從珠三角地區(qū)人形機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展情況來看，該地區(qū)是人形機(jī)器人供應(yīng)鏈的重要集聚區(qū)，控制、伺服系統(tǒng)技術(shù)較為L先。廣東深圳、廣州、東莞等地聚集了優(yōu)必選、樂聚機(jī)器人等L先人形機(jī)器人企業(yè)與里工實(shí)業(yè)、本末科技、匯川技術(shù)等涉及減速器、電機(jī)的核心零部件企業(yè)。
深圳
企業(yè)布局：優(yōu)必選、逐際動力、樂聚機(jī)器人等人形機(jī)器人企業(yè)，匯川技術(shù)、雷賽智能、奧比中光、大族傳動、同川科技、固G科技等核心零部件企業(yè)
政策發(fā)布：《深圳市加快推動人工智能G質(zhì)量發(fā)展G水平應(yīng)用行動方案（2023-2024年）》
廣州
企業(yè)布局：里工實(shí)業(yè)等人形機(jī)器人企業(yè)，廣州數(shù)控、中設(shè)機(jī)器人等核心零部件企業(yè)
政策發(fā)布：《廣州市現(xiàn)代G端裝備產(chǎn)業(yè)鏈G質(zhì)量發(fā)展三年行動計劃》
東莞
企業(yè)布局：本末科技、李群自動化、云鯨智能等核心零部件企業(yè)
政策發(fā)布：《東莞市支持智能機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展若干措施
長三角是我國工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展最為完備的區(qū)域之一,產(chǎn)能規(guī)模大,產(chǎn)業(yè)鏈條完整,產(chǎn)業(yè)投資集聚度高,以上海為核心，蘇州、南京、常州、杭州、寧波、蕪湖多點(diǎn)發(fā)力的發(fā)展格局，綜合實(shí)力走在全國前列。
北京科技創(chuàng)新資源豐富,產(chǎn)業(yè)發(fā)展程度在三地居于首位,而天津與河北工業(yè)基礎(chǔ)也較雄厚且傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型需求旺盛,故許多機(jī)器人企業(yè)采取北京研發(fā),生產(chǎn),落地在天津,河北的模式,且河北發(fā)展成為京津機(jī)器人企業(yè)的重要零部件供應(yīng)地
陪伴機(jī)器人在中國老年人群中的潛在市場需求為4200億人民幣,未來中國陪伴機(jī)器人(含桌面級、寵物級、表情陪 伴機(jī)器人)的售價將會在0.5-6萬元區(qū)間
機(jī)器人產(chǎn)品在技術(shù)上趨于同質(zhì)化,難以形成明顯的差異化競爭優(yōu)勢;部分關(guān)鍵核心技術(shù)仍需突破,限制產(chǎn)業(yè)進(jìn)一步發(fā)展;部分國產(chǎn)機(jī)器人品牌在高端市場表現(xiàn)相對薄弱
工業(yè)機(jī)器人在智能化,精度和柔性制造能力方面持續(xù)提升;服務(wù)機(jī)器人已具備獨(dú)立完成清掃、引導(dǎo)、配送、陪護(hù)等復(fù)雜任務(wù)的能力;特種機(jī)器人勝任定位導(dǎo)航避障跟蹤場景感知識別行為預(yù)測等復(fù)雜工作
機(jī)器人技術(shù)將加快與物聯(lián)網(wǎng),人工智能等技術(shù)深度融合,形成智能化,網(wǎng)絡(luò)化的機(jī)器人系統(tǒng);機(jī)器人企業(yè)將與服務(wù)提供商等建立更緊密的跨界合作關(guān)系,共同推動機(jī)器人技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)用
機(jī)器人產(chǎn)業(yè)整體保持穩(wěn)步上升;工業(yè)機(jī)器人方面產(chǎn)量已達(dá)46.6萬套,同比增長13.3%;服務(wù)機(jī)器人方面服務(wù)機(jī)器人方面量達(dá)到871.2萬套,同比增長18%;出現(xiàn)更多細(xì)分市場和個性化產(chǎn)品
在機(jī)器人執(zhí)行具體任務(wù)時候,需要解決準(zhǔn)確性和實(shí)時性問題,Al 在機(jī)器人的任務(wù)和步態(tài)規(guī)劃是其中最大的難點(diǎn)之一,其他的比如人形展廳迎賓機(jī)器人行動的速度,步幅,穩(wěn)定性和路徑規(guī)劃也都是難點(diǎn)
全球人形機(jī)器人市場規(guī)模為10.17億美元， 到2030年全球人形機(jī)器人市場規(guī)模將達(dá)到151億美元，2024-2030年CAGR 將超過56%,全球人形機(jī)器人銷量將從1.19萬臺增長至 60.57萬臺
報告深度揭曉了過去一年中具身智能領(lǐng)域所迎來的六大科技前沿?zé)狳c(diǎn)，具體包括具身智能靈巧操作大模型、空間智能、人形機(jī)器人、大規(guī)模仿真訓(xùn)練平臺、觸感靈巧手、具身智能導(dǎo)航大模型等
合成數(shù)據(jù)模型走向深度進(jìn)化拓寬數(shù)據(jù)合成的應(yīng)用邊界;多模態(tài)合成能力不斷突破為復(fù)雜場景應(yīng)用提供了重要的技術(shù)支持;強(qiáng)化學(xué)習(xí)與合成數(shù)據(jù)逐漸融合發(fā)展
上下文窗口長度擴(kuò)展,提升全局能力,可一次性處理數(shù)十萬單詞或漢字;知識密度增強(qiáng),儲存更多知識,MoE 混合專家架構(gòu)能夠容納更多知識,精準(zhǔn)刻畫任務(wù)
