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

.........................................66 第 4 章 典型农业机器人 ...................................................................71 4.1 茄果类嫁接机器人 ....................................................... .......77 4.1.5 存在问题与发展策略 ......................................................78 4.2 果蔬采摘机器人 ........................................................................79 4.2.1 研究背景意义 ...... ........81 4.2.5 存在问题与发展策略 ......................................................82 4.3 大田除草机器人 ......................................................................83 4.3.1 研究背景意义 ........

Udesk全渠道客服系统广泛覆盖国内外服务渠道，可接入网页、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。 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 以工作中常见的场景为例，IT运维工程师常常面对很多简单的工作 咨询例如： “电脑蓝屏怎么办？”、“Office怎么激活？”、“打印机怎么连接？”、“密 码忘了想 重置”等等。对此，企业可以通过AI文本机器人接待的方式， 让有IT运维支持需求的员工优先选择自助查询方式，跟随机 器人的引导自行解决问题，从而将IT运维工程师从回复大量 简单重复问题中释放出来。 （3） 财务SSC：即将企业各种财务流程集中在一个特定的地点和

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 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 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 在问题，并提前进行维护。这有助于企业减少因机器停机带来的损失，并延长设备 使用寿命，降低维修成本。 结论： AI 技术在智慧工厂建设中具有广泛应用和巨大潜力。通过数据采集与分析、 智能化生产与机器人技术、智慧物流与仓储管理以及质量控制与预防性维护等方面 的运用，在提高生产效率、优化资源利用、降低成本等方面取得了显著成效。然 而，AI 技术的推广仍面临一些挑战，如数据安全性和隐私保护问题。未来，我们

.....................................................................................28 4.5 5G+云端机器人..............................................................................................29 4 3、低延时、高可靠的应用场景 uRLLC 主要是面向低延时、高可靠的应用场景。可以认为 uRLLC 场景主要是为工业自动化控制系统以及需要快速反应的场景 量身定做的。比如在工业自动化领域，工业机器人需要快速的对指 令做出执行，在大量使用工业机器人和自动化设备的工厂，有时候 一点延时都可能造成重大的生产事故。再比如在无人驾驶应用中， 23 汽车需要快速的对周围环境做出反应以避免事故。 对制造业而言，根据应用场景需求的不同可以选择不同的 5G+云端机器人 近几年来人工成本不断提高，不但使得工业企业的利润持续降低， 而且大量的人工操作不利于产品质量控制和企业管理。机器人成为了 解决人工成本的优秀替代方式，很多制造业工厂都开始加快机器人应 用的步伐，尤其是一些操作工序复杂或精密度较高的工作。传统的工 业机器人存在不足，比如工作范围受限、工作内容有限、设备成本高 等问题。随着人工智能、云计算等技术的不断成熟，云化机器人将逐

.....................................................................................28 4.5 5G+云端机器人..............................................................................................29 4 3、低延时、高可靠的应用场景 uRLLC 主要是面向低延时、高可靠的应用场景。可以认为 uRLLC 场景主要是为工业自动化控制系统以及需要快速反应的场景 量身定做的。比如在工业自动化领域，工业机器人需要快速的对指 令做出执行，在大量使用工业机器人和自动化设备的工厂，有时候 一点延时都可能造成重大的生产事故。再比如在无人驾驶应用中， 23 汽车需要快速的对周围环境做出反应以避免事故。 对制造业而言，根据应用场景需求的不同可以选择不同的 5G+云端机器人 近几年来人工成本不断提高，不但使得工业企业的利润持续降低， 而且大量的人工操作不利于产品质量控制和企业管理。机器人成为了 解决人工成本的优秀替代方式，很多制造业工厂都开始加快机器人应 用的步伐，尤其是一些操作工序复杂或精密度较高的工作。传统的工 业机器人存在不足，比如工作范围受限、工作内容有限、设备成本高 等问题。随着人工智能、云计算等技术的不断成熟，云化机器人将逐

进行描述，300 字以内，可 配 图 ) 针对发动机壳体加工，搭建多台五轴机床+多台机器人组成柔性加工 单元。 解决的痛点问题描述(300 字 以内) 解决复杂壳体加工效率低、质量不高等突出问题。 采用的技术方案(500 字以内， 可配图) 在已有五轴数控机床的基础上，配置上下料机器人、三坐标测量仪 等， 通过机器人进行自动上下料、自动变换装夹位置，通过三坐标测 量仪 对关键加工部位的精度、粗糙度进行自动检测，在检测不合格的 XX 家企业推广。 7 附件 2 每个场景实例采用的关键装备、软件、工艺、技术情况 场景实例名称(与上面表格对应) 关键装备种类 名称 规格/型号 供应商 (在系统中选择高档数控机床、工业机器人、增材制造装备、智能传感与控制装 备、智能检测与装配装备、智能物流与仓储装备、行业成套装备，可填写多个) 关键软件种类 名称 规格/型号 供应商 (在系统中选择研发设计类、生产制造类、经营管理类、控制执行类、行业专用 进行描述，300 字以内，可 配 图 ) 针对发动机壳体加工，搭建多台五轴机床+多台机器人组成柔性加工 单元。 解决的痛点问题描述(300 字 以内) 解决复杂壳体加工效率低、质量不高等突出问题。 采用的技术方案(500 字以内， 可配图) 在已有五轴数控机床的基础上，配置上下料机器人、三坐标测量仪 等， 通过机器人进行自动上下料、自动变换装夹位置，通过三坐标测 量仪 对关键加工部位的精度、粗糙度进行自动检测，在检测不合格的

量、效率与效益的稳步提升。 （三）建设目标 按照《指导意见》提出的三阶段目标，重点突破智能化煤矿 综合管控平台、智能综采（放）、智能快速掘进、智能主辅运输、 智能安全监控、智能选煤厂、智能机器人等系列关键技术与装备， 形成智能化煤矿设计、建设、评价、验收等系列技术规范与标准 体系，建成一批多种类型、不同模式的智能化煤矿，提升煤矿安 全水平。 1.井工煤矿智能化建设目标 对于晋陕蒙 对于云贵基地的煤矿，应尽快实施智能化改造，重点进行危险、 繁重岗位机器人替代，提升矿井本质安全水平。新建煤矿应先行 开展煤矿智能化顶层设计，采用先进生产工艺、技术与装备，全 面建设信息基础设施、智能化生产系统、智能化综合管控平台等， 形成完整的智能化煤矿安全高效运维体系。 2.露天煤矿智能化建设目标 生产煤矿重点提升基础网络、数据中心、感知系统、智能装 备、机器人等建设，重点建设远程操控系统、无人驾驶系统、远 等先进的数字化设计、施工管理技术，资料交 付形式逐步由二维图纸向数字信息模型转变。鼓励数字孪生技术 在项目策划、设计、施工、运维、改造、拆除的全生命周期管理 中发挥作用，鼓励大数据、物联网、云平台、5G、机器人等技术 与选煤厂生产、运维的深度融合，为选煤厂的建设与管理增值。 （2）已建选煤厂智能化改造 已建选煤厂应完善智能化改造基础，通过分选工艺及装备技 术调研，制定合理的工艺改造实施方案，确保分选工艺及技术装

提炼高频知识，完成问答引擎的选择 ................................................................... 19 4.3 处理知识语料，提升机器人问答效果 ................................................................... 21 版本历史/ 联系我们 ......... 知识运营最佳实践案例分析 知识运营作为智能客服系统应用的重要前置工作，阿里云智能客服团队希望基于自身实 践经验，为运营者提供可参考、可落地、可执行的运营方法。除运营方法外，后续还将持续 更新机器人运营方法、智能化运营工具等内容，可持续关注。 版本：1.0 非结构化知识等，均需要通过 AI 引擎 实现最终的业务价值，本篇章将结合实际知识形态和应用情况，分析 AI 引擎的核心能 力。 2.1 FAQ 问答引擎 FAQ 问答引擎是对话机器人重要的问答引擎，基于阿里巴巴达摩院领先的 NLP 算法 研 发，为用户提供高泛化性、灵活拓展的 QA 对匹配引擎，介绍如下： 适用知识 引擎优势 知识结构 模型训练 事实性知识 高泛化性、精准匹

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 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－ 端到端的视觉－语言－动作模型（vision-language-action, VLA）， 实现了自然语言驱动的机器人操作控制。二是质量控制，深度融合 大模型与计算机视觉技术，借助人工智能技术对生产过程中的多个 连续环节进行实时监测和分析，快速发现异常和缺陷，调整生产参 数，提高产品质量的稳定性。大模型技术与工业视觉技术的结合在 23 工业质检场景中可以实现自动化、高精度的质量检测。例如，大模