2025 年协作机器人产业发展蓝皮书 2025 年协作机器人产业发展蓝皮书 版权声明 本蓝皮书版权为高工咨询（GGII）所有，相关咨询服务由高工咨询（GGII）提供。 高工咨询（GGII）和所有参编企业对本报告拥有共同著作权。报告有偿提供给限定企业， 应限于企业内部使用，仅供企业在分析研究过程中参考。如企业引用报告内容进行对外使用， 2025 年协作机器人产业发展蓝皮书 序言 2024 年，全球宏观经济呈现缓慢复苏的态势。从具体行业来看，3C 电子行业整体步入 复苏通道；食品、金属制品等行业同比表现向好；新能源汽车增速则继续放缓；光伏和锂电 行业继续处于调整期，行业景气度欠佳。受各行业发展态势的综合影响，中国市场对工业机 器人的需求出现下滑，工业机器人销量出现负增长。 在这 在这一背景下，协作机器人却展现出了较强的市场韧性。随着 3C 电子行业逐渐复苏， 协作机器人订单需求明显提升。与此同时，协作机器人在新能源行业开始实现规模性的突破， 增长表现亮眼。协作机器人可以自动完成上下料、螺丝锁付、组装、焊接、封装、质量检测、 搬运、清扫等工作。 负载方面，市场对大负载协作机器人需求有所增长，众多厂商推出大负载协作机器人产 品，在协作码垛场景中逐渐形成现象级应用，其他行业领域渗透率持续提升，如科研教育等

格物致胜 Wintelligence 2025 中国工业机器人行业白皮书 Wintelligence 格物致胜 目录/CONTENTS Wintelligence 01 02 03 04 05版权所有 报告定义 工业机器人政 工业机器人市 工业机器人应 工业机器人典 策及生态分析 场及竞争分析 用及前景分析 型厂商分析 格物致胜 ·产品文 ，工业机置人产业胜分析 ·工业机暨人整体市场分析 ·扫分产品下油应用行业 基本信息 ·行业主文 ，工业机器人行业动态分析 一扫分产品 .妇分产品趋势分析 主流产品 ·工业机器人展趋势分析 -恒分行业 业植表观 一恒分场量 就略动态 格 扫分供应商 ·工业机器人竞争格恩流空 致胜版权所有 2025年9月 格物致胜版权所有 中国工业机基人行业研究 1/50 i格物致胜 工业机器人行业-产品定义 Wintelligence 基座 支撑整体辅构，部分型号配备行无机构 直接执行任务的留件，可要案天持器（机被天案、瑞吸，真空取附等） 效工具（焊牡、隐柱） 格物致胜版权所有 电动驱动 升扭转控制精款 使用交速问压电机，配合格空减连器（如语速减速置，RW减连器）理 工业机器人 驱动系统 液压驱动 适用于高负效场量（如整运需型工件），但存在空封性要求高的问程 违构简单，喇皮快，但稳定性轻差，多用于轻量级任各 格物 硬件 控制格（主流采用32位微处理器）、传感器（位置，力些，现带等）

AI 赋能，智塑未来 机器人产业的变革与展望白皮书 AI Empowerment for the Future 中国企业变革研究院 CHINA ENTERPRISE TRANSFORMATION RESEARCH INSTITUTE 中国企业变革研究院 CHINA ENTERPRISE TRANSFORMATION RESEARCH INSTITUTE 中国企业变革研究院 CHINA ENTERPRISE INSTITUTE 目录 序章：AI 驱动，机器人产业迈入 “共生时代” 第一章 机器人产业规模扩张与结构升级 01 第二章 人形机器人：具身智能的先锋载体 02 第三章 工业机器人：智能工厂的刚性基石 08 第四章 医疗骨科手术机器人：生命健康的精准伙伴 11 第五章 第六章 百思特赋能机器人企业变革 15 人形机器人自 20 世纪 70 年代发展至今，一直是人类致力于突破的重要技术领域。由于其外观与行为高度拟人化，人形 机器人能够在许多领域替代人类完成任务，尤其是在高危行业，如消防救火、矿井巡查与作业、高架桥检修、有毒有害环 境检测等。近年来，随着人工智能和硬件技术的突破性进展，人形机器人有望为各行各业带来新质生产力变革。 2024

全球协作机器人产业发展白皮书 2025 2025 ——具身智能时代的技术突破与产业重构 � � �版权声明�� � 本白皮书版权为北京铂睿德佳信息服务有限公司（����睿工业）所有，如引 用报告内容进行对外使用，所产生的误解和诉讼由引用方自行负责，本公司不承 担责任。� 未经本公司同意，不得以任何形式将本报告出借、转售、出租、网上发布或 用作其他商业用途。凡使用本报告者均受本条款及本报告一切有关版权之条款约 �8� 1.�人工智能与大模型推动机器人产业跃迁�����������������������������������������8� 2.�具身智能���������������������������������������������������������������������������������������������8� 2.1 智能机器人������������������ 二、� 协作机器人概述�������������������������������������������������������������������������������11� 1.�协作机器人定义�������������������������������������������������������������������������������12� 2.�通用智能机器人����

”或“头豹”的商号、商标，头豹研究院无任何前述名称之外的其他分支机构，也未授权或聘用其他任何 第三方代表头豹研究院开展商业活动。 www.leadleo.com 报告标签：人口老龄化、智慧养老、可穿戴医疗设备、养老机器人、互联网医疗 主笔人：吕佳睿 白皮书 2025/09 中国智慧养老产业 白皮书 | 2025/09 www.leadleo.com 400-072-5588 2 摘要 从全球智慧养老发展格局来看，欧美等发达地区 环，数据显示其使用使高血压早期检出率提升 12.5%，慢性病风险下降4-7%。人工智能云平台 作为数据价值转化核心，通过“设备-平台-医疗” 一体化生态，显著提升服务响应效率。 在产品服务创新方面，养老机器人正向技术融合 与产品分化方向发展，互联网医疗则通过平台适 老化改造、数据互联互通、AI深度融合和服务生 态构建四大路径，打造以老年人为中心的智能健 康生态系统。 综上所述，中国智慧养老产业正通过技术创新、 ◼ 核心观点三：智慧养老产品持续升级，构建 全周期健康管理生态 智慧养老产品正经历从单一功能向系统解决方 案的升级。可穿戴设备通过技术融合形成覆盖 “预防-诊断-康复”的全周期健康管理闭环；养老 机器人向技术融合与产品分化方向发展；互联 网医疗则通过适老化改造、数据互联、AI融合等 路径，构建“设备-平台-服务”一体化生态。这些 创新正推动养老服务从基础照护向个性化、普 惠化的健康管理解决方案演进，为应对老龄化

目 标多、识别维度复杂的痛点，揭示“目标难识别”的核心矛盾；人车家互 联场景针对车辆移动性、家庭网络封闭性、个人终端多样性的特征，剖析 “通信链路跨域跨网难构建”的现实阻碍；智能体互联场景围绕机器人、 AR 设备等交互终端的意图传递需求，指出“通信意图难感知”的技术短板。 基于三大场景的诉求拆解，本白皮书进一步提炼出智能互联面临的“目标 识别精度不足、跨域链路适配性差、意图感知协同性弱”三大挑战。 年）》等政策构建了信息消 费“新三样”（智能网联汽车、人工智能终端、具身智能机器人）的全产业链支持体系，明确推动 其向智能化、网联化跃迁，核心目标是打造“人、车、家”全域互联的新型消费生态。这一政策导 向不仅激活了消费端智能产品的创新活力，更催生了以“协同”为核心的新型智能互联场景。未来， 以智能手机为交互中枢、智能车辆为移动空间、家庭智能机器人为场景化服务载体的“家庭新三样”， 将成为社会新生活的主线条，重构个人日常场景的连接逻辑。 智能化 升级的关键力量。从工业机器人的精密协作到人形机器人的灵活交互，从无人机集群的协同作业到 AGV 小车的群体协同，具身智能体正在重新定义智能系统与物理环境的交互模式。相较于传统的固 定业务模式，具身智能交互的通信需求呈现出高动态性、强突发性和强临时性三大特征。 第一，工业协作机器人场景——多机器人动态任务分配与实时协同 高水平智能工厂中，多台协作机器人需要在共享工作空间内完成复杂装配任务。以汽车生产线为例，

AI 面试官来袭，HR 你准备好了吗？ 第四部分 RPA 一文读懂 RPA、AI 与 HR 的关系 真技术还是伪 AI，HR 如何选择合适的智能工具？ 第五部分 智能聊天机器人 请回答 BERT：HR 聊天机器人强大聊天技能背后的秘密 第六部分 人工智能历史 人工智能演义第一回：阿兰图灵开山鼻祖，达特茅斯豪杰聚义 人工智能演义第二回：遇险阻创始人早逝，敢坚持三剑客逆袭 人工智能演 率，提升 HR 更高的工作效率， 提升岗位和简历的匹配度来减少招聘人才的成本。 在经典的机器学习排序模型中通常分为两种：复杂的人工特征工程 + 简单的模型，简单的人工 特征 + 复杂的模型。本着该原则我们对以文本为主的职位和简历对进行了匹配排序实践。 以 JD 和 CV 对为背景，该场景为经典的机器学习排序问题，目标在于预测 JD 和 CV 是否匹配， 数据集的采集则是来自我司产品 ATS 开放平台，并通过开放平台将 AI 能力开放给所有企业和友商。 e 成科技 AI 开放平台是 HR 赛道首个企业自主研发的聚焦人力资本场景的一站式 AI 能力服务平 台，覆盖简历解析、人岗匹配、HR 机器人等诸多场景，通过 OpenAPI 及需求定制等形式，面 向所有自研系统大型企业、垂直招聘平台、传统 HR 行业厂商等企业用户提供智能化服务。 未来，我们将一直保持高效的创新与研发能力，将前沿的

网络的海量中低速物联网设备， 也能够享受到低时延、高可靠的网络服务，极大扩展了端侧 AI 的应用范围。 在产业实践中，端侧 AI 优先策略已经在多个垂直领域展现出巨大价值。智能制造领域， 基于端侧 AI 的机器视觉质检系统可以在生产线上实时检测产品缺陷，检测速度达到每 分钟 1000 件，准确率超过 99.5%，相比传统的云端方案，不仅消除了网络延迟带来 的生产线停顿风险，还将部署成本降低了 60%以上。智慧城市场景中，搭载端侧 60%提升到 95%以上。在医疗影像领域，生成 式 AI 能够从低剂量 CT 扫描图像中重建出媲美常规剂量的高质量图像，在保护患者健 康的同时不影响诊断准确性。 图：正在研发中的多模态感知机器人，来源同济大学机器人与智能感知课题组 多模态智能原生化也推动了新型传感器技术的发展。2026 年可能会涌现出一批创新的 传感器产品，如集成了边缘 AI 处理能力的智能图像传感器、支持多种气体同时检测的 向演进。随着脑机接口、量子 传感等前沿技术的成熟，人类将能够感知和理解更加丰富的信息维度。同时，多模态 AI 将不仅局限于感知层面，而是深入到认知、推理、决策等更高层次的智能活动中， 真正实现机器对物理世界的全面理解和智能交互。这将为 AIoT 产业开辟全新的应用空 间，创造前所未有的价值机会。 · 6 洞察 3 确定性网络与垂类 AI 模型：面向工业/车路云的"确定性时延+端到端可靠"，

推理，实现了前所未有的计算效率和系统简化。这种技术创新 不仅消除了传统多系统架构的延迟和同步问题，更通过智能负载调度和资源动态 分配，显著提升了系统的整体性能和可靠性。从智能质检到自适应加工，从协作 机器人到柔性产线，负载整合技术正在成为 AI 与控制融合的核心使能技术。 本白皮书将深入探讨这些技术趋势如何重塑制造业格局，特别是负载整合技术在 推动 AI 与控制系统融合中的关键价值，以及英特尔如何携手产业伙伴，通过创新 生产的关键因素。 • 智能化控制算法演进：随着生产环境向智能化发展，控制算法正从传统的开环或闭环控制向具备自适应、预 测和学习能力的智能算法演进。现代控制系统必须能够管理复杂的动态系统，通过集成机器学习技术实现参 数自调优、故障预测和性能优化。 • 多元化负载整合与资源优化：随着自动化控制与信息化、智能化的深度融合，多任务负载整合成为核心发展 方向。现代工业系统需要在单一平台上同时运行实时控制、AI 现的关键 挑战。 • AI 驱动的控制系统变革：在智能算法基础上，AI 技术正在重新定义自动化控制架构，推动从 “传统控制 + AI 辅助” 向 “AI 原生控制系统” 的根本性转变。通过将机器视觉、自然语言处理、大模型推理等 AI 能力深度嵌入 控制回路，系统实现从被动响应到主动感知、从规则驱动到数据驱动、从固定逻辑到自主学习的全面升级， 构建具备自主决策、持续优化和协同智能的新一代控制系统。

证。计算科学以科学模型为基础，通过数值 方法模拟复杂系统，但需要简化模型以及提 高模拟精度，以解决模拟系统精度低且计算 成本高的挑战。随着技术的发展和数据规模 的增长，出现了数据密集型科学的研究范式。 这一范式利用机器学习方法，自动从数据中 发现统计关联，一定程度上避免了提出科学 假设，但无法发现因果关系，且难以分析低 质量数据和发现复杂系统中的规律。当前的 科学研究主要面临系统复杂性的挑战，相互 关联的自然、技术和人类系统受到跨时间和 著提升了全球天气预报能力，实现更长时间 尺度、更高精度的天气预测。普林斯顿等离 子物理实验室利用强化学习优化等离子体控 制，解决撕裂不稳定性问题，加速核聚变能 源的实现 5。加州大学伯克利分校和劳伦斯 伯克利国家实验室利用机器人执行实验，机 器学习规划实验并结合主动学习优化实验过 程，研发用于无机粉末固态合成的自动实验 室 A-Lab，显著提高了材料合成效率 6。 2.2 前沿科学问题与突破路径 2.2.1 如何构建跨尺度的科学智能模型 人工智能凭借强大的数据处理和分析能力， 可以更有效地探索解空间，生成高质量的候 选假设。例如，在纯数学领域，机器学习可 以辅助数学家发现新的猜想和定理 5。科学 研究依赖于实验评估理论。传统的实验设计 和优化方法依赖人工经验和反复试错，成本 高且效率低，如材料合成以及核聚变。人工 智能与机器人技术结合可以实现实验的自动 化设计与执行，并根据实时数据调整实验参 数，优化实验流程和候选对象。