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
、zhongyoubentizhizaohexiayouxitongjichengsanfangmian。qizhong
，shangyouhexinlingbujianzhuyaobaokuogeleilingbujianchangshang
，tigongjiqirenshengchanzhongsuoxuyaodehexinzujianhegongnengmokuai。zhongyoubentizhizaohexitongjichenghuanjie
，hangaijiqirenbentizhizaoshangyijimianxiangyingyongbushufuwudexitongjichengshang。xiayouyingyongzhuyaoyoubutonglingyudeqiyekehuhegerenxiaofeizhegoucheng，xingchengjudadejiqirenyingyongshichang。

　　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。

　　woguozuoweiquanqiuzuidadejiqirenshengchanjixiaofeishichangzhiyi，yongyouzherushenyangxinsong
，anhuiaifute，guangzhoushukong，nanjingaisidundengyouxiubentuqiye。danmuqianguoneidejiqirenchanyezhengtirengjiaoweiboruo，hexinlingbujiangaoduyilaijinkou，jinqichengdegongyejiqirenshichangfeneyiranbeiwaiziqiyezhanju。

　　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。

　　jingguoduoniandenuli
，qingdaoshijiqirenchanyejianshequdelejudadejinzhan。genjuqizhazhagongkaideqiyexinxishuju，womenduiqingdaoshijiqirenchanyeliansuoyouxiangguanqiyejinxingtongji，jiezhi2022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zaiAI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、gongxiangkunnan，yiliaoqixiezhinenghuashuipingjiaodideng。zaibeishouyixuejieqinglaidejiqirenfuzhushoushulingyu，xianyichengweizhihuiyiliaochangjingzhongdezhongyaochuangxinyingyong。shoushujiqirenjiezhuweichuangshangjiqitajichuyixuejishushixianrenleinenglifanweiyiwaidejingzhunshoushuqixiecaokong。shoushujiqirenxuyaonenggouzizhufenxishuju，tongguoyunhuobianyuanduandesuanfachuli，jiangwaikeyishengshuangshoudehuodongfuzhiweijiqirenbentixiangyingdeyiqixiweiyundong，yibiananquan、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(yu)SLAMjishuduicantingkongjianjinxinggoujian，laihuoqufangzhenhuanjingxiadesanweizhageditu，ditushujukeyishangchuanzhiyunduancunchubingyizuikuaidefangshibushugeiqitaxuyaoshiyongdezhongduanshebeizhong。chulecunchuyubushudeyoushiwai，tongguoyunhuobianyuanduan，shixianduidaliangshujudechulijishiyong

，keyijianshaoduijiqirenzhongduankongzhiqidexiaohao。

　　ciwai，canyinjiqirenzuoweiyudazhongxiaofeizhezhijiejinjulijiechudezhongduan，qizaiguanggaotoufangfangmianjuyouxiantianyoushi。dangqiancanyinjiqirendeyuyinbofanghuopingmuxianshizhuyaoyizhenduijiqirenshiyongshangjiadexuanchuantuiguangweizhu，rutesecai、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

　　muqianzaijiatingfuwujiqirenlingyu

，yiqingjiejiqirenweidaibiaodejiawujiqirenfazhanqibujiaozao
，shichangchengchangxunsu，chanyehuachengduchengshu。jiatingfuwujiqirendehexinjishubaokuorenjijiaohu
、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、隨sui地di的de信xin息xi輸shu入ru，更geng可ke運yun用yong人ren工gong智zhi能neng技ji術shu進jin一yi步bu代dai替ti用yong戶hu對dui其qi它ta聯lian網wang設she備bei進jin行xing自zi主zhu操cao控kong
，促cu進jin所suo有you互hu聯lian設she備bei的de高gao效xiao整zheng合he，為wei用yong戶hu提ti供gong有you價jia值zhi的de智zhi能neng服fu務wu。

　　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：tongguobianyuanjiedianjiujinlianjiejiqirenshebei，jiangyuanbenyouzhongxinjiedianchulidedalianggongzuojiayifenjie，qiegechenggengxiaoyugengrongyiguanlidebufen
，fensandaokaojinjiqirendebianyuanjiedianquchuli，jiangyouzhuyutishengjiqirenbentidejisuancunchunengli。youyuchuanshulianlusuoduan
，qiezai5G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、視(shi)頻(pin)等(deng)數(shu)據(ju)進(jin)行(xing)預(yu)處(chu)理(li)及(ji)緩(huan)存(cun)
，再(zai)將(jiang)其(qi)彙(hui)集(ji)到(dao)雲(yun)端(duan)。當(dang)邊(bian)緣(yuan)節(jie)點(dian)存(cun)儲(chu)能(neng)力(li)不(bu)足(zu)時(shi)，部(bu)分(fen)對(dui)即(ji)時(shi)性(xing)要(yao)求(qiu)不(bu)高(gao)的(de)信(xin)息(xi)可(ke)以(yi)上(shang)傳(chuan)雲(yun)端(duan)保(bao)存(cun)，並(bing)根(gen)據(ju)實(shi)際(ji)需(xu)要(yao)，通(tong)過(guo)雲(yun)邊(bian)協(xie)同(tong)調(tiao)度(du)使(shi)用(yong)。這(zhe)樣(yang)可(ke)以(yi)節(jie)省(sheng)邊(bian)緣(yuan)側(ce)存(cun)儲(chu)資(zi)源(yuan)

，並(bing)使(shi)雲(yun)邊(bian)端(duan)配(pei)合(he)更(geng)加(jia)緊(jin)密(mi)，為(wei)企(qi)業(ye)積(ji)累(lei)大(da)量(liang)的(de)有(you)價(jia)值(zhi)的(de)數(shu)據(ju)信(xin)息(xi)。

　　網絡資源協同：邊(bian)緣(yuan)節(jie)點(dian)與(yu)雲(yun)平(ping)台(tai)的(de)連(lian)接(jie)網(wang)絡(luo)可(ke)能(neng)存(cun)在(zai)多(duo)條(tiao)，在(zai)機(ji)器(qi)人(ren)集(ji)群(qun)大(da)通(tong)量(liang)的(de)數(shu)據(ju)交(jiao)互(hu)時(shi)間(jian)段(duan)，如(ru)果(guo)距(ju)離(li)最(zui)近(jin)的(de)網(wang)絡(luo)鏈(lian)路(lu)發(fa)生(sheng)擁(yong)塞(sai)，雲(yun)端(duan)的(de)網(wang)絡(luo)控(kong)製(zhi)器(qi)可(ke)以(yi)進(jin)行(xing)感(gan)知(zhi)，並(bing)將(jiang)流(liu)量(liang)引(yin)入(ru)到(dao)較(jiao)為(wei)空(kong)閑(xian)的(de)鏈(lian)路(lu)上(shang)。網(wang)絡(luo)資(zi)源(yuan)的(de)協(xie)同(tong)將(jiang)有(you)效(xiao)減(jian)少(shao)複(fu)雜(za)網(wang)絡(luo)中(zhong)各(ge)種(zhong)路(lu)由(you)轉(zhuan)發(fa)和(he)網(wang)絡(luo)設(she)備(bei)處(chu)理(li)的(de)時(shi)延(yan)問(wen)題(ti)，獲(huo)取(qu)到(dao)更(geng)低(di)延(yan)時(shi)，更(geng)加(jia)能(neng)大(da)幅(fu)減(jian)少(shao)網(wang)絡(luo)傳(chuan)輸(shu)和(he)多(duo)級(ji)轉(zhuan)發(fa)帶(dai)來(lai)的(de)帶(dai)寬(kuan)成(cheng)本(ben)
，提(ti)升(sheng)機(ji)器(qi)人(ren)的(de)服(fu)務(wu)效(xiao)率(lv)。

　　（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、xingweidengjinxingchangqiguancha，bingjiehexiangguandezhishitupuhetongjimoxing
，zongjiechushiyongzhepianhaohuotuduoleifawentidejiejuefangan
，jucilaiyucebingzuochuhelidejuece。weizengqiangjiqirendelubangxingyuzishiyingnengli，yunfuwushangkeyizaiyunduankaifaxiangguandezishiyingjiqirenjiaohuruanjianku，jiangqitongyibushuzaijiqirenzhongduan。tongguoyunduanziyuandefuneng，zaihuanjingganzhidejichushang，weijiqirentigongzizhuxuexigongneng
，baokuozishiyingderenyuanshibiegongneng、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HTTPSjiamixieyifangwendeng
，baozhangyunbianduanshujuchuanshudeanquanxing。bianyuanduanyujiqirenbentiyexuyaobaozhengzhongyaodeyinsishujudewulianquanheanquanxiangguanyingyongdedaimaanquan，buduanwanshan“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

　　muqianjiqirenbentideqinglianghuazhuyaoliyongxincailiaojijiegouyouhuadengfangshishixian。qianzhezhuyaoshiyongdimidudexinxingcailiao

，ruliyongtanxianweidengfuhecailiaozhizuojixiebi。xiangbizhixia，jiegouyouhuadefangfazhixugaibianjiegouxingzhuang
，chengbendiqierongyishixian。“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、業ye務wu和he數shu據ju的de雲yun邊bian雙shuang中zhong台tai技ji術shu架jia構gou
，在zai雲yun端duan為wei機ji械xie裝zhuang備bei製zhi造zao業ye企qi業ye提ti供gong一yi體ti化hua解jie決jue方fang案an服fu務wu，加jia速su推tui進jin裝zhuang備bei製zhi造zao業ye與yu高gao技ji術shu服fu務wu業ye的de融rong合he發fa展zhan。除chu了le構gou建jian夯hang實shi的de基ji礎chu、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

、高gao性xing能neng的de拖tuo拽zhuai式shi低di代dai碼ma開kai發fa平ping台tai。低di代dai碼ma以yi雲yun開kai發fa作zuo為wei底di層ceng支zhi撐cheng，提ti供gong高gao度du開kai放fang的de開kai發fa環huan境jing，將jiang繁fan瑣suo的de底di層ceng架jia構gou和he基ji礎chu設she施shi抽chou象xiang化hua為wei圖tu形xing界jie麵mian，通tong過guo行xing業ye化hua模mo板ban

、拖tuo放fang式shi組zu件jian和he可ke視shi化hua配pei置zhi，針zhen對dui機ji器qi人ren服fu務wu的de不bu同tong場chang景jing需xu求qiu，快kuai速su構gou建jian多duo端duan應ying用yong，免mian去qu了le代dai碼ma編bian寫xie工gong作zuo
，降jiang低di了le算suan法fa工gong程cheng師shi編bian程cheng的de難nan度du與yu門men檻kan，能neng夠gou有you效xiao解jie決jue中zhong小xiao企qi業yeIT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

　　區qu域yu共gong享xiang工gong廠chang的de模mo式shi能neng夠gou根gen據ju不bu同tong場chang景jing下xia的de訂ding單dan需xu求qiu，依yi其qi流liu水shui線xian特te點dian智zhi能neng切qie換huan對dui應ying的de製zhi造zao程cheng序xu
，並bing進jin行xing一yi體ti式shi精jing密mi生sheng產chan控kong製zhi，滿man足zu小xiao批pi量liang混hun線xian生sheng產chan的de柔rou性xing需xu求qiu

，賦fu能neng眾zhong多duo中zhong小xiao企qi業ye的de智zhi能neng化hua生sheng產chan。國guo內nei工gong業ye機ji器qi人ren頭tou部bu企qi業ye埃ai夫fu特te，遵zun循xun市shi場chang邏luo輯ji
，創chuang新xin探tan索suo出chu“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。