核心摘要

行業背景：2021年12月，中國政府聯合15家機關部門發布了《“十四五”機器人產業發展規劃》，明確了機器人產業規劃的重大意義并提出了機器人產業規劃的目標，將中國機器人產業再一次推向新的高度。隨著語音識別、機器視覺、機器學習、自動導航與定位等多種智能技術的不斷發展與落地，智能機器人在多領域成為市場的“寵兒”，發展勢頭迅猛。

行業規模：智能技術的加持，促進傳統機器人行業進入快速轉型期。盡管受限于疫情等外生因素，在整體經濟形勢相對低迷的背景下，機器人行業仍然表現出較為強勢的增長力， 2021年市場規模突破250億。疫情的反復爆發催生了多領域對無人化、自動化、智能化生產力及勞動力的旺盛需求，整個機器人產業呈現健康走勢。艾瑞預測，2025年中國智能機器人市場規模接近千億。

場景應用：技術與需求的碰撞、打磨，促進機器人產品向多樣領域滲透。本報告擇選了工業、商業服務、醫療、農業四大領域，從驅動因素、產品品類、智能功能、優勢技術、演進趨勢與落地難點等多維度展開分析。從不同角度展現機器人的智能化應用及細分場景下現階段亟待攻克的難點與發展走向，供行業相關主體參考。

趨勢展望：技術側驅動機器人的智能化進程：提升自研硬件性能，軟件賦能硬件，以多源感知為基礎，依托海量數據改進以算法為核心的智能技術，通過“端-邊-云”協同架構，緩解終端數據處理壓力。產品側豐富機器人的多樣化應用：產品演進與市場的需求升級同步轉變，一方面將從廣度上拓展應用可能，推出新型品類；另一方面將破除壁壘，實現機器人全場景作業。產業側助推機器人的生態化融合：匯聚產業各方主體的資源力量，是智能機器人產業跨步向前的重要趨勢。

01 中國智能機器人行業發展概述

智能機器人概念界定

感知、決策、執行、控制是智能機器人基本四要素

國際標準化定義機器人是一種能夠通過編程和自動控制來執行諸如作業或移動等任務的機器。隨著多模態感知系統、動力學模型、深度學習、定位導航等多種智能技術的漸進發展，疊加機器人下游需求場景日益多元化，智能技術加快與機器人的融合，如今機器人學已經發展成拓撲學、系統工程、人工智能等多領域交叉的綜合型學科。艾瑞咨詢認為智能機器人具備深度感知、智能決策、靈巧執行、精準控制等要素，可完成預期任務，同時可自主應對執行過程中的突發情況。依據應用場景的不同，智能機器人的使用主體分為個人消費級與企業級，本次報告的研究范疇為企業級智能機器人。

智能機器人發展歷程

機器人實現完全自主的判斷、決策仍需不斷探索

機器人從誕生到向智能化邁進的發展進程大致可分為萌芽成長期、快速發展期與智能探索期三個階段。多樣傳感器的應用使得機器人從單純具備記憶、存儲能力的示教再現型向感知反饋型轉變，智能成熟度的提升催生機器人從傳統工業領域向更加貼合人類生活的服務領域滲透。目前，整個產業處于機器人3.0探索階段，以期機器人從部分智能向完全自主的拐點出現。

機器人“智”的體現：環境感知

以傳感器為基礎，構建融合視覺、聽覺、觸覺、體感等多模態感知系統，精準反饋環境信息

傳感器是機器人具有類人知覺與反應能力的基礎，它起到內部反饋控制，感知并與外部環境產生交互的作用。依據檢測對象的類別，可分為用于測量智能機器人自身狀態的內部傳感器和用于測量與機器人作業相關的外部因素的外部傳感器。依靠單一的傳感器裝置，僅能完成局部信息識別；為了獲取完整、穩定的系統信息，通常采用多源信息融合方式提高識別的準確率。通過不同的方法與視角收集的耦合的數據樣本即多模態數據，多源信息交叉融合是提高信息識別率的最主要手段。在機器人系統上配置不同性能的傳感器，可構建融合視覺、聽覺、觸覺等感知能力的綜合系統，便于智能機器人在執行工作中精準獲取環境信息。

機器人“智”的體現：執行控制

多學科交叉融合，強化機器人“大腦”，執行智能控制

控制系統是機器人的大腦，機器人在執行工作時的運動位置、姿態、軌跡、操作順序及動作時間，均受控于控制技術。控制內容可分為：（1）底層控制：以機械部分、驅動器、傳感器等為核心的本體控制；（2）上層控制：涵蓋運動分析、路徑規劃及配套軟件控制。傳統控制與智能控制相結合構成了當前智能機器人的控制系統，在運動、軌跡、力度受控的前提下，融合信息科學、人工智能等技術，增加機器人的推理、學習與決策能力。

機器人“智”的體現：智能決策

智能算法實現特定約束條件下的決策優化

機器人的智能決策指機器人具備一定獨立自主解決問題的能力，通過感知理解行為環境，在與環境的交互中積累經驗，形成在復雜環境中執行任務的能力。機器人的決策主要依靠算法實現，并搭載機器學習、深度學習等人工智能技術，優化算法的實現路徑。針對不同類型的機器人，算法的側重點有所差異：移動機器人側重定位導航、路徑規劃與避障功能；機械臂等工業機器人則重視尺寸測量、缺陷檢查、定位識別等環節。現階段，機器人在空間中的移動是其與環境產生交互的基礎方式，作為決策的一個分支，如何通過優化智能技術實現機器人的精準自主導航為業內關注熱點。在“視覺”先行的環境下，視覺算法的應用為機器人實現決策執行提供基礎。

02 中國智能機器人產業發展洞察

智能機器人市場規模

產業走勢良好，預計2025年接近千億規模

伴隨語音識別、機器視覺、自主導航、人機交互等智能技術的發展，傳統機器人行業進入快速智能化轉型期。2020年，中國智能機器人市場規模達到168億元，盡管受疫情等外生因素，在整體經濟形勢相對低迷的背景下，機器人行業仍然表現出較為強勢的增長力，2021年市場規模突破250億。疫情的反復爆發催生了多領域對無人化、自動化、智能化生產力及勞動力的旺盛需求，整個機器人產業呈現健康走勢。艾瑞預測，2025年中國智能機器人市場規模接近千億。相較于工業機器人，應用于非工業領域的機器人存在更多與人直接接觸的機會，對機器人智能化的要求更高，智能滲透率大于工業領域的滲透情況。

機器人企業投融資情況

融資規模相對平穩，資本向頭部集中

2018年至2022年第三季度，機器人相關企業融資事件共計500起，融資總額近840億元。從融資熱度角度，2018年處于快速發展期，融資熱潮在2019年相對回落后又持續走高，在2021年攀升至228億。截至2022年9月，融資熱度處于平穩狀態，筆均融資金額達近年最高，約2.6億元/筆。從融資輪次角度，A輪相關事件占比逐年遞減，C輪及后期融資事件出現上漲勢頭，機器人企業市場融資集中度增加，市場逐步邁入穩步發展階段，頭部企業開始顯現。

細分賽道融資熱度

商用服務類機器人熱度最高，特色領域機器人企業日趨成熟

在獲投的254家企業中，以商用服務機器人為主營產品的企業占比超過60%，以工業機器人為核心產品的企業位居第二。基于繁榮的競爭格局，商業服務類機器人、工業類機器人均涌現出規模化代表企業，持續獲得資本注資。以醫療類、農業類、安防類機器人為代表的企業逐漸受到資本青睞，艾瑞認為，伴隨市場的日趨成熟，未來該類特色領域將獲得更多資源支持。

智能機器人產業圖譜

入局玩家類型

領域玩家多元，相輔相成，促進產業整體繁榮

傳統機器人廠商依舊是產業核心主體，在核心部件制造領域擁有主導地位。智能技術企業的加入豐富了機器人的可用性，通過技術遷移，向多領域不斷滲透。頭部科技企業對機器人賽道的關注一方面可擴大企業投資版圖；另一方面可賦能自身電商、消費娛樂的主要業務，側面推動技術向工業等領域的落地應用。集成商依托業務理解優勢，整合多方資源，為下游提供完整解決方案。

03 智能機器人典型應用領域分析

智能機器人：工業領域

顯著優勢促使機器人向工業領域滲透，助推“工業4.0”進程

作為機器人起源與最先落地的應用領域，工業機器人在整個機器人產業中占據重要地位。應用于工業自動化領域的機器人是具備自動控制、可重復編程、多用途功能的操作機器，多以固定或移動的方式被廣泛應用于汽車制造、3C設備生產、金屬機械加工、工業物流倉儲、塑料化學產品生產等行業。機器人在效率、精度、質量、安全性等方面的優勢有效緩解制造業勞動力成本不斷上漲與產能無法及時滿足需求帶來的難題，并向新興領域不斷拓展延伸。智能制造是“工業4.0”的核心，機器人作為推進智能制造的重要載體與使能裝備，在向“工業4.0”邁進的進程中扮演重要角色。

工業機器人的智能移動

順應市場需求，適配柔性場景的移動機器人占據市場主導

“移動”功能是機器人智能化的直觀體現。作為國民經濟的重要支撐，物流行業與生產行業在數字產業升級中扮演重要角色，其對貨物搬運、物料轉移、智能轉運的業務需求加速移動機器人的發展。2021年搬運類機器人的市場占比達到45%，在工業市場中占據最大份額。依托自主導航、多傳感器控制、靈活作業的特點，移動機器人被廣泛應用于柔性搬運傳輸、柔性加工裝配與空間物品分揀等環節。以AGV/AMR為主要品類的工業物流機器人有望在2023年突破14萬臺銷量，在未來占據更大市場。

工業機器人的趨勢演進

智能控制推進人、機邁向協同作業的更深層次

伴隨工業領域小批量、多品種、定制化的新業務需求逐步替代規模化、單一化需求模式，部署簡單、成本友好、體積小、輕量化的協作機器人產線方案逐漸受到工業領域的追捧。協作機器人的出現使得機器人與人可共享工作空間，人機協作方式更進一步。2015年起，國內廠商紛紛布局協作機器人賽道，先后推出多款產品，并在近幾年實現更新換代。安全性是人機協作的前提，智能控制是安全性的保障。智能技術的加持不斷推進人機協作模式的演進，未來有望在兼顧成本、產品、性能等因素的同時，實現人機的深度共同作業。

智能機器人：商業服務領域

洞察場景痛點，精準定位產品功能，服務機器人獲得業界認可

作為機器人家族中的年輕成員，在機器視覺、語音識別、知識圖譜等智能技術的加持下，服務機器人近年來發展強勢，逐步向酒店、餐飲、零售、安防、巡檢等領域不斷滲透。成本、效率、服務質量等因素是商業服務行業的關注重點，機器人的加入為服務效率提升，服務質量統一，管理運營的智能化、現代化轉型搭建橋梁。配送類、清潔類機器人在2021年商用服務市場中占據主導地位，獲得業內更高認可。

服務機器人的智能體現

靈活適配多樣場景，兼顧服務與“數據抓手”角色

作為直接觸達使用群體的產品，服務機器人在改善招工困境、提升服務效率的同時，兼顧前端數據采集的功能，實時監控上傳場景變量信息，為服務行業的數字化、系統化運營管理提供一線數據支持。依托智能算法，機器人在自主導航、智能作業、人機交互等維度展現的功能可覆蓋商用服務場景的基本訴求。相較于標準化的工廠環境，服務場景的靈活性使得機器人產品形態呈現多樣性，針對性適配場景確切需求。

服務機器人的發展態勢

以技術、產品、資本、營銷為核心的良性閉環尚未完善

以視覺感知、導航規劃為核心的底層技術可滿足商業服務領域的基礎作業，但機器人產品實際使用性能暫時無法同時覆蓋簡單場景與多源變量的復雜場景。資本的加持助推行業整體發展，為產品研發、落地應用奠定基礎。租售結合的商業模式有效平衡需求端的成本效益考量，產品滲透加深。構建涵蓋技術、產品、資金、營銷的良性閉環，是機器人落地商用市場的重要推力。

智能機器人：醫療領域

在診療、康復、服務領域，醫療機器人開始大顯身手

醫療機器人是一種集合醫學、生物力學、機械學、材料學、計算機視覺、數學分析等眾多學科的交叉研究領域，在醫院、診所、康復中心等醫療場景中發揮模擬手術、輔助診療、康復服務等功能。醫療機器人的加入對醫務人員、患者均起到正向輔助作用，在時間、效率、診療精準度、治療體驗感等多維度發揮優勢功能。目前機器人品類主要集中在手術、康復、輔助服務三個方面，其中手術機器人市場認知度最高，康復機器人基于市場需求大與使用難度低等因素正加速向市場滲透。

醫療機器人的執行體系

控制執行受控于人為意識判斷，智能化程度處于發展初期

在醫療機器人的任務體系中，信息感知是執行體系的基石。綜合來自檢測設備、醫生觀察、患者自述及統計資料的多方信息，建立、更新患者模型，制定治療規劃，并以醫生為決策主體，利用機器人診療患者。相較于工業領域的無人化、自動化，醫療機器人的智化程度處在發展初期，更多輔助專業醫務人員從事診療活動，穩定、精準、靈活的特點是醫療機器人向場景滲透的主打賣點。礙于場景與人類密切接觸的特殊性，距離實現業內與患者公認的理想智能形態仍有廣闊探索空間。

醫療機器人的發展走向

技術、業務雙軸發力，加速驅動產業進程

盡管中國醫療機器人行業發展已步入“快車道”，相關智能技術在大健康產業逐漸滲透與應用，醫療機器人的實際落地仍存在諸多卡點，高昂成本，場景需求理解片面，附加技術成熟度欠缺等因素嚴重制約醫療機器人、醫療資源向患者靠近。醫療機器人納入國家醫保的政策同時利好患者與醫療機構，正面推進機器人落地醫院進程。在業務側與技術端的同步發力，將是未來機器人智能化發展與實現滲透應用的強力推手。

智能機器人：農業領域

發展智能農機是應對農業生產勞動力不足的必然趨勢

農業技術是國民經濟發展的基礎，種植、管理、收獲農產品均需要大量人力、物力，勞動力是農業生產中最重要的資源。據統計，2021年中國65歲以上人口占比超過14%，勞動生產中的中流砥柱力量大量缺失，中國已陷入嚴重老齡化境地。城鎮化進程的加速驅使農村人口向城市涌進，年輕一代務農熱情低沉，勞動力不足、土地資源被損害、生產效率不穩定等問題日益凸顯。為應對挑戰性需求，以數據、系統、智能裝備為特征的智慧農業得到大力推動，作為自動化、無人化、智能化的有力推手，農業機器人逐漸成為農牧領域的發展熱點。

農業機器人的智能應用

非結構化自然環境對機器人技術提出更高要求

農業領域具備環境復雜、作業對象特殊、季節性強的非結構特點，自然環境中復雜多源的影響因素對農業機器人的智能程度提出更高要求。現有農業機器人產品的智能化發力點集中在“眼”“腦“”手”“腳”，以期通過全域感知、導航規劃與智能控制等技術，實現機器人的靈巧作業，滿足在繁重、惡劣甚至危害場景下高效執行生產作業。

農業機器人的落地挑戰

業務與技術的雙向挑戰放緩機器人的邁進步伐

在市場需求的針對引導，科研機構、企業的不斷努力下，中國農業機器人技術取得了一定成果，行業整體逐步向前，但與發達國家相比，受限于生產制造成本、智能技術結合程度，絕大多數農業機器人領域的研究處于實驗室階段，產業發展相對初期。高成本是業務落地的最大挑戰，直接影響產品的下沉推廣。礙于農業場景固有的復雜特征，現階段的環境感知不能滿足信息、數據的全面獲取，影響模型搭建、算法演進精度，進而阻礙協同技術發展、降低對場景的解讀理解。

04 智能機器人行業未來趨勢展望

從技術側驅動機器人的智能化進程

技術協同聯動引領機器人實現感知向認知的跨越式發展

核心零部件的國產化替代進程對產業發展有著著舉足輕重的意義，提升自研硬件性能，打破外資品牌長期掣肘的局面需業內企業持續發力。軟件賦能硬件，以多源感知為基礎，依托海量數據改進以算法為核心的智能技術，通過“端-邊-云”協同架構，緩解終端數據處理壓力，增強機器人對環境變化的實時響應，并用數據反哺迭代智能技術。

從產品側豐富機器人的多樣化應用

場景應用下沉，促進新興產品不斷涌現

機器人的產品演進與市場的需求升級同步轉變。現階段的機器人產品主要落地標準、單一的工作場景，產品功能僅可覆蓋場景初級需求。伴隨產品逐步規模化，企業對場景需求的洞察加深，機器人產品一方面將從廣度上拓展應用可能，推出新型品類覆蓋如高危、惡劣、勞動力短缺等場景；另一方面將破除壁壘，實現機器人全場景作業，靈活、協作參與人類活動，觸達用戶剛性、實際需求。

從產業側助推機器人的生態化融合

匯聚重要資源，以點帶面，輻射整體產業

作為“制造業皇冠頂端的明珠”，智能機器人的研發、制造與應用是產業生態各個主體的共創成果。伴隨大批新興力量的加入，構建健康的生態體系，匯聚產業各方主體的資源力量，是智能機器人產業跨步向前的重要趨勢。從國家層面強化機器人產業整體戰略規劃，精準扶持產業主體對象；號召頭龍企業發揮主體優勢，從技術端、產品端向產業輸送創新力量；產學研用聯動，以需求為牽引，提升機器人產品與場景需求的契合程度；借助資本力量，促進產品創新，持續賦能整體產業。