智能機(jī)器人的發(fā)展現(xiàn)狀

隨著科技的不斷進(jìn)步，人工智能(Artificial Intelligence，AI)已成為當(dāng)今社會最為引人注目的領(lǐng)域之一。在過去的幾年里，人工智能在中國和全球范圍內(nèi)取得了顯著的發(fā)展。

一、人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀

截至2020年，中國的人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模已經(jīng)達(dá)到了3031億元，同比增長15%。與全球平均增速相比，中國的增長速度稍高。人工智能產(chǎn)業(yè)主要聚集在北京、上海、廣東、浙江等省份。中國在人工智能芯片、深度學(xué)習(xí)軟件架構(gòu)和中文自然語言處理等領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展。

2022年，中國科協(xié)發(fā)布了10個對科學(xué)發(fā)展具有導(dǎo)向作用的前沿科學(xué)問題之一是“如何實(shí)現(xiàn)可信可靠可解釋人工智能技術(shù)路線和方案”。這表明中國正在積極探索人工智能的未來方向，并致力于提高人工智能技術(shù)的可信度和可解釋性。

2023年，科技部與自然科學(xué)基金委共同啟動了“人工智能驅(qū)動的科學(xué)研究”(AI for Science)專項(xiàng)部署工作。這一計(jì)劃將結(jié)合數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)、天文學(xué)等基礎(chǔ)學(xué)科的關(guān)鍵問題，推動在藥物研發(fā)、基因研究、生物育種、新材料研發(fā)等領(lǐng)域的科學(xué)研究需求，以構(gòu)建“人工智能驅(qū)動的科學(xué)研究”前沿科技研發(fā)體系。

艾媒咨詢的數(shù)據(jù)顯示，中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模在2016年已突破100億元，增長率達(dá)到43.3%。到2022年，中國的AI核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模已達(dá)到5000億。

2023年的數(shù)據(jù)表明，全國AI相關(guān)存續(xù)企業(yè)從2016年的近28萬家增長到2022年的超過60萬家，存續(xù)企業(yè)數(shù)量增長超過114%。這表明中國的人工智能產(chǎn)業(yè)正在快速擴(kuò)大。

截至2022年底，工信部設(shè)立的國家AI創(chuàng)新應(yīng)用先導(dǎo)區(qū)已經(jīng)達(dá)到11個，覆蓋了長三角、京津冀、粵港澳、成渝四大戰(zhàn)略區(qū)域以及長江中游城市群。這些先導(dǎo)區(qū)將成為人工智能應(yīng)用和創(chuàng)新的重要基地。

二、人工智能的發(fā)展方向

盡管人工智能已經(jīng)取得了顯著的進(jìn)展，但仍然存在許多挑戰(zhàn)和發(fā)展方向。

根據(jù)《重大領(lǐng)域交叉前沿方向2021》的報(bào)告，以大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)和算力為基礎(chǔ)的人工智能已經(jīng)在某些技術(shù)應(yīng)用上取得了較大進(jìn)展，如語音識別和人臉識別。然而，對于需要專家知識、邏輯推理或領(lǐng)域遷移的復(fù)雜性任務(wù)，人工智能系統(tǒng)的能力仍然有限。此外，現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)模型重點(diǎn)關(guān)注關(guān)聯(lián)關(guān)系，而缺乏對因果關(guān)系的處理，這導(dǎo)致了人工智能系統(tǒng)的可解釋性不足，處理動態(tài)性和不確定性的能力較弱。因此，人工智能需要朝著類腦智能、認(rèn)知智能和混合增強(qiáng)智能等方向發(fā)展。

總結(jié)而言，人工智能在中國和全球范圍內(nèi)都取得了顯著的發(fā)展。中國特別是在人工智能領(lǐng)域的投資和創(chuàng)新方面表現(xiàn)出色。未來，人工智能將繼續(xù)引領(lǐng)科技和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，同時(shí)面臨著提高可解釋性和處理復(fù)雜任務(wù)的挑戰(zhàn)。我們期待看到人工智能在更多領(lǐng)域的應(yīng)用，為社會帶來更多的創(chuàng)新和便利。

我國智能機(jī)器人產(chǎn)業(yè)目前現(xiàn)狀是什么，未來有什么趨勢?本文將淺析一二。

01、智能機(jī)器人的行業(yè)現(xiàn)狀

A、2025年市場規(guī)模將達(dá)到千億元

2019年，除家用機(jī)器人外，工業(yè)機(jī)器人的市場規(guī)模大約在110億元左右，雖然受疫情影響，整體經(jīng)濟(jì)形勢低迷，但機(jī)器人行業(yè)依舊快速發(fā)展，2020年-2022年三年的市場規(guī)模大約是168億元、256億元和366億元。

雖然疫情對于經(jīng)濟(jì)增長有不小的影響，但對于智能機(jī)器人的發(fā)展有促進(jìn)作用。

在家用機(jī)器人方面，隨著消費(fèi)者居家時(shí)間增加，對于智能家居的需求也增加。比如掃地機(jī)器人運(yùn)行時(shí)間更長，相對應(yīng)的對于其運(yùn)行效率的要求也就更高。

在工業(yè)機(jī)器人方面，因?yàn)槿斯び兄豢煽刂埔蛩?，比如工廠無人操作，快遞無人配送等，這些情況催生了多領(lǐng)域?qū)o人化、自動化、智能化生產(chǎn)力及勞動力的旺盛需求。

艾瑞咨詢預(yù)測，2021年-2025年國內(nèi)智能機(jī)器人市場規(guī)模的年平均復(fù)合增長率將達(dá)到40%，2023年，除家用機(jī)器人外，工業(yè)機(jī)器人的市場規(guī)模大約在534億元左右，2025年市場規(guī)模近千億元。

B、5年融資840億元，商用服務(wù)機(jī)器人最受青睞

作為資本市場的風(fēng)向標(biāo)，投資機(jī)構(gòu)的動向基本能反映行業(yè)的發(fā)展趨勢。

截止到2022年第三季度，近五年來智能機(jī)器人行業(yè)融資次數(shù)超過了500起，融資總額近840億元，粗略算下來每起融資約2.6億元。

從年度來看，2018年的融資次數(shù)最多，達(dá)到了141起，往后四年略有增減，2021年融資金額最高，達(dá)到了228億元，除了2019年融資金額剛剛超過100億元外，其余三年的融資額均在170億元左右。

從融資輪數(shù)來看，2018年A+輪及以前就占了77.3%，B輪、C輪及其他戰(zhàn)略融資等僅占了22.7%，到了2022年(前三季度)，A+輪及以前只占了35.4%，B輪、C輪均占了24.6%。

隨著年份增加，A+輪及以前次數(shù)減少，B輪、C輪、戰(zhàn)略融資等次數(shù)增加，可以看出，市場逐步邁入穩(wěn)步發(fā)展階段，頭部企業(yè)開始顯現(xiàn)。

從細(xì)分領(lǐng)域來看，以清潔、配送、消毒、陪護(hù)、商業(yè)物流類為主的商用服務(wù)機(jī)器人融資次數(shù)最多，占比達(dá)到了63.8%;工業(yè)機(jī)器人融資次數(shù)次之，占比為27%;醫(yī)療、農(nóng)業(yè)、安防機(jī)器人的融資數(shù)最少，占比分別為3.6%、3.4%和2.2%。

C、產(chǎn)業(yè)鏈分工明確，垂直細(xì)分有利于快速發(fā)展

中國有著強(qiáng)大的制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈，智能機(jī)器人產(chǎn)業(yè)也不例外，目前已經(jīng)形成了完整的產(chǎn)業(yè)鏈。

在核心硬件方面，有減速器、控制器、專用芯片、伺服電機(jī)、傳感器等制造企業(yè)。

在系統(tǒng)軟件方面，有語音識別、機(jī)器視覺、運(yùn)動感知等感知系統(tǒng)企業(yè)，有SLAM技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)等決策技術(shù)企業(yè)，有運(yùn)動控制、力控制、智能控制等控制系統(tǒng)企業(yè)。

在系統(tǒng)集成方面，解決方案、操作系統(tǒng)開發(fā)、云平臺、網(wǎng)絡(luò)通信等供應(yīng)商一應(yīng)俱全。

在銷售渠道和售后維修方面，也有著完整的供應(yīng)商。

目前入局的企業(yè)類型，包含了傳統(tǒng)機(jī)器人廠商，比如新松、艾斯頓、廣州數(shù)控、新時(shí)達(dá)等;智能技術(shù)企業(yè)，比如云從科技、深蘭科技、靈動科技等;集成商，比如哈工智能、美的集團(tuán)等;互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，比如騰訊、阿里、小米、百度等。

這些企業(yè)利用自身的優(yōu)勢，在產(chǎn)業(yè)鏈的不同環(huán)節(jié)研發(fā)完善技術(shù)，共同締造了一張智能機(jī)器人產(chǎn)業(yè)鏈地圖。

02、我國智能機(jī)器人行業(yè)發(fā)展驅(qū)動因素

A、智能機(jī)器人發(fā)展歷程

機(jī)器人實(shí)現(xiàn)完全自主的判斷、決策仍需不斷探索。機(jī)器人從誕生到向智能化邁進(jìn)的發(fā)展進(jìn)程大致可分為萌芽成長期、快速發(fā)展期與智能探索期三個階段。多樣傳感器的應(yīng)用使得機(jī)器人從單純具備記憶、存儲能力的示教再現(xiàn)型向感知反饋型轉(zhuǎn)變，智能成熟度的提升催生機(jī)器人從傳統(tǒng)工業(yè)領(lǐng)域向更加貼合人類生活的服務(wù)領(lǐng)域滲透。

目前，整個產(chǎn)業(yè)處于機(jī)器人3.0探索階段，以期機(jī)器人從部分智能向完全自主的拐點(diǎn)出現(xiàn)。

B、行業(yè)發(fā)展驅(qū)動因素：政策引導(dǎo)

明確智能機(jī)器人產(chǎn)業(yè)頂層戰(zhàn)略地位，突破核心部件與關(guān)鍵技術(shù)難點(diǎn)，助力機(jī)器人向多樣化應(yīng)用領(lǐng)域延伸。

政策推動機(jī)器人行業(yè)模式跑通，率先實(shí)現(xiàn)工業(yè)領(lǐng)域規(guī)?；??；谡叨说拇罅︱?qū)動，工業(yè)機(jī)器人率先形成規(guī)?；?，助推整個行業(yè)的發(fā)展。近年來中國工業(yè)機(jī)器人的產(chǎn)量逐年攀升，2021年整體產(chǎn)量突破36萬套，達(dá)到近五年來的峰值，穩(wěn)居全球第一大工業(yè)機(jī)器人市場。2020年制造業(yè)的機(jī)器人密度實(shí)現(xiàn)每萬人246臺，逼近全球制造業(yè)機(jī)器人使用密度的2倍。機(jī)器人產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展是企業(yè)積極響應(yīng)國家號召的體現(xiàn)，截至2021年底，機(jī)器人領(lǐng)域的專精特新“小巨人”企業(yè)數(shù)量達(dá)到101家，涵蓋整機(jī)、核心部件、系統(tǒng)集成等各類領(lǐng)域，為產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

C、行業(yè)發(fā)展驅(qū)動因素：技術(shù)賦能

核心硬件國產(chǎn)化比重加大，新興技術(shù)水平國際領(lǐng)先，機(jī)器人智能水平大幅提升。

機(jī)器人核心硬件，如減速器、伺服電機(jī)，長期受制于國外是限制行業(yè)發(fā)展的重要因素。

伴隨智能制造的轉(zhuǎn)型升級，許多企業(yè)開始摒棄買辦思維，加快國產(chǎn)自研進(jìn)程，逐步縮小國產(chǎn)部件與進(jìn)口零件的性能差距，核心零部件的國產(chǎn)化替代比重增大，進(jìn)一步打破國外壟斷核心技術(shù)的局面。受益于國內(nèi)人口體量對數(shù)據(jù)資源的支持，國內(nèi)企業(yè)在大數(shù)據(jù)、人工智能、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展比肩國際甚至處于領(lǐng)先水平。據(jù)統(tǒng)計(jì)，近十年中國AI專利申請量居全球首位，占比超過74.7%。智能技術(shù)的加持減輕機(jī)器人對核心硬件的依賴程度，以軟件賦能硬件，國產(chǎn)機(jī)器人另辟蹊徑，應(yīng)用領(lǐng)域從傳統(tǒng)工業(yè)走向服務(wù)、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)、安防等新場景。

D、行業(yè)發(fā)展驅(qū)動因素：生產(chǎn)驅(qū)動

企業(yè)層面對效率、質(zhì)量、成本的強(qiáng)烈需求，驅(qū)動“機(jī)器人代人”。

充足、高效、專業(yè)的勞動力是保障國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的前提。相較于人工，機(jī)器人在生產(chǎn)效率、質(zhì)量、工作穩(wěn)定性、環(huán)境依賴性等多個方面具有固有優(yōu)勢。特別是在完成高精度、耗時(shí)長、環(huán)境惡劣等工作時(shí)，機(jī)器人可有效提升生產(chǎn)效率，統(tǒng)一產(chǎn)品質(zhì)量，并且保障人身安全。

企業(yè)尤其是制造業(yè)的智能轉(zhuǎn)型升級，使機(jī)器人在工業(yè)領(lǐng)域具備成熟應(yīng)用體系;在服務(wù)業(yè)、教育、醫(yī)療等領(lǐng)域的嘗試延展了機(jī)器人的應(yīng)用邊界。伴隨著人口老齡化，機(jī)器人代人成為應(yīng)對未來勞動力短缺的一種可能;此外疫情的反復(fù)爆發(fā)加速機(jī)器人代人進(jìn)程。

03、智能機(jī)器人的應(yīng)用場景

A、智能機(jī)器人在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用

智能機(jī)器人在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用比較廣泛，究其原因有工藝的穩(wěn)定性、生產(chǎn)效率、安全性等。

按照不同的應(yīng)用場景分類，可以分為焊接機(jī)器人、搬運(yùn)機(jī)器人、噴涂機(jī)器人、裝配機(jī)器人、加工機(jī)器人、清潔機(jī)器人等。主要運(yùn)用在汽車制造、船舶橋梁、化工生產(chǎn)、金屬加工、核工程、3C電子、航空航天、儀器制造、物流運(yùn)輸?shù)犬a(chǎn)業(yè)。

從實(shí)際應(yīng)用來看，搬運(yùn)機(jī)器人占比最高，達(dá)到了45%，這也是依托于中國消費(fèi)者強(qiáng)大的網(wǎng)購能力。焊接機(jī)器人占比次之，為25%，主要用于汽車制造等加工業(yè)。裝配機(jī)器人位列第三，占比12%，主要用于汽車制造、3C電子、航空航天、儀器制造等產(chǎn)業(yè)。

伴隨工業(yè)領(lǐng)域小批量、多品種、定制化的新業(yè)務(wù)需求逐步替代規(guī)?；?、單一化需求模式，部署簡單、成本友好、體積小、輕量化的協(xié)作機(jī)器人產(chǎn)線方案逐漸受到工業(yè)領(lǐng)域的追捧。2015年起，國內(nèi)廠商紛紛布局協(xié)作機(jī)器人賽道，先后推出多款產(chǎn)品，并在近幾年實(shí)現(xiàn)更新?lián)Q代。

B、智能機(jī)器人在商業(yè)服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用

伴隨著消費(fèi)水平的提高，商業(yè)服務(wù)的水平也在提高，但是受限于服務(wù)業(yè)人員流動大、培訓(xùn)成本高、服務(wù)質(zhì)量難以統(tǒng)一、效率低下等痛點(diǎn)，對服務(wù)型機(jī)器人的需求增加。

按照服務(wù)類型劃分，目前有清潔類機(jī)器人、配送類機(jī)器人、消殺類機(jī)器人、安防類機(jī)器人等，主要服務(wù)的商業(yè)場景有除菌、除塵、地面清潔、迎賓、配送等，服務(wù)的場所有酒店、寫字樓、商超、交通樞紐、銀行、餐飲、展覽館等。

目前，清潔類機(jī)器人的市場占比最高，達(dá)到了65%，配送類機(jī)器人次之，占到了18%，其他類機(jī)器人的市場占比均為個位數(shù)。

商業(yè)服務(wù)類的機(jī)器人優(yōu)勢有自主導(dǎo)航、精準(zhǔn)避障、智能清潔、智能調(diào)度、數(shù)字化管理等，既可以保證服務(wù)的統(tǒng)一性，又可以節(jié)省管理成本。

C、智能機(jī)器人在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用

醫(yī)療機(jī)器人是一種集合醫(yī)學(xué)、生物力學(xué)、機(jī)械學(xué)、材料學(xué)、計(jì)算機(jī)視覺、數(shù)學(xué)分析等眾多學(xué)科的交叉研究領(lǐng)域，在醫(yī)院、診所、康復(fù)中心等醫(yī)療場景中發(fā)揮模擬手術(shù)、輔助診療、康復(fù)服務(wù)等功能。

按照實(shí)際用途，醫(yī)療機(jī)器人分為手術(shù)機(jī)器人、輔助機(jī)器人和康復(fù)機(jī)器人。

目前，手術(shù)機(jī)器人運(yùn)用最多，該領(lǐng)域某龍頭企業(yè)研發(fā)的機(jī)器人手術(shù)系統(tǒng)，已獲準(zhǔn)應(yīng)用于成人和兒童的普通外科、胸外科、泌尿外科、婦產(chǎn)科、頭頸外科以及心臟手術(shù)，每年完成手術(shù)120多萬例。

D、智能機(jī)器人在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用

隨著人口老齡化趨勢不斷擴(kuò)大，城鎮(zhèn)化率不斷提高，農(nóng)村勞動力不斷減少，務(wù)農(nóng)人口減少已是必然的趨勢。

但是，隨著科技的發(fā)展，機(jī)械化的普及，農(nóng)業(yè)土地規(guī)?；?、精細(xì)化等新的耕作方式也得到了發(fā)展。

這些因素綜合下來促進(jìn)了智慧農(nóng)業(yè)的普及，以數(shù)據(jù)、系統(tǒng)、智能裝備為特征的智慧農(nóng)業(yè)得到大力推動，作為自動化、無人化、智能化的有力推手，農(nóng)業(yè)機(jī)器人逐漸成為農(nóng)牧領(lǐng)域的發(fā)展熱點(diǎn)。那么，人工智能的現(xiàn)狀是什么?我們以前經(jīng)常講，人工智能的發(fā)展遇到了瓶頸，筆者認(rèn)為，“瓶頸說”對于人工智能的現(xiàn)狀而言還是很高的評價(jià)，因?yàn)檫@起碼說明我們已經(jīng)把瓶子的別處都看了個通透，并且能夠確定何處才是出路所在了。但事實(shí)上，人工智能還達(dá)不到這個程度。筆者認(rèn)為，人工智能的現(xiàn)狀是“瞎子摸象”，每個人的觀點(diǎn)和方法都沒統(tǒng)一，缺乏整體性的認(rèn)識，因此也就沒有長遠(yuǎn)的解決方案。人工智能界經(jīng)常引用這樣一段話——“飛機(jī)能夠成功飛上天是因?yàn)槲覀兎艞壛藢B的模擬”。既然如此，人工智能為什么非要效仿人類智能機(jī)制呢?這句話還引出了一個隱藏于現(xiàn)實(shí)之中的弊端，那就是，人工智能界現(xiàn)在已經(jīng)分不清什么是權(quán)宜之計(jì)，什么是長久之策了。