今年《政府工(gong)作报告》明确指出，“持续推进‘人(ren)工(gong)智能+’行动，将数字技术与制(zhi)造(zao)优势、市场优势更好结合(he)起来，支(zhi)持大模型广(guang)泛应用，大力发展智能网联新能源汽(qi)车、人(ren)工(gong)智能手机(ji)和电脑、智能机(ji)器人(ren)等新一(yi)代智能终端以及智能制(zhi)造(zao)装备”。当前(qian)，全球科技革命与产业变革加速演进，智能机(ji)器人(ren)产业正成为重塑经(jing)济格局的重要力量。
近年来，我国智能机(ji)器人(ren)产业经(jing)历了从“跟跑”“并跑”到(dao)部分“领(ling)跑”的蜕变，正在实现从规模扩(kuo)张向质量引(yin)领(ling)的关键转(zhuan)型，通过技术创新突破、生态体系优化、应用场景拓展与社会协同(tong)治理联动，有(you)望完成从“机(ji)器替代”到(dao)“人(ren)机(ji)共融”的变革。数据显示，截(jie)至2024年底(di)，全国智能机(ji)器人(ren)企业数量已(yi)突破45万家(jia)，注册资本超6.44万亿元，较2020年增(zeng)长逾200%，不仅反映出智能机(ji)器人(ren)产业迎来投资热潮，实现蓬勃(bo)发展，更折射出产业生态日(ri)趋成熟。从地域分布看，东部地区以66%的企业占比成为产业“黄金地带”，依托长三角、珠三角的科研实力与产业链配套，形(xing)成了以工(gong)业机(ji)器人(ren)、服(fu)务机(ji)器人(ren)为核(he)心的产业集群。此外(wai)，技术应用场景的扩(kuo)展也尤为显著，如工(gong)业机(ji)器人(ren)已(yi)深入汽(qi)车制(zhi)造(zao)、电子装配等高精度领(ling)域，生产效率提(ti)升30%至50%；服(fu)务机(ji)器人(ren)则从家(jia)庭清洁、教育辅助渗透至医疗(liao)护理、康养服(fu)务，形(xing)成多元化应用生态。
我国智能机(ji)器人(ren)产业的国际竞争力源于政策引(yin)导与市场驱动的协同(tong)效应。在政策层面，我国率先将智能机(ji)器人(ren)提(ti)升至国家(jia)战略高度，并在地方推进试(shi)点工(gong)作。不断(duan)完善的政策体系既保(bao)障了资源集中投入，又通过场景开放倒逼技术迭(die)代。例如，北京企业优必选在比亚迪工(gong)厂(chang)的多机(ji)器人(ren)协同(tong)实训项目，正是政策支(zhi)持与技术落地结合(he)的典型案例。
产业链整合(he)能力的突破，进一(yi)步巩固了竞争优势。在核(he)心零部件领(ling)域，国产化进程显著提(ti)速，形(xing)成“研—产—销”闭环，既降低(di)了成本，又增(zeng)强了供应链韧性。数据显示，2024年我国工(gong)业机(ji)器人(ren)国产化率首次突破50%。
场景驱动的创新路径，凸(tu)显了我国市场的独特优势。区别于欧美实验室导向的技术路线，我国企业聚焦于场景适配性创新。比如，有(you)的AI大模型赋能国际车企等，形(xing)成“技术迭(die)代—应用反馈—场景扩(kuo)展”的螺旋上升机(ji)制(zhi)。
尽管成绩显著，我国智能机(ji)器人(ren)产业仍面临(lin)多重瓶颈(jing)，存在技术短板等问题，考验着产业可持续发展能力。在技术层面，高端环节(jie)的“卡脖(bo)子”问题尚(shang)未根治。运动控制(zhi)算(suan)法、精密减速器、高精度传感器等核(he)心技术仍落后于ABB等国际巨头。以人(ren)形(xing)机(ji)器人(ren)为例，单(dan)台成本高达数十万元，核(he)心部件依赖进口的比例仍超过40%，严重制(zhi)约规模化应用。此外(wai)，行业标准体系滞后，数据隐私、安全评测等规范尚(shang)未统一(yi)，导致不同(tong)品牌设备难以互联互通，生态碎片化问题突出。在市场层面，同(tong)质化竞争加剧行业“内卷”，国产厂(chang)商扎堆中低(di)端市场，价(jia)格战导致“增(zeng)量不增(zeng)收”现象较为普遍(bian)。2024年工(gong)业机(ji)器人(ren)销量增(zeng)长2.83%，但(dan)行业平(ping)均利润率下降至8.5%，部分企业研发投入占比不足5%，长此以往，容易陷入“低(di)端锁定(ding)”困境。针对此，未来需聚焦关键，稳妥(tuo)施策。
一(yi)方面，聚焦核(he)心技术攻关，突破“卡脖(bo)子”瓶颈(jing)。设立国家(jia)专项基金，重点支(zhi)持具身智能、运动控制(zhi)等底(di)层技术研发。推动产学(xue)研深度合(he)作，鼓励高校设立机(ji)器人(ren)交叉学(xue)科，定(ding)向培养复合(he)型人(ren)才。完善标准体系与开源生态，加快制(zhi)定(ding)人(ren)形(xing)机(ji)器人(ren)分级分类标准，建立国家(jia)级多构型场景数据库，推动跨行业数据接口统一(yi)，解决智能家(jia)居、工(gong)业互联网协同(tong)难题。
另(ling)一(yi)方面，优化应用场景与成本结构。扩(kuo)大政府采购试(shi)点，优先在养老(lao)、应急救援等民生领(ling)域推广(guang)机(ji)器人(ren)应用；支(zhi)持核(he)心部件生产基地建设，通过规模化生产降低(di)硬(ying)件成本。构建人(ren)机(ji)协同(tong)的社会治理框架，制(zhi)定(ding)机(ji)器人(ren)伦(lun)理准则与数据使用规范，建立算(suan)法透明化机(ji)制(zhi)和公众(zhong)参与平(ping)台。通过资助失业人(ren)员再培训，完善新兴职(zhi)业培养体系。
（本文来源：经(jing)济日(ri)报 编辑系首都经(jing)济贸易大学(xue)劳动经(jing)济学(xue)院副院长、教授、博士生导师苗(miao)仁涛）