2025年6月11日，中国机械工业联合会机器人分会在南京2025智能机器人发展大会上发布了智能机器人十大发展趋势。
01感知和认知：孤立传感器到融合认知
从孤立传感器到融合认知的进化，将突破单一模态信息的局限性，实现机器人对物理世界的全息化理解。类人的多模态环境感知与本体感知信息的深度融合，形成机器人“身体-环境”的具身统一认知，从而与决策控制有机协同，通过构建对物理和社会环境因果变化规律准确理解的世界模型，支持机器人“感知-想象-推演-决策”的作业闭环。
02决策与执行：执行预设任务到自主决策
机器人的智能化发展正经历从“执行预设任务”向“自主理解与决策”的深刻转变。多模态感知决策动作大模型通过融合分析海量生产数据，构建检索增强系统，将大幅提高机器人复杂决策能力。同时探索复杂交互下的精细作业技能学习与高效生成模型方法，构建混合专家模型系统，与大模型形成大小脑分层智能决策执行体系，实现机器人稳定长程的自主决策与精细操作的高效执行。
03数据采集：人工采集到多样生成
智能机器人的高效学习依赖于数据生态的革新，传统人工采集的方式已无法满足模型训练对大量高质量数据的需求。海量的视频数据与高质量遥操作、运动捕捉数据的混合增强，以及物理引擎驱动的大量的超真实仿真数据增强，将大幅扩充机器人数据生态规模。
04控制架构：云边端协同部署和群体智能
控制架构开始进入云边端协同部署和群体智能进化阶段。分布式云边端协同架构借助AI+ 5G/6G +物联网技术，实现机器人集群的知识共享与进化学习。云端负责全局策略优化，边缘节点处理实时推理，终端执行具体任务，形成高效算力调度体系。机器人集群可通过动态共享经验提升整体作业效率，边缘计算则保障本地化数据处理的实时性与隐私性，支撑更多实时性要求高的应用场景。
05本体设计：软硬件协同
传统机器人本体设计聚焦于刚性执行机构的运动性能，结构本身缺乏深度集成的智能传感器与嵌入式算力单元，使其无法成为具身智能技术的有效物理载体。因此，需要突破传统硬件范式，软件与硬件协同设计，对本体进行深层次智能重构，使机器人更好的融入AI生态、适应复杂非结构化环境。如多智能传感器与本体深度融合、AI计算边缘芯片在机器人内部或近端的高度集成、机器人适应性与灵巧性的创成式设计等。
06人形机器人：从单一任务到多任务
人形机器人软、硬件系统的技术加快突破与迭代，云端智能提供场景理解与复杂决策支持，边缘计算保障实时响应与安全控制，本体则执行精细操作任务，加速向工业、生活服务、医疗康复、特种作业等多元领域探索，逐步从单一功能执行者向复杂任务协作者的角色转变。
07开发生态：硬件模块化与软件平台化
智能机器人产业的生态竞争已从单一技术比拼升级为体系架构竞争，硬件模块化与软件平台化生态正在逐步形成，通用技术底座架构与能力组件市场的加速构建将有力的推动我国智能机器人产业快速发展与应用落地，形成集群性产业竞争优势。
08商业模式：产品售卖到价值共创
创新的技术突破为智能机器人的商业模式创新提供了强大的动力，从传统的产品售卖逐渐向价值共创范式转变。设备租赁、效能分成、能力订阅的RaaS（机器人即服务）模式形成商业落地，更为庞大的平台企业+垂直企业的商业生态共创体也正在逐步形成。
09安全：物理安全防护到系统安全体系
智能机器人的安全挑战已从传统的物理安全防护升级为覆盖硬件可靠性、算法鲁棒性、数据隐私性、行为伦理性的系统性工程。随着机器人渗透至医疗、养老、工业等众多高风险场景，从被动防护到主动安全，从单点合规到生态共治，从算法安全到技术信任，将覆盖功能安全，信息安全等多个领域。
10行业治理：伦理法规、标准和认证
智能机器人标准、安全认证、人机权责划分、数字身份、数据隐私保护等成为重点。随着智能机器人应用场景拓展，未来需进一步完善监管体系，平衡技术创新与社会风险，确保行业健康有序发展。
(机器人分会)
