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創(chuàng )澤機器人
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2022中國京津冀地區機器人發(fā)展情況

來(lái)源:中國電子學(xué)會(huì )     編輯:創(chuàng )澤   時(shí)間:2022/8/25   主題:其他 [加盟]

近年來(lái)在國家政策的大力引導扶持下, 憑借突出的區位優(yōu)勢以及良好的制造業(yè)基礎, 京津冀地區區域內北京、天津、 河北機器人產(chǎn)業(yè)形成了錯位競爭、優(yōu)勢互補的良好局面。

(一)產(chǎn)業(yè)規模效益

京津冀并不是國內機器人產(chǎn)業(yè)規模大的地區,但機器 人產(chǎn)業(yè)的發(fā)展質(zhì)量與附加值較G, 在當地新一代信息技術(shù)產(chǎn) 業(yè)的支撐下, 逐漸向價(jià)值鏈中G端攀升。同時(shí), 京津冀三地 積J籌建特色化的機器人產(chǎn)業(yè)園區與創(chuàng )新基地,形成優(yōu)勢互 補、差異化發(fā)展的格局。 北京充分發(fā)揮中關(guān)村機器人產(chǎn)業(yè)創(chuàng ) 新中心、亦莊機器人產(chǎn)業(yè)園等園區的帶動(dòng)作用, 重點(diǎn)依托亦 莊、順義、大興和房山等地區, 落地建設協(xié)作、醫療、物流 和應急的機器人產(chǎn)業(yè)基地。天津重點(diǎn)依托濱海機器人產(chǎn)業(yè)園、 天津機器人產(chǎn)業(yè)園、天津新松智慧產(chǎn)業(yè)園等, 建設機器人產(chǎn) 業(yè)聚集區,實(shí)現"以點(diǎn)帶面" 的發(fā)展態(tài)勢。河北以發(fā)展工業(yè) 機器人和特種機器人為主, 重點(diǎn)打造河北香河機器人產(chǎn)業(yè)園、 滄州機器人產(chǎn)業(yè)園、唐山機器人產(chǎn)業(yè)園、石家莊機器人產(chǎn)業(yè) 園等特色產(chǎn)業(yè)園區。

(二)產(chǎn)業(yè)結構水平

近年來(lái)京津冀地區在軟件和信息服務(wù)業(yè)保持全國L先, 人工智能、云計算、大數據等L域的新成果不斷涌現, 對培 育發(fā)展以智能機器人為核心的G精尖產(chǎn)業(yè)生態(tài)具有J大促 進(jìn)作用。隨著(zhù)京津冀協(xié)同發(fā)展戰略的深入實(shí)施, 京津冀地區 機器人本體核心零部件自給率正在持續穩步上升。部分龍頭 企業(yè)已經(jīng)實(shí)現了核心零部件自主研發(fā), 降低了進(jìn)口依賴(lài)程度, 核心零部件平均國產(chǎn)化率較去年提升明顯。

(三)產(chǎn)業(yè)創(chuàng )新能力

截至 2022 年 7 月,京津冀地區機器人產(chǎn)業(yè)技術(shù)專(zhuān)利數 累積達 36200 余件, 其中, 北京申請數量多, 天津和河北 緊隨其后。從分布主體上看, 清華大學(xué)、北京理工大學(xué)、百 度網(wǎng)訊、北京航空航天大學(xué)、天津大學(xué)、燕山大學(xué)、河北工 業(yè)大學(xué)、北京云跡等專(zhuān)利申請數量排名靠前。京津冀地區在 機器人產(chǎn)業(yè)創(chuàng )新方面積聚了國內L先的研發(fā)創(chuàng )新資源, 聚集 了眾多知名G校與重點(diǎn)科研院所, 涌現出一批創(chuàng )新能力強的 企業(yè)實(shí)體和核心產(chǎn)品, 實(shí)現了從硬件到軟件, 從產(chǎn)品到服務(wù) 的機器人產(chǎn)業(yè)鏈覆蓋。

(四)產(chǎn)業(yè)集聚情況

京津冀協(xié)同發(fā)展戰略實(shí)施以來(lái), 形成以G端工業(yè)機器人、 服務(wù)機器人和特種機器人為主要方向的產(chǎn)業(yè)鏈條,凸顯了 "鏈" 式集群優(yōu)勢。截至 2022 年 7 月, 京津冀地區機器人相 關(guān)企業(yè)數量達 995 家,其中, 北京 466 家,天津 235 家, 河 北 294 家。北京在醫療機器人、物流及無(wú)人配送機器人、協(xié) 作機器人等L域具有L先優(yōu)勢, 集聚了遨博、云跡、銳潔、 天智航、康力優(yōu)藍等一批專(zhuān)精特新"小巨人" 企業(yè)。天津重 點(diǎn)發(fā)展工業(yè)機器人、混聯(lián)機器人、水下機器人、輕型協(xié)作機 器人以及工業(yè)無(wú)人機等L域, 聚集了深之藍、沃德傳動(dòng)(天 津)、福臻、德明福等機器人企業(yè)。河北深耕并聯(lián)機器人、移 動(dòng)機器人、特種機器人L域, 積J推進(jìn)唐山、廊坊、保定、 邯鄲等特色產(chǎn)業(yè)聚集區的發(fā)展。

(五)產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境

京津冀地區長(cháng)期以來(lái)一直是國內人才集聚的G地, 無(wú)論 是在人才成長(cháng)環(huán)境還是人才待遇上均處于全國L先, 為本區 域內機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了充足的人力資源。京津冀地區平 均大專(zhuān)以上學(xué)歷人員占比逐年提升, 北京地區的G端人才集 聚效應尤為明顯, 擁有清華大學(xué)、北京航空航天大學(xué)機器人 研究所、北京理工大學(xué)智能機器人研究所、北京機械工業(yè)自 動(dòng)化研究所、機械科學(xué)研究總院、中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所、 北京科技大學(xué)機器人研究所、天津大學(xué)機器人與自主系統研 究所、南開(kāi)大學(xué)機器人與信息自動(dòng)化研究所、河北工業(yè)大學(xué) 機器人及自動(dòng)化研究所、中國民航大學(xué)機器人研究所等機器 人L域重點(diǎn)G校和科研院所。


2022中國東北地區機器人發(fā)展情況

東北地區具有良好的資源區位優(yōu)勢與制造業(yè)發(fā)展基礎,重點(diǎn)圍繞工業(yè)機器人,醫療機器人等L域G端產(chǎn)品開(kāi)展創(chuàng )新攻關(guān),專(zhuān)注于垂直細分L域的中小企業(yè)集 聚發(fā)展

2022中國中部地區機器人發(fā)展情況

中部地區作為發(fā)展機器人產(chǎn)業(yè)的后起之秀,促進(jìn)了區域內機器人產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展,打造國內有重要影響力的機 器人示范應用基地,推動(dòng)機器人行業(yè)應用 場(chǎng)景示范

2022中國西部地區機器人發(fā)展情況

西部地區機器人產(chǎn)業(yè)結合地區特色與國家政策引導, 逐漸形成了具有影響力的龍頭企業(yè)和園區,該地區機器人科研機構總數偏少,人才相對匱乏

賽迪發(fā)布了《2022年智能傳感器十大園區報告》

劉文強發(fā)布了2022年智能傳感器十大園區報告,明確了智能傳感器概念界定,梳理了智能傳感器產(chǎn)業(yè)演進(jìn),分析了智能傳感器市場(chǎng)概況,闡述了十大園區評價(jià)指標體系

中信建投:仿人機器人賦予機器“生命”,機器替人不再是想象

仿人機器人G度滲透各行業(yè)應用場(chǎng)景,未來(lái)市場(chǎng)空間非常廣闊;仿人機器人50%以上的成本來(lái)自于關(guān)節,其關(guān)節數量一般為25-50個(gè)

仿人機器人發(fā)展歷程與起源

以早稻田大學(xué)仿人機器人為代表的早期發(fā)展階段;以本田仿人機器人為代表的系統G度集成發(fā)展階段;以波士頓動(dòng)力公司仿人機器人為代表的的G動(dòng)態(tài)運動(dòng)發(fā)展階段

國內仿人機器人發(fā)展情況

國內仿人機器人研究起步較晚,多以G校和研究機構為主,清華研制THBIP-I機器人,G1.7m重130kg,能夠實(shí)現穩定步行,上下臺階

仿人機器人的優(yōu)缺點(diǎn)有哪些

仿人機器人代表作:Asimo Valkyrie Toro WALK-MAN Atlas2015 Atlas2016 Hydra Kengoro NimbRo-OP2 Talos HRP-5P Digit

仿人機器人關(guān)節驅動(dòng)的方式

液壓驅動(dòng)力量大爆發(fā)力強;電機驅動(dòng)傳統結構簡(jiǎn)單應用廣;電機驅動(dòng)+柔性軟件提升能量?jì)Υ嫜h(huán)能力;氣動(dòng)驅動(dòng)質(zhì)量輕價(jià)格低,但控制精度不G

仿人機器人關(guān)節驅動(dòng)三種驅動(dòng)方式各自的特點(diǎn)

中電機驅動(dòng)為傳統,技術(shù)進(jìn)步迭代速度快,應用范圍廣;液壓驅動(dòng)難度G,成本昂貴,機器人運動(dòng)性能優(yōu)秀;氣動(dòng)驅動(dòng)性能介于液壓和電機之間

中國的機器人應用市場(chǎng)在哪里

中國工業(yè)機器人產(chǎn)量達到36.6萬(wàn)臺,比上年增長(cháng)68%;服務(wù)機器人產(chǎn)量921.4萬(wàn)臺,比上年增長(cháng)47%;特種機器人市場(chǎng)規模也在穩步增長(cháng)

中國AI商業(yè)落地挑戰:數據及算力問(wèn)題

數據的獲取,標注到形成真正合適的數據仍占據AI解決方案的大部分資金與時(shí)間成本;大量的智能算力需求以及網(wǎng)絡(luò )等技術(shù)設施的建設也還不夠完善
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