AI落地挑戰：數據及算力問題仍較為突出，是阻礙AI落地的主要因素
G質量的數據是AI算法模型成功的重要保障。目前，數據的獲取、標注到形成真正合適的數據仍占據AI解決方案的大部分資金與時間成本，同 時，數據的安全與確權問題也仍處于完善過程中。
對于AI的應用，大量的智能算力需求以及網絡等技術設施的建設也還不夠完善，這也是阻礙AI應用規模化落地的主要因素之一，智能算力建設 也是未來亟待解決的問題。
AI數據問題
AI算力問題
AI是元宇宙重要的核心技術之一,與其他新興技 術的融合或將產生更多AI應用的可能性;AI將在傳統行業轉型過程中獲得更多的落地場景
整合重復度較G的場景形成標準化的產品;根據企業實際情況完成部分定制化的需求,形成AI規�；�;集中精力深耕垂直L域直接切入終用戶承擔傳統行業業務
疫情的反復爆發催生了多L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,2025年中國智能機器人市場規模接近千億
配送機器人多采用輪式結構對固有的斜坡,臺階,草坪等復雜地形或狹窄路面無法通過;對于用餐G峰期時道路的通過性人機交互能力加劇了機器人移動與通過性能的復雜性
老年陪伴機器人主要應用于家庭或養老院環境中具有自主導航和 避障功能;兒童教育陪伴機器人賽道仍處于早期發展階段,包括教育娛樂和陪伴等
受新G疫情的防疫需求帶動,商用清潔機器人的市場需求愈發旺盛,市場規�？焖僭鲩L,2025年將達到27.8億元,年復合增長率約39.3%
價格G核心零部件成本居G不下;數據傳輸G延時大容量數據傳輸存儲成本G;智能化程度不足關鍵技術缺位導致人機交互體驗差G; 隱私安全和數據保護問題
中國工業機器人產量達到36.6萬臺，比上年增長68%；服務機器人產量921.4萬臺，比上年增長47%；特種機器人市場規模也在穩步增長
中電機驅動為傳統,技術進步迭代速度快,應用范圍廣;液壓驅動難度G,成本昂貴,機器人運動性能優秀;氣動驅動性能介于液壓和電機之間
液壓驅動力量大爆發力強;電機驅動傳統結構簡單應用廣;電機驅動+柔性軟件提升能量儲存循環能力;氣動驅動質量輕價格低,但控制精度不G
仿人機器人代表作:Asimo Valkyrie Toro WALK-MAN Atlas2015 Atlas2016 Hydra Kengoro NimbRo-OP2 Talos HRP-5P Digit
國內仿人機器人研究起步較晚,多以G校和研究機構為主,清華研制THBIP-I機器人,G1.7m重130kg,能夠實現穩定步行,上下臺階
以早稻田大學仿人機器人為代表的早期發展階段;以本田仿人機器人為代表的系統G度集成發展階段;以波士頓動力公司仿人機器人為代表的的G動態運動發展階段
仿人機器人G度滲透各行業應用場景,未來市場空間非常廣闊;仿人機器人50%以上的成本來自于關節,其關節數量一般為25-50個
劉文強發布了2022年智能傳感器十大園區報告,明確了智能傳感器概念界定,梳理了智能傳感器產業演進,分析了智能傳感器市場概況,闡述了十大園區評價指標體系
西部地區機器人產業結合地區特色與國家政策引導, 逐漸形成了具有影響力的龍頭企業和園區,該地區機器人科研機構總數偏少,人才相對匱乏
中部地區作為發展機器人產業的后起之秀,促進了區域內機器人產業快速發展,打造國內有重要影響力的機 器人示范應用基地,推動機器人行業應用 場景示范
東北地區具有良好的資源區位優勢與制造業發展基礎,重點圍繞工業機器人,醫療機器人等L域G端產品開展創新攻關,專注于垂直細分L域的中小企業集 聚發展
憑借突出的區位優勢以及良好的制造業基礎,京津冀地區區域內北京,天津, 河北機器人產業形成了錯位競爭,優勢互補的良好局面,為本區 域內機器人產業發展提供了充足的人力資源
