□苗仁濤
今年《政府工作報告》明確指出，“持續(xù)推進‘人工智能+’行動，將數(shù)字技術(shù)與制造優(yōu)勢、市場優(yōu)勢更好結(jié)合起來，支持大模型廣泛應(yīng)用，大力發(fā)展智能網(wǎng)聯(lián)新能源汽車、人工智能手機和電腦、智能機器人等新一代智能終端以及智能制造裝備”。當(dāng)前，全球科技革命與產(chǎn)業(yè)變革加速演進，智能機器人產(chǎn)業(yè)正成為重塑經(jīng)濟格局的重要力量。
近年來，我國智能機器人產(chǎn)業(yè)經(jīng)歷了從“跟跑”“并跑”到部分“領(lǐng)跑”的蛻變，正在實現(xiàn)從規(guī)模擴張向質(zhì)量引領(lǐng)的關(guān)鍵轉(zhuǎn)型，通過技術(shù)創(chuàng)新突破、生態(tài)體系優(yōu)化、應(yīng)用場景拓展與社會協(xié)同治理聯(lián)動，有望完成從“機器替代”到“人機共融”的變革。數(shù)據(jù)顯示，截至2024年底，全國智能機器人企業(yè)數(shù)量已突破45萬家，注冊資本超6.44萬億元，較2020年增長逾200%，不僅反映出智能機器人產(chǎn)業(yè)迎來投資熱潮，實現(xiàn)蓬勃發(fā)展，更折射出產(chǎn)業(yè)生態(tài)日趨成熟。從地域分布看，東部地區(qū)以66%的企業(yè)占比成為產(chǎn)業(yè)“黃金地帶”，依托長三角、珠三角的科研實力與產(chǎn)業(yè)鏈配套，形成了以工業(yè)機器人、服務(wù)機器人為核心的產(chǎn)業(yè)集群。此外，技術(shù)應(yīng)用場景的擴展也尤為顯著，如工業(yè)機器人已深入汽車制造、電子裝配等高精度領(lǐng)域，生產(chǎn)效率提升30%至50%;服務(wù)機器人則從家庭清潔、教育輔助滲透至醫(yī)療護理、康養(yǎng)服務(wù)，形成多元化應(yīng)用生態(tài)。
我國智能機器人產(chǎn)業(yè)的國際競爭力源于政策引導(dǎo)與市場驅(qū)動的協(xié)同效應(yīng)。在政策層面，我國率先將智能機器人提升至國家戰(zhàn)略高度，并在地方推進試點工作。不斷完善的政策體系既保障了資源集中投入，又通過場景開放倒逼技術(shù)迭代。例如，北京企業(yè)優(yōu)必選在比亞迪工廠的多機器人協(xié)同實訓(xùn)項目，正是政策支持與技術(shù)落地結(jié)合的典型案例。
產(chǎn)業(yè)鏈整合能力的突破，進一步鞏固了競爭優(yōu)勢。在核心零部件領(lǐng)域，國產(chǎn)化進程顯著提速，形成“研—產(chǎn)—銷”閉環(huán)，既降低了成本，又增強了供應(yīng)鏈韌性。數(shù)據(jù)顯示，2024年我國工業(yè)機器人國產(chǎn)化率首次突破50%。
場景驅(qū)動的創(chuàng)新路徑，凸顯了我國市場的獨特優(yōu)勢。區(qū)別于歐美實驗室導(dǎo)向的技術(shù)路線，我國企業(yè)聚焦于場景適配性創(chuàng)新。比如，有的AI大模型賦能國際車企等，形成“技術(shù)迭代—應(yīng)用反饋—場景擴展”的螺旋上升機制。
盡管成績顯著，我國智能機器人產(chǎn)業(yè)仍面臨多重瓶頸，存在技術(shù)短板等問題，考驗著產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力。在技術(shù)層面，高端環(huán)節(jié)的“卡脖子”問題尚未根治。運動控制算法、精密減速器、高精度傳感器等核心技術(shù)仍落后于ABB等國際巨頭。以人形機器人為例，單臺成本高達數(shù)十萬元，核心部件依賴進口的比例仍超過40%，嚴(yán)重制約規(guī)模化應(yīng)用。此外，行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體系滯后，數(shù)據(jù)隱私、安全評測等規(guī)范尚未統(tǒng)一，導(dǎo)致不同品牌設(shè)備難以互聯(lián)互通，生態(tài)碎片化問題突出。在市場層面，同質(zhì)化競爭加劇行業(yè)“內(nèi)卷”，國產(chǎn)廠商扎堆中低端市場，價格戰(zhàn)導(dǎo)致“增量不增收”現(xiàn)象較為普遍。2024年工業(yè)機器人銷量增長2.83%，但行業(yè)平均利潤率下降至8.5%，部分企業(yè)研發(fā)投入占比不足5%，長此以往，容易陷入“低端鎖定”困境。針對此，未來需聚焦關(guān)鍵，穩(wěn)妥施策。
一方面，聚焦核心技術(shù)攻關(guān)，突破“卡脖子”瓶頸。設(shè)立國家專項基金，重點支持具身智能、運動控制等底層技術(shù)研發(fā)。推動產(chǎn)學(xué)研深度合作，鼓勵高校設(shè)立機器人交叉學(xué)科，定向培養(yǎng)復(fù)合型人才。完善標(biāo)準(zhǔn)體系與開源生態(tài)，加快制定人形機器人分級分類標(biāo)準(zhǔn)，建立國家級多構(gòu)型場景數(shù)據(jù)庫，推動跨行業(yè)數(shù)據(jù)接口統(tǒng)一，解決智能家居、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)協(xié)同難題。
另一方面，優(yōu)化應(yīng)用場景與成本結(jié)構(gòu)。擴大政府采購試點，優(yōu)先在養(yǎng)老、應(yīng)急救援等民生領(lǐng)域推廣機器人應(yīng)用;支持核心部件生產(chǎn)基地建設(shè)，通過規(guī)模化生產(chǎn)降低硬件成本。構(gòu)建人機協(xié)同的社會治理框架，制定機器人倫理準(zhǔn)則與數(shù)據(jù)使用規(guī)范，建立算法透明化機制和公眾參與平臺。通過資助失業(yè)人員再培訓(xùn)，完善新興職業(yè)培養(yǎng)體系。
(原載2025年3月15日《經(jīng)濟日報》)
編輯：譚鵬
