2018-智能机器人（前沿版）研究报告_32页-1mb

智能机器人（前沿版）研究报告总结

核心内容

本报告围绕智能机器人的全球发展、人才分布、技术趋势、传感器技术、应用场景及未来趋势等方面进行了系统分析，旨在为读者提供全面的行业洞察。

主要观点

全球发展现状

• 智能机器人学是与机器人设计、制造和应用相关的科学，已演变为机器人相关通用技术的学科分支。
• 中国是全球工业机器人使用量最大的国家，自2016年起连续多年保持这一地位。
• 美国在智能机器人研究与产业化应用方面处于全球领先地位，中国紧随其后，但仍存在较大差距。

人才分布

• 全球机器人学研究学者主要集中在美国、日本、德国、意大利等国家。
• 美国东部是机器人学研究人才的集中地，而西欧、美国西部等制造业先进地区也吸引了大量研究者。
• 中国学者在机器人学领域的h-index平均值为9，低于全球平均水平（24），且h-index>40的学者较少。
• 中国智能机器人研究学者主要分布在北京、哈尔滨、上海、广州等城市，其中北京学者数量最多，得益于其高校和研究机构的聚集。

技术趋势

• 感知与学习：研究始于1990年，由Manuel-a M.Veloso、Minoru Asada、Marco Dorigo、Cynthia Breazeal等学者推动。感知是机器人与环境交互的基础，而学习行为的出现标志着“第三代”机器人的发展。
• 规划与决策：自2005年起进入快速发展期，大量学者投入研究。当前主要依赖算法，如人工势场法。
• 动力学与控制：研究重点转向智能化控制技术，如离线编程、任务级语言、多传感器信息融合等。
• 人机交互：技术分为四个阶段：基本交互、图形式交互、语音式交互和感应式交互。2018年ACM新增《Interactions》杂志，标志着人机交互技术研究的重视程度提升。

传感器技术

• 传感器技术是智能机器人实现环境感知和交互的重要手段，研究内容涵盖多种类型的传感器及其在机器人系统中的应用。

应用场景

• 无人驾驶：作为智能机器人的重要应用领域，研究与实践并行。
• 室内服务：机器人在家庭、医院等场景中的服务应用。
• 物流运输：自动化物流系统中机器人的应用。
• 极端环境：如太空、深海等特殊环境中的机器人应用。
• 军事应用：机器人在军事侦察、作战等领域的应用。

关键信息

机器人比赛

• 机器人世界杯（RoboCup）、ICRA RoboMaster、国际智能机器人与系统大会（IROS）等比赛推动了机器人技术的创新与发展。

未来趋势

• 机器人与AI的交叉研究成为重要方向，Neural Networks & Robotics、Control Methods & Robotics、Computer Vision & Robotics等领域热度最高。
• 未来三年内，机器人学习将作为交叉研究的主要领域，涉及Neural Networks、Machine Learning、Computer Vision、Control Methods等。
• 机器人未来发展的三大趋势为：软硬融合、虚实融合、人机融合。

政策支持

• 多个国家发布了相关机器人发展战略，如：
  • 韩国：《机器人未来战略2022》
  • 美国：《机器人发展路线图》
  • 法国：《机器人行动计划》
  • 英国：《机器人和自主系统战略2020》
  • 德国：《工业4.0战略》
  • 中国：《北京市机器人产业创新发展路线图》、《关于上海加快发展和应用机器人促进产业转型提质增效的实施意见》

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附录：国内外代表学者

国际学者

• Danica Kragic
• Dieter Fox
• Manuel M.Veloso
• Oussama Khatib
• Roland Siegwart
• Vijay Kumar
• Wolfram Burgard

中国学者

• 徐扬生
• 方勇纯
• 黄强
• 李杨民
• 罗仁权
• 乔红
• 孙富春
• 王田苗
• 熊蓉

总结

本报告全面分析了智能机器人的全球发展现状、人才分布、技术趋势、传感器技术、应用场景及未来发展方向，指出中国在机器人应用方面领先，但在基础研究和技术创新上仍需加强。未来，机器人与AI的深度融合将成为关键，推动软硬融合、虚实融合和人机融合三大趋势，为机器人技术的进一步发展奠定基础。