AI落地挑战：数据及算力问题仍较为突出，是阻碍AI落地的主要因素
高质量的数据是AI算法模型成功的重要保障。目前，数据的获取、标注到形成真正合适的数据仍占据AI解决方案的大部分资金与时间成本，同 时，数据的安全与确权问题也仍处于完善过程中。
对于AI的应用，大量的智能算力需求以及网络等技术设施的建设也还不够完善，这也是阻碍AI应用规模化落地的主要因素之一，智能算力建设 也是未来亟待解决的问题。
AI数据问题
AI算力问题
AI是元宇宙重要的核心技术之一,与其他新兴技 术的融合或将产生更多AI应用的可能性;AI将在传统行业转型过程中获得更多的落地场景
整合重复度较高的场景形成标准化的产品;根据企业实际情况完成部分定制化的需求,形成AI规模化;集中精力深耕垂直领域直接切入最终用户承担传统行业业务
疫情的反复爆发催生了多领域对无人化,自动化,智能化生产 力及劳动力的旺盛需求,整个机器人产业呈现健康走势,2025年中国智能机器人市场规模接近千亿
配送机器人多采用轮式结构对固有的斜坡,台阶,草坪等复杂地形或狭窄路面无法通过;对于用餐高峰期时道路的通过性人机交互能力加剧了机器人移动与通过性能的复杂性
老年陪伴机器人主要应用于家庭或养老院环境中具有自主导航和 避障功能;儿童教育陪伴机器人赛道仍处于早期发展阶段,包括教育娱乐和陪伴等
受新冠疫情的防疫需求带动,商用清洁机器人的市场需求愈发旺盛,市场规模快速增长,2025年将达到27.8亿元,年复合增长率约39.3%
价格高核心零部件成本居高不下;数据传输高延时大容量数据传输存储成本高;智能化程度不足关键技术缺位导致人机交互体验差高; 隐私安全和数据保护问题
中国工业机器人产量达到36.6万台，比上年增长68%；服务机器人产量921.4万台，比上年增长47%；特种机器人市场规模也在稳步增长
中电机驱动最为传统,技术进步迭代速度快,应用范围广;液压驱动难度高,成本昂贵,机器人运动性能最优秀;气动驱动性能介于液压和电机之间
液压驱动力量大爆发力强;电机驱动最传统结构简单应用广;电机驱动+柔性软件提升能量储存循环能力;气动驱动质量轻价格低,但控制精度不高
仿人机器人代表作:Asimo Valkyrie Toro WALK-MAN Atlas2015 Atlas2016 Hydra Kengoro NimbRo-OP2 Talos HRP-5P Digit
国内仿人机器人研究起步较晚,多以高校和研究机构为主,清华研制THBIP-I机器人,高1.7m重130kg,能够实现稳定步行,上下台阶
以早稻田大学仿人机器人为代表的早期发展阶段;以本田仿人机器人为代表的系统高度集成发展阶段;以波士顿动力公司仿人机器人为代表的的高动态运动发展阶段
仿人机器人高度渗透各行业应用场景,未来市场空间非常广阔;仿人机器人50%以上的成本来自于关节,其关节数量一般为25-50个
刘文强发布了2022年智能传感器十大园区报告,明确了智能传感器概念界定,梳理了智能传感器产业演进,分析了智能传感器市场概况,阐述了十大园区评价指标体系
西部地区机器人产业结合地区特色与国家政策引导, 逐渐形成了具有影响力的龙头企业和园区,该地区机器人科研机构总数偏少,人才相对匮乏
中部地区作为发展机器人产业的后起之秀,促进了区域内机器人产业快速发展,打造国内有重要影响力的机 器人示范应用基地,推动机器人行业应用 场景示范
东北地区具有良好的资源区位优势与制造业发展基础,重点围绕工业机器人,医疗机器人等领域高端产品开展创新攻关,专注于垂直细分领域的中小企业集 聚发展
凭借突出的区位优势以及良好的制造业基础,京津冀地区区域内北京,天津, 河北机器人产业形成了错位竞争,优势互补的良好局面,为本区 域内机器人产业发展提供了充足的人力资源
