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閔行區智能機器人產業集群發展現狀

來源:甲子光年      編輯:創澤      時間:2023/7/13      主題:其他   [加盟]

依托G端製造業基礎與科創資源,圍繞馬橋人工智能創新試驗區,閔行區有 條件打造L先的智能機器人產業集群。

戰略起點G

人工智能是戰略部署重點發展的、 上海市規劃的三大先導產業之一

智能機器人產業鏈建設是上海市推動製 造業G質量發展的重點任務

馬橋人工智能創新試驗區將融入上海、 長三角、全國乃至人工智能產業創 新和應用實踐體係

產業基礎雄厚

四大金剛”曾挺起新的“工業脊梁”

閔行開發區是批J經濟技術開發區,集聚了強生、 ABB、西門 子等數十家世界500強企業

科創資源豐富

建設上海南部科創中心,打響“閔行品牌”

擁有閔行大學城、莘莊工業區、紫竹G新 區、“零號灣”創新創業集聚區、馬橋試 驗區、閔開發等片區,知名G校林立、龍 頭企業 集聚了強生、 ABB、西門 子等數十家 世界500強 企業 聚集, 創新要 素豐富

土地資源充足

閔行區擁有莘莊工業區、紫竹G新區、馬橋 人工智能創新試驗區等多個先進製造業重點 板塊,擁有大量可用工業土地資源

“十四五”期間閔行區可用工業土地總麵積 為9921.1畝,可用廠房總麵積為367.9萬 平方米

閔行馬橋擁有成片產業用地,是上海市特色 產業園區中麵積大、可盤活土地多,可 打造應用場景全的產業園區

  

馬橋經驗建設“雙核四智八品”產業體係

馬橋人工智能創新試驗區以雄厚的工業基礎與先進的人工智能技術為雙核,智能機器人與智能運載係統,智能感知係統,智能新硬件係統產業發展相輔相成

上海人工智能發展戰略-閔行模式

閔行區集聚了多個人工智能與高端製造產業園區,平台機構和產業聯盟,為智能機器人的產學研用協同提供了廣闊的載體空間和良好的生態環境

上海智能機器人產業規劃,打造“4+X”融合創新載體

深化構建“東西互動,多點聯動”的產業布局:完善“4+X”總體布局,推進浦東張江, 徐彙濱江,閔行馬橋,臨港新片區等四大優勢產業集聚區創新發展

智能機器人發展產業集群:長三角、珠三角、京津冀

京津冀地區機器人相關企業數量達995家;長三角地區機器人相關企業數量達4547家;珠三角地區機器人相關企業數量達2643家

中國機器人的市場規模2024年預計超百億美元

中國機器人產業發展迅速,人工智能技術應用推動服務機器人更快發展,公共服務場景的應用價值得以被開發,務機器人市場規模快速放大

機器人產品的發展曆程:產線自動化、機器智能、人工智能

產線自動化時事先程序設定控製,機器智能時傳感器感知環境信息;人工智能時深度學習與強化學習技術具備類人特征,有自主思維能力

智能機器人產業鏈結構:上遊 中遊 下遊

產業鏈上遊硬件方麵:減速器,伺服電機,控製器, 智能芯片, 傳感器, 末端執行器;軟件方麵:交互係統, 控製係統,決策技術,感知係統

智能機器人產業發展周期,產業整體正向著智能化高速邁進

憑借機器視覺,自然語言理解等人工智能技術的發展,初代“AI+”機器人產品逐步成熟,生成式AI的爆發與通用人工智能的曙光

機器人—通用人工智能的最終載體,降低使用門檻

機器人在AI技術的加持下,將從一台麵向工程師的可編程專用設備,升級為普通用戶可用 的,根據任務自主編程運行的智能設備低,將是智能產業走向爆發 的臨界點

人形機器人是智能化發展的重要土壤

智能帶來的 AI 價值遠比人形機器人更大,最大的特質就是能夠以主人公的視角去自主感知物理世界,用擬人化的思維路徑去學習

機器人能夠執行行為才是真正理解行為

讓機器人能夠確認和分辨一個行為僅僅隻是第一步,這也隻是傳統旁觀式 AI 學習所達到的功能水平,通過感知環境實體親身體驗完成具身學習,最終理解場景並形成"打開

預計2030年全球人形機器人市場規模CAGR約71%

預測2030年全球人形機器人市場規模保守/中性/樂觀預估下,分別有望達548/855/1400億元
 
資料獲取
新聞資訊
== 資訊 ==
» 機器人應用的趨勢:垂直化、工藝化、多樣化
» 協作機器人的中國市場格局:初具雛形,未完
» 中國協作機器人市場前景:高速穩步增長,未
» 協作機器人市場的發展曆程:起步期、調整期
» 機器人的安全解決方案:力感知方案,輕量化
» 機器人的視覺解決方案:2D視覺和 3D
» 協作機器人與人形機器人的發展關係:應用領
» 2025年中國協作機器人產業發展藍皮書,
» 機器人工作站的安全規範及標準:安全防護空
» 機器人工作站的功能要求和環境條件:機器人
» 智能服務機器人的導引方式:固定路徑導引方
» 自動導引機器人係統的組成:驅動係統 導航
» 智能機器人是多傳感器信息融合係統,使用位
» 機器人的視覺傳感技術,從二維圖像中理解和
» 機器人的工件識別傳感器:接觸識別、采樣式
 
== 機器人推薦 ==
 
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