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2024年中國康復機器人行業市場前景-政策支持,市場需求不斷增加

來源:中商產業研究院     編輯:創澤   時間:2024/7/5   主題:其他 [加盟]

康復機器人是一種輔助人體完成肢體動作,實現康復治療、康復護理等功能的醫療機器人,是工業機器人和醫用機器人的結合。康復機器人的研究貫穿康復醫學、生物力學、機械學、材料學、機器人學等諸多L域,已成為機器人L域的研究熱點。

現有的康復機器人可以從不同角度進行分類。按照功能目的可分為:輔助/替代型和訓練/治療型等;按照其針對的軀體部位,可分為上肢機器人、下肢機器人和手部機器人;按照人機結合的方式,可分為外骨骼式和嵌合式;按照其移動方式,可分為固定式和移動式。

1.政策支持行業發展

近年來,中國政府相關部門出臺了一系列政策,鼓勵和支持康復機器人產業的發展。例如,《關于發展銀發經濟增進老年人福祉的意見》提出大力發展康復輔助器具產業,《“機器人+”應用行動實施方案》提出推動機器人在醫院康復、遠程醫療、衛生防疫等場景應用,《“十四五”國民健康規劃》進一步鼓勵智能服務機器人發展,實施康復輔助器具、智慧老齡化技術推廣應用工程。政策的發布和實施將為康復機器人行業的發展提供了明確、廣闊的市場前景,為企業提供了良好的生產經營環境。

2.技術進步推動行業發展

康復機器人集成了機器人技術、人工智能技術、生物醫學工程技術等多L域的先進技術,實現了更G效、更準確的康復治療。例如,外骨骼機器人融合了傳感、控制、信息、移動計算等技術,為患者提供可穿戴的機械機構。隨著人工智能和機器學習技術的不斷進步,康復機器人將實現更G級別的智能化。它們能夠實時了解患者的康復狀態,動態調整康復方案,為患者提供個性化的康復服務。

3.市場需求不斷增加

中國已進入中度老齡化階段,老年人口比例不斷上升。老年人群體的健康問題成為社會關注的焦點,康復需求持續增長。這為康復機器人市場提供了廣闊的空間。根據數據,約三分之一的人口有康復需求,我國康復需求總人數超過4.6億人,是康復需求大的國家。同時,隨著經濟社會的發展,特別是心腦血管疾病、癌癥等重大的慢性疾病發病總體呈上升趨勢,進一步推動了康復需求的增長。




人形機器人產業發展九大要點

成本控制是當前人形機器人賽道的核心邏輯;聚焦“3+3“核心零部件的技術創新和進口替代;G精度磨床等關鍵加工設備的進口替代有望提速

人工智能時代的制造業進展與期望-人工智能和G級分析可以助力做出更好的決策

更統一的工廠數據管理中獲得哪些優勢,這種工廠數據管理在上下文數據情景中提供OT和IT數據,制造數據管理的任何方面出現問題,都會影響分析結果和人工智能的工作質量

上海機器人產業園產業政策及入住代表性企業

園區入駐243家機器人產業鏈上下游企業,G新技術企業62家,小巨人企業6家,園區已形成機器人特色產業+關鍵產業布局,龍頭企業+中小企業共生的產業集群生態

中國首批11款人工智能大模型通過備案

分別是百度(文心一言),抖音(云雀),百川智能(百川大模 型),智譜(智譜清言)以及中科院(紫東太初);商湯(日日新大模型),上海人工智能實驗室(書生大模型) 和Minimax(ABAB大模型)

畢馬威與聯想集團聯合發布《“普慧”算力開啟新計算時代》

中國算力核心產業規模將不低于4.4萬億元,成為與新能源汽車比肩的超 萬億級G潛賽道,若將視野擴大到算力關聯產業,制造業將成為普慧算力大的潛在市場

機器人+腦機接口+VR+經皮脊髓電刺激的下肢康復新方法

新的下肢康復訓練方法,開發了一種由BCI控制,促進癱瘓腿運動的機器人輔助器具,能夠同步與啟動自主運動的嘗試相關聯的神經元活動和由輔助裝置的動作產生的傳入信號

我國機器人產業場景拓展,“機器人+”應用不斷延伸

中國機器人產業發展邁上新臺階,中國已成為機器人大的應用市場,2022年我國服務機器人產量達645.8萬臺,近些年服務機器人發展較快

人形機器人提供算力支撐:FSD芯片與DojoD1芯片

D一代FSD芯片單個算力72tops,CPU做控制,GPU做圖像處理,NPU為神經處理單元,完全適用于人形機器人;D1芯片32位浮點計算的大性能達到22.6TFLOPs

仿真學習:不斷訓練算法,提升機器人能力

大模型提升仿真學習能力,可大幅提升算法訓練效率,縮短算法與硬件調整時間,J大提G訓練效率,可加快軟件更新迭代

智能服務機器人手部抓取,算法要求JG

確保整個機器人系統工作萬無一失,要求其手爪結構和控制系統要簡單化;使得手爪具備適應各種被抓物體形狀的能力;提G手爪決策的準確性

人形整機平衡與行走步態是基本

軟件層面看通過傳感器獲取機器人的狀態信息,從而控制關節運動實現平衡;合理地規劃踝關節和髖關節,以保持動態行走時重心的穩定

人形機器人行為規劃難度遠G于自動駕駛

人形機器人需完成人類 各種動作,動作連續復雜,需頻繁的物理交互且操作因果性多,算法難度遠G于自動駕駛,來控制機器人身體做出動作規劃 并下發指令
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機器人趨勢
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