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　　機器人的研發、制造、應用是衡量一個國家科技創新和高端制造業水平的重要標志。如今，全球疫情形勢依然嚴峻，在市場需求牽引、技術突破帶動和國家政策支持下，機器人作為協助人類進行生產生活的重要工具，日益成為應對人口老齡化、勞動力成本上升，以及無接觸防疫服務的得力助手，持續推動著社會生產水平提高，為經濟社會發展注入了強勁動能。

　　2022年6月24日，在阿里云城市峰會（青島）上，《2022年中國機器人產業圖譜及云上發展研究報告》（以下簡稱“報告”）重磅發布。報告在中國機器人產業聯盟、青島市工業和信息化局的指導下，由阿里云加速器、行行查牽頭撰寫，協同元璟資本、璞躍中國、深創投創新投資研究院以及10多家明星機器人企業共同參與完成。

《2022年中國機器人產業圖譜及云上發展研究報告》重磅發布

　　報告在分析當前我國機器人市場現狀與產業圖譜的基礎上，對人工智能、5G、云計算、邊緣計算等新興技術賦能機器人智能化、輕量化、柔性化發展進行了理性探討，結合阿里云加速器企業案例探討了機器人企業的上云實踐與成效，提出機器人云上發展趨勢，最終形成了本報告，希望為行業內關注機器人發展的同仁們帶去不一樣的視角。

　　一、機器人行業概況

　　1.機器人分類及市場規模

　　機器人是一種能夠半自主或全自主工作的智能機器，具有感知、決策、執行等基本特征，可以輔助甚至替代人類完成危險、繁重、復雜的工作，提高工作效率與質量，擴大或延伸人的活動及能力范圍。根據機器人的應用環境，國際機器人聯盟（IFR）將機器人分為工業機器人和服務機器人。服務機器人又可進一步分為專業領域服務機器人、公共服務機器人和個人/家用服務機器人。

　　2021年我國機器人市場規模預計達到839億元，其中工業機器人市場規模約為445.7億元，占比53.1%；服務機器人（含特種機器人）市場規模約為393.3億元，占比46.9%。目前我國已成為全球最大的機器人市場。

2016-2021年中國工業及服務機器人市場規模

　　2.我國機器人行業投融資現狀分析

　　根據企查查公開數據統計，2012-2021年十年間，我國機器人行業投融資事件總計2,651起，融資總額超千億元。2021年國內機器人投融資事件291起，同比增長40.6%，其中超過1.5億元的項目有60起，占已披露項目總數的31.4%。從所屬的細分賽道來看，2021年工業機器人投融資項目占比從2020年的23.4%上升至28.6%。此外，公共服務機器人項目占比增幅最大，2021年公共服務機器人投融資事件占比從2020年的17.1%增長至24.5%，提升了7.4個百分點。

　　2022年1-5月，國內機器人投融資事件達到153起，同比增長24.4%。2022年以來資本市場的投入聚焦于倉儲物流、自動駕駛、3D視覺、人工智能、手術/康復機器人、特種機器人、服務機器人等幾個主要領域，投資機構將更傾向于有效降低勞動力成本、國產替代率高的項目，或是有新興技術加持、致力于推動生產及服務的智能化改造的創新型企業。

2022年3月以來我國機器人領域億元級融資事件（不完全統計）

　　3.機器人行業法律法規

　　我國高度重視機器人產業發展，在國家的戰略引領和政策推動下，機器人產業迅猛發展，成為了推動全球機器人產業穩步發展的重要力量。

資料來源：行行查研究中心

　　二、機器人產業圖譜

　　1. 機器人

　　機器人產業鏈主要分為上游核心零部件、中游本體制造和下游系統集成三方面。其中，上游核心零部件主要包括各類零部件廠商，提供機器人生產中所需要的核心組件和功能模塊。中游本體制造和系統集成環節，涵蓋機器人本體制造商以及面向應用部署服務的系統集成商。下游應用主要由不同領域的企業客戶和個人消費者構成，形成巨大的機器人應用市場。

　　2. 國內外代表性企業

　　機器人的生產制造企業眾多，涵蓋研發、零部件生產、本體制造、系統集成等領域。被稱為工業機器人的“四大家族”——發那科、ABB、安川、庫卡，在全球機器人市場中有著舉足輕重的地位。

　　我國作為全球最大的機器人生產及消費市場之一，擁有著如沈陽新松，安徽埃夫特，廣州數控，南京埃斯頓等優秀本土企業。但目前國內的機器人產業整體仍較為薄弱，核心零部件高度依賴進口，近七成的工業機器人市場份額依然被外資企業占據。

　　3.創新型機器人企業圖譜

　　4.機器人企業區域分布圖

　　5.青島市機器人產業概況

　　青島市機器人產業起步較早，目前已初具規模。市委市政府高度重視機器人產業發展，自2020年起提出通過發展壯大整機及系統集成、加強關鍵零部件配套、鼓勵企業上規模、支持企業規范發展、支持建設產業技術研發平臺、支持建設檢測及認證機構及公共服務平臺、支持首臺(套)重大技術裝備研發、加大產品推廣應用力度、支持舉辦機器人大賽活動、設立產業發展投資基金等十項措施推動機器人產業快速發展。

　　經過多年的努力，青島市機器人產業建設取得了巨大的進展。根據企查查公開的企業信息數據，我們對青島市機器人產業鏈所有相關企業進行統計，截止2022年5月，青島全市從事與機器人有關的經營活動的在營企業超過7,500家，從所屬細分領域來看，36.5%企業從事批發和零售業；其次為科學研究和技術服務業，占比為20.9%；制造業、軟件和信息技術服務業占比分別為19.1%和10.1%。從行業分布結構可以看出，青島市機器人相關企業多布局在零部件及終端產品的銷售、科研技術服務以及工業制造領域，而消費級的服務型機器人未來將有著廣闊的市場空間。

青島市機器人相關企業所處行業占比（截止2022年5月31日）

　　三、機器人企業云上發展實踐

　　1.智能制造場景：工業機器人上云促進工業智能化、生產柔性化

　　智能制造領域，機器人企業上云迎合了更加精密、靈活、柔性、高效的生產方式的需求，推動工業生產數字化、網絡化、智能化。以汽車行業為例，中國工業機器人領跑者埃夫特基于工業云技術將傳統的工業機器人與云端智能平臺連接，將部分工藝層的算法和數據遷移到云端，突破了傳統機器人本地硬件在海量工藝數據處理和存儲方面的硬件瓶頸，為機器人智能化奠定了硬件基礎。

　　2.IDC智慧機房場景：IDC運維機器人通過上云提升人機協同效率

　　IDC運維機器人可自主承擔機房的運維工作，完成機房的例行巡查、特殊巡查、環境監測、機柜/服務器/硬盤識別、硬盤更換、服務器重啟和硬盤回收等工作，替代人工運維中重復而繁瑣的工作，有效排查、治理IDC機房的數據安全和資產安全隱患。以阿里巴巴達摩院的天巡機器人為代表，該產品是全球首款具備機械臂控制能力的數據機房運維機器人，可實現IDC機房全天候24小時巡檢。天巡機器人通過視覺-觸覺融合的復雜操作控制算法，具備在數據中心實現“自動更換硬盤、精細化巡檢、自動資產盤點”的三大核心業務能力，為數據中心提供無人值守、無人巡檢和數據安全的完整解決方案。

阿里天巡機器人控制系統RCS云平臺

　　3.智慧安防場景：應對多樣化、復雜化、動態化場景

　　基于傳統安防機器人的上述諸多痛點，安防機器人企業在上云后可以將終端數據分流到邊緣計算節點進行預分析，從而有效降低網絡傳輸壓力和業務端到端時延，并利用云計算技術實現各終端數據的協同共享。通過在邊緣計算節點搭載AI人工智能視頻分析模塊，面向智能安防、視頻監控、人臉識別等業務場景，以低時延、大帶寬、快速響應等特性彌補當前基于AI的視頻分析中產生的時延大、用戶體驗較差的問題，實現本地分析、快速處理、實時響應。通過云平臺與邊緣平臺對機器人終端輸出信息的協同處理實現本地決策、實時響應，打通安防場景下“事前布防預警、現場應急處置、事中閉環管理、事后溯源分析、知識圖譜更新與信息共享”良性循環治理體系。

　　4.智慧醫療場景：上云提升醫療服務水平、優化醫療資源配置

　　我國醫療及康養行業迅速發展的過程中仍存在諸多痛點，如醫療資源分布不均、醫療信息集成、共享困難，醫療器械智能化水平較低等。在備受醫學界青睞的機器人輔助手術領域，現已成為智慧醫療場景中的重要創新應用。手術機器人借助微創傷及其他基礎醫學技術實現人類能力范圍以外的精準手術器械操控。手術機器人需要能夠自主分析數據，通過云或邊緣端的算法處理，將外科醫生雙手的活動復制為機器人本體相應的儀器細微運動，以便安全、快速和準確地為手術提供幫助；同時將數據上傳到云端，在云端進行模型訓練，完善機器人程序，并在適當時機將學習完成的算法更新至機器人終端。

　　5.酒店餐飲場景：機器人終端非實時的管理、維護、監控依賴云平臺

　　酒店及餐飲配送場景下的機器人產品，是低速室內自動駕駛技術商業化落地的典型案例。機器人在長時間的移動運行過程中會產生大量的視覺、位置等數據，這些數據對機器人的定位、導航等有著非常重要的作用。然而單靠機器人的微控制器或者微處理器來實現對視覺數據的處理是遠遠不夠的。企業通過云端控制平臺對移動機器人進行遠程控制，基于SLAM技術對餐廳空間進行構建，來獲取仿真環境下的三維柵格地圖，地圖數據可以上傳至云端存儲并以最快的方式部署給其他需要使用的終端設備中。除了存儲與部署的優勢外，通過云或邊緣端，實現對大量數據的處理及使用，可以減少對機器人終端控制器的消耗。

　　此外，餐飲機器人作為與大眾消費者直接近距離接觸的終端，其在廣告投放方面具有先天優勢。當前餐飲機器人的語音播放或屏幕顯示主要以針對機器人使用商家的宣傳推廣為主，如特色菜、優惠信息等商家自身廣告，未來機器人通過引入廣告流媒體投放廣告或許可以更好實現機器人的商業變現。

　　6.家庭服務場景：物聯網云平臺推動海量終端通信與互聯

　　目前在家庭服務機器人領域，以清潔機器人為代表的家務機器人發展起步較早，市場成長迅速，產業化程度成熟。家庭服務機器人的核心技術包括人機交互、導航及路徑規劃、多機器人協調、人工智能、云計算等，具體涉及語音、語義、處理器、算法、通訊、大數據、物聯網等，以實現家庭服務機器人的自主性、適應性、智能性。其中家庭服務機器人上云是人工智能技術實現的軟件基礎，數以萬計的智能終端布局在家庭或辦公等室內場景中，通過云服務平臺完成調度與部署。此外家庭服務機器人的規模效應使得使用者越多，云端數據庫就越強大，其所沉淀的大數據就越有價值，通過云服務可以形成良好的大數據基礎，為機器人的迭代更新與升級改造提供用戶數據支撐。

　　從萬物互聯的實踐來看，家庭服務機器人將逐漸演變成為連接用戶與智能家居的控制平臺，借助互聯網和云，為其他聯網設備提供隨時、隨地的信息輸入，更可運用人工智能技術進一步代替用戶對其它聯網設備進行自主操控，促進所有互聯設備的高效整合，為用戶提供有價值的智能服務。

　　四、機器人行業云上發展趨勢

　　（一）趨勢一：從單體智能到“云-邊-端”一體化智能機器人云平臺

　　1.“云-邊-端”協同一體化基本架構

　　邊緣計算是基于云計算技術的核心和邊緣計算的能力，構筑在邊緣基礎設施之上的云計算節點，它與中心云和機器人終端共同形成“云-邊-端”三體協同的端到端的技術架構。在機器人領域中，云、邊、端三部分發揮著如下重要作用：

　　云平臺：云平臺匯集了機器人本體通過多種傳感器收集的信息，并進行分析處理和安全備份。云端整合了邊緣端及機器人終端的軟硬件資源，并將其虛擬化，針對機器人在不同場景下的存儲及算力需求進行調度。對于大批量、分散式的機器人進行遠程集中管理，云端的統一調度，更便于機器人間的數據共享及高效協同工作。

　　邊緣節點：通過邊緣節點就近連接機器人設備，將原本由中心節點處理的大量工作加以分解，切割成更小與更容易管理的部分，分散到靠近機器人的邊緣節點去處理，將有助于提升機器人本體的計算存儲能力。由于傳輸鏈路縮短，且在5G技術的支持下，邊緣服務器可以直接連接到分布式網關，從而大大減少了機器人與服務器的交互響應時間。

　　機器人終端：在“云-邊-端”協同一體化的架構中，機器人本體的硬件結構將得到優化與釋放，機器人不再需要配置性能高、能耗大的計算和存儲設備。終端更多的是通過觸覺傳感器、視覺傳感器、力覺傳感器、超聲波傳感器、聽覺傳感器等重要零部件，來對外部環境、自然語言、雷達數據、突發狀況以及地圖定位等信息進行采集，并通過專線接入就近的邊緣節點進行處理。

　　2. “云-邊-端”協同一體化帶來的變革

　　（1）資源協同，助力機器人行業降本增效

　　在整個“云邊端”協同一體化的架構中，無縫協調三者的資源調度，始終是推動終端穩定高效運行的工作重點與難點。三者之間的資源協同具體體現在：

　　計算資源協同：“云-邊-端”架構對計算資源協同要求云端基于虛擬化技術，對眾多分散的邊緣側數據中心的算力資源進行按需調度，滿足邊緣側應用對資源的需要。此外，5G通信技術、無縫漫游技術的普及，使得機器人終端到邊緣節點的延遲可達到毫秒級，推動機器人非實時算力需求能力從單體終端中得以解放。

　　存儲資源協同：邊緣節點可就近為機器人本體提供存儲資源支持，減輕機器人終端的存儲壓力。此外，邊緣端可對圖文、視頻等數據進行預處理及緩存，再將其匯集到云端。當邊緣節點存儲能力不足時，部分對即時性要求不高的信息可以上傳云端保存，并根據實際需要，通過云邊協同調度使用。這樣可以節省邊緣側存儲資源，并使云邊端配合更加緊密，為企業積累大量的有價值的數據信息。

　　網絡資源協同：邊緣節點與云平臺的連接網絡可能存在多條，在機器人集群大通量的數據交互時間段，如果距離最近的網絡鏈路發生擁塞，云端的網絡控制器可以進行感知，并將流量引入到較為空閑的鏈路上。網絡資源的協同將有效減少復雜網絡中各種路由轉發和網絡設備處理的時延問題，獲取到更低延時，更加能大幅減少網絡傳輸和多級轉發帶來的帶寬成本，提升機器人的服務效率。

　　（2）持續學習和協同學習, 提升機器人的智能化水平

　　在“云-邊-端”一體化架構下，為了增強機器人持續學習能力，工程師利用諸如知識蒸餾等遷移學習、領域自適應的方案，通過在云端訓練的“教師模型”去傳授邊緣端“學生模型”的大部分知識，機器人本體則通過通用的模型建立基本的環境交互能力，然后根據完成任務所需的技能，通過邊緣節點的反饋與調度，自主地從云平臺中找到更多相關數據，并進行增強訓練、模仿學習、技能遷移。

　　“云-邊-端”協同一體化的架構，致力于打造一個整合機器人集群間，以及基于物聯網技術下的機器人與各智能設備間的數據交互平臺。充分利用云的大規模并行處理能力和大數據處理能力，通過各邊緣節點，匯集單體采集的數據，在云端對機器人進行模型訓練，最終將數據模型共享至每臺機器人終端，提高機器人在集群范圍內的協作學習及解決復雜問題的決策能力，增強了單體機器人的智能化水平。

　　（3）推動知識圖譜與機器人感知、決策的緊密結合

　　云端與邊緣側以采集的數據為基礎構建平臺，通過數據組織、模型計算、知識服務等，對海量結構化數據、半結構化數據、非結構化數據以圖譜形式進行沉淀，搭建企業級甚至行業級的知識圖譜數據庫。分散的機器人設備不僅可以通過傳感器進行環境感知，還可以結合物聯網技術連接其他智能終端，再上傳云側、邊緣側來進行共享，通過一定的冗余備份來達到更高的實時性。憑借云邊賦能，機器人可對各類場景下出現的新問題、新事件與云或邊端知識圖譜數據庫做快速比，通過圖表特征得出異常結構和異常點，做出快速而準確的決策。并以積累的知識圖譜為基礎，在云端或邊緣端對機器人進行一站式模型訓練及部署，無需依賴本體算力環境，使機器人變得更加智能。

　　（4）強化自適應能力，增強機器人魯棒性

　　機器人被部署到現場后，面對復雜多變的環境，需要對場景中的人、物、行為等進行長期觀察，并結合相關的知識圖譜和統計模型，總結出使用者偏好或突多類發問題的解決方案，據此來預測并做出合理的決策。為增強機器人的魯棒性與自適應能力，云服務商可以在云端開發相關的自適應機器人交互軟件庫，將其統一部署在機器人終端。通過云端資源的賦能，在環境感知的基礎上，為機器人提供自主學習功能，包括自適應的人員識別功能、個性化的知識圖譜、自適應的物體檢測和分割，甚至對使用者的自適應情緒識別等功能。

　　（5）增強數據安全，保障用戶信息隱私性

　　云平臺不斷完善云安全防護體系，通過Web應用防火墻、DDoS防護網絡、SSL證書等產品對業務流量進行惡意特征識別及防護、緩解網絡攻擊對機器人服務造成的延遲增加及業務中斷、提供數據HTTPS加密協議訪問等，保障云邊端數據傳輸的安全性。邊緣端與機器人本體也需要保證重要的隱私數據的物理安全和安全相關應用的代碼安全，不斷完善“云-邊-端”安全防護解決方案，通過對機器人資產、安全事件、威脅情報、流量進行全方位的分析和監測，實現針對邊緣網絡的安全態勢感知。為解決行業內及企業間的數據孤島與數據隱私問題，“云-邊-端”架構還可以借助聯邦學習，在不泄漏各方隱私數據的前提下，完成模型的訓練與推理。

　　（二）趨勢二：上云推動機器人向輕量化、柔性化方向發展

　　1. 機器人輕量化

　　目前機器人本體的輕量化主要利用新材料及結構優化等方式實現。前者主要使用低密度的新型材料，如利用碳纖維等復合材料制作機械臂。相比之下，結構優化的方法只需改變結構形狀，成本低且容易實現。“云-邊-端”一體化架構下，機器人可將需要即時處理的數據就近在邊緣云上完成，而復雜、大規模的全局性任務則交由中心云匯總和深入分析，中心云與邊緣云統一管控、智能調度。這一協作方式，有助于釋放傳統機器人智能單體軟硬件資源負擔，優化機器人的產品形態，達到機器人輕量化的目的。

　　2. 機器人柔性化

　　材料方面，越來越多的機器人開始嘗試由可產生大應變的柔軟彈性材料制造，如硅膠、形狀記憶合金（SMA）、電活性聚合物（EAP）等新材料。形態結構方面，傳統的剛性機器人需要在關節末端加裝多個傳感器，而軟體機器人為了把一整塊電子元器件、電路板放到機器本體里，采用不同角度、方向，分散均衡受力，使其適應較為苛刻的工作環境。此外，工程師還通過模仿人類肢體關節的靈活性進行仿人型設計，以增強機器人對不規則目標物體抓取的適應能力。與產品的物理屬性相適應，在軟件層面，企業為工業機器人本體搭載了柔性測試系統。“云-邊-端”協同一體化的架構，可以全方位采集機器人關節末端的力控與視覺傳感器反饋的運行數據，將不同品類工件的質量、體積、空間形態等信息以及其對應所需的力控、角度等抓取數據進行存儲，基于海量的樣本數據在云或邊端對機器人進行模型訓練，增強機器人應對多品類場景的自適應能力，進而推動機器人產線的柔性化作業。

　　（三）趨勢三：上云帶來的商業模式和交付方式的改變

　　1. 機器人即服務（RaaS）

　　機器人即服務（Robot-as-a-Service，RaaS）是一種創新的機器人應用模式。近年來，機器人租賃日漸興起并發展成熟，成為了RaaS服務的重要方式。根據企業用戶資金調度、售后服務、技術支援等需求的不同，市場出現多種租賃模式，主要包括直接租賃、融資租賃、售出租回及先租后售等。

　　2. 深挖數據價值，推動企業營銷模式變革

　　機器人企業上云可以在云端積累的大量數據，形成隱形的“數據金礦”。云服務廠商可以賦能企業進行大數據沉淀，如分析判斷哪些產品在哪些區域或場景下使用頻次較高，或者根據用戶的偏好形成完整的消費者畫像，以幫助企業做到精準營銷。服務類機器人由于深入消費場景，除了功能性應用外，機身也可以為承租方提供理想的營銷展示空間。機器人企業可以基于云端的流媒體平臺，授權營銷者、廣告機構、內容分發商等信息發布權限，根據當前的主題、趨勢、熱點，制作內容，部署到機器人終端，在不影響機器人應用功能的前提下，向消費者展示廣告及活動宣傳。

　　（四）趨勢四：由內向外釋放上云紅利，賦能大量中小制造企業發展

　　1.打通基礎服務，構建適配多場景的標桿應用

　　云服務商基于工業互聯網底座、業務和數據的云邊雙中臺技術架構，在云端為機械裝備制造業企業提供一體化解決方案服務，加速推進裝備制造業與高技術服務業的融合發展。除了構建夯實的基礎、實現開放、可復用的基礎服務之外，同時也圍繞設備運維服務、非標定制服務、云MES應用等企業的眾多業務場景構建標桿應用。

　　2.云端低代碼幫助中小企業便捷開發各類應用

　　云端可以為中小企業提供應用開發的一站式低代碼開發服務，云服務商致力于打造高效、高性能的拖拽式低代碼開發平臺。低代碼以云開發作為底層支撐，提供高度開放的開發環境，將繁瑣的底層架構和基礎設施抽象化為圖形界面，通過行業化模板、拖放式組件和可視化配置，針對機器人服務的不同場景需求，快速構建多端應用，免去了代碼編寫工作，降低了算法工程師編程的難度與門檻，能夠有效解決中小企業IT能力不足的問題。

　　3.成熟的行業解決方案+行業工具包/算法包

　　云端可匯聚多種成熟的產品與解決方案，適配不同類型機器人的應用場景需求。如針對工業機器人集群大通量、低延時的數據傳輸問題，云服務商可以為其提供專業的DTS服務，支持關系型數據庫、NoSQL、大數據等數據源，集數據遷移等功能于一體，解決公共云、混合云場景下，遠距離、秒級異步數據傳輸難題。而針對需要與消費者廣泛交互的服務型機器人，云端的分布式實時分析型列式數據庫服務具有高性能、開箱即用、企業特性支持，可廣泛應用于流量分析、廣告營銷分析、行為分析、人群劃分、客戶畫像、數據集市、網絡監控等業務場景。

　　4.“區域共享工廠”模式賦能中小企業智能化改造

　　區域共享工廠的模式能夠根據不同場景下的訂單需求，依其流水線特點智能切換對應的制造程序，并進行一體式精密生產控制，滿足小批量混線生產的柔性需求，賦能眾多中小企業的智能化生產。國內工業機器人頭部企業埃夫特，遵循市場邏輯，創新探索出“區域共享工廠”模式。在這一模式下，機器人企業可以在產業集聚區，針對中小制造業企業的多品類、小批量的生產需求，部署適配的機器人工廠，中小家具企業不必自己建設、操作噴涂、焊接等機器人生產線，用不起、不會用的問題迎刃而解，以較低的成本使用機器人，既化解了“用工難”，也降低了工人職業病防護風險。