中国对机器人基础研究领域的支持及效果分析
工业机器人行业存在问题及对策分析
工业机器人行业存在问题及对策分析工业机器人行业存在的问题一、产业基础薄弱工业机器人作为“制造业皇冠顶端的明珠”，需要材料、机床、电子等行业的配套支撑。
中投顾问发布的《2016-2020年中国工业机器人产业深度调研及投资前景预测报告》指出，我国在相关零部件方面的产业基础薄弱，工业机器人配套企业的加工能力和水平参差不齐，质量、产品系列和批量化供给能力都与国际知名企业有较大的差距。
特别是高性能交流伺服电机和高精密减速器的差距尤为明显，研发能力落后。
目前，国内工业机器人的核心零部件70%以上依赖进口，进口成本已占总成本的40%以上，严重削弱了国产工业机器人的竞争优势。
二、产业体系尚待完善工业机器人强国高度重视完善公共服务平台、技术标准和人才等产业体系。
以日本为例，日本政府通过建设机器人公共服务平台将关键共性技术、标准化的工艺实现信息共享、推广应用，日本机器人协会也积极推广日本工业机器人的技术标准。
同时，FANUC等国外工业机器人企业大都设立培训中心，培养专业人才。
我国早期的机器人研发多以高等院校和科研院所为主，存在技术研发与市场应用脱节的现象。
企业的科研也各自为政，科研机构、生产企业、用户之间缺少协同创新和信息共享的平台。
在技术标准等方面缺少话语权，对专业技术人才的培养力度不足。
三、规模化水平低工业机器人行业存在“100台起步、500台持平、1000台盈利”的说法，反映了规模化对工业机器人行业发展的重要性。
我国工业机器人的发展尚未形成规模化、产业化的运营模式，年产500台的工业机器人企业比较少见，高端工业机器人仍依赖进口，国产工业机器人主要以中低档产品为主。
2013年，我国自主品牌工业机器人仍以中低端的三轴、四轴为主，高端的六轴关节机器人占比不足6%。
尽管我国早在国家863计划就已开展了机器人技术的科研攻关，但是，由于当时工业机器人的广泛使用未现端倪，机器人技术的产业化和市场化水平不高。
机器人技术水平和市场化程度的滞后以及应用企业较长的验证周期导致我国自主品牌的工业机器人缺乏影响力，推广应用难度较大。
我国机器人发展历程
4、个性化与定制化：针对不同应用场景和需求，发展个性化的定制化机器人， 满足不同行业和领域的需求。
结论
我国机器人发展历程经历了从石器时代到智能化时代的演变。在医疗、制造、 军事、农业等领域，机器人技术已经得到了广泛的应用。未来，我国机器人技 术的发展将朝着技术创新、多学科融合、智能化、个性化与定制化等方向迈进。 面对存在的问题和挑战，我们建议加强政策支持、提高自主创新能力、加强多 学科合作、推动个性化与定制化发展等措施，以推动我国机器人的快速发展和 应用。
参考内容
在我国丰富的食品工业领域，乳制品工业以其独特的地位和价值占据了一席之 地。根据最新数据显示，2022年我国乳制品产量达到了3000万吨，成为全球 最大的乳制品生产国之一。而在这一辉煌成就的背后，是我国乳制品工业历经 数十年的发展，不断追求创新和品质的历程。
早在20世纪初，我国便开始了乳制品的工业化生产。然而，这一时期的乳制品 工业发展相对缓慢，生产技术和设备相对落后，导致产品质量不高。随着新中 国成立后国家对乳制品行业的重视和扶持，我国乳制品工业开始了一段快速发 展的历程。
二、成长阶段
进入21世纪，我国职业技术教育进入了成长阶段。2002年，教育部提出了 “以就业为导向，大力发展职业技术教育”的方针，这一方针的提出标志着我 国职业技术教育的发展方向开始转变。在这个阶段，我国职业技术教育开始学 生的就业问题，注重培养学生的实际操作能力和职业素养。
2005年，国务院发布了《关于大力发展职业技术教育的决定》，这个决定进一 步明确了我们国家职业技术教育的发展方向和目标，推动了各级政府对职业技 术教育的重视和投入。
展望未来，我国乳制品工业的发展前景仍然广阔。随着科技的进步和社会的发 展，乳制品的消费需求将不断发生变化，给乳制品工业带来更多的机遇和挑战。 我国乳制品工业需要紧紧抓住这些机遇和挑战，不断推进技术创新、产品升级 和产业转型，以实现更加健康、持续的发展。
(完整版)工业机器人的现状及发展趋势(精)
工业机器人的现状及发展趋势马光申桂英温州大学机械工程学院,浙江温州325027摘要:工业机器人在现代制造技术中起着举足轻重的作用。
本文介绍了国内外工业机器人的发展现状,指出了我国工业机器人产业化发展的影响因素和实施策略,阐述了工业机器人技术的发展趋势。
关键词:工业机器人;产业化;FMS;CIMS;敏捷制造中图分类号:TP242.2文献标识码:A文章编号:1001-2265(200203-0048-04 The present situation and developing trend of industrial robotMA Guang SHEN GuiyingAbstract:Industrial robot plays an very important rule in the modern manufacturing process.The paper summarizes the present situation of the industrial robot,put forwards the affecting factors and the implementing tactics of the industrialization about the industrial robot in our country,forecast the trend of its development.K ey w ords:Industrial robot;Industrialization;FMS;CIMS;Agile manufacturing1引言机器人学是一门综合性的新兴学科,它涉及机械工程学、电气工程学、微电子工程学、计算机工程学、控制工程学、信息传感工程学、声学工程学、仿生学以及人工智能工程学等多门尖端学科。
工业机器人是机器人学的一个分支,它代表了机电一体化的最高成就。
随着科学技术的不断发展,工业机器人已成为柔性制造系统(FMS、自动化工厂(FA、计算机集成制造系统(CIMS的自动化工具。
机器人的产业政策与发展战略
机器人的产业政策与发展战略随着人工智能和机器人技术的快速发展，机器人产业正在成为全球各个国家竞相争夺的新兴产业。
机器人技术的应用涵盖了工业制造、医疗保健、农业、交通运输等多个领域，对于提高生产效率、降低劳动力成本、解决老龄化社会问题等都有着巨大的潜力和推动作用。
为了抓住机器人产业发展的机遇，各国纷纷制定了相应的产业与发展战略，以推动机器人产业的创新发展。
1.环境的制定机器人产业的发展受到环境的直接影响，领导在机器人产业发展方面起到了重要的推动作用。
各国领导通过制定相关，提供财政支持、技术创新支持和市场培育支持等方面的措施，以激发机器人产业的活力。
在财政支持方面，领导可以提供资金支持、税收减免等措施，鼓励企业增加对机器人研发和生产的投入。
同时，领导还可以加大对高风险、高投入的机器人科研项目的支持力度，帮助企业减轻研发负担。
在技术创新支持方面，领导可以加强对机器人技术创新的基础研究和应用研究的投入，并建立机器人技术创新示范基地，以吸引和培养优秀的机器人科研团队和创新人才。
领导还可以提供技术转移和知识产权保护等方面的支持，帮助企业将科研成果转化为实际生产力。
在市场培育支持方面，领导可以制定产业规划，建立机器人市场准入制度和标准体系，推动机器人技术的推广和应用。
领导还可以引导企业加强国内外市场开拓和合作，促进机器人产品的出口。
2.发展战略的制定机器人产业的发展需要综合的战略支持，只有确定了合理的发展方向和目标，才能在全球机器人产业的竞争中占据有利地位。
各国通过制定发展战略，推动机器人产业的科技创新、产业升级和国际竞争力的提升。
在科技创新方面，各国都将机器人产业列为重点发展的战略性新兴产业，并加大对机器人研发和创新的支持力度。
通过加大科研资金投入、建立机器人研究和创新平台、鼓励企业与科研机构合作等方式，提高机器人技术的创新能力。
同时，各国还积极推动机器人与其他新兴技术的深度融合，如人工智能、大数据、物联网等，进一步拓宽机器人的应用领域和功能。
基础研究和应用基础研究取得重大原创性成果
基础研究和应用基础研究取得重大原创性成果十四五期间，是新一轮科技革命和产业变革同我国推动高质量发展的历史交汇期，也是我国创新驱动发展战略实施的关键时期。
深入贯彻新发展理念，牢牢把握五位一体总体布局和四个全面战略布局要求，面向现代化建设总体目标要求，着眼应对瓶颈制约和风险挑战，坚持走中国特色自主创新道路，深入实施创新驱动发展战略，深化改革激发创新活力，扩大开放拓展创新空间，完善融通创新生态，提升新型基础设施支撑能力，加速汇聚资本、数据、人才等要素，培育壮大新兴产业，壮大经济发展新动能，为建设世界科技强国和现代化强国，实现中华民族的伟大复兴奠定坚实基础。
一、基础研究和应用基础研究取得重大原创性成果基础研究和应用基础研究领域实现多点突破、群体性跃升，化学、材料、物理等学科居世界前列，铁基超导材料保持国际最高转变温度，量子反常霍尔效应、多光子纠缠世界领先，中微子振荡、干细胞、利用体细胞克隆猕猴等取得重要原创性突破，悟空、墨子、慧眼、碳卫星等系列科学实验卫星成功发射，500米口径球面射电望远镜、上海光源、全超导托卡马克核聚变装置等重大科研基础设施为我国开展世界级科学研究奠定了重要物质技术基础。
屠呦呦研究员获得诺贝尔生理学或医学奖。
我国具有自主知识产权、世界最大单口径、最灵敏的500米口径球面射电望远镜（FAST，又称中国天眼）竣工并投入使用，截至2020年3月，FAST已证实发现脉冲星118颗，其中首次发现的毫秒脉冲星于2018年4月得到国际认证。
2019年1月8日，我国科学家领衔的实验团队在量子反常霍尔效应取得的突破性成果，有助于推动新一代的低能耗晶体管和电子学器件的发展，在未来解决摩尔定律瓶颈问题，或将带来下一次信息技术革命。
二、建立技术创新市场导向机制发挥市场对技术研发方向、路线选择和各类创新资源配置的导向作用，调整创新决策和组织模式，强化普惠性政策支持，促进企业真正成为技术创新决策、研发投入、科研组织和成果转化的主体。
我国各区域机器人产业发展水平
我国各区域机器人产业发展水平根据我国行政和地理区划方式，结合机器人产业实地发展基础及特色，将全国划分为京津冀地区、长三角地区、珠三角地区、东北地区、中部地区和西部地区共六大区域，经过问卷调查和实地调研，综合评价六大机器人产业集聚区的产业规模效益、结构水平、创新能力、集聚情况和发展环境，系统比较各区域估值得分情况。
结果显示，长三角地区在我国机器人产业发展中基础最雄厚，较其他区域领先优势显著，珠三角地区、京津冀地区产业逐步发展壮大，东北地区虽具有机器人产业先发优势，但近年来产业整体创新能力有限，中部地区和西部地区机器人产业发展基础较为薄弱，但仍表现出一定后发潜力。
京津冀地区：智能机器人产业创新相对领先京津冀地区是机器人产业的重要发展基地，区域内北京、天津、河北在机器人产业发展方面已逐步形成错位发展、优势互补关系。
京津冀三地在机器人产业链、智力资源、创新平台、应用开发和政策环境等方面各有优势，集聚发展态势显著。
（一）产业规模效益京津冀地区机器人相关企业数量共387家，总产值450亿元，平均销售利润率达16%，产业规模处于全国中上水平。
北京工业机器人数量不多，服务机器人发展规模和相关人工智能基础技术全国领先；天津以天津机器人产业园和滨海机器人产业园为核心，重点发展工业机器人、服务机器人和水下特种机器人；河北以发展工业机器人和特种机器人为主，重点打造若干特色产业基地及园区。
（二）产业结构水平京津冀地区持续打造以智能机器人为主要方向的创新平台。
北京在人形机器人、操作系统等机器人核心关键技术领域达到了世界先进水平，智能家用服务机器人不断兴起，人工智能相关技术不断优化，已初步建立较为完整的智能机器人创新链；天津在智能服务机器人方向已形成智能平衡车、水下特种机器人的产业集聚；河北唐山已成为金属焊接、矿用探险等行业机器人研发基地。
京津冀地区机器人产业平均核心零部件国产化率处于全国中游水平，部分重点企业已实现核心零部件的自主研发，但大部分零部件仍需进口。
浅谈我国人工智能的发展方向及应用领域
浅谈我国人工智能的发展方向及应用领域人工智能作为当今世界上最炙手可热的领域之一，是指通过模拟、延伸人的智能而创造出的具有理解、学习、推理、再认知等能力的智能系统。
人工智能的发展在近年来迅猛发展，取得了一系列重大突破，引领着国际科技产业的风向。
作为全球最大的人工智能市场，中国在人工智能领域的发展也备受瞩目。
那么，浅谈我国人工智能的发展方向及应用领域是怎样的呢？我们来看我国人工智能的发展方向。
目前，我国人工智能的发展方向主要包括三个方面：基础研究、技术创新、产业应用。
在基础研究方面，我国政府和企业对人工智能的投入逐年增加，建立了一批重点实验室和研究中心，大力支持人工智能前沿技术的研究和创新。
在技术创新方面，我国积极推动人工智能与物联网、大数据、云计算等技术的深度融合，形成了一批领先的人工智能技术和产品。
在产业应用方面，我国各个行业都在积极探索人工智能技术的应用，推动人工智能技术与产业深度融合，促进经济转型升级。
我们来探讨我国人工智能的应用领域。
目前，我国人工智能的应用领域主要包括三个方面：医疗健康、智慧城市、智能制造。
在医疗健康领域，人工智能技术已经被广泛应用于医学影像诊断、药物研发、健康管理等方面，为疾病的早期诊断和治疗提供了重要支持。
在智慧城市领域，人工智能技术已经被广泛应用于交通管理、智能安防、环境监测等方面，提高了城市管理的精细化和智能化水平。
在智能制造领域，人工智能技术已经被广泛应用于工业机器人、智能物流、智能制造等方面，提高了生产效率和工业品质。
我国人工智能的发展方向是基础研究、技术创新、产业应用三位一体，致力于推动人工智能技术的发展和应用。
我国人工智能的应用领域主要包括医疗健康、智慧城市、智能制造三个方面，着力于推动人工智能技术与各行业的深度融合，实现科技创新与产业转型升级的良性循环。
随着人工智能技术的不断发展和应用，也面临着一些挑战和难题。
人工智能技术的不断进步，也带来了一些伦理和法律方面的问题，例如人工智能是否会取代人类的工作岗位，人工智能如何保护用户的隐私等。
工业机器人技术专业建设规划
市场需求与就业前景
01
市场需求
随着智能制造和工业4.0的深 入推进，工业机器人行业正处 于风口之上。越来越多的企业 和工厂开始采用机器人技术来 替代传统的人工生产方式，这 不仅提高了生产效率，还降低 了生产成本。因此，工业机器 人技术专业的毕业生在就业市 场上备受青睐，就业前景十分 广阔。
02
就业前景
教师实践能力提升
定期组织教师参与企业实际项目，增强其 实践经验。同时引入行业专家进行授课和 指导，提升教师的专业水平和教学能力， 确保教学质量。
05 实施计划
短期计划
01
课程与教材优化
短期内，将重点优化工业机器人技术专业的 课程设置和教材内容。引入最新的行业案例 和技术动态，确保教学内容紧跟行业发展步 伐，提升学生的知识应用能力。
技术发展趋势
随着人工智能、大数据等技术 的融合，工业机器人在精度、 灵活性和智能化方面不断提升 。这些技术的应用使得机器人 能够更好地满足复杂多变的生 产需求，提高生产效率与质量 。
市场需求分析
当前市场对工业机器人的需求 主要集中在汽车制造、电子组 装和食品加工等领域。随着制 造业自动化水平的提升，未来 对工业机器人的需求将进一步 增加，尤其是高附加值和高技 术含量的产品。
响应国家战略需求
国家大力支持智能制造和工业 4.0战略，工业机器人技术专业 建设正是对这一战略的具体落 实。通过专业建设，培养能够 满足国家战略需求的高技能人 才，支撑国家产业升级。
提高社会就业质量
随着工业机器人技术的普及， 相关岗位对专业技能要求不断 提高。工业机器人技术专业的 设立，能够为社会提供更多高 质量就业机会，提升整体就业 质量，减少结构性失业。
02
长期计划
中国人工智能发展现状及未来人工智能应用趋势分析
中国人工智能发展现状及未来人工智能应用趋势分析一、人工智能走向产业应用人工智能是计算机科学的分支，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技术科学。
人工智能的基础理论由来已久，由深度学习引爆的第三次人工智能浪潮，以及算力的进步和数据的爆发，使得人工智能技术快速走向成熟，并逐步落地产业应用。
1、人工智能行业图谱从底层基础技术到上层行业应用，可以把人工智能行业划分为基础层、通用层和应用层三部分。
基础层为图像、语音等人工智能基础技术提供芯片、计算框架等计算能力支持，通用层提供感知、认知计算等通用技术，而应用层则是人工智能通用技术与各行业深度融合产生应用价值的产品和服务。
基础层:为计算机视觉、语音识别等人工智能基础技术提供计算能力支持，是人工智能的基础设施，包括AI芯片、AI平台以及Al计算框架等，主要以谷歌、微软、亚马逊、英特尔、IBM、百度、腾讯、华为、京东等大型互联网公司和行业巨头公司为主。
通用层:基于基础设施开发出的通用性人工智能技术和产品，如计算机视觉算法、机器人系统等，主要分为两大部分:以感知计算和认知计算技术为代表的软件通用技术，和无人机。
机器人等软硬一体化通用产品。
通用层的技术和产品主要是模拟人的各项能力。
与人类的感知、认知和执行能力相对应,通用层可以分为感知层计算机视觉、语音识别和自然语言处理，认知层的知识图谱和自然语言处理的深入应用，以及执行层的机器人等。
应用层:人工智能通用技术与各行业应用深度融合的领域，以垂直行业的人工智能应用公司为主。
应用层人工智能企业将通用技术封装成能够落地的产品，包括软硬件一体化产品以及针对具体应用场景的端到端解决方案。
随着通用技术走向成熟，行业应用价值凸显，大量通用层的公司也在基于基础技术能力向各行业应用层延伸。
2、人工智能的商业模式人工智能走向产业应用的过程中，从向企业和个人用户提供人工智能产品服务的角度，人工智能公司的商业模式主要分为四种类型：API调取、产品订阅/License、“产品+服务"解决方案及效果付费。
夯实机器人产业关键零部件基础实施路径及方案分析
夯实机器人产业关键零部件基础实施路径及方案分析一、机器人行业指导思想（一）基本原则1、以科技创新驱动为核心：加强科研开发，推动机器人关键技术突破，提升自主创新能力，引领行业发展。
2、动态适应市场需求：积极对接国家战略方向和社会经济需求，紧密结合产业发展需求，调整优化机器人产业结构，提高市场竞争力。
3、加强国际交流合作：主动参与全球机器人领域的交流与合作，共享技术成果和市场机遇，促进国际间机器人产业的共同发展。
（二）发展思路1、技术创新为核心：加大科研力度，加强机器人的人工智能、感知与认知、运动控制等关键技术研究，推动机器人技术的不断创新与突破。
2、应用拓展为导向：紧密结合实际需求，加快机器人在制造、医疗、服务、农业等领域的应用推广，提高社会生产力和生活品质。
3、产业融合为支撑：加强机器人与其他产业的融合，推动机器人与制造业、物流、金融等行业深度结合，实现产业链的优化与协同发展。
（三）总体要求1、技术突破：加大技术攻关力度，提高核心技术自主创新能力，打造具有核心竞争力的机器人品牌。
2、产业协同：促进各环节企业间的合作，优化资源配置，形成规模经济效应和整体竞争优势。
3、人才培养：加强人才培养和引进工作，建立全方位的人才培养体系，提高机器人专业人才素质和数量。
4、法规标准：加强对机器人行业的法规制度建设，推动标准化和认证工作，保障机器人产品质量和安全性。
（四）政策支持：制定相关政策，支持机器人产业发展，鼓励创新研发投资，优化税收、融资和知识产权保护政策，推动机器人行业健康快速发展。
机器人行业指导思想以科技创新为核心，以适应市场需求和加强国际交流合作为基本原则，以技术创新、应用拓展和产业融合为发展思路，以技术突破、产业协同、人才培养和法规标准为总体要求，得到政策支持，共同推动机器人行业的健康发展。
二、夯实机器人产业关键零部件基础（一）背景介绍随着人工智能和自动化技术的迅猛发展，机器人已经成为工业生产和服务领域中的重要角色。
叩响机器人时代的大门——记合肥工业大学机械工程学院院长、机器人研究所所长訾斌
创新之路叩响机器人时代的大门——记合肥工业大学机械工程学院院长、机器人研究所所长訾斌 张方方 吴应清“到2025年，我国成为全球机器人技术创新策源地、高端制造集聚地和集成应用新高地；到2035年，我国机器人产业综合实力达到国际领先水平，机器人成为经济发展、人民生活、社会治理的重要组成。
”这是我国《“十四五”机器人产业发展规划》中明确提出的发展目标。
合肥工业大学机械工程学院院长、机器人研究所所长訾斌教授从事刚柔耦合智能机器人理论、技术与装备研究多年，他认为机器人技术正在深刻改变着人类的生产和生活方式，而随着机器人应用场景的持续拓展，机器人时代进程将被大大推进。
近年来，智能分拣、智能配送、智能搬运等大批“机器人快递员”问世；医疗机器人上岗范围从病房巡诊、康复训练、手术辅助拓展到智能消杀、核酸检测；水下仿生机器人正逐渐取代潜水员承担水文监测、目标搜救等任务；中国空间站机械臂惊艳全球……但机器人应用发展远不止如此，2023年1月，工信部等17部门印发的《“机器人+”应用行动实施方案》中明确指出，要面向社会民生改善和经济发展需求，遴选有一定基础、应用覆盖面广、辐射带动作用强的重点领域，聚焦典型应用场景和用户使用需求，开展从机器人产品研制、技术创新、场景应用到模式推广的系统推进工作，并支持一些新兴领域探索开展机器人应用。
“人类对机器人网络化、极端化、智能化、绿色化、共融化的期望值越来越高。
”訾斌说。
在他看来，“机器人+”应用前景广阔，要立足国家与经济社会的需求，抓住这个发展良机，方能不负时代。
从星河中走来“我们做科研要仰望星空，又要脚踏实地，在追寻梦想的同时不忘服务于国家需求。
”訾斌由衷地说。
他的科研之路正是从“仰望星空”开始的。
早在1995年，第三届国际大射电望远镜工作组会议上，西安电子科技大学段宝岩院士所做的关于大射电望远镜馈源支撑的光机电一体化创新报告，就受到了国内外专家的高度关注。
这个报告照进现实，扎扎实实地解决了中国天眼（FA S T）项目中最大的难点——馈源舱及其支撑结构系统问题，将天眼馈源舱的重量由万吨降低到30吨，被誉为“变革式创新”。
各国人工智能发展和政策分析比较
各国人工智能发展和政策分析比较一、引言人工智能（Artificial Intelligence, AI）是近年来研究的热点之一，许多国家也纷纷把其发展纳入到国家战略中。
本文将从发展现状、政策制定、应用场景、安全风险等方面对各国的人工智能发展现状进行比较分析，希望能够为人工智能研究者和决策者提供有益的参考。
二、发展现状1、中国中国在人工智能领域的发展速度非常快，有“AI第一大国”的美誉。
2017年，中国人工智能市场规模超过了280亿元，远高于其他国家。
中国政府也发布了《新一代人工智能发展规划》，预计到2020年，人工智能核心产业规模将超过1500亿元。
中国的人工智能公司主要有百度、阿里、腾讯等，有云计算、大数据等技术积累，并在金融、医疗、教育等领域进行了广泛的应用。
2、美国作为人工智能的发明者之一，美国在人工智能领域具有很高的影响力。
美国的人工智能公司主要有谷歌、亚马逊、微软等，在人工智能技术、算法和场景应用方面处于领先地位。
美国的人工智能发展战略主要关注于加强基础研究，支持创新企业发展，并且提倡工程师与伦理学家共同研究人工智能发展问题，保证人工智能技术的安全稳定。
3、欧盟欧盟成立了欧洲人工智能联盟，旨在加大对人工智能的投资，推动人工智能的发展，制定相关规章制度，协助欧盟成员国开发人工智能的标准和技术，探讨人工智能发展的道德和伦理问题。
欧盟的人工智能公司主要有DeepMind、Nervana Systems等。
三、政策制定1、中国中国政府将人工智能作为新一代信息技术的核心，制定了一系列支持人工智能产业发展的政策，涉及到人工智能技术研究、标准制定、安全管理、人才培养等多个方面。
例如，推出了“中国大数据产业创新联盟人工智能产业联盟”，鼓励企业参与人工智能技术开发，促进人工智能产业成长。
同时，建立了人工智能产业创新发展基金，用于支持人工智能技术研究、创新创业等方向。
2、美国美国政府没有出台人工智能产业发展的整体性规划，但是支持人工智能研究、发展和商业应用的投资和政策很多。
工业机器人行业发展前景与机遇展望报告
未来趋势
随着人工智能、物联网等技术的 不断发展，工业机器人将更加智 能化、自主化，应用场景将更加 广泛。
产业链结构
上游
主要包括机器人硬件供应商和软件供应商， 提供机器人本体、控制器、伺服系统等核心 零部件。
中游
主要涉及机器人集成商，他们根据客户需求，将机 器人和其他设备集成在一起，形成完整的自动化生 产线。
05
工业机器人行业机遇与挑战
市场机遇分析
制造业转型升级
随着制造业向智能化、自动化转型，工业机器人市场需求不断增 长。
劳动力成本上升
劳动力成本上升使得企业更加倾向于使用工业机器人替代人力， 降低生产成本。
技术创新与突破
随着机器人技术的不断进步，工业机器人在更多领域得到应用， 如医疗、航空、食品等。
工业机器人行业发展前景与 机遇展望报告
汇报人：XXX
20XX-XX-XX
目录
• 工业机器人行业概述 • 工业机器人行业市场分析 • 工业机器人技术发展 • 工业机器人行业政策环境 • 工业机器人行业机遇与挑战 • 工业机器人行业未来展望
01
工业机器人行业概述
定义与分类
定义
工业机器人是一种能够自动执行任务 的机器，主要用于工业生产过程中， 能够提高生产效率、降低成本、保证 产品质量。
通过深度学习和人工智能 技术，提升机器人的自主 决策和学习能力，实现更 高级别的智能化。
模块化与可定制化
提供模块化的组件和功能 ，方便客户根据需求进行 定制化配置，满足不同行 业和场景的需求。
云端化与网络化
实现机器人与云端、其他 机器人及设备的互联互通 ，提高信息共享和协同作 业能力。
技术创新与研发
面临的挑战与风险
中国人工智能和财务机器人应用研究发展现状、热点分析与未来趋势
0引言近年来，人工智能技术在各个领域中的应用如火如荼，其在财务会计领域中的应用也自2016年起受到各理论研究者和实务工作者的重视［1］。
人工智能与财务会计相融合的技术早已从1.0时代的电算化和2.0时代的财务集中管理，过渡到以财务智能化为代表的3.0时代［2］。
从学术界看，近5年各专家学者对人工智能与财务机器人研究的热度不断攀升，但与之相关的综述性文献并不多，目前学者对人工智能与财务机器人领域系统的研究还较为匮乏。
为更清晰地梳理人工智能与财务机器人的发展态势，从更高层次把握人工智能与财务机器人相关的研究趋势，本文利用可视化分析工具CiteSpace ，对过去5年间中国人工智能与财务机器人领域的相关文献进行切片和透视分析，并将其以知识图谱的形式呈现出来，从而对目前人工智能与财务机器人研究领域的发展状况、发文作者合作情况和热点分布情况进行展示和说明，以期帮助相关研究者在此基础之上以更加明晰的视角洞察该领域的发展趋势，推动未来相关领域研究工作的开展。
1研究方法及数据来源1.1研究工具及方法CiteSpace 是由美国德雷塞尔大学的教授陈超美开发的一款以Java 为基础的可视化分析软件，主要用于科学文献的检索和可视化学科发展趋势。
在利用CiteSpace 工具对人工智能与财务机器人领域的发文作者、关键词聚类和突现词进行抓取和分析之前，需对该软件进行如下设置：将时间区间设置为2016年1月至2022年12月，切片设置为1，其他关键选项保持默认值，详细参数见表1。
表1软件参数设置参数时间段/年（月）词汇来源节点类型链接强度G-index TopN值1主题、摘要、关键词（DE ）、关键词plus （ID ）合作作者、机构、关键词Cosine 2550*2019年广西高等教育本科教学改革工程项目“财务智能化与教育信息化趋势下会计本科教育模式转换和课程迭代研究”（2019JGA285）；2022年广西高等教育本科教学改革工程项目“成果导向理念下‘六位一体’审计学课程教学改革与实践”（2022JGB331）。
工业机器人现状及未来发展的分析与探究
工业机器人现状及未来发展的分析与探究摘要：随着经济社会快速发展，不仅对劳动力需求提升，同时更要求产品质量。
而在科学技术持续发展背景下，工业机器人逐渐应用到工业行业中，在一定程度上保障了人身安全，同时工业机器人能够适应各种艰苦劳动环境，不仅提升了产品生产率，还能够降低生产过程中的原料消耗以及成本，极大保障了产品质量与产量。
在工业机器人广泛应用下对人类生活与生活方式产生极大影响。
本文则对当前工业机器人相关概述机器现状进行浅要分析，同时探究其未来发展趋势，以为工业机器人长期稳定发展提供参考。
关键词：工业机器人；现状；未来发展；分析探究在工业生产快速发展下，对产品需求个性化、多元化越加凸显，以用户为中心逐渐成为工业行业发展的核心思想。
加强产品设计影响力，提升用户参与度，按照用户个人意愿对产品进行生产逐渐增加了产品难度与生产效率，进而对生产人员素质与工作效率提出了更高要求。
为保证工业行业稳定发展，确保其生产产品能够符合市场需求，工业机器人的出现与广泛应用在一定程度上缓解了这一矛盾。
但受到各方面因素影响，工业机器人在实际应用中仍难以达到理想效果，作用难以充分发挥，为此还应加大对工业机器人当前现状的分析，并探讨研究未来发展趋势，以推动工业行业稳定发展。
一、工业机器人基本概述机器人是以接受人的各项指挥为基础对工作自动执行的装置，除此外还可按照预先设置的程序自动执行工作。
机器人的主要目的与作用是代替人工作，一般多用于环境恶劣、危险系数较高行业中，如生产、建筑等。
从机器人发展阶段分析可将其分为三类，一是再现型机器人，目前工业行业中均以此类机器人为主，主要应用原则是提前对运动轨迹进行规划，根据计划使机器人重复执行。
二是有感觉机器人，此类机器人相对而言更接近人，对其设置视觉、触觉等传感器，在共同作用基础上使机器人感受周围环境变化。
三是智能机器人，是借助现代化技术如云计算、大数据、以及人工智能技术为基础，通过算法自动做出决策与行动指令[1]。
我国家庭服务机器人行业发展概况
我国家庭服务机器人行业发展概况1、服务机器人行业发展状况按国际机器人联盟（International Federation of Robotics, IFR）分类，机器人一般分为工业机器人和服务机器人，工业机器人一般用于制造业生产环境，而服务机器人一般用于生活等非制造业环境。
作为全球机器人行业重要的细分领域，服务机器人技术近年来取得了长足的进步和发展，在家庭、教育、公共服务、医疗等领域实现了一系列突破性应用，为人类生产力的进一步提升奠定了基础，有望成为继工业革命和信息技术革命后引领人类社会实现跨越式发展的人工智能革命的核心载体。
根据麦肯锡全球研究院（McKinsey Global Institute）预测，到2025年，全球机器人应用每年产生1.7 至4.5 万亿美元的经济影响，其中服务机器人每年将产生1.1至3.3 万亿美元的经济影响，占比70%左右。
服务机器人与工业机器人的明显区别在于，工业机器人的工作环境都是已知的，而服务机器人所面临的工作环境绝大多数都是未知的。
因此，在技术性能方面，相比工业机器人对运行精确度的重视，服务机器人更侧重于对环境的感知能力和人机交互能力。
相应地，服务机器人在硬件方面，对传感器及其相关的电子元器件性能要求较高；软件方面，则依赖于人工智能技术的发展。
（1）人工智能技术发展对服务机器人行业的影响人工智能技术的不断进步极大地促进了机器人行业的飞速发展。
人工智能（Artificial Intelligence）简称AI，本质是对人的意识、思维信息过程的模拟。
近三十年来，随着核心算法的不断改进，人工智能获得了迅速的发展，基于人工智能技术的各种产品如雨后春笋般出现。
人工智能产业大致可分为基础层、技术层和应用层等三个层次。
其中，基础层是底层，硬件基础是芯片和传感器，软件基础是计算平台（云计算）和大数据；技术层是以机器学习、视觉识别、自然语言处理等为代表的感知智能和认知智能等各类智能算法；应用层是人工智能在各个行业的软硬件应用。
国家自然科学基金人工智能领域
国家自然科学基金人工智能领域
国家自然科学基金（NSFC）是中国的国家级的科技资助机构，负责资助和
支持基础研究和应用基础研究。
近年来，随着人工智能技术的快速发展，国家自然科学基金对人工智能领域的支持力度也在不断加大。
在国家自然科学基金的资助下，人工智能领域的研究涵盖了多个方面，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、智能机器人等。
这些研究旨在推动人工智能技术的发展，提高其应用水平，为解决实际问题提供更好的解决方案。
国家自然科学基金支持的人工智能项目类型多样，既有基础理论研究，也有应用基础研究。
例如，机器学习的基本理论和方法、深度学习的算法和模型、自然语言处理的关键技术和应用、计算机视觉的算法和应用等。
同时，也支持面向特定领域的智能算法和系统，如智能制造、智能交通、智慧医疗等。
此外，国家自然科学基金还设立了人工智能领域的重点项目和重大项目，支持具有前瞻性和战略性的研究工作。
这些项目的研究成果对于推动人工智能技术的发展和应用具有重要意义。
总之，国家自然科学基金对人工智能领域的支持力度不断加大，旨在推动人工智能技术的发展和应用水平的提高，为解决实际问题提供更好的解决方案。
人工智能发展的中国贡献论文
人工智能发展的中国贡献论文随着21世纪科技的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence, AI）已经成为全球科技创新的热点领域。
中国作为世界上人口最多的国家，其在人工智能领域的贡献日益显著。
本文旨在探讨中国在人工智能发展中所做出的贡献，并分析其对全球科技进步和社会发展的影响。
一、中国人工智能发展的背景中国对人工智能的重视始于20世纪末，随着国家经济的快速增长和科技实力的增强，中国政府开始将人工智能作为国家战略的一部分。
进入21世纪，中国在人工智能领域的研究和应用取得了显著成就。
从政策支持到资金投入，从基础研究到产业应用，中国在人工智能的多个方面都展现出了强大的竞争力。
二、中国人工智能的基础研究中国在人工智能的基础研究方面投入巨大，特别是在机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉等领域。
中国的科研机构和高校在这些领域的研究成果不断涌现，为人工智能的进一步发展奠定了坚实的理论基础。
同时，中国政府通过各种科研项目和资金支持，鼓励科研人员进行创新研究，推动了人工智能基础理论的不断进步。
三、中国人工智能的技术创新技术创新是推动人工智能发展的关键因素。
中国在人工智能的技术创新方面取得了一系列突破。
例如，在语音识别、图像识别、智能机器人等领域，中国企业如百度、阿里巴巴、腾讯等都开发出了具有国际竞争力的技术和产品。
这些技术创新不仅提升了中国在全球人工智能领域的竞争力，也为全球人工智能技术的发展做出了重要贡献。
四、中国人工智能的产业应用人工智能的产业应用是中国贡献的另一个重要方面。
中国在智能制造、智能交通、智能医疗、智能教育等多个领域实现了人工智能技术的广泛应用。
这些应用不仅提高了生产效率，改善了人们的生活质量，也推动了相关产业的转型升级。
中国的人工智能企业通过与各行各业的深度融合，为全球提供了丰富的应用案例和经验。
五、中国人工智能的国际合作在全球化的背景下，中国积极参与国际合作，推动人工智能技术的全球共享。
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中国对机器人基础研究领域的支持及效果分析作者：陈悦王智琦谭建国来源：《科学与管理》2017年第02期摘要：本文利用统计学、文献计量学等方法，以丁香通-国家自然科学基金网站上所有的机器人项目为研究对象，采用Python爬虫程序获取所需数据，并从CNKI和Web of Science数据库中下载由项目资助产出的科研论文作为数据来源，探讨了中国国家政府对机器人基础研究的支持及其支持效果，并提出了相应的发展政策建议。
研究表明，随着国家对基础研究重视度的提升，我国机器人国家自然科学基金项目在数量、资助金额以及资助强度上都呈现显著的增长趋势；增加对基础研究的投入可以显著增强科研机构的科研绩效；高校作为基础研究的主要阵地，在推动机器人技术发展上发挥了积极有效的作用，科研成果丰富，质量和影响力较好，但应该更加重视加强与国际先进国家的合作交流。
关键词：机器人；国家自然科学基金；资助效果；文献计量学中图分类号：F270；G311 文献编码：A DOI：10.3969/j.issn.1003-8256.2017.02.003邓小平同志早在1988年就提出了“科学技术是第一生产力”的论断，高度概括了科学与技术在社会发展中的重要性。
科学是人类在认识自然的过程中所形成的一系列不同的理论体系的集合，技术则可以认为是人类在已取得的科学知识的基础上所发展的利用和改造自然的手段[1]。
技术的进步源自于科学的发展，科学和技术二者密切结合和高度统一是当代社会发展的重要特征。
科学按照研究内容性质的不同可以分成三类，即：基础研究、应用研究和发展研究[2]。
基础研究按其目标来说，主要是认知世界，阐明或发现客观世界的规律，虽然并不以应用为直接目的，但它们对经济文化的发展和社会的进步所发挥的作用，是不可估量的[3]。
《中国制造2025》明确提出了我国实施制造强国战略的第一个十年的行动计划，将“高档数控机床和机器人”作为大力推动的重点领域之一[4]，那么如何有针对性的对我国机器人研究进行基础研发资金的投入，哪些科研机构在引领中国机器人基础研发的方向，投入-产出之间又有怎样的关系，解决以上问题就需要对历史数据进行分析，并对相关的科研机构及其产出成果进行客观评价。
国家自然科学基金（National Natural Science Foundation of China， NSFC）作为我国自然科学领域的国家级科研基金，在国家创新体系发展中担负着重要职责[5]，主要资助全国范围内的基础研究和应用研究，重点资助具有良好科研条件与研究实力的高等院校和科研机构的研究人员开展创新性基础研究[6]。
从国家自然科学基金委员会官网中公开的信息中可以看到，目前共收录国家自然科学基金资助结题项目116，608项，项目成果1，669，928个，其中期刊论文1，288，475项（占比77.18%），会议论文324，030项（占比19.40%），著作28，178项（占比1.69%），奖励计划29，245项（占比1.75%），可见项目成果主要以论文（占比96.56%）的形式呈现[7]。
因此本文以国家自然科学基金资助的机器人科研项目作为总体资助情况的研究对象，以资助项目产出的论文成果作为资助效果的评估对象，借以了解我国机器人基础研究的状况，对国家在基础研发领域的投入及产出的效果进行客观的评价，在此基础上提出有针对性的政策建议，以期为相关科技成员及科技政策的制定提供有意义的参考。
1 数据来源及处理首先，在丁香通——国家自然科学基金网站（http：///index.php）上以检索式“项目名称 OR 摘要 OR 主题词 = 机器人”进行检索，考虑到科研项目的成果一般会在项目结题时呈现的最全面，且国家自然科学基金项目的周期一般是2～3年，因此我们将检索时间限定为从1986-2014年，共有2052个相关项目。
由国家自然科学基金资助产出的论文，理论上讲质量相对较高，在一定程度上能够反映机器人领域目前整体的基础研究状况。
能够被CNKI中文数据库收录的中文文献以及能够被Web of Science数据库收录的英文文献无论是在质量上还是影响力上都是受到学界认可的。
因此，本文依据国家自然科学基金资助的机器人项目在检索并下载了两个数据库中发表的文献数据。
我们将利用机器人项目号（共2052个）在CNKI中检索到11736篇“NSFC-CNKI”文献（剔除掉少量与SCI重复录用的英文文献）和在SCI中检索到的8314篇“NSFC-WoS”文献（时间截止到2016年6月22号）。
2 国家自然科学基金对机器人研究的资助情况2.1 资助的趋势从1986年至2014年，国家自然科学基金委资助项目共资助2052项机器人研究项目，资助数量从2003年起迅速增。
在1986到2002年间的资助项目数量并没有太多增长，但之后，增长速度几乎呈线性增加，从2003年的59项增加到2012年的274项，10年资助量增加了215项，平均增长率为18.6%。
随着资助项目数量的增长，资助金额也呈增长趋势，特别是2003年以后，从2003年的21.08万元增加到2014年的10，377万。
每个项目的平均资助强度从最初的6.67万元增加到了2014年的75.2万元，增长显著。
机器人项目资助金额占NSFC资助经费总额的比例也呈现增长趋势，尤其在2003年以后，基本维持在0.5%以上（1995之前的国家自然科学基金资助总额的数据无法查到）。
哈尔滨工业大学、上海交通大学、北京航空航天大学在项目数量上位于前三位，占比都在4%以上。
在资助金额上，上海交通大学占比最多，达到了6.49%，其次是中国科学院自动化研究所（5.87%）和中国科学院沈阳自动化研究所（5.07%）。
哈尔滨工业大学于1986年成立了机器人研究所，研究实力目前居全国高校前列[8]。
以机器人研究所所长孙立宁教授为核心的研究团队获资助最多（424万，占比11.03%），该团队主要从事纳米级微驱动及微操作机器人、高速高精度机构、工业机器人技术、并联机器人、医疗机器人、微小型机器人、仿人手臂及机器人机构与控制方面的研究工作。
哈尔滨工业大学还成立了博实精密测控有限责任公司、海尔哈工大机器人技术有限公司、哈工大机器人集团等，促进了科研成果的转化。
这些研究和应用基础也无疑增加了哈尔滨工业大学在机器人领域的基础研究实力，有能力和优势承担更多的国家科研项目。
上海交通大学于1985年成立了机器人研究所，是我国最早从事机器人技术研发的专业机构之一。
以林忠钦教授为核心的研究团获资助最多队（115万，占比20.76%），主要研究复杂装备的数字化技术。
著名的德国库卡机器人公司（KUKA）在上海交通大学成立了“KUKA焊接机器人智能化与工程应用联合实验室”，充分发挥“产、学、研”联合的优势，促进科研成果的转化。
北京航空航天大学于1987年由张启先院士创建了集教学、科研、开发为一体的机器人研究所，主要从事现代机构学及机器人技术方面的理论研究和技术开发。
获资助金额最多的是以丁希仑教授为核心的研究团队（291万，占比9.95%），该团队在空间弹性机构、变胞机构、多旋翼多功能空中机器人以及星球探测机器人等应用基础理论研究上成果丰富。
此外，清华大学、东南大学、天津大学、燕山大学、上海大学、北京理工大学、华南理工大学、南京理工大学、中国科学技术大学这些高校都建有自己的机器人研究所或者实验室，比例占到表2中18所高校（除去三个中国科学院研究所相关机构以外）的66.7%，这说明以上12所高校在机器人研究领域成为中国机器人基础研究的核心力量。
3 中国机器人基础研究领域的知识生产一项课题的资金投入，除了产生经济效益和人才效益之外，其知识形态的产出通常以多种形式表征，比如专著、报告、专利、论文等。
我国自然科学基金项目绝大多数的产出是以论文为主要形式[9]，其产出量及其影响力是量化评估NSFC资助效果的主要参数[10，11]。
中国知网（CNKI）数据库是目前全球信息量最大、最具价值的中文网站，Web of Science（WoS）数据库是全球最大、覆盖学科最多的综合性学术信息资源，因此，我们选取这两个数据库作为本文基金产出论文的来源数据库。
我国机器人研究领域基础研究的成果日益繁荣，“NSFC-CNKI”文献和“NSFC-WoS”文献数量都呈现增长趋势（图2，图3）。
图2 NSFC-CNKI论文数量增长趋势（NSFC-CNKI论文有确切发表年份的是从2000年开始）由图2 可见，NSFC-CNKI论文产出量除2014年出现小幅下降以外，其余年份呈现递增趋势，2005年以后增长幅度趋于稳定，2005年至2015年的年平均增长率为18.20%。
自2002年首篇被WoS数据库收录的机器人基金项目论文以来，NSFC-WoS论文产出量在2007至2009年出现了大幅增长，之后增长趋势稳定，2008年至2015年的年均增长率为25.01%，高于NSFC-CNKI论文产出量的增长速度，这表明我国机器人基础研究越来越与国际前沿看齐，也越来越受到国际学术界的认可。
3.1 中国机器人基础研究的知识生产机构我国国家自然科学基金资助的机器人研究中有近四分之三（73.73%）的项目集中在48所大学（或研究机构，见附表1），这些机构的项目数量都不低于10次，在一定程度上代表了中国机器人基础研究的主要力量，也是基础研究的主要知识生产机构。
从科研产出上看，排在前五位的高校分别是上海交通大学（1476篇）、哈尔滨工业大学（1276篇）、清华大学（814篇）、北京航空航天大学（767篇）和华中科技大学（741篇），这些高校的项目数量也排在前五位。
被WoS数据库收录的论文通常会比被CNKI收录的论文有更高的国际影响力，上述五所高校的WoS发文量依然排名前五位，这说明这五所高校在中国机器人基础研究领域处于领头羊的地位，研究方向更加前沿。
西安电子科技大学、北京大学、清华大学、电子科技科大学、北京理工大学以及东北大学这六所高校，他们在的WoS发文量显著高于CNKI 发文量，这说明这6所高校在提高科研产出效率的同时，也比较注重科研产出的国际影响力，我们应该鼓励高校的科研成果更多的面向国际，促进知识的传播和交流。
国家自然科学基金资助量和资助额的增加可以有效增强相关科研机构对基础研发的热情，提高我国基础研究的水平，充分发挥科研机构在基础研究方面的作用，NSFC资助与科研产出之间具有明显的正相关关系。
3.2 中国机器人基础研究的影响力分析论文的被引频次，尤其是WoS论文的被引频次是评估论文科研价值和学术影响力的公认指标，这些论文的期刊分布特征也有助于了解我国机器人基础科研论文的去向及其被国际性期刊接受和认可的程度，在一定程度上可以反映科研成果的影响力[12]，本文从论文引用情况以及期刊发表情况来对我国NSFC资助机器人领域基础科研的资助效果进行评价。