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，如科研教育等细分市场均同比増长。值得注意的是，随着负载的逐 渐扩大，协作机器人与工业机器人的边界正逐渐模糊。 当前，协作机器人行业仍处于发展初期阶段，市场基数相对较小，下游应用仍主要在工业领域。GGII 数据显示， 2024 年中国协作机器人销量为 4.0 万台，在汽车及零部件、3C 电子、食品包装、机械加工等工业细分领域合计占比约 随着协作机器人不断向下游应用拓展，建筑行业、餐饮行业等新兴行业应用也逐渐出现在大众视野。基于下游细分 行业的发展趋势，GGII 认为，未来几年，协作机器人在各行业的渗透率将持续提升，整体需求将会延续增长态势。 本蓝皮书以协作机器人为核心，重点阐述了重点核心零部件的发展态势，其中包含减速器、无框力矩电机、关节模 组、力传感器等，结合协作机器人产业链各环节的技术特点，剖析协作机器人市场和技术脉络，同时对协作机器人的

....21 2.3 农业病虫害图像识别...............................................................22 2.3.1 基于机器视觉的农业病虫害自动监测识别系统框 架 23 2.3.2 农业病虫害图像采集方法 ...............................................24 多民族语言农业智能信息处理系统机器翻译流程 .... 60 3.5.3 多民族语言农业信息平台中的翻译关键技术 ..............62 3.5.4 多民族语言农业智能信息处理系统机器翻译结果 .... 63 3.6 农业空间信息决策支持系统 ..................................................66 第 4 章 典型农业机器人 ..... ..............................................................71 4.1 茄果类嫁接机器人 ..................................................................74 4.1.1 研究背景意义 .................................

障数字化 转型工作顺利开展。 2. AI是推进能源央国企数字化的利器 AI人工智能是推动能源央国企数字化转型的利器，AI能够 帮助企业把数字变为知识表达。知识表达以后就可以用机器识 别，而且可以深度搜索，可以提供自动回答问题服务。利用人 工智能技术来优化企业流程、提高生产效率、自动化客户服务 等。具体场景应用包括： 2.1 全渠道客服系统 （1） Udesk全渠道 接入网页、微 信、小程序、APP、企业微信、钉钉、飞书、抖音、微博、美团、饿 了么、WhatsApp、Facebook、Twitter等。 （2） AI文本机器人、语音机器人客服，通过情景重现、语音语义融合， 语义增量自适应，让机器像人一样去理解、去思考，提高客服质 量与效率。 （3） Udesk全渠道客服系统提供图文、音视频、表情包、文件等内容传 输，沟通更流畅，服务不掉线。 2.2 WhatsApp等二十多个国内外服务渠道 ，实现在一个工作台服务多渠道 客户。 （2） 工单系统提供SDK、API等全面的第三方系统对接方式，能够与企业 使用的其他系统实现互通。 （3） 工单系统与在线客服、呼叫中心、智能机器人等产品完全打通， 实现智能服务全场景的深度应用。 2.5 Insight大数据 （1） 可视化拖拽操作，简单易用。自助式的可视化探索分析服务，预置 丰富的数据分析可视化报表，业务数据生成报告，降低业务人员

施进 行调整和改进。 1.2 数据挖掘与预测 AI 技术可以通过数据挖掘和机器学习算法，提取出隐藏在海量数据背后的有 价值信息，并基于历史数据对未来可能出现的问题进行预测。这为企业的生产计 划、库存管理以及供应链协调等方面提供了有力支持，使企业能够更加精准地做出 决策，减少生产风险。 二、智能化生产与机器人技术 2.1 自动化生产线 AI 技术可以实现智能化的自动化生产线，通过自主学习和智能决策能力提高 设备的自我调节功能。例如，基于视觉识别技术的机器人可以对产品进行质量检 测，并在发现异常情况时自动暂停生产，并通知相关人员进行处理。这种智慧工厂 中的自动化流程可以极大地提高生产效率和产品质量。 2.2 协作机器人 协作机器人是一类与人类共同工作的机器人系统，它们通过与操作者进行交互 学习以及与其他设备和系统的实时数据交换，实现真正意义上的协作工作。AI 技 术可用于协助协作机器人的任务分配、路径规划、目标追踪等关键环节，进一步提 标追踪等关键环节，进一步提 高机器人的工作效率和灵活性。 三、智慧物流与仓储管理 3.1 智能调度与路径优化 AI 技术可以通过分析物流运输的相关数据（如货物种类、数量、交通条件 等），自动进行调度和路径优化。这将使企业能够以更低的成本和更短的时间完成 货物运输，提高整体供应链的效率。 3.2 智能仓储管理 智能仓储管理结合了 RFID 技术、人工智能和无线网络技术，通过实时监控和

......................................................................................28 4.5 5G+云端机器人..............................................................................................29 4 ........................................................................................30 4.7 5G+机器视觉................................................................................................. 的 方式在社会上整合技术人员、技能人员、管理人员等各类专业人员 以及物质资源，颠覆传统全生产要素、全业务链条管理的复杂企业 组织形态。未来的制造业将利用 5G 融合创新服务平台技术促进人 与机器成为一个整体，使制造企业遵从统一规则、统一标准开发产 12 品与应用。由于 5G 融合创新服务平台可以显著地降低信息获取、 信用认证以及现场谈判等交易成本，资源云化、能力服务化、管理 虚拟化

......................................................................................28 4.5 5G+云端机器人..............................................................................................29 4 ........................................................................................30 4.7 5G+机器视觉................................................................................................. 的 方式在社会上整合技术人员、技能人员、管理人员等各类专业人员 以及物质资源，颠覆传统全生产要素、全业务链条管理的复杂企业 组织形态。未来的制造业将利用 5G 融合创新服务平台技术促进人 与机器成为一个整体，使制造企业遵从统一规则、统一标准开发产 12 品与应用。由于 5G 融合创新服务平台可以显著地降低信息获取、 信用认证以及现场谈判等交易成本，资源云化、能力服务化、管理 虚拟化

技术基础...................................................................................12 2.1 深度学习与机器学习...........................................................................14 2.2 自然语言处理（NLP）... 融机构提供了更高效、更精准的解决方案。首先，DeepSeek 可以 通过对海量交易数据的实时分析，帮助银行快速识别异常交易行 为，提升反洗钱和欺诈检测的准确性和效率。例如，利用 DeepSeek 的机器学习模型，可以在毫秒级时间内对数百万笔交易 进行筛查，从而及时发现潜在风险。其次，DeepSeek 在客户关系 管理方面也展现出巨大潜力。通过分析客户的历史行为数据和偏 好，银行可以为其量身定制金融产品和服务，提升客户满意度和忠 应金融行业的多样化需求。 2.1 深度学习与机器学习 深度学习（Deep Learning）和机器学习（Machine Learning）作为人工智能领域的核心技术，在金融银行的应用中具 有广泛的实用价值。机器学习通过从大量数据中提取模式并建立预 测模型，能够帮助银行优化业务流程、提升风险管理能力以及增强 客户体验。而深度学习作为机器学习的一个重要分支，通过构建多 层神经网络，能

设备故障预测......................................................................................47 5.1.1 机器学习方法.............................................................................49 5.1.2 预测模型的实现. 析、机器学习和云计算等。这些技术的结合不仅可以实现对水务资 源的实时监控，还能通过数据分析进行预测，为决策提供科学依 据。具体而言，AI 能够帮助水务部门在如下几个方面取得实质性进 展：  提升水质监测的精确性，通过实时传感器收集数据，实现对水 质变化的快速响应。  优化供水调度，利用算法分析用水模式，从而提高供水系统的 运行效率。  强化漏损检测与管理，通过机器学习模型分析管网数据，及时 能、大数据、物联网等新兴技术，以推动数字化转型的进程。例 如，利用物联网技术部署智能水表和传感器实时监测水质与用水情 况，能够为水务公司提供更加精确的数据支持，开展数据驱动的管 理决策。算法分析和机器学习技术可以优化水资源的配置，提高用 水效率，减少能耗和水损失。 一些地方的成功案例显示，通过数字化手段的应用，水务公司 能在明显降低运营成本的同时，显著提高服务效率和客户满意度。 例如，某

实现相应的代 码能力， 减少了对专业编程技能的依赖，降低制造业落地人工智能 技术的门 槛。在生产制造阶段，大模型可以智能调度机器人提高生 产效率， 辅助进行安全检测。大模型能够实时监控和优化生产过程，生成最 优的生产计划和调度方案，通过调度智能生产机器人，辅助完成生 产过程。大模型能够通过监控分析生产现场，发现安全问题，及时 告警提示，提高生产过程中的安全水平。在运营管理阶段，大模型 数据分析和设备管理，帮助制造企业提高生产效率并实现智能 化管 理。 19 在制造业人工智能算法模型方面，传统模型及大模型正在发挥 越来越重要的作用。传统模型中，机器学习与计算机视觉等算法在 制造业中已经得到了广泛地使用。机器学习算法通过从海量数据中 学习并提取规律，实现了设备故障的精准预测、产品质量的严格检 测以及生产过程的智能化监控，有效提升了制造业的运营效率与产 品质量。 制造业与 AI 的融合还体现在智能化的硬件设备， 比如 将工业机器人与新兴的人工智能大模型技术融合，形成智能工业机 器人。与传统的工业机器人相比，智能工业机器人通常更加灵活、 自主，能够在复杂的环境中执行任务，同时具备一定的运动规划、 运动控制和人机交互的能力。在国内大模型厂商中，创新奇智的 ChatRobot 生成式工业机器人，借助工业大模型能力，构建了多模 态、 端到端的视觉－语言

大模型技术.....................................................................................63 5.1.1 机器学习算法.............................................................................65 5.1.2 数据处理技术.. 和配置。 为了确保项目的顺利实施，还需要构建跨部门的协作机制，确 保研发、生产、销售等多个部门的信息流通与协同作战。此外，人 才的培养与引进也是项目成功的关键，企业需加大在 AI、大数据、 机器人等领域的专业人才的投入。 为了验证和优化项目设计，在实施过程中会采用迭代式的方 法，通过建立原型和试点，快速测试和反馈，以确保最终方案的有 效性和可行性。通过这些措施，将确保 MDC 项目顺利推进，最终 力求生产流程的各个环节达到最优状态。例如，利用大数据分析， 可以预测设备故障、排程优化，从而减少停机时间和设备维护成 本。 其次，产品质量的提高同样至关重要。通过智能化检测系统， 能够在生产过程中进行实时质量监控，并运用机器学习模型分析历 史数据，识别潜在缺陷并进行预测性维护。这将大大降低次品率， 促使产品标准化，提升客户满意度。 另外，运营灵活性也是本项目的重要业务目标。借助 AI 技 术，工厂将能够快速响应市场变化、客户需求和个性化定制，提升