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　　機(jī)器人的研發(fā)、制造、應(yīng)用是衡量一個(gè)國(guó)家科技創(chuàng)新和高端制造業(yè)水平的重要標(biāo)志。如今，全球疫情形勢(shì)依然嚴(yán)峻，在市場(chǎng)需求牽引、技術(shù)突破帶動(dòng)和國(guó)家政策支持下，機(jī)器人作為協(xié)助人類進(jìn)行生產(chǎn)生活的重要工具，日益成為應(yīng)對(duì)人口老齡化、勞動(dòng)力成本上升，以及無(wú)接觸防疫服務(wù)的得力助手，持續(xù)推動(dòng)著社會(huì)生產(chǎn)水平提高，為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展注入了強(qiáng)勁動(dòng)能。

　　2022年6月24日，在阿里云城市峰會(huì)（青島）上，《2022年中國(guó)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)圖譜及云上發(fā)展研究報(bào)告》（以下簡(jiǎn)稱“報(bào)告”）重磅發(fā)布。報(bào)告在中國(guó)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟、青島市工業(yè)和信息化局的指導(dǎo)下，由阿里云加速器、行行查牽頭撰寫，協(xié)同元璟資本、璞躍中國(guó)、深創(chuàng)投創(chuàng)新投資研究院以及10多家明星機(jī)器人企業(yè)共同參與完成。

《2022年中國(guó)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)圖譜及云上發(fā)展研究報(bào)告》重磅發(fā)布

　　報(bào)告在分析當(dāng)前我國(guó)機(jī)器人市場(chǎng)現(xiàn)狀與產(chǎn)業(yè)圖譜的基礎(chǔ)上，對(duì)人工智能、5G、云計(jì)算、邊緣計(jì)算等新興技術(shù)賦能機(jī)器人智能化、輕量化、柔性化發(fā)展進(jìn)行了理性探討，結(jié)合阿里云加速器企業(yè)案例探討了機(jī)器人企業(yè)的上云實(shí)踐與成效，提出機(jī)器人云上發(fā)展趨勢(shì)，最終形成了本報(bào)告，希望為行業(yè)內(nèi)關(guān)注機(jī)器人發(fā)展的同仁們帶去不一樣的視角。

　　一、機(jī)器人行業(yè)概況

　　1.機(jī)器人分類及市場(chǎng)規(guī)模

　　機(jī)器人是一種能夠半自主或全自主工作的智能機(jī)器，具有感知、決策、執(zhí)行等基本特征，可以輔助甚至替代人類完成危險(xiǎn)、繁重、復(fù)雜的工作，提高工作效率與質(zhì)量，擴(kuò)大或延伸人的活動(dòng)及能力范圍。根據(jù)機(jī)器人的應(yīng)用環(huán)境，國(guó)際機(jī)器人聯(lián)盟（IFR）將機(jī)器人分為工業(yè)機(jī)器人和服務(wù)機(jī)器人。服務(wù)機(jī)器人又可進(jìn)一步分為專業(yè)領(lǐng)域服務(wù)機(jī)器人、公共服務(wù)機(jī)器人和個(gè)人/家用服務(wù)機(jī)器人。

　　2021年我國(guó)機(jī)器人市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)達(dá)到839億元，其中工業(yè)機(jī)器人市場(chǎng)規(guī)模約為445.7億元，占比53.1%；服務(wù)機(jī)器人（含特種機(jī)器人）市場(chǎng)規(guī)模約為393.3億元，占比46.9%。目前我國(guó)已成為全球最大的機(jī)器人市場(chǎng)。

2016-2021年中國(guó)工業(yè)及服務(wù)機(jī)器人市場(chǎng)規(guī)模

　　2.我國(guó)機(jī)器人行業(yè)投融資現(xiàn)狀分析

　　根據(jù)企查查公開數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，2012-2021年十年間，我國(guó)機(jī)器人行業(yè)投融資事件總計(jì)2,651起，融資總額超千億元。2021年國(guó)內(nèi)機(jī)器人投融資事件291起，同比增長(zhǎng)40.6%，其中超過(guò)1.5億元的項(xiàng)目有60起，占已披露項(xiàng)目總數(shù)的31.4%。從所屬的細(xì)分賽道來(lái)看，2021年工業(yè)機(jī)器人投融資項(xiàng)目占比從2020年的23.4%上升至28.6%。此外，公共服務(wù)機(jī)器人項(xiàng)目占比增幅最大，2021年公共服務(wù)機(jī)器人投融資事件占比從2020年的17.1%增長(zhǎng)至24.5%，提升了7.4個(gè)百分點(diǎn)。

　　2022年1-5月，國(guó)內(nèi)機(jī)器人投融資事件達(dá)到153起，同比增長(zhǎng)24.4%。2022年以來(lái)資本市場(chǎng)的投入聚焦于倉(cāng)儲(chǔ)物流、自動(dòng)駕駛、3D視覺、人工智能、手術(shù)/康復(fù)機(jī)器人、特種機(jī)器人、服務(wù)機(jī)器人等幾個(gè)主要領(lǐng)域，投資機(jī)構(gòu)將更傾向于有效降低勞動(dòng)力成本、國(guó)產(chǎn)替代率高的項(xiàng)目，或是有新興技術(shù)加持、致力于推動(dòng)生產(chǎn)及服務(wù)的智能化改造的創(chuàng)新型企業(yè)。

2022年3月以來(lái)我國(guó)機(jī)器人領(lǐng)域億元級(jí)融資事件（不完全統(tǒng)計(jì)）

　　3.機(jī)器人行業(yè)法律法規(guī)

　　我國(guó)高度重視機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展，在國(guó)家的戰(zhàn)略引領(lǐng)和政策推動(dòng)下，機(jī)器人產(chǎn)業(yè)迅猛發(fā)展，成為了推動(dòng)全球機(jī)器人產(chǎn)業(yè)穩(wěn)步發(fā)展的重要力量。

資料來(lái)源：行行查研究中心

　　二、機(jī)器人產(chǎn)業(yè)圖譜

　　1. 機(jī)器人

　　機(jī)器人產(chǎn)業(yè)鏈主要分為上游核心零部件、中游本體制造和下游系統(tǒng)集成三方面。其中，上游核心零部件主要包括各類零部件廠商，提供機(jī)器人生產(chǎn)中所需要的核心組件和功能模塊。中游本體制造和系統(tǒng)集成環(huán)節(jié)，涵蓋機(jī)器人本體制造商以及面向應(yīng)用部署服務(wù)的系統(tǒng)集成商。下游應(yīng)用主要由不同領(lǐng)域的企業(yè)客戶和個(gè)人消費(fèi)者構(gòu)成，形成巨大的機(jī)器人應(yīng)用市場(chǎng)。

　　2. 國(guó)內(nèi)外代表性企業(yè)

　　機(jī)器人的生產(chǎn)制造企業(yè)眾多，涵蓋研發(fā)、零部件生產(chǎn)、本體制造、系統(tǒng)集成等領(lǐng)域。被稱為工業(yè)機(jī)器人的“四大家族”——發(fā)那科、ABB、安川、庫(kù)卡，在全球機(jī)器人市場(chǎng)中有著舉足輕重的地位。

　　我國(guó)作為全球最大的機(jī)器人生產(chǎn)及消費(fèi)市場(chǎng)之一，擁有著如沈陽(yáng)新松，安徽埃夫特，廣州數(shù)控，南京埃斯頓等優(yōu)秀本土企業(yè)。但目前國(guó)內(nèi)的機(jī)器人產(chǎn)業(yè)整體仍較為薄弱，核心零部件高度依賴進(jìn)口，近七成的工業(yè)機(jī)器人市場(chǎng)份額依然被外資企業(yè)占據(jù)。

　　3.創(chuàng)新型機(jī)器人企業(yè)圖譜

　　4.機(jī)器人企業(yè)區(qū)域分布圖

　　5.青島市機(jī)器人產(chǎn)業(yè)概況

　　青島市機(jī)器人產(chǎn)業(yè)起步較早，目前已初具規(guī)模。市委市政府高度重視機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展，自2020年起提出通過(guò)發(fā)展壯大整機(jī)及系統(tǒng)集成、加強(qiáng)關(guān)鍵零部件配套、鼓勵(lì)企業(yè)上規(guī)模、支持企業(yè)規(guī)范發(fā)展、支持建設(shè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)研發(fā)平臺(tái)、支持建設(shè)檢測(cè)及認(rèn)證機(jī)構(gòu)及公共服務(wù)平臺(tái)、支持首臺(tái)(套)重大技術(shù)裝備研發(fā)、加大產(chǎn)品推廣應(yīng)用力度、支持舉辦機(jī)器人大賽活動(dòng)、設(shè)立產(chǎn)業(yè)發(fā)展投資基金等十項(xiàng)措施推動(dòng)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展。

　　經(jīng)過(guò)多年的努力，青島市機(jī)器人產(chǎn)業(yè)建設(shè)取得了巨大的進(jìn)展。根據(jù)企查查公開的企業(yè)信息數(shù)據(jù)，我們對(duì)青島市機(jī)器人產(chǎn)業(yè)鏈所有相關(guān)企業(yè)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，截止2022年5月，青島全市從事與機(jī)器人有關(guān)的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的在營(yíng)企業(yè)超過(guò)7,500家，從所屬細(xì)分領(lǐng)域來(lái)看，36.5%企業(yè)從事批發(fā)和零售業(yè)；其次為科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)，占比為20.9%；制造業(yè)、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)占比分別為19.1%和10.1%。從行業(yè)分布結(jié)構(gòu)可以看出，青島市機(jī)器人相關(guān)企業(yè)多布局在零部件及終端產(chǎn)品的銷售、科研技術(shù)服務(wù)以及工業(yè)制造領(lǐng)域，而消費(fèi)級(jí)的服務(wù)型機(jī)器人未來(lái)將有著廣闊的市場(chǎng)空間。

青島市機(jī)器人相關(guān)企業(yè)所處行業(yè)占比（截止2022年5月31日）

　　三、機(jī)器人企業(yè)云上發(fā)展實(shí)踐

　　1.智能制造場(chǎng)景：工業(yè)機(jī)器人上云促進(jìn)工業(yè)智能化、生產(chǎn)柔性化

　　智能制造領(lǐng)域，機(jī)器人企業(yè)上云迎合了更加精密、靈活、柔性、高效的生產(chǎn)方式的需求，推動(dòng)工業(yè)生產(chǎn)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化。以汽車行業(yè)為例，中國(guó)工業(yè)機(jī)器人領(lǐng)跑者埃夫特基于工業(yè)云技術(shù)將傳統(tǒng)的工業(yè)機(jī)器人與云端智能平臺(tái)連接，將部分工藝層的算法和數(shù)據(jù)遷移到云端，突破了傳統(tǒng)機(jī)器人本地硬件在海量工藝數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)方面的硬件瓶頸，為機(jī)器人智能化奠定了硬件基礎(chǔ)。

　　2.IDC智慧機(jī)房場(chǎng)景：IDC運(yùn)維機(jī)器人通過(guò)上云提升人機(jī)協(xié)同效率

　　IDC運(yùn)維機(jī)器人可自主承擔(dān)機(jī)房的運(yùn)維工作，完成機(jī)房的例行巡查、特殊巡查、環(huán)境監(jiān)測(cè)、機(jī)柜/服務(wù)器/硬盤識(shí)別、硬盤更換、服務(wù)器重啟和硬盤回收等工作，替代人工運(yùn)維中重復(fù)而繁瑣的工作，有效排查、治理IDC機(jī)房的數(shù)據(jù)安全和資產(chǎn)安全隱患。以阿里巴巴達(dá)摩院的天巡機(jī)器人為代表，該產(chǎn)品是全球首款具備機(jī)械臂控制能力的數(shù)據(jù)機(jī)房運(yùn)維機(jī)器人，可實(shí)現(xiàn)IDC機(jī)房全天候24小時(shí)巡檢。天巡機(jī)器人通過(guò)視覺-觸覺融合的復(fù)雜操作控制算法，具備在數(shù)據(jù)中心實(shí)現(xiàn)“自動(dòng)更換硬盤、精細(xì)化巡檢、自動(dòng)資產(chǎn)盤點(diǎn)”的三大核心業(yè)務(wù)能力，為數(shù)據(jù)中心提供無(wú)人值守、無(wú)人巡檢和數(shù)據(jù)安全的完整解決方案。

阿里天巡機(jī)器人控制系統(tǒng)RCS云平臺(tái)

　　3.智慧安防場(chǎng)景：應(yīng)對(duì)多樣化、復(fù)雜化、動(dòng)態(tài)化場(chǎng)景

　　基于傳統(tǒng)安防機(jī)器人的上述諸多痛點(diǎn)，安防機(jī)器人企業(yè)在上云后可以將終端數(shù)據(jù)分流到邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)進(jìn)行預(yù)分析，從而有效降低網(wǎng)絡(luò)傳輸壓力和業(yè)務(wù)端到端時(shí)延，并利用云計(jì)算技術(shù)實(shí)現(xiàn)各終端數(shù)據(jù)的協(xié)同共享。通過(guò)在邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)搭載AI人工智能視頻分析模塊，面向智能安防、視頻監(jiān)控、人臉識(shí)別等業(yè)務(wù)場(chǎng)景，以低時(shí)延、大帶寬、快速響應(yīng)等特性彌補(bǔ)當(dāng)前基于AI的視頻分析中產(chǎn)生的時(shí)延大、用戶體驗(yàn)較差的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)本地分析、快速處理、實(shí)時(shí)響應(yīng)。通過(guò)云平臺(tái)與邊緣平臺(tái)對(duì)機(jī)器人終端輸出信息的協(xié)同處理實(shí)現(xiàn)本地決策、實(shí)時(shí)響應(yīng)，打通安防場(chǎng)景下“事前布防預(yù)警、現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)急處置、事中閉環(huán)管理、事后溯源分析、知識(shí)圖譜更新與信息共享”良性循環(huán)治理體系。

　　4.智慧醫(yī)療場(chǎng)景：上云提升醫(yī)療服務(wù)水平、優(yōu)化醫(yī)療資源配置

　　我國(guó)醫(yī)療及康養(yǎng)行業(yè)迅速發(fā)展的過(guò)程中仍存在諸多痛點(diǎn)，如醫(yī)療資源分布不均、醫(yī)療信息集成、共享困難，醫(yī)療器械智能化水平較低等。在備受醫(yī)學(xué)界青睞的機(jī)器人輔助手術(shù)領(lǐng)域，現(xiàn)已成為智慧醫(yī)療場(chǎng)景中的重要?jiǎng)?chuàng)新應(yīng)用。手術(shù)機(jī)器人借助微創(chuàng)傷及其他基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)技術(shù)實(shí)現(xiàn)人類能力范圍以外的精準(zhǔn)手術(shù)器械操控。手術(shù)機(jī)器人需要能夠自主分析數(shù)據(jù)，通過(guò)云或邊緣端的算法處理，將外科醫(yī)生雙手的活動(dòng)復(fù)制為機(jī)器人本體相應(yīng)的儀器細(xì)微運(yùn)動(dòng)，以便安全、快速和準(zhǔn)確地為手術(shù)提供幫助；同時(shí)將數(shù)據(jù)上傳到云端，在云端進(jìn)行模型訓(xùn)練，完善機(jī)器人程序，并在適當(dāng)時(shí)機(jī)將學(xué)習(xí)完成的算法更新至機(jī)器人終端。

　　5.酒店餐飲場(chǎng)景：機(jī)器人終端非實(shí)時(shí)的管理、維護(hù)、監(jiān)控依賴云平臺(tái)

　　酒店及餐飲配送場(chǎng)景下的機(jī)器人產(chǎn)品，是低速室內(nèi)自動(dòng)駕駛技術(shù)商業(yè)化落地的典型案例。機(jī)器人在長(zhǎng)時(shí)間的移動(dòng)運(yùn)行過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生大量的視覺、位置等數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)對(duì)機(jī)器人的定位、導(dǎo)航等有著非常重要的作用。然而單靠機(jī)器人的微控制器或者微處理器來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)視覺數(shù)據(jù)的處理是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。企業(yè)通過(guò)云端控制平臺(tái)對(duì)移動(dòng)機(jī)器人進(jìn)行遠(yuǎn)程控制，基于SLAM技術(shù)對(duì)餐廳空間進(jìn)行構(gòu)建，來(lái)獲取仿真環(huán)境下的三維柵格地圖，地圖數(shù)據(jù)可以上傳至云端存儲(chǔ)并以最快的方式部署給其他需要使用的終端設(shè)備中。除了存儲(chǔ)與部署的優(yōu)勢(shì)外，通過(guò)云或邊緣端，實(shí)現(xiàn)對(duì)大量數(shù)據(jù)的處理及使用，可以減少對(duì)機(jī)器人終端控制器的消耗。

　　此外，餐飲機(jī)器人作為與大眾消費(fèi)者直接近距離接觸的終端，其在廣告投放方面具有先天優(yōu)勢(shì)。當(dāng)前餐飲機(jī)器人的語(yǔ)音播放或屏幕顯示主要以針對(duì)機(jī)器人使用商家的宣傳推廣為主，如特色菜、優(yōu)惠信息等商家自身廣告，未來(lái)機(jī)器人通過(guò)引入廣告流媒體投放廣告或許可以更好實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的商業(yè)變現(xiàn)。

　　6.家庭服務(wù)場(chǎng)景：物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)推動(dòng)海量終端通信與互聯(lián)

　　目前在家庭服務(wù)機(jī)器人領(lǐng)域，以清潔機(jī)器人為代表的家務(wù)機(jī)器人發(fā)展起步較早，市場(chǎng)成長(zhǎng)迅速，產(chǎn)業(yè)化程度成熟。家庭服務(wù)機(jī)器人的核心技術(shù)包括人機(jī)交互、導(dǎo)航及路徑規(guī)劃、多機(jī)器人協(xié)調(diào)、人工智能、云計(jì)算等，具體涉及語(yǔ)音、語(yǔ)義、處理器、算法、通訊、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等，以實(shí)現(xiàn)家庭服務(wù)機(jī)器人的自主性、適應(yīng)性、智能性。其中家庭服務(wù)機(jī)器人上云是人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)的軟件基礎(chǔ)，數(shù)以萬(wàn)計(jì)的智能終端布局在家庭或辦公等室內(nèi)場(chǎng)景中，通過(guò)云服務(wù)平臺(tái)完成調(diào)度與部署。此外家庭服務(wù)機(jī)器人的規(guī)模效應(yīng)使得使用者越多，云端數(shù)據(jù)庫(kù)就越強(qiáng)大，其所沉淀的大數(shù)據(jù)就越有價(jià)值，通過(guò)云服務(wù)可以形成良好的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，為機(jī)器人的迭代更新與升級(jí)改造提供用戶數(shù)據(jù)支撐。

　　從萬(wàn)物互聯(lián)的實(shí)踐來(lái)看，家庭服務(wù)機(jī)器人將逐漸演變成為連接用戶與智能家居的控制平臺(tái)，借助互聯(lián)網(wǎng)和云，為其他聯(lián)網(wǎng)設(shè)備提供隨時(shí)、隨地的信息輸入，更可運(yùn)用人工智能技術(shù)進(jìn)一步代替用戶對(duì)其它聯(lián)網(wǎng)設(shè)備進(jìn)行自主操控，促進(jìn)所有互聯(lián)設(shè)備的高效整合，為用戶提供有價(jià)值的智能服務(wù)。

　　四、機(jī)器人行業(yè)云上發(fā)展趨勢(shì)

　　（一）趨勢(shì)一：從單體智能到“云-邊-端”一體化智能機(jī)器人云平臺(tái)

　　1.“云-邊-端”協(xié)同一體化基本架構(gòu)

　　邊緣計(jì)算是基于云計(jì)算技術(shù)的核心和邊緣計(jì)算的能力，構(gòu)筑在邊緣基礎(chǔ)設(shè)施之上的云計(jì)算節(jié)點(diǎn)，它與中心云和機(jī)器人終端共同形成“云-邊-端”三體協(xié)同的端到端的技術(shù)架構(gòu)。在機(jī)器人領(lǐng)域中，云、邊、端三部分發(fā)揮著如下重要作用：

　　云平臺(tái)：云平臺(tái)匯集了機(jī)器人本體通過(guò)多種傳感器收集的信息，并進(jìn)行分析處理和安全備份。云端整合了邊緣端及機(jī)器人終端的軟硬件資源，并將其虛擬化，針對(duì)機(jī)器人在不同場(chǎng)景下的存儲(chǔ)及算力需求進(jìn)行調(diào)度。對(duì)于大批量、分散式的機(jī)器人進(jìn)行遠(yuǎn)程集中管理，云端的統(tǒng)一調(diào)度，更便于機(jī)器人間的數(shù)據(jù)共享及高效協(xié)同工作。

　　邊緣節(jié)點(diǎn)：通過(guò)邊緣節(jié)點(diǎn)就近連接機(jī)器人設(shè)備，將原本由中心節(jié)點(diǎn)處理的大量工作加以分解，切割成更小與更容易管理的部分，分散到靠近機(jī)器人的邊緣節(jié)點(diǎn)去處理，將有助于提升機(jī)器人本體的計(jì)算存儲(chǔ)能力。由于傳輸鏈路縮短，且在5G技術(shù)的支持下，邊緣服務(wù)器可以直接連接到分布式網(wǎng)關(guān)，從而大大減少了機(jī)器人與服務(wù)器的交互響應(yīng)時(shí)間。

　　機(jī)器人終端：在“云-邊-端”協(xié)同一體化的架構(gòu)中，機(jī)器人本體的硬件結(jié)構(gòu)將得到優(yōu)化與釋放，機(jī)器人不再需要配置性能高、能耗大的計(jì)算和存儲(chǔ)設(shè)備。終端更多的是通過(guò)觸覺傳感器、視覺傳感器、力覺傳感器、超聲波傳感器、聽覺傳感器等重要零部件，來(lái)對(duì)外部環(huán)境、自然語(yǔ)言、雷達(dá)數(shù)據(jù)、突發(fā)狀況以及地圖定位等信息進(jìn)行采集，并通過(guò)專線接入就近的邊緣節(jié)點(diǎn)進(jìn)行處理。

　　2. “云-邊-端”協(xié)同一體化帶來(lái)的變革

　　（1）資源協(xié)同，助力機(jī)器人行業(yè)降本增效

　　在整個(gè)“云邊端”協(xié)同一體化的架構(gòu)中，無(wú)縫協(xié)調(diào)三者的資源調(diào)度，始終是推動(dòng)終端穩(wěn)定高效運(yùn)行的工作重點(diǎn)與難點(diǎn)。三者之間的資源協(xié)同具體體現(xiàn)在：

　　計(jì)算資源協(xié)同：“云-邊-端”架構(gòu)對(duì)計(jì)算資源協(xié)同要求云端基于虛擬化技術(shù)，對(duì)眾多分散的邊緣側(cè)數(shù)據(jù)中心的算力資源進(jìn)行按需調(diào)度，滿足邊緣側(cè)應(yīng)用對(duì)資源的需要。此外，5G通信技術(shù)、無(wú)縫漫游技術(shù)的普及，使得機(jī)器人終端到邊緣節(jié)點(diǎn)的延遲可達(dá)到毫秒級(jí)，推動(dòng)機(jī)器人非實(shí)時(shí)算力需求能力從單體終端中得以解放。

　　存儲(chǔ)資源協(xié)同：邊緣節(jié)點(diǎn)可就近為機(jī)器人本體提供存儲(chǔ)資源支持，減輕機(jī)器人終端的存儲(chǔ)壓力。此外，邊緣端可對(duì)圖文、視頻等數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理及緩存，再將其匯集到云端。當(dāng)邊緣節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)能力不足時(shí)，部分對(duì)即時(shí)性要求不高的信息可以上傳云端保存，并根據(jù)實(shí)際需要，通過(guò)云邊協(xié)同調(diào)度使用。這樣可以節(jié)省邊緣側(cè)存儲(chǔ)資源，并使云邊端配合更加緊密，為企業(yè)積累大量的有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息。

　　網(wǎng)絡(luò)資源協(xié)同：邊緣節(jié)點(diǎn)與云平臺(tái)的連接網(wǎng)絡(luò)可能存在多條，在機(jī)器人集群大通量的數(shù)據(jù)交互時(shí)間段，如果距離最近的網(wǎng)絡(luò)鏈路發(fā)生擁塞，云端的網(wǎng)絡(luò)控制器可以進(jìn)行感知，并將流量引入到較為空閑的鏈路上。網(wǎng)絡(luò)資源的協(xié)同將有效減少?gòu)?fù)雜網(wǎng)絡(luò)中各種路由轉(zhuǎn)發(fā)和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備處理的時(shí)延問(wèn)題，獲取到更低延時(shí)，更加能大幅減少網(wǎng)絡(luò)傳輸和多級(jí)轉(zhuǎn)發(fā)帶來(lái)的帶寬成本，提升機(jī)器人的服務(wù)效率。

　　（2）持續(xù)學(xué)習(xí)和協(xié)同學(xué)習(xí), 提升機(jī)器人的智能化水平

　　在“云-邊-端”一體化架構(gòu)下，為了增強(qiáng)機(jī)器人持續(xù)學(xué)習(xí)能力，工程師利用諸如知識(shí)蒸餾等遷移學(xué)習(xí)、領(lǐng)域自適應(yīng)的方案，通過(guò)在云端訓(xùn)練的“教師模型”去傳授邊緣端“學(xué)生模型”的大部分知識(shí)，機(jī)器人本體則通過(guò)通用的模型建立基本的環(huán)境交互能力，然后根據(jù)完成任務(wù)所需的技能，通過(guò)邊緣節(jié)點(diǎn)的反饋與調(diào)度，自主地從云平臺(tái)中找到更多相關(guān)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行增強(qiáng)訓(xùn)練、模仿學(xué)習(xí)、技能遷移。

　　“云-邊-端”協(xié)同一體化的架構(gòu)，致力于打造一個(gè)整合機(jī)器人集群間，以及基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)下的機(jī)器人與各智能設(shè)備間的數(shù)據(jù)交互平臺(tái)。充分利用云的大規(guī)模并行處理能力和大數(shù)據(jù)處理能力，通過(guò)各邊緣節(jié)點(diǎn)，匯集單體采集的數(shù)據(jù)，在云端對(duì)機(jī)器人進(jìn)行模型訓(xùn)練，最終將數(shù)據(jù)模型共享至每臺(tái)機(jī)器人終端，提高機(jī)器人在集群范圍內(nèi)的協(xié)作學(xué)習(xí)及解決復(fù)雜問(wèn)題的決策能力，增強(qiáng)了單體機(jī)器人的智能化水平。

　　（3）推動(dòng)知識(shí)圖譜與機(jī)器人感知、決策的緊密結(jié)合

　　云端與邊緣側(cè)以采集的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)構(gòu)建平臺(tái)，通過(guò)數(shù)據(jù)組織、模型計(jì)算、知識(shí)服務(wù)等，對(duì)海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以圖譜形式進(jìn)行沉淀，搭建企業(yè)級(jí)甚至行業(yè)級(jí)的知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)庫(kù)。分散的機(jī)器人設(shè)備不僅可以通過(guò)傳感器進(jìn)行環(huán)境感知，還可以結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)連接其他智能終端，再上傳云側(cè)、邊緣側(cè)來(lái)進(jìn)行共享，通過(guò)一定的冗余備份來(lái)達(dá)到更高的實(shí)時(shí)性。憑借云邊賦能，機(jī)器人可對(duì)各類場(chǎng)景下出現(xiàn)的新問(wèn)題、新事件與云或邊端知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)庫(kù)做快速比，通過(guò)圖表特征得出異常結(jié)構(gòu)和異常點(diǎn)，做出快速而準(zhǔn)確的決策。并以積累的知識(shí)圖譜為基礎(chǔ)，在云端或邊緣端對(duì)機(jī)器人進(jìn)行一站式模型訓(xùn)練及部署，無(wú)需依賴本體算力環(huán)境，使機(jī)器人變得更加智能。

　　（4）強(qiáng)化自適應(yīng)能力，增強(qiáng)機(jī)器人魯棒性

　　機(jī)器人被部署到現(xiàn)場(chǎng)后，面對(duì)復(fù)雜多變的環(huán)境，需要對(duì)場(chǎng)景中的人、物、行為等進(jìn)行長(zhǎng)期觀察，并結(jié)合相關(guān)的知識(shí)圖譜和統(tǒng)計(jì)模型，總結(jié)出使用者偏好或突多類發(fā)問(wèn)題的解決方案，據(jù)此來(lái)預(yù)測(cè)并做出合理的決策。為增強(qiáng)機(jī)器人的魯棒性與自適應(yīng)能力，云服務(wù)商可以在云端開發(fā)相關(guān)的自適應(yīng)機(jī)器人交互軟件庫(kù)，將其統(tǒng)一部署在機(jī)器人終端。通過(guò)云端資源的賦能，在環(huán)境感知的基礎(chǔ)上，為機(jī)器人提供自主學(xué)習(xí)功能，包括自適應(yīng)的人員識(shí)別功能、個(gè)性化的知識(shí)圖譜、自適應(yīng)的物體檢測(cè)和分割，甚至對(duì)使用者的自適應(yīng)情緒識(shí)別等功能。

　　（5）增強(qiáng)數(shù)據(jù)安全，保障用戶信息隱私性

　　云平臺(tái)不斷完善云安全防護(hù)體系，通過(guò)Web應(yīng)用防火墻、DDoS防護(hù)網(wǎng)絡(luò)、SSL證書等產(chǎn)品對(duì)業(yè)務(wù)流量進(jìn)行惡意特征識(shí)別及防護(hù)、緩解網(wǎng)絡(luò)攻擊對(duì)機(jī)器人服務(wù)造成的延遲增加及業(yè)務(wù)中斷、提供數(shù)據(jù)HTTPS加密協(xié)議訪問(wèn)等，保障云邊端數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩浴＿吘壎伺c機(jī)器人本體也需要保證重要的隱私數(shù)據(jù)的物理安全和安全相關(guān)應(yīng)用的代碼安全，不斷完善“云-邊-端”安全防護(hù)解決方案，通過(guò)對(duì)機(jī)器人資產(chǎn)、安全事件、威脅情報(bào)、流量進(jìn)行全方位的分析和監(jiān)測(cè)，實(shí)現(xiàn)針對(duì)邊緣網(wǎng)絡(luò)的安全態(tài)勢(shì)感知。為解決行業(yè)內(nèi)及企業(yè)間的數(shù)據(jù)孤島與數(shù)據(jù)隱私問(wèn)題，“云-邊-端”架構(gòu)還可以借助聯(lián)邦學(xué)習(xí)，在不泄漏各方隱私數(shù)據(jù)的前提下，完成模型的訓(xùn)練與推理。

　　（二）趨勢(shì)二：上云推動(dòng)機(jī)器人向輕量化、柔性化方向發(fā)展

　　1. 機(jī)器人輕量化

　　目前機(jī)器人本體的輕量化主要利用新材料及結(jié)構(gòu)優(yōu)化等方式實(shí)現(xiàn)。前者主要使用低密度的新型材料，如利用碳纖維等復(fù)合材料制作機(jī)械臂。相比之下，結(jié)構(gòu)優(yōu)化的方法只需改變結(jié)構(gòu)形狀，成本低且容易實(shí)現(xiàn)。“云-邊-端”一體化架構(gòu)下，機(jī)器人可將需要即時(shí)處理的數(shù)據(jù)就近在邊緣云上完成，而復(fù)雜、大規(guī)模的全局性任務(wù)則交由中心云匯總和深入分析，中心云與邊緣云統(tǒng)一管控、智能調(diào)度。這一協(xié)作方式，有助于釋放傳統(tǒng)機(jī)器人智能單體軟硬件資源負(fù)擔(dān)，優(yōu)化機(jī)器人的產(chǎn)品形態(tài)，達(dá)到機(jī)器人輕量化的目的。

　　2. 機(jī)器人柔性化

　　材料方面，越來(lái)越多的機(jī)器人開始嘗試由可產(chǎn)生大應(yīng)變的柔軟彈性材料制造，如硅膠、形狀記憶合金（SMA）、電活性聚合物（EAP）等新材料。形態(tài)結(jié)構(gòu)方面，傳統(tǒng)的剛性機(jī)器人需要在關(guān)節(jié)末端加裝多個(gè)傳感器，而軟體機(jī)器人為了把一整塊電子元器件、電路板放到機(jī)器本體里，采用不同角度、方向，分散均衡受力，使其適應(yīng)較為苛刻的工作環(huán)境。此外，工程師還通過(guò)模仿人類肢體關(guān)節(jié)的靈活性進(jìn)行仿人型設(shè)計(jì)，以增強(qiáng)機(jī)器人對(duì)不規(guī)則目標(biāo)物體抓取的適應(yīng)能力。與產(chǎn)品的物理屬性相適應(yīng)，在軟件層面，企業(yè)為工業(yè)機(jī)器人本體搭載了柔性測(cè)試系統(tǒng)。“云-邊-端”協(xié)同一體化的架構(gòu)，可以全方位采集機(jī)器人關(guān)節(jié)末端的力控與視覺傳感器反饋的運(yùn)行數(shù)據(jù)，將不同品類工件的質(zhì)量、體積、空間形態(tài)等信息以及其對(duì)應(yīng)所需的力控、角度等抓取數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，基于海量的樣本數(shù)據(jù)在云或邊端對(duì)機(jī)器人進(jìn)行模型訓(xùn)練，增強(qiáng)機(jī)器人應(yīng)對(duì)多品類場(chǎng)景的自適應(yīng)能力，進(jìn)而推動(dòng)機(jī)器人產(chǎn)線的柔性化作業(yè)。

　　（三）趨勢(shì)三：上云帶來(lái)的商業(yè)模式和交付方式的改變

　　1. 機(jī)器人即服務(wù)（RaaS）

　　機(jī)器人即服務(wù)（Robot-as-a-Service，RaaS）是一種創(chuàng)新的機(jī)器人應(yīng)用模式。近年來(lái)，機(jī)器人租賃日漸興起并發(fā)展成熟，成為了RaaS服務(wù)的重要方式。根據(jù)企業(yè)用戶資金調(diào)度、售后服務(wù)、技術(shù)支援等需求的不同，市場(chǎng)出現(xiàn)多種租賃模式，主要包括直接租賃、融資租賃、售出租回及先租后售等。

　　2. 深挖數(shù)據(jù)價(jià)值，推動(dòng)企業(yè)營(yíng)銷模式變革

　　機(jī)器人企業(yè)上云可以在云端積累的大量數(shù)據(jù)，形成隱形的“數(shù)據(jù)金礦”。云服務(wù)廠商可以賦能企業(yè)進(jìn)行大數(shù)據(jù)沉淀，如分析判斷哪些產(chǎn)品在哪些區(qū)域或場(chǎng)景下使用頻次較高，或者根據(jù)用戶的偏好形成完整的消費(fèi)者畫像，以幫助企業(yè)做到精準(zhǔn)營(yíng)銷。服務(wù)類機(jī)器人由于深入消費(fèi)場(chǎng)景，除了功能性應(yīng)用外，機(jī)身也可以為承租方提供理想的營(yíng)銷展示空間。機(jī)器人企業(yè)可以基于云端的流媒體平臺(tái)，授權(quán)營(yíng)銷者、廣告機(jī)構(gòu)、內(nèi)容分發(fā)商等信息發(fā)布權(quán)限，根據(jù)當(dāng)前的主題、趨勢(shì)、熱點(diǎn)，制作內(nèi)容，部署到機(jī)器人終端，在不影響機(jī)器人應(yīng)用功能的前提下，向消費(fèi)者展示廣告及活動(dòng)宣傳。

　　（四）趨勢(shì)四：由內(nèi)向外釋放上云紅利，賦能大量中小制造企業(yè)發(fā)展

　　1.打通基礎(chǔ)服務(wù)，構(gòu)建適配多場(chǎng)景的標(biāo)桿應(yīng)用

　　云服務(wù)商基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)底座、業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)的云邊雙中臺(tái)技術(shù)架構(gòu)，在云端為機(jī)械裝備制造業(yè)企業(yè)提供一體化解決方案服務(wù)，加速推進(jìn)裝備制造業(yè)與高技術(shù)服務(wù)業(yè)的融合發(fā)展。除了構(gòu)建夯實(shí)的基礎(chǔ)、實(shí)現(xiàn)開放、可復(fù)用的基礎(chǔ)服務(wù)之外，同時(shí)也圍繞設(shè)備運(yùn)維服務(wù)、非標(biāo)定制服務(wù)、云MES應(yīng)用等企業(yè)的眾多業(yè)務(wù)場(chǎng)景構(gòu)建標(biāo)桿應(yīng)用。

　　2.云端低代碼幫助中小企業(yè)便捷開發(fā)各類應(yīng)用

　　云端可以為中小企業(yè)提供應(yīng)用開發(fā)的一站式低代碼開發(fā)服務(wù)，云服務(wù)商致力于打造高效、高性能的拖拽式低代碼開發(fā)平臺(tái)。低代碼以云開發(fā)作為底層支撐，提供高度開放的開發(fā)環(huán)境，將繁瑣的底層架構(gòu)和基礎(chǔ)設(shè)施抽象化為圖形界面，通過(guò)行業(yè)化模板、拖放式組件和可視化配置，針對(duì)機(jī)器人服務(wù)的不同場(chǎng)景需求，快速構(gòu)建多端應(yīng)用，免去了代碼編寫工作，降低了算法工程師編程的難度與門檻，能夠有效解決中小企業(yè)IT能力不足的問(wèn)題。

　　3.成熟的行業(yè)解決方案+行業(yè)工具包/算法包

　　云端可匯聚多種成熟的產(chǎn)品與解決方案，適配不同類型機(jī)器人的應(yīng)用場(chǎng)景需求。如針對(duì)工業(yè)機(jī)器人集群大通量、低延時(shí)的數(shù)據(jù)傳輸問(wèn)題，云服務(wù)商可以為其提供專業(yè)的DTS服務(wù)，支持關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、NoSQL、大數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)源，集數(shù)據(jù)遷移等功能于一體，解決公共云、混合云場(chǎng)景下，遠(yuǎn)距離、秒級(jí)異步數(shù)據(jù)傳輸難題。而針對(duì)需要與消費(fèi)者廣泛交互的服務(wù)型機(jī)器人，云端的分布式實(shí)時(shí)分析型列式數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)具有高性能、開箱即用、企業(yè)特性支持，可廣泛應(yīng)用于流量分析、廣告營(yíng)銷分析、行為分析、人群劃分、客戶畫像、數(shù)據(jù)集市、網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控等業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

　　4.“區(qū)域共享工廠”模式賦能中小企業(yè)智能化改造

　　區(qū)域共享工廠的模式能夠根據(jù)不同場(chǎng)景下的訂單需求，依其流水線特點(diǎn)智能切換對(duì)應(yīng)的制造程序，并進(jìn)行一體式精密生產(chǎn)控制，滿足小批量混線生產(chǎn)的柔性需求，賦能眾多中小企業(yè)的智能化生產(chǎn)。國(guó)內(nèi)工業(yè)機(jī)器人頭部企業(yè)埃夫特，遵循市場(chǎng)邏輯，創(chuàng)新探索出“區(qū)域共享工廠”模式。在這一模式下，機(jī)器人企業(yè)可以在產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)，針對(duì)中小制造業(yè)企業(yè)的多品類、小批量的生產(chǎn)需求，部署適配的機(jī)器人工廠，中小家具企業(yè)不必自己建設(shè)、操作噴涂、焊接等機(jī)器人生產(chǎn)線，用不起、不會(huì)用的問(wèn)題迎刃而解，以較低的成本使用機(jī)器人，既化解了“用工難”，也降低了工人職業(yè)病防護(hù)風(fēng)險(xiǎn)。