破解智能机器人产业瓶颈

苗仁涛

今年《政府工作报告》明确指出，“持续推进‘人工智能+’行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大模型广泛应用，大力发展智能网联新能源汽车、人工智能手机和电脑、智能机器人等新一代智能终端以及智能制造装备”。当前，全球科技革命与产业变革加速演进，智能机器人产业正成为重塑经济格局的重要力量。

近年来，我国智能机器人产业经历了从“跟跑”“并跑”到部分“领跑”的蜕变，正在实现从规模扩张向质量引领的关键转型，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治理联动，有望完成从“机器替代”到“人机共融”的变革。数据显示，截至2024年底，全国智能机器人企业数量已突破45万家，注册资本超6.44万亿元，较2020年增长逾200%，不仅反映出智能机器人产业迎来投资热潮，实现蓬勃发展，更折射出产业生态日趋成熟。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，形成了以工业机器人、服务机器人为核心的产业集群。此外，技术应用场景的扩展也尤为显著，如工业机器人已深入汽车制造、电子装配等高精度领域，生产效率提升30%至50%；服务机器人则从家庭清洁、教育辅助渗透至医疗护理、康养服务，形成多元化应用生态。

我国智能机器人产业的国际竞争力源于政策引导与市场驱动的协同效应。在政策层面，我国率先将智能机器人提升至国家战略高度，并在地方推进试点工作。不断完善的政策体系既保障了资源集中投入，又通过场景开放倒逼技术迭代。例如，北京企业优必选在比亚迪工厂的多机器人协同实训项目，正是政策支持与技术落地结合的典型案例。

产业链整合能力的突破，进一步巩固了竞争优势。在核心零部件领域，国产化进程显著提速，形成“研—产—销”闭环，既降低了成本，又增强了供应链韧性。数据显示，2024年我国工业机器人国产化率首次突破50%。

场景驱动的创新路径，凸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，有的AI大模型赋能国际车企等，形成“技术迭代—应用反馈—场景扩展”的螺旋上升机制。

尽管成绩显著，我国智能机器人产业仍面临多重瓶颈，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，高端环节的“卡脖子”问题尚未根治。运动控制算法、精密减速器、高精度传感器等核心技术仍落后于ABB等国际巨头。以人形机器人为例，单台成本高达数十万元，核心部件依赖进口的比例仍超过40%，严重制约规模化应用。此外，行业标准体系滞后，数据隐私、安全评测等规范尚未统一，导致不同品牌设备难以互联互通，生态碎片化问题突出。在市场层面，同质化竞争加剧行业“内卷”，国产厂商扎堆中低端市场，价格战导致“增量不增收”现象较为普遍。2024年工业机器人销量增长2.83%，但行业平均利润率下降至8.5%，部分企业研发投入占比不足5%，长此以往，容易陷入“低端锁定”困境。针对此，未来需聚焦关键，稳妥施策。

一方面，聚焦核心技术攻关，突破“卡脖子”瓶颈。设立国家专项基金，重点支持具身智能、运动控制等底层技术研发。推动产学研深度合作，鼓励高校设立机器人交叉学科，定向培养复合型人才。完善标准体系与开源生态，加快制定人形机器人分级分类标准，建立国家级多构型场景数据库，推动跨行业数据接口统一，解决智能家居、工业互联网协同难题。

另一方面，优化应用场景与成本结构。扩大政府采购试点，优先在养老、应急救援等民生领域推广机器人应用；支持核心部件生产基地建设，通过规模化生产降低硬件成本。构建人机协同的社会治理框架，制定机器人伦理准则与数据使用规范，建立算法透明化机制和公众参与平台。通过资助失业人员再培训，完善新兴职业培养体系。

(作者系首都经济贸易大学劳动经济学院副院长、教授、博士生导师)