深入了解人工智能的发展现状及前景
人工智能的高速发展，不仅人工智能技术得到了完善，同时对于企业发展和人们生活工作都产生了一定的影响。为了能够更好地使用和了解人工智能，需要明白人工智能的发展现状以及前景。
深入了解人工智能的发展现状及前景
随着应用模式与商业模式的成形，人工智能产业发展将持续向好，中国人工智能企业超过2500家，已成为全球独角兽企业主要集中地之一。2021年，人工智能领域专业化和细分化程度将进一步提升，人工智能广泛应用的商业化落地阶段来临。
人工智能技术发展趋势第一、深度学习技术从单模态向多模态发展。
未来甚至可以对嗅觉、味觉、心理学等难以量化的信号进行融合，实现多个模态的联合分析，将推进深度学习从感知智能升级为认知智能，在更多场景、更多业务上辅助人类工作。一方面，多模态融合能够推动人机交互模式的升级，人机交互过程中可以从视觉、听觉、触觉等多方面体会机器的情感和表达的语义，通过图文、语音、动作等多方式互动，从整体上提高人机交互的自然度和精确度。另一方面，多模态融合技术，能够对人体的形态、表情和功能进行模拟仿真，打造出高度拟人化的虚拟形象，像真人一样与人沟通互动，不断提升交互体验。
深入了解人工智能的发展现状及前景
第二、边缘人工智能兴起。
边缘人工智能是人工智能领域引人注目的新领域之一，其目的是让用户运行人工智能流程而不必担心隐私或数据传输较慢带来的影响。边缘人工智能可以使人工智能技术得到更广泛的应用，使智能设备在无需接入云平台的情况下对输入做出快速反应。
边缘人工智能变得越来越重要，这是因为越来越多的设备需要在无法访问云平台的情况下使用人工智能技术。在自动化机器人或配备计算机视觉算法的智能汽车的应用中，数据传输的滞后可能是灾难性的。自动驾驶汽车在检测道路的人员或障碍时不能受到延迟的影响，由于快速响应时间是如此重要，必须采用边缘人工智能系统，允许实时分析和分类图像，而不依赖云计算连接。
第三、人工智能将呈现多平台多系统协同态势。
未来，人工智能产业将逐步向工业化迈进。标准化的产品、规模化的生产、流水线式的作业将是人工智能实现产业化的发展方向。企业在行业实践中的大量人机协同经验沉淀将通过开放平台扩散至更多行业。既拥有行业知识又拥有智能技术的企业通过提供标准化、模块化的产品和服务，为横向多行业全场景赋能。“开放、共享”将成为下一阶段人工智能产业发展的关键词。
深入了解人工智能的发展现状及前景
第四、人机协同将成为未来产业发展新模式。
在深度学习技术开启的人工智能第一发展阶段，单点技术的革新在市场中快速形成小型的技术应用闭环，技术为驱动的商业模式快速形成。计算机视觉、自然语言处理、语音处理等人工智能核心技术领域的突破开启了全球智能时代的新浪潮。以计算机视觉为例，门禁、考勤、人证核验、刷脸支付等场景问题在活体检测、ReID、动作识别等计算机视觉技术应用后能够高效地被解决。然而未来随着人工智能技术在场景中应用的不断深化，单一技术实现的技术闭环难以满足复杂场景下的智能化需求。人们对于智能算法的能力要求持续升高，核心技术能力的研发难度开始加大。
目前，人工智能已在金融、医疗、教育、零售、工业、交通、娱乐等诸多领域进行智能化的渗透。在智能变革的趋势下，传统行业纷纷开始探索如何与人工智能结合应用。随着传统产业的智能化实践逐步深入，行业中深层次的知识和经验尤为重要。简单的人工智能技术叠加将不再能满足用户的智能化预期。例如在金融领域，虚假申请、伪冒交易、内容违规给传统金融信贷造成巨大风险，传统的用户信用评估使得企业和个人信贷申请流程较为繁琐，金融机构的风险把控力不足。人机协同则通过融合专家能力与机器能力，将风控专家的知识技能模型化、结构化，再运用深度学习、自然语言处理、计算机视觉、知识图谱等技术手段自动学习贷款者的行为消费细节，实现用户画像的精准定位，从而提高风险识别能力，对全局的风险做到有效控制。
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人工智能的发展与未来
随着人工智能（artificialintelligent，AI）技术的不断发展，各种AI产品已经逐步进入了我们的生活。
现如今，各种AI产品已经逐步进入了我们的生活｜Pixabay
19世纪，作为人工智能和计算机学科的鼻祖，数学家查尔斯·巴贝奇（CharlesBabbage）与艾达·洛夫莱斯（AdaLovelace）尝试着用连杆、进位齿轮和打孔卡片制造人类最早的可编程数学计算机，来模拟人类的数理逻辑运算能力。
20世纪初期，随着西班牙神经科学家拉蒙-卡哈尔（RamónyCajal）使用高尔基染色法对大脑切片进行显微观察，人类终于清晰地意识到，我们几乎全部思维活动的基础，都是大脑中那些伸出细长神经纤维、彼此连接成一张巨大信息网络的特殊神经细胞——神经元。
至此，尽管智能的具体运作方式还依然是个深不见底的迷宫，但搭建这个迷宫的砖瓦本身，对于人类来说已经不再神秘。
智能，是一种特殊的物质构造形式。
就像文字既可以用徽墨写在宣纸上，也可以用凿子刻在石碑上，智能，也未必需要拘泥于载体。随着神经科学的启迪和数学上的进步，20世纪的计算机科学先驱们意识到，巴贝奇和艾达试图用机械去再现人类智能的思路，在原理上是完全可行的。因此，以艾伦·图灵（AlanTuring）为代表的新一代学者开始思考，是否可以用二战后新兴的电子计算机作为载体，构建出“人工智能”呢？
图灵在1950年的论文《计算机器与智能（ComputingMachineryandIntelligence）》中，做了一个巧妙的“实验”，用以说明如何检验“人工智能”。
英国数学家，计算机学家图灵
这个“实验”也就是后来所说的“图灵测试（Turingtest）”：一名人类测试者将通过键盘和显示屏这样不会直接暴露身份的方式，同时与一名人类和一台计算机进行“网聊”，当人类测试者中有七成都无法正确判断交谈的两个“人”孰真孰假时，就认为这个计算机已经达到了“人工智能”的标准。
虽然，图灵测试只是一个启发性的思想实验，而非可以具体执行的判断方法，但他却通过这个假设，阐明了“智能”判断的模糊性与主观性。而他的判断手段，则与当时心理学界崛起的斯纳金的“行为主义”不谋而合。简而言之，基于唯物主义的一元论思维，图灵和斯金纳都认为，智能——甚至所有思维活动，都只是一套信息处理系统对外部刺激做出反应的运算模式。因此，对于其他旁观者来说，只要两套系统在面对同样的输入时都能够输出一样的反馈，就可以认为他们是“同类”。
1956年，人工智能正式成为了一个科学上的概念，而后涌现了很多新的研究目标与方向。比如说，就像人们在走迷宫遇到死胡同时会原路返回寻找新的路线类似，工程师为了使得人工智能达成某种目标，编写出了一种可以进行回溯的算法，即“搜索式推理”。
而工程师为了能用人类语言与计算机进行“交流”，又构建出了“语义网”。由此第一个会说英语的聊天机器人ELIZA诞生了，不过ELIZA仅仅只能按照固定套路进行作答。
而在20世纪60年代后期，有学者指出人工智能应该简化自己的模型，让人工智能更好的学习一些基本原则。在这一思潮的影响下，人工智能开始了新一轮的发展，麻省理工学院开发了一种早期的自然语言理解计算机程序，名为SHRDLU。工程师对SHRDLU的程序积木世界进行了极大的简化，里面所有物体和位置的集合可以用大约50个单词进行描述。模型极简化的成果，就是其内部语言组合数量少，程序基本能够完全理解用户的指令意义。在外部表现上，就是用户可以与装载了SHRDLU程序的电脑进行简单的对话，并可以用语言指令查询、移动程序中的虚拟积木。SHRDLU一度被认为是人工智能的成功范例，但当工程师试图将这个系统用来处理现实生活中的一些问题时，却惨遭滑铁卢。
而这之后，人工智能的发展也与图灵的想象有所不同。
现实中的人工智能发展，并未在模仿人类的“通用人工智能（也称强人工智能）”上集中太多资源。相反，人工智能研究自正式诞生起，就专注于让计算机通过“机器学习”来自我优化算法，最后形成可以高效率解决特定问题的“专家系统”。由于这些人工智能只会在限定好的狭窄领域中发挥作用，不具备、也不追求全面复杂的认知能力，因此也被称为“弱人工智能”。
但是无论如何，这些可以高效率解决特定问题的人工智能，在解放劳动力，推动现代工厂、组织智能化管理上都起到了关键作用。而随着大数据、云计算以及其他先进技术的发展，人工智能正在朝着更加多远，更加开放的方向发展。随着系统收集的数据量增加，AI算法的完善，以及相关芯片处理能力的提升，人工智能的应用也将逐渐从特定的碎片场景转变为更加深度、更加多元的应用场景。
人工智能让芯片的处理能力得以提升｜Pixabay
从小的方面来看，人工智能其实已经渐渐渗透进了我们生活的方方面面。比如喊一声就能回应你的智能语音系统，例如siri，小爱同学；再比如在超市付款时使用的人脸识别；抑或穿梭在餐厅抑或酒店的智能送餐机器人，这些其实都是人工智能的应用实例。而从大的方面来看，人工智能在制造、交通、能源及互联网行业的应用正在逐步加深，推动了数字经济生态链的构建与发展。
虽然脑科学与人工智能之间仍然存在巨大的鸿沟，通用人工智能仍然像个科幻梦，但就像萧伯纳所说的那样“科学始终是不公道的，如果它不提出十个问题，也永远无法解决一个问题。”科学总是在曲折中前进，而我们只要保持在不断探索中，虽无法预测是否能达到既定的目的地，但途中终归会有收获。
参考文献
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[5]赵楠,缐珊珊.人工智能应用现状及关键技术研究[J].中国电子科学研究院学报,2017,12(6):3.
[6]GeneserethMR,NilssonNJ.LogicalFoundationofArtificialIntelligence[J].brainbroadresearchinartificialintelligence&neuroscience,1987
作者：张雨晨
编辑：韩越扬
[责编：赵宇豪]人工智能产业发展现状与四大趋势
随着全球新一轮科技革命和产业变革孕育兴起，人工智能等数字技术加速演进，引领数字经济蓬勃发展，对各国科技、经济、社会等产生深远影响，已成为驱动新一轮科技革命和产业变革的重要力量。近年来，各国政府及相关组织持续加强人工智能战略布局，以人工智能为核心的集成化技术创新成为重点，人工智能相关技术产业化和商业化进程不断提速，正在加快与千行百业深度融合，其“头雁”效应得以充分发挥。此外，全球高度关注人工智能治理工作，发展安全可信人工智能已成为全球共识。
一人工智能的内涵与产业链
（一）人工智能的内涵
人工智能（ArtificialIntelligence）作为一门前沿交叉学科，与数学、计算机科学、控制科学、脑与认知科学、语言学等密切相关，自1956年首次提出以来，各方对其界定一直存在不同的观点。通过梳理不同研究机构和专家学者提出的相关概念，关于“人工智能”的内涵可总结如下：人工智能是指研究、模拟人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学，赋予机器模拟、延伸、扩展类人智能，实现会听、会看、会说、会思考、会学习、会行动等功能，本质是对人的意识和思想过程的模拟。
图1：人工智能内涵示意图
来源：火石创造根据公开资料绘制
（二）人工智能的发展历程
从1956年“人工智能”概念在达特茅斯会议上首次被提出至今，人工智能发展已经历经60余年，经历了三次发展浪潮。当前全球人工智能正处于第三次发展浪潮之中。
第一次浪潮（1956－1980年）：训练机器逻辑推理能力。在1956年达特茅斯会议上，以“人工智能”概念被提出为标志，第一次发展浪潮正式掀起，该阶段的核心是：让计算机具备逻辑推理能力。这一时期内，开发出了计算机可以解决代数应用题、证明几何定理、学习和使用英语的程序，并且研发出第一款感知神经网络软件和聊天软件，这些初期的突破性进展让人工智能迎来发展史上的第一个高峰。但与此同时，受限于当时计算机的内存容量和处理速度，早期的人工智能大多是通过固定指令来执行特定问题，并不具备真正的学习能力。
第二次浪潮（1980－2006年）：专家系统应用推广。1980年，以“专家系统”商业化兴起为标志，第二次发展浪潮正式掀起，该阶段的核心是：总结知识，并“教授”给计算机。这一时期内，解决特定领域问题的“专家系统”AI程序开始为全世界的公司所采纳，弥补了第一次发展浪潮中“早起人工智能大多是通过固定指令来执行特定问题”，使得AI变得实用起来，知识库系统和知识工程成为了80年代AI研究的主要方向，应用领域不断拓宽。
第三次浪潮（2006年至今）：机器学习、深度学习、类脑计算提出。以2006年Hinton提出“深度学习”神经网络为标志，第三次发展浪潮正式掀起，该阶段的核心是实现从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破。与此前多次起落不同，第三次浪潮解决了人工智能的基础理论问题，受到互联网、云计算、5G通信、大数据等新兴技术不断崛起的影响，以及核心算法的突破、计算能力的提高和海量数据的支撑，人工智能领域的发展跨越了从科学理论与实际应用之间的“技术鸿沟”，迎来爆发式增长的新高潮。
图2：人工智能的三次发展浪潮
来源：火石创造根据公开资料绘制
（三）人工智能的产业链
人工智能产业链分为三层：基础层、技术层以及应用层。基础层涉及数据收集与运算，这是人工智能的发展基础，包括智能芯片、智能传感器、大数据与云计算等；技术层处理数据的挖掘、学习与智能处理，是连接基础层与应用层的桥梁，包括机器学习、类脑智能计算、计算机视觉、自然语言处理、智能语音、生物特征识别等；应用层是将人工智能技术与行业的融合发展的应用场景，包括智能机器人、智能终端、智慧城市、智能交通、智能制造、智能医疗、智能教育等。
图3：人工智能产业链
来源：火石创造根据公开资料绘制
二全球人工智能产业发展现状
（一）人工智能产业规模保持快速增长
近年来人工智能技术飞速发展，对人类社会的经济发展以及生产生活方式的变革产生重大影响。人工智能正全方位商业化，AI技术已在金融、医疗、制造、教育、安防等多个领域实现技术落地，应用场景也日益丰富。人工智能的广泛应用及商业化，加快推动了企业的数字化、产业链结构的优化以及信息利用效率的提升。全球范围内美国、欧盟、英国、日本、中国等国家和地区均大力支持人工智能产业发展，相关新兴应用不断落地。根据相关统计显示，全球人工智能产业规模已从2017年的6900亿美元增长至2021年的3万亿美元，并有望到2025年突破6万亿美元，2017－2025年有望以超30％的复合增长率快速增长。
图4：2017－2025年全球人工智能产业规模（单位：亿美元）
数据来源：火石创造根据公开资料整理
（二）全球主要经济体争相布局，中美两国占据领先位置
人工智能作为引领未来的战略性技术，目前全球主要经济体都将人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略。美国处于全球人工智能领导者地位，中国紧随其后，欧洲的英国、德国、法国，亚洲的日本、韩国，北美的加拿大等国也具有较好的基础。从全球各国人工智能企业数量来看，美国人工智能企业数量在全球占比达到41％，中国占比为22％，英国为11％，以上三个国家的人工智能企业数量合计占到全球的七成以上。
图5：全球人工智能企业数量分布
数据来源：中国信通院，火石创造整理
（三）公共数据集不断丰富，关键平台逐步形成
全球数据流量持续快速增长，为深度学习所需要的海量数据提供良好基础。商业化数据产业发展迅速，为企业提供海量图片、语音等数据资源和相关服务。公共数据集为创新创业和行业竞争提供优质数据，也为初创企业的发展带来必不可少的资源。优势企业例如Google、亚马逊、Facebook等都加快部署机器学习、深度学习底层平台，建立产业事实标准。目前业内已有近40个各类AI学习框架，生态竞争十分激烈。中国的代表企业如科大讯飞、商汤科技利用技术优势建设开放技术平台，为开发者提供AI开发环境，建设上层应用生态。
（四）人工智能技术飞速发展，应用持续深入
近十年来，得益于深度学习等算法的突破、算力的不断提升以及海量数据的持续积累，人工智能真正大范围地从实验室研究走向产业实践。以深度学习为代表的算法爆发拉开了人工智能浪潮的序幕，在计算机视觉、智能语音、自然语言处理等领域广泛应用，相继超过人类识别水平。人工智能与云计算、大数据等支撑技术的融合不断深入，围绕着数据处理、模型训练、部署运营和安全监测等各环节的工具链不断丰富。工程化能力持续增强，人工智能的落地应用和产品交付更加便捷高效。AI在医疗、制造、自动驾驶、安防、消杀等领域的应用持续深入，特别是新冠疫情以来，社会的数字化、智能化转型不断提速，进一步推动人工智能应用迈入快车道。
三全球人工智能产业发展趋势
（一）算法、算力和数据作为人工智能产业的底层支撑，仍是全球新一代人工智能产业的核心引擎
算法、算力和数据被全球公认为是人工智能发展的三驾马车，也是推动人工智能发展的重要基础。在算力层面，单点算力持续提升，算力定制化、多元化成为重要发展趋势；计算技术围绕数据处理、数据存储、数据交互三大能力要素演进升级，类脑芯片、量子计算等方向持续探索智能芯片的技术架构由通用类芯片发展为全定制化芯片，技术创新带来的蓝海市场吸引了大量的巨头企业和初创企业进入产业。在算法层面，Cafe框架?CNTK框架等分别针对不同新兴人工智能算法模型进行收集整合，可以大幅度提高算法开发的场景适用性，人工智能算法从RNN、LSTM到CNN过渡到GAN和BERT还有GPT－3等，不断涌现的新兴学习算法将在主流机器学习算法模型库中得到更高效的实现。在数据层面，以深度学习为代表的人工智能技术需要大量的标注数据，催生了专业的技术服务，数据服务进入深度定制化阶段。
（二）全球新兴技术持续孕育涌现，以人工智能为核心的集成化技术创新成为重点
随着全球虚拟现实、超高清视频、新兴汽车电子等新技术、新产品将不断孕育涌现，并与人工智能加速交叉集成，推动生产生活方式和社会治理方式智能化变革的经济形态；与此同时，人工智能与5G、云计算、大数据、工业互联网、物联网、混合现实（MR）、量子计算、区块链、边缘计算等新一代信息技术互为支撑。这意味着以交叉融合为特征的集成化创新渐成主流，多种新兴技术交叉集成的价值将使人工智能发挥更大社会经济价值。例如：人工智能与汽车电子领域加速融合，实现感知、决策、控制等专用功能模块，推动形成自动驾驶、驾驶辅助、人车交互、服务娱乐应用系统；人工智能与虚拟现实技术相结合，为生产制造、家装等提供工具，并为虚拟制造、智能驾驶、模拟医疗、教育培训、影视娱乐等提供场景丰富、互动及时的平台环境等。
（三）新基建春风与场景赋能双轮驱动，全球泛在智能时代加速来临
在新冠肺炎疫情成为全球发展“新常态”背景下，全球主要经济体均面临经济社会创新发展和转型升级挑战，对人工智能的运用需求愈加迫切，纷纷推动人工智能与实体经济加速融合，助力实现新常态下产业转型升级。一方面，全球大力布局智能化基础设施建设和传统基础设施智能化升级，推动网络泛在、数据泛在和应用需求泛在的万物互联生态加速实现，为人工智能的应用场景向更多行业、更多领域、更多环节、更多层面拓展奠定基础；另一方面，AI应用场景建设成为国内外关注和紧抓的关键举措，面向医疗健康、金融、供应链交通、制造、家居、轨道交通等重点应用领域，积极构建符合本地优势和发展特点的人工智能深度应用场景，探索智能制造、智能物流、智能农业、智慧旅游、智能医疗、智慧城市等模式创新和业态创新，同时典型场景建设也吸引了全球资本市场的重点关注，泛在化智能经济发展时代即将到来。
（四）全球高度关注人工智能治理工作，发展安全可信人工智能已成为全球共识
随着全球人工智能发展步入蓬勃发展阶段，人工智能深入赋能引发的挑战与风险广受关注，并在全球范围内掀起了人工治理浪潮。2019年6月，二十国集团（G20）批准了倡导人工智能使用和研发“尊重法律原则、人权和民主价值观”的《G20人工智能原则》，成为人工智能治理方面的首个政府间国际公约，发展安全可信的人工智能已经成为全球共识。此后，全球各国纷纷加速完善人工智能治理相关规则体系，聚焦自动驾驶、智慧医疗和人脸识别等重点领域出台分级分类的监管措施，推动人工治理从以“软法”为导向的社会规范体系，向以“硬法”为保障的风险防控制度体系转变。与此同时，面向人工智能治理体系建设和打造安全可信生态的相关需求，围绕着安全性、稳定性、可解释性、隐私保护、公平性等方面的可信人工智能研究持续升温，其理念逐步贯彻到人工智能的全生命周期之中，基于模糊理论的相关测试技术、AI结合隐私计算技术、引入公平决策量化指标的算法模型等新技术陆续涌现，产业实践不断丰富，已经演变为落实人工智能治理相关要求的重要方法论。
原文标题 : 全球视野下人工智能产业发展现状与四大趋势
家庭服务机器人行业发展前景及趋势分析（附报告目录）
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1、行业发展现状
扫地机器人作为清洁机器人的一种，其针对的目标用户是所有家庭，其需求痛点恰恰是为了使人们从日常地板清洁工作中解放出来，它迎合了市场痛点的需求。由于我国服务机器人产业起步较晚，且城市化水平以及城乡居民消费能力基数不高，我国家庭清洁多数仍采用人工清洁或者普通吸尘器等方式。
相关报告：北京普华有策信息咨询有限公司《2021-2026年服务机器人行业全景调研及投资前景预测报告》
图片源于网络
虽然由于生活习惯、住宅特点不同，我国的扫地机器人渗透率可能并不能达到美国的水平，但巨大的差距仍然保证了近几年市场仍有足够的发展空间。由于居民可支配收入逐渐提升、城市化持续增长、技术不断进步等积极因素，我国国民对以扫地机器人为代表的家庭服务机器人购买力逐渐提升。
随着时代的发展，我国消费者的消费观念对包括服务机器人在内的智能化产品需求也逐步增强。由于城市化带来的快节奏生活导致消费者家务时间明显减少，导致消费者对家务机器人购买需求呈现刚性化特征。随着工业4.0和物联网技术的发展，技术进步带动力服务机器人智能化程度的迅速提升，同时国内智能手机渗透率较高，消费者使用智能手机作为移动终端远程遥控家庭服务机器人，提升了消费者的用户体验。综上，居民可支配收入、消费观念、城市化进程、技术等多方面因素使得我国家庭服务机器人市场需求呈现迅猛增长的态势。
2、行业前景
（1）国家产业政策支持
家庭服务机器人所涉及机器人产业一直是我国从“中国制造”转变为“中国智造”所需大力发展的产业，因此受到了国家政策的大力支持。2005年，国务院印发的《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006-2020年）》中便提出服务机器人行业的提前部署。2012年国家在多个“十二五”专项规划中对机器人产业的发展进行部署。2015年5月由国务院印发的《中国制造2025》中，真正意义上将相关产业上升到制造强国这一战略层面。文件明确提出机器人是未来发展重点领域，在服务机器人领域围绕医疗健康、家庭服务、教育娱乐等应用需求，积极研发新产品，促进机器人标准化、模块化发展，扩大市场应用。同时，突破机器人本体、减速器、伺服电机、控制器、传感器与驱动器等关键零部件及系统集成设计制造等技术瓶颈。2016年4月，工业和信息化部、国家发展改革委、财政部等三部委联合印发了《机器人产业发展规划（2016-2020年）》，明确提出了机器人产业5年的总体发展目标，包括大力发展的应用领域以及需要重点突破的核心零部件。
（2）人力成本上升
根据国家统计局的数据，城镇单位就业人员工资从2005年的1.82万元增长到2014年的5.64万元，年复合增长率达到11.97%。到2019年全国规模以上企业就业人员年平均工资为75229元，比上年名义增长10%；全国城镇非私营单位就业人员年平均工资为90501元，比上年实际增长6.8%；城镇私营单位就业人员年平均工资为53604元，比上年实际增长5.2%。2019年末我国劳动年龄人口89640万占比64.0%。劳动力的不断减少以及人口红利的消失使得劳动力成本不断上升，进一步引起简单劳动设备的替代率明显上升,人们普遍不愿意从事的程序化、重复性的简单劳动，人们普票愿意从家务劳动中释放出来，因而包括吸尘器机器人在内的家庭服务机器人的需求有着强劲的刚性驱动。
（3）科技进步推动产业升级
伴随着科技的不断发展，家庭服务机器人可以逐步提高产品功能的多样性、使用的便捷性和应用的广泛性。目前，家庭服务机器人技术包括导航及路径规划、多机器人协调、人机交互、人工智能、云计算等在内的核心技术的进步，具体涉及算法、语音、处理器、大数据、物联网等技术，目的是实现家庭服务机器人的智能性和自主性。随着物联网和云计算等领域的核心技术的日益成熟，智能家居的理念逐渐走进消费者的日常生活，包括吸尘器机器人在内的家庭服务机器人的生产成本不断下降，消费者的购买门槛在不断降低，家庭服务机器人产品的市场容量也将不断扩大。
3、家庭服务机器人行业的发展趋势
家庭服务机器人产品或智能家居系统的基本诉求均是让消费者生活更加安全、舒适、便捷，提供包括服务、管理功能在内的居住环境。随着人工智能和物联网技术的不断进步，智能家居系统发展的方向包括家庭服务机器人在内的硬件的智能化和联网化。智能化是指产品自发地感知和满足用户日益增多的需求，人工智能技术可以帮助家庭服务机器人在未来变得更加智能，当机器人能够对学习做出反应时，感知能力将会大大增加。
随着人工智能技术的不断发展，家庭服务机器人未来可以更准确地理解用户的需求，并自主满足人类需求的反馈，显著提升用户的操控体验，是理想的家居智能应用控制平台。物联网（IoT）技术可以优化家庭服务机器人，实现个性化和灵活性要求。随着未来物联网技术的不断更新，全屋智能家居生态圈行程有望推进。
目前市场上的家庭服务机器人产品主要是扫地机器人为代表的家务机器人，扫地机器人实现了地面清洁等特定功能的智能化，主要特征为“工具型”。随着家庭服务机器人在人工智能、物联网技术方向上取得突破，在人机交互、万物互联等方面的智能化程度将出现质的提升，充当“智能家居控制平台”、连接住户与各类家电的管家机器人也已经逐步走向市场。
基于家庭场景的多元化开拓，其他解放住户劳动力的需求无处不在，更多类别的家庭服务机器人有望在核心技术的突破下孕育而生，未来应用场景广阔的服务机器人为将成为家庭服务机器人行业多元化的重点方向。长期来看，具有协作功能的“管家型”机器人可能成为机器人技术的最大趋势，家庭服务机器人有可能成为连接住户与各类家电的智能家居的控制平台，从而实现由“工具型”向“管家型”的转变。伴随着硬件的高度智能化以及统一运行平台的形成，最终智能家居未来会走向集中控制，成为完整、统一的生态运行系统。
4、行业特有风险
（1）研发技术人员流失的风险
家庭服务机器人行业涉及的技术门类较多，在人工智能、物联网、大数据、工业设计等技术领域均需要专业人才储备，随着产品智能化程度的不断迭代更新，家庭服务机器人行业对于研发人员的数量及专业水平的要求也将逐步提高。家庭服务机器人行业中的企业能否继续吸引并留住高层次核心人才，对企业未来的发展至关重要。如果企业核心技术人才流失，将对家庭服务机器人行业中的企业技术研发及生产经营造成较大的负面影响。
（2）知识产权纠纷风险
家庭服务机器人行业的企业市场竞争力与知识产权特别是专利技术高度相关。随着家庭清洁服务机器人产业发展和市场竞争的加剧，未来家庭服务机器人行业中的企业可能面临相关竞争者互相侵犯知识产权的风险。
（3）市场竞争风险
我国家庭服务机器人行业起步较晚，市场中存在一些不规范、不正当竞争，市场尚未建立良好的行业秩序。随着家庭服务机器人及相关领域产品市场规模的不断扩大，大型品牌家电及电子设备制造商、中小型品牌制造商等各层次的竞争者均开始进入这一市场领域。部分家庭服务机器人产品同质化现象严重，存在着专利及商标侵权等现象，损害了自主研发与行业知名品牌企业的创新积极性。虽然行业内部分领先企业已在智能扫地机器人领域具备较强的研发和设计能力且在国内已形成了一定的市场知名度，但仍然面临市场竞争加剧的风险。
目录
第一章服务机器人相关概述
1.1机器人的基本介绍
1.1.1基本定义
1.1.2构成情况
1.1.3分类情况
1.1.4能力评价标准
1.2服务机器人分类情况
1.2.1概念范畴
1.2.2医疗机器人
1.2.3教育机器人
1.2.4家政机器人
1.2.5农业机器人
1.2.6娱乐机器人
1.2.7军用机器人
1.2.8水下机器人
1.2.9安防机器人
1.2.10地下机器人
1.3服务机器人的基本特性
1.3.1多学科的融合
1.3.2独特的产品周期
1.3.3形式追随功能
1.3.4产品成本高
1.3.5带动相关产业发展
1.4服务机器人的产品价值分析
1.4.1产品价值的层次性
1.4.2产品核心价值分析
1.4.3产品形式价值分析
1.4.4产品延伸价值分析
第二章2016-2020年服务机器人产业链分析
2.1机器人产业链价值分析
2.1.1上游产业价值分析
2.1.2中游产业价值分析
2.1.3下游产业价值分析
2.2服务机器人产业链结构综述
2.3服务机器人产业链上游部件供应分析
2.3.1伺服系统市场分析
2.3.2控制器市场分析
2.3.3减速器市场分析
2.3.4传感器市场分析
2.4服务机器人产业链下游应用领域分析
2.4.1家政服务市场
2.4.2医疗服务市场
2.4.3康复护理市场
2.4.4机器人教育领域
第三章2016-2020年国际服务机器人产业分析
3.12016-2020年国际服务机器人行业发展概述
3.1.1产业发展综述
3.1.2商业化状况
3.1.3市场规模分析
3.1.4市场结构分析
3.1.5厂商格局分析
3.1.6产品研发动态
3.2美国服务机器人产业运行状况
3.2.1产业发展历程
3.2.2产业政策环境
3.2.3产业集聚状况
3.2.4开发应用动态
3.3欧洲服务机器人产业运行状况
3.3.1市场规模分析
3.3.2行业竞争力分析
3.3.3产业政策环境
3.3.4研发投入状况
3.4日本服务机器人产业运行状况
3.4.1上游产业链条
3.4.2市场需求动力
3.4.3产业开发情况
3.4.4产业政策环境
3.4.5产品开发动向
3.4.6增长空间预测
3.5韩国服务机器人产业运行状况
3.5.1产业发展综述
3.5.2产业政策环境
3.5.3产品应用动态
3.5.4产业发展策略
第四章2016-2020年中国服务机器人产业的发展环境分析
4.1经济环境
4.1.1国际经济表现
4.1.2国内经济增长
4.1.3国内服务经济
4.1.4国内投资规模
4.1.5宏观经济展望
4.2政策环境
4.3产业环境
4.3.1机器人产业驱动因素
4.3.2机器人产业运行情况
4.3.3机器人产业区域布局
4.3.4机器人行业发展结构
4.3.5机器人行业竞争情况
4.4社会环境
4.4.1社会需求因素分析
4.4.2居民收入现状分析
4.4.3居民消费现状分析
4.4.4医疗服务资源状况
4.4.5人口生育变化趋势
4.4.6人口老龄化程度加深
第五章2016-2020年中国服务机器人产业深度分析
5.12016-2020年中国服务机器人产业发展状况
5.1.1产业发展优势
5.1.2行业发展热点
5.1.3市场发展规模
5.1.4市场应用结构
5.1.5企业竞争格局
5.1.6重点细分市场
5.1.7产业技术进展
5.22016-2020年中国商用服务机器人发展状况
5.2.1融资状况分析
5.2.2企业融资布局
5.2.3投资逻辑分析
5.2.4主要竞品分析
5.2.5产业定位分析
5.2.6产业发展展望
5.32016-2020年中国服务机器人产业发展重点
5.3.1产业发展关键
5.3.2智能芯片
5.3.3操作系统
5.3.4感知器件
5.42016-2020年中国服务机器人产业区域布局
5.4.1上海市
5.4.2深圳市
5.4.3重庆市
5.4.4洛阳市
5.4.5广州市
5.5中国服务机器人产业存在的问题及对策
5.5.1服务机器人行业存在不足
5.5.2服务机器人产业面临挑战
5.5.3服务机器人产业发展建议
5.5.4服务机器人产业发展策略
第六章2016-2020年服务机器人产品发展分析
6.1服务机器人产业发展热点领域分析
6.1.1家庭服务机器人
6.1.2清洁类智能机器人
6.1.3手术机器人
6.1.4康复助老机器人
6.2按照目标客户分类的服务机器人发展分析
6.2.1分类角度概述
6.2.2ToC产品发展分析
6.2.3ToB产品发展分析
6.3按照产品作用分类的服务机器人发展分析
6.3.1分类角度概述
6.3.2替代人类的服务机器人发展分析
6.3.3辅助人类的服务机器人发展分析
6.3.4开创新领域的服务机器人发展分析
第七章2016-2020年医疗机器人产业深度分析
7.12016-2020年医疗机器人市场发展分析
7.1.1市场发展状况
7.1.2市场融资状况
7.1.3关键技术分析
7.1.4重点应用领域
7.1.5市场发展潜力
7.22016-2020年手术机器人市场发展情况
7.2.1市场发展状况
7.2.2产品认证情况
7.2.3企业融资布局
7.2.4典型产品介绍
7.2.5技术发展方向
7.2.6市场发展预测
7.3中国手术机器人投资机会点分析
7.3.1达芬奇手术机器人
7.3.2神经外科手术机器人
7.3.3骨科手术机器人
7.3.4单孔手术机器人
7.42016-2020年康复机器人市场发展现状
7.4.1康复机器人简介
7.4.2市场发展特征
7.4.3行业发展状况
7.4.4产业利好政策
7.4.5市场供需分析
7.4.6关键技术分析
7.4.7市场发展前景
7.5中国康复机器人投资机会分析
7.5.1康复机器人市场的投资状况
7.5.2康复机器人是未来投资热点
7.5.3外骨骼机器人投资潜力良好
第八章2016-2020年教育机器人产业深度分析
8.1教育机器人产业发展综述
8.1.1产品图谱分析
8.1.2市场驱动因素
8.1.3产品需求分析
8.1.4产业发展难题
8.22016-2020年国内外教育机器人市场发展现状
8.2.1市场发展现状
8.2.2市场发展规模
8.2.3市场产品类型
8.2.4产品角色扮演
8.2.5市场格局分析
8.2.6行业发展痛点
8.2.7行业研究方向
8.3未来教育机器人投资需求分析
8.3.1近期投资需求项目
8.3.2中期投资需求项目
8.3.3长期投资需求项目
8.3.4投资需求分析结论
8.4教育机器人投资机会分析
8.4.1教育机器人投资契机
8.4.2编程机器人投资机会
8.4.3早教机器人投资机会
8.4.4类人机器人投资机会
8.4.5教育机器人投资建议
8.52019-2023年教育机器人发展前景展望
8.5.1全球教育机器人未来市场预测
8.5.2教育机器人细分市场规模预测
8.5.3中国教育机器人市场发展趋势
8.5.4教育机器人未来市场发展建议
第九章2016-2020年智能服务机器人产业深度分析
9.12016-2020年国外智能机器人产业运行综述
9.1.1国际行业发展总况
9.1.2国际市场竞争格局
9.1.3国际典型产品介绍
9.1.4美国行业发展状况
9.1.5日本市场发展状况
9.22016-2020年国内智能机器人产业运行综述
9.2.1产业运行情况
9.2.2产业驱动因素
9.2.3产业发展优势
9.2.4市场规模发展
9.2.5企业格局分析
9.2.6专项资金投向
9.2.7产业投资态势
9.2.8产业发展建议
9.32016-2020年智能服务机器人产品发展动态
9.3.12018年CES热门产品
9.3.22019年CES热门产品
9.3.32020年CES热门产品
9.3.4机器人产品研发动态
9.4中国智能服务机器人产业发展前景
9.4.1产品应用多元化
9.4.2未来发展向好
9.4.3发展路径展望
第十章2016-2020年其他细分服务机器人发展分析
10.1家用服务机器人
10.1.1市场运行状况
10.1.2竞争格局分析
10.1.3产品形态分析
10.1.4产业核心技术
10.1.5产业技术制约
10.2农业机器人
10.2.1产品主要特征
10.2.2行业研发进展
10.2.3国外发展状况
10.2.4国内发展状况
10.2.5行业发展建议
10.2.6市场前景展望
10.3餐厅机器人
10.3.1市场运行状况
10.3.2发展驱动因素
10.3.3企业布局状况
10.3.4送餐机器人技术
10.3.5产品的使用成本
10.3.6产品未来发展方向
10.4军用机器人
10.4.1产业发展历史
10.4.2应用领域分析
10.4.3典型产品介绍
10.4.4发展瓶颈简析
10.4.5市场发展空间
10.5水下机器人
10.5.1行业研究进展
10.5.2关键技术分析
10.5.3需求结构分析
10.5.4主要产品介绍
10.5.5发展前景展望
10.5.6发展趋势分析
10.6安防机器人
10.6.1行业发展状况
10.6.2企业市场布局
10.6.3应用场景分析
10.6.4关键技术分析
10.6.5行业发展困境
10.6.6市场发展前景
第十一章2016-2020年服务机器人的技术研发分析
11.1全球服务机器人技术专利申请状况
11.1.1技术发展历程
11.1.2专利区域分布
11.1.3技术构成分析
11.1.4技术申请人分布
11.2中国服务机器人技术专利申请状况
11.2.1专利统计数据范围及来源
11.2.2家用服务机器人专利分析
11.2.3军用服务机器人专利分析
11.2.4模块化机器人的专利分析
11.3服务机器人技术研究重点
11.3.1路径规划
11.3.2自主导航
11.3.3感知技术
11.3.4其他基础性科学问题
11.4服务机器人前沿关键技术
11.4.1微纳系统
11.4.2模块化自重构
11.4.3仿生材料与结构
11.4.4智能认知与感知
11.4.5多模式网络化交互
11.4.6复杂环境下机器人动力学控制
11.5家用服务机器人共性技术分析
11.5.1感知技术
11.5.2交互技术
11.5.3自主技术
11.5.4机构与驱动
11.5.5网络通信技术
11.5.6自主移动机器人平台技术
11.6服务机器人的技术发展趋势分析
11.6.1模块化
11.6.2网络化
11.6.3高智能化
第十二章服务机器人产品的开发设计研究
12.1服务机器人产品设计的重要性分析
12.1.1技术艺术融合的方式
12.1.2提高市场竞争的关键
12.1.3消费者对设计的需求
12.2服务机器人产品设计的基本原则
12.2.1用造型诠释功能
12.2.2以技术可行性为前提
12.2.3以结构创新带动造型创新
12.3服务机器人产品设计的约束条件解析
12.3.1安全性
12.3.2技术状态
12.3.3作业环境
12.3.4人机交互界面
12.4服务机器人产品设计的方法探究
12.4.1仿生设计方法
12.4.2人性化设计方法
12.4.3情感化设计方法
12.4.4市场化设计方法
第十三章服务机器人行业重点科研机构分析
13.1国外服务机器人顶尖研究机构
13.1.1麻省理工计算机科学和智能实验室
13.1.2斯坦福大学人工智能实验室
13.1.3早稻田大学仿人机器人研究院
13.1.4筑波大学智能机器人研究室
13.2国内服务机器人重点研究机构
13.2.1机器人技术与系统国家重点实验室
13.2.2中国航天科工三院33所智能机器人研究室
13.2.3北京航空航天大学机器人研究所
13.2.4中国船舶重工集团公司702所
13.2.5中国科学院沈阳自动化研究所
第十四章2016-2020年国外服务机器人行业重点企业分析
14.1美国直觉外科公司（IntuitiveSurgical,Inc）
14.1.1企业发展概况
14.1.2企业主营产品介绍
14.1.3企业经营状况分析
14.2库卡集团（KUKA）
14.2.1企业发展概况
14.2.2企业经营状况分析
14.3美国iRobot公司
14.3.1企业发展概况
14.3.2企业经营状况分析
第十五章中国服务机器人行业标杆企业分析
15.1沈阳新松机器人自动化股份有限公司
15.1.1企业发展概况
15.1.2经营效益分析
15.1.3业务经营分析
15.1.4财务状况分析
15.1.5核心竞争力分析
15.1.6公司发展战略
15.1.7未来前景展望
15.2哈尔滨博实自动化股份有限公司
15.2.1企业发展概况
15.2.2经营效益分析
15.2.3业务经营分析
15.2.4财务状况分析
15.2.5核心竞争力分析
15.2.6未来前景展望
15.3科沃斯机器人股份有限公司
15.3.1企业发展概况
15.3.2经营效益分析
15.3.3业务经营分析
15.3.4财务状况分析
15.3.5核心竞争力分析
15.3.6公司发展战略
15.3.7未来前景展望
15.4黑龙江省发现者机器人股份有限公司
15.4.1企业发展概况
15.4.22017年企业经营状况分析
15.4.32018年企业经营状况分析
15.4.42019年企业经营状况分析
15.5北京康力优蓝机器人科技有限公司
15.5.1企业发展概况
15.5.2核心竞争优势
15.5.3商业模式分析
15.5.4主要产品介绍
15.5.5未来前景展望
第十六章服务机器人行业的投资分析
16.1A股及新三板上市公司在机器人领域投资动态分析
16.1.1投资指数走势
16.1.2投资项目综述
16.1.3投资区域分布
16.1.4投资模式分析
16.2服务机器人行业投资状况
16.2.1行业融资状况
16.2.2投资事件汇总
16.2.3产业投资重点
16.2.4投资测算问题
16.2.5投资前景展望
16.2.6行业投资机遇
16.3服务机器人行业投资壁垒分析
16.3.1竞争壁垒
16.3.2技术壁垒
16.3.3资金壁垒
16.4服务机器人行业投资风险及建议
16.4.1行业投资风险
16.4.2行业投资建议
第十七章服务机器人行业项目投资建设案例深度解析
17.1家庭服务机器人项目
17.1.1项目基本概述
17.1.2投资价值分析
17.1.3建设内容规划
17.1.4资金需求测算
17.1.5实施进度安排
17.1.6经济效益分析
17.2机器人互联网生态圈项目
17.2.1项目基本概述
17.2.2投资价值分析
17.2.3建设内容规划
17.2.4资金需求测算
17.2.5实施进度安排
17.3智能服务机器人产业化项目
17.3.1项目基本概述
17.3.2投资价值分析
17.3.3项目可行性分析
17.3.4经济效益分析
17.4智能服务机器人平台及应用产品项目
17.4.1项目基本概述
17.4.2项目建设目标
17.4.3项目建设内容
17.4.4投资价值分析
17.4.5资金需求测算
17.4.6经济效益分析
第十八章2021-2026年服务机器人行业发展趋势与前景展望
18.1国际服务机器人行业前景展望
18.1.1技术发展前景
18.1.2行业发展趋势
18.1.3行业发展方向
18.2国内服务机器人行业发展前景
18.2.1产业发展前景
18.2.2市场需求潜力
18.2.3产业发展机遇
18.3机器人产业发展规划
18.3.1现状与形势
18.3.2总体要求
18.3.3主要任务
18.3.4保障措施
18.42021-2026年中国服务机器人行业预测分析
18.4.12021-2026年中国服务机器人行业影响因素分析
18.4.22021-2026年中国服务机器人市场销售规模预测
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