2022年中国机器人产业图谱及云上发展研究报告 机器人企业云上发展实践

一、机器人行业概况

（一）机器人的定义及分类

机器人是一种能够半自主或全自主工作的智能机器。机器人具有感知、决策、执行 等基本特征，可以辅助甚至替代人类完成危险、繁重、复杂的工作，提高工作效率与质 量，服务人类生活，扩大或延伸人的活动及能力范围。我国科学家对机器人的定义是： 机器人是一种自动化的机器，所不同的是这种机器具备一些与人或生物相似的智能能力， 如感知能力、规划能力、动作能力和协同能力，是一种具有高度灵活性的自动化机器 [2]。 在研究和开发未知及不确定环境下作业的机器人的过程中，人们逐步认识到机器人技术 的本质是感知、决策、行动和交互技术的结合。随着人们对机器人技术智能化本质认识 的加深，机器人技术开始源源不断地向人类活动的各个领域渗透。将技术的更迭与不同 行业的应用特点相结合，人们发展出了各式各样的具有感知、决策、行动和交互能力的 机器人产品。

根据机器人应用场景不同，国际机器人联盟（IFR）将机器人分为工业机器人和服 务机器人两大类。

1. 工业机器人

国际标准化组织对工业机器人的定义为：工业机器人是一种能自动控制，可重复编 程，多功能，多自由度的操作机，能够搬运材料、工件或者操持工具来完成各种作业。 我国于 2021 年 6 月 1 日实施的《机器人分类》（GB/T 39405-2020）将工业机器人定 义为：自动控制的、可重复编程的、多用途的操作机，并可对 3 个或 3 个以上的轴进行 编程。它可以是固定式或移动式，在工业自动化中使用。目前，工业机器人已被广泛应 用于 3C 电子、汽车制造、船舶制造、化工等多个工业领域之中，按其使用用途可分为 搬运作业/上下料机器人、焊接机器人、喷涂机器人、加工机器人、装配机器人、洁净 机器人和其他工业机器人。

2. 服务机器人

根据国际机器人联合会对服务机器人的定义，服务机器人是一种半自主或全自主工 作的机器人，它能完成有益于人类健康的服务工作，但不包括从事生产的设备。服务机 器人又可分为公共服务机器人、个人/家用服务机器人以及特种服务机器人。

我国的《机器人分类》标准将公共服务机器人定义为，在住宿、餐饮、金融、清洁、 物流、教育、文化和娱乐等领域的公共场合为人类提供一般服务的商用机器人，如物流 机器人、送餐机器人，迎宾机器人等。个人/家用服务机器人是指在家居环境或类似环 境下使用的，以满足使用者生活需求为目的的服务机器人，如教育机器人、家务机器人、 居家安监机器人等。 公共服务机器人及个人/家用服务机器人的操作使用，通常不需要专业知识或技能， 不需要特别的培训或资质。而特种服务机器人是指应用于专业领域，一般由专业培训的 人员操作或使用的，用以辅助或代替人执行任务的机器人，包括搜救机器人、国防/军 事机器人、医疗手术机器人、水下作业机器人、空间探测机器人等。

（二）国内机器人产业市场规模

中国机器人产业在国家智能制造相关政策的引导下蓬勃发展。在新冠肺炎疫情防控 期间，消毒、配送、测温、巡检等各类机器人的“火线上岗”，让各方了解到机器人的 服务能力和经济价值。持续高涨的市场需求，有力地拉动了机器人产业技术创新、产品 研发、系统集成、人才培养及公共服务体系建设，为我国机器人产业发展营造良好的生 态环境。在市场需求牵引、技术突破带动和国家政策支持下，我国机器人行业稳步发展， 市场规模日益扩大。

根据中国电子学会于去年 9 月份发布的《中国机器人产业发展报告 （2021 年）》（以下简称《报告》）显示，2021 年我国机器人市场规模预计达到 839 亿元，其中工业机器人市场规模约为 445.7 亿元，占比为 53.1%；服务机器人市场规 模约为 393.3 亿元，占比为 46.9%。而在服务机器人市场中，公共服务机器人及个人/ 家用服务机器人的市场规模预计达 302.6 亿元，占总市场规模的 36.1%；特种机器人 市场规模约为 90.7 亿元，占总市场规模的 10.8%。

根据《报告》公布的数据统计，我国工业机器人市场规模近五年的年均复合增速超 过 12%，现已成为全球第一大工业机器人应用市场。而据国家统计局公布的数据显示， 继 2020 年全国工业机器人产量突破 20 万套大关后，2021 年全国工业机器人产量成功 突破 30 万套大关，达到 36.6 万套，同比增长 44.9%，创历史新纪录。伴随着国内工业 制造领域的生产智能化改造和数字化升级的浪潮，工业机器人将继续保持乐观的发展前2021 年我国服务机器人市场规模预计达到 393.3 亿元，2016-2021 年的年均复 合增速达 34%，市场规模总体增速高于工业机器人。近年来，服务型机器人产品的消 费需求不断升级、消费群体日益扩大，C 端市场应用渗透率不断提升，预计 2022 年我 国服务机器人的市场规模将达到 500-550 亿元。

（三）产业发展前景及驱动因素

机器人产业作为新兴制造服务业，受到多重驱动因素的影响。从长期来看，政策指 导、技术突破、人力成本提升、智能制造转型需求、新冠疫情引发的市场关注等几大关 键因素，共同推动了我国机器人产业进入阶梯式上行新阶段。未来将有更多的机器人产 品开始替代人类完成越来越复杂的工作，并逐渐渗透进日常生活的各个角落。

1. 国家政策助力机器人产业补强短板，实现产业优化升级

从 2015 年国务院发布《中国制造 2025》，再到去年底工信部、国家发改委等 15 部门发布《“十四五”机器人产业发展规划》，可以看出近年来我国政府对于机器人产 业的重视程度不断提升。“十四五”期间，为应对 RV 减速器、伺服电机等关键零部件 制约我国机器人产业发展的瓶颈问题，国家着眼于引导各参与主体重点补齐专用材料、 核心元器件、加工工艺等短板，提升机器人关键零部件性能和可靠性；同时持续推进机 器人标准化工作，建立健全机器人行业标准体系，加快急需标准研究制定，加强标准应 用推广；此外，国家重视建立健全创新体系，发挥机器人重点实验室、工程（技术）研 究中心、创新中心等研发机构的作用，加强前沿、共性技术研究，加快成果转化。

2. 新兴技术发展，机器人智能化水平不断提升

随着人工智能、物联网（IoT）、大数据等信息科技技术的快速发展，机器人产业 也将快速迎来新一轮融合创新发展浪潮。AI 感知、多模态人机交互等智能化信息技术不 断成熟，为智能机器人的演进发展提供了坚实的发展基础。在一些先行企业的探索下， 拥有诸多新兴信息技术赋能的智能机器人产品相继落地，并逐步打开了 C 端消费市场。 而在机器人行业良性竞争的环境下，为了打破国外核心技术垄断，国内机器人企业也加 快了自主研发进程，如传感器、伺服系统、减速器等核心零部件的突破，机器人核心零 部件国产替代已成为大势所趋。国内集成电路行业，如半导体 IGBT 等多类精密电子元 器件加工技术的也取得了重大突破，现阶段已出现一批代表性国内企业与外资品牌相抗 衡。通过多元化的品类研发与创新，将新技术高效地落实在产品上，持续迭代提升产品 AI 智能性，提升用户使用体验，国内头部品牌逐步向全球顶尖机器人公司迈进。

3. 社会生产需求推动机器人替代人工，实现广泛应用

当前我国社会面临人口老龄化加剧，劳动力成本不断上行的压力，加之新冠疫情的蔓延，诸多社会因素直接或间接地助推了我国机器人产业在各领域的应用渗透。在商业 化进程中，机器人具有可提高生产效率、提升产品质量、降低生产成本、避免生产事故、 可在恶劣环境工作等优势，已被广泛应用于汽车、电子、机械、航空航天等行业中，很 大程度上缓解了当前社会发展方面的难点及诉求。各行各业通过推广使用机器人产品， 不仅可以降低成本，还可以将劳动从繁琐重复的单调劳动中解放出来，从事更高级的生 产作业。

另一方面，新冠疫情刺激了工厂为解决“用工荒”而提高生产自动化的需求， 无接触配送等服务也助推了服务型机器人产品销量提升。从长远来看，此次疫情客观上 深化了市场对于机器人产品价值的认知，这为机器人行业的发展带来了巨大的积极影响。 此外，人们日益提高的精神及心理方面的诉求，也促得一些陪伴、康养类机器人产品问 世。综上可见，未来“机器人换人”这一趋势将在更多细分领域持续深化发展。

4. 资本助力机器人产业创新，促进产业结构化、多层次发展

技术和资本是机器人产业发展的两大驱动力，任何一轮硬件生产技术创新，必然需 要资本市场的坚强支撑，而资本市场的中长期投资收益，皆来自对机器人行业未来发展 的把握以及市场需求爆点的分析。目前全球机器人行业发展向好，正处于各大机构下一 步重点投资布局的风口。我国机器人产业资本市场也在一众新兴产业里稳步扎根，崭露 头角。“资本+科技+孵化”的紧密融合，打破了传统的“技术-产品-市场-收益”的运 作规则。智能制造业的单向线性发展，在资本杠杆的运作下，向着结构化、多层次的发 展模式转变，推动机器人产业进入资本联动、跨越增长的新时代。

（四）资本市场近况

随着机器人技术的进步和市场需求的增加，国产机器人行业在资本市场也经历了多 轮发展热潮。据企查查公开数据显示，2012-2021 年十年间，我国机器人行业投融资事 件总计 2,651 起，融资总金额超千亿元。2014 年前后，资本开始大量流入机器人领域， 行业呈高速发展态势，并很快迎来顶峰。2016 年投融资项目数达到 493 起，为近十年 最高。2017 年行业热度不减，全年共发生投融资事件 476 起，融资总额近 500 亿元， 成为近十年来投融资总金额最高的一年。

随后的几年间，国内机器人投融资市场逐渐回归冷静，融资事件数持续下降。但自2020 年“新冠”疫情爆发以来，机器人在防疫物资自动化生产、社区无接触配送、公 共场所自动测温和消杀等方面，降低了劳动成本与工作强度，减少了交叉感染风险，展 现出“超强的执行力”。机器人行业再次成为投资机构重点关注的领域。

根据企查查公开数据统计，2020 年国内机器人赛道共发生投融资事件 207 起，已 披露金额的项目达118起。其中投融资金额超过 1.5亿元的项目有 33起，占比为 28.0%。 2021 年国内机器人投融资事件 291 起，同比增长 40.6%，已披露融资金额的机器人项 目有 191 起，其中超过 1.5 亿元的项目有 60 起，占比从 2020 年的 28.0%增长至 31.4%。 融资金额在 1,000-3,000 万元之间的项目有 64 起，占比从 2020 年的 27.1%增长至 33.5%，占比最高，增幅最大。 2022 年 1-5 月，国内机器人投融资事件达到 153 起，同比增长 24.4%。在已披露 金额的 62 起融资事件中，超过 1.5 亿元的项目与金额在 1,000-3,000 万元区间的项目 数都为 20 起，占比达 32.3%，其次为 8000 万-1.5 亿元的项目有 14 起，占比达 22.6%。

从机器人投融资项目所属的细分赛道来看，根据企查查数据统计，近两年来工业机 器人项目占比始终保持最高，2021 年工业机器人投融资项目占比从 2020 年的 23.4% 上升至 28.6%。此外，公共服务机器人项目占比增幅最大，2021 年公共服务机器人投 融资事件占比从 2020 年的 17.1%增长至 24.5%，提升了 7.4 个百分点。

2022 年我国机器人项目所属领域不断拓展。据企查查数据显示，2020 年一季度国 内机器人项目投融资事件共有 107 起，融资总额已超百亿元，主要集中在工业机械臂、 仓储物流、自动驾驶、手术/康复机器人等领域。与去年同期相比，今年一季度机器视 觉赛道热度延续，协作机器人项目融资数量下滑，但融资金额仍维持在数亿元级别；拥 有较高技术壁垒的机器人零部件厂商，如减速器、伺服控制、传感器等领域的企业依然 受到大力支持。4 月份以来，以镁伽机器人、术锐技术、思灵机器人、SRT 软体机器人 等为代表的机器人企业在工业制造、微创手术、酒店餐饮、清洁服务等领域也备受资本 的青睐。纵观过去三年间的投融资项目布局形势可以看出，投资机构更倾向于选择技术 和商业模式创新力强、劳动力替代率高、摆脱国外技术“卡脖子”困境的企业。

二、机器人产业图谱

（一）机器人产业链全景图

机器人产业链主要分为上游核心零部件研发与生产、中游本体制造和系统集成， 以及下游各行各业的具体应用等三方面： 上游核心零部件：机器人产业上游主要包括各类零部件厂商，提供机器人生产中所 需要的核心组件和功能模块。从成本角度方面看，控制器、伺服电机、减速器等零部件 是工业机器人成本占比较大的部分。从全球范围来看，我国核心机器人零部件研发及制 造的技术水平仍处劣势，多数产品依然以初级应用为主。随着近年来国产机器人自研水 平的提升，虽然外资企业仍然占据主要市场份额，但国内本体制造和系统集成企业逐渐 向上游零部件的产研方向发力，出现了一批具有较强核心竞争力的优秀本土企业，逐渐 打破了外资企业垄断技术与产品的不利局面。

中游本体制造和系统集成：涵盖机器人本体制造商以及面向应用部署服务的系统集 成商。其中，本体制造商在机器人本体结构设计和加工制造的基础上，通过集成上游零 部件实现机器人整机的生产；系统集成商则成为连接生产企业和客户的桥梁，通过面向 具体用户需求的定制化集成开发，实现机器人在特定场景中的实际布署。 下游应用领域：机器人产业下游主要由不同领域的企业客户和个人消费者组成，共 同形成巨大的机器人应用市场。用户从传统工业企业向不同赛道的服务业领域快速渗透。

（二）机器人产品形态、结构分析及成本构成

1. 本体产品形态

机器人产品发展日新月异，根据机器人的不同产品类型，我们列举了一些具有行业 代表性的机器人类型，如机械臂、仓储物流、清洁以及零售机器人的主体介绍。

（1）机械臂

机械臂是指高精度，多输入多输出、高度非线性、强耦合的复杂系统。因其独特的 操作灵活性，已在工业装配、安全防爆等领域得到广泛应用。 以思灵机器人机械臂产品为例，这是一种用于机械臂的末端连杆装置，包括末端连 杆主体，末端连杆主体设置在机械臂的输出端；至少一个握持部，握持部能够被握持， 至少一个握持部形成在末端连杆主体上，且与末端连杆主体一体地形成；以及按键部， 按键部形成在握持部上，按键部能够被操作，其中，握持部相对于末端连杆主体的与握 持部邻接的表面凹陷。

（2）物流机器人

广义来讲物流机器人包括了仓储物流机器人、室外无人驾驶物流车、服务物流机器 人等多种形式；狭义来讲则指在仓库室内实现入库搬运、商品拣选、分拣等功能的机器 人，包括 AGV、AMR 等形式。 以知行机器人产品为例，介绍了一种多功能取料机械手，包括基座和安装于基座的 取料机构，取料机构包括用于抓取环形物料的第一取料机构、用于吸取薄板型物料的第 二取料机构和用于抓取类托盘物料的第三取料机构中的至少两种；第一取料机构包括至 少两支撑板和能够驱动支撑板并拢或撑开的支撑板驱动机构；第二取料机构包括抓手和 能够驱动抓手靠近或远离的抓手驱动机构；第三取料机构包括用于吸取薄板型物料的吸 盘和能够驱动吸盘动作的吸盘驱动机构。

（3）清洁机器人

清洁机器人既包括服务于酒店、商场等场所的公共服务机器人，也包括居家使用的 个人/家用服务机器人。该类机器人主要从事卫生的清洁、清洗等工作。以哇力机器人 推出的激光雷达清洁机器人为例，该产品的激光雷达包括固定端、转动端和驱动电机， 该固定端固定设于清洁机器人上；转动端可相对固定端转动，在转动端上设有激光 TOF 装置；驱动电机设于固定端上，驱动电机的输出轴与转动端固定连接，驱动电机用于驱 动转动端相对固定端转动。

（4）新零售机器人

当下兴起的新零售智能机器人除了解决了低房租、占地小、无人力等降低成本时间 的问题外，还实现了多维度场景应用，尤其在疫情期间，新零售机器人为无人化售卖提 供了支持，符合时代的发展需求。 以玺农科技产品为例，介绍了柜式型的零售机器人。这是一种烤串贩卖机器人，包 括长方体框架、设于长方体框架内的冰箱、烤箱、油烟净化装置、撒料机构、餐盒处理 装置、传动装置和触摸显示屏，冰箱、烤箱、传动装置、油烟净化装置分别与触摸显示 屏电连接，冰箱设于长方体框架的底部，烤箱设于长方体框架的顶部，撒料机构设于冰 箱和烤箱之间，餐盒处理装置设于冰箱一侧，油烟净化装置的油烟入口与烤箱连通，传 动装置设于远离冰箱前侧的长方体框架上，且传动装置在冰箱、烤箱以及撒料机构之间 移动，冰箱内的烤串通过传动传动装置实现烧烤、撒料、放餐和取餐操作。

2.机器人零部件与系统分析

机器人的核心零部件包括减速器、伺服电机和控制器，核心零部件是整个机器人产 业的核心壁垒。而机器人传感器是指机器人对内外部环境感知的物理量变换为电量输出 的装置，通过传感器提供的信息，对速度、任务规划、路径规划等作出相应的方式。系 统集成是通过结构化的综合布线系统和计算机网络技术，将各个分离的设备、功能和信 息等集成到相互关联的、统一和协调的系统之中，使资源达到充分共享，实现集中、高 效、便利的管理。

（1）减速器

在新兴产业如航空航天、机器人和医疗器械等行业发展的需求下，需要结构简单紧 凑、传递功率大、噪声低、传动平稳的高性能精密减速器作为支撑。其中 RV 减速器和 谐波减速器是精密减速器中重要的两种减速器。 减速器主要用于机器人各个关节，负责将伺服电机输出的高速运转动力转化为低转 速、高转矩的运动，决定工业机器人的精度和负载。按照传动原理的不同，机器人专用 减速器可分为 RV 减速器和谐波减速器两种。当前，我国精密减速器严重依赖进口，国 产厂商仍处于生产技术不断成熟完善的阶段。根据 MIR DATABANK 数据显示，目前全球约 75%的精密减速器市场被日本的纳博特斯克和哈默纳科占领。其中，纳博特斯克生 产 RV 减速器，约占 60%的份额；哈默纳科生产谐波减速器，约占 15%的份额。国产减 速器中，南通振康、中大力德等 RV 减速器龙头以及绿的谐波、来福谐波等谐波减速器 领域优质厂商生产技术不断成熟，加速赶超国际先进水平。

（2）伺服电机

伺服系统负责驱动机器人的运动，由伺服驱动器和伺服电机组成。其中，伺服驱动 器负责位置、速度、转矩等各项控制；伺服电机是伺服系统中控制机械元件运转的发动 机，将接收到的电压信号转化为转矩和转速，以驱动控制对象。国产伺服厂商在产品性 能、尺寸等指标上正在努力赶超国际先进水平，同时国产品牌拥有更低的销售价格，性 价比优势不断凸显。

（3）控制器

控制器作为机器人的心脏，负责规划机器人的运动方式，通过硬件和软件发布并传 递动作指令，控制机器人的运动位置、姿态、轨迹和操作顺序等，保证机器人系统的正 常运行，使机器人达到所要求的技术指标。目前，ABB、KUKA、新松、新时达等国内 外各大机器人厂商的控制器均为在通用的多轴运动控制器平台基础上进行自主研发。

（4）传感器

随着机器人应用逐渐深入，智能化成为新趋势，机器人借由传感器，开始拥有感知 能力，走向与人“共鸣”的新阶段。机器人传感器可分为内部传感与外部传感，内部传 感是指用于测量机器人的自身状态，包括位置传感器、速度传感器、加速度传感器、力 和压力传感器等；外部传感即表示测量与机器人作业有关的外部环境，包括视觉传感器、 触觉传感器、超声波传感器、红外传感器等。

机器人的二维视觉（2D）传感器主要是通过一个摄像头来感知，它可以完成物体运 动的检测以及定位等功能，许多智能相机可以配合协调工业机器人的行动路线，根据接 收到的信息对机器人的行为进行调整。而三维视觉（3D）传感器的视觉系统必须具备两 个摄像机在不同角度进行拍摄，这样物体的三维模型可以被检测识别出来。相比于二维 视觉系统，三维传感器可以更加直观地展现事物。如应用较多的激光雷达传感器，它是 一种主动式的现代光学检测技术，也是一种极为先进的环境感知传感器。

（5）集成系统

机器人零部件集成模块可分为六大系统，分别为机械系统、控制系统、驱动系统、 感知系统、人机交互系统和环境交互系统。 ①机械系统：机械系统是机器人系统基础，包含主要传动系统。 ②控制系统：控制系统是机器人的“大脑和神经中枢”，主要包括系统软件和应用 软件，控制机器人的自由度、精度、工作范围、速度、承载能力。 ③驱动系统：驱动系统又称伺服系统，是一种以机械位置或角度作为控制对象的自 动控制系统。 ④感知系统：感知系统主要包括机器视觉。 相比国外来说，国内在镜头、工业相 机、视觉算法、软件平台方面有很大发展利用空间。 ⑤人机交互系统：是操作人员与机器人进行交互的装置。 ⑥环境交互系统：是现代工业机器人与外部环境中的设备互换联系和协调的系统。

3. 机器人成本分析

由于机器人的各类产品成本构成是不同的，以市场份额较高的工业机器人为例对机 器人产品的核心成本构成进行简析。 工业机器人产品的应用是制造业转型升级的重要助推器，其研发、制造、应用已成为衡量国家高端制造业水平的重要标志。从工业机器人的角度来说，减速器、伺服电机、 控制器等核心零部件主要供应商仍以外资企业为主，进口替代空间广阔。而作为工业机 器人产业链中成本占比、附加价值最高的部分，三大核心零部件是国产厂商亟需攻克的 关键一环。通过对业内相关人士进行访谈我们了解到，减速器、伺服电机和控制器分别 占工业机器人整机成本的 35%、20%、15%，合计占比约 70%。随着国产品牌不断加 大研发投入，在产品性能、尺寸等指标上正在努力赶超国际头部企业水平，高精度减速 器、高性能伺服电机等核心零部件国产替代进程不断提速。

（三）我国机器人行业发展痛点

我国机器人产业目前正处于快速发展阶段，但由于国内相关科研理论与制造工艺起 步较晚，相对于发达国家仍存在一定的差距。此外，在行业标准的制定、相关配套设施 的建设以及本土品牌竞争力的提升等方面，我国机器人产业仍有较大的发展空间。

1. 核心零部件进口依赖程较高，机器人技术创新水平有待提升

我国机器人本体制造环节所涉及的部分关键零部件，如伺服电机、减速器、控制器， 以及一些精密零部件，尚未摆脱严重依赖进口的局面；在软件方面，国产品牌在稳定性、 响应速度、易用性等方面与国外先进产品也还有一定差距。核心零部件“卡脖子”的难 题极易造成企业生产成本的不可控、交货周期延长甚至断供的等后果，严重威胁产业链 供应链的安全与稳定，国产化替代势在必行。而造成这一困境的主要原因是我国机器人核心技术水平与欧美等国还有存在巨大的差距。国产机器人在运动性、作业平稳性、布 局多样性、操作易用性等方面的技术创新方面有待提升。目前机器人的控制系统、减速 器等核心技术仍由国外企业掌握，国内企业只能发挥“组装”优势。此外，国内机器人 研发及应用人才基础较为薄弱，在人才的储备和培养方面有待加强。

2. 我国机器人产业标准体系尚不健全，不规范现象亟待整顿

随着机器人应用场景的持续渗透，行业发展的规范以及产品的品质愈发受到市场的 关注。机器人标准作为机器人质量基础中非常关键的环节，是开展机器人检测与评定的 依据，同时也是作为计量的重要价值体现。当前，我国机器人产业存在部分传统标准落 后、难以匹配市场供需的矛盾，极易造成众多入局企业的“野蛮生长”，产品质量参差 不齐等不规范现象。为此，在国家标准化管理委员会、工业和信息化部等相关部门的支 持下，我国于 2021 年底成立了全国机器人标准化技术委员会，这对于进一步完善机器 人标准体系，开展急需的国家和国际标准制修订，规范国内机器人技术和产品市场，推 动我国机器人产业高质量发展具有重要意义。

3. 头部外企垄断地位稳固，国际形势左右行业稳定发展

全球机器人市场格局整体集中度较高，在工业机器人领域，头部的“四大家族”企 业垄断了全球近 50%的市场份额。与之相比，本土机器人企业存在技术积累不足、高端 供给缺乏、市场推广受阻等劣势，难以与国外成熟的头部企业直接竞争。而近年来复杂 多变的国际形势冲击着各经济体间的贸易与合作，也深刻影响着国内机器人产业的发展 进程。国际关系的动荡易造成原材料价格上涨、产品进口受限等问题，这促使我国机器 人行业相关参与主体，要加强战略思维和忧患意识，合理调配市场资源，重视机器人核 心技术的创新与研发能力，抢占科技竞争的制高点，努力攻克产业发展的薄弱环节，推 动机器人企业向数字化、网络化、智能化方向转型，不断孕育出新模式、新业态。

三、机器人企业云上发展实践

机器人的研发、制造和应用是衡量一个国家科技创新和高端制造业水平的重要标志。 作为硬科技代表、先进制造重要前沿领域的机器人行业，将充分受益于数字经济中的技 术红利加速机器人的落地。据阿里云加速器及行行查研究中心企业调研数据显示，当前 机器人企业上云意愿较高，上云率明显高于传统制造业企业。预想未来的机器人行业， 当云端大脑分布在从云到端的各个地方，将更好助力机器人实现规模化部署，从而更有 效实现人工智能、人机协同、机器换人。

（一）机器人大规模商用面临的痛点

伴随着感知、计算、控制等技术的迭代升级以及图像识别、自然语音处理、深度认 知学习等新型数字技术在机器人领域的深入应用，机器人对于数据处理链条中的感知层、 决策层以及执行层均提出了更高的技术要求。在感知层，机器人需要对摄像头、自然语 言、雷达数据以及高精地图定位数据进行多渠道感知信息融合，以保证感知层信息冗余 并提高识别精度；在决策层，机器人需要基于大算力 AI 芯片的集中式计算平台，或云 端计算平台以保证对感知层信息的低延迟高精度处理；在执行层，机器人需要实现更智 能地反馈输出、更科学高效地自主移动、更具备自适应性地抓取物体。

当前全球机器人市场规模持续扩大，工业机器人市场增速稳定，服务机器人增速突 出。在装备制造领域，机械臂凭借强大的负重能力和精准的抓取操作代替着工人的双手； 在物流领域，智能仓储机器人和无人搬运车不断提高着运输效率；在生活服务领域，家 用清洁机器人和服务机器人正成为许多家庭的私人保姆和小秘书。机器人在工业生产与 日常生活中肩负起越来越多的工种、承担起越来越多的角色，其重要性不言而喻，未来 机器人产业会继续快速发展，但要达到大规模商用，还有诸多痛点需要解决。

1. 价格高

对于中小企业和大众消费者而言，机器人的售价较高。成本方面，随着技术进步与 革新，虽然传感器等硬件设备在机器人成本构成中占比不断下降，但是控制器、伺服电 机和减速器等核心零部件制造成本居高不下，占机器人整机产品成本的七成左右，且市 场主要被国外品牌垄断。加之消费者不断更新的产品需求，机器人产品在投产之后还将 面临持续的迭代更新与换代升级成本。产品定位方面，从机器人产品问世之初，各家企 业不约而同都将产品布局于高品质、高端化路线，抢占高端市场，占据竞争高地，激光 导航、AI 摄像头、计算机视觉等富含高技术基因的产品配置，在丰富并强化机器人产品 功能的同时，不断满足着工业企业和大众消费升级的新需求。

产品的高成本与高端定位，都使得机器人难以被大众广泛接受并形成规模市场。在 细分品类上，扫地机器人由于较低的价格，目前已快速进入大众家庭。但是对于大多数 类别的机器人，特别是具有更强功能、高精度移动底盘、机械臂的机器人，价格高依然 是限制其大规模商用部署的痛点。

2. 数据传输、存储效率低，高成本、高延时

随着新型数字技术在机器人领域的深入应用，机器人终端采集的数据信息量越来越 大、种类越来越多，使得机器人企业对数据传输、存储的需求呈现几何式增长。在智慧 城市场景下的应用中，其对原始视频有高清码率和“7×24”采集的需求，随之带来高昂 的数据传输成本、存储成本，网络链路成本甚至可占到运营总成本的 50%以上 [3]。阿里 云加速器及行行查研究中心通过对相关机器人企业访谈获悉，受制于网络带宽以及传输 延迟，企业在对机器人录制的视频进行采集时无效视频率可高达 90%以上，这不仅严重 影响机器人的正常工作运转，也带来巨大的流量消耗与成本问题。同时，本地的监控摄 像头到云中心的距离往往比较远，专网传输成本过高，公网直接传输不仅难以保证质量， 也会出现延时问题。

3. 智能化程度不足

传统的机器人单体一般是由管理者输入指令或设定程序参数后，按部就班完成所需 要任务。得益于人工智能、物联网等技术带来的红利，近年来机器人感知能力明显提升， 可以进行人脸识别、语音交互、路径规划等。但综合来看，现有机器人产品受成本预算 与技术水平等因素的诸多限制多处于功能相对简单、初步智能的形态，与用户需求难以 匹配，进而造成用户期望与技术现实之间的落差与无奈。

4. 隐私、安全和数据保护问题亟待解决

随着机器人的应用领域越来越广泛，其物理安全和用户的数据安全问题更加凸显。 一方面，对于能够自由移动的服务机器人和拥有机械臂的工业机器人，需要保证机器人 自身的物理安全，不被恶意攻击，同时也要避免机器人对人造成伤害。另一方面，随着 企业数字化转型进程的不断深化，IT 架构从以传统数据中心为核心向以云计算为承载， 融合大数据、人工智能、区块链等新一代技术的数字基础设施转变，多云、混合云成为 主要形态，以数据中心内部和外部进行划分的安全边界被打破，IT 架构面临更多安全信 任危机。在人机交互过程中机器人会持续收集用户以及环境的图像、声音、行为数据等， 这些关乎安全与隐私的数据信息有的在本地处理，有的在云端处理，如何保证这些数据 安全而不被窃取、攻击也是大数据时代必须重视的问题。

（二）数字技术为机器人赋能

近年来，移动互联网、大数据、云计算、物联网、人工智能等信息技术的突破和融 合推动数字经济快速发展。数字经济驱动未来，作为硬科技代表，机器人企业需要充分 利用数字经济的技术红利，加速机器人科研项目的落地与大规模商用。其中，人工智能、 5G、云计算与边缘计算技术作为机器人智能化与数字化升级的核心技术，将在机器人本 体的环境感知、物体识别的基础上，赋能其更深刻的理解、决策和自适应能力，提高机 器人智能化水平。

1. 人工智能：让机器人更聪明

（1）人工智能的内涵与核心技术 人工智能（AI），作为模拟、延伸和扩展人的智能的一门新的技术科学，其试图了 解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是 计算机科学中重要的前沿领域，当前的人工智能技术以机器学习，特别是深度学习为核 心，已经开始像水电煤一样赋能各个行业。随着深度学习算法工程化实现效率的提升和 成本的逐渐降低，以智能语音、自然语言处理和计算机视觉为代表的人工智能基础应用 技术逐渐成熟。

（2）人工智能技术推动机器人智能化水平不断提升

人工智能推动机器人从感知智能向认知智能迈进。人工智能产生于 1956 年在美国 达特茅斯学院举行的“人工智能夏季研讨会”，至今已有 60 余年的发展历史，大致经 历了信息系统时期（注重逻辑推理）、专家系统时期（基于知识的推理）、深度学习时期（复杂模式分析方法）三个阶段。人工智能也已经跨过了能存会算（快速计算和记忆 存储能力）的计算智能，正在处于能听会说、能看会认（视觉、听觉、触觉等感知能力） 的感知智能阶段。自 2016 年 AlphaGo 战胜人类棋手以来，以深度学习为代表的人工 智能技术使机器的感知智能得到很好的发展，新的算法技术层出不穷，图像识别、机器 翻译等智能任务水平逼近人类，不断拓展深度学习解决问题的边界，推动人工智能进入 感知增强时代，并不断向能理解、会思考的认知智能阶段迈进。

当前，以深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控为特征的新一代人 工智能不断取得突破，已成为机器人领域科技革命和产业变革的重要驱动力量。得益于 算法、算力和数据三方面共同的进步，人工智能推动机器人智能化水平不断提升。在机 器人终端感知层，通过应用图像识别、语音识别和自然语言理解等技术，不仅能够大大 降低了用户的学习成本，还使得交互效率大幅提升。在现代化工厂，在大量的工业机器 人和机械臂中结合适当的人工智能算法，能够实现全流程的自动化，取代了人工岗位， 为企业带来更高的生产效率和生产质量。

总体来看，人工智能技术发展至今取得了不小的突破，但也存在不少亟待解决的问 题。虽然依托人工智能技术下的机器人产业在信息感知、机器学习等“浅层智能”方面进步显著，但是在概念抽象和推理决策等“深层智能”方面的能力还较薄弱，存在着明 显的局限性，与真正通用的智能还相差甚远。机器人领域的应用对人工智能提出了更高 的要求，这也就需要相关企业与科研单位在人工智能领域取得更大的突破。

2. 5G：加速万物互联互通

（1）5G 技术及三大应用场景

5G 是指第五代移动通信技术，是最新一代蜂窝移动通信技术，也是继 4G、3G、 2G 和 1G 系统之后的延伸。2019 年中国正式进入 5G 商用元年。作为具备大带宽高速 率、低时延高可靠、海量连接特性的新一代通信技术，5G 正在成为产业变革、万物互 联的新基础设施。

（2）5G 技术解决机器人数据传输高成本、高时延问题

5G 高带宽、低时延、支持海量接入等方面的特点，具备与机器人融合的天然优势。 当 5G 的超高可靠低时延网络应用于机器人终端场景的信息联通与数据传输，可以赋予 机器人更优的联通度、更高的自由度、更快的响应度。

3. 云计算：数字化转型的基础设施

（1）云计算及其技术特点

从 2006 年 IBM 和谷歌联合推出云计算这个概念开始算起，云计算已经进入了第二 个十年，从单纯技术上的概念到成为新一代 IT 标准，云计算已被广泛接受并实践。云技 术发展至今，凭借虚拟化、规模化整合、高可靠性、高可扩展性、按需服务等技术特点， 已经成为政府和企业实现数字化转型的重要信息基础设施。

（2）云计算助力机器人实现信息共享、降本增效

2010 年“云机器人”概念首次在全球机器人大会上被提出。所谓云机器人，就是 将云技术与机器人学的结合，就像其它网络终端一样，机器人本身不存储所有资料信息， 或不具备超强计算能力，只需要对于云端提出需求，云端进行相应响应并满足。云平台 通过提供基础设施服务，即计算、存储和网络服务，实现了 IT 资源按需分配，可以满 足机器人企业对 IT 资源的“即拿即用”。相较于传统孤岛型应用架构（服务器、存储、 网络相互独立），机器人企业上云后其数据中心基本架构转变为集中式云数据中心的“云 数据中心-用户端”两层结构。

4. 边缘计算：让服务低延时、本地化

（1）边缘计算的概念

随着 5G、物联网时代的到来以及云计算应用的逐渐增加，带来了对数据分析和处 理的极大需求，传统的云计算技术难以满足机器人终端侧“大连接、低时延、大带宽、 本地化”的需求，边缘计算技术应运而生。边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘 侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足 行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关 键需求。

（2）边缘计算的系统架构：将业务下沉至边缘以减少带宽与时延损耗

边缘计算系统完成了边缘计算站点中计算、存储、网络资源的组织、编排和管理， 提供了统一的系统化服务。它对边缘基础设施的平台能力进行封装，也为上层边缘服务 提供了平台化支撑。边缘计算的基础设施包括但不限于分布式 IDC、运营商移动边缘计 算（MEC）服务器、客户自建节点、工业网关、家庭网关等边缘设备及对应的基础设施 环境。

以移动网为例，在 5G 架构下，移动边缘计算（MEC）服务器部署在一个或多个 eNodeB 后，使数据更靠近用户侧，机器人设备发起的数据业务经过 eNodeB、MEC 服务器可到达互联网。MEC 在移动网络边缘提供计算、存储和网络资源，将部分关键业 务应用下沉到网络边缘，以减少网络传输和多级转发带来的带宽与时延损耗，可以极大 地降低处理时延，实现绿色通信，提升用户服务质量体验。

（三）机器人企业的上云实践

1. 智能制造场景：工业机器人上云促进工业智能化、生产柔性化

在过去一个世纪，制造业经历了从大规模生产、精益生产、柔性生产等多个阶段。 随着市场需求的多样化、个性化趋势以及商业竞争的不断加剧，以人工管理和调整生产 流程的方式已不足以应对迅速变化的市场。随着工业 4.0 时代到来和“中国制造 2025” 的提出，制造业需要更加精密、灵活、柔性、高效的生产系统，以机器人为代表的自动 化设备的出现能够实现“机器换人”，提高制造业水平，推动工业生产数字化、网络化、 智能化。

以汽车行业为例，中国工业机器人领跑者埃夫特基于工业云技术将传统的工业机器 人与云端智能平台连接，将部分工艺层的算法和数据迁移到云端，突破了传统机器人本 地硬件在海量工艺数据处理和存储方面的硬件瓶颈，为机器人智能化奠定了硬件基础。

一般来说，人力仅能做到以分钟频率进行数据采集，而通过工业机器人进行数据采 集时频度则可以达到秒级甚至毫秒级。这些数据需要在协作机器人间不断交换分析以同 步和协作自动化流程（同步实时协作机器人要求小于 1 毫秒的网络延迟），并在云、端 之间进行传输，这就需要依靠 5G 网络的低延迟特性来实现。而负责总体控制的云计算 平台通过承载 AI 应用，能够根据精准数据，在大规模、批量化生产中识别各种各样的 状况，进而调整生产，达到人力所不能及的柔性。通过工业机器人的上云，可以实现物 理空间的工业机械执行能力与信息空间的计算能力相融合。这种融合推动了工业生产数 据收集、流转、利用能力的从无到有、从粗浅到精深，实现了机器替人作业与机器辅助 决策相结合的人机协同模式，从而建立起具备自感知、自学习、自适应、自治性的智能 制造系统。

2. IDC 智慧机房场景：IDC 运维机器人通过上云提升人机协同效率

互联网数据中心（简称 IDC）作为拥有完善设备（包括高速互联网接入带宽、高性 能局域网络、安全可靠的机房环境等）、专业化管理、完善应用服务的平台，其基础设 施运维需要依靠经验丰富的运维团队与标准固化的运维流程。在传统模式下，因空调、 供电、防火、安保等物理环境要求，IDC 的日常运行与维护离不开人，但人也是最大的 安全隐患。根据行业调研结果，IDC 基础设施失效故障中，约有 80%的故障缘于人为因 素。IDC 运维机器人的出现，IDC 运维不再受限于人的因素，通过采用更加高效和可靠 的解决方案提升了运维的质量与效率，实现了数据中心少人化、无人化，大幅提升人均 运维效率。

在无人值守的数据机房中，运营者可以将整个 IDC 运维过程划分成多个任务，部分 任务交给人完成，部分任务交给机器人完成，借助 AI 技术让人与机器更好的协同。IDC 运维机器人可自主承担机房的运维工作，完成机房的例行巡查、特殊巡查、环境监测、 机柜/服务器/硬盘识别、硬盘更换、服务器重启和硬盘回收等工作，替代人工运维中重 复而繁琐的工作，有效排查、治理 IDC 机房的数据安全和资产安全隐患。

3. 智慧安防场景：机器人企业上云推动人机协同与安保数字化转型

（1）传统安防机器人痛点：信息传输高负载、高时延、高成本、效率低

安防机器人是一种自主、半自主或者在人类完全控制下协助人类完成安全防护工作 的机器人，可应用在工业生产、巡检安保、楼宇监控、反恐应急等多方面。 传统安防机器人运行时需要将图片与监控视频等信息通过承载网和核心网传输至 云端或服务器进行存储和处理，不仅加重了网络的负载，业务的端到端时延也难以得到 有效的保障。同时，随着终端设备信息采集性能增强，如何在尺寸体积固定和耗电量较 低的情况下保证处理能力和便捷安装，又尽可能保障摄像采集端的低成本，是传统安防 机器人企业面临的有一难题。

（2）安防机器人上云解决方案：构建良性循环的安防治理体系

基于传统安防机器人的上述诸多痛点，安防机器人企业在上云后可以将终端数据分 流到边缘计算节点进行预分析，从而有效降低网络传输压力和业务端到端时延，并利用 云计算技术实现各终端数据的协同共享。通过在边缘计算节点搭载 AI 人工智能视频分 析模块，面向智能安防、视频监控、人脸识别等业务场景，以低时延、大带宽、快速响 应等特性弥补当前基于 AI 的视频分析中产生的时延大、用户体验较差的问题，实现本 地分析、快速处理、实时响应。通过云平台与边缘平台对机器人终端输出信息的协同处 理实现本地决策、实时响应，打通安防场景下“事前布防预警、现场应急处置、事中闭 环管理、事后溯源分析、知识图谱更新与信息共享”良性循环治理体系。

（3）上云后的智能安防机器人：提升应对多样化、复杂化、动态化场景的能力

机器人上云后，云端服务器凭借强大的协同调度能力，及其形成的行进路线、人物 环境、工作日志等数据库，可以更好地为安防机器人提供地图引擎、数据比对、异常警 报、轨迹追踪、热点管理等服务。可以说，云技术增强了机器人本体的地面适应能力、 环境感知能力、自动行驶能力、异常判断能力以及整体稳定性，进一步提升了智能安防 机器人应对多样化、复杂化、动态化工作场景的智能化水平。

4. 智慧医疗场景：上云提升医疗服务水平、优化医疗资源配置

在国家政策的大力支持下，我国医疗健康产业未来市场前景广阔，产业规模快速扩 张。在医疗保健行业迅速发展的背后，在医疗信息互联互通方面还存在着诸多痛点，如 医疗资源分布、配置不均；医疗信息集成、共享困难，就诊信息长期管理和再现历史数 据成为难以实现的目标；智能化程度低，人工智能产品难以纳入就诊流程。 机器人辅助手术是智慧医疗场景中的重要创新应用，手术机器人借助微创伤及其他 基础医学技术实现人类能力范围以外的精准手术器械操控。手术机器人需要能够自主分 析数据，通过算法处理将外科医生双手的活动复制为机器人本体相应的仪器细微运动， 以便安全、快速和准确地为手术提供帮助；同时将数据上传到云端，在云端进行 AI 学 习，完善机器人程序，并在适当时机将学习完成的模型下发到机器人终端。

5. 酒店餐饮场景：机器人终端非实时的管理、维护、监控依赖云平台

酒店及餐饮配送场景下的机器人产品，是低速室内自动驾驶技术商业化落地的典型 案例。此类机器人的主要传感器为视觉摄像头、激光雷达传感器、IMU 惯性测量单元， 通过即时定位与地图构建技术（SLAM），依靠视觉或激光传感器进行机器人的自身定 位。酒店餐饮场景多为活动范围在 10-100 米的室内环境，人员流动大、环境相对复杂， 对机器人的功能诉求主要涉及配送与接引。机器人配送或接引工作的本质，是要从一个 地点前往另一个地点，并在行进过程中感知外界环境做出靠近、停止、避让等反应。在 餐饮酒店应用场景下，机器人可以在室内精准定位自身位置，制作并优化室内行进路线， 自主避让障碍物或行人。

6. 新零售场景：用户画像分析与供应链管理需要云平台架构

在传统零售领域，机器人企业以移动互联网为依托，结合人工智能、大数据、物联 网等技术，建立起了新的商业模式，打破了传统零售业的场所、人力、营业时间等限制， 不断满足消费者随时、随地、随性的购买需求。而随着近年来疫情影响的常态化，无接 触式的无人零售市场更是掀起探索热潮。智能烧烤机器人、智能咖啡机器人、智能冰激 凌机器人等产品，逐渐渗透进商场、餐厅、KTV、浴场、地铁、社区等众多场景，传统 的零售企业与机器人企业强强联合，向着无人化、智能化、物联化的方向合力开拓“智 慧零售”的全新赛道。

7. 家庭服务场景：物联网云平台推动海量终端通信与互联

目前在家庭服务机器人领域，以清洁机器人为代表的家务机器人发展起步较早，市 场成长迅速，产业化程度成熟。自 2001 年家电巨头伊莱克斯推出全球首款智能扫地机 器人三叶虫（Trilobite）以来，国内外众多智能制造企业便在这一领域不断探索突破， 科沃斯、iRobot、哇力等专做机器人产品的品牌，凭借先发及技术优势成为业内知名企 业。家电制造及科技类企业如美的、松下、惠而浦、小米等公司也纷纷布局清洁机器人 赛道，并占据了一定的市场份额。

四、创新型机器人重点企业分析

上海擎朗智能科技有限公司

上海擎朗智能科技有限公司是一家致力于为全球企业提供智慧无人配送解决方案 的人工智能企业。公司成立于 2010 年，总部位于上海，并在全国设立 56 个营销运营 中心，通过应用先进的智能服务机器人和人工智能技术，打造高效、稳定、可靠、实用 的解决方案，帮助全球各行业的企业提升服务效率，实现智能化升级。目前，公司服务 客户覆盖餐饮、医疗、酒店、场馆、商务办公、社区养老、机场等场景，凭借稳定可靠 的产品、丰富的全球项目经验与高效优质的售后服务，擎朗智能已成为海底捞、外婆家、 广州酒家、全聚德、索菲特酒店、威斯汀酒店、希尔顿酒店等众多国内外知名品牌的合 作伙伴。

擎朗机器人自主研发了基于多传感器策略的机器人定位和导航技术，产品可广泛应 用于餐厅、酒店、养老院、办公楼等商业场景。

（1） 餐饮机器人：①智能送餐机器人飞鱼，是擎朗智能推出的最新款智能送餐机器人， 飞鱼具备厘米级别的定位精度，在狭小过道中仍然可以灵活穿梭，有效解决了休 闲餐饮场景下的窄小通道痛点，搭配上全新一代的智能避障与全自主定位导航 功能，能够保障在工作中稳定高效运行。②送餐机器人 T5：T5 机器人搭载自主研发的 SLAM 同步定位与地图构建系统，在餐厅等多种应用场景中稳定高效运 行。依靠编码器，陀螺仪，激光里程计，激光雷达，图像模块，UWB 等保证定 位精度和鲁棒性。③送餐机器人 T1：通过激光雷达+深度视觉+机器视觉等多传 感器融合技术，实现室内高精准导航。T1 能够在室内复杂环境长期稳定自由移 动，且基于强大的 AI 交互引擎，可自定义多套仿生灵动表情包。此外，多台机 器可在同一工作环境下通过中央集成枢纽智能协作，高度配合，提升工作效率。

（2） 引导机器人：引导机器人 Peanut，运用自主定位导航技术开启了商用服务机器 人新篇章，激光雷达、机器视觉、深度视觉、声纳等众多传感器深度融合，实现 复杂环境里更高效稳定地作业，为你带来更强大、更个性化的使用体验。Peanut 拥有双面大尺寸高清广告屏，呈现效果良好。Peanut 还可以凭借智能语音系统 与用户自由对话，并支持具体场景语音对话量身定制。

（3） 医疗机器人：擎朗智能的消毒机器人搭载全新 360°全向避障技术，全面感知室 内动态+悬空障碍物并瞬时反应自动绕障。可实现人机分离，具备多种消毒模式， 能够满足不同场景的消毒需求。开启超干雾化和 UVC 紫外线消毒后，对枯草杆 菌黑色变种芽孢杀灭率可达 99.9999%

（4） 酒店机器人：酒店机器人 W3 的舱位多，空间大。用户可根据需求调整舱室容量， 搭载擎朗智能自主研发的全自主定位导航技术，实现自动学习的酒店通道、电梯 和客房位置，自动规划最优路径来进行导航，确定移动路径，自动避让人和障碍 物，并且可自主搭乘电梯、拨打电话，实现无人陪伴的情况下独自完成各项服务。

上海傅利叶智能科技有限公司

上海傅利叶智能科技有限公司成立于 2015 年 7 月，是一家以自主研发核心康复机 器人技术及产品，为医疗机构及广大患者提供全球领先的智能康复综合性解决方案的高 新技术企业。公司在新加坡、墨尔本、伦敦、芝加哥、广州、珠海、合肥等多个城市设 立了分支机构，销售和服务网络覆盖全球 30 多个国家和地区。现已形成基于康复机器 人为核心的“智能康复港”一体化精准康复医疗服务平台，促使康复服务逐步达到信息 化、标准化、智能化，以推动传统康复医学向现代康复医学的升级转型，最终让人人享 有康复。

企业上云实践：傅利叶智能在云端搭建有智能化康复平台，通过软件的统一开发，对设备运行情况 及用户康复信息进行管理。傅利叶智能可在获取客户授权的基础上，将该平台与医院的 HIS 系统打通，在此平台内实现患者数据回流、沉淀，形成自己的数据库，实现模型训 练、产品迭代，以及增加数据驱动的 AI 处方等新功能。傅利叶智能还通过和上海瑞金 医院合作，完成了脑卒中康复评定的知识图谱的构建，设备端装载有 5G 模块，可以通 过 5G 公域网络及时传递信息。公司希望未来能有更多客户在通过授权和信息脱敏处理 后，将有价值的患者康复信息开放给企业，不断帮助其进行算法优化和产品升级。

贵州翰凯斯智能技术有限公司

贵州翰凯斯智能技术有限公司（PIX Moving）起源于美国硅谷，是一家以滑板底盘 为基础的模块化智能汽车开发企业。项目启动于 2017 年，核心产品是自动驾驶超级底 盘，尺寸大小可定制，灵活匹配不同场景应用，成功打造了无人小巴、物流车、零售车、 清扫车等多款产品，并进入到欧美等全球 20 个国家。团队成员 150 多人，来自意大利、 美国、法国、印度以及日本等全球 6 个国家。已经获得硅谷 SOSV 天使投资；A 股上市 公司勘设股份 Pre-A 轮投资；以及近亿元的 Pre-A+轮融资。

云上实践探索：PIX Moving 日常的采集、存储、标注、算法训练、仿真、评测以及量产数据回传 等自动驾驶全流程工作，都离不开云平台。 1. 数据训练 运用阿里云平台提供的训练环境，通过场景数据库、定制化数据采集标注、数据标 注&数据管理平台等服务，解决了 PIX 自动驾驶从研发初期到落地的训练数据需求。 2. 数据存储 PIX Moving 各类自动驾驶车辆，依靠各类传感器感知和收集周围环境信息，在这 一过程中，会产生海量的数据，通过云端进行存储。 3. 信息协同 PIX Moving 自动驾驶车队，在日常运营中需要进行实时的监控与调度，需要云平 台能力支持全国范围内的信息协同。

北京思灵机器人科技有限责任公司

北京思灵机器人科技有限责任公司（Agile Robots），成立于 2018。思灵机器⼈ 是⼀家全球领先的 AI 智能机器⼈明星企业，于慕尼黑和北京设⽴双总部。其技术源自 于德国宇航中心机器人研究所（DLR/RMC），旨在突破人工智能和机器人技术的界限。 德国宇航中心是世界上最早将智能机器人送上太空、完成人机协作等复杂任务的宇航机 构，也是世界范围内第一家提出力控机器人概念并成功研制出产品的机构。

1. 灵核操作系统（Agile Core.OS) “AgileCore”让思灵机器人的产品更加智能。它支持用户开发和部署下一代机器 人解决方案。平台同时为集成机器视觉和人工智能等功能提供底层架构和技术支撑。 AgileCore为用户根据自身业务特点进行定制化的复杂智能化改造提供强有力的工具与 能力。 2. 七轴力控智能机器人（Diana 7） Diana7是思灵机器人自主研发的高精度智能力控机器人， 关节内置高精度扭矩传感器，具有高灵敏的力控制能力和碰 撞检测能力。采用七自由度冗余设计提高了机器人的运动灵 活度，零空间控制技术使得机器人能够在有限工作空间中灵 活避障，因此可以轻松适应更复杂的应用场景。

3. 通用医疗智能机器人（Diana Med） Diana Med 是思灵机器人自主研发的通用医疗机器人，关节内置高精度扭矩传感 器，具有高灵敏的力感知能力和碰撞检测能力。采用 7 自由度设计，具有灵活的工作 空间和控制模式。主要应用场景包括: 骨科、神经外科、牙科等硬组织的机器人辅助手 术，此外也可用于超声相关的诊疗、康复理疗等。

4. 仿人型五指智能灵巧手（Dexterity Hand） 思灵机器人仿人型五指灵巧手是世界领先的高度集成化和模块化的多指力控机器 人灵巧手，由 4 个模块化的多关节手指和 1 个具有主动对掌功能的拇指组成，整手外观上略小于正常成年男性手，具有拟人的外观和功能。五个手指均具有仿人型的运动轨迹， 得益于拇指的对掌性，五指灵巧手可以复现多种人手的抓取类型。5 个手指均集成有力 传感器和位置传感器等，可实现多传感器融合的抓取算法，以保证机器人手与环境交互 的柔顺性。

5. 智能柔性机器人操作平台（FIP） 智能柔性机器人操作平台是由智能化供料系统和工序柔性的通用化智能操作机器 人平台组成。通过能被快速替换的末端执行器、模块化工具与工装适应新机种换线生产、 产线的自由组线。搭配思灵机器人自主开发的 Agile Core.OS 操作系统，实现新技能加 载、产线布局改变及调整，乃至全智能化生产。大大缩短用户机器人部署时间，为系统 集成商降低集成难度和人力投入成本。

6. 思灵机器人现代化工厂 思灵智造工厂一改传统手工装配方式，自主设计了模块化作业平台的设备，可根据 当前需求工具的型号智能切换对应制造程序，并进行一体式精密生产控制，最终将所有 数据上传到上位机，进行生产数据的追溯，实现产线的数智化管理。工厂还将打造一条 全自动柔性化生产线，运用思灵自研 Diana 智能力控机器人进行产品组装生产，通过 软硬件结合，形成智慧生产模块，实现“智能机器人生产智能机器人”。

北京软体机器人科技有限公司

北京软体机器人科技有限公司成立于 2016 年 3 月，是以北京航空航天大学和美国 东北大学的研发和运营团队为核心组建的创新型科技公司。公司拥有世界软体机器人全 套制造设备及相关工艺设备，为掌握软体机器人全流程设计、制造以及相关控制技术的 公司，在异形，易损物品分拣和包装领域填补市场空白。公司产品已荣获多国质量检测 认证，并拥有国内外知识产权 60 余项，产品远销欧盟、美国、日本等地，服务 3C、动 力电池、食品、汽车零配件等多家行业龙头企业。

1. i-EOAT 智能末端执行器

（1）SFG 系列柔性夹爪：夹爪指间距可调整，可自适应地实现对各 类异形、易损物品的抓取，尤其适用于类球体、扁平圆柱体等形状的 工件。广泛应用于食品、生鲜、3C 电子、汽车配件、日化、物流仓 储、医药等行业。 （2）MSF 系列微型夹具：模仿蟹钳的驱动形式而仿生设计的⼀种创新型柔 性夹具，针对不同生产抓取需求，可提供多种规格尺寸及异形工件的速效解 决方案，在 3C 细小电容/电池、芯片、医疗小试管、珠宝、戒指、电池、 弹簧、手机耳机、塑料齿轮等场景中应用广泛。

（3）IEG 系列电动夹爪：IEG 系列电动夹爪创新的直线驱 动设计，无需更换机器人末端执行器，即可精准部署 位置、速度、作 用力等控制功能，主动调节自适应各种不同形状与尺寸的物体，预集 成软件模块，易于安装和编程，适用于分拣、抓取、放置、组装、包 装、码垛等工序，大幅提升用户生产效率，缩短时间等运营成本。 （4）VFC 范德华力吸盘：又名“壁虎无痕粘合夹持器”，它无需外界 电源和气源，结构紧凑、操作灵活轻巧；强劲的吸附能力和无痕抓取技 术，可轻松妥善应对各种表面平坦或粗糙、光亮或磨蚀、顺滑或有孔物 品的抓取操作。实际应用中近零编程设计，降低操作门槛，大幅提高生产灵活性，适用于前后道包装、小型码垛、分拣取放等领域。

企业上云实践：SRT 负责人表示，机器人企业上云趋势明显，公司也在不断完善各产品数据采集的 标准化工作，目前单台软体机器人设备已经可以实现对生产数据、故障记录、工作日志 等信息的采集，通过加装 5G 物联网模块即可实现设备上云的工作。SRT 可以为客户定 制 MES 系统，帮助企业实现生产环节的控制与管理，并将数据放入云端储存于处理。 针对当前制造业企业上云意愿，负责人表示，传统制造型企业对于上云后生产数据的安 全性仍存疑虑；此外，机器人设备上云过程中涉及到对已有产线的软硬件设施改造的成 本投入问题，也成为阻碍其上云发展的重要因素。未来有待于各产业从业者整体经营思 路的转变，只有充分认识到云上发展的价值，才能推动企业智能化改造的深入发展。

广州高新兴机器人有限公司

广州高新兴机器人有限公司是全球领先的巡逻机器人产品与服务提供商。公司致力 于用机器人守护安全，2015 年首次推出室内巡逻机器人，始终秉持好用易用实用的产 品理念，研发了千巡系列室内外巡逻机器人及通用软硬件平台，为客户提供云边端一体 化机器人系统解决方案。公司锁定安防巡检机器人赛道，矢志成为巡逻机器人第一品牌， 拥有自主知识产权的机器人云平台、机器人 AI 算法、机器人 OS、机器人低速无人驾驶 等核心技术，打造动静融合、人机协同的立体防控体系，助力科技兴警和安保升级，产 品已广泛应用于公安司法、企业园区、工业巡检、高端物业等领域。

企业上云实践：2018 年高新兴机器人充分利用 5G 技术，在业界率先发布 5G 巡逻机器人，凭借 5G“高宽带、低延时、广连接、高可靠”特性解决了巡逻机器人的高延时、高损耗的信 息传输瓶颈问题。随后高新兴机器人在 5G 网络下通过搭建云边端一体化平台，实现了 巡逻机器人的百万台终端接入能力、亿级视频结构化大数据传输能力、毫秒级检索能力、 弹性扩展基础设施能力、深度逻辑分析能力，实现了异常识别、控制响应、告警响应的 毫秒级处理能力，同时支持公有云、私有云、混合云部署方式。

深圳优地科技有限公司

深圳优地科技有限公司成立于 2013 年，是业内已实现无人驾驶设备量产商用化的 企业之一。自有品牌机器人遍布 600 多个城市，已与 9000 多家客户合作，提供平均每 天超 250000 人次的引领、配送等服务，成为室内外移动机器人头部企业之一，是最具 竞争力的末端无人配送网络运营商。

企业上云实践：作为优地机器人背后的”智慧大脑”，阿里云 上承载了一系列的算法和应用程序。管理系统云平 台可负责所有在网机器人进行运维控制，包括机器 人的任务分配调度、最优路径规划、机器人全域物 联、远程工勘、OTA 及运行维护。凭借云计算能力， 优地机器人能够实现室外商圈园区、智慧酒店、智慧文娱三大无人配送场景快速部署， 实时维护；用户亦可通过交互界面可监控机器人状态、远程操控、故障告警、忽略提醒、 健康报告、语音互动等。此外，优地科技自研“UD 应用”提供机器人建模、仿真、训 练、部署和监控机器人学习模型，实现了机器人学习算法的不断革新，为识别精准化， 计算精确化，快速部署化提供了稳定的技术支撑。

上海姜歌机器人有限公司

上海姜歌机器人有限公司成立于 2019 年 12 月，致力于最前沿的机器人导航技术 及群控系统的开发和研究，主要产品是面向仓储和物流环境的自主移动机器人，主打美 妆、鞋服、医药等市场的仓储物流 AMR 机器人解决方案。不同于传统 AGV 仓储物流机 器人，姜歌所切入的 AMR 机器人在入驻仓库现场时，无需仓库停工停产，也无需仓库 主更换货架种类，可快速柔性入驻，适用于当下海量仓储存量市场的自动化升级。 姜歌以“智慧改变物流”为使命，以“成为世界一流企业，提供一流机器人产品” 为愿景，作为一家全球科技公司，凭借着深厚的专业知识和世界级的软硬体设计能力， 立足于解决各种复杂的仓储物流升级问题，推动全球物流和供应链流程的优化。目前姜 歌已与多家仓储客户达成合作，服务的品牌方渗透到鞋服、美妆、医药、百货、零售、 生鲜、电商等行业。

企业上云实践：姜歌创新性引入云技术构建机器人“云端大脑”打通仓储物流业务系统，具备大规 模机器人自动调度协作算法的核心能力。作为仓储物流场景下的人机协作机器人专家， 姜歌利用云平台的灵活底层架构实现了拣货系统、分拣系统、搬运系统及其他自动化系 统与机器人管理系统之间的多系统对接，打造了全新的多场景智能优化系统；通过“云 端大脑”实现了机器人集群统一调度，并利用数据驱动 AI 算法实现了作业策略的优化， 借助云服务厂商的智能化技术让机器人产品更智能。

上海玺农信息科技有限公司

上海玺农信息科技结合“人工智能、物联网、互联网、大数据”，通过物联网科技 为餐饮行业、农牧行业赋能。玺农科技自主研发的全国第一款智能烧烤机器人以技术手 段解决了传统烧烤行业油烟对环境污染的问题、实现了原材料品质管控可溯源，确保消 费者吃到更健康、更环保的美味烧烤，实现 24 小时无人值守不打烊运营。玺农三大业 务板块分别为物联网智能机器人研发制造、羊产供应链、区块链电商。

企业上云实践：公司通过自研开发的小程序 APP 以及基于 IoT、SaaS 的服务系统，形成物联网平 台。消费者通过小程序或者公众号进行线上的点单，并自动成为会员。玺农科技负责人表示，在保证数据安全的前提下，云服务可以更好地推动企业进行 精准营销与设备管理。比如用户信息在云端的汇集，通过大数据的分析，可以根据客户 消费偏好，智能匹配口味需求，再将所有可识别的信息（如个人口味偏好）传到上层软 件层，也可以根据上传的信息了解到公司产品应用广泛的一些场景等。在该云平台中， 所有的设备都可以远程控制，包括设备的补串、清洗、机械故障的检测等。目前玺农科 技在云服务方面与阿里云展开了密切合作，后台的数据管理运用到了阿里云的服务器、 数据库等产品服务。

五、机器人行业云上发展趋势

（一）趋势一：从单体智能到“云-边-端”一体化智能机器人云平台

随着全国各地积极推进“生产换线、机器换人、企业上云”的智能化改造工作，机 器人应用已扩展至各行各业，越来越多的机器人企业也开始选择云上服务。而大规模的 机器人集群在运行过程中产生的海量数据，以及消费者对机器人服务质量有着更加智能 化、人性化、精细化的要求，都对传统的“云-端”架构提出了挑战。现阶段，集中式 的云服务越来越难以满足机器人企业对“大连接，低时延，大带宽”的云资源需求。在 这一背景下，边缘云计算逐渐被引入云服务架构中。

1. “云-边-端”协同一体化基本架构

如今以云计算为承载，融合大数据、人工智能、5G、数字孪生等数字技术于一体的 智能设备，成为机器人企业数字化、智能化发展的重要方向。边缘计算是基于云计算技 术的核心和边缘计算的能力，构筑在边缘基础设施之上的云计算平台，形成边缘位置的 计算、网络、存储、安全等能力全面的弹性云平台。它与中心云和机器人终端共同形成 “云-边-端”三体协同的端到端的技术架构，通过将网络转发、存储、计算，智能化数 据分析等工作放在边缘处理，降低响应时延、减轻云端压力、降低带宽成本，并提供全 网调度、算力分发等云服务。

（1）云平台

云平台汇集了机器人本体通过多种传感器收集的信息，并进行分析处理和安全备份。 云端整合了边缘端及机器人终端的软硬件资源，并将其虚拟化，针对机器人在不同场景 下的存储及算力需求，云平台可以按需进行高效、及时、低成本的协调与调度。此外， 云端的负载均衡功能，扩展了网络设备和服务器的带宽，增强了网络数据处理能力，为 机器人的海量信息交互提供支持。对于大批量、分散式的机器人远程集中管理，云端的 统一调度更便于机器人间的数据共享及高效协同工作。

（2）边缘节点

传统的集中式“云-端”架构难以满足“机器人+IoT”所带来的海量终端数据的增 长，而通过边缘节点就近连接机器人设备，将原本完全由中心节点处理的大量工作加以 分解，切割成更小与更容易管理的部分，分散到靠近机器人的边缘节点去处理，将有助 于提升机器人本体的计算存储能力。由于传输链路缩短，且在 5G 技术的支持下，边缘 服务器可以直接连接到分布式网关，从而大大减少了机器人与服务器的交互响应时间， 有助于推动机器人企业将更多的实时数据放入边缘端处理。此外，云边结合，通过数据 积累与协同训练，能够不断完善知识图谱，更好地调度多机协作、增强机器人对外界环 境的感知、理解和决策能力，赋能机器人本体智能化的提升。

（3）机器人终端

在“云-边-端”协同一体化的架构中，机器人本体的硬件结构将得到优化与释放， 机器人不再需要配置性能高、能耗大的计算和存储设备。终端更多的是通过触觉传感器、 视觉传感器、力觉传感器、超声波传感器、听觉传感器等重要零部件，来对外部环境、 自然语言、雷达数据、突发状况以及地图定位等信息进行采集，并通过专线接入就近的 边缘节点进行处理。与传统的“云-端”架构不同，在更靠近机器人终端的边缘节点赋能下，对于即时性的交互场景，机器人可以协同边缘端进行处理。如导览机器人的咨询 服务应用中，机器人可以将消费者的问询信息即时反馈到边缘端节点，通过对边缘端数 据库的信息检索，快速匹配出最优答案，再反馈给机器人终端呈现。机器人在“云-边- 端”架构下的信息的交互不必只依赖云端响应，边缘端的引入大大减少了延迟的问题， 企业也可以在不增加本体软硬件资源负担的情况下，大幅提升机器人产品的存算能力。

2. “云-边-端”协同一体化带来的变革

（1）资源协同，助力机器人行业降本增效

在整个云边端架构体中，无缝协调三者的资源调度，始终是推动终端稳定高效运行 的工作重点与难点。边缘侧节点通常是数台服务器组成的虚拟化资源池，但是终端的各 类机器人设备体量庞大，通过边缘侧接入边缘平台时长会带来资源短缺的压力。因此无 论是大规模协作集群的工业机器人，还是服务于千家万户的服务类机器人，以及众多接 入边缘节点的传感器设备，都对云边端的资源协同策略都提出了更高的要求。

（2）持续学习和协同学习, 提升机器人的智能化水平

随着机器人应用实践的逐渐深入，人们除了要求机器人具备感知能力，实现智能协 作外，还要求其具有理解和决策的能力，最终实现自主服务。“云-边-端”协同一体化 的架构下，机器人的学习技术不仅包括传统的监督学习能力，还需要增强持续学习、协 同学习、模仿学习、群体学习等能力。 机器人的神经网络不同于人类，其自身的算法设计会使其出现灾难性遗忘问题。当 学习一个新任务的时候，需要更新网络中的参数，但是旧任务提取的知识也是储存在这 些参数中。因此持续学习主要的挑战是在不发生灾难性遗忘的情况下进行学习，当添加新的任务时，之前学习不会随着时间的推移而显著下降。

（3）推动知识图谱与机器人感知、决策的紧密结合

数据中蕴含着巨大的能量，知识图谱是将复杂的信息通过计算处理成能够结构化表 示的数据内容。利用知识图谱技术可以将当前静态无关联的单条知识，转换为具有一定 关联的图结构，从而使机器人具有类人的推理能力。现阶段虽然机器人的人工智能水平 发展迅速，但仍然严重依赖于人类的监督以及大量的标注数据，成本高昂，且缺乏可解释性。单单依靠统计模式或者符号化知识结构的人工智能，缺乏更广泛的数据基础与训 练模型，离强人工智能仍具有较大差距。要提升机器人的智能化水平，知识图谱就必须 和机器学习、感知决策等更紧密地融合起来，突破单一方法及独立运作的瓶颈。

云端与边缘侧以采集的数据为基础，构建平台，通过数据组织、模型计算、知识服 务等，对海量结构化数据、半结构化数据、非结构化数据以图谱形式进行沉淀，搭建企 业级甚至行业级的知识图谱数据库。分散的机器人设备不仅可以通过传感器进行环境感 知，还可以结合物联网技术连接其他智能终端，再上传云侧、边缘侧来进行共享，通过 一定的冗余备份来达到更高的实时性。

（4）强化自适应能力，增强机器人鲁棒性

鲁棒性决定了机器人实际应用中在未知环境下工作的稳定性和异常情况的容错性， 对评价机器人产品服务具有重要意义。如机器人视觉中，鲁棒性意味着机器人要在物体 姿态、光照强度、遮挡角度等不同条件下仍然可以完成图像获取与环境建模等任务，并 保持较高的识别准确度；在餐厅配送场景下，送餐机器人要在穿梭的人群中合理规划行 进路线，并尽可能躲避突发状况，完成正常的避障配送等任务。“云-边-端”协同一体 化架构能够有效解决单体机器人的面对复杂场景时的数据积累与识别的难题，提升机器 人场景自适应能力，增强机器人的鲁棒性。

（5）增强数据安全，保障用户信息隐私性

上云机器人在实际应用中会产生大量的数据交互，攻击者可通过非法访问服务器的 I/O 接口获得企业的敏感信息，或利用虚拟化软件漏洞攻击边缘计算平台以及边缘应用 所在的虚拟机或容器。因此，“云-边-端”融合的机器人系统需要完整的数据安全保障 机制，既要求保证端到端的安全传输，也要保障云边在服务器端的安全服务 [4]。当前， 云平台不断完善云安全防护体系，通过 Web 应用防火墙、DDoS 防护网络、SSL 证书 等产品对业务流量进行恶意特征识别及防护、缓解网络攻击对机器人服务造成的延迟增 加及业务中断、提供数据 HTTPS 加密协议访问等服务，保障云边端数据传输的安全性。 此外，还可通过建立数据安全中心，为机器人企业供敏感数据自动识别、分级分类、大 数据安全审计与数据脱敏等数据安全服务。

（二）趋势二：上云推动机器人向轻量化、柔性化方向发展

1. 机器人轻量化

机器人作为高端制造装备，已被广泛应用于工业、医疗、家居等领域。目前的机器 人产品，尤其是工业机器人，其本体的结构设计虽然满足了刚度、强度的要求，但单体 机器人体积庞大、结构笨重，不仅影响机器人的运动特性，驱动电机也需提供更高的输 出力矩，能源损耗更多，限制了机器人承载上限。此外，当前制造企业面临越来越多的 小批量、多种类的生产需求，产品的迭代速度加快，对工业机器人产线也要求更加灵活。 机器人轻量化能够在保证生产效率的同时，以足够的柔性生产方式应对这些需求。因此， 如何在满足机器人性能要求的同时减小机器人质量，提高机器人的负载自重比，减小能 耗，成为了机器人轻量化研究的重要内容。

2. 机器人柔性化

机器人的柔性化主要是指其机械属性的柔性化。传统的刚性机器人在很多场景下应 用有限。根据国际机器人协会的调查数据显示，全球工业界只解决了 3%-4%的规则刚 性物品的自动化生产搬运问题，剩余 95%以上的柔性异形、易损物品仍在使用人工上下 料。柔性化的机器人本体相比于传统机器人具有质量轻、对目标形状的适应能力强、与环境接触碰撞力小等优点。它可以运用关节的灵活性自适应目标物体的形状、体积、质 量等条件，更加适应工厂生产及服务场景柔性化的需求。

（三）趋势三：上云带来的商业模式和交付方式的改变

机器人企业上云可以凭借云服务按需取用、按需付费和集中管理的特点，更精准地 调配软硬件信息化资源，并探索新的变现方式。无论是云边端存储的大数据价值，还是 基于 RaaS 服务模式下的机器人服务在业内的资源优化配置，“云-边-端”协同一体化 都将会更好地满足工业制造 4.0 时代下企业的价值诉求。

1. 机器人即服务（RaaS）

机器人即服务（Robot-as-a-Service，RaaS）是一种创新的机器人应用模式。在 产品迭代加速、劳动力资源短缺、行业竞争日趋激烈的背景下，RaaS 模式能够帮助因 资金技术劣势而难以使用机器人的中小企业，以较低成本，灵活租用机器人服务，实现 自动化生产制造以及各种服务场景下的人力替代。机器人 RaaS 服务包括多种类型，机 器人企业除了销售机器人产品，还可以为客户提供机器人租赁、代运营，甚至“机器人 +配套”的全场景一体化解决方案。

（2）国外机器人租赁模式成功案例

目前，机器人租赁模式在海外发展较为成熟，极大地缓解了欧美等高新科技产业区 小型工厂劳动力短缺的问题。工业机器人公司 Kuka 提出了“SmartFactory as a service” 的模式。客户可以通过租赁的方式，按需获得基于 Kuka 技术的机器人自动化工厂服务。 该服务为制造企业（尤其是汽车制造商）提供了一个可以将资本密集型业务外包机会， 避免前期投资高昂成本和产线柔性差的风险。公司合作伙伴称，“SmartFactory as a service”模式可以将某些制造产品的上市时间缩短 30％ 。

对于中小企业来说，租赁机器人的模式，可以缓解疫情期间的用工困难。美国芝加 哥的一个超过百年历史的家族式金属冲压厂购买了多台Formic Technologies公司制造的 pitch 结构机器人，每个机器人的租赁价格为每小时 10 美元（约合 63.7 元人民币）， 而当地人力成本每小时需要花费超过 20 美元（约合 127.4 元人民币），大大降低了企 业的人力雇佣成本。有效帮助企业在疫情期间克服难关 [15]。Formic Technologies 公司 将租售服务渗透到生产制造的各个重要环节，根据该公司的测试显示，他们的安装速度 要比传统方法快近 50%。从用户使用该服务的第一天起，运营费用就可节省 42%。

2. 深挖数据价值，推动企业营销模式变革

机器人企业上云可以在云端积累的大量数据，形成隐形的“数据金矿”。云服务厂 商可以赋能企业进行大数据沉淀，如分析判断哪些产品在哪些区域或场景下使用频次较 高，或者根据用户的偏好形成完整的消费者画像，以帮助企业做到精准营销。 服务类机器人由于深入消费场景，除了功能性应用外，机身也可以为承租方提供理 想的营销展示空间。机器人企业可以基于云端的流媒体平台，授权营销者、广告机构、 内容分发商等信息发布权限，根据当前的主题、趋势、热点，制作内容，部署到机器人 终端，在不影响机器人应用功能的前提下，向消费者展示广告及活动宣传。用户通过云 端流媒体平台，可以完成线上制作、定时发布、规模投放等一体化的任务，并根据消费 者的需求，最大化满足内容的个性定制，实现灵活展示，充分挖掘机器人的商业价值。

（四）趋势四：由内向外释放上云红利，赋能大量中小制造企业发展

如今越来越多的企业选择云服务。上云不仅打破了传统 IT 架构、灵活地按需调度云 上资源、节省了企业购买及维护物理服务器与网络设备的成本，而且赋能中小企业，加 速推动其智能化改造的进程。

“共享工厂”模式的探索有赖于云服务厂商的赋能。阿里云的 AICS 产品运用云边 端一体化技术，云上算法搭建/模型训练，云下一体机部署，无需考虑底层成本；边缘 端进行数据采集与实时控制（常规控制、先进控制），保证安全性与数据在线化；云端 汇集多源数据，实现全流程优化，并进行自动化建模及运维。而在交付方式上，AICS 产品结合互联网前沿架构、物联与智能等技术，与埃夫特及集成商能力相结合，打造平 台型工艺算法平台，通过云边一体的协同方式，给集成商及最终用户企业提供易用的数 据、算法、应用工具打造开箱即用的模块化机器人智能应用，实现终端应用场景的快速、 灵活部署。

通过 AICS 算法开发平台，使机器人真正具有了智能属性，机器人可以传承机器人 工程师和工艺工程师相关编程和工艺经验，融合机器视觉等技术，具备学习和进化功能， 以更加适应机器人柔性作业需求；通过 AICS 云边一体的协同，促进机器人上云，基于 高速数据传输及工控一体机等软硬件资源，为机器人智能化打下数据采集、存储、分析、 计算和学习的基础。

目前，阿里云与埃夫特的合作共建的“共享工厂”已在选定在江西赣州进行实践。 江西赣州南康区号称“中国实木家居之都”，当地众多家具企业面临产业升级、安全环 保、人力资源不足等多重压力，迫切需要提升喷漆质量、降低生产成本。这些产业集聚 区都是中小微企业，为实现生产自动化而单独部署机器人难度很大，埃夫特就在当地投 建共享制造中心，用机器人进行集中喷涂，解决了环保的集中控制问题，缓解了喷漆环 节的用工荒、职业病防护等问题。对于埃夫特来说，“共享工厂”模式借助“云边”赋 能，将制造业服务化，推动了当地产业集聚区智能化自动化生产水平的提升，也为企业 应对工业机器人商业化应用难题提供了有效的解决方案。

总结

机器人产业的研发、制造、应用是衡量一个国家科技创新和高端制造业水平的重要 标志。我国多领域智能制造企业顺应新一代信息技术、生物技术、新能源、新材料等与 机器人技术深度融合的技术大趋势，推进人工智能、5G、大数据、云计算等新技术在机 器人领域的融合应用，不断提高机器人智能化和网络化水平。

云计算凭借部署的灵活性、高扩展性、节省成本、提高数据可靠性等优势，赋予了 机器人更多的算力与智慧。而在万物互联的背景下，数据的爆发性增长也促使边缘计算 技术的不断成熟，如今边缘计算在工业制造、物流仓储、交通安防、医疗服务、家庭消 费等领域的应用渗透率不断提升。“云-边-端”协同一体化的架构，助推机器人行业打 破传统 IT 架构的制约，使机器人本体由靠近端侧的大量分散的边缘计算节点接入云端， 通过搭建云边协同管理平台，对边缘计算节点进行统一管理，从资源、数据、服务、应 用、安全、运维等方面实现云边端三体间的协同，为工业制造新时代下各领域机器人产 品的应用与服务提供了重要支持。

阿里云致力于打造云边端一体化的服务管理云平台，现已成为机器人企业智能化升 级的重要支点。阿里云不仅可以为机器人企业提供弹性计算、存储、数据库、云安全、 云网络等丰富且成熟的云产品和各场景解决方案，还通过打造符合中国国情的工业互联 网平台，赋能生态伙伴，帮助合作伙伴更高效、低成本地开发 SaaS 应用，从而更好地 服务中小企业，加速中国企业降本增效，实现国家智能制造产业升级。

相信不远的将来，在云计算、人工智能、5G、物联网等多种新技术的赋能下，我国 将成为全球机器人技术创新策源地、高端制造集聚地和集成应用新高地。机器人产业在 技术+政策的双轮驱动下，将加强关键核心技术攻关，提高创新链整体效能，形成一批 具有国际竞争力的领军企业及一大批创新能力强、成长性好的专精特新企业，为完善国 家创新体系，加快建设科技强国打下坚实的基础。

编辑：JACK