智能客服调查报告：2023市场规模将达400亿元，回答千篇一律是最大痛点
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工业机器人调研报告(精选多篇)
第一篇：调研报告(工业机器人)
大连交通大学信息工程学院2014届本科生毕业设计（论文）实习（调研）报告
调研报告
1工业机器人的概念工业机器人是面向工业领域的多关节机械手或多自由度的机器人。工业机器人是自动执行工作的机器装置，是靠自身动力和控制能力来实现各种功能的一种机器。它可以接受人类指挥，也可以按照预先编排的程序运行，现代的工业机器人还可以根据人工智能技术制定的原则纲领行动。
2工业机器人展现状与前景展望2.1工业机器人的发展简史
1920年捷克作家卡雷尔·查培克在其剧本《罗萨姆的万能机器人》中最早使用机器人一词，剧中机器人“robot”这个词的本意是苦力，即剧作家笔下的一个具有人的外表，特征和功能的机器，是一种人造的劳力。它是最早的工业机器人设想。
20世纪40年代中后期，机器人的研究与发明得到了更多人的关心与关注。50年代以后，美国橡树岭国家实验室开始研究能搬运核原料的遥控操纵机械手，如图0.2所示，这是一种主从型控制系统，主机械手的运动。系统中加入力反馈，可使操作者获知施加力的大小，主从机械手之间有防护墙隔开，操作者可通过观察窗或闭路电视对从机械手操作机进行有效的监视，主从机械手系统的出现为机器人的产生为近代机器人的设计与制造作了铺垫。
1954年美国戴沃尔最早提出了工业机器人的概念，并申请了专利。该专利的要点是借助伺服技术控制机器人的关节，利用人手对机器人进行动作示教，机器人能实现动作的记录和再现。这就是所谓的示教再现机器人。现有的机器人差不多都采用这种控制方式。1959年第一台工业机器人在美国诞生，开创了机器人发展的新纪元。
2.2工业机器人的特点
戴沃尔提出的工业机器人有以下特点:将数控机床的伺服轴与遥控操纵器的连杆机构联接在一起，预先设定的机械手动作经编程输入后，系统就可以离开人的辅助而独立运行。这种机器人还可以接受示教而完成各种简单的重复动作，示教过程中，机械手可依次通过工作任务的各个位置，这些位置序列全部记录在存储器内，任务的执行过程中，机器人的各个关节在伺服驱动下依次再现上述位置，故这种机器人的主要技术功能被称为“可编程”和“示教再现”。
1962年美国推出的一些工业机器人的控制方式与数控机床大致相似，但外形主要由类似人的手和臂组成。后来，出现了具有视觉传感器的、能识别与定位的工业机器人系统。
当今工业机器人技术正逐渐向着具有行走能力、具有多种感知能力、具有较强的对作业环境的自适应能力的方向发展。目前，对全球机器人技术的发展最有影响的国家是美国和日本。美国在工业机器人技术的综合研究水平上仍处于领先地位，而日本生产的工业机器人在数量、种类方面则居世界首位。
2.3工业机器人的构造与分类工业机器人由主体、驱动系统和控制系统三个基本部分组成。主体即机座和执行机构，包括臂部、腕部和手部，有的机器人还有行走机构。大多数工业机器人有3～6个运动自由度，其中腕部通常有1～3个运动自由度；驱动系统包括动力装置和传动机构，用以使执行机构产生相应的动作；控制系统是按照输入的程序对驱动系统和执行机构发出指令信号，并进行控制。
工业机器人按臂部的运动形式分为四种。直角坐标型的臂部可沿三个直角坐标移动；圆柱坐标型的臂部可作升降、回转和伸缩动作；球坐标型的臂部能回转、俯仰和伸缩；关节型的臂部有多个转动关节。
工业机器人按执行机构运动的控制机能，又可分点位型和连续轨迹型。点位型只控制执行机构由一点到另一点的准确定位，适用于机床上下料、点焊和一般搬运、装卸等作业；连续轨迹型可控制执行机构按给定轨迹运动，适用于连续焊接和涂装等作业。
工业机器人按程序输入方式区分有编程输入型和示教输入型两类。编程输入型是将计算机上已编好的作业程序文件，通过rs232串口或者以太网等通信方式传送到机器人控制柜。
示教输入型的示教方法有两种：一种是由操作者用手动控制器(示教操纵盒)，将指令信号传给驱动系统，使执行机构按要求的动作顺序和运动轨迹操演一遍；另一种是由操作者直接领动执行机构，按要求的动作顺序和运动轨迹操演一遍。在示教过程的同时，工作程序的信息即自动存入程序存储器中在机器人自动工作时，控制系统从程序存储器中检出相应信息，将指令信号传给驱动机构，使执行机构再现示教的各种动作。示教输入程序的工业机器人称为示教再现型工业机器人。
具有触觉、力觉或简单的视觉的工业机器人，能在较为复杂的环境下工作；如具有识别功能或更进一步增加自适应、自学习功能，即成为智能型工业机器人。它能按照人给的“宏指令”自选或自编程序去适应环境，并自动完成更为复杂的工作。
2.3.1点焊机器人
焊接机器人具有性能稳定、工作空间大、运动速度快和负荷能力强等特点，焊接质量明显优于人工焊接，大大提高了点焊作业的生产率。
点焊机器人主要用于汽车整车的焊接工作，生产过程由各大汽车主机厂负责完成。国际工业机器人企业凭借与各大汽车企业的长期合作关系，向各大型汽车
生产企业提供各类点焊机器人单元产品并以焊接机器人与整车生产线配套形式进入中国，在该领域占据市场主导地位。
随着汽车工业的发展，焊接生产线要求焊钳一体化，重量越来越大，165公斤点焊机器人是目前汽车焊接中最常用的一种机器人。2014年9月，机器人研究所研制完成国内首台165公斤级点焊机器人，并成功应用于奇瑞汽车焊接车间。2014年9月，经过优化和性能提升的第二台机器人完成并顺利通过验收，该机器人整体技术指标已经达到国外同类机器人水平。
2.3.2弧焊机器人
弧焊机器人主要应用于各类汽车零部件的焊接生产。在该领域，国际大型工业机器人生产企业主要以向成套装备供应商提供单元产品为主。本公司主要从事弧焊机器人成套装备的生产，根据各类项目的不同需求，自行生产成套装备中的机器人单元产品，也可向大型工业机器人企业采购并组成各类弧焊机器人成套装备。在该领域，本公司与国际大型工业机器人生产企业既是竞争亦是合作关系。关键技术包括：
(1)弧焊机器人系统优化集成技术：弧焊机器人采用交流伺服驱动技术以及高精度、高刚性的rv减速机和谐波减速器，具有良好的低速稳定性和高速动态响应，并可实现免维护功能。
(2)协调控制技术：控制多机器人及变位机协调运动，既能保持焊枪和工件的相对姿态以满足焊接工艺的要求，又能避免焊枪和工件的碰撞。
(3)精确焊缝轨迹跟踪技术：结合激光传感器和视觉传感器离线工作方式的优点，采用激光传感器实现焊接过程中的焊缝跟踪，提升焊接机器人对复杂工件进行焊接的柔性和适应性，结合视觉传感器离线观察获得焊缝跟踪的残余偏差，基于偏差统计获得补偿数据并进行机器人运动轨迹的修正，在各种工况下都能获得最佳的焊接质量。
2.3.3激光加工机器人
激光加工机器人是将机器人技术应用于激光加工中，通过高精度工业机器人实现更加柔性的激光加工作业。本系统通过示教盒进行在线操作，也可通过离线方式进行编程。该系统通过对加工工件的自动检测，产生加工件的模型，继而生成加工曲线，也可以利用cad数据直接加工。可用于工件的激光表面处理、打孔、焊接和模具修复等。
关键技术包括：
(1)激光加工机器人结构优化设计技术：采用大范围框架式本体结构，在增大作业范围的同时，保证机器人精度；
(2)机器人系统的误差补偿技术：针对一体化加工机器人工作空间大，精度高等要求，并结合其结构特点，采取非模型方法与基于模型方法相结合的混合机器人补偿方法，完成了几何参数误差和非几何参数误差的补偿。
(3)高精度机器人检测技术：将三坐标测量技术和机器人技术相结合，实现了机器人高精度在线测量。
(4)激光加工机器人专用语言实现技术：根据激光加工及机器人作业特点，完成激光加工机器人专用语言。
(5)网络通讯和离线编程技术：具有串口、can等网络通讯功能，实现对机器人生产线的监控和管理；并实现上位机对机器人的离线编程控制。
2.3.4真空机器人真空机器人是一种在真空环境下工作的机器人，主要应用于半导体工业中，实现晶圆在真空腔室内的传输。真空机械手难进口、受限制、用量大、通用性强，其成为制约了半导体装备整机的研发进度和整机产品竞争力的关键部件。而且国外对中国买家严加审查，归属于禁运产品目录，真空机械手已成为严重制约我国半导体设备整机装备制造的“卡脖子”问题。直驱型真空机器人技术属于原始创新技术。
关键技术包括：
(1)真空机器人新构型设计技术：通过结构分析和优化设计，避开国际专利，设计新构型满足真空机器人对刚度和伸缩比的要求；
(2)大间隙真空直驱电机技术：涉及大间隙真空直接驱动电机和高洁净直驱电机开展电机理论分析、结构设计、制作工艺、电机材料表面处理、低速大转矩控制、小型多轴驱动器等方面。
(3)真空环境下的多轴精密轴系的设计。采用轴在轴中的设计方法，减小轴之间的不同心以及惯量不对称的问题。
(4)动态轨迹修正技术：通过传感器信息和机器人运动信息的融合，检测出晶圆与手指之间基准位置之间的偏移，通过动态修正运动轨迹，保证机器人准确地将晶圆从真空腔室中的一个工位传送到另一个工位。
(5)符合semi标准的真空机器人语言：根据真空机器人搬运要求、机器人作业特点及semi标准，完成真空机器人专用语言。
(6)可靠性系统工程技术：在ic制造中，设备故障会带来巨大的损失。根据半导体设备对mcbf的高要求，对各个部件的可靠性进行测试、评价和控制，提高机械手各个部件的可靠性，从而保证机械手满足ic制造的高要求。
2.3.5洁净机器人
洁净机器人是一种在洁净环境中使用的工业机器人。随着生产技术水平不断提高，其对生产环境的要求也日益苛刻，很多现代工业产品生产都要求在洁净环境进行，洁净机器人是洁净环境下生产需要的关键设备。
关键技术包括：
(1)洁净润滑技术：通过采用负压抑尘结构和非挥发性润滑脂，实现对环境无颗粒污染，满足洁净要求。
(2)高速平稳控制技术：通过轨迹优化和提高关节伺服性能，实现洁净搬运的平稳性。
(3)控制器的小型化技术：根据洁净室建造和运营成本高，通过控制器小型化技术减小洁净机器人的占用空间。
(4)晶圆检测技术：通过光学传感器，能够通过机器人的扫描，获得卡匣中晶圆有无缺片、倾斜等信息。
2.4工业机器人的应用
工业机器人在工业生产中能代替人做某些单调、频繁和重复的长时间作业，或是危险、恶劣环境下的作业，例如在冲压、压力铸造、热处理、焊接、涂装、塑料制品成形、机械加工和简单装配等工序上，以及在原子能工业等部门中，完成对人体有害物料的搬运或工艺操作。20世纪50年代末，美国在机械手和操作机的基础上，采用伺服机构和自动控制等技术，研制出有通用性的独立的工业用自动操作装置，并将其称为工业机器人；60年代初，美国研制成功两种工业机器人，并很快地在工业生产中得到应用；1969年，美国通用汽车公司用21台工业机器人组成了焊接轿车车身的自动生产线。此后，各工业发达国家都很重视研制和应用工业机器人。由于工业机器人具有一定的通用性和适应性，能适应多品种中、小批量的生产，70年代起，常与数字控制机床结合在一起，成为柔性制造单元或柔性制造系统的组成部分。
2.5工业机器人的发展前景
在发达国家中，工业机器人自动化生产线成套设备已成为自动化装备的主流机器人发展前景及未来的发展方向。国外汽车行业、电子电器行业、工程机械等行业已经大量使用工业机器人自动化生产线，以保证产品质量，提高生产效率，同时避免了大量的工伤事故。全球诸多国家近半个世纪的工业机器人的使用实践表明，工业机器人的普及是实现自动化生产，提高社会生产效率，推动企业和社会生产力发展的有效手段。机器人技术是具有前瞻性、战略性的高技术领域。国际电气电子工程师协会ieee的科学家在对未来科技发展方向进行预测中提出了4个重点发展方向，机器人技术就是其中之一。1990年10月，国际机器人工业人士在丹麦首都哥本哈根召开了一次工业机器人国际标准大会，并在这次大会上通过了一个文件，把工业机器人分为四类：⑴顺序型。这类机器人拥有规定的程序动作控制系统；⑵沿轨迹作业型。这类机器人执行某种移动作业，
如焊接。喷漆等；⑶远距作业型。比如在月球上自动工作的机器人；⑷智能型。这类机器人具有感知、适应及思维和人机通信机能。日本工业机器人产业早在上世纪90年代就已经普及了第一和第二类工业机器人，并达到了其工业机器人发展史的鼎盛时期。而今已在第发展三、四类工业机器人的路上取得了举世瞩目的成就。日本下一代机器人发展重点有：低成本技术、高速化技术、小型和轻量化技术、提高可靠性技术、计算机控制技术、网络化技术、高精度化技术、视觉和触觉等传感器技术等。根据日本政府2014年指定的一份计划，日本2014年工业机器人产业规模将达到1.4兆日元，拥有百万工业机器人。按照一个工业机器人等价于10个劳动力的标准，百万工业机器人相当于千万劳动力，是目前日本全部劳动人口的15%。我国工业机器人起步于70年代初，其发展过程大致可分为三个阶段：70年代的萌芽期；80年代的开发期；90年代的实用化期。而今经过20多年的发展已经初具规模。目前我国已生产出部分机器人关键元器件，开发出弧焊、点焊、码垛、装配、搬运、注塑、冲压、喷漆等工业机器人。一批国产工业机器人已服务于国内诸多企业的生产线上；一批机器人技术的研究人才也涌现出来。一些相关科研机构和企业已掌握了工业机器人操作机的优化设计制造技术；工业机器人控制、驱动系统的硬件设计技术；机器人软件的设计和编程技术；运动学和轨迹规划技术；弧焊、点焊及大型机器人自动生产线与周边配套设备的开发和制备技术等。某些关键技术已达到或接近世界水平。一个国家要引入高技术并将其转移为产业技术（产业化），必须具备5个要素即5m:machine/materials/manpower/management/market。和有着“机器人王国”之称的日本相比，我国有着截然不同的基本国情，那就是人口多，劳动力过剩。刺激日本发展工业机器人的根本动力就在于要解决劳动力严重短缺的问题。所以，我国工业机器人起步晚发展缓。但是正如前所述，广泛使用机器人是实现工业自动化，提高社会生产效率的一种十分重要的途径。我国正在努力发展工业机器人产业，引进国外技术和设备，培养人才，打开市场。日本工业机器人产业的辉煌得益于本国政府的鼓励政策，我国在十一五纲要中也体现出了对发展工业机器人的大力支持。
3结束语
工业机器人是机械科学技术的一个分支，它的发展需要机械及其他门类学科的发展来推动，它的发展也能推动工业系统的整体发展。它有其独特的优势与劣势，和其他技术一样，需要不断地设计应用修改和完善。
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proceedingsofthe6th
第二篇：2014年中国工业机器人用减速器调研报告
《2014年工业机器人减速器调研报告》
中国已成为全球第二大工业机器人应用市场，但高工机器人产业研究所(grii)统计数据显示，2014年中国工业机器人保有量仅有约13万台，制造业工业机器人密度为30台/万人，远低于全球的平均水平。中国制造业有4500万工人，工业机器人仍有庞大的替代空间。grii认为，2014年将是工业机器人元年，中国工业机器人将迎来爆发式的增长。预计中国未来十年内的工业机器人产值空间在3100亿元-6880亿元。减速器作为工业机器人的核心部件之一，以6轴机器人为例，减速器占成本比例的30%，随着工业机器人应用范围的不断扩大，机器人用减速器也将迎来快速的发展期。
全球机器人减速器市场几乎被nabtesco、harmonic、住友等企业垄断，但是随着中国机器人相关技术的不断成熟，国内企业开始逐渐切入机器人减速器的研发和生产，有望在不久的将来逐渐实现产业化，助力机器人国产化进程。
我们对主要减速器企业、工业机器人企业进行了实地调查，结合对国内外机器人行业领军人物的面对面采访，收集了大量的第一手资料，为本报告的编写提供了坚实的基础依据。在充分调查的基础上，高工机器人产业研究所(grii)编制了《2014年工业机器人减速器调研报告》。本报告对2014年及未来几年，中国工业机器人行业的市场发展特点、主要产品市场份额、产量规模、各应用领域产品需求、市场发展趋势、行业发展环境等进行了详细的研究和分析。高工机器人希望通过切切实实地调查，深入研究分析，为企业、投资者、证券公司以及想了解机器人产业的人士，提供最准确最优参考价值的机器人行业数据及调查报告。
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电话：0755-26981898-893
邮箱：cp.chen@gaogong123.com
目录
一、全球工业机器人发展情况分析
1.工业机器人市场特点分析
2.工业机器人市场规模分析
3.工业机器人市场竞争分(来源说明好范文网：wWw.HAowOrd.Com)析
二、中国工业机器人市场特点分析
1.工业机器人市场特点分析
2.工业机器人市场规模分析
3.工业机器人市场竞争分析
1)工业机器人市场份额分析
2)重点企业在华竞争分析
a)abb在华业务竞争分析
b)fanuc在华业务竞争分析c)yaskawa在华业务竞争分析d)kuka在华业务竞争分析
三、工业机器人减速器市场分析
1.减速器整体发展情况分析
2.机器人减速器市场特点分析
1)行业应用特点分析
2)行业竞争特点分析
3.工业机器人减速器价格情况分析
4.工业机器人减速器市场规模分析
1)工业机器人减速器销量分析
2)工业机器人减速器销售规模
5.工业机器人减速器市场竞争分析
1)工业机器人减速器市场份额分析
2)重点企业在华竞争分析
a)日本nabtesco在华业务分析b)日本harmonic在华业务分析
四、国产工业机器人减速器发展分析
1.企业技术实力分析
2.投资情况分析
3.产能情况分析
4.企业分布情况
五、国产工业机器人减速器细分市场分析
1.rv减速器市场发展分析
1)rv减速器国内技术发展
2)rv减速器国内企业分析
2.谐波减速器市场发展分析
1)谐波减速器国内技术发展
2)谐波减速器国内企业分析
六、中国机器人企业减速器应用分析
1.沈阳新松机器人自动化股份有限公司
2.广州数控设备有限公司
3.安徽埃夫特智能装备有限公司
4.南京埃斯顿工业自动化有限公司
5.东莞市启帆工业机器人有限公司
6.上海沃迪自动化装备股份有限公司
七、中国工业机器人减速器发展环境分析
1.行业政策发展环境分析
1)国家政策及效果分析
2)地方政策及效果分析
3)行业政策发展趋势
2.行业经济发展环境分析
1)制造业人力成本分析
2)制造业从业人员分析
3)机器人投资回报分析
3.行业技术发展环境分析
八、中国工业机器人投资机会及建议
九、工业机器人减速器相关概念
1.工业机器人减速器定义及分类
2.工业机器人减速器产业链分析
第三篇：轮式机器人调研报告
轮式机器人调研报告
摘要：机器人是一种自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。在机器人中，轮式机器人的应用十分广泛，在各个领域都出现了轮式机器人的身影。由于应用广泛，人们对其的研究和思考从未间断。
关键词：定义构成分类控制机构应用
正文：
一、定义
随着社会发展和科技进步，机器人在生产生活中得到越来越多的应用，其中，工业机器人大多都是机械臂使固定机器人。而还有很多机器人可以根据人们的需要按照预订路径进行移动，这类机器人即为移动机器人其移动机构又分为轮式、履带式、腿式、跳跃式和复合式。每种机器人都有其特定的制造方式和功能。其中，轮式机器人，既以驱动轮子来带动机器人进行移动和工作的机器人。虽然其运动稳定性与路面的路况有很大关系，但是由于其具有自重轻、承载大、机构简单、驱动和控制相对方便、行走速度快、工作效率高等特点，从而被广泛应用。
二、轮式机器人的分类
由于轮子的多少，直接关系到机器人设计的技术和难度，以及其功用。所以轮式机器人的分类一般都是根据其轮子多少进行分类。按照已经出现的机器人，可以分为如下几类：单轮滚动机器人（如球形机器人）、两轮移动机器人在（如自行车机器人）、三、四轮机器人（如智能车）、六轮机器人和复合机器人。一般而言，三轮机器人简单实用，四轮机器人稳定性好，承载能力大，而相比之下，六轮机器人比四轮机器人更为优越。
三、轮式机器人研究的几个重要方面
机器人是一种高自动化的高科技产品，它的诞生，是各个学科交叉应用的结果。如今，研制一种机器人就需要从各个科学领域对其进行研究和创新。一般而言，机器人的主要技术如下：机器人机构、导航和定位、路径规划、传感器技术、控制技术、移动机器人传感器技术、屏蔽技术等。
1.机器人机构
轮式机器人的机构设计属于机械领域，在设计过程中不仅要考虑自身重量的影响，还要考虑到工作环境的影响，而且不能对数据的采集和分析产生干扰。在轮式机器人的机构设计中，最为重要的是转向机构的设计，如今，转向机构主要分为如下几种：艾克曼转向（前轮转向前轮驱动或者前轮转向后轮驱动）；滑动转向（两侧车轮独立驱动）；全向转动（基于全方位移动轮构建，如麦克纳姆轮）；轴－关节转向；（车轮转动幅度较大）；车体－关节转向（转弯半径小，转向灵活，但是轨迹难以控制）。再轮式机器人的设计中应根据具体需要来选择转向机构的设计。
2.导航和定位
导航和定位是确定机器人在多维工作环境中相对于全局坐标的位置，是移动机器人最基本的环节。导航方式有惯性导航，磁导航，视觉导航，卫星导航等，定位方式有惯性定位，陆标定位，声音定位等，在机器人设计中，需要对轮式机器人的模型进行分析，才能得出合理有效地导航方式和定位方式。
3.路径规划
路径规划，既让轮式机器人按照某一性能指标搜索一条起始状态到目标状态的最优路径。在设计过程中路径规划要考虑全局路径和局部路径两个方面。其中全局路径是机器人运行的总路径，而局部路径可以使机器人在运动过程中避免碰撞。在分析运动过程中，可以考虑d-h参数法对其进行分析。
4.传感器
在轮式机器人中，传感器就相当于人的感官。它收集外界和自己发生的信息，从而为后续处理积累了前提的数据。轮式机器人中一般会用到的传感器一般有如下几种：内部有测量机器人行进速度的，如线加速度计；测量转角的，如陀螺仪，外部的传感器主要是用来检测外部环境，防止碰撞，如超声波传感器，视觉传感器等等。传感器将采集来的数据传送给控制器，再加以处理，才能使得轮式机器人按照预订路径进行移动。
5.控制
常见的控制有pid控制，但是这些年一般对机器人所用的都是模糊控制，因为模糊控制不需要建立数学模型，可以语言化的表达复杂的非线性系统。另外，由于工作环境的要求，很多轮式机器人都用上了遥控技术，这样，可以扩大机器人的工作空间和工作能力，但是遥控通常会产生更大的误差，因此，如何更好地控制误差，使其达到预定的工作效果，是遥控技术不可不考虑的一个问题。
6.屏蔽
由于在机器人工作工程中，会产生这样那样的干扰，如何去除这些干扰，让机器人更为可靠，就需要更好的屏蔽技术来为其服务。屏蔽设计时要考虑到可靠
性，适应性以及经济性，尽量为其找到适合的屏蔽技术。一般的屏蔽技术有：隔离技术，滤波技术，接地抑制反电势干扰技术等。
四、总结
机器人是一种仿生的高科技产物。轮式机器人的出现，为人们的生活和科学发展做出了十分接触的贡献。在工业、农业、反恐、防爆、空间探测等各个领域，轮式机器人都可以代替人类完成一些危险或者不可完成的任务。如何控制轮式机器人按照我们需要的方式进行移动和精准的动作是十分重要的一个环节。另外，如今，机器人已经向着更为宏观和微观的方向发展，相信，在不久的将来，在更为精准的设计和控制下，轮式机器人将会为我们带来更为美好的生活！
第四篇：机器人技术在工业生产和日常生活中的应用(机器人概论报告)
机器人技术在工业和日常生活中的应用
因为兴趣，所以我选择了机器人概论这门课，虽然只有十多节课，但还是学习、了解不少知识。
研制机器人的最初目的是为了帮助人们摆脱繁重劳动或简单的重复劳动，以及替代人到有辐射等危险环境中进行作业，因此机器人最早在汽车制造业和核工业领域得以应用。随着机器人技术的不断发展，工业领域的焊接、喷漆、搬运、装配、铸造等场合，己经开始大量使用机器人。另外在军事、海洋探测、航天、医疗、农业、林业甚到服务娱乐行业，也都开始使用机器人。从机器人的用途来分，可以分为两大类：军用机器人和民用机器人。军用机器人主要用于军事上代替或辅助军队进行作战、侦察、探险等工作。根据不同的作战空间可分为地面军用机器人、空中军用机器人(即无人飞行机)、水下军用机器人和空间军用机器人等。在民用机器人中，各种生产制造领域中的工业机器人在数量上占绝对多数，成为机器人家族中的主力军；其它各种种类的机器人也开始在不同的领域得到研究开发和应用。
机器人一般由执行机构、驱动装置、检测装置和控制系统和复杂机械等组成。而传感器作用尤为重要，除采用传统的位置、速度、加速度等传感器外，视觉、力觉、声觉、触觉等多传感器的融合技术在产品化系统中已有成熟应用。加之器件集成度的提高，控制柜日渐小巧，采用模块化结构，似的机器人的功能越来越强，系统的可靠性提高了、易操作性变得简单而且可维修性变强。而控制方式一般有自主操控式、半自主操控式、遥控式等多种方式。
服务机器人是机器人家族中的一个年轻成员，目前处于开发及普及的早期阶段。
大楼清洗机器人是以爬壁机器人为基础开发出来的，它只是爬壁机器人的用途之一。爬壁机器人有负压吸附和磁吸附两种吸附方式，大楼擦窗机器人采用的是负压吸附方式。磁吸附爬壁机器人也已在我国问世，并已在大庆油田得到了应用。
帮助残障人行走的机器人轮椅已逐渐成为热点。机器人轮椅主要有口令识别与语音合成、机器人自定位、动态随机避障、多传感器信息融合、实时自适应导航控制等功能。机器人轮椅关键技术是安全导航问题，采用的基本方法是靠超声波和红外测距，个别也采用了口令控制。超声波和红外导航的主要不足在于可控测范围有限，视觉导航可以克服这方面的不足。在机器人轮椅中，轮椅的使用者应是整个系统的中心和积极的组成部分。对使用者来说，机器人轮椅应具有与人交互的功能。这种交互功能可以很直观地通过人机语音对话来实现。尽管个别现有的移动轮椅可用简单的口令来控制，但真正具有交互功能的移动机器人和轮椅尚不多见，也是有待研究。
作为一项前沿的高新技技术，机器人还有广阔的发展空间。我们要发展他，掌握他，领导他的发展，但我们绝不能依赖他，他只是服务于我们，使我们的生活更美好的工具。
第五篇：工业机器人
工业机器人课程报告
昆明理工大学机电工程学院机械工程及自动化专业2014级流体传动与控制模块（8）
班级：
学号：
姓名：
日期：
工业机器人的结构原理及其应用
[摘要]:自从20世纪初以来,随着机床,汽车等制造业的发展出现了机械手,并且经过多年的发展以及在工业中的应用,工业机器人已经越来越受到人们的重视.有代表性的美国,日本，苏联，欧洲在工业机器人方面的研究和应用加大了力度,特别是日本在这方面尤其突出。近年来工业机器人在焊接,喷涂,搬运物料,装配,海洋开发,原子能工业,宇宙开发，军事应用，农牧业，建筑，矿业，医疗福利等方面也有了广泛的应用，并且随着机器人技术的进步，其应用范围一定会越来越广泛。下面我们将从执行系统，驱动系统，控制系统和人工智能系统四方面来具体介绍工业机器人。
[abstract]：sincethebeginningofthe20thcentury,withthemachinetool,automobilemanufacturingindustryexperiencedamechanicalhand,andafteryearsofdevelopment,aswellasinindustryapplications,industrialrobotshavebeenmoreandmoreattention.representativeoftheunitedstates,japan,thesovietunion,theeuropeanindustrialrobotresearchandapplicationofsteppedupefforts,especiallyinjapaninthisregardareparticularlyconspicuous.inrecentyears,industrialrobots,welding,painting,materialhandling,assembly,oceandevelopment,atomicenergyindustry,theuniversedevelopment,militaryapplications,agriculture,animalhusbandry,construction,mining,medicalandwelfarealsohaveawiderangeofapplications,andwithadvancesinrobotics,rangeofapplicationswillbecomeincreasinglywidespread.nowwewillimplementthesystem,drivesystems,controlsystemsandartificialintelligencesystemstothespecificintroductionfourrobots.
一.工业机器人的定义、产生和发展
1.1机器人的定义
到目前为止，世界各地对“工业机器人”还没有作出统一的明确定义。通常所说的工业机器人是一种能模拟人的手、臂的部分动作，按照预定的程序、轨迹及其它要求，实现抓取、搬运工件或操纵工具的自动化装置。
机器人的外表不一定像人，有的根本不像人。因为人们制造机器人是为了让及其人代替人的工作，所以机器人能够具有人的劳动机能。机器人能力的评价标准，应当和生物能力的评价标准一样，包括智能、机能和物理能三个方面。
智能是指感觉和感知，包括记忆、运算，比较，鉴别，判断，决策，学习和逻辑推理等。机能是指变通性，通用性或空间占有性等。
物理能则包括力，速度，连续运行能力，可靠性，联用性，寿命等。
把上述三方面能力综合起来，有可以说机器人是具有生物功能的空间三维坐标系机械。既然要求机器人能代替人的劳动。人们就希望它能有一双像人一样的巧手；能行走的双脚；具有人类感官的功能（视觉、触觉、听觉、味觉、嗅觉、痛觉等）；具有理解人类语言和用语言表达的能力；具有一颗善于思考，学习和决策的头脑。但是机器人所有这些能力都必须满足机器人学三定律：
第一定律：机器人不得伤害人，也不得见人受到伤害而袖手旁观。
第二定律：机器人应服从人的一切命令，但不得违反第一定律。
第三定律：机器人应保护自身的安全，但不得违反第一，第二定律。
1.2机器人的产生和发展
早在20世纪初，随着机床，汽车等制造业的发展就出现了机械手。1913年美国福特汽车工业公司就安装了第一条汽车零件加工自动线。自动机的上下料与工件的传送采用了专用机械手代替人工上下料及传送工件。可见专用机械手就是作为自动机，自动线的附属装置出现的。
到了40年代，随着原子能工业的产生，出现了另一类半自动化抓取搬运装置——操作机。在原子能工业中用它来进行放射性材料的加工，处理和实验；
“工业机器人”这种自动化装置出现的比较晚。它的研究工作是50年代初从美国开始的。日本，苏联，欧洲的研制工作比美国大约晚十年。但是日本的发展速度比美国快，欧洲特别是西欧各国比较注意工业机器人的研制和应用，其中英国，瑞典，挪威等国的技术水平较高，产量也较大。
1954年美国人g.c戴万获得了一项工业机器人专利。到1958年，美国机械与铸造公司研制成功一台数控自动通用机器。这就是世界上最早的机器人。从此之后，美国的工业机器人技术的发展，大致经历了以下几个阶段：
（1）1963——1967年为实验定型阶段;
（2）1968——1970年为实际应用阶段；
（3）1970年至今一直处于技术发展和推广应用阶段。
二机器人的组成及各部分结构原理
工业机器人一般应由执行系统，驱动系统，控制系统和人工智能系统组成。下面我们就来详细分析各个系统的组成及其原理。
2.1执行系统
执行系统是工业机器人完成抓取工件（或工具）实现所需的各种运动的机械部件，包括以下几个部分：手部，腕部，臂部，机身和行走机构。
（1）手部：是工业机器人直接与工件接触用来完成握持工件（或工具）的部件。有些
工业机器人直接将工具（如焊枪，喷枪，容器）装在手部位置，而不再设置手部。根据手指和手掌在抓取物体时的相对状态，抓取方式可分为捏，夹握三大类。这三种抓取方式都是靠手指间或手指与手掌间对工件的作用力以及手指手掌与工件之间的摩擦力保持工件的。
从机械手指根部来看，手部机构的动作形式有回转式和移动式（或直进式）两种。其中回转式为基本形式，它结构简单，容易制造，应用广泛。由于移动式手部结构比较复杂，庞大等，所以以用较少。但移动式手部机构抓取工件时，工件直径的变化对定位精度一般无影响，故宜于工件直径有较大变化时使用。
（2）腕部：是工业机器人中联接手部与臂部，主要用来确定手部工作位置并扩大臂部
动作范围的部件。有一些专用机器人没有手腕部件，而是直接将手部安装在手臂部件的顶端。为了使手部处于空间任意方向，要求腕部能实现对空间三个坐标轴x.y.z的转动。即具有回转，俯仰和摆动。一些专用机械手甚至没有腕部，但有的腕部是为了特殊要求还有横向移动自由度。
（3）臂部：是机器人用来支承腕部和手部实现较大运动范围的部件。工业机器人的臂
部一般有2——3个自由度，即伸缩，回转，俯仰和升降。专用机械手的臂部一般具有1——2个自由度，即伸缩，回转和直移。臂部总重量较大，受力一般叫复杂，在运动时，直接承受腕部手部和工件（工具）的静动载荷，尤其高速运动时，将产生教的的惯性力（或惯性矩），引起冲击，影响定位的准确性。臂部运动部分零部件的重量直接影响着臂部构建的刚度和强度。专用机械手的臂部一般直接安装在主机上，工业机器人的臂部一般与控制系统和驱动系统一起安装在机身上（即机座上），机身可以是固定式的，也可以是行走式的，即沿地面和导轨运动。
（4）机身：是工业机器人用来支承手部部件的，并安装驱动装置和其他装置的部件。
专用机械手一般将臂部安装在主机上。成为主机的附属装置，臂部的运动越多，机身的受力和结构情况越复杂。机身即可以是固定的也可以是行走式的，即在他的下部能行走的结构，可沿地面和架空轨道运行。设计机身时为提高刚度应注意
以下几点：刚度，精度，平稳性。
（5）行走机构：是工业机器人用来扩大活动范围的机构，有的是专门的行走装置，有
的是轨道滚轮机构。行走部是行走机器人的重要执行部件，是由行走的驱动装置，传动机构，位置检测元件，传感器，电缆及管路等构成。它一方面支承机器人的机身，臂和手部，另一方面还根据工作任务的要求，带动机器人实现更广泛的空间内运动。行走部机构按其行走运动轨迹固定轨迹式和无固定轨迹式。随着海洋科学，原子能工业及宇宙空间事业的发展，可以预见，具有智能的可移动机器人，能够自行的柔性机器人肯定是今后的发展方向。
2.2驱动系统
驱动系统是向执行系统各部件提供动力的装置。采用的动力源不同，驱动系统的传动方式也不同。驱动系统的传动方式有四种：液压式，气压式，电器式和机械式。
（1）液压式:其驱动系统由油缸，电磁阀，油泵和邮箱等组成。其特点是操作力大，体
积小，动作平稳，耐冲击耐振动。但漏油对系统的工作性能影响大。与气压式相比成本高。
（2）气压式：其驱动系统由气缸，气阀，空气压缩机（或气压站直接供给）和储气罐
等组成。其特点是起源方便，维修简单，易于获得高速度，成本低，防火防爆，漏气对环境无影响，有冲击，臂力一般不超过300牛顿。
（3）电器式；其驱动系统一般由电机驱动。优点是电源方便，信号传递运算容易，响
应快，驱动力较大，适用于中小型工业机器人。但是必须使用减速装置（如齿轮减速器，谐波齿轮减速器等），所需要的电机有步进电机，dc伺服电机和ac伺服电机等。
（4）机械式：器驱动系统由电机，凸轮，齿轮齿条，连杆等机械装置组成。传动可靠，
适用于简单的机械手。
2．3控制系统
控制系统是工业机器人或机械手的指挥系统，它控制驱动系统，让执行机构按照规定的要求进行工作，并检测其正确与否。一般常见的为电气与电子回路控制。计算机控制系统也不断增多。就其控制方式可分为分散控制与集中控制两种类型。若以控制的运动轨迹来分原则上分为两种：（1）点位控制：主要控制空间两点或有限多个点的空间位置，而其对运动路径没有要求。专用机械手和绝大部分工业机器人均采用这种点位控制方式。（2）连续轨迹控制：是用连续的信息对运动轨迹的任意位置进行控制，其运动路径是连续的。对运动轨迹有要求的工业机器人需要连续轨迹控制，如电弧焊，切割等。
2.4人工智能系统
传感器技术是今后左右工业机器人发展的重要技术之一。传感器的功能相当于人的部分感觉机能。机器人自动操作时，需要检测自身状态和作业对象与作业环境的状态。检测机器人自身状态的传感器称为内部信息传感器而检测外部信息的传感器有和人的五官对应的，有纯工程的和五官对应的有接触式的触觉，味觉（ph计，化学分析器）传感器。非接触式的视觉，嗅觉（气体传感器，化学分析器，烟传感器）传感器，以及有固定作用的听觉传感器。
（1）触觉传感器人的触觉包含有接触觉，压觉，冷热觉，滑动觉，痛觉等。
（2）接近觉传感器人没有专门的接近觉器官，而是依靠视觉和经验来判断物体的接近情况。如果仿照人的功能使机器人具有接近觉将非常复杂，所以机器人使用专门的接近觉传感器。
（3）视觉传感器视觉传感器在机器人上起三个作用：第一位置的测量，第二进行图像识别，第三进行检验
（4）人工视觉人类是借助五种感官从外界获得信息的，一般认为有90%以上的信息来自
视觉。就是说，人要顺利地生活和工作，非用眼睛识别客观环境不可。同样，要让机器人有高度的适应性以及复杂的工作能力也必须使之具备某种形式的人工视觉。
三机器人的应用
工业机器人最早应用的领域是汽车工业。其中应用最早最多的工种为焊接，喷涂和上下料。有人称这个领域为机器人的传统应用领域。
1焊接包括点焊，弧焊，锡焊，激光焊等，它的用途广，历史长。例如汽车的驾驶室是用点焊的方法把各个分离的板件焊成一个整体的。
2喷涂由于喷涂工序中雾状漆料对人体有危害，喷涂环境中照明，通风等条件很差，而且不易从根本上改进，因此在这个领域中大量使用了机器人。使用机器人不仅可以改善劳动条件，而且还可以提高产品的质量和产量，降低成本。
3搬运物料包括为机床服务,上下工件,为自动线服务,在不同流向的自动线上转运工件.这种机器人和数控机床可以组成柔性加工系统(fms),它可以满足多品种,中小批量生产的需要.4装配由于机器人的触觉和视觉系统不断完善,可以把轴类件投放于孔内的准确度提高到0.01mm之内。国外已逐步开始应用机器人装配复杂部件，例如装配发电机，电动机，大规模集成电路板等。
5海洋开发机器人常用于海洋测量多目标观测，海底施工，电缆铺设，管道连接维修，石油开采等。
6原子能工业机器人可用于放射性物质搬运，设备检查维修，污染物处理等对人体有害的工作。
7其他机器人在宇宙开发，军事应用，农牧业，建筑，矿业，医疗福利等方面也有了广泛的应用，并且随着机器人技术的进步，其应用范围一定会越来越广泛。
参考文献：吴广玉姜复兴编《机器人工程导论》哈尔滨工业大学出版社1988年3月张建明编著《工业机器人》北京理工大学出版社1988年12月
2023年中国智能运动健身行业研究报告
2021年中国智能运动健身行业研究报告原创艾瑞艾瑞咨询
智能健身丨研究报告
核心摘要：
概念界定：智能运动健身是一种以科学健身技术为核心，以智能化健身硬件为载体，以满足个性化、高效健身需求为目标的新型健身方式。智能运动健身产品利用人工智能技术，通过图像传感技术、动作识别和语音识别等方式，为用户提供更为专业化、个性化的健身方案。
行业发展现状：基于智能运动健身方式的定义，目前智能运动健身行业的应用形态主要有智能健身硬件、智能运动软件、智能健身房三种。其中，智能健身硬件与智能运动软件行业竞争较为激烈，目前智能健身房业态还处在不断探索成型的阶段中。
行业市场规模：在人工智能技术更迭及后疫情时代居民生活模式改变的背景之下，智能运动健身行业得到了极大的发展。2021年中国智能运动健身行业市场规模预计约人民币180亿元，智能健身镜行业市场规模预计约人民币0.3亿元；2025年智能运动健身行业市场规模预计达到约人民币820亿元，智能健身镜赛道正处于发展元年，其产品形态有望对中国家庭的居家健身场景进行深度发掘，充分释放市场空间。预计2025年智能健身镜市场规模将达到约人民币112亿元。
行业趋势展望：随着人工智能技术在运动健身领域的应用愈加广泛，智能运动健身行业整体呈现出更加专业化、个性化的趋势，预计未来将涵盖球类及阻力训练等更多种运动项目，同时不断增强社交属性，打造更为开放的线上运动生态。以智能健身镜细分赛道为例，行业或将呈现人工智能技术进一步升级、课程内容扩充、运动社区优化、配套服务集成等趋势。
智能运动健身行业的发展背景
背景1：人工智能、物联网技术推动传统健身智能化发展
随着人工智能和物联网技术的发展，运动健身行业与人工智能技术的联系愈发紧密，主要变化集中于场景、产品与用户体验。目前人工智能技术在智能运动健身行业中得到不同程度应用。在智能健身硬件上，人工智能可通过动作识别等方式对运动姿态给予纠正，同时还可通过分析用户的运动表现为其提供健身课程的个性化建议。物联网可通过结合基础层面的芯片、传感器、计算平台部分与技术层面的计算机视觉、语音识别和机器学习等技术，为用户全面提升智能健身的体验。
智能运动健身行业的发展背景
背景2：疫情影响下智能运动健身产品重构原有健身行业
新冠肺炎疫情成为了推动智能运动健身产品发展的催化因素。一方面，用户对个人健康的关注与运动健身意识的唤醒均为智能运动健身产品带来无限潜力；另一方面，健身场景的细化与更迭使智能健身的价值得到挖掘。后疫情时代，用户与场景的改变对原有健身行业提出了优化需求，于此进一步印证了智能健身产品的价值。
智能运动健身对传统行业的补充优化
引流与优化，人工智能为运动健身行业注入新生机
一方面，智能运动健身行业虽然和传统运动健身行业有一定竞争关系，但通过高效的用户触达与深度的用户培育，可以降低运动门槛，吸引更多人群进行多种运动消费，从而反哺传统运动健身行业；另一方面，人工智能技术助力智能运动健身行业的新业态和新产品打造，全面提升用户体验。
智能运动健身行业市场规模及预测
智能运动健身应用和硬件+线下智能健身房共同推动增长
中国智能运动健身市场还处于快速发展阶段之中。
（一）移动端智能运动健身应用已经获得国内居民的广泛认可。依托庞大的用户基数，借助不断丰富的课程内容和用户社区等配套服务，智能健身应用的付费会员渗透率将有望得到加深。
（二）线下健身房（包括综合健身房和私教健身房）的智能化技术升级还处于发展早期，随着新开立的健身场馆接入智能化硬件和管理系统、已有场馆接入智能化系统改造升级，线下健身房的智能化革新将为智能健身领域提供庞大的发展动能。线下健身房将为智能健身应用及智能健身硬件提供链接与支撑。
（三）在智能运动健身硬件方面，随着智能健身镜等新品类的智能健身硬件问世，中国家庭的居家健身需求将得到深入挖掘。借助智能健身硬件课程内容的丰富性与智能交互的特点，预计智能健身硬件在中国家庭的渗透率将得到快速增长。据艾瑞统计和预测，中国智能运动健身市场规模在2019年已达到约人民币100亿元，预计2025年将突破约人民币820亿元，2021年至2025年的复合增长率预计达到约46%。
赛道1：智能运动健身移动端APP
以数据为基础在移动端为用户提供智能化运动健身解决方案
移动端智能运动健身APP为线上健身服务内容与用户的线下健身行为提供了连接的桥梁。借助APP丰富的健身课程、社区交流、直播互动等内容，智能健身APP在解决增量用户“开始练”与存量用户“坚持练”的问题上承担了重任。随着智能健身APP厂商推出智能健身硬件和向线下智能健身房领域布局，以移动端APP为核心的数字化运动科技公司在打造智能运动健身产品生态上走在了行业前列。目前市场上主流运动健身APP为用户提供了较为完整的数字化智能健身体验，具备以专业且丰富的课程内容满足不同人群的健身指导需求、以个性化的定制健身计划满足千人千面的健身目标、以社区交流激励用户持续锻炼、以运动数据监测和分析提高健身效率效果等特点。
赛道2：智能运动健身硬件器械
智能化健身硬件与移动端应用齐驱，行业衍生多元形态
智能运动健身硬件器械方面的参与者可分为两大类，一种是以Peloton、FITURE、小乔为首的以智能健身硬件切入市场，深入家庭生活场景的企业；另外一种则是以Keep、咕咚等为主的互联网运动科技公司。各类企业都在智能健身领域深入谋划布局，运动行业整体呈现出更加精细化、智能化且结合居家健身场景的趋势。鉴于美国在智能运动健身行业整体发展相对较早，目前国内智能运动健身行业仍与美国有一定差距。
人工智能技术加持，运动健身硬件满足用户深度需求
智能运动健身产品将综合搭载光敏、声敏、压敏等多种传感器方案，跟踪捕捉用户运动表现和运动姿态等信息。依靠算法与运动科学的深度结合，对采集的数据加以分析处理和存储，得出更加专业化及个性化的运动方案并反馈给用户。如运动姿态的识别与实时纠错、跑步步频及姿态的调整反馈等信息。智能运动健身产品可提供与运动健身相关的其他配套服务，如健身课程、健康管理等功能，帮助用户高效达成运动目标，营造高质量的健身体验。
赛道3：智能硬件新品类—智能健身镜
智能健身镜产品特征显著，契合居家健身需求
作为在智能运动健身行业中问世不久的全新品类细分赛道，智能健身镜产品正处于快速发展的早期阶段，获得市场广泛关注。智能健身镜是一款以半透半反屏幕为主体，搭载了人工智能技术的运动健身产品。该产品外观类似于全身镜，镜面同时是智能显示器，能够为用户播放运动健身视频课程，并提供基于人工智能技术的实时运动指导等服务。
赛道4：智能健身房
智能运动健身房集“SaaS+物联网+大数据”为一体
智能健身房是基于互联网普及与物联网建设，结合人工智能等新兴科技优化健身体验、节省人工成本、提升运营效率，同时对用户的运动健身实现技术赋能的新型健身房。相较于传统健身房形态，目前市场上的智能运动健身房主打互联网智能健身概念，代表品牌为Likingfit、乐刻健身、SuperMonkey、光猪圈等品牌，曾一度以人工智能健身硬件为卖点的Vento健身房已退出市场。目前智能健身房形态还处在不断探索的阶段中，原有线下健身房的智能化升级亦处于早期阶段。未来，互联网、物联网、人工智能三大关键要素在智能健身房的发展中将扮演重要角色。
重点关注移动端APP和智能健身镜发展
APP赋能智能健身生态，智能健身镜将智能交互应用于健身
智能健身APP在整体智能健身生态圈中扮演了导入与赋能的关键作用。随着智能健身APP内容与功能的不断丰富优化，其在整体智能健身领域持续努力解决吸引用户“开始练”与“坚持练”两个关键问题。由于人的先天惰性与运动所需花费的时间及费用原因，移动端APP将手机及平板等便携设备转变为吸引用户参与并坚持健身的窗口。越来越多的用户倾向于选择借助触手可得且具较高性价比的移动端健身APP开展健身行为。居家健身场景在疫情大背景的催化下逐渐成型，而智能健身APP经历多年发展后，已经培育出相当数量的线上健身用户，且更易于接受数字化健身方式，对于智能运动健身领域的其他产品形态来说，健身APP起到了关键的导入作用，且在未来将持续扮演该等角色。在人工智能技术得到广泛应用的背景下，智能健身镜作为智能健身硬件领域的全新品类，凭借多样化的课程内容和人工智能动作纠错等技术特色，以智能健身硬件设备进入中国家庭的角度，创造了智能运动健身的新触点。
智能健身镜的商业模式
以硬件为载体，提供独具特色的智能运动健身服务
智能健身镜的推出为居家健身场景和部分商业化健身场景提供了一种体验感更强的解决方案。因此从商业模式上来看，智能健身镜的硬件端更像是企业触达消费者的方式，而硬件承载的一系列运动健身服务是价值提升的关键。企业能否整合资源、优化服务，为消费者创造更好的运动健身体验，才是打造核心竞争力的关键。
智能健身镜的发展机遇及驱动因素
全民健身浪潮叠加人工智能技术革命，催生爆款智能健身镜
在科技发展与消费升级的推动下，健身产业逐步从传统服务行业中脱颖而出，智能健身赛道更在全民健身的浪潮中蜕变为“黄金赛道”，智能健身镜应运而生。究其本质，健身行业与智能健身镜的快速发展得益于后疫情时代政策、科技等方面的变革，也与用户观念、公司产品的迭代升级密不可分。
随着智能科技逐渐渗透各个生活场景，健身行业将朝着“智能化、互联化、多元化、普及化”的趋势发展。以智能健身镜为代表的智能健身硬件和智能健身应用或将成为多场景健身服务闭环中的重要一环，实现更具交互性的健身体验。
智能健身镜与线下健身房对比
智能健身镜和传统健身房、新零售健身房业态的对比分析
智能健身镜主要服务的居家健身场景，与传统健身房（包括各类工作室）、新零售健身房的业态差异显著。对于用户而言，运动健身目标不同，受个人时间安排等诸多因素的影响程度不同，最终对运动场景的选择也会不同。以上三类运动健身场景为用户不同的运动健身需求提供了可供选择的解决方案，有着相对独立的市场空间。
智能健身镜与传统线下私教课程的对比分析
应用于居家健身场景的智能健身镜课程服务相较于传统线下健身房的私教课程有着相对独特的优势，但也存在难以回避的问题。两种课程虽然没有直接竞争关系，但服务用户的理念是相通的；二者之间的比较可以启示智能健身镜企业在未来如何升级产品，以持续提升用户在居家健身场景下的运动健身体验。
智能健身镜的价值提升路径
集AI交互、内容导向、社交赋能、多元场景为一体
智能健身镜已经在科学性、趣味性及场景丰富程度等方面实现多元拓展，其为健身场景带来的冲击与迭代值得想象。
智能健身镜市场规模及预测
挖掘中国家庭居家健身需求，市场规模有望实现快速增长
智能健身镜作为智能健身领域的新品类产品，目前在中国市场还处于起步阶段，市场空间有待挖掘和开拓。与其他健身硬件不同，智能健身镜因其课程内容的丰富性与智能交互的特点，在居家健身场景下可满足包括老人儿童等全家人的健身需求，因此智能健身镜有望获得中国家庭的广泛选择。
我国经常参加体育锻炼人群不断增长，为包括智能健身镜在内的智能健身硬件市场增长提供了基础。随着新厂商入局推出新产品，智能健身镜在我国一、二线城市家庭的渗透率有望在未来4-5年内快速增加。据艾瑞统计和预测，中国智能健身镜在2020年的市场规模约为人民币0.3亿元，出货量约为0.4万台，随着市场的快速开拓，到2025年，该市场规模有望达到约人民币112亿元，出货量达到约187万台。
智能健身镜的发展趋势
技术升级+产品迭代，持续提升用户体验
智能健身镜产品作为创新性的居家健身场景解决方案，解决了居家健身领域的诸多痛点。并且，随着产品迭代，智能健身镜的优势还将进一步突显，能够为用户带来更好的居家运动健身体验。
智能健身镜面临的发展挑战
智能健身镜未来发展进程中的关注重点
智能健身镜的未来发展需要关注用户信息、生产供应、硬件成本、软件运营等方面的挑战。在用户方面，智能硬件在用户使用过程中采集与处理的个人信息及运动、健康等方面的数据需要满足相关政策法规的规定，在用户数据受到严格监管的政策背景下，厂商对健身镜用户信息的采集和处理操作需要满足合规要求。
此外，在当前疫情影响芯片、显卡等设备元件供应的情况下，健身镜上游供应链的稳定性对厂商出货情况构成了短期影响，若供应情况持续吃紧，智能健身镜硬件的出货将受到挑战。
在软件和内容方面，智能健身镜的AI运用课程数量暂且有限，未来扩展健身课程AI交互的深度和运动项目的广度是健身镜在人工智能应用上的重点发力方向之一。
智能运动健身行业发展趋势
算法升级，提升智能运动健身行业的专业化和个性化
随着人工智能技术的进步，以及在运动健身领域的应用逐渐趋于成熟，智能运动健身行业将为传统运动科学提供新的研究方向和研究数据，也为之后新一代的智能产品研发提供专业的理论支撑。在补足运动健身应用场景的同时，智能运动健身行业满足用户对于专业运动服务的需求，将提升运动效果、改善运动体验的智能属性落实。
场景拓展，智能运动健身行业将覆盖更多运动项目
当前的智能运动健身行业处于起步阶段，产品服务的运动项目有限。主要聚焦于跑步、单车、力量训练、操课等运动项目，以动作轨迹较为固定，运动空间有所限制的内容为主。未来随着动作捕捉能力的提升、算法智能属性的增强、产品适用范围的拓展等，智能运动健身行业将逐步覆盖球类对抗等更加丰富的运动项目，满足不同项目爱好者对智能产品的需求，真正实现对传统运动健身行业的全方位升级。
形态革新，更多智能运动健身产品创意落地
随着智能运动健身概念的普及，将有更多用户通过接触了解进而购买使用智能运动健身产品，这是行业不断走向成熟的标志。而未来智能运动健身产品研发流程更成熟，成本控制更加高效。用户对智能产品的接受程度提高、付费意愿增强，更多的产品创意将有机会得以落地，给消费者带来更丰富、更别致的运动健身体验。
结语
中国的智能运动健身行业正在处于整体规模不断扩大、市场竞争参与者数量不断增加、新品类产品不断问世的快速发展阶段。随着线上智能健身应用的发展进一步成熟，用户对产品内容的丰富程度和专业性要求不断提高，对健身方面的诉求也变得更加多元化，千人千面的需求将对智能运动健身行业的参与者提出新的挑战。此外，行业对如何吸引用户入门参与健身、激励用户主动坚持健身两方面尚未探索出有效的解决方式，目前没有实际成功的案例。上述两种问题是参与者亟需解决的行业痛点。
智能运动健身行业参与者将逐步从单一提供课程内容和硬件设备的厂商角色，转向可以向用户提供一整套全面且个性化健身体验的科技公司。在智能健身领域脱颖而出的竞争者，需要具备深度挖掘用户运动健身需求的能力，通过完善的健身解决方案优化用户的健身体验。
原标题：《2021年中国智能运动健身行业研究报告》
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2023年人工智能行业研究报告
第一章行业概况人工智能（ArtificialIntelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。总体来讲，当前对人工智能的定义大多可划分为以下四类：
图：人工智能产业链
资料来源：资产信息网千际投行iFinD
按照人工智能的智能程度，一般分为以下三类：
弱人工智能(ANI)：是指专注于且只能解决单个特定领域问题的人工智能
强人工智能(AGI)：是指能够胜任人类所有工作的人工智能
超强人工智能(ASI)：是指在科学创造力、智能和社交能力等每一个方面都比最强人类大脑聪明的人工智能。
资料来源：资产信息网千际投行行行查
人工智能具有算力、算法、数据三大要素，其中基础层提供算力支持，通用技术平台解决算法问题，场景化应用挖掘数据价值。
图人工智能三大要素
资料来源：资产信息网千际投行
人工智能可分为以下三个发展阶段：
运算智能：即快速计算和记忆存储能力。计算机比较具有优势的是运算能力和存储能力，现阶段计算智能应用已经实现并逐渐成熟，1996年IBM的深蓝计算机战胜了当时的国际象棋冠军卡斯帕罗夫，这一事件标志着人类在强运算型场景下的计算能力已经不如机器算力了。
感知智能：即类似人的视觉、听觉、触觉等对外界刺激作出反应的能力。人和动物能够通过各种智能感知能力与自然界进行交互。机器通过AI技术，也可实现这种类人智能，如自动驾驶汽车就是通过激光雷达等感知设备和人工智能算法实现这样的感知智能的。当前人类社会的AI技术正处于感知智能不断完善的阶段。
认知智能：通俗讲是一种“能理解会思考”的能力。未来机器能在没有数据信息被动输入的情况下，主动进行环境感知、信息采集、逻辑判断，做出决策等，实现类人智能。在这一阶段机器能够替代了大量的传统体力劳动，并辅助人们做出理论上的最优决策。
1.1发展历程自1956年“人工智能”概念和理论首次被提出，AI产业和技术发展主要经历如下发展阶段：
20世纪50年代——20世纪70年代
受制于算力性能、数据量等，更多停留在理论层面。1956年达特茅斯会议推动了全球第一次人工智能浪潮的出现，当时乐观的气氛弥漫着整个学界，在算法方面出现了很多世界级的发明，其中包括一种叫做增强学习的雏形，增强学习就是谷歌AlphaGo算法核心思想内容。
而70年代初，AI遭遇了瓶颈：人们发现逻辑证明器、感知器、增强学习等只能做很简单、用途狭隘的任务，稍微超出范围就无法应对。当时的计算机有限的内存和处理速度不足以解决任何实际的AI问题。这些计算复杂度以指数程度增加，成为了不可能完成的计算任务。
20世纪80年代——20世纪90年代
专家系统是人工智能的第一次商业化尝试，高昂的硬件成本、有限的适用场景限制了市场的进一步向前发展。在80年代，专家系统AI程序开始为全世界的公司所采纳，而“知识处理”成为了主流AI研究的焦点。专家系统的能力来自于它们存储的专业知识，知识库系统和知识工程成为了80年代AI研究的主要方向。但是专家系统的实用性仅仅局限于某些特定情景，不久后人们对专家系统的狂热追捧转向巨大的失望。
另一方面，1987年到1993年现代PC的出现，其费用远远低于专家系统所使用的Symbolics和Lisp等机器。相比于现代PC，专家系统被认为古老陈旧而非常难以维护。于是，政府经费开始下降，寒冬又一次来临。
2015年至今
逐步形成完整的产业链分工、协作体系。人工智能第三起的标志性事件发生在2016年3月，谷歌DeepMind研发的AlphaGo在围棋人机大战中击败韩国职业九段棋手李世石。随后，大众开始熟知人工智能，各个领域的热情都被调动起来。这次事件确立了以DNN神经网络算法为基础的统计分类深度学习模型，这类模型相比于过往更加泛化，通过不同的特征值提取可以适用于不同的应用场景中。
同时，2010年—2015年移动互联网的普及也为深度学习算法带来了前所未有的数据养料。得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法的出现，人工智能开始大调整。人工智能的研究领域也在不断扩大，包括专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等。深度学习的发展，让人工智能进入新的发展高潮。
1.2市场现状市场规模
随着技术的不断发展人工智能也逐渐出现在大众眼前，人工智能是一个新兴产业，所涉及的面广对于人才的要求高，近些年人工智能市场规模不断扩大随着人工智能技术的成熟应用场景也在扩展。
资料来源：资产信息网千际投行报告大厅
根据人工智能市场分析数据显示，截至2017年，中国人工智能市场规模达到237.4亿元，比2016年增长67%。其中，计算机视觉市场具有生物识别技术，形象认可，视频识别等技术核心规模最大，占34.9%，达到82.8亿元。2021年中国人工智能市场规模将达到415.5亿元，同比增长75%。预计到2023年中国人工智能市场规模将超过2000亿。人民币2364亿元，2021-2023年复合增长率约为43.73%。
从应用领域来看，目前我国人工智能在政府、金融、互联网、零售等领域的人机对话、远程作业、质控风控、营销运营、决策支持等诸多环节存在不同程度的应用，行业主要客户也主要来自上述领域。其中，政府城市管理和运营的市场份额接近50%，成为推动我国人工智能行业发展的重要动力。其次是互联网，占比18%。第三是金融，占比12%。
投融资情况
根据2021年斯坦福大学发布的《2021年人工智能指数报告》，2018年开始全球Al公司的融资持续向龙头初创公司聚集，2018年开始每年新成立的公司数量持续下降，但是Al融资金额依旧保持上升趋势。
资料来源：资产信息网千际投行广闻广识
图：中国人工智能企业的上市情况
资料来源：资产信息网千际投行广闻广识
第二章商业模式和技术发展2.1产业链人工智能产业链主要分为基础层、技术层、应用层三个层级：
基础层以数据、算力、算法为核心；
技术层是建立在基础层的核心能力之上，通过打造一套人工智能系统使机器能够像人类一样进行感知与分析，其中最关键的领域包括计算机视觉（图像识别与分析）、语音识别与自然语言处理技术（语音识别与合成）、机器学习与深度学习（分析决策及行动）等；
应用层是将技术能力与具体场景相融合，帮助企业/城市管理者等客户降本增效，目前主要应用的场景有泛安防、金融、医疗、自动驾驶等领域。
在上述三个层级之外，通常面向终端时还涉及硬件交付，如摄像头、服务器、芯片等，所以人工智能产业链涉及业务方众多。
图：产业链
资料来源：资产信息网千际投行招商银行
图：产业链图谱概览
资料来源：资产信息网千际投行艾瑞咨询
上游
人工智能基础层是支撑各类人工智能应用开发与运行的资源平台，主要包括数据资源、硬件设置和计算力三大要素。
资料来源：资产信息网千际投行广闻广识
人工智能基础层主要包括智能计算集群、智能模型敏捷开发工具、数据基础服务与治理平台三个板块。
智能计算集群：提供支持AI模型开发、训练或推理的算力资源，包括系统级AI芯片和异构智能计算服务器，以及下游的人工智能计算中心等;
智能模型敏捷开发工具：主要实现AI应用模型的生产，包括开源算法框架，提供语音、图像等AI技术能力调用的AI开放平台和AI应用模型效率化生产平台;
数据基础服务与治理平台：实现应用所需的数据资源生产与治理，提供AI基础数据服务及面向AI的数据治理平台。
AI基础层企业通过提供AI算力、开发工具或数据资源助力人工智能应用在各行业领域、各应用场景落地，支撑人工智能产业健康稳定发展。
图：人工智能基础层分类
资料来源：资产信息网千际投行
通用计算芯片CPU、GPU全球市场基本被Intel、Nvidia等美国芯片厂商垄断，技术与专利壁垒较高，卡脖子现象严重。华为麒麟、巴龙、昇腾及鲲鹏四大芯片有望突破此壁垒。未来几年，全球各大芯片企业、互联网巨头、初创企业都将成为该市场的主要玩家。
计算力指数国家排名中美国列国家计算力指数排名第一，坐拥全球最多超大规模数据中心，这是美国算力的基础保障。中国列第二，AI算力领跑全球。日本、德国、英国分别位列第三至第五名。
计算平台方面，全球市场被亚马逊、谷歌、阿里、腾讯、华为等公司基本垄断，但小公司的计算平台凭借价格优势仍有生存空间。
中游
技术层作为人工智能产业的核心，主要依托基础层的运算平台和海量数据资源进行识别训练和机器学习建模，以开发面向不同领域的应用技术，对应用层的产品智能化程度起着决定性作用。根据技术层级分为通用技术层、AI软件框架层和算法模型层。
资料来源：资产信息网千际投行广闻广识
算法作为人工智能技术的引擎，主要用于计算、数据分析和自动推理。当前最为主流的基础算法是深度学习算法，深度学习可以从大量数据中自动总结规律，并使其适应自身结构，从而应用到案例中。随着基础算法的成熟和稳定，算法发展重点转向工程实现——软件框架，很多企业开始转向建设算法模型工具库，将算法封装为软件框架，提供给开发者使用。
目前美国是该领域发展水平最高的国家，以谷歌、Facebook、IBM和微软为主的科技巨头均将人工智能的重点布局在算法理论和软件框架等门槛高的技术之上。而我国基础理论体系尚不成熟，鲜有拥有针对算法的开放平台，百度的Paddle-Paddle、腾讯的Angle等国内企业的算法框架尚无法与国际主流产品竞争。
下游
应用层是基于技术层的能力，去解决具体现实生活中的问题。比如利用计算机视觉技术，实现金融、安防等多个领域的人脸识别；利用智能语音技术，实现智能音箱、录音笔等的语音识别；利用自然语言处理技术，用于智能客服的问答。
资料来源：资产信息网千际投行广闻广识
在实际的应用中，技术层和应用层的关系是相互交叉的，某个领域的应用可能用到多个维度的技术层的能力，比如金融行业的应用对于智能语音、计算机视觉、自然语言处理技术都会有需求；同样某个技术层的能力也可以广泛应用到多个不同的应用领域，比如计算机视觉技术可以广泛应用到金融、安防、医疗、交通、教育等多个维度。
2.2商业模式人工智能相关产业大概分为五类：销售智能设备、提供智能服务、智能平台变现、智能软件授权以及智能项目整合。不同的商业领域决定AI技术的变现能力，根据五类产业内容又可分为计算能力、数据、算法框架、应用平台和解决方案六类商业领域，其进入壁垒、演化路径与短期长期价值各不相同。
图：人工智能常见五种商业模式
资料来源：资产信息网千际投行
目前，国内外的中大型厂商都已经初步形成了各自不同的核心竞争力，依据五大类人工智能商业内容呈现出的最终形式大致可以分为以下三类公司。
人工智能创业公司：主要是依靠其对于某一垂直领域的技术研发或渠道优势，通过销售相关技术产品设备或服务获得盈利。人工智能领域创业的技术门槛较高，一旦成功产业化，则竞争压力相对较小。商业模式相对比较传统，在获得市场关注和盈利前，需要投资人在人才与研发环节持续投入。而获得源源不断的融资也靠创始人的声誉背书，因此这类企业短时间内的收入模型和盈利模式比较模糊。
人工智能平台：大型人工智能科技公司一般布局都在基础功能平台服务上，如大数据、云计算平台。现在越来越多的巨头也把资源投入到了AI领域，如微软旗下成熟的AI平台。大型科技巨头公司将主要精力花在布局基础设施上，且大型人工智能平台主要都是靠应用程序接口（API）来盈利，调用的API次数越多，收费越高。而在调用这些API的同时，用户通常还会涉及其他服务，如服务器、虚拟机、数据库等，这也将为企业盈利带来新的增长点。
人工智能咨询与定制服务：主要根据企业和客户的需求进行定制化的人工智能解决方案。现阶段，人工智能方案对于传统制造与服务类企业来说，规模化应用及成本控制难度较大。但随着未来AI技术的发展，与人工智能服务相关的产品成本必将下降，中小型企业也可以负担并愿意进行智能升级改造。
AI咨询与定制服务的商业模式较为独特，目前大致有以下两种模式：
成熟的AI专利应用，如开发一个独家专利的人工智能解决方案产品，并出售给下游用户，其产品可标准化、规模化量产。
客户定制化服务，比如为某家公司客户进行产品定制服务，服务的归属权归客户所有，服务公司无权转卖，此类定制服务价格较高，竞争能力强。
2.3技术发展对国内人工智能行业的各个专利申请人的专利数量进行统计，排名前列的公司依次为：中兴通讯、京东方A、四川长虹、视源股份、海康威视、浪潮信息、大华股份、航天信息等。
图国内人工智能行业专利数量Top10
资料来源：资产信息网千际投行iFinD
截至2021年上半年我国人工智能专利技术占比已超过65%，远超美、日韩等其他国家，处于绝对领先地位。从技术构成来看，目前“用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形...”的专利申请数量最多，为34450项，占总申请量的20.88%。
图：全球人工智能专利来源国分布情况
资料来源：资产信息网千际投行广闻广识
2.4政策监管人工智能行业根据中国证监会颁布的《上市公司行业分类指引》（2012年修订）和国家统计局《国民经济行业分类》（GB/T4754-2017）隶属于“软件和信息技术服务业”（行业代码为I65）。根据《战略性新兴产业分类（2018）》隶属于“新一代信息技术产业”中的“人工智能”行业。
人工智能行业的行政监管部门为工信部，负责拟订信息产业的规划、政策和标准并组织实施，指导行业技术创新和技术进步，组织实施有关国家科技重大专项，推进相关科研成果产业化，推动软件业、信息服务业和新兴产业发展。
人工智能的自律协会包括：
中国软件行业协会：协助政府部门组织制定、修改行业的国家标准、行业标准及推荐性标准，并推进标准的贯彻落实；开展软件和信息服务行业的调查与统计，提出行业中、长期发展规划的咨询建议；根据软件行业发展需要，组织行业人才培训、人才交流等。
中国人工智能产业发展联盟：聚集产业生态各方力量，联合开展人工智能技术、标准和产业研究，共同探索人工智能的新模式和新机制，推进技术、产业与应用研发，开展试点示范，广泛开展国际合作等。
中国人工智能学会：组织和领导会员开展人工智能科学与技术的创新研究，促进人工智能科学与技术的发展；开展国内、国际学术交流活动，提高会员的学术水平；开展人工智能科学与技术的咨询与培训；组织开展对人工智能领域科学技术和产业发展战略的研究，向政府部门提出咨询建议等。
人工智能的行业政策包括：
资料来源：资产信息网千际投行
2020年国家标准化管理委员会、中央网信办国家发展改革委、科技部、工业和信息化部关于印发《国家新一代人工智能标准体系建设指南》的通知，将人工智能标准体系结构分为八大部分。
基础共性标准：包括术语、参考架构、测试评估三大类，位于人工智能标准体系结构的最左侧，支撑标准体系结构中其它部分。
支撑技术与产品标准：对人工智能软硬件平台建设、算法模型开发、人工智能应用提供基础支撑。
基础软硬件平台标准：主要围绕智能芯片、系统软件、开发框架等方面，为人工智能提供基础设施支撑。
关键通用技术标准：主要围绕智能芯片、系统软件、开发框架等方面，为人工智能提供基础设施支撑。
关键领域技术标准：主要围绕自然语言处理、智能语音、计算机视觉、生物特征识别、虚拟现实/增强现实、人机交互等方面，为人工智能应用提供领域技术支撑。
产品与服务标准：包括在人工智能技术领域中形成的智能化产品及新服务模式的相关标准。
行业应用标准：位于人工智能标准体系结构的最顶层，面向行业具体需求，对其它部分标准进行细化，支撑各行业发展。
安全/伦理标准：位于人工智能标准体系结构的最右侧，贯穿于其他部分，为人工智能建立合规体系。
图：人工智能标准体系结构
资料来源：资产信息网千际投行东吴证券
第三章行业估值、定价机制和全球龙头企业3.1行业综合财务分析和估值方法图：指数表现
资料来源：资产信息网千际投行iFinD
人工智能行业估值方法可以选择市盈率估值法、PEG估值法、市净率估值法、市现率、P/S市销率估值法、EV/Sales市售率估值法、RNAV重估净资产估值法、EV/EBITDA估值法、DDM估值法、DCF现金流折现估值法、NAV净资产价值估值法等。
3.2行业发展和驱动因子多个行业希望利用AI实现数字化转型
当前，数字化浪潮来袭，以人工智能为代表的新一代数字技术日新月异，催生了数字经济这一新的经济发展形态。过去20余年消费互联网的充分发展为我国数字技术的创新、数字企业的成长以及数字产业的蓬勃发展提供了重要机遇。人工智能等新一代信息技术的快速发展和应用，推动着各行各业加速向数字化迈进。伴随着数字技术的融合应用以及我国供给侧结构性改革的不断深化，加快AI等数字技术与产业经济的融合发展成为多个行业的共识。
大量人工智能高端人才
高端人才对于一个行业的影响毋庸置疑，甚至可以说，一个国家在人工智能领域的实力主要取决于少数精英研究人员的质量。目前世界范围内，美国仍然是拥有最多拔尖研究人员的国家，这就是为什么美国在人工智能发明的年代能够取得领先地位，并且进入应用的时代时，他们比自己的同行有优势。
近年来，我国企业对于机器学习、知识图谱等领域关注度逐年增加，尤其在金融、教育、医疗领域，并由此吸引了越来越多的人才从事相关领域的学习。在研究热度、就业前景、政策红利等多方面因素叠加下，未来我国有望培养大量该领域的高端人才。
移动互联网的推动
随着人工智能进入应用时代，数据的应用量得到了大幅提升。当今人工智能应用的核心，就是通过深度学习在海量数据中概括出人类难以发觉的细微联系的能力。数据可以被视为支撑人工智能运行的原材料。
我国拥有大量的移动互联网用户基础，为我国人工智能行业提供数据支撑。截至2021年上半年，我国手机网民规模为10.07亿，较2020年12月新增手机网民2092万，网民中使用手机上网的比例为99.6%
技术进步
（1）边缘计算技术：通过将边缘技术应用于人工智能，可以提供更快的计算和洞察力、更好的数据安全性以及对持续运营的有效控制。因此，它可以提高支持人工智能的应用程序的性能，并降低运营成本。
（2）分布式计算技术：可以将计算任务分派给多个分布式服务器进行下发，计算完成后再将结果通过不同的分布式服务器进行汇总，通过中央控制器合成展现。分布式计算架构与人工智能计算相辅相成，共同完成大数据处理和计算任务。
政府政策支持
政府政策在驱动中国人工智能发展方面的作用是显著的但常常被人误解。政府常常挑选优势企业进行补贴，或者发布命令规定应当发展的技术。如果人工智能对经济的影响远小于当前预期，那么投入人工智能的资源可能是一种浪费。
另外，由于许多人工智能技术都已经成熟，选择哪些进行支持对公共部门来说是一个问题。政府的参与绝不是技术领先的先决条件，但随着人工智能更深入地渗透到现实系统中，政府参与可能会加速技术产生经济影响。
3.3行业风险分析和风险管理表：常见行业风险因子
资料来源：资产信息网千际投行
核心竞争力风险
人工智能行业为技术密集型行业。业内公司掌握的核心技术及业内公司研发水平将严重影响业内公司的核心竞争力。随着人工智能应用及算法的逐步普及，人工智能芯片受到了多家集成电路龙头企业的重视，该领域也成为多家初创集成电路设计公司发力的重点。此外，研发项目的进程及结果的不确定性较高，业内公司将面临前期的研发投入难以收回、预计效益难以达到的风险。
应对措施：未来，业内公司应不断贴近市场需求，提升研发投入效率，保障产品的快速迭代，以此保障公司提升自身的核心竞争力。
行业风险
近年来，随着人工智能应用及算法的逐步普及，人工智能受到了市场的重视。总体来看，人工智能技术迭代速度加快，技术发展路径尚在探索中，尚未形成具有绝对优势的架构和系统生态。随着越来越多的厂商推出人工智能产品，该市场竞争日趋激烈。
应对措施：未来，公司应加强研发管理，提升研发效率，以应对行业风险。
宏观环境风险
业内公司采购部分境外IP、软件，主要通过美元进行结算。业内公司自签订采购合同至收付汇具有一定周期。随着公司经营规模的不断扩大，未来若人民币与美元汇率发生大幅波动，公司未能准确判断汇率走势，或未能及时实现结汇导致期末外币资金余额较高，将可能产生汇兑损失，对公司的财务状况及经营业绩造成不利影响。
新冠疫情风险
全球新冠疫情仍在持续，国内外多地疫情反复，如果进一步失控，有可能对公司的市场销售以及现场交付工作造成较大影响。
应对措施：公司应毫不松懈地做好疫情防控工作，努力保护员工健康，持续密切关注疫情态势，慎重评估其对公司经营的影响，并积极应对，尽可能降低疫情带来的负面影响。
3.4竞争分析-SWOT模型优势
人工智能可以提供各种各样的应用来服务人类，比如京东和淘宝的智能推荐，无人车的自动驾驶。人工智能可用于完成最困难，最复杂甚至最危险的任务。我们可以利用人工智能的优势并充分利用它。人工智能还可以节省人力资源和提高效率，帮助我们完成单调，重复和耗时的过程。并且人工智能可以不停地工作，但人们不能这样做。同时人工智能能够比人们更快地完成复杂的任务，节省大量时间并加快进程，并且人工智能的成本与人力成本相比要低很多。
劣势
人工智能系统还无法超出场景或语境理解行为，并且具有不可预测性，用户无法预测人工智能会做出何种决策，这既是一种优势，也会带来风险，因为系统可能会做出不符合设计者初衷的决策。最后是安全问题和漏洞。机器会重结果而轻过程，它只会通过找到系统漏洞，实现字面意义上的目标，但其采用的方法不一定是设计者的初衷。例如，网站会推荐一些极端主义视频，因为刺激性内容可以增加浏览时间。再如，网络安全系统会判断人是导致破坏性软件植入的主要原因，于是索性不允许人进入系统。
机遇
无论人类社会自身的需求，还是由于人工智能的介入而产生的新需求，这些需求本身都为人工智能的发展提供了难得的机遇。虽然这些机遇不一定促成人工智能的进步，但它们的确是人工智能进一步发展的动力。人类总是期望人工智能可以更安全、更贴心地服务于人类，为人类创造更多的便利。
威胁
从技术层面来说，当前人工智能仍然面临着众多技术上的难题。技术上的难题关系着人工智能是否具有可靠性与高效性，能否取得人类信任，能否避免出现重大技术事故等。
从社会规范层面来看，人工智能的快速发展在一定程度上打破了传统的社会规范，也因此带来了一系列的社会问题。这些问题的出现，为人工智能的发展带来了诸多隐忧，甚至在一定程度上阻碍了人工智能的发展。人工智能能否解决人类对人工智能自身发展的担忧，在很大程度上决定着其自身的发展前景。
3.5中国企业重要参与者中国主要企业有海康威视[002415.SZ]、工业富联[601138.SH]、京东方A[000725.SZ]、中兴通讯[000063.SZ]、科大讯飞[002230.SZ]、恒生电子[600570.SH]、澜起科技[688008.SH]、闻泰科技[600745.SH]、兆易创新[603986.SH]、圣邦股份[300661.SZ]等。
资料来源：资产信息网千际投行iFinD
（1）海康威视：成立于2001年，是一家专注技术创新的科技公司。海康威视致力于将物联感知、人工智能、大数据技术服务于千行百业，引领智能物联网新未来。
（2）科大讯飞：成立于1999年，是亚太地区知名的智能语音和人工智能上市企业。自成立以来，一直从事智能语音、自然语言理解、计算机视觉等核心技术研究并保持了国际前沿技术水平；积极推动人工智能产品和行业应用落地，致力让机器“能听会说，能理解会思考”，用人工智能建设美好世界。2008年，公司在深圳证券交易所挂牌上市（股票代码：002230）。
（3）寒武纪：成立于2016年，专注于人工智能芯片产品的研发与技术创新，致力于打造人工智能领域的核心处理器芯片，让机器更好地理解和服务人类。寒武纪产品广泛应用于服务器厂商和产业公司，面向互联网、金融、交通、能源、电力和制造等领域的复杂AI应用场景提供充裕算力，推动人工智能赋能产业升级。
3.6全球重要竞争者中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室所发布的《2019人工智能发展白皮书》披露全球人工智能企业TOP20榜单，排名前十分别是：微软、谷歌、Facebook、百度、大疆创新、旷视科技、科大讯飞、AutomationAnywhere和IBM。
资料来源：资产信息网千际投行中科院
（1）微软：是一家美国跨国科技企业，由比尔·盖茨和保罗·艾伦于1975年4月4日创立。公司总部设立在华盛顿州雷德蒙德（Redmond，邻近西雅图），以研发、制造、授权和提供广泛的电脑软件服务业务为主。最为著名和畅销的产品为Windows操作系统和Office系列软件，是全球最大的电脑软件提供商、世界PC（PersonalComputer，个人计算机）软件开发的先导。
（2）谷歌：成立于1998年9月4日，由拉里·佩奇和谢尔盖·布林共同创建，被公认为全球最大的搜索引擎公司。谷歌是一家位于美国的跨国科技企业，业务包括互联网搜索、云计算、广告技术等，同时开发并提供大量基于互联网的产品与服务，其主要利润来自于关键词广告等服务。
（3）Facebook：成立于2004年2月4日，总部位于美国加州门罗公园。Facebook最初是为大学生设计的，由马克·扎克伯格于2004年在哈佛大学就读时创建。
第四章未来展望AI基础技术进一步突破
AI经历“革命性十年”的大发展，底层算法以深度学习为核心。随着AI的大规模应用，AI技术已出现瓶颈。科学家与工程师们在现有技术框架下克服瓶颈，但却很难将其消除。算法层面，人工智能目前处于初级阶段，从被动感知向主动感知、认知和决策还需要技术全面提升;算力层面，人工智能对计算提出更高要求，当前的计算体系在成本、性能与能耗上均不堪重负。
智能云将成社会“水电煤”
越来越多企业意识到AI价值，然而AI技术门槛颇高，企业自行研发并不现实，也无必要。基于“云服务”模式，企业可快速基于云端AI技术能力开发AI应用。前十年，云计算是社会数字化基础设施;新十年，AI将成为云计算市场的一大增量，智能云则将成为智能社会的水电煤。
服务机器人迎来黄金发展期
前十年，大规模爆发的AI应用却不多。在消费市场，智能音箱、智能汽车、智能家居等少数产品实现智能化并大规模销售;在行业市场，在防疫、教育、金融、物流等少数行业，AI开始逐步应用。
新十年有望爆发式增长的AI应用则是服务机器人。服务机器人是指除工业机器人之外的、用于非制造业并服务于人类的各种先进机器人，主要包括个人/家庭用服务机器人和公共服务机器人。人口老龄化加剧、劳动力成本上升，服务机器人市场需求更加强劲。
AI进一步“下沉”到传统行业
前十年，AI在一些行业率先落地，主要集中在金融、教育、娱乐、信息等相对新兴的第三产业。新十年，AI则会进一步“下沉”到千行百业，包括制造业、医疗、养老业以及古老的农业。