隨著人工智能（AI）和人形機器人技術的快速發展，2025年已成為行業創新的關鍵節點。科創板多家機器人企業在最新的業績說明會上紛紛展示其在“AI+人形機器人”領域的深度布局，彰顯出行業在技術革新和產業升級中的領跑地位。這些企業通過不斷突破核心技術，推動機器人產業從傳統制造向智能化、通用化轉型，為未來市場釋放出巨大潛能。
在核心技術方面，深度學習、神經網絡以及多模態感知技術成為推動行業革新的關鍵驅動力。以奧比中光為例，其在2024年推出的多模態感知融合技術，結合多傳感器融合感知、邊緣計算與“手—眼—腦”融合技術，有效提升了機器人在空間建模、語義理解和自主決策方面的能力。奧比中光的3D視覺傳感器體系涵蓋單目結構光、雙目結構光及激光雷達，構建了完整的機器人視覺感知產品矩陣，為具身智能的發展提供了堅實的硬件基礎。值得關注的是，公司計劃在2025年加大在多模態感知和AI視覺算法的研發投入，通過模塊化設計實現多場景適配，助力機器人在復雜環境中實現高效自主操作。
瑞松科技則在運動控制與仿真軟件方面實現了深度融合人工智能技術。其自主研發的機器人運動控制平臺，結合智能算法，能夠根據不同工藝場景自動生成優化路徑，極大地提升了生產效率與精度。這不僅減輕了人工編程負擔，也降低了錯誤率，為工業自動化提供了更智能的解決方案。未來，瑞松科技將繼續深化在產線優化、機器視覺、故障預判等關鍵領域的AI應用，推動機器人從專用設備向通用智能體轉變。
埃夫特在機器人算法平臺方面實現了多項創新。其大衍數據平臺將數據采集、清洗、存儲、標注和模型訓練有機結合，形成了完整的AI模型訓練閉環。這一平臺不僅支持機器人感知、學習和決策能力的提升，還推動工業互聯網與物聯網的深度融合，使機器人具備更強的感知與自主行動能力。公司正積極布局感知、學習、決策的多模態融合技術，旨在實現具有自主學習能力的下一代智能機器人。
在市場應用方面，行業的熱度持續升溫。由步科股份主導的人形機器人半程馬拉松賽成為行業熱議的焦點。比賽暴露出當前人形機器人在極限環境下的技術短板，也促使企業不斷迭代創新，從而推動產業鏈的升級。步科股份已在無框力矩電機和關節模組方面實現規模化生產，并與多家國內頭部人形機器人制造商建立合作關系，為未來產業擴展奠定基礎。與此同時，蘭劍智能憑借在自主移動機器人（AMR）領域的技術積累，已實現數千臺AMR的落地應用，并計劃在未來布局人形機器人，利用其在視覺識別和動態調度方面的優勢，加速產業融合。
行業專家普遍認為，AI技術的深度融合正引領機器人產業實現質的飛躍。特別是在深度學習、算法優化和多模態感知技術的驅動下，未來機器人將具備更強的自主感知與決策能力，逐步實現從“專用設備”向“通用智能體”的轉變。這一趨勢不僅將推動制造、物流、服務等多個行業的智能升級，也為國產機器人提供了強有力的技術領先優勢。與此同時，行業也面臨技術標準制定、核心零部件國產化以及算法安全等挑戰，亟需企業、科研機構與政策制定者共同合作，推動行業健康可持續發展。
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綜上所述，2025年已成為“AI+人形機器人”技術創新的關鍵時期。企業在深度學習、多模態感知、智能算法等方面持續突破，推動產業向智能化、通用化方向邁進。未來，隨著技術成熟與應用場景的不斷拓展，機器人產業有望迎來爆發式增長，成為推動經濟轉型升級的重要引擎。專業人士建議行業持續關注核心技術研發，加快國產化進程，同時加強行業標準建設，以確保AI技術的安全性和可持續性，助力行業邁向更加智能、創新的未來。
