英特尔正在积极推动关键技术的集成和创新，以此来解决实际问题并帮助客户释放机器人的价值。

机器人被誉为“制造业皇冠顶端的明珠”，其研发、制造、应用是衡量一个国家科技创新和高端制造业水平的重要标志。当前，中国机器人产业蓬勃发展，包括工业机器人、服务机器人，正极大改变着人类生产和生活方式，为经济社会发展注入强劲动能。 

而中国机器人产业的发展既离不开机器人核心技术和核心零部件的发展，也离不开包括 AI、5G、云计算、边缘等新一代科技的创新。 

因此，面对新一轮的产业革命和技术革命，中国正在抓住机遇、直面挑战，以发展技术、落实应用、优化结构为核心，推动中国机器人高质量发展。


中国机器人产业发展概况

机器人定义及分类

机器人（Robot）是指具有两个或两个以上可编程的轴，以及一定程度的自主能力，可在其环境内运动和执行预期任务的执行机构。

根据应用领域，中国于2021年正式实施的“机器人分类”新国标（GB/T39405-2020）将机器人分为五类：工业机器人、个人/家用服务机器人、公共服务机器人和其他应用领域机器人。此分类与我国目前机器人的产品落地和市场发展情况更为符合，有助于对产业更精准地划分和分析。

本报告将聚焦工业机器人、公共服务机器人的市场发展，展现英特尔如何助力机器人产业。

机器人历史发展

从上世纪 70 年代至今，我国的机器人发展经历了“双研”、示范应用阶段，目前正处于产业化中期阶段。

无论是工业机器人还是服务机器人，都已经大规模落地，市场进入稳步增长阶段。

机器人政策

自 2016 年机器人产业发展首次被写入“十三五”规划以来，近五年，中央及地方密集出台机器人相关政策，从整体的发展方向到具体的应用落实，以推动机器人高质量发展。领域方面，工业机器人和服务机器人是提到最多的两大类机器人。其中工业机器人主要是围绕“智能制造”展开，服务机器人则是聚焦关系国计民生的养老、医疗、公共服务等方面需求，重点发展医疗、养老和公共服务机器人。


英特尔助力机器人产业——实战

以机器视觉为眼，英特尔让工业机器人的路越走越宽

工业机器人是指自动控制的、可重复编程的、多用途的操作机，可对三个或三个以上轴进行编程。工业机器人可以是固定式或移动式，是在工业自动化中使用的。多数工业机器人和人的手臂相似，因此被称为“机械臂”。工业机器人主要分为三大模块：传感模块、控制模块和机械模块。其中传感模块负责感知内部和外部的信息，控制模块控制机器人完成各种活动，机械模块接受控制指令实现各种动作。

市场现状：中国是工业机器人最大消费国，降本增效是用户的主要诉求。

2021 年，中国制造业增加值规模达 31.4 万亿元，占 GDP 比重达 27.4% 。自 2010 年以来，中国制造业增加值已连续 12 年世界第一。受益于制造业的蓬勃发展，中国工业机器人的发展也名列前茅，2014 年以来，中国也已连续 8 年成为全球最大的工业机器人消费国。

对于工业机器人的需求方来讲，使用工业机器人的目的主要就是降本增效，即降低生产成本并提高生产效率（包括生产速度和生产质量）。目前，多数工业机器人跟人工或者传统机械相比已经实现了“更降本”“更增效”，然而技术的不断创新不会让工业机器人的发展止步不前。在智能制造的浪潮中，由计算机视觉工程化后产生的机器视觉技术得到了越来越多企业的关注。机器视觉是指通过视觉相机 ( 包括监控相机、工业相机、特种相机等 ) 来采集制造流程中的实时视觉数据，并进行数据分析和决策。相比人工，机器视觉的优势在于成本更低、效率更高、质量更高且更稳定。同时，通过视觉相机可以使工业机器人更加柔性化，而不是仅能执行单一任务。此外，视觉数据还方便管理者进行生产监督和控制，降低管理成本。对于工业机器人来讲，位置和角度都需要达到很高的精准度才能实现高效率和高良品率。因此，机器视觉非常适用于工业机器人。


英特尔让公共服务机器人赋能更多场景

2020 年，由于疫情的爆发催生了无接触式服务的需求，加之人口老龄化加剧带来的服务业招工难、用工成本攀升等问题，清洁消杀机器人、配送机器人、测温机器人等服务机器人走到公众的聚光灯下。服务机器人指在非结构环境下为人类提供必要服务的多种高技术集成的先进机器人，且多为可自主移动的机器人，因此其主要的技术模块分别为定位导航模块、人机交互模块以及功能实现模块。定位导航模块负责环境数据的收集、机器人的实时定位和路径规划，在硬件上也需要多种传感器（如激光雷达、超声、3D摄像头）来保证环境数据的完整性。人机交互模块，顾名思义，负责人与机器人的交互，包括语音交互、视觉交互、触觉交互等。

市场现状：公共服务机器人难落地，算力基础设施是关键。

近些年来，中国机器人市场需求增长迅速，尤其是工业机器人和家用服务机器人。同样以“服务”为主的公共服务机器人却没有大规模商业化。原因之一便是相比工业机器人，公共服务机器人多为可自主移动机器人，需要在复杂多变的环境下工作，因此对于环境数据的采集和分析的要求更高；相比家用服务机器人，公共服务机器人的人机交互场景更为复杂且频次更高，需要采集和处理大量的交互数据。因此，公共服务机器人需要具备强劲的运算处理性能、兼容性和统一可扩展的灵活架构，以实时处理从环境中收集到的海量数据，但目前多数公共服务机器人的算力基础构建不够完善，难以快速收集和处理大量数据，最终致使其工作效率低，替换人工的效益也低。

亿欧智库：英特尔赋能产业智能化升级-机器人特刊2022.pdf

以下是报告节选正文内容：