導言：機器人產業報告概述和未來產業分析

　　社科文獻出版的首部機器人產業藍皮書在線上發布。藍皮書指出，國產工業機器人結構持續調整，逐漸走向成熟，服務機器人發展增速高于全球增速，但機器人關鍵技術中國與國外仍有差距，應鼓勵技術積累，政策向技術創新傾斜。

　　這份藍皮書全名為《中國機器人產業發展報告(2019)》，由哈工大機器人(山東)智能裝備研究院和中智科學技術評價研究中心主編，社會科學文獻出版社出版。該藍皮書系統闡述了中國機器人產業的發展，為產業發展提出建議。

　　幾大產業趨勢

　　報告提到，未來，隨著人工智能、量子計算、5G、區塊鏈等前沿技術的快速發展，機器人的智能化程度會越來越高，將具備與人共融、適應復雜環境等功能。以5G為例，其低時延、高穩定的特性，是機器人的理想網絡，從而催生機器人向網絡化發展，具備更強的自組織和協同作業能力，滿足柔性生產的需求。

　　此外，人機交互的層次也將逐漸加深，機器人不僅能按部就班地完成程序設定的指令，還將擁有自我學習的能力，以及與人配合共同作業的能力，能夠完成更具創造性的任務。在此情況下，無論是在工業領域還是在服務領域，機器人的應用將更加廣泛。

　　報告稱，目前，包括中國在內的很多工業發達國家已經將機器人產業的發展重心轉移到實現機器人的“智能化”上來，人機協作正在引領機器人產業新趨勢。

　　對于產業發展存在的問題，藍皮書提到，國產工業機器人結構持續調整，逐漸走向成熟，國產工業機器人占比在3C電子制造、汽車制造、金屬加工三大領域均有所提升；全球服務機器人市場規模保持快速增長，中國服務機器人發展增速高于全球增速；機器人關鍵技術與國外存有差距，核心零部件仍依賴進口，應鼓勵技術積累，政策向技術創新傾斜。

　　“機器人產業人才形成多種來源渠道，但人才供應量仍無法滿足產業需求。”藍皮書中提到，2018年，中國機器人研發工程師十大崗位平均月薪超過1萬元；掌握機器人應用技術的一線工人，其收入和薪資漲幅高于未掌握機器人應用技術工人。

　　報告建議，中國正面臨著從數量擴展向高質量發展的攻堅階段，在確立符合國情的機器人發展模式后，仍需堅持政府引導、市場調節的管理思路，從市場環境規劃、產業健康可持續發展上入手，雙管齊下，解決制約產業發展的瓶頸問題，加強宏觀統籌規劃和資源整合，加大財稅支持力度，營造良好的市場環境。

　　同時，進一步實施產業的科學管理，提高產業門檻，規范市場秩序，提升機器人產業發展質量，推進向中高端發展的進程。

　　報告內容解析

　　該藍皮書剖析了中國機器人產業現狀及發展趨勢，其中產業區域、資本市場、人才、專利、創新發展等專題論述是該藍皮書的一大特色。

　　藍皮書中指出：受汽車和3C電子行業不景氣等因素影響，2018年中國工業機器人銷售量出現自2013年以來的首次下滑，中國市場共銷售了約15.6萬臺工業機器人，但其中國產工業機器人銷量占比由2017年的23.9%提升至28.2%。

　　機器人密度是衡量國家制造業自動化發展程度的重要標準之一。中國工業機器人密度增長迅猛，從2017年的97臺/萬人增長到2018年的140臺/萬人，顯著超過全球平均水平99臺/萬人，但依然與先進國家差距巨大。中國工業機器人市場潛力巨大。

　　國產工業機器人結構持續調整，逐漸走向成熟，國產工業機器人占比在3C電子制造、汽車制造、金屬加工三大領域均有所提升；全球服務機器人市場規模保持快速增長，中國服務機器人發展增速高于全球增速；機器人關鍵技術與國外存有差距，核心零部件仍依賴進口，應鼓勵技術積累，政策向技術創新傾斜。

　　系統集成處于機器人產業鏈下游，2018年市場規模約607億元。碼垛和焊接仍是最大應用領域，總占比約70%，近五年焊接占比逐年減少（40%→33%），裝配應用占比逐步提升（10%→16%）。

　　2018年，機器人產業競爭加劇，進一步壓低產品價格及利潤空間，工業機器人上市企業毛利率呈下降趨勢。報告預測，未來隨著核心零部件及單機本體的國產率不斷提升，企業毛利率有望回升。

　　2018年中國機器人產業投融資事件中，被投企業多數為服務機器人企業，占比達83.5%；物流、教育娛樂、醫療、商業服務等機器人領域將持續吸引資本進入。

　　機器人產業人才形成多種來源渠道，但人才供應量仍無法滿足產業需求。2018年，中國機器人研發工程師十大崗位平均月薪超過1萬元；掌握機器人應用技術的一線工人，其收入和薪資漲幅高于未掌握機器人應用技術工人。

　　趨勢和現狀的吻合

　　2月22日下午，我國首部機器人產業藍皮書主編、哈工大機器人（山東）智能裝備研究院執行院長石勝君在接受采訪時談到，疫情過后，更多行業也將加速推向“少人化、無人化、智能化”。

　　疫情之下，為避免人與人之間的近距離接觸傳染，及提高防疫效率，在人工智能主導下的服務機器人，逐漸在醫療、配送、巡檢、家用等領域“披掛上陣”。隨之，復工后的部分企業“機器換人”的需求也逐步被激發。“從長遠來看，以服務機器人為代表的移動機器人的發展是大勢所趨，待技術提升、打磨應用后，將迎來爆發性增長。”石勝君表示。

　　事實上，在疫情防控中，投入使用機器人的場景并不罕見，尤以服務機器人為主，且在醫療領域的應用上，備受關注。但機器人與人共戰“疫” 是噱頭還是大趨勢？例如，一批“強紫外殺菌機器人”于近日現身武漢，將殺菌時間從30分鐘縮短至3分鐘；一周前，最新的AI診斷技術也在鄭州“小湯山”醫院進行國內首次實戰，可在20秒內完成300張CT照片識別......除此之外，送餐送藥機器人，藥物分揀機器人系統等，也都紛紛上陣助力疫情防控。

　　多家智能機器人廠家很多曾表示，疫情期間，來自醫院的機器人訂單增長迅猛，多功能消毒機器人成了“爆款”。“現有產品能夠在短時間里應用到當下的場景，說明市場上智能機器人產品逐步成熟，也讓我們看到了在更多場景下應用的可能性。”這些在石勝君看來，對于機器人企業來說，實際上是一個打開醫院物流配送市場的機會，同時也讓人們看到了機器人解決公共衛生安全問題的能力。

　　而在醫院之外，各類機器人也紛紛上演“火線支援”，“花式”助攻各地防疫工作。比如，寧波機場的巡邏測溫機器人，一次可測量5米內10個人的體溫；部分地區省際檢查站的5G機器人，全天24小時“奔忙”，邊提醒過往司機掃碼登記，邊進行疫情播報；還有出現在各大城市上空的空中無人機，定時執行空中噴灑消毒任務。

　　不僅如此，被疫情意外“催紅”的機器人遠不止這些，它們還逐漸走進人們的日常生活。如生活用品的物料揀選、搬運，都可看到配送機器人的身影；企業旨在解決末端配送的無人配送車也開始上路；甚至上海部分商務樓還引入機器人配送“最后100米”，平均耗時5分30秒......

　　這些在石勝君看來，都是剛性需求驅動帶來的應用場景下沉，機器人產業正在進一步向各行業深度滲透。“總結來看，當前國內服務機器人是可以滿足部分市場剛需的，只是受技術、人才、市場的限制，出現了些同質化、空有噱頭的產品，但從長遠來看，服務機器人的發展是大勢所趨。”

　　疫情之下，機器人在助力之余，也有人提出疑問，人工智能在疫情防控中到底能發揮多大的作用？疫情之后，機器人還能“走”得更快些嗎？

　　以醫療機器人為例，石勝君向記者解釋道，醫療機器人作為服務機器人的細分領域，2018年的市場份額占到國內服務機器人行業的20.32%，市場規模已達到5.1億美元。“經歷此次疫情，相信包括醫療機器人在內的機器人行業發展，將會得到更多的政策支持，吸引更多的資本加持。”同時他認為，加之國內老齡化加劇等綜合因素影響下，中國醫療機器人市場將進入高速發展階段。

　　除了市場需求層面，實際上，疫情之下，國家在人工智能等方面也陸續出臺了相關政策，為產業發展提供了強有力的支持和引導。

　　2月14日，中央全面深化改革委員會第十二次會議強調，要鼓勵運用大數據、人工智能、云計算等數字技術，在疫情監測分析、病毒溯源、防控救治、資源調配等方面更好發揮支撐作用。2月19日，工信部部署運用新一代信息技術支撐服務疫情防控工作，特別提出支持運用人工智能、大數據、云計算等服務疫情監測分析、人員流動和社區管理等，對疫情開展科學精準防控。

　　與此同時，不少企業也在此次疫情中看到了商機。“醫療、電商、物流、軟件等行業，在此次疫情中均對智能設備、平臺提出了很多具有普遍性的新需求。”石勝君談到，據IFR數據顯示，2018年全球服務機器人市場銷售額為130億美元，我國服務機器人市場銷售額為25.1億美元，且國內服務機器人市場近五年來一直維持著年均35%以上高速增長態勢。他表示，目前我國該領域潛在市場大，待技術提升、打磨應用后，或將迎市場應用新的爆發期。

　　但同時他也提到，此次疫情是否達到機器人市場釋放紅利的黃金期，仍需理性看待。“因為一個行業的快速發展需要經濟發展、技術積累、應用需求等多因素共振，而現階段我國服務機器人仍處于早期階段，疫情帶來的需求是階段性的，并不能起到決定性的作用。”但他認為，可以確定的是，這些必將帶動市場對服務機器人的需求。

　　有觀點認為，雖說目前疫情是一時的，但疫情會大大提高大家對機器人的認知，以及拓展機器人的應用場景。此外，疫情之后，配送物流、餐飲零售、安防巡邏、加工制造、醫療康復等領域，都將呈現“井噴”式增長。同時2020年中國工業機器人市場會有小幅增長，在個別細分領域有望會有新的需求拉動，如3C行業中的智能穿戴、半導體等細分領域。短期內，醫藥領域自動化需求將有望暴增，對于包裝、分揀等相關廠商而言是利好。

　　石勝君也同樣認為，經歷此次疫情，包括機器人領域在內的人工智能行業將迎來新一輪機會，也將加速我國實體經濟數字化、智能化進程。

　　最后，石勝君以醫療領域為例，對機器人行業提出展望，“此次疫情涉及面廣，對醫務人員的需求量極大，面對這種突發事件，如何深化機器人技術和人工智能技術應用，提高應用的穩定性和可靠性，使得相關技術在某些高危場景可以替代醫務人員，降低醫務人員的風險，”在他看來，這些仍需未來科研人員的不斷探索。