通过系统梳理研判技术演进路径、行业应用场景及产业生态格局，从具身感认知、具身决策、具身智能控制、具身智能机器人设计、具身智能软硬件一致性、具身智能机器人大工厂、具身智能大规模高质量数据集、具身智能机器人集群及与人协同的发展、具身智能机器人开源社区、面向具身智能机器人的安全评估与伦理建设等十个维度全面勾勒了具身智能机器人发展的未来图景。    物理实践、物理模拟器与世界模型协同驱动的具身感认知            物理实践、物理模拟器与世界模型协同驱动的具身感认知。物理实践是具身智能的本质，物理模拟器可以构建高保真的训练环境，世界模型可以提供环境当中比较本质的内部特征。三者融合既可以保证丰富、有效、真实的环境，也可以用于训练具身智能机器人与环境的接触和非接触交互的感认知能力，为其决策和控制奠定基础。    多层次端到端的具身决策            多层次端到端的具身决策。由多模态大模型启发的，具有数理基础的认知与规划研究，与生命科学家的成果融合，并与实时的控制模块融合，可以显著增强具身智能机器人在非结构化环境下的泛化性和实用性。    融合多领域技术的具身智能控制            从控制角度来看，可以融合模型预测、强化学习和生命科学的具身智能控制。一方面可以把模型预测控制的动态优化能力，把强化学习自适应决策融合起来，更进一步的与生命科学的冗余多环路控制机制相融合。这样的话，可以更加让具身智能机器人向人发展，实现具身智能的新控制，提升其在新环境当中的适应性和高性能。    生成式人工智能驱动的具身智能机器人设计            生成式人工智能驱动的具身智能机器人设计。通过对于电机、减速器、驱动器、结构、连接件和材料的统一优化，同时与工材领域的科学成果相结合，在物理模拟器当中实现硬件与控制策略的协同优化，可自动探索任务中实现最优的具身智能的机器人设计。    高度协同与动态适配的软硬件一致性            高度协同与动态适配的具身智能软硬件一致性。具身智能机器人需要软硬件的一致性，在硬件开发的阶段需预置适配算法的接口规范，在算法的设计当中又会内嵌物理约束，就是软中有硬，硬中有软，并且通过联合仿真验证，就是有软有硬的情况下，让系统更加保持一致，让软件模块更加接近硬件，让整体系统更加符合我们的软硬件一致性的期望。    具身智能机器人“大工厂”            具身智能机器人大工厂，在仿真环境当中实现自然语言交互、环境生成、机器人本体设计、决策-控制算法以及软硬件一致性算法等研发，让他们有机的结合在一起，并且反复进化。这样的系统可以根据性能和需求实现快速设计和实现高质量具身智能机器人系统，为社会服务。    构建大规模高质量具身智能数据集            具身智能大规模高质量数据集，基于物理实体采集与仿真合成构建大规模高质量具身智能数据集。这里高质量是一个关键，关于大规模，科研的期望是让它规模要变小。同时可以显著提升具身智能机器人的本体构型优化、多模态训练效率及跨场景策略迁移能力。    融合多智能体协同机制            具身智能机器人集群及与人协同的发展，融合多智能体的协同机制，构建具身智能机器人集群。同时不断提升具身智能机器人的安全性，及其与人的共情能力，让具身智能机器人真正走向我们，真正走向人类，成为人类的朋友。    跨学科的具身智能机器人开源社区            跨学科的具身智能机器人开源社区。首先具身智能机器人的发展需要信息科学、工程与材料科学、数学物理科学、生命科学等多学科协作，将在全球范围内聚集各领域的顶级科学家和工程人员，促进具身智能领域的技术探讨，助力产业链的上下游深度融合和协作发展。    面向具身智能机器人的安全评估与伦理建设            面向具身智能机器人的安全评估与伦理建设，通过行为规范验证、决策可解释性分析，和数据安全性研究等，能够确保建立面向具身智能机器人的安全评估体系和伦理规范。确保在复杂开放环境中决策的可靠性、可解释性以及行为的安全性，这才使得具身智能机器人能够走向我们的服务行业。            这十大技术趋势中，前七个主要聚焦具身智能单体发展 —— 从感知、决策、控制，到设计、研发及数据支持，全方位提升单体机器人的性能与智能水平；后三个趋势则着眼群体智能，通过多智能体协同、开源社区合作及安全伦理建设，构建更完善和谐的具身智能生态系统。相信在这些趋势的引领下，具身智能未来将为我们的生活和社会带来更多惊喜与变革，推动各行各业迈向新的发展高度。

机器人3D视觉系统，是基于三维视觉软硬件成像技术，在机器人系统中实时采集目标物体及环境的空间信息、构建和处理点云信息，生成用于引导机器人末端执行机构的路径规划、避障等控制指令的系统。工业机器人3D视觉应用主要有抓取和工艺两大类，其中抓取类技术的市场应用较成熟，工艺类仍不成熟但发展较快。 抓取类： 抓取类应用指3D视觉与机器人协同进行物体的取放，主要难点在于3D视觉识别抓取点和位姿估计、碰撞检测等。其中简单的上下料、拆码垛等精度要求相对较低，目前已经较为成熟，实现了批量应用。 工艺类： 工艺类应用指3D视觉结合工业机器人执行具有强工艺属性的操作，如开坡口、焊接、涂胶、喷涂等。此类系统除常规3D视觉与机器人外，还需包含工艺装备（如焊枪、胶枪）及专用工装夹具等。目前大多数工艺类3D视觉应用还不成熟，仍处于技术探索阶段。 智能机器人3D视觉目前应用类型主要有导航、避障、物体识别、机械臂引导四大类。在各类可移动的机器人系统中导航和避障都是基础功能，未来随着具身智能技术、人形机器人的发展，3D视觉作为“眼睛”还需承担物体识别、引导手臂轨迹的功能。 全球机器人3D视觉市场规模分析 从数据上来看全球工业机器人3D视觉市场在经历2020-2023年的高速增长后，已进入相对稳定的发展阶段。2024年，受全球汽车、电子、锂电池等行业投资不及预期影响，工业机器人出货量同比下滑3.6%。在这一严峻市场环境下，工业机器人3D视觉却逆势上扬，全球出货量超2.4万台，同比增长超过14%。 从行业分布来看2024年全球工业机器人3D视觉的主要应用集中在汽车零部件、金属制品、仓储物流及汽车整车四大领域，合计市场份额超过78%。 其中，仓储物流、金属制品及汽车零部件行业是工业机器人3D视觉的早期应用领域，技术相对成熟；汽车整车行业近两年受柔性制造需求驱动，发展势头迅猛。据MIR白皮书统计： ● 2024年全球汽车整车行业3D视觉渗透率近8%，相较于2023年的6%明显提升。近几年随着汽车整车行业全球化生产需求推动质量标准升级，工业机器人3D视觉的应用场景逐渐丰富。预计汽车行业应用将持续增长，2027年渗透率有望提升至13%。 ● 2022-2023年全球新能源汽车相关产业投资向好，是汽车零部件行业3D视觉在工业机器人中的渗透率快速提升的节点，2024年渗透率达近7%。 ● 仓储物流是工业机器人3D视觉最早实现批量化应用的行业之一，2020年渗透率已达15%。发展迅速的同时也造成了激烈的行业竞争和价格下行。2024年受行业投资不景气影响，市场呈现下滑态势。预计未来东南亚、南美、中东等新兴市场的仓储自动化升级将推动行业复苏。 ● 金属制品行业也是3D视觉早期落地行业之一。近两年应用已较为成熟，增长步调放缓，但2024年起免示教焊机技术的发展再次为行业带来新机遇。预计未来免示教焊接技术将大幅带动金属制品行业的3D视觉应用。此外，未来在较复杂的零部件切割、涂胶、打磨等领域的免示教技术中也将有应用前景，2027年渗透率有望突破12%。 除上述核心领域外，锂电池、半导体等高附加值产业对3D视觉的需求同样增长迅猛，预计其市场份额也将持续扩大。 ● 锂电池行业头部客户在完成对3D视觉系统精度及安全性的严格验证后，应用意愿显著增强，正处于规模化应用的初期阶段。 ● 半导体行业主要在后道封装测试环节采用复合机器人（AGV/AMR+机械臂）集成3D视觉的方案，实现高精密物料的自动化转运与上下料。 从供应商竞争格局来看2024年，全球工业机器人3D视觉供应商主要分为中国、日本、欧洲及北美四大阵营，其中，中国厂商占据超过65%的市场份额。 ① 中国厂商： 以梅卡曼德等专注于工业3D视觉的新兴专业企业为代表，近年来在深耕本土市场的同时，海外业务拓展迅速。同时，海康机器人、华睿科技等依托传统机器视觉业务的企业，也正在持续加码工业机器人3D视觉领域的投入力度。预计未来，中国厂商的全球市场份额将进一步扩大。 ② 日本厂商： 凭借发达的机器人产业基础，以FANUC为代表的工业机器人制造商多采用自研配套3D视觉技术，以提升其机器人产品的附加值，并依托其强大的全球品牌影响力实现配套销售，专注于工业机器人3D视觉的独立供应商相对较少，部分厂商（如MUJIN）主要以提供集成解决方案为主。 ③ 欧洲厂商： 欧洲厂商通常以提供3D视觉硬件产品为主，代表企业如Photoneo、Sick等。 ④ 北美厂商： 北美地区供应商数量相对较少，以传统机器视觉巨头Cognex为主。部分以质量检测见长的厂商（如LMI）也涉足工业机器人3D视觉领域。 从各地区市场规模来看亚洲地区是当前全球工业机器人3D视觉需求最为强劲的市场，出货量占全球总出货量的70%以上。其中，中国是全球最大的单一市场，占比接近60%。 自2020年起，中国已成为驱动全球工业机器人3D视觉市场增长的核心动力。2024年，尽管面临宏观投资环境挑战，中国工业机器人3D视觉市场仍表现出强劲韧性，实现超过22%同比增长。预计未来三年，中国工业机器人3D视觉市场将继续保持高速增长，复合年增长率预计接近28%。 中国工业机器人3D视觉的核心下游应用行业包括汽车零部件、金属制品、仓储物流及汽车整车。其中，汽车整车行业的应用导入近期呈现加速态势。 在中国工业机器人3D视觉市场，梅卡曼德以超过38%的市场份额居于首位。一方面，其产品线布局相对完善，并在汽车零部件、金属制品、仓储物流等行业积累了丰富的头部客户应用案例。另一方面，该公司的产品在精度和稳定性方面表现良好，尤其在结合AI技术处理高反光工件、深框抓取等复杂场景方面具备较强能力。 预计未来中国市场的竞争格局将趋于分化。少数头部供应商（如梅卡曼德、海康机器人）将聚焦于提供标准化程度较高的产品，其他厂商则更多专注于特定垂直细分领域的定制化解决方案开发，双方将在市场中形成互补格局。 机器人3D视觉技术发展趋势 由于工业视觉应用场景中存在许多不确定性、非标程度较高，如来料一致性差、工作环境复杂等，对工业3D视觉提出了更高的柔性化需求。随着AI技术的迅速发展，部分行业内主流视觉玩家开始研究AI与3D视觉技术的融合。AI技术与工业机器人3D视觉结合后，可使其在底层算法优化、提高开发效率、应用工艺沉淀等方面发挥价值。 1. AI与底层算法的结合： ①AI辅助点云分割：3D点云的特点是无序、数据量大，直接计算的难度大、效率很低。目前大多是用深度学习在2D纹理图上做分割，再用3D点云数据进行配准。未来将直接使用深度学习辅助3D点云数据进行分割，提高效率和优化分割效果。 ②AI辅助机械臂动态碰撞检测：机器人3D视觉碰撞检测时对数据的实时响应有很高的要求，AI可协助快速响应、提前预测碰撞点、奇异点，且优化对模糊物体的仿真。 2. AI与应用工艺的结合： 未来各应用工艺将进行数字化管理，形成预训练模型库，存储大量的行业应用模板，并不断进行行业和工艺知识的沉淀迭代。在使用时进行实时调用，可大大提升便捷性和处理效果。以以下应用为例： ① 无序抓取：AI协助点云分割、位姿估计，找到最佳抓取点和优化路径。 ② 高反件深框抓取：AI协助做深度估计，在2D纹理图基础上补全点云，即使是高反光、有油污等物体也能较准确识别。在识别的基础上进行位姿估计，找最佳抓取点和优化路径，AI协助碰撞检测，提高抓取成功率和清框率。 ③ 物流混码垛：通过AI计算提升容积率。 随着AI与机器人3D视觉的结合日益紧密，其应用场景将不断拓展，真正打破产品和应用的边界、视觉信息也将在任务级的理解、规划等方面发挥更大的作用，实现从“看得到”向“看得懂”跃迁。 机器人3D视觉市场未来发展 随着机器人市场的持续高速发展，其应用已从传统优势领域（汽车、电子）延伸到锂电池等新兴行业当中，3D视觉作为自动化系统的“眼睛”，正成为许多场景的核心需求。 据MIR睿工业白皮书统计，2024年搭载3D视觉的工业机器人在全球工业机器人市场中的渗透率仅为4.7%，尽管当前其在工业机器人中的渗透率尚处于较低水平，未来仍有巨大的发展空间。预计未来三年，该市场将保持20%以上的复合增长率，2027年渗透率将达近7%。 与此同时，尽管当前全球智能机器人产业整体仍处于发展期，3D视觉技术在其应用中的成熟度有待提升，但随着人形机器人、移动机器人、服务机器人等行业的快速发展，预计2025年，智能机器人领域对3D视觉的潜在需求总量将超过40万台，未来成长空间巨大。 总体来看，3D视觉技术在传统工业机器人和新兴行业领域中均展现出强劲的增长动力，并将在与AI技术的深度融合推动下，催生出更多的创新应用，在工业机器人领域发挥越来越重要的作用。 写在最后 基于机器人3D视觉庞大的市场潜力，MIR睿工业主编的《2025年全球智能机器人3D视觉白皮书》正式发布（以下简称“白皮书”）。白皮书立足全球视角，基于多国家、多地区、多维度展开数据追踪。研究范围覆盖亚洲、欧洲、北美、东南亚等多个地区市场，内容涵盖全球机器人3D视觉市场格局分析、产业链解析、技术现状及发展趋势分析等。

日前，北京市机器人“双百工程”成果在2025世界机器人大会上正式发布。北京市经济和信息化局局长姜广智表示，北京市高度重视机器人产业，自2019年起连续出台两轮三年行动计划，全力建设全球机器人技术创新策源地、应用示范高地和高端产业集聚区。 据了解，“双百工程”是北京市在2023年印发的《机器人产业创新发展行动方案》中提出的，即“百项机器人新品工程”和“百种应用场景示范工程”。其目标是到2025年培育100种高技术高附加值机器人产品、100种具有全国推广价值的应用场景的建设目标，打造产品创新和场景示范双驱动、生态优化和产业协同共联动的机器人产业发展“北京样板”。目前，相关目标已全部超额提前完成。 “百项机器人新品工程”成效显著，高端产品体系基本形成。北京市聚焦机器人“1+4”产品体系，将人形机器人作为核心领域进行谋划和布局，带动协作、医疗、特种、物流四类优势机器人产品跃升发展，已支持形成12类200项机器人创新产品，高端产品体系基本形成。 “百种应用场景示范工程”成果凸显，应用深度和广度持续拓展。其中，北京市发挥其超大城市场景丰富优势，加大场景创新和供需对接力度，支持机器人创新产品在11个领域134种场景完成首试首用和迭代升级，应用深度和广度持续拓展；打造了机器人公园，形成包含6款产品的“机器人+园林”解决方案，通过融资租赁的方式在市属公园和园博馆推广应用104台；探索了机器人课堂，初步形成包含课堂学伴、老师助教、课间玩伴和物品运送4类产品的“机器人+教育”解决方案，先后在我市14所中小学部署38台机器人。 据了解，下一步北京将深入总结“双百工程”的经验做法，聚焦企业技术创新和产业应用需求，持续在创新产品和高价值场景两端发力，不断优化产业发展环境，服务机器人产业快速发展。 一是进一步强化整机引领带动。探索仿生结构与材料等颠覆性技术，突破高精度、柔顺操作等运控技术，多路线布局大幅提升具身智能水平，形成人形机器人等高水平量产能力，培育一批技术先进、工艺规范、安全可靠的创新产品。 二是进一步强化全域场景开放。面向全球机器人企业和产品，打造并开放一批公共服务全域场景，形成一批具有广泛推广价值的“机器人+智慧生活”北京方案，打造人与机器人协同共进的全球机器人应用标杆城市。 三是进一步优化产业要素保障。用好政策和基金，壮大创新主体。支持建设产教融合平台和实训基地，促进人才引育。优化产业园区布局，携手津冀统筹布局整机制造与配套环节，打造特色优势产业集群。

精密轴类零件加工是机械制造领域的核心技术，其具有的高精度、高刚性工艺系统及多工序协同等特点，对加工刀具提出了严苛要求，因此创新刀具方案的开发至关重要。 在高端装备制造领域，精密轴类零件的加工质量是影响设备整体性能、运行可靠性和使用寿命的关键因素。以40Cr合金钢联接轴为例，其深孔加工长期面临三大痛点：轴体刚性不足导致的加工变形、深孔同轴度控制难度大以及表面质量波动影响成品率。 苏州用朴精密科技有限公司（以下简称：用朴精密）作为专业从事精密刀具生产及切削技术服务的高新技术企业，致力于硬质合金棒材、精密刀具及精密涂层的研发和生产，是高品质硬质合金、精密刀具及精密工模具涂层服务的制造商。近期，用朴精密凭借创新刀具方案，采用非标SFP钻头，成功实现了刀具寿命提升237%、年化成本节约近25 万元的行业新突破。 技术方案 1.整体刀具系统优化 用朴精密创新刀具方案采用“三钻一铰”协同设计，实现引导钻、深孔钻和铰刀的精密配合，减少了工序间误差；采用先进的涂层技术，以及涂层后表面抛光处理，具有更高的表面光洁度，有效提升排屑能力，抑制积屑瘤的产生，从而大幅提升刀具寿命。 2.创新冷却排屑方案 该方案采用自主研发的硬质合金棒料和加大的内冷孔，提升了耐磨性能，刀具寿命更长；更大的内冷却孔，加大了冷却液流量，排屑更流畅，减少内孔表面划伤，减少报废；充足的冷却液流量，确保冷却和改善润滑效果，有效提高内孔的表面质量乃至刀具寿命。 3.材料科学突破 自研OMK硬质合金：耐磨性提升30%。 经济效益化突破 通过刀具系统整体优化，助力客户实现年度总成本节约 249?436元。（基于年产90万件计算） 成本优势主要体现三大方面： 时间成本压缩：累计减少无效加工时间 747.1?h，相当于31个工作日。主要效益包括刀具更换频次降低（减少停机时间），加工参数优化（进给速度提升20%），故障率趋近于零。 机床与人力成本：因效率提升带来的间接节约达 74?703元 ，包含机床折旧成本分摊降低，操作人员加班工时减少以及设备维护频次下降。 刀具直接消耗：年化刀具采购支出减少 174?733元 。 结论 用朴精密通过全链路技术创新，为轴类零件孔加工带来了突破性解决方案：钻头寿命提升至竞品的237.5%，铰刀寿命达到竞品的240%，彻底解决了客户长期面临的铰刀粗糙度不合格问题，通过整体方案设计显著提升生产效率，大幅降低加工成本，为客户创造了更大价值。

加快推进新型工业化，离不开金融活水的润泽。 8月5日，中国人民银行等7部门发布《关于金融支持新型工业化的指导意见》，聚焦新型工业化重大战略任务需要，提出18条针对性支持举措。 意见明确了金融支持新型工业化的总体“时间表”：到2027年，支持制造业高端化、智能化、绿色化发展的金融体系基本成熟，服务适配性有效增强。制造业企业有效信贷需求得到充分满足，制造业企业发行债券的户数和规模持续增长，股权融资水平显著提升。 坚持分类施策、有扶有控，围绕推动产业加快迈向中高端，意见勾勒出清晰的“路线图”—— 为支持制造业企业释放创新活力，意见提出优化金融政策工具，引入长期资金和发展耐心资本；为提升产业链供应链韧性，意见提出强化重点企业金融服务；为支持加快建设现代化产业体系，意见提出优化传统制造业金融服务、提升科技金融质效、发挥绿色金融牵引作用、强化数字金融赋能、深化产业链金融服务；为支持产业合理布局，意见提出提升产业转移金融服务灵活性、特色产业金融服务专业性、跨境金融服务便利性…… “这些举措对照新型工业化的重点任务，坚持以产业需求牵引深化金融供给侧结构性改革，构建全覆盖、差异化、专业性金融服务体系，形成金融支持新型工业化的清晰路径。”北京理工大学经济学院教授侯成琪说。 近年来，金融体系不断优化资金供给结构，加大对新型工业化提供债券、股权等融资支持。 6月末，我国制造业中长期贷款余额同比增长8.7%，高于各项贷款增速。上半年，A股市场通过首次公开发行股票、增发和可转债的方式为工信领域企业募集资金1488亿元，同比增长51.6%。 在金融支持新型工业化实现总量增长的同时，企业对于金融服务的质效和适配性有着更高期待。 “意见不仅对支持新型工业化推出一系列举措，更在建立长效机制方面提供了思路，为新型工业化提供更加持续、精准、有效的支持。”侯成琪说。 这是位于合肥市肥西县的江淮汽车尊界超级工厂内的自动化焊接生产线。新华社发 更持续的支持，需要充沛而稳定的资金。意见提出，健全金融机构服务制造业的内部机制安排，单列制造业信贷计划，针对细分行业和企业成长阶段特点制定差异化授信政策。 更精准的支持，需要更专业的人才队伍。鼓励金融机构向产业园区派驻金融专员，招收引进具有先进制造业专业背景的人才……意见提出诸多举措，鼓励金融机构与产业部门双向培养科技产业金融复合型人才队伍。 更有效的支持，需要加强政策协同。意见提出建立完善跨部门协同推进、政策激励约束等机制，发挥结构性货币政策和宏观信贷政策引导作用，不断提升金融支持新型工业化的强度和精度。 推进新型工业化需要更优质的金融服务、更紧密的产融合作。随着意见部署的各项举措机制逐步落地，金融体系将以更高质量、更精准服务，支撑保障新型工业化建设，助力中国经济强筋壮骨。