AI落地挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)及算力問題仍較為突出，是阻礙AI落地的主要因素
G質(zhì)量的數(shù)據(jù)是AI算法模型成功的重要保障。目前，數(shù)據(jù)的獲取、標注到形成真正合適的數(shù)據(jù)仍占據(jù)AI解決方案的大部分資金與時間成本，同 時，數(shù)據(jù)的安全與確權(quán)問題也仍處于完善過程中。
對于AI的應(yīng)用，大量的智能算力需求以及網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)設(shè)施的建設(shè)也還不夠完善，這也是阻礙AI應(yīng)用規(guī)�；涞氐闹饕蛩刂�，智能算力建設(shè) 也是未來亟待解決的問題。
AI數(shù)據(jù)問題
AI算力問題
中國工業(yè)機器人產(chǎn)量達到36.6萬臺，比上年增長68%；服務(wù)機器人產(chǎn)量921.4萬臺，比上年增長47%；特種機器人市場規(guī)模也在穩(wěn)步增長
中電機驅(qū)動最為傳統(tǒng),技術(shù)進步迭代速度快,應(yīng)用范圍廣;液壓驅(qū)動難度高,成本昂貴,機器人運動性能最優(yōu)秀;氣動驅(qū)動性能介于液壓和電機之間
液壓驅(qū)動力量大爆發(fā)力強;電機驅(qū)動最傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡單應(yīng)用廣;電機驅(qū)動+柔性軟件提升能量儲存循環(huán)能力;氣動驅(qū)動質(zhì)量輕價格低,但控制精度不高
仿人機器人代表作:Asimo Valkyrie Toro WALK-MAN Atlas2015 Atlas2016 Hydra Kengoro NimbRo-OP2 Talos HRP-5P Digit
國內(nèi)仿人機器人研究起步較晚,多以高校和研究機構(gòu)為主,清華研制THBIP-I機器人,高1.7m重130kg,能夠?qū)崿F(xiàn)穩(wěn)定步行,上下臺階
以早稻田大學仿人機器人為代表的早期發(fā)展階段;以本田仿人機器人為代表的系統(tǒng)高度集成發(fā)展階段;以波士頓動力公司仿人機器人為代表的的高動態(tài)運動發(fā)展階段
仿人機器人高度滲透各行業(yè)應(yīng)用場景,未來市場空間非常廣闊;仿人機器人50%以上的成本來自于關(guān)節(jié),其關(guān)節(jié)數(shù)量一般為25-50個
劉文強發(fā)布了2022年智能傳感器十大園區(qū)報告,明確了智能傳感器概念界定,梳理了智能傳感器產(chǎn)業(yè)演進,分析了智能傳感器市場概況,闡述了十大園區(qū)評價指標體系
西部地區(qū)機器人產(chǎn)業(yè)結(jié)合地區(qū)特色與國家政策引導, 逐漸形成了具有影響力的龍頭企業(yè)和園區(qū),該地區(qū)機器人科研機構(gòu)總數(shù)偏少,人才相對匱乏
中部地區(qū)作為發(fā)展機器人產(chǎn)業(yè)的后起之秀,促進了區(qū)域內(nèi)機器人產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展,打造國內(nèi)有重要影響力的機 器人示范應(yīng)用基地,推動機器人行業(yè)應(yīng)用 場景示范
東北地區(qū)具有良好的資源區(qū)位優(yōu)勢與制造業(yè)發(fā)展基礎(chǔ),重點圍繞工業(yè)機器人,醫(yī)療機器人等領(lǐng)域高端產(chǎn)品開展創(chuàng)新攻關(guān),專注于垂直細分領(lǐng)域的中小企業(yè)集 聚發(fā)展
憑借突出的區(qū)位優(yōu)勢以及良好的制造業(yè)基礎(chǔ),京津冀地區(qū)區(qū)域內(nèi)北京,天津, 河北機器人產(chǎn)業(yè)形成了錯位競爭,優(yōu)勢互補的良好局面,為本區(qū) 域內(nèi)機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供了充足的人力資源
