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2024工業機器人方向行業研究報告-物流機器人行業的人才現狀、挑戰以及招聘建議

來源:海伯G斯管理咨詢     編輯:創澤   時間:2024/10/21   主題:其他 [加盟]

智能物流系統的興起,尤其是物流機器人的應用,正在重塑物流管理的未來。這些機器人以其準確性、G效率和自動化優勢,不僅大幅提升了物流效率,還顯著降低了對人力的依賴,引L物流行業邁向一個全新的智能化時代。 太俠今天分享的是《2024工業機器人方向行業研究報告——物流機器人篇》,來源:HG海伯G斯研究團隊。

報告概要:

這份報告深入探討了物流機器人行業的當前發展狀況和未來機遇,同時分析了物流機器人行業的人才現狀、挑戰以及招聘建議。

物流機器人以其在準確性、效率和自動化方面的優勢,正在成為物流行業不可或缺的一部分。

中國物流機器人市場近年來發展迅速,行業規模不斷擴大,企業數量急劇增加。然而,市場競爭激烈,產品同質化嚴重,這要求廠商不斷創新以保持競爭力。

此外,報告還指出,物流機器人行業的人才需求量大,但目前存在顯著的人才缺口,特別是在機器人操作系統和多模態機器人等核心L域。

報告目錄:

人才策略與建議

物流機器人行業發展現狀

分類

背景

國內市場現狀

物流機器人行業發展現狀 | 海外市場現狀

物流機器人行業發展現狀 | 政策利好

物流機器人行業發展現狀 | 產業生態圖譜

物流機器人行業發展現狀 | 核心技術

物流機器人行業發展現狀 | 國內競爭格局

物流機器人行業發展現狀 | 海外競爭格局

物流機器人行業發展現狀 | 人才現狀



附件:2024工業機器人方向行業研究報告-物流機器人行業的人才現狀、挑戰以及招聘建議



智能人形服務機器人在智慧物流L域的應用

倉儲管理與揀選能根據訂單信息G效完成商品的分揀、打包工作;自主導航與調度通過管理系統實時調度,提G整體作業效率;指導操作等服務場景,提升物流服務質量

智能人形服務機器人在3C電子制造L域的應用

精密裝配與操作進行準確的抓取、放置、組裝等操作;柔性化生產線作業實現產線的快速調整和重組;危險環境替代工作可替代人工,保障人員安全

智能人形機器人在工業制造L域的應用前景-更好的適應性和靈活性

人形機器人需要具備G精度、G速度和G穩定性的運動控制能力;人形機器人的研發和生產成本相對較G;人形機器人的研發和生產成本相對較G

主要人形機器人應用場景及市場推廣計劃

特斯拉 Optimus預計 Optimus 可能將大規模量產至百萬臺量級;1X Technologies EVE(雙輪)目標是部署 150-300 臺機器人;小鵬 PX5銷售場景進行實地應用

中國人形機器人市場規模預測及發展趨勢:市場規模為 21.58 億元

2024 年中國人形 機器人市場規模為 21.58 億元,到 2030 年將達到近 380 億元,2024-2030 年 CAGR 將超過 61%,中國人形機器人銷量將從 0.40 萬臺左右增長至 27.12 萬臺

人形機器人市場規模預測及發展趨勢-銷量將從 1.19 萬臺增長至 60.57 萬臺

2024 年人形機器人市場規 模為 10.17 億美元,到 2030 年人形機器人市場規模將達到 150 億美元,2024-2030 年 CAGR 將超過 56%,人形機器人銷量將從 1.19 萬臺增長至 60.57 萬臺

2024中國具身智能創投報告:背景現狀、技術原理與路線、國內創業格局

具身智能整體火熱的融資狀態短期來看有望延續,具身智能機器人公司預計今年年內開始推進各自產品在汽車工廠、商超等實際生產環境中部署和收 集數據

人形機器人何時迎來量產-量產環節的時點100萬臺

伴隨大模型的開源與英偉達cuda機器人生態系統的開放,部分機器人公司商業化進展較快;軟件算法的進步是產品功能提升和應用場景擴展的關鍵

2024年具身智能產業發展研究報告-人形機器人的商業化挑戰與市場潛力

探討了具身智能的發展歷程、現狀、產業鏈分析及未來趨勢,特別關注了人形機器人的商業化挑戰與市場潛力;具身智能將發展跨模態交互、自適應學習能力

AI機器人產業報告-產業現狀,趨勢和展望,核心技術,關鍵模塊

預測了AI機器人的發展方向,人機協作、G精度和G速度、多樣化應用場景以及自主學習和自適應能力;AI機器人所需的核心技術,計算機視覺、人機交互與理解、語音識別與處理、自主導航與決策等

人形機器人十大趨勢展望-機器人大規模數據集,多模態大模型等

一是人形機器人專屬部組件與材料;二是人工智能賦能人形機器人設計;三是人形機器人運動智能;四是人形機器人多模態大模型;五是人形機器人大規模數據集

2024年人形機器人核心場景發展洞察研究報告-展覽講解及科研場景已經落地

人形機器人的互動能力使其在商用及家用服務中具有較好的應用前景,目前展覽講解及科研場景已經落地,普遍方案只是在局部小范圍的可控條件下實現少量復雜任務
資料獲取
機器人趨勢
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2024汽車AI大模型TOP10分析報告
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