与非网2023 AI机器人产业报告.docx
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1、Supplyframe2023Al机器人产业报告与非网资深行业分析师张慧娟1 AI机器人产业现状基本定义、应用趋势、发展现状2 Al驱动下的机器人创新核心Al技术、关键部件、主控芯片3 典型代表:人形机器人产业情况、核心技术工Al机器人趋势和展望核心竞争力、通用大模型Agenda Al机器人的基本定义 Al机器人的主要应用 Al机器人的发展方向AI机器人发展现状SupptylrameAl机器人集成机械、电子、控制、传感、人工智能等多学科技术,能够模仿或替代人类进行各种任务。具备一定程度的自主决策能力、更强的学习能力和更高的智能水平,能够判断环境变化和任务需求并实施相对应的解决方案。人工智能/A
2、lF7I深度学习机器学习计算机视觉,自然语言处理更高的智能水平更强的学习能力自主决策能力其他11%特种机器人6%工业机器人47%公用服务机器人15%家用机器人21%图:看好哪类机器人的增长潜力(与非网针对行业用户调研统计,数研生成时间2023年10月19日) 根据应用领域:工业机器人、家用服务机器人、公共服务机器人和特种机器人等。 根据构成和控制方式:协作型机器人、非协作型机器人、人机协作机器人和自主型机器人。 根据运动方式和能源供给方式:轮式机器人、腿式机器人、履带式机器人和仿生机器人。 根据智能程度:弱人工智能机器人、强人工智能机器人和超强人工智能机器人。国防军工4%其他7%图:看好AI机
3、器人在哪些场景的应用潜力(与非网针对行业用户调研统计,教研生成时间2023年10月19日) 工业生产:自动化生产线、工业机器人等,通过自主学习和自主决策,提高生产效率和质量,降低成本和风险。 家庭助理:家务助手、健康监护、安全监控等,提高生活效率,减轻家庭成员的负担,保障安全和健康。 医疗服务:医疗机器人、智能诊断系统等,通过大数据分析和自主学习,提高医疗诊断和治疗的准确性和效率。 物;充搬运,货踹I取、搬运、转载等,能够通过自动化操作提升效率、提高安全性、解胡捧。 餐饮服务:自助点餐、智能配餐等,可提升效率和服务质量、降彳氐成本。 金融服务:智能投资顾问、智能风险管理系统等,提高金融服务的效
4、率和准确性。 教育培训:智能教育机器人、智能学习系统等,通过自主学习和自主决策,提高教育培训的效果和效率,为学生提供更好的学习体验。Al机器人的发展方向 第一阶段:自动化。可自动执行固定任务,用于替代重复劳动,这一阶段通常为程序控制机器人,从单一场景逐步向多种应用场景延展。 第二阶段:机器智能。配备视觉、声音、力度等传感器,实现人机协作、环境感知、数据采集、人机交互的功能。 第三阶段:Al自主化。拥有更丰看的传感器和宣高的智能水平,可实现自主的感知交互、独立决策、自我优化。大模型技术的发展,将推动通用人工智能的快速发展,进而带动Al机器人的升级迭代。其他6%图:看好Al机器人哪些发展方向(与非
5、网针对行业用户调研统计,教研生成时间2023年10月19日)Al机器人的发展方向 人机协作:AI机器人在人机协作方面有着越来越高的要求,机器人能够通过机器学习算法进行自我优化,更好地配合和协作,未来将向更加自然、便捷的方向发展。 高精度、高速度:在完成特定任务时,机器人需要具备高精度定位和高速响应能力。 多样化应用场景:AI机器人将具备更加敏锐的感知能力,更好地理解和响应用户的需求。同时,也将提高对环境的认知能力,更好地适应各种环境。 自主学习和自适应能力:AI机器人将能够自主学习和自适应各种任务和环境。通过不断学习和训练,提高机器人的智能水平,使其更加智能、更加好用。核心AI技术AI驱动的机
6、器人创新关键部件AI大模型17%图:机器人哪些功能最需要Al芯片(与非网针对行业用户调研统计,数研生成时间2023年10月19日)核心的Al技术 计算机视觉能够通过对图像的处理和分析,完成目标检测、物体识别、人脸识别等任务。例如,智能巡检机器人可以通过视觉技术实现对设备故障的主动探测和预警。 人机交互与理解AI机器人需要具备更加敏锐的感知能力,以便更好地理解和响应用户的需求。同时,也需要提高对环境的认知能力,以便更好地适应各种环境。 语音识别与处理可通过语音交互对用户的语音指令做出智能响应。例如,智能音箱可以实现语音对话,并实现智能家居的控制。 自主导航与决策在机器人的导航和控制中,能够通过对
7、环境的感知和模式识别,实现机器人的自主导航和动作控制。例如,智能扫地机器人可以通过对物体的位置、形状等信息的感知,从而完成扫地和拾垃圾的任务。18%图:机器人发展需要哪些配套技术(与非网针对行业用户调研统计,数研生成时间2023年10月19日)发展Al机器人需要的配套技术大数据与云平台:大量的数据和信息需要进行快速、准确的分析和处理。大数据技术可以提供高效、可靠的数据存储、处理和分析能力,云平台可以提供灵活、可扩展的计算、存储和网络资源,为AI机器人提供强大的后端支持。机器学习与深度学习:这些技术是AI机器人的核心驱动力,可以自动识别模式并进行预测,实现自我学习和自我优化。更好地识别和理解图像
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