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全球機器人產業趨勢及特征
來源:創新研究 | 作者:今日頭條 人工智能學家 | 發布時間: 2019-09-03 | 492 次瀏覽 | 分享到:

當前,全球機器人市場規模持續擴大,工業機器人市場增速回落,服務、特種機器人增速穩定。技術創新圍繞仿生結構、人工智能和人機協作不斷深入,產品在教育陪護、醫療康復、危險環境等領域的應用持續拓展,企業持續優化產品性能,前瞻布局機器人智能應用,全球機器人產業正穩步增長。

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全球整體市場規模持續增長,服務機器人迎來發展黃金時代

2019年,全球機器人市場規模預計將達到294.1億美元,2014-2019年的平均增長率約為12.3%。其中,工業機器人159.2億美元,服務機器人94.6億美元,特種機器人40.3億美元。


全球機器人產業趨勢及特征



資料來源:IFR,中國電子學會整理

圖1 2019年全球機器人市場結構


(一)工業機器人:銷量穩步增長,亞洲市場依然最具潛力

目前,工業機器人在汽車、電子、金屬制品、塑料及化工產品等行業已經得到了廣泛的應用。隨著性能的不斷提升,以及各種應用場景的不斷明晰,2014年以來,工業機器人的市場規模正以年均8.3%的速度持續增長。IFR報告顯示,2018年中國、日本、美國、韓國和德國等主要國家銷售額總計超過全球銷量的3/4,這些國家對工業自動化改造的需求激活了工業機器人市場,也使全球工業機器人使用密度大幅提升,目前在全球制造業領域,工業機器人使用密度已經達到85臺/萬人。2018年全球工業機器人銷售額達到154.8億美元,其中亞洲銷售額104.8億美元,歐洲銷售額28.6億美元,北美地區銷售額達到19.8億美元。2019年,隨著工業機器人進一步普及,銷售額將有望接近160億美元,其中亞洲仍將是最大的銷售市場。


全球機器人產業趨勢及特征



資料來源:IFR,中國電子學會整理

圖2 2014-2021年全球工業機器人銷售額及增長率


(二)服務機器人:新一代人工智能興起,行業迎來快速發展新機遇

隨著信息技術快速發展和互聯網快速普及,以2006年深度學習模型的提出為標志,人工智能迎來第三次高速發展。與此同時,依托人工智能技術,智能公共服務機器人應用場景和服務模式正不斷拓展,帶動服務機器人市場規模高速增長。2014年以來全球服務機器人市場規模年均增速達21.9%,2019年全球服務機器人市場規模預計將達到94.6億美元,2021年將快速增長突破130億美元。2019年,全球家用服務機器人、醫療服務機器人和公共服務機器人市場規模預計分別為42億美元、25.8億美元和26.8億美元,其中家用服務機器人市場規模占比最高達44%,分別高于醫療服務機器人、公共服務機器人17、16個百分點。


全球機器人產業趨勢及特征



資料來源:IFR,中國電子學會整理

圖3 2014-2021年全球服務機器人銷售額及增長率


(三)特種機器人:新興應用持續涌現,各國政府相繼展開戰略布局

近年來,全球特種機器人整機性能持續提升,不斷催生新興市場,引起各國政府高度關注。2014年以來全球特種機器人產業規模年均增速達12.3%,2019年全球特種機器人市場規模將達到40.3億美元;至2021年,預計全球特種機器人市場規模將超過50億美元。其中,美國、日本和歐盟在特種機器人創新和市場推廣方面全球領先。美國提出“機器人發展路線圖”,計劃將特種機器人列為未來15年重點發展方向;2018年提出《無人系統綜合路線圖》,明確特種無人系統未來發展的關鍵技術主題、階段重點和目標。日本提出“機器人革命”戰略,涵蓋特種機器人、新世紀工業機器人和服務機器人三個主要方向,計劃至2020年實現市場規模翻番,擴大至12萬億日元,其中特種機器人將是增速最快的領域。歐盟啟動全球最大民用機器人研發項目,計劃到2020年投入28億歐元,開發包括特種機器人在內的機器人產品并迅速推向市場。


全球機器人產業趨勢及特征



資料來源:IFR,中國電子學會整理

圖4 2014-2021年全球特種機器人銷售額及增長率


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輕型化、柔性化、智能化趨勢明顯,實踐應用場景持續拓展


全球機器人基礎與前沿技術正在迅猛發展,涉及工程材料、機械控制、傳感器、自動化、計算機、生命科學等各個方面,大量學科在相互交融促進中快速發展,技術創新趨勢主要圍繞人機協作、人工智能和仿生結構三個重點展開。

(一)工業機器人:輕型化、柔性化發展提速,人機協作不斷走向深入

工業機器人更小、更輕、更靈活。當前,工業機器人的應用場景愈加廣泛,苛刻的生產環境對機器人的體積、重量、靈活度等提出了更高的要求。與此同時,隨著研發水平不斷提升、工藝設計不斷創新,以及新材料相繼投入使用,工業機器人正向著小型化、輕型化、柔性化的方向發展,類人精細化操作能力不斷增強。例如,日本SMC致力于為機器人研制高品質的末端執行器,研發的新型汽缸體積縮小了40%以上,質量最高減輕了69%,耗氣量最高減少了29%。日本愛普生首款新型折疊手臂六軸機器人N2,可在現有同級別機械臂60%的工位空間內完成靈活操作;折疊手臂六軸機器人N6采用內部走線設計,其折疊手臂可自然進入高層設備、機器、架子等狹窄空間;T3緊湊型SCARA機器人將控制器內置,避免了在設置和維護過程中進行復雜的布線,大大提高了成本效率并保持較低的總運行成本。德國費斯托(Festo)的新型全氣動驅動機械臂,將剛性的“抓取”轉變為柔性的“圍取”,能完成靈活抓取不同大小部件的任務。

人機協作成為重要發展方向。隨著機器人易用性、穩定性以及智能水平的不斷提升,機器人的應用領域逐漸由搬運、焊接、裝配等操作型任務向加工型任務拓展,人機協作正在成為工業機器人研發的重要方向。傳統工業機器人必須遠離人類,在?;のЮ富蛘咂淥琳現?,以避免人類受到傷害,這極大的限制了工業機器人的應用效果。人機協作將人的認知能力與機器人的效率結合在一起,從而使人可以安全、簡便的進行使用。例如,瑞士ABB的雙臂人機協作機器人YuMi可與工人一起協同工作,在感知到人的觸碰后,會立刻放慢速度,最終停止運動。德國庫卡(KUKA)的協作機器人LBR iiwa可以以每秒10毫米或50毫米的速度抵近物體,并在遇到阻礙后立刻停止運動。優傲e-Series協作式機器人可設定機械臂?;ば醞V溝耐V故奔浜屯V咕?,并內置力傳感器提高精度和靈敏度,滿足更多應用場景的需求。

(二)服務機器人:認知智能取得一定進展,產業化進程持續加速

認知智能支撐服務機器人實現創新突破。人工智能技術是服務機器人在下一階段獲得實質性發展的重要引擎,目前正在從感知智能向認知智能加速邁進,并已經在深度學習、抗干擾感知識別、聽覺視覺語義理解與認知推理、自然語言理解、情感識別與聊天等方面取得了明顯的進步。例如,英特爾開展自適應機器人的交互研究,實現低成本、多種服務、良好易用的機器人交互。由德國宇航中心、空中客車公司和IBM合作開發的球形智能機器人CIMON于2018年7月抵達國際空間站,可與宇航員友好交談,具備向宇航員和相關人員提供技術幫助、警示系統故障等功能。

智能服務機器人進一步向各應用場景滲透。隨著人工智能技術的進步,智能服務機器人產品類型愈加豐富,自主性不斷提升,由市場率先落地的掃地機器人、送餐機器人向情感機器人、陪護機器人、教育機器人、康復機器人、超市機器人等方向延伸,服務領域和服務對象不斷拓展。特別是在醫療服務機器人領域,臨床應用日益活躍,產品體系逐漸豐富。例如,新加坡AiTreat的按摩機器人艾瑪內置傳感器可測量肌腱和肌肉的硬度,通過人工智能和基于云計算的方法計算出最佳按摩方式,模仿人類的手掌和拇指來進行按摩和理療。三星推出健康管理服務機器人Samsung Bot Care,能快速獲取血壓、心率等健康數據, 為用戶提供睡眠質量監控、緊急呼叫服務、減壓音樂治療、藥物攝入量跟蹤以及體育鍛煉指導等智能服務,幫助用戶管理日常身體健康。

(三)特種機器人:結合感知技術與仿生等新型材料,智能性和適應性不斷增強

技術進步促進智能水平大幅提升。當前特種機器人應用領域不斷拓展,所處的環境變得更為復雜與極端,傳統的編程式、??厥交魅擻捎誄絳蜆潭?、響應時間長等問題,難以在環境快速改變時作出有效的應對。隨著傳感技術、仿生與生物模型技術、生機電信息處理與識別技術不斷進步,特種機器人已逐步實現“感知-決策-行為-反饋”的閉環工作流程,在某些特定場景下,具備了初步的自主能力。與此同時,包括液態金屬控制技術和基于肌電信號的控制技術在內的前沿科技將推動新型材料在機器人領域的使用和普及,仿生新材料與剛柔耦合結構也進一步打破了傳統的機械模式,提升了特種機器人的環境適應性。例如,德國費斯托公司研制的仿生狐蝠可通過集成機載電子板與外置的運動追蹤系統的相互配合,實現在特定空間內進行半自主飛行,可用于軍事偵察和通信領域。

替代人類在更多復雜環境中從事作業。當前特種機器人已具備一定水平的自主智能,通過綜合運用視覺、壓力等傳感器,深度融合軟硬系統,以及不斷優化控制算法,特種機器人已能完成定位、導航、避障、跟蹤、場景感知識別、行為預測等任務。例如,歐盟UNEXMI項目團隊開發出地圖繪制機器人UX-1 Robotic Explorer,配備數字攝像頭、旋轉激光線投影儀、多光譜相機、伽馬輻射探測器等多種探測感知設備,可以自動在水下漫游并繪制3D地圖。美國加州大學伯克利分校研發的漂移板雙足機器人Cassie Cal,配備全新的傳感器、控制系統、路徑規劃系統和視覺系統,可以精確估算行駛速度并有效規避障礙物,實現在粗糙不平坦的地形上自主進行滑行、轉彎和上下坡。隨著特種機器人的智能性和對環境的適應性不斷增強,其在軍事、防暴、消防、采掘、建筑、交通運輸、安防監測、空間探索、防爆、管道建設等眾多領域都具有十分廣闊的應用前景。

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企業愈加注重產品形態創新,網絡化與智能化布局齊頭并進


當前,機器人領域領軍企業加大研發力度,聚焦工業互聯網應用和智能工廠解決方案,重視無人車、仿人機器人、災后救援機器人、深海采礦機器人等產品研發,不斷創新產品形態,優化產品性能,搶占機器人智能應用發展先機。

(一)工業機器人:工業互聯網成布局重點,智能工廠解決方案加速落地

行業龍頭發力工業互聯網。隨著新一代信息技術與制造業進一步加速融合,制造業愈加顯著地表現出網絡化、智能化的前沿發展趨勢,機器人龍頭企業紛紛落子工業互聯網,例如,庫卡機器人可與基于云技術的庫卡Connect相連,實現機器人與設備的聯網,實時查看和分析工業機器人的運行狀態,減少系統?;奔?、進行預測性維護等,并通過大數據分析持續提高生產率、質量和靈活性。ABB推出ABB Ability工業云平臺,并與華為展開合作聯合研發機器人端到端的數字解決方案,實現機器人遠程監控、配置和大數據應用,進一步提升生產效率和節約成本。

重點企業聚焦智能工廠解決方案。當前,全球制造業格局面臨重大調整,智能工廠作為工業智能化發展的重要實踐模式,已經引發行業的廣泛關注。例如,發那科(Fanuc)設立Fanuc Intelligent Edge Link and Drive(FIELD)平臺,能實現自動化系統中的機床、機器人、周邊設備及傳感器的連接并進行數據分析,提高生產過程中的生產質量、效率、靈活度以及設備的可靠性。三菱電機打造的智能工廠[email protected],強調“人、機器和IT協同”,可以根據數量、品種、交貨期等指標的變更,靈活調整生產節奏,削減企業總成本以達到推動高端制造和提高企業價值的效果。安川電機推出i3-Mechatronics概念,其中 i3指的是integrated(集成)、intelligent(智能)、innovative(革新),安川電機試圖通過對自身機器人、電機等自動化零件組合和集成控制,實現更智能的制造解決方案。

(二)服務機器人:無人車獲科技龍頭高度關注,仿人機器人研發再度迎來突破

科技龍頭企業重點布局無人車。隨著深度學習算法的興起,人工智能技術取得了顯著進步,目前已在無人車等領域得到了廣泛的應用,以谷歌、英特爾為代表的全球科技龍頭企業紛紛展開布局。例如,美國谷歌旗下自動駕駛公司Waymo計劃在美國密歇根州建立世界上第一家專門生產自動駕駛汽車的工廠,將致力于大規模生產可在特定地理區域內和特定條件下進行完全自我控制的L4級自動駕駛汽車。英特爾自2017年收購以色列科技公司Mobileye以來,加快布局無人駕駛,2017年開展全天無人駕駛試驗,2018年宣布聯合大眾汽車、冠軍汽車集團致力于自動出租車服務商業化,2019年著手部署無人駕駛出租車, 并計劃2020年在耶路撒冷地區試運行。

企業加快仿人機器人設計研發步伐。當前,機器人正快速向人類的日常生活滲透,家庭、教育、陪護和醫療等行業應用的服務機器人越來越多。與此同時,隨著技術不斷創新,機器人模仿人類行為的能力逐步提高,人形機器人的設計也得到進一步推廣。例如,在經歷了液壓驅動后空翻、倒地自行爬起、基于視覺和激光感知的物體識別和規避障礙能力的大幅提升,2019年波士頓動力的人形機器人Atlas又掌握了跑步上臺階、行走獨木橋等能力,驅動系統和動態運動控制系統不斷增強,行動能力越來越逼近人類。

(三)特種機器人:災后救援機器人研制成熱點,采礦機器人開始向深??占渫卣?/strong>

企業聚焦災后救援機器人研發。近年來全球多發的自然災害、恐怖活動、武力沖突等對人們的生命財產安全構成了極大的威脅。為提高?;Χ閱芰?,減少不必要的傷亡以及爭取最佳救援時間,各國相關機構及企業投入重金加大對救災、仿生等特種機器人的研發支持力度,并形成系列成果。例如,波士頓動力的SpotMini機器狗在建筑工地環境下流暢地上下樓梯、繞過障礙物,并且能夠使用機械臂上對攝像頭對現場進行檢查,環境適應性不斷提高,未來可用于危險環境下的定位搜索任務。日本三菱重工推出可與消防員協同工作的消防機器人系統,適應石化廠、核電站等人類難以進入的火災現場,提供多種方案的消防 救援方案。

采礦活動向海底延伸催生深海采礦機器人。隨著人類需求的不斷上升和超強度開采,全球陸地礦產資源大量消耗,海底礦藏成為新的目標,聯合國國際海底管理局(ISA)已批準20余份海底探索和采礦合同,涵蓋數十萬平方英里海域,深海采礦機器人成為海底勘探與礦藏挖掘的主力。例如,鸚鵡螺礦業公司委托英國企業Soil機器動力公司打造了世界上首批深海挖礦機器人,這些機器人在接近零度和超過150個大氣壓下操作,最小的機器人體重達200噸,配有攝像頭以及3D聲納傳感器?;魅巳鲆蛔?,協同作業。由名為“輔助切割機”和“主切割機”的機器人打開通路,并由名為“收集機”的機器人通過內部的管道吸取海水、泥漿,遞送到海面的船只中。

本文摘自中國電子學會《2019年中國機器人產業發展報告》,系工業和信息化部2019-2021年財政專項《我國機器人產業發展水平評估體系構建與智能機器人產業鏈增長點研究》階段性研究成果。

來源:創新研究

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