中國機器人融資佔世界

1. 中國製造業的發展現狀

近幾年，國家在振興裝備製造業，發展高端製造業，發展戰略性新興產業等方面密集出台了諸多政策和配套措施，《中國製造2025》明確規劃了中國製造業未來10的工業之路是一條智能化、自動化之路;在國民經濟「十三五」發展規劃中也清晰規劃了重點發展的領域，智能製造裝備產業作為高端製造業的一個重點領域，其發展得到了國家和地方層面的大力支持。

由於國家政策的大力支持，我國投融資對於智能製造方面也非常關注，近年來我國智能製造投融資市場一片火熱。

近年來，隨著我國科技的飛速發展，我國已逐步由「中國製造」向「中國智造」邁進。5G時代的到來更加推進了我國科技企業的迅速崛起，同時也加快推動了我國「中國智造」的發展進程。在2020年新冠疫情期間，面對居民出行受阻、企業復工困難、醫療人員缺乏的情況，許多智能製造企業依靠著自身多年的技術積累以及製造優勢，研發出送餐機器人、智能醫用服務機器人、自動測溫機器人等，使得人們疫情下的生活能夠正常運轉。

目前我國已經具備發展智能製造的條件與技術，包括已經取得了一大批相關技術的研究成果，例如機器人技術、智能信息處理技術、感知技術等等，同時以新型感測器、智能控制系統、工業機器人、自動化成套生產線為主的我國智能製造裝備產業體系也初步形成。

國家高度關注 出台多項政策支持工業智能化

由於工業製造業在國民經濟中有著重要地位，因此我國對於工業製造也非常重視。截至2019年底，我國基本跨越「工業2.0」(電氣化)，開始進入工業互聯化階段，我國開始建設工廠物聯網、服務網、數據網、工廠間互聯網，工業裝備逐漸實現集成。同時我國近年來也發布多項政策推動我國工業智能化的發展，特別是我國頒布的《中國製造2025》，為我國「工業4.0」的發展奠定了基礎。

—— 更多數據及分析請參考前瞻產業研究院《智能製造行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》。

2. 我國工業機器人市場連續8年居全球第一，你如何看待此事

引言：工業機器人主要是指用於工業生產的機器人，屬於智能製造。而我國在工業機器人領域也是發展的比較好的，我國工業機器人市場連續8年居世界第一，怎麼去看待這件事呢？

三、要加強高新科技的研究

工業機器人確實市場高，但是市場高並不代表技術就是最強的。因為這些是可以往更智能更精尖的方向發展的。如果機器人能夠保證做出來的東西十分的精良，相關的一些晶元都能夠製作出來的話。那麼就表明在技術上已經無可替代了，也會能夠增加自己在行業上的領先度和無可替代度。

3. 機器人產業扶持20億引導基金已到位是真的嗎

5月16日，第四屆中國機器人峰會在寧波餘姚開幕。記者從會上獲悉，目前相關部門正組織調研我國機器人產業，未來將出台一系列扶持和引導政策，目前20億元智能機器人重點專項引導基金業已到位。到2020年，我國將形成完善的機器人產業體系，產業將邁向中高端。對此，業內專家表示，未來三至五年，機器人市場機會將集中在計算和感知領域，家庭護理等服務型機器人也是下一個拓展空間。

事實上，為促進我國機器人產業健康發展，工信部等部委陸續出台一系列後續產業發展促進措施。4月6日，工信部、發改委、財政部聯合印發《機器人產業發展規劃(2016-2020年)》，規劃要求，五年內形成我國自己較為完善的機器人產業體系。根據工信部工作部署，下一階段相關產業促進政策將著手解決兩大關鍵問題：一是推進機器人產業邁向中高端發展；二是規范市場秩序，防止機器人產業無序發展。

另外，為促進機器人產業健康發展，下一階段我國還將展開四大應用示範工程，包括機器人關鍵零部件研製及應用示範工程、工業機器人核心技術研究及應用示範工程、服務機器人技術研究及示範工程以及機器人人才培養示範工程。

4. 是什麼因素催生了人工智慧行業「泡沫」

偽概念催生人工智慧行業「泡沫」

2018年或迎大洗牌，業內建議引導技術與市場有效結合

記者走訪市場可見，一些裝上簡單預設程序的音箱、機器人，就敢冠以「人工智慧」；一些自動化設備也偷換概念，被包裝成人工智慧。甚至有做內衣的企業，也炒作自己是人工智慧。專家認為，類似這些「偽創新」的炒作，炒得越熱，潛在的泡沫就越大，對人工智慧的發展傷害也越大。

阿里巴巴前CEO衛哲發文說，人工智慧項目當中存在大量的「偽人工智慧」，比例可能高達90%以上。訊飛智慧醫療事業部副總經理鹿曉亮說，目前泡沫肯定是存在的。當下炙手可熱的AI，「絕大部分的公司是圈錢的」。杜絕忽悠和投機，人工智慧需要的是清醒客觀的判斷和扎扎實實的努力。

深圳市羅伯醫療科技有限公司市場總監關磊認為，人工智慧是一門綜合的技術科學，在熱捧和經濟簇擁中，人工智慧成為了一個招商的火熱概念。人工智慧泡沫和倒閉潮的出現是因為概念、人才、產品、市場出現斷層，這四者環環相扣，缺一不可。「講故事」的人工智慧終將被淘汰，重技術、研產品、抓市場的人工智慧公司才能長久的走下去。

二是技術發展跟不上產業化步伐，門檻太高難以迅速落地。業內分析，隨著《新一代人工智慧發展規劃》《促進新一代人工智慧產業發展三年行動計劃(2018-2020)》等政策的發布，國內的人工智慧企業將朝著產業化的方向不斷前進。在這過程中，「優勝劣汰」的齒輪也將加速轉動。

從技術上，孫立寧等業內人士認為，人工智慧的技術發展仍需要過程，說「成熟」為時尚早。騰訊研究院分析，人工智慧發展的基礎在於演算法、算力和數據，三者缺一不可。中國擁有龐大的資料庫，在應用演算法上也不落後，唯獨在算力這一領域，出現了非常嚴重的缺陷。算力的核心在晶元，而中國在晶元領域上的技術不足也延伸到了AI晶元上。

從企業角度分析，AI行業的技術門檻很高、投入時間很長，很多創業型研發企業短期內都沒有辦法讓產品落地，應用前景渺茫。比如醫療影像產業有很多公司，但是真正能用於臨床的產品很少。一些企業技術未成熟，產品不合格，難以突破並實現穩定的市場份額增長，缺乏與巨頭競爭的能力，成本高昂導致售價超過消費者購買能力，資金不足無法支撐後續研發，導致難以為繼。

此外，孫立寧認為，地方政府在高度重視人工智慧的同時，也要理解，只有具備人才、產業鏈等基礎條件，才能發展人工智慧產業。如果不具備上述條件而盲目上馬人工智慧產業，將面臨很多風險。

引導技術與市場有效結合

業界肯定「人工智慧」的發展方向，建議營造一個更務實的發展環境。

——持續鼓勵，營造去泡沫發展環境，引導技術與剛需結合。劉慶峰說，《科學》雜志預測人工智慧在2045年會替代全球就業率的50%，而在中國這個數字是77%，未來28年之內全中國每4個工作會有3個被替代，人工智慧領域中美將同步進入無人區。孫立寧認為，人工智慧是一個方向，建議持續加強人才培養，支持自主創新。從產業引導上，建議政府不能為了支持而支持，而應加強人工智慧與產業結合。例如，在遠程個性化教育、醫療等與生活密切相關的領域，先找准技術需求點，再帶動整個鏈條的創新，鼓勵人工智慧與底層製造、裝備、產品結合，以提高性能為主要考核指標。

——人工智慧發展還需解決盈利模式。鹿曉亮認為，現在雖然國家出台了發展人工智慧的大策略，訊飛也有幸入選四個國家級平台之一，但具體的政策、產業配套的相關細節還沒有落實。以醫療產業為例，臨床輔助診療系統就面臨著不知道從何處收費的問題，這還需要葯監、醫保、物價部門的相關政策做一系列的磨合。

——資金支持不宜全面撒網，加強結果導向的考核。鹿曉亮認為，人工智慧行業剛剛開始發展，「雷區」很多，建議政府政策支持和資本投入都不能撒胡椒面，強調結果導向。關磊也認為，對於政策、資金方面，在落實考核上，建議以結果為導向，加強效果反饋，做到物盡其用。

5. 中國人工智慧實力可比肩美國 「雙寡頭」局面已到來

資料圖片：2017年12月20日，觀眾在蕭山機器人博展中心觀看機器人表演。

6. 人工智慧領域的投資熱度怎麼樣

全球投資熱度

中國人工智慧領域的融資規模約為26億美元，是美國該領域融資總額的1/7，位列世界第二，遠高於以色列和印度。多位投資人表示人工智慧是繼移動互聯網之後下一個風口。

7. 我國為什麼要發展機器人行業，發展趨勢將如何

中國目前的Al技術都是，美國那邊幾年前玩剩下的，你說呢。差了個幾年差距。幾年前的科技，現在才研究出來。這行業在中國比較少，可以發展，成立點公司什麼的

8. 我國研發機器狗創世界紀錄，這一突破的背後蘊含哪些重要意義

“十四五”期間，中國機器人市場產業規模將持續增長。其中，工業機器人的年產量將翻倍，自主品牌工業機器人的市場份額提高。服務機器人市場規模擴大，加深與智能醫療、智慧家居、智能安防等領域的融合。同時，加快建立空間機器人、海洋機器人、基地機器人等特種機器人支撐平台。加快培育工業機器人、服務機器人、特種機器人等一批龍頭企業，加強企業及產品的國際競爭力。

2020年中國社會物流總費用約佔GDP的14.7%，比發達國家高出6個百分點。每個物流細分領域都迫切需要降低成本，倉儲作為成本中心，降本增效始終圍繞著租金和人力進行，想要降租金，就要實現立體化;想要降人力，就要實現自動化、智能化。

目前，我國物流業正努力從勞動密集型向技術密集型轉變，由傳統模式向現代化、智能化升級，伴隨而來的是各種先進技術和裝備的應用和普及。當下，具備搬運、碼垛、分揀等功能的智能機器人，已成為物流行業當中的一大熱點。

9. 中國人工智慧產業還存在哪三項弱點

如今，「智能+」社會已步步臨近，社會各界也正積極勾勒未來社會圖景。國外人工智慧巨頭動作不斷，在基礎技術、應用領域方面都有諸多突破，可以總結為三點：基礎研究能力強、跨界創新密集、人才紅利持續發揮。

騰訊研究院發布的《中美兩國人工智慧產業發展全面解讀》，從企業人數分布可以看出中美之間的巨大差異。報告顯示，截至2017年6月，美國共有1078家人工智慧企業，員工數量為78700名；中國有592家人工智慧企業，員工數量為39200名，約為美國的50%。分領域來看，在處理器/晶元領域，美國員工人數是中國的13.8倍，美國17900人，中國1300人。中國在技術層領域的企業人數也遠遠落後於美國，僅在智能機器人領域人才稍多，為6400人，是美國同領域人數的3倍。

根據全球職場社交平台「領英」的數據，7成美國人工智慧人才從業10年以上，而中國僅有4成相關人才有這樣的從業經驗。報告分析，這源於中國人工智慧產業起步比美國晚，人才培養模式尚存差距。

中國高校在很長時間內並沒有人工智慧專業，而美國是人工智慧概念的誕生地，基本上大院校都有人工智慧專業和研究方向。根據美國國家科技委員會的人工智慧全球大學排名，前20名中有16所是美國大學，這些大學源源不斷地向科技企業輸送人才。

業內人士表示，由於人才匱乏，人工智慧工程師的年薪水漲船高。博士畢業進入企業，起薪或可高達百萬元，「否則根本留不住人」。而且，即便這樣的人也很難「上手就用」，都要在公司經過數月至一年的專業培訓。

目前，中國正在快速追趕美國人工智慧人才的培養步伐。從論文發表數量來看，華人作者的領先優勢日益明顯。在「深度學習」領域，中國的論文數量從2014年開始超越美國。專家認為，人才培養是「智能+」發展的關鍵，而且，人才培養要與重點項目相結合，真正做到核心人才本土化、核心項目自主化。

《中國機器人產業發展報告》建議，應建立機器人行業亟須的多層次、多類型技能人才培養體系，建立校企聯合培養人才的新機制。同時，建立培養標准體系，運用職業培訓和職業資格制度加深與汽車、電子、化工、消防等相關行業合作，實現人才培養與企業需求的良好對接。

國務院2017年印發《新一代人工智慧發展規劃》，提到將「加快培養聚集人工智慧高端人才」。伴隨著巨大的市場需求和應用場景，我國有望吸引更多人才來華從事人工智慧行業。

在面向2030年對我國人工智慧發展進行的戰略性部署中，我國新一代人工智慧發展規劃也明確提出了我國人工智慧發展的「三步走」目標：

第一步，到2020年，人工智慧總體技術和應用與世界先進水平同步，人工智慧產業進入國際第一方陣，成為我國新的重要經濟增長點；第二步，到2025年，人工智慧基礎理論實現重大突破、技術與應用部分達到世界領先水平，人工智慧產業進入全球價值鏈高端，成為帶動我國產業升級和經濟轉型的主要動力，智能社會建設取得積極進展；到2030年，人工智慧理論、技術與應用總體達到世界領先水平，我國成為世界主要人工智慧創新中心，人工智慧產業競爭力達到國際領先水平。

專家認為，要想讓機器人滲透到人們生活，真正實現智能社會，一定要把相應的基礎設施建設好，建立知識庫、大資料庫、面向各類具體問題的智能系統等。「這不僅要有技術，還涉及整個社會體系、服務體系和治理體系等。」業內人士呼籲，要加快機器人向各領域的應用，實現人機協調、跨界融合、共創分享，營造有利於機器人發展的良好生態。

瑞銀研究報告顯示：至2030年AI每年將為亞洲貢獻經濟價值高達1.8萬億至3.0萬億美元，將對金融服務、醫療保健、製造、零售和交通等行業產生巨大影響。這些行業加起來，相當於目前亞洲GDP的三分之二。

據統計，2000至2016年，中國人工智慧企業數量累計增長1477家，融資規模達27.6億美元。其中，2014至2016年三年是中國人工智慧發展最為迅速的時期。這三年裡新增的人工智慧企業數量占累計總數的55.38%。另據艾瑞咨詢公開數據，中國人工智慧產業規模2016年已突破100億元。

面對優勢，還需戒驕戒躁；面對補足，還需踏實補強；我國應在人工智慧產業發展的浪潮中爭當「弄潮兒」。

未來已來，當時代的鍾聲緩緩敲響，新科技革命和產業變革將是最難掌控但必須面對的不確定性因素之一，抓住了就是機遇，抓不住就是挑戰，必須在日新月異的科技大變革中、在國際合作與競爭的征程中加速前進。

10. 在未來的一段時間內代表中國你經濟方向的產業是

在未來的一段時間內代表中國經濟方向的產業，這主要有新能源汽車，5g技術，還有人工智慧能方面。以互聯網、物聯網、大數據、雲計算等新技術為基礎的應用日益進入社會生產和交換，產生了數字媒體、電子商務、電子金融服務，出現了許多新產品、新行業、新業態。

互聯網正在改變人類的生產和生活方式。數字經濟和網路市場新領域的開辟，對現代經濟學和統計學形成了新的挑戰，短期經濟運行統計中提供的社會消費品零售總額的概念已經不能反映居民消費的全貌；數據投入要素也還未進入PPI價格指數統計。

固定資本形成或固定資產投資這一概念已經不能容納網路領域的生產投資和生產工具的投資；網路市場的直接交換價值量和消費價值量也未能進入現行統計體系；現代經濟學的「國內生產總值」這一概念已經容納不了、覆蓋不了新時代全社會的經濟活動和社會總產出的創造。

(10)中國機器人融資佔世界擴展閱讀：

人工智慧在製造業的應用探索正形成典型應用模式。提高製造效率，優化生產工藝，優化供應鏈管理效率，提高售後運維價值。在技術應用深化的同時資本投入耦合也日益加強。在技術突破和應用需求的雙重驅動下，人工智慧技術已走出實驗室加速向產業各個領域滲透，產業化水平大幅提升。

在此過程中，資本作為產業發展的加速器發揮了重要作用，僅2018年上半年人工智慧領域的全球融資規模就達到435億美元，其中中國的投資規模高達317億美元，佔全球70%以上。人工智慧已在智能機器人、無人機、金融、醫療、安防、自動駕駛、搜索、教育等領域得到了較為廣泛的應用。

其中，自動駕駛是人工智慧領域最具商用前景的落地領域之一，一汽、上汽、北汽、長安、東風等國內傳統汽車企業都在智能化、自動駕駛方面進行了大量投入。