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 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

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。

正逐步加大对底层技术基础设施的投资：搭建具备可 扩展性、灵活性与安全性的技术栈，以支持跨业务领域的各类AI工作负载。组织普遍认识到，若 缺乏功能完备的AI基础设施（包括云计算平台、数据分析能力与机器学习框架），将难以部署和 规模化推广先进的AI解决方案。 对技术栈的投资不仅能增强AI能力，还能促进与现有IT系统的整合，进而实现更顺畅的工作流程 与更高效的数据编排。AI与云技术、边缘计算及 业务挑战。约63%的全球雇主将技能短缺视为业务转型的主要障碍，其优先级甚至高于对资本投 资的担忧或监管层面的阻碍。受影响最严重的技能领域包括AI与机器学习、网络安全、数据科学 与分析，以及云计算；这些领域构成了数字化转型与AI驱动工作流程的技术核心，却长期面临严 重的人才短缺。 以AI与机器学习专业人才为例，市场需求大幅激增，三分之二的雇主正积极计划招聘该领域人 才。与之矛盾的是，40%的组织也预计将在部分领域 的职能领域依 次为客户服务支持（74%）、运营管理（68%）及财务（61%）。这一结果表明，AI的价值远不 止于后台流程自动化，它还在改变客户交互及关键业务领域。 在客户支持领域，AI赋能聊天机器人和虚拟助手，不仅提高了响应速度，还能让人工客服专注处 理复杂问题。在运营管理领域，AI可优化供应链与工作流程、预测潜在故障，并实现重复性任务 的自动化。财务团队则借助AI开展欺诈检测、自动化报告生成、交易处理及高级数据分析工作，

决问 题、优化流程和辅助决策的科学，其核心在于使机器具备一定程度的感知、理解、 推理、学习和决策等能力，实现人机交互，提高计算机的智能化水平。 1. 人工智能的发展历程 随着计算机技术的飞速发展、算法的不断优化、算力的大幅提升，AI逐渐从理论走 向实践，并在多个领域取得了显著成果。如今，AI已经广泛应用于语音识别、图像 识别、自然语言处理、机器翻译等领域，成为推动社会进步的重要力量。 AI的 AI的发展历程可以追溯到20世纪50年代，“图灵测试”是其中一个重要里程碑，它 作为评估机器是否具有智能的标准，奠定了AI的理论基础。当时的科学家们开始探 索计算机是否能够像人一样思考和解决问题。人工智能发展历程如图1-1所示。 6 图1-1 人工智能发展历程 （1）知识表示与推理 20世纪60至70年代，专家系统成为AI的研究热点，这些系统通过存储大量的专业知 识和经验来模拟专家的决策过程。I 疗方案制定。在实际应用中，Watson已经成功辅助医生诊断出了多种复杂疾病，并 提供了个性化的治疗建议。 （2）机器学习 20世纪80至90年代，随着统计学习和神经网络等技术的兴起，机器学习逐渐成为AI 的主流技术，使机器能够从数据中自动学习并改进其性能。典型应用场景有“图像 识别与分类”“自然语言处理”（NLP）等。相关案例展示了机器学习在各个领域 中的应用潜力，例如：苹果的Siri和亚马逊的Alexa是自然语言处理的典型应用，

的实践进一步证明了 MoE 技术 在行业场景中的灵活性与实用性，为企业智能化转型提供了强有力的支持。 来自于 DeepSeek 的小插曲 序言 2 DeepSeek 的 MoE 技术架构 添加小易机器人，体验 AI 助手 专家团队 李绪红教授 复旦大学企业管理系主任、博士生导师、富布莱特学者，同时也 是 Journal of International Business Studies HR 管理效率，更在深层次上带来人力资源运作模式的变革。 AI 应用落地 为企业人力资源管理注入新活力 1.1 认识 AI-HR 所谓 AI-HR，是指将人工智能技术应用于人力资源管理，并通过机器学习、自然语言处理、数据挖掘等技术，优 化招聘、培训、绩效评估、员工关系等人力资源各个业务模块。近年来，随着 AI 技术的成熟和普及，AI-HR 逐 渐从概念走向实践，成为企业提升竞争力的重要工具。 逐步参与到决策 辅助中；同时，以 HRBP 为代表，AI-HR 的价值定位不再局限于传统的 HR 职能模块，转而成为赋能公司战略 意图实现的伙伴； 发展至今：越来越多重复性、有明确流程的工作被机器替代，同时，企业或人力资源产品借助 AI 能力开始探 测心理需求、参与激励方案设计等研究。人机配合的新兴用工模式由此兴起。与此同时，如何寻求更科学合理 的人机配备比例，从而实现 AI 投入成本最小、HR

P93 财务共享服务中心新思维 P94 智能机器人 P95 报表订阅机器人 财务人员为业务部门提供数据 服务，定期查询报表数据，整 理后分发给各部门（如每月快 报数据 / 预算执行情况）由于 报表数据的类型多、技术含量 低，又属于定期性的重复操作， 因此必然会耗费财务人员的精 力。报表订阅机器人可根据各 业务部门需求定制报表，最后 作，将财务人员解放出来 资金对账机器人 资金对账机器人可自动执行对 账任务，完成所负责账户的自 动对账及定期生成余额调节表， 并以邮件方式反馈对账结果。 通过资金对账机器人可对接不 同银行账户、收款类型的对账 规则，实现银企对账工作，并 提供对账单记录自动下载，并 按要求整理成导入格式，自动 导入对账单 税费计提机器人 税费计提机器人，可根据预设 单生成的凭证，完成凭证的传 递 财务机器人 P96 自助报账终端 自助报账终端，即企业级实物 数字化智能终端，它涵盖票据 交收、票据自动查验、业务智 能衔接、实物及进度跟踪等 功 能，全局覆盖企业各类票、 证、 单的交收管理，满足跨部 门协 同、跨系统衔接的票据 全生命 周期管理 凭证归档打印机器人 凭证归档打印机器人，可自动 登录各系统，核对后按装订要

保障等四层架构，数据基础设施企业包括数据流通利用设施 企业、算力设施企业、网络设施企业和数据安全企业等。其 中，数据流通利用设施企业和算力设施企业是数据基础设施 企业的主要形式。 7.人工智能企业 人工智能企业是指利用机器学习、深度学习、自然语言 处理、计算机视觉等人工智能技术，从数据中提取洞察、做 出预测、自动化决策或执行任务，从而解决复杂的商业和社 会问题的企业，包括基础大模型企业、垂直大模型企业、智 能 18 指标型数据产 品 指以结构化或半结构化方式组织和呈现的知识信息，包 括但不限于知识库、知识图谱、分析报告等。 19 知识类数据产 品 指基于机器学习训练形成的智能化模型产品，包括但不 限于自然语言处理模型（如机器翻译、文本生成）、计 算机视觉模型（如场景理解、动作识别）、语音识别模 25 型（如语音转文字、声纹识别）、预训练大模型（如大 语言模型）、垂类微调大模型（如医疗、金融等行业专 可信安全的企业；数据基础设施企业是指依托网络和算力 支撑，提供数据安全可信交换、高效流通利用基础设施的 企业，主要包括提供算力一体化服务的企业和提供数据空 间建设和运营的企业。人工智能企业是指利用机器学习、 深度学习、自然语言处理、计算机视觉等人工智能技术， 从数据中提取洞察、做出预测、自动化决策或执行任务， 从而解决复杂的商业和社会问题的企业，包括基础大模型 企业、垂直大模型企业、智能体企业、智能算法企业、智