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2024年協作機器人行業發展前景-協作機器人單位時間成本僅約6.59元/小時

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

協作機器人屬于工業機器人的分支。區別于傳統工業機器人追求“剛度”的特點,協作機器人更多地追求輕量化、柔性及安全協作性,在應用于工業場景中時,打破了傳統工業場景的局限,在機器人產品與工人之間無需設置隔離欄進行分離,雙方能夠在共同空間中進行近距離交互,實現人機共融協同作業,充分發揮機器人的效率及人類的智能。

按照結構形式劃分,協作機器人可分為單臂協作機器人、雙臂協作機器人等;按照關節軸數劃分,協作機器人可分為7軸協作機器人、6軸協作機器人、<6軸協作機器人,用以滿足不同應用場景對協作機器人靈活性的要求;按照負載能力劃分,協作機器人可分為重載協作機器人、輕載協作機器人、桌面型協作機器人,用以匹配不同負載需求的工作場景。

1.國家政策G頻出臺,鼓勵機器人行業快速發展

協作機器人行業屬于G端裝備制造業,屬于國家戰略性新興產業,是國家從制造業大國發展成為制造業強國的重要抓手。近年來,政府持續加大力度支持機器人行業的發展,出臺了《人形機器人創新發展指導意見》《“機器人+”應用行動實施方案》《“十四五”機器人產業發展規劃》《"十四五"智能制造發展規劃》等政策。國家政策的出臺和落地為協作機器人行業穩健G質量發展營造了良好的生存環境。

2.人口紅利逐步消退,機器換人趨勢愈加顯著

隨著國內人口老齡化加劇和出生率走低,國內適齡勞動力減少、制造業招工困難、用工成本遞增,這些因素加劇了機器換人的迫切性,協作機器人產品可助力企業實現降本增效。從終端客戶使用成本來看,協作機器人單位時間成本僅約6.59元/小時,而人工成本升至37.88元/小時,已接近協作機器人的6倍。隨著協作機器人生產制造成本的降低以及未來勞動力老齡化導致的人工成本上漲,二者單位成本差將會持續擴大,協作機器人的成本優勢愈發凸顯。

3.市場需求持續增長,產品價值鏈不斷延伸

工業場景智能化轉型需求迫切,G技術壁壘、G投資回報、G客戶價值等產業特點為機器人帶來結構性機會,工業場景的深耕及規模化復制、柔性創新解決方案持續衍生能夠為協作機器人帶來龐大的市場需求。同時,協作機器人的技術特點造就了其出色的可拓展性,使其具備了覆蓋眾多非工業場景需求的可能性,隨著物聯網、云計算、人工智能等先進技術持續賦能,可推動協作機器人產品向商業、醫療、教育等新興細分場景滲透,持續延伸協作機器人行業價值鏈,從工業級到消費級有望釋放規模化潛在市場空間。



2024年機器人靈巧手行業發展前景-市場容量將達141.21萬

隨著國內外對機器人靈巧手研究加深,機器人靈巧手應用L域不斷擴大,中商產業研究院分析師預測,2024年機器人靈巧手市場容量將達76.01萬只,2030年機器人靈巧手市場容量將達141.21萬只

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

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;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

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
資料獲取
機器人趨勢
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