智能机器人简介
智能机器人指具备智能行为的机器人，其可通过人工智能（「AI」）、机器学习及先进控制技术等先进技术，展现出类似人类的认知及身体能力，从而实现自主操作及适应复杂环境。根据形态与功能特性，智能机器人通常分为以下几类：
(i) 智能移动机器人，配备导航装置，并由机载控制系统进行控制，可基于环境感知及建模功能，在複杂环境中实现自主行为，以执行货物运输、物料搬运、拣选及派送等任务；
(ii) 智能操作机器人，配备可操作机械手（通常为六轴或更多轴的机械臂）的机器人，能够在共享工作空间中与人类安全互动及协作；
(iii) 具身智能机器人，设计灵感来自人类或动物、具有仿生形态和运动机制的智能机器人，整合了AI、感知系统和具身控制技术。其核心特徵包括由仿生结构实现的多自由度运动和灵活操作能力，以及由智能算法实现的环境感知、任务理解、自主规划和自适应执行能力。具身智能机器人通常包括人形机器人、移动操作机器人及四足机器人。
全球智能机器人行业的演进过程在以下因素的驱动下，智能机器人行业正经历加速转型：(i)全球劳动结构变化，(ii)对工业自动化及营运效率的需求不断增长，以及(iii)AI技术（尤其是大模型）的快速发展。由于AI与先进製造技术的深度融合，智能机器人正日益成为广泛应用场景中提高生产力、优化资源及改善服务品质的核心技术驱动力。
随著机器人由固定程式下基于规则的执行，进化到能够进行多模态感知、实时决策及自适应执行的系统，全球智能机器人行业正朝著更高的自主性及通用性方向发展，应用场景涵盖工业、仓储及商业等领域。这种发展趋势正在拓展机器人应用的边界，并重塑其在现代工业格局中的作用。全球智能机器人行业的演进过程可分为四个主要阶段：
第一阶段－静态任务自动化
在第一阶段中，智能机器人被定义为功能固定的自动化设备，不具备感知或自主能力。
• 技术
• 应用场景。部署仅限于在工作流程不变、稳定且可预测的环境中执行重複性、结构化任务。
• 典型产品类型。代表性产品包括由磁条或二维码引导在固定路线上运行的AGV，以及执行重複搬运或组装任务的基本机械臂。
第二阶段－智能增强
• 技术
• 应用场景。机器人展现出更强的任务适应能力，但仍专注于特定领域内的用例。随著2D环境感知技术的成熟，传感器输入数据使机器人可实现对周遭环境（一般在室内环境）的有限适应。
• 典型产品类型。典型产品类型包括採用SLAM移动技术的AMR，以及能够安全地与人类协作的协作机器人。
第三阶段－泛化改进
• 技术特徵。第三阶段标志著向多模态驱动及基于学习的智能的转变。在3D环境感知及多感测器融合技术成熟的支持下，机器人展现出跨场景泛化和多任务处理能力，使其能够基于更丰富的感知和更深入的情境理解来调整策略。
• 应用场景。第三阶段的机器人能够进行多任务处理，并展现出适应性行为，适用于工业、仓储及商业领域的动态或部分非结构化环境，实现涵盖室内外场景的无缝运行。
• 典型产品类型。典型的产品类型包括AMR、移动操作机器人、轮式人形机器人及其他配备更高层次多模态功能的形态。
第四阶段－泛化能力
• 技术特徵。随著通用人工智能相关技术的成熟，机器人获得了进阶的自主推理、持续学习及自我优化能力。它们能够在陌生环境中独立运作，并能根据複杂的上下文信息做出实时决策。
• 应用场景。第四阶段的机器人可以部署在未知或高度变化的环境中，执行需要高度自主性、灵活性及泛化能力的複杂任务。
• 典型产品类型。典型的产品类型包括人形机器人及下一代AMR，它们被设计为具有更高泛化适应性的具身智能体，适用于广泛的企业及消费应用领域。
智能机器人行业的产业价值链
智能机器人行业的价值链可分为三个主要部分：(i)核心零部件的开发（包括核心硬件，如控制器、传感器、伺服电机及其他），(ii)整机系统的设计与开发、製造及组装，以及单机器人与多机器人调度智能等软件开发，及(iii)机器人系统在特定行业及终端客户中的解决方案集成及下游应用。
全球及中国智能机器人产业的市场规模
受惠于技术进步、应用成本下降及应用场景拓展，全球智能机器人产业已进入高速增长时期。按销售收入计，全球智能机器人的市场规模由2020年的人民币137亿元增至2024年的人民币471亿元，2020年至2024年的复合年增长率为36.1%，并预计于2030年达到人民币6,497亿元，2025年至2030年的复合年增长率为53.3%。
作为全球智能机器人市场增长的主要贡献者，中国智能机器人市场规模由2020年的人民币39亿元增至2024年的人民币158亿元，2020年至2024年的复合年增长率为41.9%，并预计于2030年达到人民币2,260亿元，2024年至2030年的复合年增长率为52.1%。
智能机器人行业的关键驱动因素及发展趋势
以大模型为代表的AI技术突破正在显著提升泛化能力。以多模态大模型为代表的AI技术的快速发展，正在让智能机器人摆脱特定任务编程及固定操作条件的限制。通过结合多模态感知、模仿学习和强化学习技术，机器人越来越能适应不同的环境、行业工作流程及任务要求，从而更灵活、更自主地执行任务。在这些AI进步的基础上，包括迦智科技在内的行业领先厂商正在稳步向第三阶段过渡。
硬件、软件及供应链日趋成熟且更具成本效益。机器人供应链的日益成熟（尤其是在中国）在降低成本及提高生产效率方面发挥了关键作用。随著关键零部件的本地化及生产规模化，硬件成本大幅下降，交付週期亦已缩短。在软件方面，通用人工智能算法的快速迭代及开源生态系统的兴起提高了机器人系统的稳定性，同时降低了开发成本。这些因素结合在一起，不仅增强了智能机器人在市场上的竞争力，还为行业的可持续增长奠定了坚实基础。
在劳动力供应紧张且劳动力成本不断上升的环境下，全球的自动化需求正在逐渐攀升。製造业及服务业的公司面临越来越大的压力，既要提高效率，又要应对不断上升的劳动力成本。同时，全球人口老龄化等人口结构上的变化进一步加剧了劳动力短缺。到2050年，65岁及以上的人口预计将由2024年的8亿增加近一倍，达到16亿，而劳动年龄人口的比例则持续下降。随著客户需求亦变得更加多元化和个性化，企业需要提高营运灵活性及智能化水平，因此智能机器人对于保持生产力和营运稳定性日益重要。
政府政策支援。全球各国政府都在通过有利的政策及措施，为智能机器人行业提供大量支援，促进机器人和AI技术的研发、製造及应用部署，为加速行业发展提供政策保障和资源配置。例如，中国的「十四五规划」将智能制造列为政策优先事项，美国通过「国家机器人计划」促进机器人创新，而欧盟的「地平线2020」计划则为机器人研究提供大量资金。这些政府支援的政策通过提供财政激励、税务优惠及研究支援，有助于推动智能机器人的发展及广泛应用，特别是在制造、医疗保健及物流等行业。
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