全球协作机器人产业发展白皮书 2025 2025 ——具身智能时代的技术突破与产业重构 � � �版权声明�� � 本白皮书版权为北京铂睿德佳信息服务有限公司（����睿工业）所有，如引 用报告内容进行对外使用，所产生的误解和诉讼由引用方自行负责，本公司不承 担责任。� 未经本公司同意，不得以任何形式将本报告出借、转售、出租、网上发布或 用作其他商业用途。凡使用本报告者均受本条款及本报告一切有关版权之条款约 控制、一体化关 节、传感器融合等核心技术上的积累，为以人形机器人为代表的其它具身智能载 体突破量产瓶颈提供了坚实支撑，成为连接“技术突破”与“量产落地”的核心 纽带。� ���� 年，各大协作机器人厂商，在产品的软硬件智能化升级展开激烈竞逐， 运动控制、力觉感知、机器视觉、应用工艺等技术不断突破，协作机器人在复杂 场景与精密作业中的应用边界被大幅拓展。� 传统工业领域，协作机器人在汽车、电子、金属制品、食品饮料等行业的渗 非工业领域则是协作机器人另一个竞争新高地，相关市场份额正在快速放大。 各厂商通过 �� 大模型及各类传感器提升产品的智能化、人性化、便捷化，在康 复理疗、新零售、教育等非工业领域均有不同程度的突破。除此之外，协作机器 人正在更多新的细分场景如新能源汽车充电、无人机充电、特种巡检、农业采摘 等实现应用落地。� 本书将从多方面客观阐述具身智能时代下的协作机器人产业发展现状及趋 势，旨在帮

4 5 2. 发展与态势 2.1 最新进展 随着深度学习、生成模型与强化学习等 技术的突破，人工智能不仅能从海量数据中 识别人类难以察觉的复杂模式，更展现出自 主提出科学假设、设计实验方案、优化研究 路 径 的 惊 人 能 力。DeepMind 推 出 的 AlphaFold 31 突破性地实现了对几乎所有分 子类型的蛋白质结构预测，提高了蛋白 - 配 体相互作用预测的准确度，为新药研发、疫 程，研发用于无机粉末固态合成的自动实验 室 A-Lab，显著提高了材料合成效率 6。 2.2 前沿科学问题与突破路径 2.2.1 如何构建跨尺度的科学智能模型 科学研究涉及从原子尺度到宏观系统的 跨尺度建模，但当前 AI 模型通常仅适用于 单一尺度，缺乏有效的多尺度耦合机制。 为了解决这一挑战，可以从以下几个方 面寻找突破路径： 利用物理模型与 AI 的耦合建模，将已 知的物理规律嵌入到 AI 模型中构建跨尺度 模型依赖大规模训练数据，而高质量 的科学数据往往有限。在数据有限的情况下， 模型可能无法学习到有效的特征，难以适应 新的领域或任务，限制了其在实际科学问题 中的应用。 为了解决这一挑战，可以从以下几个方 面寻找突破路径： 利用生成式模型生成高质量科学数据， 补充数据稀缺领域的样本多样性。通过预训 练跨领域基础模型，结合小样本学习技术， 快速适应新任务或学科场景 2.2.3 如何利用 AI 拓展科学发现的创新

百思特赋能机器人企业变革 15 人形机器人自 20 世纪 70 年代发展至今，一直是人类致力于突破的重要技术领域。由于其外观与行为高度拟人化，人形 机器人能够在许多领域替代人类完成任务，尤其是在高危行业，如消防救火、矿井巡查与作业、高架桥检修、有毒有害环 境检测等。近年来，随着人工智能和硬件技术的突破性进展，人形机器人有望为各行各业带来新质生产力变革。 2024 年工业领域变革显著：汽车制造 年工业领域变革显著：汽车制造车间，机器人与产线融合适配柔性生产；3C 行业，与工人协同精密组装；金属制 品领域，借 AI 优化流程，新能源汽车与电子产业回暖夯实共生基础。 医疗场景共生更具突破，AI 驱动的骨科关节手术机器人，以毫米级精准与标准化操作成医生 “搭档”，术前规划路径、术 中抵消误差、术后复盘优化，推动诊疗从 “经验驱动” 转向 “数据驱动”。 虽人形机器人面临软硬件协同、成本控制、伦理监管等挑战，工 机器人产业规模扩张与结构升级 2025 年 8 月，国际数据公司（IDC）发布的全球与中国机器人市场 预测报告，勾勒出产业爆发式增长的清晰轨迹：到 2029 年，全球 机器人市场规模将历史性突破 4000 亿美元，这一数字较 2024 年 实现近三倍增长，彰显出全球产业数字化转型与技术迭代的双重 驱动效应。其中，中国市场凭借全产业链布局、持续技术创新与庞 大应用需求的三重优势，将占据近半份额，进一步巩固全球机器

HaLow 产业链分析 ����������������������������������������� 13 A 国际厂商：技术先发，聚焦高价值场景突破 ��������������������������� 13 B 国产厂商：单点突破，依托供应链与生态拓展市场���������������������� 13 二、蓝牙产业链与主要玩家梳理������������������������������� 规模化渗透、Wi-Fi 7 加速商用落地的关键迭代期，标准演进的代际 特征与市场需求的分层特征形成鲜明呼应，产业链各环节围绕性能升级、成本优化与场景适配展开深度博弈，整体呈现“技 术迭代提速、市场结构分化、国产化逐步突破、场景应用深化”的核心现状。 从技术标准迭代来看，Wi-Fi 已完成从“速率提升”向“高可靠、多连接、低时延”的价值跃迁。Wi-Fi 5（802.11ac）仍 占据存量市场主导地位，Counterpoint 赋能的智能网络优化等技术也将逐步落地，比如新华三的 AI Wi-Fi 解决方案已实现 20 万人并发接入，网络利用率提升 至 92%。 市场层面，国产化进程将持续加速，预计 2025 年国产 Wi-Fi 芯片自给率将突破 35%，本土企业将在物联网、工业控 制等细分场景形成更强的竞争力。 场景层面，Wi-Fi 将与 5G-A、TSN、Matter 等技术深度融合，构建“消费级 + 产业级”双循环应用生态；同时低功耗技术（如

2030 白皮书 在人类历史进程中，从农业革命到工业革命，再到当前的信息革命和智能革命阶段，科学 技术扮演了最重要的作用。未来 5 到 10 年，随着人工智能、通信、虚拟现实等新一代信息技 术的突破和广泛应用，我们正加速迈进一个万物感知、万物互联、万物智能的世界，它将重塑 我们的数字生活和生产，推动各行各业的数字化转型。 在这个宏大的历史进程中，操作系统仅仅只有不到 70 年的历史，但其自诞生以来，不断 ��������������������������������������������������������� - 3 - 行业趋势 鸿蒙 2030 白皮书 1.1 人工智能技术出现革命性突破，智能时代加速到来 人工智能（Artificial Intelligence，AI）被誉为是 21 世纪社会生产力最为重要的赋能技术， 正以惊人的速度渗透进各行各业，推动一场新的生产力与创造力革命，深刻影响着我们的生活。 际象棋比赛中首次战胜人类世界冠军，展 示了 AI 在策略计算方面的卓越能力；人工智能在图像识别方面的准确性已经超越了人类，让 我们见证了机器感知世界的巨大潜力；人工智能更是在科学研究中取得了显著突破，如蛋白质 结构预测，它极大地推动了生物学和医学领域的研究进程。这些里程碑式的事件共同证明了人 工智能技术的飞速进步，并预示着其将在未来社会扮演更加重要的角色。 而 2022 年 11 月 ChatGPT

动算力成为 可“一点接入、即取即用”的社会级普惠服务。 光计算作为后摩尔时代的新型计算范式，具有大带宽、低能耗、 抗干扰、高并行等特点，在处理人工智能、信号处理等任务方面具有 独特优势，有望突破传统电子计算的效能瓶颈，成为未来算力网络的 新型智能算力底座，支撑 AI+时代大模型的高效训推和创新应用。 本白皮书详细阐述了光计算的发展背景、内涵、总体技术架构与 技术路线，并针对当前光计算面临的问题及解决方案进行了系统性分 析。光计算的发展成熟需要产学研用各方凝心聚力，中国移动愿与业 界合作伙伴一道，共同攻关光计算关键技术，孵化创新应用，加速光 计算从“实验室”到“产业化”进程，推动光计算技术成熟和生态繁 荣，助力我国实现算力技术的“换道突破”和产业的“弯道超车”。 中国移动 面向新型智算的光计算白皮书（2025） IV 目 录 前 言............................................... 府工作报告中，将超高速混合光子集成芯片列为攻关突破方向，推动湖北省科技 创新与产业创新。 从国家到地方，一系列政策举措形成了强大的政策合力，为光计算产业的蓬 勃发展营造了良好的政策环境，助力我国在光计算领域抢占国际竞争制高点。 1.2. 技术背景 人工智能技术的深度应用与模型规模的持续扩张，推动智能算力需求进入爆 发式增长阶段。近年来，以深度学习为核心的人工智能技术取得了突破性进展， 广泛应用于图像识

能网络，提升云网运营自智水平，重塑业务流程，改善用户体验。 随着网络基础设施能力的持续提升，AI、数据、大模型与网络加 速融合，万兆接入需求以及智能应用场景大量涌现。当前，云游戏用 户已突破 1.8 亿，云手机用户过千万，多省市发布万兆套餐。同时， 根据权威机构预测，到 2033 年，AI 相关流量将占全球网络总流量的 3 Ⓒ中国电信版权所有 62%，AI 正 方向演进，进一步拓展行业应用边界，提供如家庭安全、地震预警、 周界安防等增值服务。 3）天地海融合：通过多维网络融合技术，实现天基光网（卫星 通信）、空基光网（空中平台）、陆地光网与海洋光网的有机协同。 推动光网络向空天延伸，突破传统地理边界限制，构建覆盖天地海的 全域无缝连接、立体化布局的下一代光网络体系。通过多层次、多形 态网络的互补协同，全面实现天地海融合的泛在连接与资源高效协同， 支撑全场景、全业务的应用落地。 OCS。智算中心内外融合网络初步具备跨域算力调度能力，开 展算网协同运营平台试点，实现算力资源状态感知、按需编排、统一 调度。探索为政企客户提供“网络+算力”的新型服务模式。 工业 PON 光网络：面向垂直行业，突破高速实时全光现场网络 关键技术，推进通信技术（CT）/运营技术（OT）的深度融合；构建 PON 网络层次化开放能力，研制全光工业组态软件，推进工业 PON 的落地应用。 5）光网络智能化

................................................................................... 160 （四） 关键技术取得突破 ......................................................................................... 165 （五） .................... 45 图 28：全球数智企业发展格局的三个层次 ................................... 46 图 29：全球数智技术创新突破的主要方向 ................................... 48 图 30：主要的数据分析方法与应用 ................................... 增长、数智企业梯度发展、数智技术创新突破、可信流通渐 成趋势、数智应用工具丰富、数据安全得到重视，面向人工 智能的产业链已经形成。美国、欧盟、英国、日本、韩国等 世界各国，在促进数智产业发展方面表现出不同特点。 三、我国数智产业发展成绩斐然 我国数智产业已取得七项成绩，包括：产业政策持续完 善、产业规模快速壮大、资源规模迅速增长、关键技术取得 突破、企业梯度正在形成、数据与人工智能形成飞轮效应、

能的应 用和发展标定了最广阔、最迫切的需求场景。 正是基于这样的初心与担当，我们梳理了多年来的系统性的经验与思考，形 成了这份关于工程智能的白皮书。书中聚焦工程智能的核心，详细阐述了从单点 突破到规模化赋能的实现路径。我们希望通过这份白皮书，为工程智能领域的研 究者和从业者提供一套系统的认知框架与实践参考，更希望能吸引更多有志之士 加入进来，共同破解难题、凝聚共识。 工程智能是新质生 ©同济大学工程智能研究院版权所有。如需引用，请注明出处。 iii 序二：从先进技术到新质生产力 华先胜 （同济大学工程智能研究院执行院长、同济大学长聘特聘教授、IEEE Fellow） 人类文明的每一次跃迁，都与工程领域的突破紧密相连。从金字塔到空间站， 从蒸汽机到互联网，工程不仅是塑造物质世界的强大能力，更是推动社会进步的 基石引擎。然而，当我们步入一个日益复杂、高度互联的时代，传统工程学正面 临前所未有的挑战： 工程领域智能化转型的关键驱动力，也是应对日益复杂工程挑战的全新范式。工 程智能的核心目标，是通过平台化架构实现对工程领域规模化赋能，涵盖技术研 发、领域创新、人才培养与产业落地四个规模化维度，推动从“点”上的单一场 景突破，扩展到“线”上的共性问题覆盖，最终构建“面”上的学科平台重塑。 这一进程不仅将极大提升传统工程的效能与范畴，更为人工智能的规模化应用提 供了不可或缺的真实世界场景和价值闭环锚点，推动其从先进技术真正转变为驱

法 迭代等前沿领域的核心基础设施，并以惊人的速度从万卡向十万卡级 规模演进。随着单节点算力突破每秒百亿亿次，这类超大规模集群的 极致计算能力对互连链路带宽、延迟和功耗提出了极其严苛的要求。 传统基于铜介质的电互连方案，正面临 “带宽墙”、“延迟墙”及 “功耗墙”等三重严峻挑战：单通道速率难以突破400Gbps，传输延 迟高达数微秒，单机架互连功耗占比更是超过40%，这一系列瓶颈已 成 同时，全球智算中心规模触达十万卡级别，智算集群架构正经历 一场根本性变革，从传统单机八卡向超节点演变。超节点并非简单的 硬件堆叠，是一种通过极致性能的高速互连技术，将数十乃至上千颗 GPU芯片集成于单个或多个机柜的集群系统，突破传统设备算力瓶颈， 显著降低多芯片并行计算的通信损耗，实现大模型训练与推理效率的 飞跃。 1.2. 大规模智算集群呼唤“光进电退”技术 目前，超节点智算集群展现出三大技术特性，一是互连性能高， ] 首先，铜缆的局限性体现在其距离限制。受限于信号衰减，铜缆 的有效传输距离极其有限。例如，在极短的10厘米PCB走线中，100Gbps 的速率就足以造成超过15dB的插入损耗，导致信号失真率突破5%。当 GPU跨越多机柜时，距离超过10米的情况下，信号衰减与功耗问题更为 面向大规模智算集群场景光互连技术白皮书 (2025) 4 突出。其次，功耗激增是另一核心痛点。在800Gbps及以上的高速传输