Báo cáo này đi sâu vào sự phát triển thị trường toàn cầu của các robot tình báo thể hiện, khám phá những tiến bộ công nghệ và xu hướng trong tương lai. Nó tập trung vào việc phân tích các tính năng kỹ thuật và kịch bản ứng dụng của các danh mục như robot hình người, robot kỹ thuật số và robot di động (AMR/AGV). Bằng cách kết hợp dữ liệu thị trường và nghiên cứu trường hợp ngành, báo cáo đánh giá tình trạng thương mại hóa và tiềm năng tăng trưởng trong tương lai của các công nghệ này. Ngoài ra, nó bao gồm bối cảnh cạnh tranh của những người chơi thị trường quan trọng, thảo luận về tắc nghẽn kỹ thuật, môi trường chính sách và cơ hội đầu tư, cung cấp những hiểu biết về quyết định có giá trị cho các doanh nghiệp và nhà đầu tư.
1. Phân tích cơ bản về robot thông minh thể hiện
1.1 Định nghĩa và giải thích về trí thông minh thể hiện
Trí thông minh thể hiện đề cập đến khả năng của robot hoặc hệ thống AI để sở hữu khả năng nhận thức, nhận thức, quyết định và di chuyển tự chủ, giống như các sinh vật sống, trong khi tương tác với môi trường của chúng. Khái niệm này vượt qua những hạn chế truyền thống của AI, chỉ dựa vào phân tích dữ liệu, cho phép robot "hiểu thế giới" và "hành động trên thế giới", tạo điều kiện cho các ứng dụng thông minh cấp cao hơn.
So với Trí tuệ nhân tạo truyền thống (AI), trí thông minh được thể hiện không chỉ dựa vào các thuật toán như học sâu và học củng cố để xử lý dữ liệu mà còn tích hợp các khả năng điều khiển chuyển động vật lý, cho phép robot thực hiện các nhiệm vụ tự trị trong môi trường vật lý phức tạp. Ví dụ, trong khi AI truyền thống chủ yếu được sử dụng để phân tích dữ liệu và hỗ trợ quyết định, các robot thông minh được thể hiện có thể điều hướng tự trị, nhận thức môi trường của chúng và tương tác trong thời gian thực. Điều này làm cho chúng áp dụng trong một loạt các lĩnh vực, như sản xuất công nghiệp, hậu cần, chăm sóc sức khỏe và dịch vụ.
Các tính năng cốt lõi của trí thông minh được thể hiện bao gồm:
Sự nhận thức: Robot thu thập thông tin môi trường thông qua các cảm biến đa phương thức (như máy ảnh, LIDAR, cảm biến siêu âm và cảm biến xúc giác) để đạt được nhận thức về môi trường chính xác.
Ra quyết định: Sử dụng các thuật toán AI như học tập sâu và học củng cố, robot có thể phân tích thông tin nhận thức và đưa ra các chiến lược hành vi phù hợp.
Cử động: Robot dựa vào khung gầm thông minh hoặc cấu trúc sinh học để đạt được chuyển động tự trị, tránh chướng ngại vật, lập kế hoạch đường dẫn và các nhiệm vụ được chỉ định hoàn chỉnh.
Theo báo cáo của Grand View Research, thị trường Tầm nhìn Máy tính Toàn cầu được ước tính sẽ đạt 19,82 tỷ đô la vào năm 2024 và dự kiến sẽ tăng trưởng với tốc độ tăng trưởng hàng năm (CAGR) là 19,8% từ năm 2025 đến 2030, cung cấp hỗ trợ công nghệ cho khả năng nhận thức môi trường của các Robot thông minh. Ngoài ra, Statista (2024) dự báo rằng thị trường nhận dạng giọng nói sẽ đạt 8,58 tỷ đô la vào năm 2025 và tăng trưởng với tốc độ CAGR là 13,09%, đạt 15,87 tỷ đô la vào năm 2030. Điều này sẽ thúc đẩy tiếp tục áp dụng các robot thông minh được thể hiện trong tương tác giữa người máy.
Các robot thông minh được thể hiện có thể được phân loại thành các loại sau dựa trên các chức năng và biểu mẫu của chúng:
Robot hình người: Chẳng hạn như Tesla Optimus và Agility Robotics 'Digit, các robot này bắt chước hình dạng con người và sở hữu các khả năng chuyển động phức tạp, áp dụng trong sản xuất thông minh, dịch vụ trong nước, v.v.
Robot kỹ thuật số: Kết hợp công nghệ con người kỹ thuật số, như robot con người Reeman Digital, tích hợp giọng nói AI, tầm nhìn máy tính và tính di động tự trị, áp dụng trong bàn mặt trận doanh nghiệp, hướng dẫn trung tâm và các kịch bản khác.
Robot di động (AMR/AGV): Giống như Robot Kiva của Amazon, AGV của Warehouse Logistics và robot phân phối tự trị, được sử dụng rộng rãi trong các ngành sản xuất và hậu cần thông minh.
Robot sinh học: Bắt chước chuyển động của động vật hoặc các sinh vật tự nhiên, chẳng hạn như robot giao ngay của Boston Dynamics, được sử dụng để kiểm tra, tìm kiếm và cứu hộ, và các nhiệm vụ chuyên môn khác.
1.2 Công nghệ chính: Nhận thức thông minh
Nhận thức thông minh là một trong những khả năng cốt lõi của các robot thông minh được thể hiện, cho phép chúng nhận thức được môi trường trong thời gian thực, xác định các mục tiêu và hành động tự động trong các kịch bản phức tạp. Hiện tại, nhận thức thông minh chủ yếu dựa vào các công nghệ chính sau:
Tầm nhìn máy tính (Slam 3D, nhận dạng đối tượng)
Công nghệ tầm nhìn máy tính giúp robot cảm nhận môi trường trong thời gian thực và nhận ra các vật thể. Trong số đó, công nghệ SLAM 3D (nội địa hóa và lập bản đồ đồng thời) cho phép robot xây dựng bản đồ trong môi trường không xác định và đạt được điều hướng tự trị. Công nghệ nhận dạng đối tượng cho phép robot xác định chính xác các đối tượng và con người, cải thiện khả năng tương tác.
Nhận dạng giọng nói và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
Các robot thông minh thể hiện thường tích hợp công nghệ giọng nói AI, cho phép tương tác giọng nói trơn tru và tăng cường khả năng dịch vụ tự trị. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) tối ưu hóa khả năng hiểu ngôn ngữ của con người. Ví dụ, robot con người kỹ thuật số Reeman có thể cung cấp các dịch vụ như truy vấn thông tin của công ty và báo cáo thời tiết, tăng cường tính tự nhiên của tương tác máy và máy.
Cảm biến phản ứng tổng hợp đa phương thức (LIDAR, Siêu âm, IMU, cảm biến hồng ngoại)
Robot có thể tăng cường khả năng nhận thức môi trường của chúng bằng cách tích hợp LIDAR (phát hiện và phạm vi ánh sáng), cảm biến siêu âm, đơn vị đo quán tính (IMU) và cảm biến hồng ngoại, do đó cải thiện khả năng tránh chướng ngại vật tự trị và chính xác lập kế hoạch đường dẫn.
1.3 Công nghệ chính: Điều khiển chuyển động
Công nghệ điều khiển chuyển động xác định khả năng hành động tự trị của các robot thông minh được thể hiện, liên quan đến các khía cạnh sau:
Khung gầm robot (có bánh xe, theo dõi, hai chân, sinh học hình người)
Ghế xe/gầm theo dõi: Chẳng hạn như robot AMR và AGV, được sử dụng rộng rãi trong hậu cần, kho lưu trữ và các kịch bản khác.
Robot hình người hai chân: Chẳng hạn như Tesla Optimus, có thể thích nghi với các địa hình phức tạp và cải thiện tính linh hoạt.
Lập kế hoạch chuyển động (tối ưu hóa đường dẫn, tránh chướng ngại vật, ra quyết định tự trị)
Các thuật toán AI tối ưu hóa đường dẫn chuyển động, tăng cường khả năng của robot để đưa ra quyết định tự trị trong môi trường phức tạp, cho phép lập kế hoạch đường dẫn động và tránh chướng ngại vật.
Học củng cố và kiểm soát thích ứng
Bằng cách sử dụng học tập củng cố sâu, robot có thể liên tục tối ưu hóa các chiến lược chuyển động của chúng, tăng cường sự ổn định và độ chính xác.
1.4 Công nghệ chính: Tương tác môi trường
Khả năng tương tác môi trường xác định cách robot tương tác tự nhiên và hiệu quả với con người và môi trường xung quanh. Điều này bao gồm các công nghệ cốt lõi sau:
Tương tác giữa người máy (giọng nói, cử chỉ, nhận dạng biểu hiện trên khuôn mặt)
Ví dụ, robot kỹ thuật số Reeman kết hợp công nghệ giọng nói AI và các mô hình con người kỹ thuật số 3D để cung cấp các dịch vụ quầy lễ tân thông minh và giao tiếp giống con người với người dùng.
Hợp tác trên đám mây và điện toán cạnh
Robot, được tích hợp với điện toán đám mây 5G và AI, có thể tăng cường khả năng xử lý dữ liệu, cho phép điều khiển từ xa và tối ưu hóa thời gian thực.
SCARM INTILENTE (Hợp tác đa robot, kiểm soát phân tán)
Trong các ứng dụng công nghiệp, nhiều robot AMR có thể hợp tác và tối ưu hóa các quy trình sản xuất và hậu cần.
2. Tình trạng thị trường và cảnh quan cạnh tranh
2.1 Quy mô và tăng trưởng thị trường toàn cầu
Thị trường tổng thể:
Đến 2 0 24, thị trường AI thông minh toàn cầu được dự kiến sẽ đạt 2,5335 tỷ đô la và dự kiến sẽ tăng lên 8,7565 tỷ đô la vào năm 2033, với tốc độ tăng trưởng gộp hàng năm (CAGR) là 15,0%.
2.2 Phân tích thị trường khu vực
Bắc Mỹ:
Bắc Mỹ dự kiến sẽ có thị trường AI phát triển nhanh nhất trong lĩnh vực robot trong giai đoạn dự báo. Nhu cầu ngày càng tăng đối với các dịch vụ được cá nhân hóa và theo yêu cầu đang thúc đẩy việc áp dụng công nghệ robot do AI điều khiển trong ngành dịch vụ. Với sự gia tăng của thương mại điện tử, giao hàng thực phẩm và nền tảng chia sẻ đi xe, robot được yêu cầu cung cấp dịch vụ khách hàng hiệu quả và đáng tin cậy trong thời gian thực. Hoa Kỳ dẫn đầu thị trường Robotics AI, được thúc đẩy bởi một cơ sở công nghiệp mạnh mẽ và tập trung vào tự động hóa và hiệu quả, đang thúc đẩy việc áp dụng công nghệ robot AI trên các lĩnh vực khác nhau, bao gồm sản xuất, chăm sóc sức khỏe, hậu cần, nông nghiệp và quốc phòng.
Châu Á-Thái Bình Dương (APAC):
Khu vực châu Á-Thái Bình Dương thống trị thị trường AI toàn cầu với 44,6% vào năm 2023. Các yêu cầu quy định và mối quan tâm về an toàn đang thúc đẩy việc áp dụng công nghệ AR (thực tế tăng cường). Khi các quy định an toàn trở nên nghiêm ngặt hơn, các nhà sản xuất ô tô đang chuyển sang các hệ thống hỗ trợ lái xe dựa trên AR để nâng cao nhận thức tình huống và giảm sự mất tập trung của người lái.
Ở khu vực châu Á-Thái Bình Dương, Trung Quốc chiếm 19,4% doanh thu thị trường Robotics AI. Việc phát triển cơ sở hạ tầng và cơ sở hạ tầng nhanh chóng ở Trung Quốc đang thúc đẩy việc áp dụng các robot AI trong xây dựng, hậu cần và các sáng kiến thành phố thông minh. Robot AI được triển khai trong các dự án xây dựng để nâng cao hiệu quả, an toàn và độ chính xác, giảm thời gian xây dựng và chi phí, đồng thời tăng cường chất lượng và tính bền vững. Trong các kế hoạch thành phố thông minh, robot được hỗ trợ AI được sử dụng để giám sát an ninh, quản lý giao thông công cộng và giám sát môi trường, giúp tạo ra môi trường đô thị hiệu quả hơn, bền vững và có thể sống được.
Thị trường Robotics AI của Ấn Độ dự kiến sẽ tăng trưởng nhanh nhất trong giai đoạn dự báo. Chính phủ Ấn Độ đang tập trung vào chuyển đổi và đổi mới kỹ thuật số thông qua các sáng kiến như Chương trình Chiến lược AI và Digital Ấn Độ quốc gia, đang thúc đẩy tăng trưởng thị trường. Những sáng kiến này nhằm mục đích tận dụng công nghệ AI và robot để giải quyết các thách thức xã hội, thúc đẩy tăng trưởng kinh tế và cải thiện chất lượng cuộc sống của công dân. Sự hỗ trợ của chính phủ cho nghiên cứu, phát triển và nhận con nuôi của chính phủ đã tạo ra một môi trường thuận lợi cho tăng trưởng thị trường, thúc đẩy sự hợp tác giữa các ngành công nghiệp, học viện và các cơ quan chính phủ để tăng tốc đổi mới và áp dụng công nghệ.
Châu Âu:
Châu Âu giữ một vị trí quan trọng trong thị trường robot toàn cầu, đặc biệt là trong lĩnh vực robot công nghiệp. Theo dữ liệu từ Fortune Business Insights, Châu Âu là thị trường khu vực lớn thứ hai cho các robot công nghiệp trên toàn cầu, với CAGR dự kiến là 14,1% trong giai đoạn dự báo.
Ở châu Âu, Đức là thị trường robot lớn nhất. Vào năm 2022, khoảng 26, 000 robot đã được lắp đặt ở Đức, tăng trưởng 3% so với năm trước, chiếm 37% tổng số cài đặt của EU. Ý đứng thứ hai với gần 12, 000 robot được cài đặt vào năm 2022, cho thấy mức tăng trưởng 10% hàng năm, đánh dấu mức cao lịch sử và chiếm 16% tổng số cài đặt của EU. Pháp đứng thứ ba, với tổng số 7.400 cài đặt vào năm 2022, tăng 15%. Tây Ban Nha và Ba Lan cũng cho thấy sự tăng trưởng mạnh mẽ trong việc lắp đặt robot, với mức tăng 12% và 9%, tương ứng, trong 9 năm qua.
Về các ứng dụng công nghiệp, lĩnh vực sản xuất ô tô là ứng dụng lớn nhất cho robot công nghiệp ở EU, chiếm 38,7%. Thị trường robot dịch vụ châu Âu cũng đang phát triển nhanh chóng. Theo báo cáo của Mordor Intelligence, thị trường Robot dịch vụ châu Âu dự kiến sẽ tăng trưởng với tốc độ CAGR khoảng 14% từ năm 2021 đến 2026. Việc áp dụng các robot dịch vụ trong các lĩnh vực như lĩnh vực thực địa, hậu cần và xây dựng đang mở rộng, đặc biệt là trong các ứng dụng làm sạch và quân sự chuyên dụng. Đức, với tư cách là thị trường robot lớn nhất châu Âu, không chỉ dẫn đầu trong các robot công nghiệp mà còn trong lĩnh vực robot dịch vụ.
2.3 Những người chơi chính và các chiến lược cạnh tranh
Sự tham gia của gã khổng lồ công nghệ:
Các đại gia công nghệ toàn cầu đang bước vào lĩnh vực tình báo hiện thân, thúc đẩy phát triển công nghiệp. Người sáng lập Nvidia, Jensen Huang nhấn mạnh tại Triển lãm Điện tử tiêu dùng năm 2025 (CES) rằng "biên giới tiếp theo của AI được thể hiện AI" và dự đoán rằng "khoảnh khắc chatgpt" đối với các robot hình người có mục đích chung sẽ sớm ra mắt. Tesla đang nhắm đến việc sản xuất trên 10, 000 robot hình người vào năm 2025 để lãnh đạo ngành công nghiệp. Openai cũng đang tích cực đầu tư và hợp tác trong lĩnh vực tình báo hiện thân.
Các công ty robot:
Một số công ty robot đã có những tiến bộ đáng kể trong trí thông minh thể hiện. Các robot hình người như Atlas của Boston Dynamics, Digit Agility Robotics 'và Walker X của Ubtech liên tục đột phá trong công nghệ và ứng dụng. Các công ty Trung Quốc như Estun, Ecovacs, Tianzhihang và Reeman cũng đang tích cực đầu tư vào nghiên cứu và phát triển các robot thông minh được thể hiện.
Chiến lược cạnh tranh:
Hợp tác công nghệ: Các công ty đang tăng cường hợp tác công nghệ để thúc đẩy sự phát triển của trí thông minh được thể hiện. Ví dụ, Openai và hình AI cùng phát triển Robot Neo, kết hợp các nguồn lực của cả hai bên để tăng tốc phát triển sản phẩm.
Tích hợp dọc: Một số công ty đang áp dụng một chiến lược tích hợp dọc để tối ưu hóa các cấu trúc chi phí và cải thiện khả năng cạnh tranh của sản phẩm. Tesla, ví dụ, phát triển các chip AI của riêng mình để tối ưu hóa chi phí và hiệu suất của robot Optimus, nâng cao khả năng cạnh tranh thị trường của nó.
2.4 Phân tích phân khúc
Các tính năng và ứng dụng Robot hình người
Tính năng kỹ thuật: Mức độ tự do cao trong cấu trúc cơ học, kiểm soát chuyển động sinh học, thích ứng môi trường phức tạp
Sản phẩm điển hình: Tesla Optimus, Boston Dynamics Atlas, Agility Robotics Digit, Unitree H1
Kịch bản ứng dụng chính: Sản xuất công nghiệp, dịch vụ gia đình, chăm sóc y tế, tương tác với con người
Triển vọng thị trường: Theo GGII (Viện nghiên cứu công nghiệp Robot Robot), thị trường robot hình người toàn cầu dự kiến sẽ vượt quá 20 tỷ đô la vào năm 2030, với thị trường của Trung Quốc dự kiến sẽ đạt 5 tỷ đô la (dựa trên Trung Quốc chiếm 25% thị trường robot dịch vụ toàn cầu).
Các tính năng và ứng dụng robot kỹ thuật số của con người
Tính năng kỹ thuật: Khung xe robot thông minh + màn hình hiển thị (con người kỹ thuật số) kết hợp với AI, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và công nghệ tương tác đa phương thức, có khả năng mô phỏng con người thực sự cho giọng nói, văn bản và tương tác trực quan.
Kịch bản ứng dụng chính:
Tiếp nhận doanh nghiệp: Chào đón du khách trong các hành lang của công ty và cung cấp giới thiệu của công ty, chỉ đường phòng họp, v.v.
Điều hướng trung tâm và triển lãm: Đóng vai trò là hướng dẫn thông minh để giới thiệu sản phẩm và hiển thị thông tin thương hiệu.
Chính phủ/Ngân hàng/Khách sạn Dịch vụ: Cung cấp tư vấn chính sách, hướng dẫn kinh doanh và giải thích các quy trình tự phục vụ.
Dịch vụ thông tin của tổ chức y tế: Giúp bệnh nhân truy vấn đăng ký, địa điểm khoa và điều hướng bệnh viện.
Sự kết hợp giữa con người và robot kỹ thuật số đã tự động hơn 50% vị trí trong bàn làm việc mặt trận doanh nghiệp, điều hướng và dịch vụ khách hàng. Dự kiến hơn 80% trung tâm lớn và bàn làm việc của công ty sẽ áp dụng robot kỹ thuật số thông minh trong năm năm tới.
Nhu cầu thị trường của Trung Quốc đối với con người kỹ thuật số + robotđang phát triển nhanh chóng, đặc biệt là trong các ngành công nghiệp chính phủ, ngân hàng, chăm sóc sức khỏe và thương mại. Khối lượng lô hàng của robot con người kỹ thuật số ở Trung Quốc dự kiến sẽ tăng 35% hàng năm từ năm 2025 đến 2030.
Nghiên cứu trường hợp: Triển khai REemanRobot kỹ thuật số của con người tại quầy lễ tân
Một công ty công nghệ đã triển khai một robot con người kỹ thuật số Reeman khi tiếp nhận. Robot tự động chào đón khách truy cập và tham gia vào cuộc trò chuyện thông qua AI Voice và con người kỹ thuật số trên màn hình hiển thị.
Quá trình:
Mục nhập của khách →Robot chủ động chào đón khách truy cập và hỏi mục đích của chuyến thăm.
Hướng dẫn điều hướng →Robot tự động hướng dẫn khách đến phòng họp hoặc khu vực văn phòng.
Giới thiệu của công ty →Robot có thể hiển thị lịch sử, sản phẩm và thông tin khác của công ty thông qua giọng nói và video.
Thời tiết/Tin tức/Yêu cầu kinh doanh →Khách truy cập có thể yêu cầu cập nhật thời tiết thời gian thực, tin tức và thông tin liên quan đến kinh doanh và robot cung cấp phản hồi.
Kết quả:
Thời gian chờ khách truy cập giảm 40%: Thời gian chờ đợi sự hỗ trợ đã giảm đáng kể.
Hiệu quả lễ tân được cải thiện 60%: Robot đã giúp hợp lý hóa quá trình đăng ký và các nhiệm vụ lễ tân khác.
Sự hài lòng của khách truy cập tăng 30%: Tương tác AI nâng cao dẫn đến trải nghiệm tốt hơn cho khách truy cập.
Hình ảnh thương hiệu công ty nâng cao: Việc sử dụng công nghệ tiên tiến và đổi mới đã thúc đẩy hình ảnh thương hiệu của công ty và giới thiệu các khả năng tiên tiến của nó.
Các tính năng và ứng dụng robot di động (AMR/AGV)
Tính năng kỹ thuật: Điều hướng tự trị (SLAM), Tránh trở ngại thông minh, Lập kế hoạch nhiệm vụ
Sản phẩm điển hình: Robot xử lý reeman, miR (robot công nghiệp di động), Hikvision AMR
Kịch bản ứng dụng chính: Hậu cần thông minh, Kho lưu trữ không người lái, Giao hàng y tế
Triển vọng thị trường: Theo nghiên cứu và thị trường, quy mô thị trường AMR là 6 tỷ đô la vào năm 2023 và dự kiến sẽ tăng lên 26 tỷ đô la vào năm 2030.
3. Thể hiện xu hướng công nghiệp robot thông minh
3.1 Tích hợp sâu của AI và trí thông minh được thể hiện
Sự tích hợp sâu sắc của trí thông minh được thể hiện và AI đang thúc đẩy robot từ "thực hiện chương trình" đến "ra quyết định tự trị", với các mô hình lớn, tính toán cạnh và cộng tác đám mây trở thành lực lượng thúc đẩy chính.
Các mô hình lớn trao quyền cho tối ưu hóa quyết định
AI tổng thể và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM): Các mô hình lớn như GPT -4 và DeepSeek tăng cường đáng kể khả năng của robot để hiểu các lệnh ngôn ngữ tự nhiên. Ví dụ: nền tảng RT-X của Google sử dụng LLM để cho phép các cánh tay robot phá vỡ các nhiệm vụ phức tạp (ví dụ: "TIDY UP AROM") và tự chủ thực hiện các bước. Điều này đã được áp dụng trong các nhiệm vụ như quần áo gấp và lắp ráp chính xác.
Các mô hình đầu cuối và ra quyết định phân cấp: Các mô hình từ đầu đến cuối, chẳng hạn như Google RT -2, nhận thức trực tiếp ánh xạ đến các hành động, trong khi các mô hình phân cấp (như Hình 01) của Openai) làm giảm các yêu cầu tính toán bằng cách mô đun hóa các tác vụ, đẩy nhanh việc khái quát hóa các nhiệm vụ phức tạp.
Hợp tác trên đám mây và điện toán cạnh
Công nghệ điện toán 5G và Edge hỗ trợ xử lý dữ liệu thời gian thực. Robot kho, thông qua các mô hình AI cục bộ, đáp ứng nhu cầu hậu cần động, cải thiện hiệu quả 40%.
Mô hình "GeniiOperator -1" từ Zhiyuan Robotics tích hợp các mô hình lớn đa phương thức với các hệ thống chuyên gia lai, hỗ trợ các ứng dụng tổng quát mẫu và thực thể mẫu nhỏ, tăng cường đáng kể hiệu quả nhận thức môi trường.
3.2 Tiến độ thâm nhập của ngành
Tự động hóa và sản xuất là các lĩnh vực ứng dụng hàng đầu trong thị trường AI thông minh được thể hiện, với thị phần dự kiến là 27,1% vào cuối năm 2024. Các lĩnh vực này phụ thuộc rất nhiều vào hiệu quả, năng suất và hiệu quả chi phí. Robot tự trị và máy móc thông minh là các giải pháp cách mạng giúp đơn giản hóa các nhiệm vụ, giảm thiểu lỗi của con người và cải thiện độ chính xác sản xuất. Các robot tình báo thể hiện nhanh chóng thâm nhập vào các ngành công nghiệp cốt lõi như sản xuất, chăm sóc sức khỏe và bán lẻ, thúc đẩy chuyển đổi kỹ thuật số công nghiệp. Các lĩnh vực khác nhau đang chấp nhận các công nghệ này để giảm chi phí vận hành trong khi tăng sản lượng, khiến chúng trở thành trình điều khiển quan trọng trong thị trường cạnh tranh.
Chế tạo:
Nhà máy thông minh và robot hợp tác: AMR (robot di động tự trị) Xử lý vật liệu tự động hóa trong sản xuất xe hơi. Robot hình người Optimus của Tesla được lên kế hoạch để sản xuất hàng loạt vào năm 2025, nhằm thay thế các nhiệm vụ lắp ráp lặp đi lặp lại.
Nhu cầu sản xuất linh hoạt: Nghiên cứu về Trùng Khánh chỉ ra rằng nhu cầu về các robot tình báo được thể hiện trong các ngành công nghiệp sản xuất ô tô và thiết bị tập trung vào việc lắp ráp chính xác và kiểm tra chất lượng. Đến năm 2027, sự thâm nhập robot công nghiệp dự kiến sẽ đạt 35%.
Chăm sóc sức khỏe:
Robot phẫu thuật và phục hồi chức năng: Trong 2 0 23, thị trường robot y tế của Trung Quốc đạt 10,8 tỷ nhân dân tệ. Robot phẫu thuật Da Vinci đã hoàn thành hơn một triệu ca phẫu thuật xâm lấn tối thiểu với độ chính xác là 0,1mm. Robot phục hồi chức năng (ví dụ: rewalk exoskeleton) giúp làm tê liệt bệnh nhân lấy lại khả năng đi bộ.
Lão hóa dân số lái xe chăm sóc nhu cầu robot: Với hỗ trợ chính sách, sự phát triển của robot chăm sóc người cao tuổi đang tăng tốc. Ví dụ, robot dịch vụ cộng đồng có thể cung cấp chăm sóc hàng ngày và giám sát sức khỏe.
Bán lẻ:
Mua sắm thông minh và giao hàng không người lái: Robot Pepper tăng cường hiệu quả mua sắm trong các trung tâm của Nhật Bản thông qua nhận dạng cảm xúc và tương tác giọng nói, cải thiện sự hài lòng của khách hàng lên 25%. Robots logistic (ví dụ: Geek+ AMR) giảm 40%chi phí trong kho.
Trí thông minh bán lẻ ngoại tuyến: Robot con người kỹ thuật số (e.g., ReemanRobot kỹ thuật số của con người) Tích hợp công nghệ con người kỹ thuật số 3D để hiển thị thương hiệu tự động và yêu cầu của khách hàng trong các trung tâm. Thị trường con người kỹ thuật số toàn cầu dự kiến sẽ vượt quá 150 tỷ đô la vào năm 2028.
3.3 Những đột phá về công nghệ và triển vọng thị trường
Cổ tràng công nghệ và hướng dẫn đột phá
Nhận thức và thách thức tiêu thụ năng lượng: Các vấn đề như phức tạp về môi trường (ví dụ: mưa hoặc tuyết làm gián đoạn LIDAR) và thời lượng pin hạn chế của Optimus của Tesla (chỉ 4 giờ) vẫn chưa được giải quyết. Vật liệu sinh học (ví dụ, cảm biến linh hoạt Octobot của Harvard) và điện toán lấy cảm hứng từ não dự kiến sẽ thúc đẩy cải thiện hiệu suất.
Từng chai dữ liệu: Tổng quát hóa các kỹ năng duy nhất đòi hỏi hàng triệu điểm dữ liệu để đào tạo. Nền tảng mô phỏng thực tế ảo của Trung tâm đổi mới quốc gia, sản xuất 10TB dữ liệu hàng ngày, đang tăng tốc tiêu chuẩn hóa dữ liệu và chia sẻ mở.
Chính sách và tài xế vốn
Trung QuốcBáo cáo công việc của chính phủđã chính thức bao gồm "Trí thông minh thể hiện" trong kế hoạch công nghiệp trong tương lai. Thị trường dự kiến sẽ đạt 90 tỷ đô la vào năm 2030, với tốc độ tăng trưởng hàng năm (CAGR) hỗn hợp vượt quá mong đợi.
Các chính sách địa phương ở những nơi như Bắc Kinh và Thượng Hải tập trung vào R & D công nghệ và sự cởi mở kịch bản. Trung tâm đổi mới quốc gia đã thiết lập tiêu chuẩn bộ dữ liệu phổ quát đầu tiên (Robomind) để thúc đẩy tiêu chuẩn hóa ngành.
Xu hướng tương lai cho thập kỷ tiếp theo
Phần mềm và phần cứng đồng tiến hóa: Với những tiến bộ nhanh chóng trong các thuật toán và nền tảng đào tạo, phần cứng (ví dụ: cảm biến chính xác cao) vẫn bị giới hạn bởi các quy trình vật liệu. Các công ty cần ưu tiên xây dựng hệ sinh thái phần mềm (ví dụ: nền tảng mô phỏng).
Đạo đức và an ninh: Nếu các tác nhân thông minh được thể hiện vượt ra ngoài các ranh giới được xác định trước, các thuật toán cho các ràng buộc hành vi và quyền và trách nhiệm của người máy phải được thiết lập để ngăn chặn sự mất kiểm soát công nghệ.
Tiến bộ công nghệ trong AI và robot
Sự tiến bộ liên tục trong công nghệ AI và robot được thúc đẩy bởi tiến trình nghiên cứu trong các lĩnh vực như học máy và học sâu, góp phần phát triển các robot tự trị tiên tiến hơn. Sự tăng trưởng của thị trường học máy tiếp tục đổi mới trong các lĩnh vực này. Mặc dù các ứng dụng của robot điều khiển AI trong tự động hóa công nghiệp, việc thu thập dữ liệu và điều hướng tự trị đã hoạt động, các công nghệ này được thực hiện với độ chính xác và tốc độ cao hơn. Những tiến bộ trong công nghệ, kết hợp với những cải tiến về phần cứng robot và khả năng xử lý AI, chắc chắn sẽ thúc đẩy sự tăng trưởng của thị trường tình báo được thể hiện khi nhiều ngành công nghiệp tận dụng các hệ thống AI để giảm chi phí hoạt động.
Với nhận thức đa phương thức, tích hợp AI sâu và thâm nhập kịch bản dọc, các robot thông minh được thể hiện đang chuyển từ các phòng thí nghiệm sang các ứng dụng thương mại quy mô lớn, trở thành động cơ cốt lõi của ngành công nghiệp 4. {2}} và các xã hội thông minh.
4. Triển vọng trong tương lai của các robot AI hiện thân
4.1 Cơ hội phát triển tiềm năng
Đột phá thương mại hóa: robot hình người + AI để thay thế lao động lặp đi lặp lại
Robot hình người kết hợp với công nghệ AI có thể bắt chước ngoại hình và hành vi của con người, thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, đặc biệt là trong việc thay thế lao động lặp đi lặp lại và nguy hiểm. Vào năm 2023, thị trường robot hình người toàn cầu được định giá khoảng 2,16 tỷ đô la, với kỳ vọng sẽ tăng lên 32,4 tỷ đô la vào năm 2029.
Hậu cần thông minh: Tăng trưởng của xe nâng tự trị và robot kho
Trong lĩnh vực hậu cần, các robot thông minh được thể hiện như xe nâng tự trị và robot kho được sử dụng rộng rãi để cải thiện hiệu quả lưu trữ và vận chuyển trong khi giảm chi phí lao động. Dự kiến vào năm 2030, thị trường Robot Humanoid toàn cầu sẽ đạt 15,1 tỷ đô la, với tốc độ tăng trưởng hàng năm (CAGR) hỗn hợp vượt quá 56% trong khoảng thời gian từ 2024 đến 2030, thúc đẩy sự phát triển của robot hậu cần thông minh.
Dịch vụ công cộng: Ứng dụng sâu sắc trong chính phủ, chăm sóc sức khỏe và bán lẻ
Các robot thông minh thể hiện cũng đang ngày càng được áp dụng trong các lĩnh vực dịch vụ công cộng. Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, robot phẫu thuật đã được sử dụng để hỗ trợ các bác sĩ thực hiện các hoạt động chính xác. Vào năm 2020, thị trường robot phẫu thuật toàn cầu đạt 83,21 triệu đô la, với Mỹ, Châu Âu và Trung Quốc là ba thị trường hàng đầu, chiếm 55,1%, 21,4%và 5,1%thị phần. Ngoài ra, trong các dịch vụ của chính phủ và các kịch bản bán lẻ như hướng dẫn cửa hàng, robot được thể hiện đang cải thiện chất lượng dịch vụ và trải nghiệm người dùng.
Cơ hội thị trường
Thị trường Hệ thống AI được thể hiện cơ hội to lớn cho sự phát triển và đổi mới trong các ngành công nghiệp khác nhau. Một trong những lĩnh vực hứa hẹn nhất là tích hợp các hệ thống AI được thể hiện vào ngành công nghiệp ô tô. AI được thể hiện có thể tăng cường khả năng của các phương tiện tự trị, cho phép họ tương tác tự nhiên hơn với hành khách và phản ứng hiệu quả với môi trường lái xe động. Các hệ thống này cũng có thể cải thiện các hệ thống hỗ trợ lái xe nâng cao (ADA), cung cấp xử lý dữ liệu thời gian thực và ra quyết định, do đó tăng cường an toàn và hiệu suất của xe.
Một cơ hội quan trọng khác nằm trong lĩnh vực giáo dục, nơi các hệ thống thông minh thể hiện có thể biến đổi trải nghiệm học tập. Các robot giáo dục điều khiển AI và trợ lý ảo có thể cung cấp dạy kèm cá nhân, thích nghi với các phong cách học tập cá nhân và cung cấp nội dung giáo dục hấp dẫn. Các hệ thống này cũng có thể hỗ trợ giáo viên bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ hành chính và cung cấp những hiểu biết thời gian thực về hiệu suất của học sinh.
Trong ngành công nghiệp giải trí, các hệ thống thể hiện đang được khám phá để tạo ra những trải nghiệm tương tác nhập vai. Các nhân vật điều khiển AI và trợ lý ảo có thể tăng cường các trò chơi video, môi trường thực tế ảo và biểu diễn trực tiếp bằng cách cung cấp các tương tác thực tế và nội dung được cá nhân hóa.
Trong lĩnh vực công nghiệp, các hệ thống thông minh được thể hiện có thể tối ưu hóa các quy trình sản xuất, cải thiện kiểm soát chất lượng và tăng cường bảo trì dự đoán. Các hệ thống này có thể hợp tác với công nhân của con người để thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại hoặc nguy hiểm, đảm bảo an toàn và hiệu quả trong các hoạt động công nghiệp.
Với sự tiến bộ liên tục của công nghệ AI và robot, cùng với việc đầu tư và hợp tác ngày càng tăng giữa các công ty công nghệ và người dùng cuối, việc áp dụng các hệ thống AI được thể hiện trong các ứng dụng mới nổi dự kiến sẽ tạo ra cơ hội thị trường đáng kể trong những năm tới.
4.2 Những thách thức và chiến lược phản ứng
Quyền riêng tư dữ liệu và thách thức quy định
Vì các robot thông minh được thể hiện được triển khai rộng rãi, các vấn đề liên quan đến quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu đang trở nên nổi bật hơn. Luật bảo vệ dữ liệu nghiêm ngặt (như GDPR ở châu Âu) hạn chế triển khai thực tế các giải pháp AI, đưa ra các thách thức cho các nhà cung cấp giải pháp AI.
Để giải quyết thách thức này, các công ty cần tăng cường các biện pháp bảo vệ dữ liệu để đảm bảo quyền riêng tư của người dùng không bị vi phạm, trong khi tích cực hợp tác với các cơ quan quản lý để tuân thủ các luật và quy định liên quan.
Chi phí thực hiện cao
Việc phát triển, triển khai và chi phí bảo trì của các hệ thống AI cao, có thể vượt quá lợi ích dài hạn của tự động hóa AI. Điều này đặc biệt khó khăn đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ, vì nó tạo ra một rào cản để nhập cảnh. Để giảm chi phí, các doanh nghiệp có thể tập trung vào đổi mới công nghệ, sản xuất quy mô và hợp tác với các công ty chuỗi cung ứng ngược dòng và hạ nguồn để tìm các giải pháp tối ưu hóa chi phí.
Hệ sinh thái công nghiệp: Tích hợp chuỗi cung ứng và tiêu chuẩn hóa
Sự phát triển của các robot thông minh được thể hiện đòi hỏi một hệ sinh thái công nghiệp âm thanh, bao gồm cả tiêu chuẩn hóa và tích hợp chuỗi cung ứng. Hiện tại, chuỗi ngành công nghiệp robot hình người toàn cầu có tiềm năng rất lớn và nó có thể đạt quy mô thị trường nghìn tỷ đô la trong tương lai.
Để thúc đẩy phát triển ngành công nghiệp lành mạnh, các tiêu chuẩn kỹ thuật thống nhất cần được thiết lập để đảm bảo khả năng tương thích và khả năng tương tác giữa các sản phẩm từ các nhà sản xuất khác nhau. Ngoài ra, tích hợp chuỗi cung ứng phải được tăng cường để đảm bảo cung cấp ổn định các thành phần chính.
An toàn và đạo đức: Quyền riêng tư dữ liệu và rủi ro đạo đức
Việc sử dụng rộng rãi các robot thông minh thể hiện cũng đưa ra những thách thức về an toàn và đạo đức. Về quyền riêng tư dữ liệu, robot được yêu cầu xử lý một lượng lớn dữ liệu người dùng, điều này có thể dẫn đến vi phạm quyền riêng tư. Về mặt đạo đức, khả năng ra quyết định tự trị của robot có thể khơi dậy các cuộc tranh luận về đạo đức.
Để giải quyết các mối quan tâm, luật pháp, quy định và hướng dẫn đạo đức này nên được phát triển để điều chỉnh thiết kế, sản xuất và sử dụng robot, đảm bảo chúng phù hợp với các tiêu chuẩn đạo đức và đạo đức xã hội.
4.3 Tầm nhìn phát triển dài hạn
AI được thể hiện như thế nào sẽ thay đổi công việc và cuộc sống của con người
Việc phổ biến các robot thông minh được thể hiện sẽ thay đổi sâu sắc cách con người làm việc và sống. Tại nơi làm việc, robot sẽ đảm nhận các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, nguy hiểm và chính xác cao hơn, cải thiện năng suất và cho phép con người tham gia vào công việc sáng tạo hơn. Trong cuộc sống hàng ngày, robot sẽ trở thành trợ lý, cung cấp dịch vụ chăm sóc y tế, dịch vụ gia đình và nâng cao chất lượng cuộc sống.
Chuyển đổi ngành theo mô hình cộng sinh của con người
Với sự phát triển của các robot thông minh được thể hiện, một mô hình cộng sinh của con người sẽ dần hình thành. Con người và robot sẽ hợp tác để hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp, thúc đẩy việc tái cấu trúc và nâng cấp các ngành công nghiệp và tạo ra các mô hình kinh doanh mới và cơ hội việc làm.
20 năm tiếp theo: Từ tự động hóa đến trí thông minh tự trị
Trong 20 năm tiếp theo, các robot thông minh được thể hiện sẽ dần dần chuyển từ giai đoạn tự động hóa hiện tại sang giai đoạn trí thông minh tự trị. Với những tiến bộ trong công nghệ AI, robot sẽ có được khả năng học tập và thích ứng mạnh mẽ hơn, cho phép chúng hoàn thành các nhiệm vụ hoàn thành tự chủ trong môi trường phức tạp và năng động. Điều này sẽ tiếp tục mở rộng các kịch bản ứng dụng cho robot, thúc đẩy những thay đổi sâu sắc trong sản xuất và lối sống xã hội.
Tóm lại, tương lai của các robot thông minh thể hiện đầy đủ cơ hội và thách thức. Thông qua đổi mới công nghệ, hợp tác trong ngành và hỗ trợ chính sách, các robot thông minh được thể hiện sẽ có tác động sâu sắc đến xã hội loài người và mở một chương mới trong phát triển thông minh.
5. Kết luận
Thị trường robot thông minh hiện thân hiện đang có sự tăng trưởng nhanh chóng, với tốc độ tăng trưởng hàng năm dự kiến là hơn 20% trong thập kỷ tới. Sự tăng trưởng này chủ yếu được thúc đẩy bởi sự tích hợp và tiến bộ của các công nghệ như AI, 5G và Internet vạn vật (IoT), đã đẩy nhanh việc thương mại hóa các robot thông minh. Các công ty châu Âu và Mỹ thống trị thị trường cao cấp với lợi thế công nghệ của họ, trong khi các công ty Trung Quốc đang nhanh chóng tăng lên bằng cách tận dụng lợi thế chi phí.
Trong tương lai, với những đột phá công nghệ hơn nữa và nhu cầu thị trường ngày càng tăng, các robot thông minh được thể hiện sẽ đẩy nhanh sự thâm nhập của họ trong các lĩnh vực như ngành công nghiệp, chăm sóc sức khỏe, hậu cần và bán lẻ. Tuy nhiên, những thách thức công nghệ cốt lõi như nhận thức, tương tác và điều khiển chuyển động vẫn cần phải được khắc phục. Ngoài ra, các vấn đề như quyền riêng tư dữ liệu, mối quan tâm quy định, chi phí thực hiện cao và tiêu chuẩn hóa hệ sinh thái công nghiệp sẽ ảnh hưởng đến sự phát triển của ngành.
Nhìn chung, các robot thông minh được thể hiện dự kiến sẽ thay đổi sâu sắc cách con người làm việc và sống, thúc đẩy sự biến đổi công nghiệp theo mô hình cộng sinh của con người. Trong 20 năm tiếp theo, chúng tôi sẽ chứng kiến sự đổi mới và phát triển liên tục trong lĩnh vực này.
Tài liệu tham khảo
Nghiên cứu Grand View. (ND). Quy mô thị trường tầm nhìn máy tính, báo cáo phân tích chia sẻ & xu hướng. Lấy từhttps://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/computer-vision-market
Nghiên cứu Grand View. (ND). Báo cáo thị trường robot trí tuệ nhân tạo (AI). Lấy từhttps://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/artificial-intellect-ai-robotics-market-report
Statista. (ND). Nhận dạng giọng nói - Trên toàn thế giới. Lấy từhttps://www.statista.com/outlook/tmo/artificial-intellect/computer-vision/speech-recognition/worldwide?utm/
Viện nghiên cứu ngành công nghiệp tiền đạo. (31 tháng 8 năm 2023). 2023 Trung Quốc là hiện thân của báo cáo nghiên cứu thị trường và nghiên cứu đầu tư của ngành công nghiệp AI. Lấy từhttps://bg.qianzhan.com/report/detail/300/
Penriver. (Ngày 5 tháng 3 năm 2025). Khái niệm, các yếu tố chính, khó khăn và tiến bộ đột phá của AI được thể hiện. Blog CSDN. Lấy từhttps://blog.csdn.net/penriver/article/details/136287650