推動人形機器人產(chǎn)業(yè)邁向價值鏈中高端
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人形機器人作為人工智能與先進(jìn)制造深度融合的產(chǎn)物,是衡量國家科技競爭力的重要標(biāo)志,更是大國科技博弈的關(guān)鍵賽道。近年來,我國人形機器人產(chǎn)業(yè)規(guī)模快速擴張,產(chǎn)能產(chǎn)量位居全球前列,已成為全球人形機器人產(chǎn)業(yè)鏈重要制造基地,但在核心技術(shù)、高附加值環(huán)節(jié)、資源要素利用效率等方面仍面臨挑戰(zhàn),應(yīng)聚焦核心短板,堅持問題導(dǎo)向,推動該產(chǎn)業(yè)從“規(guī)模擴張”向“質(zhì)量效益”全面轉(zhuǎn)型。
構(gòu)建完整產(chǎn)業(yè)生態(tài)
我國高度重視人形機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展,將其作為培育新質(zhì)生產(chǎn)力的重要方向?!笆逦濉币?guī)劃綱要明確將具身智能定位為未來產(chǎn)業(yè)。依托新型舉國體制優(yōu)勢,我國已構(gòu)建起央地協(xié)同、全鏈條推進(jìn)的政策體系。
北京、上海、湖北等地紛紛設(shè)立百億級產(chǎn)業(yè)專項基金,長三角、珠三角憑借完備的電子信息和精密制造產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ),已發(fā)展成為全球人形機器人產(chǎn)業(yè)的重要集聚地,構(gòu)建起涵蓋核心零部件、整機制造、系統(tǒng)集成的完整產(chǎn)業(yè)生態(tài)。
此外,我國還擁有全球最完整的制造業(yè)體系和豐富的工業(yè)應(yīng)用場景,依托超大規(guī)模市場優(yōu)勢,以工業(yè)場景規(guī)?;瘧?yīng)用反哺技術(shù)創(chuàng)新,形成“以工促智、以用帶研”的良性循環(huán)。機械工程、自動化等領(lǐng)域的工程師紅利持續(xù)釋放,為技術(shù)工程化落地提供了充足的人才保障。
這些獨特優(yōu)勢為我國人形機器人產(chǎn)業(yè)從“跟跑”向“領(lǐng)跑”轉(zhuǎn)變奠定了堅實基礎(chǔ)。
存在結(jié)構(gòu)性矛盾
雖然我國人形機器人產(chǎn)業(yè)規(guī)模優(yōu)勢顯著,但對標(biāo)全球價值鏈中高端,我國在核心技術(shù)掌控力、高附加值環(huán)節(jié)占有率以及資源要素利用效率等方面仍存在結(jié)構(gòu)性矛盾,這些挑戰(zhàn)集中體現(xiàn)為規(guī)模優(yōu)勢與價值創(chuàng)造能力之間的不匹配。
一是產(chǎn)能規(guī)模龐大,但產(chǎn)品附加值偏低。2025年,全球人形機器人出貨量約1.7萬臺,我國出貨量達(dá)1.44萬臺,占全球總量的84.7%。其中,宇樹科技、智元機器人全年出貨均超5000臺,位居全球前兩位。然而,我國人形機器人產(chǎn)業(yè)的規(guī)模優(yōu)勢并未有效轉(zhuǎn)化為價值優(yōu)勢。同年,我國人形機器人市場規(guī)模約為14億美元,美國約為10.4億美元。我國人形機器人出貨量是美國的9倍,市場規(guī)模僅為其1.3倍。主要是因為,我國人形機器人產(chǎn)業(yè)中低附加值的硬件組裝環(huán)節(jié)占比較高,高價值的智能算法、核心部件等仍被國外企業(yè)掌控。
二是應(yīng)用展示火熱,但高價值場景滲透不足。我國人形機器人應(yīng)用場景雖覆蓋科研、工業(yè)、服務(wù)等多個領(lǐng)域,但大多集中于低價值密度場景。從結(jié)構(gòu)看,我國已售人形機器人中42%用于科研教育,19%用于數(shù)據(jù)采集與互動展示,僅4%直接應(yīng)用于工業(yè)物流等高價值場景。我國人形機器人在復(fù)雜工業(yè)場景中的可靠性、穩(wěn)定性驗證不足,難以滿足高端市場需求,導(dǎo)致人形機器人企業(yè)易陷入“低價值循環(huán)”困境。
三是硬件快速突破,但核心智能水平仍有差距。我國人形機器人領(lǐng)域?qū)@暾埩咳虻谝唬辉谥C波減速器、無框力矩電機、行星滾柱絲杠等核心器件上已實現(xiàn)規(guī)?;a(chǎn),同性能產(chǎn)品價格較國外有顯著優(yōu)勢;頭部企業(yè)人形機器人產(chǎn)品在自由度、行走速度等指標(biāo)上已追平國際先進(jìn)水平。然而,在多模態(tài)感知融合、復(fù)雜任務(wù)規(guī)劃、動態(tài)環(huán)境適應(yīng)等決定產(chǎn)業(yè)競爭力的人形機器人智能能力上,我國產(chǎn)品仍顯不足,多依賴預(yù)編程執(zhí)行簡單任務(wù),缺乏自主決策與泛化能力。
四是資源投入巨大,但配置效率不高。我國在資金、人才、數(shù)據(jù)等要素上投入巨大,但配置分散,難以形成創(chuàng)新合力。資金方面,中央和地方各級引導(dǎo)基金總規(guī)模達(dá)1870億元,但企業(yè)融資仍多依賴財政資金,對社會資本吸引力不足。人才方面,我國科學(xué)、技術(shù)、工程、數(shù)學(xué)專業(yè)(STEM)博士畢業(yè)生突破5.5萬人,但多集中于硬件制造領(lǐng)域,跨學(xué)科復(fù)合型智能算法人才稀缺。數(shù)據(jù)方面,全國已建成超30家訓(xùn)練場,但高質(zhì)量多模態(tài)交互數(shù)據(jù)工程化落地不足,數(shù)據(jù)格式不統(tǒng)一形成“孤島”,數(shù)據(jù)復(fù)用率較低。
多管齊下推動轉(zhuǎn)型升級
破解當(dāng)前發(fā)展中的不平衡、不充分問題,需聚焦核心短板,堅持問題導(dǎo)向,推動我國人形機器人產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。
一是構(gòu)建國家級數(shù)據(jù)樞紐,打破數(shù)據(jù)瓶頸。籌建國家具身智能數(shù)據(jù)樞紐,制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范,打通汽車、制造、物流等行業(yè)數(shù)據(jù)壁壘,建立合規(guī)的數(shù)據(jù)共享與交易機制。統(tǒng)籌優(yōu)化全國訓(xùn)練場布局,打造國際領(lǐng)先的國家級綜合訓(xùn)練場,支持地方建設(shè)特色場景訓(xùn)練場,避免重復(fù)建設(shè);建立跨訓(xùn)練場的數(shù)據(jù)共享平臺,實現(xiàn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理與協(xié)同利用。建設(shè)國家級高保真數(shù)字孿生仿真平臺,提升復(fù)雜物理現(xiàn)象的模擬精度,降低真實場景數(shù)據(jù)采集成本。開發(fā)智能化多模態(tài)數(shù)據(jù)標(biāo)注工具,提升長序列、3D動態(tài)數(shù)據(jù)的標(biāo)注效率與準(zhǔn)確性。鼓勵企業(yè)、高校、科研院所聯(lián)合開展數(shù)據(jù)增強技術(shù)研發(fā)。
二是實施核心技術(shù)補短板工程,筑牢安全底線。針對高端力矩傳感器、觸覺傳感器、端側(cè)算力芯片等關(guān)鍵器件,集中戰(zhàn)略科技力量開展底層技術(shù)攻關(guān),建立“揭榜掛帥”“賽馬”等機制,加快技術(shù)突破與產(chǎn)品迭代。加快國家標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè),優(yōu)先制定硬件接口、通信協(xié)議、數(shù)據(jù)格式等基礎(chǔ)通用標(biāo)準(zhǔn),規(guī)范頭部企業(yè)的接口定義,推動零部件通用化、模塊化發(fā)展。打造自主可控的開源技術(shù)底座,研發(fā)基于國產(chǎn)系統(tǒng)的開發(fā)平臺與中間件,降低中小企業(yè)研發(fā)門檻。對已實現(xiàn)技術(shù)突破的核心零部件,通過首臺(套)保險補償、研發(fā)費用加計扣除等政策,支持其在重點場景規(guī)?;囉?。重點攻關(guān)機器人熱管理、高功率密度一體化執(zhí)行器、全驅(qū)動靈巧手等關(guān)鍵工程化技術(shù)。
三是以場景牽引商業(yè)化落地,推動產(chǎn)業(yè)攀升。創(chuàng)新商業(yè)模式,推廣“機器人即服務(wù)”。鼓勵金融機構(gòu)開發(fā)融資租賃、按效果付費等金融產(chǎn)品,降低用戶門檻,激活市場需求。在新能源汽車、3C電子等制造業(yè)領(lǐng)域打造全流程無人化“燈塔工廠”;在消防、排爆等危險作業(yè)領(lǐng)域,將人形機器人納入政府采購目錄;在養(yǎng)老護(hù)理領(lǐng)域,探索將機器人服務(wù)納入相關(guān)保險支付范疇。支持行業(yè)龍頭企業(yè)牽頭組建場景創(chuàng)新聯(lián)盟,共建行業(yè)數(shù)據(jù)庫與標(biāo)準(zhǔn)體系。建立重點場景需求清單,促進(jìn)技術(shù)研發(fā)與市場需求精準(zhǔn)對接。
四是優(yōu)化資源要素配置,激活市場活力。用好各級產(chǎn)業(yè)投資基金,通過“母基金+直投”模式,引導(dǎo)社會資本投向智能系統(tǒng)研發(fā)、核心器件攻關(guān)等方向。支持企業(yè)與高校院所組建創(chuàng)新聯(lián)合體,共同承擔(dān)國家重大科技攻關(guān)任務(wù),共建技術(shù)創(chuàng)新中心、中試驗證平臺,暢通基礎(chǔ)研究、技術(shù)開發(fā)、產(chǎn)業(yè)應(yīng)用轉(zhuǎn)化路徑。通過“校聘企用”“人才雙聘”等方式,引導(dǎo)高校院所人才赴企業(yè)參與長周期研發(fā)。
(作者單位:中國科技發(fā)展戰(zhàn)略研究院)
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