國際機器人聯合會（IFR）在《2024世界機器人報告》中顯示，全球有約428萬臺機器人在工廠運行，同比增長10%。工業機器人年安裝量連續第三年超過50萬臺。中國是目前全球最大的市場。2023年全球共安裝276,288臺工業機器人，中國占全球安裝總量的51%。同年中國的工業機器人保有量約180萬臺，成為世界上第一個也是唯一一個擁有如此龐大工業機器人保有量的國家。從長遠來看，中國制造業仍有很大的增長潛力，在2027年之前，年均增長率有望達到5%～10%。
人工智能的融合正推動自動化系統從“執行者”向“決策者”蛻變。比如：設備故障預警系統通過傳感器實現早期診斷；智能助手借助大語言模型為操作人員提供實時處置建議；參數優化引擎則通過深度學習提升工藝精度。在制藥灌裝線上，AI視覺檢測機器人識別0.01mm級缺陷，良品率躍升至98%。這些技術不僅緩解了專業人才短缺，更將基因編輯細胞治療的誤差率壓縮至0.5%以下，推動精準醫療落地。
智慧醫療依賴于物聯網、大數據、云計算，數據采集能否精準、網絡傳輸是否穩定等諸多因素，都會對醫療行為鏈條中的人工智能應用帶來深刻的影響。醫療行為人命關天，稍有差池，就可能帶來嚴重后果。智慧醫療建設產生海量數據，信息安全風險指數高，患者隱私保護需要特別留意。
政府、企業和社會各方需要共同努力，加強政策支持，加大技術研發投入，完善人才培養體系，為工業互聯網的持續健康發展營造良好的環境。唯有如此，我國工業互聯網才能在全球競爭中脫穎而出，為我國經濟的高質量發展注入源源不斷的強勁動能。
當前，以工業互聯網為代表的新興業態對邊緣計算有著強烈需求，得益于5G等技術的突破與普及，工業互聯網數據實時性問題得以解決，邊緣計算的價值將得到更大發揮。
工業軟件的發展離不開深厚的技術積累、長期主義的堅持，絕非一朝一夕之功，國產化替代之路依然任重而道遠。對于國產工業軟件廠商而言，盡管前路挑戰重重，但機遇與潛力并存。
到2030年，新一代信息技術在規上食品企業基本實現全方位全鏈條普及應用，培育一批具有國際競爭力的食品工業數字產業集群，信息技術創新應用水平有效提升，新模式新業態蓬勃發展，提質升級支撐力顯著增強，數字化發展基礎不斷夯實，食品工業高端化、智能化、綠色化水平顯著提升。
政策引導下的技術融合創新，不僅催生了智能倉儲、綠色運輸、全球化網絡等新業態，更推動中國從“物流大國”向“物流強國”發展。
隨著工業4.0戰略的全球推進，工業物聯網(IIoT)已成為制造業數字化轉型的關鍵推動力。傳統工業控制系統面臨著數據量激增、實時處理需求提高以及云計算帶寬和延遲限制等挑戰，邊緣計算技術應運而生。
在全球科技浪潮風起云涌的當下，新質生產力已然成為重塑經濟格局、推動社會躍升的核心動力。它絕非傳統生產力的簡單迭代，而是一場由創新主導，深度融合前沿科技，全方位突破傳統發展范式的生產力革命。新質生產力以其高科技、高效能、高質量的鮮明特質，完美契合新發展理念，為各行業帶來了改天換地的機遇與挑戰。
本藍皮書以智能焊接機器人為核心，重點闡述了其各核心模塊的發展態勢，其中包含焊接機器人本體、3D 視覺及激光焊縫跟蹤系統、智能焊接控制系統、離線編程軟件、焊接配套設備如焊接電源、焊槍等，結合智能焊接機器人產業鏈各環節的技術特點，剖析智能焊接機器人市場和技術趨勢，同時對智能焊接機器人的應用行業、應用場景和應用趨勢進行分析，旨在厘清智能焊接機器人的發展脈絡，幫助智能焊接機器人產業鏈相關企業及投資機構了解當前智能焊接機器人行業的最新態勢，把握市場機會，做出正確經營決策。
具身智能機器人的“大腦”技術架構正逐步成熟，多模態感知、自主決策等能力顯著提升。具身智能機器人在垂直領域的產業化落地正呈現出加速趨勢。一方面，技術的不斷成熟為產業化提供了可能。例如，谷歌的RT-H模型能夠將高層次任務映射為低層次運動，減少了訓練所需的數據量。另一方面，市場需求的推動也為產業化提供了動力。在“缺工”背景下，機器人在服裝、康養、物流等領域的滲透率有望快速提升。
全球勞動力結構變化、顛覆性技術突破、市場需求變化、中國市場國產化替代加速等多重因素影響，全球及中國智能制造和自動化行業有望在2030年進入高增長時代。其次，“平臺化、敏捷化、智能化”三大技術趨勢將驅動行業發展，工業互聯網平臺、虛擬化PLC、人工智能、工業大模型等多項創新技術令更多自動化、智能化場景成為可能。
智能制造是邁向制造強國的必經之路。圍繞工業企業的五大要素——技術、物料、制造、裝備、管理，怎樣通過新一代信息技術，通過智能化、網絡化、信息化等等技術手段，最終提高企業效率與質量，降低企業成本，最終使企業獲得更好的效益，這是搞智能制造的根本目的。
隨著生成式人工智能技術的逐漸成熟與廣泛應用，全球大模型市場規模迅猛增長。各國政府高度重視人工智能大模型，圍繞人工智能關鍵環節加強政府投資，促進產學研合作，并強調全球對話，加強人工智能治理的國際合作。
人工智能深蘊于計算機科學、腦科學、類腦科學、認知科學控制論等基礎科學之中，直接表現為機器學習、計算機視覺自然語言處理、智能語音、知識圖譜、大模型、智能體、群體智能、具身智能等技術形態，外化為人形機器人、數字人、智能終端、智能運載工具、智能軟件等產品形態。人工智能通過類腦計算增強腦力勞動的新能級，通過“機器換人”培育體力勞動的新動能，帶動農業、工業和服務業中的腦力勞動與體力勞動的第四次變革，形成新興的人工智能產業。
技術進步帶來的降成本、降門檻效果以及開源開放的發展方式，將為賦能千行百業打開新空間。下一步，應不斷夯實算力-算法-數據三位一體賦能底座，圍繞行業、產品縱橫兩大方向，開展一系列重點場景建設和應用推廣，強化政策組織和支撐體系兩大保障，推動人工智能賦能新型工業化走深向實。
報告從智能制造的定義與核心價值出發，介紹了中國智能制造發展背景，重點講解了2024年發展現狀與關鍵數據以及核心技術突破與場景落地，詳細說明了對未來趨勢與核心挑戰的研判，并對中國智能制造的發展進行了總結與策略建議。
人形機器人是當今世界科技領域最具潛力和前景的產業之一。隨著科技的不斷進步和人工智能技術的快速發展，人形機器人作為未來產業的新賽道和經濟增長的新引擎，將深刻變革人類生產生活方式，重塑全球產業發展格局。《2025年人形機器人產業發展藍皮書》深入剖析了人形機器人產業的現狀、發展趨勢、面臨的量產及商業化挑戰，并提出了針對性的策略建議，旨在推動人形機器人產業的高質量發展，加速其從技術創新向產業化應用的轉變，為行業內外人士提供了詳盡、權威的參考與洞見。
“8+9”新產業是應用新技術發展壯大的新興產業和未來產業，具有創新活躍、技術密集、發展前景廣闊等特征，關系國民經濟社會發展和產業結構優化升級全局。2023年8月工業和信息化部等四部門印發的《新產業標準化領航工程實施方案（2023-2035年）》將新產業劃分為8大新興產業和9大未來產業。8大新興產業包括新一代信息技術、新能源、新材料、高端裝備、新能源汽車、綠色環保、民用航空、船舶與海洋工程裝備，而9大未來產業包括元宇宙、腦機接口、量子信息、人形機器人、生成式人工智能、生物制造、未來顯示、未來網絡、新型儲能等領域。
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