家。如此较低的客户集中度使得采购、部署及服务交付进一步複杂化，从而推高了零部件供应商、集成商及终端客户等的成本。

　　複杂的工业应用案例。许多工业场景和环境（尤其是3C等行业）高度多样化，生产流程快速变化，材料和元件种类繁多。该等条件使得预先配置的机器人系统难以有效适应。与此同时，大多数机器人製造商和其他供应商均专注于细分垂直领域或特定任务，产品覆盖范围有限。这种集中和分散化迫使集成商及终端客户从眾多供应商处采购产品和解决方案，这增加了集成成本并使得整个行业的部署複杂化。

　　缺乏兼容性。智能机器人行业中系统和硬件的有限兼容性给互用性带来了相当大的障碍。有超过100,000家零部件供应商参与生产激光雷达、工业相机、电机和电池等关键零部件。不同的机器人製造商往往采用自己的操作系统、通信协议和数据介面，使得不同品牌的机器人难以在同一环境中协同工作。缺乏统一的编配框架进一步加剧了这种不相容性，这限制了任务调度、运动规划和多机协作等关键功能的协调。因此，对于终端客户及集成商等而言，系统集成变得非常耗时且耗费资源。

　　高技术和运营门槛。发智能机器人需要深厚的跨学科专业知识，涵盖人工智能、机械设计、电子和系统工程，这抬高了新参与者的进入门槛，并显著增加了产品发所需的资金、人才和时间。此外，大多数智能机器人须进行定製以适应特定的工业工作流程，这限制了可扩展性并增加了部署挑。尤其是对于较小的集成商而言，这种重定製化的要求使得他们难以提供经济高效且及时的解决方案，从而进一步减缓了整个行业的采用速度。

　　AGI的进步。AGI的快速发展正在彻底改变智能机器人行业。通过集成深度学习、强化学习、自然语言处理及计算机视觉，AGI显著提高了机器人的自主性、学习及决策能力，使得智能机器人能够通过灵活的多功能系统在各种不同任务和环境中运行。随著AGI的不断进步，该行业正在从专用机器人过渡至通用机器人，从而為各种应用场景中的自动化辟了新的机会。

　　成熟的供应链及成本节约。机器人供应链的日益成熟（尤其是在中国），在降低成本和提高生产效率方面发挥了关键作用。随著硬件的国产化和生产规模的扩大，硬件成本显著降低，交货时间得以缩短。在软件方面，AGI算法的快速迭代和源生态系统的兴起提高了智能机器人的稳定性并降低了发成本。该等因素结合在一起，加强了智能机器人在市场上的竞争地位，并為行业的可持续增长奠定了坚实的基础。

　　升级的定製需求。随著对智能机器人的需求增长，集成商和终端客户正在从寻求单一功能的机器转向全面的可定製解决方案。如今，集成商需要更高效的工具来简化部署和维护流程，而终端客户则寻求高度智能和定製的服务。这种不断变化的需求正在推动行业朝著一种既由硬件驱动又越来越关注软件和服务的模式发展。智能机器人放平台為集成商提供必要的解决方案、工具套件和资源，以满足终端客户的多样化需求，确保机器人能够适应各种任务。

　　政府支持。世界各国政府正在通过有利的政策和举措為智能机器人行业提供重要支持。例如，中国的「十四五」规划优先考虑智能製造，美国通过「国家机器人计划」促进机器人创新，欧盟的「地平缐2020」计划為机器人研究提供大量资金。该等政府支持的努力通过提供财务激励、税收优惠及研究支持，帮助推动智能机器人的发和广泛采用，尤其是在製造、医疗保健及物流等行业。

　　第七章 2022-2024年中国智能机器人行业供需情况及2025-2030年供需预测

　　一、产业结构调整的方向政府产业指导政策分析（投资政策、外资政策、限制性政策）

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