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2024年機器人靈巧手行業發展前景-市場容量將達141.21萬

來源:中商產業研究院     編輯:創澤   時間:2024/7/5   主題:其他 [加盟]

機器人靈巧手作為一種新型的末端執行器,在機器人與環境的交互中起著關鍵作用。靈巧手種類繁多,可根據結構形式、驅動方式、傳動機構進行分類。

1.技術創新持續推動

機器人靈巧手是指能夠模擬人手功能,具備多自由度、高靈活性和精細操作能力的機械裝置,其技術進步和應用領域的拓展對于推動機器人產業的發展具有重要意義。

在政策層面,國家和地方政府對機器人靈巧手的發展給予了高度重視,出臺了《人形機器人創新發展指導意見》《“機器人+”應用行動實施方案》《“十四五”機器人產業發展規劃》《"十四五"智能制造發展規劃》等政策。政策的出臺將有力推動機器人靈巧手行業的快速發展,吸引更多企業和資本進入該領域,推動技術創新和產業升級。

2.市場需求持續增長

機器人靈巧手作為人形機器人與外界交互的重要媒介,是機器人功能性的直接體現。乘人形機器人大風,機器人靈巧手發展迅猛,市場規模不斷擴大。中商產業研究院發布的《機器人系列專題之中國外骨骼機器人行業賽道專題研究報告》顯示,2023年全球機器人靈巧手市場容量66.69萬只。隨著國內外對機器人靈巧手研究加深,機器人靈巧手應用領域不斷擴大,中商產業研究院分析師預測,2024年全球機器人靈巧手市場容量將達76.01萬只,2030年全球機器人靈巧手市場容量將達141.21萬只。

工業制造領域領域,隨著制造業的轉型升級,對機器人靈巧手的需求將持續增長。特別是在汽車、電子等高精度制造領域,靈巧手將發揮重要作用。醫療康復領域,隨著人口老齡化趨勢的加劇,醫療康復領域對機器人靈巧手的需求也將不斷增加。靈巧手將用于輔助殘疾人進行日常生活操作、幫助患者進行康復訓練等。服務機器人領域,隨著人們生活水平的提高,服務機器人市場將持續擴大。靈巧手作為服務機器人的重要組成部分,將在家庭、餐飲、旅游等領域得到廣泛應用。制造業、醫療康復、服務行業等領域對靈巧手的需求將持續增長,為靈巧手行業提供廣闊的市場空間。

3.產業鏈協作推動行業發展

中國機器人靈巧手行業已經形成了較為完整的產業鏈,包括上游的原材料供應、中游的靈巧手研發與制造、下游的應用推廣與服務等環節。產業鏈上下游企業之間的協作與配合將進一步加強,形成更加緊密的合作關系,推動靈巧手行業的快速發展。


2024年中國康復機器人行業市場前景-政策支持,市場需求不斷增加

中國政府相關部門出臺了一系列政策,鼓勵和支持康復機器人產業的發展;康復機器人集成了機器人技術、人工智能技術、生物醫學工程技術等多領域的先進技術,實現了更高效、更精準的康復治療

人形機器人產業發展九大要點

成本控制是當前人形機器人賽道的核心邏輯;聚焦“3+3“核心零部件的技術創新和進口替代;高精度磨床等關鍵加工設備的進口替代有望提速

人工智能時代的制造業進展與期望-人工智能和高級分析可以助力做出更好的決策

更統一的工廠數據管理中獲得哪些優勢,這種工廠數據管理在上下文數據情景中提供OT和IT數據,制造數據管理的任何方面出現問題,都會影響分析結果和人工智能的工作質量

上海機器人產業園產業政策及入住代表性企業

園區入駐243家機器人產業鏈上下游企業,高新技術企業62家,小巨人企業6家,園區已形成機器人特色產業+關鍵產業布局,龍頭企業+中小企業共生的產業集群生態

中國首批11款人工智能大模型通過備案

分別是百度(文心一言),抖音(云雀),百川智能(百川大模 型),智譜(智譜清言)以及中科院(紫東太初);商湯(日日新大模型),上海人工智能實驗室(書生大模型) 和Minimax(ABAB大模型)

畢馬威與聯想集團聯合發布《“普慧”算力開啟新計算時代》

中國算力核心產業規模將不低于4.4萬億元,成為與新能源汽車比肩的超 萬億級高潛賽道,若將視野擴大到算力關聯產業,制造業將成為普慧算力最大的潛在市場

機器人+腦機接口+VR+經皮脊髓電刺激的下肢康復新方法

新的下肢康復訓練方法,開發了一種由BCI控制,促進癱瘓腿運動的機器人輔助器具,能夠同步與啟動自主運動的嘗試相關聯的神經元活動和由輔助裝置的動作產生的傳入信號

我國機器人產業場景拓展,“機器人+”應用不斷延伸

中國機器人產業發展邁上新臺階,中國已成為全球機器人最大的應用市場,2022年我國服務機器人產量達645.8萬臺,近些年服務機器人發展較快

人形機器人提供算力支撐:FSD芯片與DojoD1芯片

第一代FSD芯片單個算力72tops,CPU做控制,GPU做圖像處理,NPU為神經處理單元,完全適用于人形機器人;D1芯片32位浮點計算的最大性能達到22.6TFLOPs

仿真學習:不斷訓練算法,提升機器人能力

大模型提升仿真學習能力,可大幅提升算法訓練效率,縮短算法與硬件調整時間,極大提高訓練效率,可加快軟件更新迭代

智能服務機器人手部抓取,算法要求極高

確保整個機器人系統工作萬無一失,要求其手爪結構和控制系統要簡單化;使得手爪具備適應各種被抓物體形狀的能力;提高手爪決策的準確性

人形整機平衡與行走步態是基本

軟件層面看通過傳感器獲取機器人的狀態信息,從而控制關節運動實現平衡;合理地規劃踝關節和髖關節,以保持動態行走時重心的穩定
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