協(xié)會市場部根據(jù)IFR（國際機器人聯(lián)合會）官網(wǎng)發(fā)布的2024年全球機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢分析相關
據(jù)IFR（國際機器人聯(lián)合會。后注）資料，2023年全球機器人安裝量約56萬臺，同比增長1%。從訂單情況看，亞洲市場2023年下半年訂單減少，歐洲四季度訂單呈個位數(shù)增長，而美洲則出現(xiàn)兩位數(shù)下降。
按行業(yè)分，電子、汽車、機械是機器人安裝量最大的行業(yè)，分別為15.9、14和6.8萬臺，所占份額28%、25%和12%。
按地區(qū)分，亞洲40.4萬臺，占比73%；其次是歐洲8.6萬臺，占比16%；美洲6.3萬臺，占比11%。
目前全球在運行的機器人保有量約390萬臺，不斷刷新紀錄。新技術簡化了自動化解決方案，推動著機器人應用的快速拓展。相關資料顯示，2024年度機器人行業(yè)呈現(xiàn)以下5大發(fā)展趨勢。
生成式AI：在機器人和自動化領域使用AI的趨勢日益突出。生成式AI的出現(xiàn)開辟了新的解決方案。這種AI的細分研究領域是用從訓練中學到的東西再創(chuàng)造出新的知識，已被ChatGPT等工具所普及。
機器人生產(chǎn)廠家正在開發(fā)生成式AI驅動的界面，讓用戶可以通過使用自然語言而不是代碼，更直觀地為機器人編程。工人將不再需要專門的編程技能來選擇和調(diào)整機器人動作。
預測性維護：預測性AI可以通過分析機器人的性能數(shù)據(jù)，來預測設備的未來狀況，從而降低設備停機損失。據(jù)相關資料，汽車零部件行業(yè)每小時計劃外停機成本約為130萬美元。這一數(shù)據(jù)表明，預測性維護具有巨大的降本潛力。
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機器學習：機器學習算法是通過分析執(zhí)行相同過程的多個機器人的數(shù)據(jù)來進行優(yōu)化。一般來說，機器學習算法接收的數(shù)據(jù)越多，性能就越好。
人機協(xié)作：人機協(xié)作仍然是機器人技術的主要發(fā)展趨勢。傳感器、視覺技術和智能夾具的快速發(fā)展，使機器人能夠對環(huán)境變化做出實時反應，從而安全地與人類一起工作。
新應用場景：協(xié)作機器人的應用為人類提供了一種新的工具，可以減輕人工的負擔并提供支持。可以協(xié)助完成需要搬運的重物、重復動作或在危險環(huán)境中工作。協(xié)作機器人的應用范圍不斷擴大。近期市場對焊接協(xié)作機器人需求不斷增加，由于熟練焊工的短缺，協(xié)作機器人成為一種新的解決方法。
與傳統(tǒng)互補：協(xié)作機器人將是對傳統(tǒng)工業(yè)機器人的補充，而不是取代。相對而言，傳統(tǒng)工業(yè)機器人的運行速度更快，對提高生產(chǎn)率和產(chǎn)品利潤率至關重要。
物料處理：移動機械手（Mobile manipulators，也稱為“MoMa”）正在汽車、物流或航空航天等行業(yè)中實現(xiàn)自動化物料搬運。它結合了機器人平臺的移動性與機械臂的靈巧性，使得它們能夠在復雜的環(huán)境中導航和操縱物體，對于制造業(yè)應用至關重要。
新的組合形式：移動機械手不僅配備了傳感器和攝像頭，可以對設備進行檢查和維護。最顯著的優(yōu)勢是，移動機械手是協(xié)作機器臂和移動機器人（AMR）的組合，擴大了應用范圍，在一定程度上解決熟練工廠和員工短缺的問題。這種解決方案有望大幅增加對協(xié)作機器人的需求。
重要工具：數(shù)字孿生技術正日益成為一種優(yōu)化現(xiàn)實系統(tǒng)的重要工具，通過創(chuàng)建實際系統(tǒng)的虛擬環(huán)境來實現(xiàn)這一目標。隨著機器人在工廠中的數(shù)字化集成程度不斷提高，數(shù)字孿生可以利用機器人在現(xiàn)實世界中的操作數(shù)據(jù)來進行模擬，并預測可能的結果。
節(jié)約成本：數(shù)字孿生系統(tǒng)建造了一個計算機模型，可以對其進行壓力測試和修改，無需擔心對零件造成安全等影響，從而降低了成本和風險。通過在虛擬環(huán)境中進行所有實驗，企業(yè)可以在實際安裝之前驗證和改進設計方案。
連接數(shù)字與現(xiàn)實：數(shù)字孿生作為數(shù)字世界與現(xiàn)實世界之間的橋梁，使得企業(yè)能夠更加精準地掌握物理系統(tǒng)的運行狀態(tài)，實現(xiàn)更加高效的監(jiān)控、預測和維護。
技術突破：機器人技術在人形機器人方面取得了重大進展，人形機器人可以在各種環(huán)境中執(zhí)行各種任務。它擁有兩只手臂和兩條腿，可靈活應用于實際為人類創(chuàng)造的工作環(huán)境中。因此，可以很容易地集成到現(xiàn)有的倉庫流程和基礎設施中。
受到極大關注：中國工業(yè)和信息化部（MIIT）最近公布了到2025年大規(guī)模生產(chǎn)人形機器人的目標及詳細方案。工信部預測，人形機器人很可能成為另一種顛覆性技術，類似于計算機或智能手機，可能會改變?nèi)藗兊纳a(chǎn)方式和生活方式。
大規(guī)模應用仍具挑戰(zhàn)：人形機器人對各行各業(yè)的潛在影響，使其成為一個關注度高的發(fā)展領域，但大規(guī)模應用仍然是一個復雜的挑戰(zhàn)。成本是一個關鍵因素，與移動機械手等成熟機器人解決方案相比，其成功與否將取決于投資回報。
2024年，自動化領域的這些趨勢表明，機器人技術是一個多學科領域，需要各種技術相融合，為各種任務創(chuàng)造出智能解決方案。技術的進步預示著未來機器人將在更多領域發(fā)揮更加重要的作用。
——長期致力于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺及工業(yè)APP的研發(fā)和服務，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術國內(nèi)領先。全力打造自動數(shù)據(jù)采集獲取技術+數(shù)據(jù)分析價值挖掘技術兩個核心技術，基于“平臺+APPS”的產(chǎn)品架構思想。從數(shù)字化底座、到智能化生產(chǎn)、再到生產(chǎn)環(huán)境的智能化，形成了完整的“中服云”數(shù)智化產(chǎn)品品牌。致力于業(yè)務層和物理層的深度融合，從根本上解決智能化的核心問題。
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政策等 第9章：產(chǎn)業(yè)鏈、上下游分析、生產(chǎn)模式、銷售，模式及銷售渠道分析等 第10章：報告結論 報告內(nèi)容目錄 1統(tǒng)計范圍及所屬
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