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，如何把握时机，将中国机器人产业向上游推进，进而成为产业界所关注的重点。
据亿欧智库出版的《英特尔赋能产业智能化升级-机器人特刊2022》赋予机器人的定义：机器人是指“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”。
而在应用领域，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。
英特尔，深入布局机器人产业
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。
在落地场景方面，工业机器人和服务机器人是目前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。
截至目前，由于工业机器人起步较早，中国已连续八年成为全球最大工业机器人消费国。虽然中国工业机器人市场依然以国际厂商为主导，但近年来，中国内资厂商奋起直追，已取得了一系列成果。
据亿欧智库数据，中国内资工业机器人市占率从2015年的18%提升至2021年的33%。同时，中国物流机器和协作机器人的发展速度远超传统工业机器人，成为“网红赛道”。未来，机器视觉的技术发展将帮助企业更高效、更智能和成本更低地生产。
而从机器人构造模式来看，复合移动机器人已经成为机器人发展的一种新形态，例如“AGV+机械臂”形态，其集成了移动机器人与操作功能，模拟人的行为，以实现“解放人力”的目的。
亿欧智库认为，随着中国机器人产业的快速崛起，作为半导体行业和计算创新领域的全球领先厂商，英特尔在该领域的产业之路将“越走越宽”。
据《英特尔赋能产业智能化升级-机器人特刊2022》内容，英特尔基于了英特尔酷睿处理器、英特尔FPGA、英特尔OpenVINO工具套件和英特尔 oneAPI，在机器人视觉工程领域展开布局；而在物流机器人领域，英特尔酷睿处理器、英特尔 RealSense摄像头的赋能也满足了AMR、AGV对复杂环境的高速处理、平稳运行的需求，以及高性能视觉传感器为物流机器人提供物体深度信息。
在公共服务机器人领域，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聚光灯下。
而在此当中，思岚科技基于英特尔 Tiger Lake处理器和英特尔 Movidius Myriad视觉处理器，打造了零售盘点机器人Diana。该产品不仅通过英特人产品赋能，提升了机器人自身的算力与图像处理能力。
此外，得益于英特尔智能移动机器人参考设计平台，思岚科技强化了机器人底盘的扩展接口、内存设置，使得服务机器人不仅可以提供高度优化的深度学习计算性能，加速深度学习模型推理，还可以支持更多落地场景，以最优的成本和性能满足广泛工作负载的需求。
而在巡检机器人产业中，随着人工智能和机器视觉技术的发展，可自主移动的巡检机器人开始出现在市常其中，天津新松智能推出了一款基于英特尔酷睿处理器、OpenVINO视觉算法工具和工业边缘控制巡检机器人。
据亿欧智库调查发现，英特尔酷睿处理器为新松工业巡检机器人提供了强大的算力基础，即使是海量的环境数据都可以实现稳定、高效地处理；英特尔 OpenVINO视觉算法工具为新松开发视觉算法提供了预训练的模型以及必要的工具组件，简化视觉功能的开发，同时还支持跨英特尔 CPU、GPU、iGPU等在内的硬件平台或加速器上扩展工作负载，从而最大限度地提升了工业巡检机器人的处理性能。
在英特尔的加持下，新松工业巡检机器人可在多数环境中实现平稳高效地工作执行，推动了智能移动机器人在巡检安防工作领域中的应用。
值得注意的是，除了在多个产业进行布局，亿欧智库在本次报告中对英特尔在硬件、平台软件、性能优化、技术预演和机器人开源项目等技术领域进行了梳理，进一步剖析了该公司在机器人产业当中带来的技术赋能。
便宜、多场景才是未来
在《英特尔赋能产业智能化升级-机器人特刊2022》中，亿欧智库还对中国机器人产业的未来的发展趋势进行了预判。
亿欧智库认为，虽然机器人能够部分替代人工进行作业，但假如机器人的成本（包括采购、部署和维护）居高不下，受限于技术发展工作效率低下，机器人的实际价值就不如人工。因此，从主要需求来看，目前降本增效依然是实现机器人大规模部署的关键。
而要实现降本增效，需要突破机器人关键技术和关键零部件，实现国产化。
不可否认的是，相比发达国家上世纪50年代就开始研究发展机器人，中国机器人的发展70、80年代才刚开始进入理论研究和样机研发阶段。因此，中国机器人的关键技术和关键零部件也落后于发达国家，减速器、控制器、伺服系统等关键零部件大部分依赖进口。这也导致机器人本体制造商的成本居高不下，利润率难以提高。
与此同时，国内机器人产品还存在严重的同质化现象。目前，市面上机器人的企业技术多处于同一水平线，尤其是服务机器人实现配送、清洁、讲解等功能的技术难度不高，产品除外观和功能组合有一定差别外，同质化严重。
不仅如此，由于机器人应用不够普遍，新技术开发成本高、风险大，多数机器人不够“智能”，难以应用于复杂的场景。
因此，“云计算”、“边缘计算”、“云-边-端”一体化或将成为解决上述问题的主要途径。亿欧智库表示，基于边缘计算的云原生机器人系统，是实现可产业化应用的“云-边-端”一体化机器人系统的核心，它突破了机器人终端的计算能力和存储的限制，一方面降低了机器人的硬件成本，使机器人的大规模部署成为可能，另一反面也扩大了机器人本体能力的弹性空间，大大提升了机器人的感知和推理能力。
除此之外，“云-边-端”一体化，是满足机器人产业海量数据存储与处理的主要途径，进而搭建了机器人场景中的知识图谱。而知识图谱则在机器人智能化进程中扮演重要角色，其个性化的知识图谱，能辅助机器人对个体场景做出理解和判断，使得机器人即使在复杂的场景也能根据现状执行相应的任务，成为未来机器人产业发展的主要趋势。
换句话说，随着机器人应用领域的不断扩大，技术正朝着“机器人4.0”的方向逐步演进，包括持续学习，知识图谱和场景自适应等，而多元化的场景应用也会推进机器人的技术优化。
