机器人未来的发展趋势（工业机器人未来发展趋势）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于机器人未来的发展趋势的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、工业机器人未来的发展趋势？

• 2、2022年10大前沿科技：机器人未来有望变成多面手

• 3、人工智能未来的发展趋势是什么？

• 4、诞生于1956年的人工智能正走向2.0，AI未来的趋势方向是怎样的？

一、工业机器人未来的发展趋势？

中国工业机器人行业发展前景及趋势预测

1、工业机器人规模预测

2020年受到疫情影响，但是由于中国措施采取及时，抗疫成效显著，企业复工复产较快，因此对工业机器人的总体产量影响较小，2020年全国工业机器人市场规模约为63亿美元，预计2021-2025年复合增长率预计在15%左右，2026年市场规模可达172亿美元。

2、工业机器人共融为未来技术突破要点

目前我国工业机器人主要在结构化环境汇总执行确定性任务，在复杂动态环境中作业的情况并不足够灵活，主要是因为工业机器人在与环境的共融、与其他机器人之间协同方面感知能力较弱。随着传统工业机器人在机器视觉、智能传感与云技术等技术的发展下，未来工业机器人将更智能化，柔性化，即由传统机器人向共融机器人优化。

3、云化机器人及工业机器人云平台将兴起

在智能制造生产场景中，需要工业机器人有自组织和协同的能力来满足柔性生产，这就带来了云化机器人(机器人大脑在云端)及工业机器人云平台的需求。和传统机器人相比，云化机器人需要通过网络连接到云端的控制中心，基于超高计算能力的平台，并通过大数据和人工智能对生产制造过程进行实时运算控制。实际上，如今已有厂商开始在云化机器人及工业机器人云平台上进行布局。

2017年时华为、Skymind、中国移动、达闼科技、GTI、软银共同推出《云化机器人白皮书(GTI 5G and Cloud Robotics

White

Paper)》，其中指出云化机器人即位于数据中心的“大脑”利用人工智能和其他软件技术，借助本地机载控制器对传统机器人下达指令，云机器人将打来新的价值链、技术、架构、体验和新商业模式。未来，随着5G、AI、云计算等技术的发展成熟，云化机器人及工业机器人云平台或将成为新一轮发展热点。

4、工业机器人在医疗领域的应用潜力有待挖掘

目前工业机器人主要应用于汽车行业，随着汽车行业工业机器人应用的饱和，工业机器人的应用正在向其他领域逐步拓展。在疫情驱动下部分工业机器人厂商随即布局医疗领域的工业机器人，例如利用工业机器人组装医用注射器或或用于填充和关闭小瓶等，具体情况如下表所示：

——更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国工业机器人行业产销需求预测与转型升级分析报告》。

二、2022年10大前沿科技：机器人未来有望变成多面手

近来，阿里达摩院总结了2022年最值得关注的十大前沿 科技 ，分别是： AI for Science、大小模型协同进化、硅光芯片、绿色能源AI、柔性感知机器人、高精度医疗导航、全域隐私计算、星地计算、云网端融合、XR互联网。

这十大 科技 趋势，都有哪些看点？

趋势一 AI for Science

人工智能成为科学家的新生产工具，催生科研新范式

【概要】实验科学和理论科学是数百年来科学界的两大基础范式，而人工智能正在催生新的科研范式。机器学习能够处理多维、多模态的海量数据，解决复杂场景下的科学难题，带领科学 探索 抵达过去无法触及的新领域。人工智能不仅将加速科研流程，还将帮助发现新的科学规律。预计未来三年，人工智能将在应用科学中得到普遍应用，在部分基础科学中开始成为科学家的生产工具。

趋势二 大小模型协同进化

大模型参数竞赛进入冷静期，大小模型将在云边端协同进化

【概要】超大规模预训练模型是从弱人工智能向通用人工智能的突破性 探索 ，解决了传统深度学习的应用碎片化难题，但性能与能耗提升不成比例的效率问题限制了参数规模继续扩张。人工智能研究将从大模型参数竞赛走向大小模型的协同进化，大模型向边、端的小模型输出模型能力，小模型负责实际的推理与执行，同时小模型再向大模型反馈算法与执行成效，让大模型的能力持续强化，形成有机循环的智能体系。

趋势三 硅光芯片

光电融合兼具光子和电子优势，突破摩尔定律限制

【概要】电子芯片的发展逼近摩尔定律极限，难以满足高性能计算不断增长的数据吞吐需求。硅光芯片用光子代替电子进行信息传输，可承载更多信息和传输更远距离，具备高计算密度与低能耗的优势。随着云计算与人工智能的大爆发，硅光芯片迎来技术快速迭代与产业链高速发展。预计未来三年，硅光芯片将承载绝大部分大型数据中心内的高速信息传输。

趋势四 绿色能源AI

人工智能助力大规模绿色能源消纳，实现多能互补的电力体系

【概要】风电、光伏等绿色能源近年来快速发展，也带来了并网难、消纳率低等问题，甚至出现了“弃风”、“弃光”等现象。核心原因在于绿色能源存在波动性、随机性、反调峰等特征，大规模并网可能影响电网的安全稳定运行。人工智能技术的应用，将有效提升电网等能源系统消纳多样化电源和协调多能源的能力，成为提升能源利用率和稳定性的技术支撑，推动碳中和进程。预计未来三年，人工智能技术将帮助电力系统实现大规模绿色能源消纳，实现电力系统的安全、高效、稳定运行。

趋势五 柔性感知机器人

机器人将兼具柔性和类人感知，可自适应完成多种任务

【概要】传统机器人依赖预编程，局限于大型生产线等结构化场景。近年来，柔性机器人结合柔性电子、力感知与控制、人工智能技术，获得了力觉、视觉、声音等感知能力，应对多任务的通用性与应对环境变化的自适应性大幅提升。机器人将从大规模、标准化的产线走向小规模、非标准化的场景。预计未来五年，柔性感知机器人将逐步替代传统工业机器人，成为产线上的主力设备，并在服务机器人领域开始规模化应用。

趋势六 高精度医疗导航

人工智能与精准医疗深度融合，助力诊疗精度与效率提升

【概要】传统医疗依赖医生经验，犹如人工寻路，效果参差不齐。人工智能与精准医疗深度融合，专家经验和新的辅助诊断技术有机结合，将成为临床医学的高精度导航系统，为医生提供自动指引，帮助医疗决策更快更准，实现重大疾病的可量化、可计算、可预测、可防治。预计未来三年，以人为中心的精准医疗将成为主要方向，人工智能将全面渗透在疾病预防和诊疗的各个环节，成为疾病预防和诊疗的高精度导航协同。

趋势七 全域隐私计算

破解数据保护与流通两难，隐私计算走向全域数据保护

【概要】数据安全保护与数据流通是数字时代的两难问题，破解之道是隐私计算。过去受制于性能瓶颈、技术信任不足、标准不统一等问题，隐私计算尚只能在少量数据的场景下应用。随着专用芯片、加密算法、白盒化、数据信托等技术融合发展，隐私计算有望跨越到海量数据保护，数据源将扩展到全域，激发数字时代的新生产力。预计未来三年，全域隐私计算技术将在性能和可解释性上有新的突破，或将出现数据信托机构提供基于隐私计算的数据共享服务。

趋势八 星地计算

卫星及地面一体化的通信与计算，促进空天地海全面数字化

【概要】基于地面网络和计算的数字化服务局限在人口密集区域，深空、海洋、沙漠等无人区尚是服务的空白地带。高低轨卫星通信和地面移动通信将无缝连接，形成空天地海一体化立体网络。由于算随网动，星地计算将集成卫星系统、空中网络、地面通信和云计算，成为一种新兴的计算架构，扩展数字化服务的空间。预计未来三年，低轨卫星数量会迎来爆发式增长，卫星及其地面系统将成为新型计算节点。

趋势九 云网端融合

云网端融合形成新计算体系，催生云上新物种

【概要】新型网络技术发展将推动云计算走向云网端融合的新计算体系，并实现云网端的专业分工：云将作为脑，负责集中计算与全局数据处理；网络作为连接，将多种网络形态通过云融合，形成低延时、广覆盖的一张网；端作为交互界面，呈现多元形态，可提供轻薄、长效、沉浸式的极致体验。云网端融合将促进高精度工业仿真、实时工业质检、虚实融合空间等新型应用诞生。预计未来两年，将有大量新型应用在云网端融合的新计算体系中运行。

趋势十 XR互联网

XR眼镜会成为重要交互界面，带动下一代互联网发展

【概要】随着端云协同计算、网络通信、数字孪生等技术发展，以沉浸式体验为核心的XR（未来虚实融合）互联网将迎爆发期。眼镜有望成为新的人机交互界面，推动形成有别于平面互联网的XR互联网，催生从元器件、设备、操作系统到应用的新产业生态。XR互联网将重塑数字应用形态，变革 娱乐 、社交、工作、购物、教育、医疗等场景交互方式。预计未来三年，外形与重量接近普通眼镜的新一代XR眼镜将产生，成为下一代互联网的关键入口。

除了AI for Science、硅光芯片，这10大前沿 科技 中还包含了，柔性感知机器人、XR互联网等技术的快速发展。

很多人对波士顿动力公司的机器人Atlas留下了深刻印象。

机器人领域正在发生变化。传统机器人依赖预编程，一般只能在大型生产线等结构化场景中用于特定任务。但这几年，结合柔性电子、力感知与控制、人工智能技术，机器人正在获得力觉、视觉、声音等感知能力，通用性和应变能力大幅提升。

也就是说，机器人未来有望变成多面手，能处理多种任务，而且能随机应变了。这将提升机器人的普及率。

预计未来5年，柔性感知机器人将逐步替代传统工业机器人，成为产线上的主力设备，并在服务机器人领域开始规模化应用。

达摩院还预测，新型网络技术将推动云网端融合成为新的计算架构。云将作为脑，端作为交互界面，专注于用户体验。

未来的终端，不会仅限于PC、手机。 任何一个普通的设备，哪怕只是一块屏幕，都可以拥有超级大脑，而计算基本发生在云端。

这一趋势将推动以沉浸式体验为核心的XR互联网加速到来。

达摩院认为，预计未来三年，外形与重量接近普通眼镜的新一代 XR眼镜将产生，成为下一代互联网的关键入口。

三、人工智能未来的发展趋势是什么？

人工智能行业主要上市公司：目前国内人工智能行业的上市公司主要有百度百度(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。

本文核心数据：人工智能技术层重点分类,计算机视觉发展历程,计算机视觉市场规模,语音识别发展历程,语音识别市场规模

1、 机器视觉和语音识别是主要市场

技术层是基于基础理论和数据之上，面向细分应用开发的技术。中游技术类企业具有技术生态圈、资金和人才三重壁垒，是人工智能产业的核心。相比较绝大多数上游和下游企业聚焦某一细分领域、技术层向产业链上下游扩展较为容易。

该层面包括算法理论(机器学习)、平台框架和应用技术(计算机视觉、语音识别、自然语言处理)。众多国际科技巨头和独角兽均在该层级开展广泛布局。近年来，我国技术层围统垂直领城重点研发，在计算机视觉、语音识别等领城技术成熟，国内头部企业脱颗而出，竞争优势明显。

2、计算机视觉发展历经三大理念，规模突破400亿元

1982年马尔(David

Marr)《视觉》(Marr，1982)一书的问世，标志着计算机视觉成为了一门独立学科。计算机视觉的研究内容，大体可以分为物体视觉(object

vision)和空间视觉(spatial

vision)二大部分。物体视觉在于对物体进行精细分类和鉴别，而空间视觉在于确定物体的位置和形状，为“动作(action)”服务。正像著名的认知心理学家JJ.Gibson所言，视觉的主要功能在于“适应外界环境，控制自身运动”。适应外界环境和控制自身运动，是生物生存的需求，这些功能的实现需要靠物体视觉和空间视觉协调完成。

计算机视觉近40年的发展中，尽管人们提出了大量的理论和方法，但总体上说，计算机视觉经历了三个主要历程。即：马尔计算视觉、多视几何与分层三维重建和基于学习的视觉。

国际市场研究机构Research And Markets发布的最新报告显示，2019年全球计算机视觉市场规模为46.433亿美元，预计到2027年将达到950.805亿美元，从2020年到2027年，预计年复合增长率为46.9%。

3、语音识别发展科追溯到1956年

语音识别的研究工作可以追溯到20世纪50年代。在1952年，AT&T贝尔研究所的Davis，Biddulph和Balashek研究成功了世界上第一个语音识别系统Audry系统，可以识别10个英文数字发音。这个系统识别的是一个人说出的孤立数字，并且很大程度上依赖于每个数字中的元音的共振峰的测量。1956年，在RCA实验室，Olson和Belar研制了可以识别一个说话人的10个单音节的系统，它同样依赖于元音带的谱的测量。到21世纪之后，深度学习技术极大的促进了语音识别技术的进步，识别精度大大提高，应用得到广泛发展。

目前，语音识别技术已逐渐被应用于工业、通信、商务、家电、医疗、汽车电子以及家庭服务等各个领域。例如，现今流行的手机语音助手，就是将语音识别技术应用到智能手机中，能够实现人与手机的智能对话功能。其中包括美国苹果公司的Siri语音助手，智能360语音助手，百度语音助手等。

随着语音技术和自然语言理解技术的快速进步，AI语音语义技术已在智能翻译、智能医疗、智能汽车、智能客服、互联网语音审核等多个领域实现场景应用。

疫情之后不仅是工业领域，政务服务领域的语音机器人、传统行业企业的语音机器人也将有较高的市场增长空间。另外，NLP、AI数字员工、RPA的发展，一定程度上也将重塑AI应用场景。

2018年，全球智能语音市场仍呈现快速增长趋势，市场规模为142.1亿美元，根据预测到2024年全球智能语音市场规模将达到215亿美元，其中智慧医疗健康、智慧金融以及各类智能终端智能语音技术需求将成为主要的驱动因素。

4、美国AI高层次学者数量大幅领先

AI高层次学者是指入选AI

2000榜单的2000位人才，由于存在同一学者入选不同领域的现象，经过去重处理后，AI高层次学者共计1833位。从国家角度看AI高层次学者分布，美国A1高层次学者的数量最多，有1244人次，占比62.2%，超过总人数的一半以上，且是第二位国家数量的6倍以上。中国排在美国之后，位列第二，有196人次，占比9.8%。德国位列第三，是欧洲学者数量最多的国家;其余国家的学者数量均在100人次以下。

以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

四、诞生于1956年的人工智能正走向2.0，AI未来的趋势方向是怎样的？

诞生于1956年的人工智能正走向2.0，AI未来的趋势方向是很有可能会代替一些受技术进步影响的产业，来提高生产劳动力，从而促进经济的增长。同时AI技术还可能会运用于数据层面上，对于各种关键性的数据会进行保护以及隐私化，同时AI技术还会应用于语音识别系统，可以覆盖很多信息的处理，像现在主要方向就是无人驾驶以及智能家居等等。除此之外，AI技术还可能会在很多行业当中不断的落实下去，比如建造智慧城市以及智能医疗等都是能够帮助解决生活当中很多实实在在的问题。

AI技术目前被应用于很多行业和领域当中，在生活当中的自主学习以及自主感知，这都是比较常见的现象，同时在手机当中可以以让AI预测即将要输入的文字，改正拼写的错误，这就是 AI技术目前给到大家最方便的一种生活方式。同时 AI也可以完成非常多重复性以及比较高难度的问题，尤其是长时间高质量的完成这样的工作是人类无法比上的状态。

但是 AI技术也被很多人批判有非常多的缺点，首先很多人认为人工智能是会挑战人类的道德底线，其实机器是没有任何感情的，他们所执行的都是数据和程序，在遇到不熟悉的情况下，只会是停下来，不会做出任何多的决定。而且如果长时间的任由AI技术发展下去的话，在一定程度上是不是会让人类的创造力丧失，没有办法继续的创造出一些新的东西，因为创造能力是人工智能无法媲美的东西。

最后不管怎么说，目前的AI技术也在不断的发展当中，只不过目前所遇到的问题还是比较多的，可能在技术上没有办法落实下来。

以上就是关于机器人未来的发展趋势相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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