機器人的研發
、製造、應用是衡量一個國家科技創新和高端製造業水平的重要標誌。如今，全球疫情形勢依然嚴峻，在市場需求牽引

、技術突破帶動和國家政策支持下，機器人作為協助人類進行生產生活的重要工具
，日益成為應對人口老齡化
、勞動力成本上升，以及無接觸防疫服務的得力助手，持續推動著社會生產水平提高
，為經濟社會發展注入了強勁動能。

　　2022年6月24日，在阿裏雲城市峰會（青島）上
，《2022年中國機器人產業圖譜及雲上發展研究報告》（以下簡稱“報告”）重磅發布。報告在中國機器人產業聯盟、青島市工業和信息化局的指導下，由阿裏雲加速器、行行查牽頭撰寫，協同元璟資本、璞躍中國、深創投創新投資研究院以及10多家明星機器人企業共同參與完成。

《2022年中國機器人產業圖譜及雲上發展研究報告》重磅發布

　　報告在分析當前我國機器人市場現狀與產業圖譜的基礎上
，對人工智能、5G、雲計算
、邊緣計算等新興技術賦能機器人智能化、輕量化、柔(rou)性(xing)化(hua)發(fa)展(zhan)進(jin)行(xing)了(le)理(li)性(xing)探(tan)討(tao)，結(jie)合(he)阿(e)裏(li)雲(yun)加(jia)速(su)器(qi)企(qi)業(ye)案(an)例(li)探(tan)討(tao)了(le)機(ji)器(qi)人(ren)企(qi)業(ye)的(de)上(shang)雲(yun)實(shi)踐(jian)與(yu)成(cheng)效(xiao)，提(ti)出(chu)機(ji)器(qi)人(ren)雲(yun)上(shang)發(fa)展(zhan)趨(qu)勢(shi)
，最(zui)終(zhong)形(xing)成(cheng)了(le)本(ben)報(bao)告(gao)，希(xi)望(wang)為(wei)行(xing)業(ye)內(nei)關(guan)注(zhu)機(ji)器(qi)人(ren)發(fa)展(zhan)的(de)同(tong)仁(ren)們(men)帶(dai)去(qu)不(bu)一(yi)樣(yang)的(de)視(shi)角(jiao)。

　　一、機器人行業概況

　　1.機器人分類及市場規模

　　機器人是一種能夠半自主或全自主工作的智能機器

，具有感知、決策、執行等基本特征
，可以輔助甚至替代人類完成危險、繁重、複雜的工作，提高工作效率與質量
，擴大或延伸人的活動及能力範圍。根據機器人的應用環境
，國際機器人聯盟（IFR）將機器人分為工業機器人和服務機器人。服務機器人又可進一步分為專業領域服務機器人
、公共服務機器人和個人/家用服務機器人。

　　2021年我國機器人市場規模預計達到839億元，其中工業機器人市場規模約為445.7億元，占比53.1%
；服務機器人（含特種機器人）市場規模約為393.3億元
，占比46.9%。目前我國已成為全球最大的機器人市場。

2016-2021年中國工業及服務機器人市場規模

　　2.我國機器人行業投融資現狀分析

　　根據企查查公開數據統計，2012-2021年十年間，我國機器人行業投融資事件總計2,651起，融資總額超千億元。2021年國內機器人投融資事件291起，同比增長40.6%
，其中超過1.5億元的項目有60起，占已披露項目總數的31.4%。從所屬的細分賽道來看，2021年工業機器人投融資項目占比從2020年的23.4%上升至28.6%。此外
，公共服務機器人項目占比增幅最大，2021年公共服務機器人投融資事件占比從2020年的17.1%增長至24.5%
，提升了7.4個百分點。

　　2022年1-5月，國內機器人投融資事件達到153起
，同比增長24.4%。2022年以來資本市場的投入聚焦於倉儲物流
、自動駕駛、3D視覺、人工智能、手術/康複機器人
、特種機器人、服務機器人等幾個主要領域
，投資機構將更傾向於有效降低勞動力成本、國產替代率高的項目，或是有新興技術加持、致力於推動生產及服務的智能化改造的創新型企業。

2022年3月以來我國機器人領域億元級融資事件（不完全統計）

　　3.機器人行業法律法規

　　我wo國guo高gao度du重zhong視shi機ji器qi人ren產chan業ye發fa展zhan
，在zai國guo家jia的de戰zhan略lve引yin領ling和he政zheng策ce推tui動dong下xia，機ji器qi人ren產chan業ye迅xun猛meng發fa展zhan，成cheng為wei了le推tui動dong全quan球qiu機ji器qi人ren產chan業ye穩wen步bu發fa展zhan的de重zhong要yao力li量liang。

資料來源：行行查研究中心

　　二
、機器人產業圖譜

　　1. 機器人

　　機器人產業鏈主要分為上遊核心零部件、中zhong遊you本ben體ti製zhi造zao和he下xia遊you係xi統tong集ji成cheng三san方fang麵mian。其qi中zhong，上shang遊you核he心xin零ling部bu件jian主zhu要yao包bao括kuo各ge類lei零ling部bu件jian廠chang商shang
，提ti供gong機ji器qi人ren生sheng產chan中zhong所suo需xu要yao的de核he心xin組zu件jian和he功gong能neng模mo塊kuai。中zhong遊you本ben體ti製zhi造zao和he係xi統tong集ji成cheng環huan節jie，涵han蓋gai機ji器qi人ren本ben體ti製zhi造zao商shang以yi及ji麵mian向xiang應ying用yong部bu署shu服fu務wu的de係xi統tong集ji成cheng商shang。下xia遊you應ying用yong主zhu要yao由you不bu同tong領ling域yu的de企qi業ye客ke戶hu和he個ge人ren消xiao費fei者zhe構gou成cheng，形xing成cheng巨ju大da的de機ji器qi人ren應ying用yong市shi場chang。

　　2. 國內外代表性企業

　　機器人的生產製造企業眾多，涵蓋研發
、零部件生產、本體製造、係統集成等領域。被稱為工業機器人的“四大家族”——發那科、ABB
、安川、庫卡，在全球機器人市場中有著舉足輕重的地位。

　　我(wo)國(guo)作(zuo)為(wei)全(quan)球(qiu)最(zui)大(da)的(de)機(ji)器(qi)人(ren)生(sheng)產(chan)及(ji)消(xiao)費(fei)市(shi)場(chang)之(zhi)一(yi)，擁(yong)有(you)著(zhe)如(ru)沈(shen)陽(yang)新(xin)鬆(song)，安(an)徽(hui)埃(ai)夫(fu)特(te)
，廣(guang)州(zhou)數(shu)控(kong)
，南(nan)京(jing)埃(ai)斯(si)頓(dun)等(deng)優(you)秀(xiu)本(ben)土(tu)企(qi)業(ye)。但(dan)目(mu)前(qian)國(guo)內(nei)的(de)機(ji)器(qi)人(ren)產(chan)業(ye)整(zheng)體(ti)仍(reng)較(jiao)為(wei)薄(bo)弱(ruo)，核(he)心(xin)零(ling)部(bu)件(jian)高(gao)度(du)依(yi)賴(lai)進(jin)口(kou)，近(jin)七(qi)成(cheng)的(de)工(gong)業(ye)機(ji)器(qi)人(ren)市(shi)場(chang)份(fen)額(e)依(yi)然(ran)被(bei)外(wai)資(zi)企(qi)業(ye)占(zhan)據(ju)。

　　3.創新型機器人企業圖譜

　　4.機器人企業區域分布圖

　　5.青島市機器人產業概況

　　青島市機器人產業起步較早，目前已初具規模。市委市政府高度重視機器人產業發展
，自2020年起提出通過發展壯大整機及係統集成、加強關鍵零部件配套、鼓勵企業上規模
、支持企業規範發展、支持建設產業技術研發平台、支持建設檢測及認證機構及公共服務平台、支持首台(套)重大技術裝備研發、加大產品推廣應用力度
、支持舉辦機器人大賽活動、設立產業發展投資基金等十項措施推動機器人產業快速發展。

　　經jing過guo多duo年nian的de努nu力li，青qing島dao市shi機ji器qi人ren產chan業ye建jian設she取qu得de了le巨ju大da的de進jin展zhan。根gen據ju企qi查zha查zha公gong開kai的de企qi業ye信xin息xi數shu據ju，我wo們men對dui青qing島dao市shi機ji器qi人ren產chan業ye鏈lian所suo有you相xiang關guan企qi業ye進jin行xing統tong計ji，截jie止zhi2022年5月，青島全市從事與機器人有關的經營活動的在營企業超過7,500家，從所屬細分領域來看，36.5%企業從事批發和零售業
；其次為科學研究和技術服務業，占比為20.9%；製造業、軟件和信息技術服務業占比分別為19.1%和10.1%。從行業分布結構可以看出，青島市機器人相關企業多布局在零部件及終端產品的銷售、科研技術服務以及工業製造領域，而消費級的服務型機器人未來將有著廣闊的市場空間。

青島市機器人相關企業所處行業占比（截止2022年5月31日）

　　三、機器人企業雲上發展實踐

　　1.智能製造場景：工業機器人上雲促進工業智能化、生產柔性化

　　智能製造領域，機器人企業上雲迎合了更加精密、靈活、柔性、高效的生產方式的需求
，推動工業生產數字化、網絡化、智(zhi)能(neng)化(hua)。以(yi)汽(qi)車(che)行(xing)業(ye)為(wei)例(li)，中(zhong)國(guo)工(gong)業(ye)機(ji)器(qi)人(ren)領(ling)跑(pao)者(zhe)埃(ai)夫(fu)特(te)基(ji)於(yu)工(gong)業(ye)雲(yun)技(ji)術(shu)將(jiang)傳(chuan)統(tong)的(de)工(gong)業(ye)機(ji)器(qi)人(ren)與(yu)雲(yun)端(duan)智(zhi)能(neng)平(ping)台(tai)連(lian)接(jie)，將(jiang)部(bu)分(fen)工(gong)藝(yi)層(ceng)的(de)算(suan)法(fa)和(he)數(shu)據(ju)遷(qian)移(yi)到(dao)雲(yun)端(duan)，突(tu)破(po)了(le)傳(chuan)統(tong)機(ji)器(qi)人(ren)本(ben)地(di)硬(ying)件(jian)在(zai)海(hai)量(liang)工(gong)藝(yi)數(shu)據(ju)處(chu)理(li)和(he)存(cun)儲(chu)方(fang)麵(mian)的(de)硬(ying)件(jian)瓶(ping)頸(jing)，為(wei)機(ji)器(qi)人(ren)智(zhi)能(neng)化(hua)奠(dian)定(ding)了(le)硬(ying)件(jian)基(ji)礎(chu)。

　　2.IDC智慧機房場景：IDC運維機器人通過上雲提升人機協同效率

　　IDC運維機器人可自主承擔機房的運維工作
，完成機房的例行巡查
、特殊巡查
、環境監測、機櫃/服務器/硬盤識別、硬盤更換、服務器重啟和硬盤回收等工作，替代人工運維中重複而繁瑣的工作，有效排查、治理IDC機(ji)房(fang)的(de)數(shu)據(ju)安(an)全(quan)和(he)資(zi)產(chan)安(an)全(quan)隱(yin)患(huan)。以(yi)阿(e)裏(li)巴(ba)巴(ba)達(da)摩(mo)院(yuan)的(de)天(tian)巡(xun)機(ji)器(qi)人(ren)為(wei)代(dai)表(biao)，該(gai)產(chan)品(pin)是(shi)全(quan)球(qiu)首(shou)款(kuan)具(ju)備(bei)機(ji)械(xie)臂(bi)控(kong)製(zhi)能(neng)力(li)的(de)數(shu)據(ju)機(ji)房(fang)運(yun)維(wei)機(ji)器(qi)人(ren)，可(ke)實(shi)現(xian)IDC機房全天候24小時巡檢。天巡機器人通過視覺-觸覺融合的複雜操作控製算法

，具備在數據中心實現“自動更換硬盤
、精細化巡檢
、自動資產盤點”的三大核心業務能力，為數據中心提供無人值守、無人巡檢和數據安全的完整解決方案。

阿裏天巡機器人控製係統RCS雲平台

　　3.智慧安防場景：應對多樣化
、複雜化
、動態化場景

　　基(ji)於(yu)傳(chuan)統(tong)安(an)防(fang)機(ji)器(qi)人(ren)的(de)上(shang)述(shu)諸(zhu)多(duo)痛(tong)點(dian)，安(an)防(fang)機(ji)器(qi)人(ren)企(qi)業(ye)在(zai)上(shang)雲(yun)後(hou)可(ke)以(yi)將(jiang)終(zhong)端(duan)數(shu)據(ju)分(fen)流(liu)到(dao)邊(bian)緣(yuan)計(ji)算(suan)節(jie)點(dian)進(jin)行(xing)預(yu)分(fen)析(xi)，從(cong)而(er)有(you)效(xiao)降(jiang)低(di)網(wang)絡(luo)傳(chuan)輸(shu)壓(ya)力(li)和(he)業(ye)務(wu)端(duan)到(dao)端(duan)時(shi)延(yan)

，並(bing)利(li)用(yong)雲(yun)計(ji)算(suan)技(ji)術(shu)實(shi)現(xian)各(ge)終(zhong)端(duan)數(shu)據(ju)的(de)協(xie)同(tong)共(gong)享(xiang)。通(tong)過(guo)在(zai)邊(bian)緣(yuan)計(ji)算(suan)節(jie)點(dian)搭(da)載(zai)AI人工智能視頻分析模塊
，麵向智能安防、視頻監控
、人臉識別等業務場景
，以低時延、大帶寬、快速響應等特性彌補當前基於AI的視頻分析中產生的時延大
、用戶體驗較差的問題
，實現本地分析
、快速處理
、實時響應。通過雲平台與邊緣平台對機器人終端輸出信息的協同處理實現本地決策

、實時響應，打通安防場景下“事前布防預警
、現場應急處置
、事中閉環管理、事後溯源分析、知識圖譜更新與信息共享”良性循環治理體係。

　　4.智慧醫療場景：上雲提升醫療服務水平、優化醫療資源配置

　　我國醫療及康養行業迅速發展的過程中仍存在諸多痛點，如醫療資源分布不均、醫療信息集成、共(gong)享(xiang)困(kun)難(nan)，醫(yi)療(liao)器(qi)械(xie)智(zhi)能(neng)化(hua)水(shui)平(ping)較(jiao)低(di)等(deng)。在(zai)備(bei)受(shou)醫(yi)學(xue)界(jie)青(qing)睞(lai)的(de)機(ji)器(qi)人(ren)輔(fu)助(zhu)手(shou)術(shu)領(ling)域(yu)，現(xian)已(yi)成(cheng)為(wei)智(zhi)慧(hui)醫(yi)療(liao)場(chang)景(jing)中(zhong)的(de)重(zhong)要(yao)創(chuang)新(xin)應(ying)用(yong)。手(shou)術(shu)機(ji)器(qi)人(ren)借(jie)助(zhu)微(wei)創(chuang)傷(shang)及(ji)其(qi)他(ta)基(ji)礎(chu)醫(yi)學(xue)技(ji)術(shu)實(shi)現(xian)人(ren)類(lei)能(neng)力(li)範(fan)圍(wei)以(yi)外(wai)的(de)精(jing)準(zhun)手(shou)術(shu)器(qi)械(xie)操(cao)控(kong)。手(shou)術(shu)機(ji)器(qi)人(ren)需(xu)要(yao)能(neng)夠(gou)自(zi)主(zhu)分(fen)析(xi)數(shu)據(ju)
，通(tong)過(guo)雲(yun)或(huo)邊(bian)緣(yuan)端(duan)的(de)算(suan)法(fa)處(chu)理(li)，將(jiang)外(wai)科(ke)醫(yi)生(sheng)雙(shuang)手(shou)的(de)活(huo)動(dong)複(fu)製(zhi)為(wei)機(ji)器(qi)人(ren)本(ben)體(ti)相(xiang)應(ying)的(de)儀(yi)器(qi)細(xi)微(wei)運(yun)動(dong)
，以(yi)便(bian)安(an)全(quan)
、快速和準確地為手術提供幫助；同時將數據上傳到雲端，在雲端進行模型訓練，完善機器人程序，並在適當時機將學習完成的算法更新至機器人終端。

　　5.酒店餐飲場景：機器人終端非實時的管理、維護、監控依賴雲平台

　　酒(jiu)店(dian)及(ji)餐(can)飲(yin)配(pei)送(song)場(chang)景(jing)下(xia)的(de)機(ji)器(qi)人(ren)產(chan)品(pin)，是(shi)低(di)速(su)室(shi)內(nei)自(zi)動(dong)駕(jia)駛(shi)技(ji)術(shu)商(shang)業(ye)化(hua)落(luo)地(di)的(de)典(dian)型(xing)案(an)例(li)。機(ji)器(qi)人(ren)在(zai)長(chang)時(shi)間(jian)的(de)移(yi)動(dong)運(yun)行(xing)過(guo)程(cheng)中(zhong)會(hui)產(chan)生(sheng)大(da)量(liang)的(de)視(shi)覺(jiao)
、位置等數據，這些數據對機器人的定位、導dao航hang等deng有you著zhe非fei常chang重zhong要yao的de作zuo用yong。然ran而er單dan靠kao機ji器qi人ren的de微wei控kong製zhi器qi或huo者zhe微wei處chu理li器qi來lai實shi現xian對dui視shi覺jiao數shu據ju的de處chu理li是shi遠yuan遠yuan不bu夠gou的de。企qi業ye通tong過guo雲yun端duan控kong製zhi平ping台tai對dui移yi動dong機ji器qi人ren進jin行xing遠yuan程cheng控kong製zhi，基ji於yuSLAM技ji術shu對dui餐can廳ting空kong間jian進jin行xing構gou建jian，來lai獲huo取qu仿fang真zhen環huan境jing下xia的de三san維wei柵zha格ge地di圖tu
，地di圖tu數shu據ju可ke以yi上shang傳chuan至zhi雲yun端duan存cun儲chu並bing以yi最zui快kuai的de方fang式shi部bu署shu給gei其qi他ta需xu要yao使shi用yong的de終zhong端duan設she備bei中zhong。除chu了le存cun儲chu與yu部bu署shu的de優you勢shi外wai，通tong過guo雲yun或huo邊bian緣yuan端duan
，實shi現xian對dui大da量liang數shu據ju的de處chu理li及ji使shi用yong，可ke以yi減jian少shao對dui機ji器qi人ren終zhong端duan控kong製zhi器qi的de消xiao耗hao。

　　此ci外wai，餐can飲yin機ji器qi人ren作zuo為wei與yu大da眾zhong消xiao費fei者zhe直zhi接jie近jin距ju離li接jie觸chu的de終zhong端duan，其qi在zai廣guang告gao投tou放fang方fang麵mian具ju有you先xian天tian優you勢shi。當dang前qian餐can飲yin機ji器qi人ren的de語yu音yin播bo放fang或huo屏ping幕mu顯xian示shi主zhu要yao以yi針zhen對dui機ji器qi人ren使shi用yong商shang家jia的de宣xuan傳chuan推tui廣guang為wei主zhu，如ru特te色se菜cai



、優惠信息等商家自身廣告，未來機器人通過引入廣告流媒體投放廣告或許可以更好實現機器人的商業變現。

　　6.家庭服務場景：物聯網雲平台推動海量終端通信與互聯

　　目mu前qian在zai家jia庭ting服fu務wu機ji器qi人ren領ling域yu，以yi清qing潔jie機ji器qi人ren為wei代dai表biao的de家jia務wu機ji器qi人ren發fa展zhan起qi步bu較jiao早zao，市shi場chang成cheng長chang迅xun速su，產chan業ye化hua程cheng度du成cheng熟shu。家jia庭ting服fu務wu機ji器qi人ren的de核he心xin技ji術shu包bao括kuo人ren機ji交jiao互hu、導航及路徑規劃
、多機器人協調

、人工智能、雲計算等
，具體涉及語音、語義、處理器
、算法、通訊、大數據
、物聯網等

，以實現家庭服務機器人的自主性
、適應性、智(zhi)能(neng)性(xing)。其(qi)中(zhong)家(jia)庭(ting)服(fu)務(wu)機(ji)器(qi)人(ren)上(shang)雲(yun)是(shi)人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)技(ji)術(shu)實(shi)現(xian)的(de)軟(ruan)件(jian)基(ji)礎(chu)，數(shu)以(yi)萬(wan)計(ji)的(de)智(zhi)能(neng)終(zhong)端(duan)布(bu)局(ju)在(zai)家(jia)庭(ting)或(huo)辦(ban)公(gong)等(deng)室(shi)內(nei)場(chang)景(jing)中(zhong)，通(tong)過(guo)雲(yun)服(fu)務(wu)平(ping)台(tai)完(wan)成(cheng)調(tiao)度(du)與(yu)部(bu)署(shu)。此(ci)外(wai)家(jia)庭(ting)服(fu)務(wu)機(ji)器(qi)人(ren)的(de)規(gui)模(mo)效(xiao)應(ying)使(shi)得(de)使(shi)用(yong)者(zhe)越(yue)多(duo)，雲(yun)端(duan)數(shu)據(ju)庫(ku)就(jiu)越(yue)強(qiang)大(da)
，其(qi)所(suo)沉(chen)澱(dian)的(de)大(da)數(shu)據(ju)就(jiu)越(yue)有(you)價(jia)值(zhi)，通(tong)過(guo)雲(yun)服(fu)務(wu)可(ke)以(yi)形(xing)成(cheng)良(liang)好(hao)的(de)大(da)數(shu)據(ju)基(ji)礎(chu)，為(wei)機(ji)器(qi)人(ren)的(de)迭(die)代(dai)更(geng)新(xin)與(yu)升(sheng)級(ji)改(gai)造(zao)提(ti)供(gong)用(yong)戶(hu)數(shu)據(ju)支(zhi)撐(cheng)。

　　從萬物互聯的實踐來看，家庭服務機器人將逐漸演變成為連接用戶與智能家居的控製平台，借助互聯網和雲，為其他聯網設備提供隨時

、suididexinxishuru，gengkeyunyongrengongzhinengjishujinyibudaitiyonghuduiqitalianwangshebeijinxingzizhucaokong
，cujinsuoyouhulianshebeidegaoxiaozhenghe，weiyonghutigongyoujiazhidezhinengfuwu。

　　四、機器人行業雲上發展趨勢

　　（一）趨勢一：從單體智能到“雲-邊-端”一體化智能機器人雲平台

　　1.“雲-邊-端”協同一體化基本架構

　　邊緣計算是基於雲計算技術的核心和邊緣計算的能力，構築在邊緣基礎設施之上的雲計算節點
，它與中心雲和機器人終端共同形成“雲-邊-端”三體協同的端到端的技術架構。在機器人領域中

，雲、邊、端三部分發揮著如下重要作用：

　　雲平台：雲(yun)平(ping)台(tai)彙(hui)集(ji)了(le)機(ji)器(qi)人(ren)本(ben)體(ti)通(tong)過(guo)多(duo)種(zhong)傳(chuan)感(gan)器(qi)收(shou)集(ji)的(de)信(xin)息(xi)
，並(bing)進(jin)行(xing)分(fen)析(xi)處(chu)理(li)和(he)安(an)全(quan)備(bei)份(fen)。雲(yun)端(duan)整(zheng)合(he)了(le)邊(bian)緣(yuan)端(duan)及(ji)機(ji)器(qi)人(ren)終(zhong)端(duan)的(de)軟(ruan)硬(ying)件(jian)資(zi)源(yuan)

，並(bing)將(jiang)其(qi)虛(xu)擬(ni)化(hua)
，針(zhen)對(dui)機(ji)器(qi)人(ren)在(zai)不(bu)同(tong)場(chang)景(jing)下(xia)的(de)存(cun)儲(chu)及(ji)算(suan)力(li)需(xu)求(qiu)進(jin)行(xing)調(tiao)度(du)。對(dui)於(yu)大(da)批(pi)量(liang)
、分散式的機器人進行遠程集中管理，雲端的統一調度
，更便於機器人間的數據共享及高效協同工作。

　　邊緣節點：通(tong)過(guo)邊(bian)緣(yuan)節(jie)點(dian)就(jiu)近(jin)連(lian)接(jie)機(ji)器(qi)人(ren)設(she)備(bei)，將(jiang)原(yuan)本(ben)由(you)中(zhong)心(xin)節(jie)點(dian)處(chu)理(li)的(de)大(da)量(liang)工(gong)作(zuo)加(jia)以(yi)分(fen)解(jie)
，切(qie)割(ge)成(cheng)更(geng)小(xiao)與(yu)更(geng)容(rong)易(yi)管(guan)理(li)的(de)部(bu)分(fen)
，分(fen)散(san)到(dao)靠(kao)近(jin)機(ji)器(qi)人(ren)的(de)邊(bian)緣(yuan)節(jie)點(dian)去(qu)處(chu)理(li)

，將(jiang)有(you)助(zhu)於(yu)提(ti)升(sheng)機(ji)器(qi)人(ren)本(ben)體(ti)的(de)計(ji)算(suan)存(cun)儲(chu)能(neng)力(li)。由(you)於(yu)傳(chuan)輸(shu)鏈(lian)路(lu)縮(suo)短(duan)，且(qie)在(zai)5G技術的支持下
，邊緣服務器可以直接連接到分布式網關，從而大大減少了機器人與服務器的交互響應時間。

　　機器人終端：在“雲-邊-端”協同一體化的架構中，機器人本體的硬件結構將得到優化與釋放，機器人不再需要配置性能高、能耗大的計算和存儲設備。終端更多的是通過觸覺傳感器、視覺傳感器、力覺傳感器、超聲波傳感器、聽覺傳感器等重要零部件
，來對外部環境、自然語言、雷達數據
、突發狀況以及地圖定位等信息進行采集
，並通過專線接入就近的邊緣節點進行處理。

　　2. “雲-邊-端”協同一體化帶來的變革

　　（1）資源協同
，助力機器人行業降本增效

　　在整個“雲邊端”協同一體化的架構中
，無縫協調三者的資源調度，始終是推動終端穩定高效運行的工作重點與難點。三者之間的資源協同具體體現在：

　　計算資源協同：“雲-邊-端”架(jia)構(gou)對(dui)計(ji)算(suan)資(zi)源(yuan)協(xie)同(tong)要(yao)求(qiu)雲(yun)端(duan)基(ji)於(yu)虛(xu)擬(ni)化(hua)技(ji)術(shu)，對(dui)眾(zhong)多(duo)分(fen)散(san)的(de)邊(bian)緣(yuan)側(ce)數(shu)據(ju)中(zhong)心(xin)的(de)算(suan)力(li)資(zi)源(yuan)進(jin)行(xing)按(an)需(xu)調(tiao)度(du)
，滿(man)足(zu)邊(bian)緣(yuan)側(ce)應(ying)用(yong)對(dui)資(zi)源(yuan)的(de)需(xu)要(yao)。此(ci)外(wai)
，5G通信技術
、無縫漫遊技術的普及，使得機器人終端到邊緣節點的延遲可達到毫秒級，推動機器人非實時算力需求能力從單體終端中得以解放。

　　存儲資源協同：邊緣節點可就近為機器人本體提供存儲資源支持，減輕機器人終端的存儲壓力。此外，邊緣端可對圖文、shipindengshujujinxingyuchulijihuancun，zaijiangqihuijidaoyunduan。dangbianyuanjiediancunchunenglibuzushi，bufenduijishixingyaoqiubugaodexinxikeyishangchuanyunduanbaocun，binggenjushijixuyao，tongguoyunbianxietongtiaodushiyong。zheyangkeyijieshengbianyuancecunchuziyuan
，bingshiyunbianduanpeihegengjiajinmi，weiqiyejileidaliangdeyoujiazhideshujuxinxi。

　　網絡資源協同：bianyuanjiedianyuyunpingtaidelianjiewangluokenengcunzaiduotiao，zaijiqirenjiqundatongliangdeshujujiaohushijianduan

，ruguojulizuijindewangluolianlufashengyongsai
，yunduandewangluokongzhiqikeyijinxingganzhi，bingjiangliuliangyinrudaojiaoweikongxiandelianlushang。wangluoziyuandexietongjiangyouxiaojianshaofuzawangluozhonggezhongluyouzhuanfahewangluoshebeichulideshiyanwenti，huoqudaogengdiyanshi
，gengjianengdafujianshaowangluochuanshuheduojizhuanfadailaidedaikuanchengben，tishengjiqirendefuwuxiaolv。

　　（2）持續學習和協同學習, 提升機器人的智能化水平

　　在“雲-邊-端”一體化架構下，為了增強機器人持續學習能力，工程師利用諸如知識蒸餾等遷移學習、領域自適應的方案，通過在雲端訓練的“教師模型”去傳授邊緣端“學生模型”的(de)大(da)部(bu)分(fen)知(zhi)識(shi)，機(ji)器(qi)人(ren)本(ben)體(ti)則(ze)通(tong)過(guo)通(tong)用(yong)的(de)模(mo)型(xing)建(jian)立(li)基(ji)本(ben)的(de)環(huan)境(jing)交(jiao)互(hu)能(neng)力(li)

，然(ran)後(hou)根(gen)據(ju)完(wan)成(cheng)任(ren)務(wu)所(suo)需(xu)的(de)技(ji)能(neng)，通(tong)過(guo)邊(bian)緣(yuan)節(jie)點(dian)的(de)反(fan)饋(kui)與(yu)調(tiao)度(du)，自(zi)主(zhu)地(di)從(cong)雲(yun)平(ping)台(tai)中(zhong)找(zhao)到(dao)更(geng)多(duo)相(xiang)關(guan)數(shu)據(ju)，並(bing)進(jin)行(xing)增(zeng)強(qiang)訓(xun)練(lian)、模仿學習、技能遷移。

　　“雲-邊-端”協(xie)同(tong)一(yi)體(ti)化(hua)的(de)架(jia)構(gou)
，致(zhi)力(li)於(yu)打(da)造(zao)一(yi)個(ge)整(zheng)合(he)機(ji)器(qi)人(ren)集(ji)群(qun)間(jian)，以(yi)及(ji)基(ji)於(yu)物(wu)聯(lian)網(wang)技(ji)術(shu)下(xia)的(de)機(ji)器(qi)人(ren)與(yu)各(ge)智(zhi)能(neng)設(she)備(bei)間(jian)的(de)數(shu)據(ju)交(jiao)互(hu)平(ping)台(tai)。充(chong)分(fen)利(li)用(yong)雲(yun)的(de)大(da)規(gui)模(mo)並(bing)行(xing)處(chu)理(li)能(neng)力(li)和(he)大(da)數(shu)據(ju)處(chu)理(li)能(neng)力(li)，通(tong)過(guo)各(ge)邊(bian)緣(yuan)節(jie)點(dian)，彙(hui)集(ji)單(dan)體(ti)采(cai)集(ji)的(de)數(shu)據(ju)，在(zai)雲(yun)端(duan)對(dui)機(ji)器(qi)人(ren)進(jin)行(xing)模(mo)型(xing)訓(xun)練(lian)，最(zui)終(zhong)將(jiang)數(shu)據(ju)模(mo)型(xing)共(gong)享(xiang)至(zhi)每(mei)台(tai)機(ji)器(qi)人(ren)終(zhong)端(duan)，提(ti)高(gao)機(ji)器(qi)人(ren)在(zai)集(ji)群(qun)範(fan)圍(wei)內(nei)的(de)協(xie)作(zuo)學(xue)習(xi)及(ji)解(jie)決(jue)複(fu)雜(za)問(wen)題(ti)的(de)決(jue)策(ce)能(neng)力(li)
，增(zeng)強(qiang)了(le)單(dan)體(ti)機(ji)器(qi)人(ren)的(de)智(zhi)能(neng)化(hua)水(shui)平(ping)。

　　（3）推動知識圖譜與機器人感知、決策的緊密結合

　　雲端與邊緣側以采集的數據為基礎構建平台，通過數據組織、模型計算
、知識服務等，對海量結構化數據、半結構化數據

、非(fei)結(jie)構(gou)化(hua)數(shu)據(ju)以(yi)圖(tu)譜(pu)形(xing)式(shi)進(jin)行(xing)沉(chen)澱(dian)，搭(da)建(jian)企(qi)業(ye)級(ji)甚(shen)至(zhi)行(xing)業(ye)級(ji)的(de)知(zhi)識(shi)圖(tu)譜(pu)數(shu)據(ju)庫(ku)。分(fen)散(san)的(de)機(ji)器(qi)人(ren)設(she)備(bei)不(bu)僅(jin)可(ke)以(yi)通(tong)過(guo)傳(chuan)感(gan)器(qi)進(jin)行(xing)環(huan)境(jing)感(gan)知(zhi)
，還(hai)可(ke)以(yi)結(jie)合(he)物(wu)聯(lian)網(wang)技(ji)術(shu)連(lian)接(jie)其(qi)他(ta)智(zhi)能(neng)終(zhong)端(duan)，再(zai)上(shang)傳(chuan)雲(yun)側(ce)、邊緣側來進行共享，通過一定的冗餘備份來達到更高的實時性。憑借雲邊賦能，機器人可對各類場景下出現的新問題
、新(xin)事(shi)件(jian)與(yu)雲(yun)或(huo)邊(bian)端(duan)知(zhi)識(shi)圖(tu)譜(pu)數(shu)據(ju)庫(ku)做(zuo)快(kuai)速(su)比(bi)，通(tong)過(guo)圖(tu)表(biao)特(te)征(zheng)得(de)出(chu)異(yi)常(chang)結(jie)構(gou)和(he)異(yi)常(chang)點(dian)，做(zuo)出(chu)快(kuai)速(su)而(er)準(zhun)確(que)的(de)決(jue)策(ce)。並(bing)以(yi)積(ji)累(lei)的(de)知(zhi)識(shi)圖(tu)譜(pu)為(wei)基(ji)礎(chu)，在(zai)雲(yun)端(duan)或(huo)邊(bian)緣(yuan)端(duan)對(dui)機(ji)器(qi)人(ren)進(jin)行(xing)一(yi)站(zhan)式(shi)模(mo)型(xing)訓(xun)練(lian)及(ji)部(bu)署(shu)
，無(wu)需(xu)依(yi)賴(lai)本(ben)體(ti)算(suan)力(li)環(huan)境(jing)，使(shi)機(ji)器(qi)人(ren)變(bian)得(de)更(geng)加(jia)智(zhi)能(neng)。

　　（4）強化自適應能力
，增強機器人魯棒性

　　機器人被部署到現場後，麵對複雜多變的環境
，需要對場景中的人
、物、行(xing)為(wei)等(deng)進(jin)行(xing)長(chang)期(qi)觀(guan)察(cha)，並(bing)結(jie)合(he)相(xiang)關(guan)的(de)知(zhi)識(shi)圖(tu)譜(pu)和(he)統(tong)計(ji)模(mo)型(xing)

，總(zong)結(jie)出(chu)使(shi)用(yong)者(zhe)偏(pian)好(hao)或(huo)突(tu)多(duo)類(lei)發(fa)問(wen)題(ti)的(de)解(jie)決(jue)方(fang)案(an)，據(ju)此(ci)來(lai)預(yu)測(ce)並(bing)做(zuo)出(chu)合(he)理(li)的(de)決(jue)策(ce)。為(wei)增(zeng)強(qiang)機(ji)器(qi)人(ren)的(de)魯(lu)棒(bang)性(xing)與(yu)自(zi)適(shi)應(ying)能(neng)力(li)，雲(yun)服(fu)務(wu)商(shang)可(ke)以(yi)在(zai)雲(yun)端(duan)開(kai)發(fa)相(xiang)關(guan)的(de)自(zi)適(shi)應(ying)機(ji)器(qi)人(ren)交(jiao)互(hu)軟(ruan)件(jian)庫(ku)
，將(jiang)其(qi)統(tong)一(yi)部(bu)署(shu)在(zai)機(ji)器(qi)人(ren)終(zhong)端(duan)。通(tong)過(guo)雲(yun)端(duan)資(zi)源(yuan)的(de)賦(fu)能(neng)，在(zai)環(huan)境(jing)感(gan)知(zhi)的(de)基(ji)礎(chu)上(shang)，為(wei)機(ji)器(qi)人(ren)提(ti)供(gong)自(zi)主(zhu)學(xue)習(xi)功(gong)能(neng)，包(bao)括(kuo)自(zi)適(shi)應(ying)的(de)人(ren)員(yuan)識(shi)別(bie)功(gong)能(neng)、個性化的知識圖譜、自適應的物體檢測和分割，甚至對使用者的自適應情緒識別等功能。

　　（5）增強數據安全，保障用戶信息隱私性

　　雲平台不斷完善雲安全防護體係，通過Web應用防火牆、DDoS防護網絡

、SSL證書等產品對業務流量進行惡意特征識別及防護
、緩解網絡攻擊對機器人服務造成的延遲增加及業務中斷、提供數據HTTPS加(jia)密(mi)協(xie)議(yi)訪(fang)問(wen)等(deng)

，保(bao)障(zhang)雲(yun)邊(bian)端(duan)數(shu)據(ju)傳(chuan)輸(shu)的(de)安(an)全(quan)性(xing)。邊(bian)緣(yuan)端(duan)與(yu)機(ji)器(qi)人(ren)本(ben)體(ti)也(ye)需(xu)要(yao)保(bao)證(zheng)重(zhong)要(yao)的(de)隱(yin)私(si)數(shu)據(ju)的(de)物(wu)理(li)安(an)全(quan)和(he)安(an)全(quan)相(xiang)關(guan)應(ying)用(yong)的(de)代(dai)碼(ma)安(an)全(quan)，不(bu)斷(duan)完(wan)善(shan)“雲-邊-端”安全防護解決方案
，通過對機器人資產
、安全事件、威脅情報、流量進行全方位的分析和監測，實現針對邊緣網絡的安全態勢感知。為解決行業內及企業間的數據孤島與數據隱私問題，“雲-邊-端”架構還可以借助聯邦學習，在不泄漏各方隱私數據的前提下
，完成模型的訓練與推理。

　　（二）趨勢二：上雲推動機器人向輕量化、柔性化方向發展

　　1. 機器人輕量化

　　目mu前qian機ji器qi人ren本ben體ti的de輕qing量liang化hua主zhu要yao利li用yong新xin材cai料liao及ji結jie構gou優you化hua等deng方fang式shi實shi現xian。前qian者zhe主zhu要yao使shi用yong低di密mi度du的de新xin型xing材cai料liao，如ru利li用yong碳tan纖xian維wei等deng複fu合he材cai料liao製zhi作zuo機ji械xie臂bi。相xiang比bi之zhi下xia，結jie構gou優you化hua的de方fang法fa隻zhi需xu改gai變bian結jie構gou形xing狀zhuang，成cheng本ben低di且qie容rong易yi實shi現xian。“雲-邊-端”一體化架構下，機器人可將需要即時處理的數據就近在邊緣雲上完成，而複雜、大規模的全局性任務則交由中心雲彙總和深入分析
，中心雲與邊緣雲統一管控
、智能調度。這一協作方式，有助於釋放傳統機器人智能單體軟硬件資源負擔，優化機器人的產品形態，達到機器人輕量化的目的。

　　2. 機器人柔性化

　　材料方麵，越來越多的機器人開始嚐試由可產生大應變的柔軟彈性材料製造，如矽膠、形狀記憶合金（SMA）
、電活性聚合物（EAP）等新材料。形態結構方麵
，傳統的剛性機器人需要在關節末端加裝多個傳感器
，而軟體機器人為了把一整塊電子元器件、電路板放到機器本體裏，采用不同角度
、方(fang)向(xiang)，分(fen)散(san)均(jun)衡(heng)受(shou)力(li)，使(shi)其(qi)適(shi)應(ying)較(jiao)為(wei)苛(ke)刻(ke)的(de)工(gong)作(zuo)環(huan)境(jing)。此(ci)外(wai)，工(gong)程(cheng)師(shi)還(hai)通(tong)過(guo)模(mo)仿(fang)人(ren)類(lei)肢(zhi)體(ti)關(guan)節(jie)的(de)靈(ling)活(huo)性(xing)進(jin)行(xing)仿(fang)人(ren)型(xing)設(she)計(ji)，以(yi)增(zeng)強(qiang)機(ji)器(qi)人(ren)對(dui)不(bu)規(gui)則(ze)目(mu)標(biao)物(wu)體(ti)抓(zhua)取(qu)的(de)適(shi)應(ying)能(neng)力(li)。與(yu)產(chan)品(pin)的(de)物(wu)理(li)屬(shu)性(xing)相(xiang)適(shi)應(ying)，在(zai)軟(ruan)件(jian)層(ceng)麵(mian)，企(qi)業(ye)為(wei)工(gong)業(ye)機(ji)器(qi)人(ren)本(ben)體(ti)搭(da)載(zai)了(le)柔(rou)性(xing)測(ce)試(shi)係(xi)統(tong)。“雲-邊-端”協同一體化的架構，可以全方位采集機器人關節末端的力控與視覺傳感器反饋的運行數據，將不同品類工件的質量、體積

、空間形態等信息以及其對應所需的力控、jiaodudengzhuaqushujujinxingcunchu，jiyuhailiangdeyangbenshujuzaiyunhuobianduanduijiqirenjinxingmoxingxunlian，zengqiangjiqirenyingduiduopinleichangjingdezishiyingnengli，jinertuidongjiqirenchanxianderouxinghuazuoye。

　　（三）趨勢三：上雲帶來的商業模式和交付方式的改變

　　1. 機器人即服務（RaaS）

　　機器人即服務（Robot-as-a-Service，RaaS）是一種創新的機器人應用模式。近年來
，機器人租賃日漸興起並發展成熟
，成為了RaaS服務的重要方式。根據企業用戶資金調度、售後服務
、技術支援等需求的不同，市場出現多種租賃模式，主要包括直接租賃、融資租賃、售出租回及先租後售等。

　　2. 深挖數據價值
，推動企業營銷模式變革

　　機器人企業上雲可以在雲端積累的大量數據
，形成隱形的“數據金礦”。雲yun服fu務wu廠chang商shang可ke以yi賦fu能neng企qi業ye進jin行xing大da數shu據ju沉chen澱dian，如ru分fen析xi判pan斷duan哪na些xie產chan品pin在zai哪na些xie區qu域yu或huo場chang景jing下xia使shi用yong頻pin次ci較jiao高gao，或huo者zhe根gen據ju用yong戶hu的de偏pian好hao形xing成cheng完wan整zheng的de消xiao費fei者zhe畫hua像xiang，以yi幫bang助zhu企qi業ye做zuo到dao精jing準zhun營ying銷xiao。服fu務wu類lei機ji器qi人ren由you於yu深shen入ru消xiao費fei場chang景jing，除chu了le功gong能neng性xing應ying用yong外wai，機ji身shen也ye可ke以yi為wei承cheng租zu方fang提ti供gong理li想xiang的de營ying銷xiao展zhan示shi空kong間jian。機ji器qi人ren企qi業ye可ke以yi基ji於yu雲yun端duan的de流liu媒mei體ti平ping台tai
，授shou權quan營ying銷xiao者zhe、廣告機構、內容分發商等信息發布權限
，根據當前的主題、趨勢
、熱點，製作內容，部署到機器人終端
，在不影響機器人應用功能的前提下
，向消費者展示廣告及活動宣傳。

　　（四）趨勢四：由內向外釋放上雲紅利，賦能大量中小製造企業發展

　　1.打通基礎服務，構建適配多場景的標杆應用

　　雲服務商基於工業互聯網底座、yewuheshujudeyunbianshuangzhongtaijishujiagou，zaiyunduanweijixiezhuangbeizhizaoyeqiyetigongyitihuajiejuefanganfuwu
，jiasutuijinzhuangbeizhizaoyeyugaojishufuwuyederonghefazhan。chulegoujianhangshidejichu

、實現開放、可複用的基礎服務之外，同時也圍繞設備運維服務
、非標定製服務
、雲MES應用等企業的眾多業務場景構建標杆應用。

　　2.雲端低代碼幫助中小企業便捷開發各類應用

　　雲端可以為中小企業提供應用開發的一站式低代碼開發服務，雲服務商致力於打造高效

、gaoxingnengdetuozhuaishididaimakaifapingtai。didaimayiyunkaifazuoweidicengzhicheng，tigonggaodukaifangdekaifahuanjing，jiangfansuodedicengjiagouhejichusheshichouxianghuaweituxingjiemian，tongguoxingyehuamoban、tuofangshizujianhekeshihuapeizhi，zhenduijiqirenfuwudebutongchangjingxuqiu
，kuaisugoujianduoduanyingyong，mianquledaimabianxiegongzuo，jiangdilesuanfagongchengshibianchengdenanduyumenkan，nenggouyouxiaojiejuezhongxiaoqiyeIT能力不足的問題。

　　3.成熟的行業解決方案+行業工具包/算法包

　　雲端可彙聚多種成熟的產品與解決方案，適配不同類型機器人的應用場景需求。如針對工業機器人集群大通量
、低延時的數據傳輸問題，雲服務商可以為其提供專業的DTS服務，支持關係型數據庫
、NoSQL、大數據等數據源，集數據遷移等功能於一體，解決公共雲、混合雲場景下

，遠距離、秒級異步數據傳輸難題。而針對需要與消費者廣泛交互的服務型機器人
，雲端的分布式實時分析型列式數據庫服務具有高性能、開箱即用、企業特性支持，可廣泛應用於流量分析、廣告營銷分析、行為分析、人群劃分
、客戶畫像、數據集市
、網絡監控等業務場景。

　　4.“區域共享工廠”模式賦能中小企業智能化改造

　　quyugongxianggongchangdemoshinenggougenjubutongchangjingxiadedingdanxuqiu，yiqiliushuixiantedianzhinengqiehuanduiyingdezhizaochengxu，bingjinxingyitishijingmishengchankongzhi

，manzuxiaopilianghunxianshengchanderouxingxuqiu，funengzhongduozhongxiaoqiyedezhinenghuashengchan。guoneigongyejiqirentoubuqiyeaifute，zunxunshichangluoji，chuangxintansuochu“區域共享工廠”模式。在這一模式下
，機器人企業可以在產業集聚區
，針對中小製造業企業的多品類、小批量的生產需求，部署適配的機器人工廠
，中小家具企業不必自己建設
、操作噴塗、焊接等機器人生產線，用不起、不會用的問題迎刃而解
，以較低的成本使用機器人，既化解了“用工難”
，也降低了工人職業病防護風險。