本报告聚焦“机器人+人工智能”的工业应用,从研究背景、技术趋势分析、应用现状及展望等方面进行了深入探讨,阐述了其在推动产业升级和变革方面的重要作用。

研究背景

  1. 大模型推动通用机器人发展

    大模型促使机器人向通用化发展,物理智能赋予机器人更强能力,硬件和软件协同提升算力效能,为机器人大规模应用提供支持。

  2. 各国竞争布局

    全球多国出台相关政策,抢滩“机器人+人工智能”产业,中国也强调二者融合发展,并出台一系列政策推动其在各领域的应用。

  3. 工业领域成应用主战场

    工业场景是当前智能机器人最大应用市场,中国工业机器人市场和产量占优,但高端化水平不足,未来机器人行业竞争将聚焦于软件。

全球“机器人+人工智能”技术趋势分析

1.工业机器人走向高度智能

  • 机器人智能化发展呈现五个阶段,工业领域机器人正从中等智能向高度智能过渡,深度学习算法优化和多模态感知技术融合使其具备更强能力,学习模型也从简单向复杂转变。

2.三大融合方向推动智能机器人产品涌现

  • 环节需求形成融合应用:人工智能应用于工业机器人的感知交互、推理决策和运动控制环节,不同环节有相应的优化算法和模型。

  • 多种功能的机器人诞生:运动控制类模型推动传统工业机器人升级,感知交互类模型使机器人实现互动,推理决策模型提高机器人自主性和适应性,多种模型组合拓展了机器人应用场景。

3.具身智能尤其是人形机器人研究火热

  • 大模型为具身智能提供“大脑”:具身智能强调环境交互能力,强化学习为其发展提供理论基础,但存在迁移困境,大模型为具身智能提供统一决策的“大脑”,多模态大模型是衔接虚拟和物理世界的主要模式。

  • 人形机器人是具身智能重要发力点:人形机器人是具身智能理想应用形态,目前有大小脑分层控制和端到端一体化两条技术路线,部分头部厂商开展了端到端架构的探索。

“机器人+人工智能”在工业领域的应用

1. 应用场景从生产操作向高附加值拓展

《2025“机器人 人工智能”工业应用研究报告》
  • 生产操作:应用普遍,原因包括企业对效率的需求提升和机器人功能拓展,主要有“机械臂+操作优化模型”和“机械臂+操作学习模型”两种融合应用模式。

  • 物流配送:应用占比约四分之一,得益于全球供应链整合、工厂设计水平提升和激光地图构建技术成熟,主要有“移动机器人+识别类模型+自主导航模型”和“移动机器人+协同优化模型”两种模式。

  • 质量管理:应用占比约22%,机器视觉检测成熟,AI优化图像识别能力,应用模式主要为“机械模型”,可识别外观缺陷情况。

  • 安全管理:应用占比约5%,主要集中在部分重化工业,应用模式为“移动机器人+识别类模型+自主导航模型”,可识别和预测异常情况。

  • 试验验证和产线优化:仅在部分龙头企业开展探索,应用模式为“多智能体+协同优化模型”,目标是优化生产或研发流程。

2. 重点应用于汽车、电子、金属三大行业

  • 汽车行业:关注精细生产、高效物流和外观检测,国产工业机器人逐步渗透,多种应用模式广泛应用,人形机器人在汽车领域的应用覆盖生产操作、物流配送、质量管理三大场景。

  • 半导体行业:重点在质量管理和柔性操作,智能机器人用于晶圆质量管理和生产操作场景,包括质量检测、生产操作辅助、精细化物流和产线优化等方面的应用。

  • 钢铁行业:聚焦质量管理和安全管理,大量用于各环节的质量管理与追溯场景,实现高温生产设备的安全检查正处于应用推广阶段,非标钢构件的柔性操作生产成为新热点。

“机器人+人工智能”工业应用展望

  1. 具身智能机器人变革工业生产形态

    具身智能机器人能够在复杂场景中做出更精确灵活的响应,通过“群脑网络”架构推动智能制造发展。

  2. 工业人形机器人规模化应用需长期技术迭代

    2025年被认为是“人形机器人量产元年”,但数据和成本限制了其规模化应用,预计到2030年,人形机器人在服务机器人中的渗透率有望提高,2030年后有望在工业场景中全面普及。

  3. 行业应用从汽车电子向其他制造业领域渗透

    过去汽车和半导体行业是工业机器人最大市场,未来随着市场竞争和技术发展,更多传统制造业将面临自动化转型,工业机器人在更多领域实现智能化升级。

结语

本报告全面分析了“机器人+人工智能”的工业应用情况,包括研究背景、技术趋势、应用现状和未来展望。指出该领域在推动产业升级方面发挥着重要作用,虽面临一些挑战,但未来发展前景广阔,将在更多领域实现智能化应用,助力制造业高质量发展。

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