2025年深度行業分析研究報告內容目錄 5 5 7 7 2.1.1工業/服務機器人滲透率的逆向思考，工業機器人滲透率越低未來前景 2.1.2哪里“缺工”看哪里，三種機器人覆蓋三 2.2服裝：主要針對縫紉環節，解決招工難、人工成本高等下游核心痛點 2.3康養：機器人最終進入家庭最優的過渡 2.4物流：國內外企業積極探索應用，解決拆零揀選等環節工作 5 5 6 6 7 7 8 8 9 9 實現融合創新，以端到端具身大模型為核心的機器人“大腦”才能取得突破和發展。一般以卷積神經網絡（如ResNet等）或者VisionTransf模型介紹器人在特定環境中執行任務的問題。通過預訓練技能的價值函數對齊（Grounds）大語言提出既可行又在情境上合適的自然語言行動。更準確的任務規劃和決策。例如清華大學交叉信息院高陽研究組提出ViLa來源：《LookBeforeYouLeap:UnveilingthePowerofVLA（視覺語言動作模型）在VLM的基礎軌跡決策問題，能夠減少將高層次任務映射到動作所需要的訓練數據。例如谷歌的RT-H來源：《RT-H:ActionHierarchiesUsingLanguage》1.2.1從場景獲取真機數據，加速實現“數據飛輪”來源：《DataPyramidandDataFlywheelfor來源：《機器人大模型發展與挑戰》，國金證券研據采集工廠中的家居、餐飲、工業、商超和辦公五大核心場景推出了AgiBotWorld數據圖表11：垂直場景部署讓訓練數據結構從“正三角”轉為“倒三角”來源：《DataPyramidandDataFlywheelforRoboticFoundationModels》，國金證券和更復雜的表示，從而在許多任務上實現更好的性能表現。描述性能與模型關系的來源：《ScalingLawsforNeuralLanguageModels》模型基本結構參數大小預訓練任務推理速度硬件-模型基本結構參數大小預訓練任務推理速度硬件務-務-VLA模型通過部署兩個模型解決了VLM模型基礎架構通用性強但響應速度較慢的問題，通在具體的垂直場景中，模型并不是越大越好，更大的模型算力需求更大、推理時能耗/維護成本更高，選擇基于垂直場景專業知識和數據進行優化訓練的垂直大模型更加對比維度通用大模型垂直領域大模型對比維度通用大模型垂直領域大模型/來源：《基于動作捕捉技術對仿人機器人運動學分析與仿真》，國金證券研究所雙足行走的過程較為復雜，步態優化控制和魯棒來源：《動態雙足機器人的控制與優化研究進展》來源：《CompositeWhole-BodyControlofTwo-Wheel來源：《工業機器人技術基礎》,《仿人機器人輕型高剛性手臂設計及運動學分析》,國金證券研究所來源：華中數控微信公眾號，國金證券研究所來源：拓斯達官網，國金證券研究所2.1.1工業/服務機器人滲透率的逆向思中國工業機器人密度日本工業機器人密度5004504003502502005002014201520162017201820192020202120222023來源：《我國機器人產業最新變化發展縱覽》業有較多工序工業機器人應用成熟度較低已應用占比籌備中占比未計劃占比90%80%60%50%40%30%20%0%u已應用占比籌備中占比未計劃占比90%80%60%50%40%30%20%0%來源：艾媒咨詢，國金證券研究所來源：艾媒咨詢，國金證券研究所排行，其中除汽車行業屬于增長較快有一定人員短缺外，其他“缺工”主要集中在排名職業名稱12345排名職業名稱67891）具身智能工作站：主要解決無法直接高效應用工業機器人的柔性化制造業場景，以垂直大模型+工業機器人為基礎，快速推廣應用，例如解決服裝行業始終為勞動密集型行業2）輪式機器人：具備一定擬人化能夠提供情緒價值，解決家政、養老護理相關工作“缺于可變形物體，物理交互復雜對大模型、傳感器要求較高，ObjectManipulation》，國金證券研究所2）可以通過世界模型生成布料折疊長時程任務模擬：1X世界模型具備生成布料折疊長時程任務能力，布料作為可變形物體，模擬的難度比剛NUS邵林團隊提出的FLIP框架將圖像流（像素級動態軌跡）作為通來源：《FLIP:FLOW-CENTRICGENERATIVEPLANNINGASGENERAL-PURPOSEMANIPULATIONWORLDMODEL》，國金證券研究所來源：《FLIP:FLOW-CENTRICGENERATIVEPLANNINGASGENERAL-PURPOSEMANIPULATIONWORLDMODEL》，國金證券研究所3）已經可通過人類演示數據訓練實現未見過的布料折疊操作：同濟大學智能機器人與計算感知實驗室提出了SSFold，一種結合圖結構感知來源：《SSFold:LearningtoFoldArbitraryCrumpledClothUsingGraphD金證券研究所來源：《SSFold:LearningtoFoldArbitraryCrumpledClothU金證券研究所課題名稱子課題名稱課題牽頭單位來源：《ResearchProgressandProspectonNursingRobot》，Diligent推出的Moxi機器人充分展示了垂直機器人在具體場景應用的巨大潛力，Moxi在醫院場景中為藥房工作人員節省了超過15AttentionMechanism》，國金證券研究所1）傅利葉子品牌傅利葉康復專注康復機器人的研發和產業化，涵蓋了上、下肢康復機器方案，覆蓋從運動功能康復到認知功能訓練的多方面需求。3）億嘉和面向康養、家居場景推出RK100型機器人，具備了更仿生觸感皮膚，可分辨衣物材質，自動匹配定制），來源：《我國機器人產業最新變化發展縱覽》，國金證券研究所來源：德馬科技官網，國金證券研究所來源：鹿鳴機器人微信公眾號，國金證券研AglityRobotics推出的Digi：《RobustFeedbackMotionPolicyDesignUsingReinforcementLearningona金Digit采用了難度更高的雙足方案，2021年發布的《RobustFeedbackMotionPolicy：《Ro