本报告中的“机器人+人工智能”指的是建模优化、机器视觉、 语音交互、机器学习、深度学习等人工智能技术应用于机器人上的智 能体。其工业应用包括两个层次，一是嵌入各类智能软硬件的机器人 产品在生产操作、物流配送等典型工业场景中的应用，二是智能化的 工业控制平台通过集成人工智能技术与工业机器人等设备，在产线优 化和试验验证等群体智能场景中的应用。 本报告分为研究背景、技术趋势分析、应用现状分析和前景展望 ............... 10 （一）应用场景：从生产操作向其他高附加值场景拓展 ..... 10 1、生产操作：从操作精度提升到自适应学习 .............. 11 2、物流配送：“识别+导航”模型组合适用于封闭生产场景 . 12 3、质量管理：机器视觉检测大量取代人工检测 ............ 12 4、安全管理：在部分重化工业存在一定需求 ........... ... 28 1、捷螺在半导体关灯工厂中的应用 ...................... 28 2、珞石机器人在消费电子行业的应用 .................... 29 3、追觅配送机器人在装备制造行业的应用 ................ 30 4、大族检测机器人在航空和汽车零部件行业的应用 ........ 31 5、乐聚人形机器人在电缆行业的应用 .........

500 3,000 2,500 2,000 1,500 1,000 500 0 ⾃动驾驶⻋辆 家⽤清洁机器⼈ ⼈形机器⼈ AGV和AMR ⽆⼈机 护理机器⼈ 商业清洁机器⼈ ⻝品和杂货配送机器⼈ 餐饮服务机器⼈ © 2024花旗集团 5 Citi GPS: 全球视⻆与解决⽅案 2024年12⽉ 内容 摘要与分析 6 技术进步 10 清洁与维护 19 交通运输 29 ⼈形机器⼈ 市 场的⼀半。我们分析了每个地区的数据直⾄2050年。 我们认识到增补与替代的担忧既不⼀致也不直接。例如，AVs可能会替代⼀些驾驶 职业（例如出租⻋），但⼀些驾驶职业涉及其他任务/服务（例如配送）。 配送）。 采⽤和渗透率将基于经济情况⽽变化。我们发现清洁领域的机会看起来很⼤（表1中 显⽰的1188万个清洁机器⼈预测表明清洁领域的采⽤机会是巨⼤的）。当看到类⼈ 机器⼈时，令⼈惊讶的是与美国最低⼯资标准（7 铺砖或涂漆。全球建筑劳动 ⼒规模庞⼤，但在⼯地中避开障碍物的挑战限制了我们的初始采⽤估计。 在零售业，机器⼈可以帮助整理货架、提供客⼾服务（如寻找物品）或清洁。⼈形机器⼈可 以帮助解决最后⼀公⾥的配送瓶颈，导航路径、楼梯、敲⻔或打开派送箱。 在酒店业，机器⼈已经在中国活跃，为酒店客房送货。 ⼈形机器⼈可以接⼿这项⼯作，并扩展⾄欢迎或协助酒店服务，例如下图所⽰的Kime⼈形机 器⼈⽤于调酒。 图33

基础设施 应用支撑资源 资金 资源 知识 数字化营销 数字化财务 数字化运营 数字化供应链 产品设计 工艺设计 计划调度 生产作业 质量管控 设备管理 数字化生产 仓储配送 服务产品 服务交付 服务能力 数字化服务 服务运行 - 7 成熟度要求 7.1 组织 组织能力域包括组织建设、转型战略、流程管理、变革管理4个能力子域。各能力子域的成熟度等级要求，应符合表2的规定。 实现组织在全球层面的 供应链协同和供应链风 险监测 GB/T 43439—2023 后 7.6 数字化生产 数字化生产能力域包括产品设计、工艺设计、计划调度、生产作业、质量管控、设备管理、仓储配送7个能力子域。各能力子域的成熟度等级要求， 应符合表7的规定。 表 7 数字化生产的成熟度要求 成熟度等级要求 能力子域 一级 二级 三级 四级 五级 产 品 设 计 a) 应根据用户需求，按照设 建柔性可重构产线，根据 订单、工况等变化实现产 线的快速调整和按需配 置，实现多种产品自动化 混线生产； e) 应用工业控制网络技术， 通过生产现场设备控制 系统，实现生产设备、仓 储配送、物流设备、质检 设备间的实时控制和高 效协同作业 a) 应基于数字化技术实现 生产过程非预见性异常 的自动调整； b) 宜实现生产资源自组 织、自优化，满足柔性 化、个性化生产的需求；

本、辅助构建高效、 快捷、智能化物流体系的关键因素。当前机器人在物流领域的应用主要 包括拣选机器人、叉取机器人、搬运机器人、料箱机器人等。人形机器 人的赋能能够在仓储、装卸、搬运、分拣、包装、配送等环节提升工作 效率和管理水平。例如，亚马逊近期在其仓库运营中，已经在测试由其 投资的公司Agility Robotics开发的人形双足机器人Digit，综合全面完 成主要包括卸载货车、搬运箱子、管理货架等任务，大幅提高了仓库作 地图，对环境感知、路线规划和运动导航能力将明显增强，可以更好地 适应可变环境，识别多点目标，自主调整路径并能够及时避障，能够赋 能物流领域分拣、搬运等工作。在无人运输场景，机器人实现从干线运 输到末端配送的全链路无人化。通过24小时不间断作业提高物流配送效率， 降低企业运营成本。 人形机器人在物流运输领域的未来发展趋势正从技术探索走向规模 化落地，其核心价值在于结合人类形态的灵活性与环境适应性，突破传 统自

地面基础设施，构建低空智联网这一数字基石， 实现全域信息的全面感知与资源的高效协同。 其核心价值在于动态优化空域资源分配、智能 规避冲突，从而保障安全、极致提升空域利用 与运营效率。 最终，该系统能面向物流配送、应急救援、 城市交通等多元场景，进行任务的智能调度与 全局规划，实现从“单点智能”到“整体最优” 的跨越，驱动低空经济生态的高效运行。 我们预计至 2035 年，家庭拥有私人飞行 器的愿景或将成为现实，城市交通将迈入“三 节点”。每户家庭配备与国家健康云相连的智 能健康终端，集成体征监测、语音交互和影像 模块。当居民出现不适时，家庭 AI 助手会调取 健康档案进行初步识别，必要时引导进入虚拟 诊疗空间，与远程医生对接，并自动完成药品 配送。依托高速网络与边缘计算，人们即使不 出家门，也能享受接近医院级别的体验。 这种模式让社区逐渐成为医疗服务的中心。 大多数常见病和慢病在社区即可得到管理，去 大医院反而成为例外。病人不再向医院集中， 联动的“移动诊所”，可以为行动不便的老年 人提供上门基础体检服务，车内配备的智能诊 断设备会将数据实时回传给小区医生。在应急 场景下，RoboTaxi 车队可以被一键调度，优先 执行药品配送、人员疏散等公共任务，成为城 市应急响应系统的敏捷终端。 未来场景：万物互联的“实时零售与服务” RoboTaxi 的车辆空间成为了线下零售和服 务的新载体。用户可以在电商平台下单后，预

将加速探索应用元宇宙、虚拟现实、机器人等新兴技术，以新一代智能 终端、智能体为载体的高价值新应用新场景加快拓展，数字技术赋能制 造、交通、物流、农业等产业转型新场景将深入探索，催生智能工厂、 自主调度、无人配送、智慧农场等一批高成长性新产业新赛道。二是行 业“人工智能+”技术创新将由试验探索走向规模化应用，基于“大模型 +小模型”协同的智能应用将有可能突破模型“幻觉”、事实性错误、理 解力局限等瓶颈 服务全链路效率革命。传统商圈数字化改造加速推进，智慧商店、人工 智能产品体验店等新型业态成为产业转型重要载体；“到店体验、线上 下单、零售到家”的全流程数字化链路全面打通，实现消费需求精准匹 配、服务资源高效调度与物流配送即时响应。 （六）数字企业出海“转向”，多元新兴市场协同并进 2025年，中国数字企业出海呈现多元化转向，重点加码新兴市场。 025 一方面，出海市场与赛道多元化加速扩展。“出海”目标国由发达地

机器人还可以用于模拟实验、演示科学原理、编程教育等教学场景， 丰富教学内容，为教育注入更多创新元素，激发学生的创造力和想象 力。 7）物流运输场景 人形机器人可以在仓储、装卸、分拣、包装、配送等环节提升工 作效率和管理水平。亚马逊正在测试 Agility Robotics 开发的双足机 器人 Digit，提升仓库作业效率，包括卸货、搬运和管理货架等任务。 人形机器人在物流运输行业的运用将助力物流产线的智能化升级，实 信息安全及伦理等方 面的基本技术准则，确保其交互过程中的安全性，保护用户隐私和数 据安全。这有助于推动人形机器人在复杂环境下的稳定运行、智能交 互以及精准操作，加速其在工业自动化生产、智能物流配送、医疗康 养服务等新业态新模式中的应用，为人形机器人与人工智能、大数据、 物联网、智能制造、网络安全、数据安全等新一代信息技术的深度融 合提供坚实技术基础，促进人形机器人产业生态的形成与发展。 能制造管理系统（MES）协同作业的应用案例 案例提供：深圳市优必选科技股份有限公司 （一）案例背景 一个典型的生产物流场景贯穿了原材料卸货、入库、仓储、分拣、 出库并配送至生产车间、加工成成品后、成品入库、仓储、分拣及出 货等多个场景，涵盖了物料的存储、分拣、搬运和配送四大功能。如 何实现全流程无人化，尤其是各流程之间的自动化无缝衔接，一直是 行业痛点。 78 （二）案例介绍（创新点） 1. 案例实施方案

自主的移动机器人，旨在安全地融入亚马逊员工工作的同一物理空间。Proteus 利用先 11 进的安全、感知和导航功能，完全自主地在仓库中移动。Proteus 是一款自主移动机器 人，可以在亚马逊配送中心拾取、运输和放下集装箱。该机器人设计用于在与人类工人 共享的空间内安全运行，并利用光、声音甚至物理运动来帮助附近的人了解其状态和意 图。 图 5：亚马逊全自主的移动机器人 Proteus（来源：【9】） 监控和控制。增强对智能仿真的使用可能有助于优化此用例。  一些运输提供商开始在以前被忽视的领域部署仿真功能，例如多承 运人包裹管理。这些支持跨订单和配送作的路线安排和合并说明。 它们还支持基于概率（而不是传统的确定性特征集）的承运商/配送 决策。  机器人提供商，尤其是仓库拣选/作机器人提供商，正在使用合成数 据来训练他们的系统进行对象识别。这是在此环境中使用的早期示 例。合成数据可以是 作过程缩短 10%以上的分拣时长， 平均提升 8%以上的产能；并通过数字孪生技术优化车辆路线规划，平均每一城市每月可节 省 500 条以上的线路。 顺丰的这一创新实质上是数字孪生基的智能仿真技术在配送中心的应用。其中结合人工智能 的智能仿真和建模是其核心技术。图 17 描绘了数字孪生智能仿真技术架构 图 17：顺丰数字孪生智能仿真技术架构（来源：【24】） 25 关于物流数字孪生和顺丰数字

初步流程标准化：实现运营流程 的初步标准化和可视化 • 手工数据录入：信息依赖手工输 入，准确性较低 • 分散、独立运营：各环节系统相 互隔离，协同效率低 • 全链路数据渗透：连接采购、仓 储、运输、配送等系统。 • 统一平台调度：构建云调度平 台，提升整体运营效率。 • 智能辅助决策：引入大数据对路 线、仓库布局等进行优化 • 全链路可视化跟踪：实现订单、 车辆、库存等全流程可视 • 16.7%，100 至 400 米范围内的地产溢价 约为 8.0%，而一个更加可靠和高效的地铁系统 有助于维持这一趋势。 » 统一的数字化平台为未来的服务（如非高峰时 段利用地铁进行城市物流配送）奠定了基础， 提高了最后一公里的效率和韧性。 » 经过验证的成功案例和交付模式大大降低了其 他城市采用新技术的风险，加速了城市交通的 全面现代化进程。 建议 轨道交通数字化没有统一的路径，各国可以根据自 货运集散地）都保持各自独立，其安全数据通 常呈碎片化状态。这种碎片化会导致不可接受 的可视化缺口。实时、跨模式的安全保障要依 赖于兼容协作的平台及安全的数据共享机制。 » 运营效率——提高仓储、运输和配送效率是物 流数智化转型的核心需求。要降低运营成本并 提高吞吐量，智能调度、自动化分拣、路线优 化、多系统协调都是必不可少的。然而，物流 存在多模式的特性，这对于运营效率有着原生 障碍 ：各物流流程都有各自的基础设施、规范

AI健康管理平台 （整合GLP-1减肥药+心血管健康服务，个 性化方案生成） 为客户提供个性化用药方案；用户健 康数据与Labcorp实验室测试结果联 动分析 DTC订阅制 （远程医疗+药物配送） 海外代表公司案例——Hims & Hers Health ◥ 核心业务领域 ➢ 性健康：提供包括勃起功能障碍治疗药物（如他达拉非咀嚼片）等产品，注重隐私保护和减少用户羞耻感，例如采用匿名包装设计。 利用仿制药供应链满足市场需求。 ◥ 商业模式 ➢ 订阅制与会员模式：90%以上收入来自订阅服务，用户可通过月度付费获取定期配送的药品及在线医疗服务，类似“药品领域的Costco”。 ➢ 直接面向消费者（DTC）：通过线上平台（网站和APP）完成咨询、处方开具及药品配送，减少中间环节，降低成本。 ➢ 供应链整合与贴牌生产：与仿制药厂合作生产自有品牌药品，通过精简SKU和大批量采购控制成本，同时提升品牌溢价。 工智能、物联网、大数 据等技术，实现 24 小 时无人值守的自助售药 服务。 •O2O/B2C 模式：AI 推 动线上线下深度融合， 通过分析用户线上浏览、 下单数据，结合线下门 店库存与客流量，智能 规划配送路线，实现高 效送药上门，提升用户 体验。利用自然语言处 理技术，AI 客服随时 解答用户用药咨询、药 品信息查询等问题，提 供全天候服务。 患者服务 •用药指导服务：AI 语 音助手或聊天机器人为