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第一章 具身智能相關介紹
1.1 人工智能基本概述
1.1.1 基本定義
1.1.2 研究內容
1.2 具體智能基本概述
1.2.1 基本定義
1.2.2 主要特征
第二章 2021-2023年中國具身智能行業發展環境分析
2.1 宏觀經濟環境
2.1.1 宏觀經濟概況
2.1.2 對外經濟分析
2.1.3 工業經濟運行
2.1.4 固定資產投資
2.1.5 宏觀經濟展望
2.2 政策環境
2.2.1 國家政策支持AI發展
2.2.2 生成式人工智能政策
2.2.3 通用人工智能發展政策
2.2.4 機器人行業相關政策
2.3 社會環境
2.3.1 AIGC進入加速成長期
2.3.2 ChatGPT應用爆火出圈
2.3.3 人工智能產業化應用加速
2.3.4 “機器人+”時代加速來臨
第三章 2021-2023年中國人工智能產業發展狀況分析
3.1 中國人工智能產業發展綜述
3.1.1 產業發展背景
3.1.2 產業發展特點
3.1.3 產業發展歷程
3.1.4 產業相關政策
3.1.5 具身智能聯系
3.1.6 產業面臨挑戰
3.1.7 產業發展建議
3.2 2021-2023年中國人工智能市場運行狀況分析
3.2.1 產業發展現狀
3.2.2 產業鏈條結構
3.2.3 市場發展規模
3.2.4 細分領域分析
3.2.5 應用結構分析
3.2.6 產業競爭格局
3.2.7 產業布局狀況
3.2.8 融資情況分析
3.3 2021-2023年中國人工智能企業發展分析
3.3.1 企業區域分布
3.3.2 企業員工規模
3.3.3 企業營收狀況
3.3.4 企業市值情況
3.3.5 企業技術分析
3.3.6 企業研發情況
3.3.7 企業專利狀況
3.4 中國人工智能產業發展前景趨勢預測
3.4.1 應用前景廣闊
3.4.2 產業發展展望
3.4.3 產業發展趨勢
第四章 2021-2023年具身智能行業發展分析
4.1 2021-2023年全球具身智能行業發展綜述
4.1.1 行業驅動因素
4.1.2 行業發展現狀
4.1.3 企業發展布局
4.1.4 技術進展狀況
4.2 中國具身智能行業發展分析
4.2.1 行業發展意義
4.2.2 主要實現方式
4.2.3 技術發展動態
4.2.4 行業應用領域
4.3 中國具身智能行業發展存在的問題
4.3.1 面臨技術壁壘
4.3.2 人才供給不足
4.3.3 數據安全問題
4.3.4 市場尚未成熟
4.3.5 倫理法律困境
4.4 中國具身智能行業發展對策分析
4.4.1 加強技術創新
4.4.2 培養相關人才
4.4.3 產業生態建設
4.4.4 注重安全保護
4.4.5 增大支持力度
4.4.6 制定行業標準
第五章 2021-2023年中國具身智能應用行業發展分析——無人駕駛汽車
5.1 中國無人駕駛汽車行業發展綜述
5.1.1 基本原理分析
5.1.2 行業發展特點
5.1.3 行業發展歷史
5.1.4 行業主要技術
5.1.5 行業發展前景
5.1.6 行業發展趨勢
5.2 2021-2023年中國無人駕駛汽車行業發展分析
5.2.1 行業發展現狀
5.2.2 市場規模狀況
5.2.3 企業合作動態
5.2.4 示范區的建設
5.2.5 行業投資情況
5.2.6 行業專利數量
5.3 2021-2023年中國無人駕駛汽車行業消費者分析
5.3.1 行業了解情況
5.3.2 主要了解渠道
5.3.3 保留功能意愿
5.3.4 行業看法態度
5.3.5 主要擔憂問題
5.3.6 行業前景看法
5.4 人工智能在無人駕駛汽車領域中的應用分析
5.4.1 應用優勢分析
5.4.2 主要應用領域
5.4.3 應用風險瓶頸
5.4.4 應用發展建議
5.5 中國無人駕駛汽車行業發展問題及建議分析
5.5.1 行業發展問題
5.5.2 主要風險分析
5.5.3 行業發展建議
5.5.4 法律規制建設
第六章 2021-2023年中國具身智能應用行業發展分析——家用機器人
6.1 2021-2023年家用機器人市場發展綜述
6.1.1 主要類別介紹
6.1.2 產品形態分析
6.1.3 市場規模分析
6.1.4 競爭格局分析
6.1.5 行業投資情況
6.1.6 行業發展問題
6.1.7 行業發展壁壘
6.1.8 未來發展趨勢
6.2 2021-2023年中國掃地機器人行業發展分析
6.2.1 行業發展歷程
6.2.2 主要系統構成
6.2.3 行業鏈條結構
6.2.4 市場規模狀況
6.2.5 行業銷售規模
6.2.6 行業競爭格局
6.2.7 發展前景展望
6.2.8 技術發展方向
6.2.9 行業發展趨勢
6.3 中國家用教育機器人的發展情況
6.3.1 市場驅動因素
6.3.2 產業鏈條分析
6.3.3 市場發展規模
6.3.4 市場格局分析
6.3.5 市場產品類型
6.3.6 產品分析框架
6.3.7 行業發展趨勢
6.4 中國家用娛樂機器人發展分析
6.4.1 娛樂機器人的功能
6.4.2 娛樂機器人需求分析
6.4.3 消費級機器人市場
6.4.4 娛樂機器人標準制定
6.5 中國家用機器人行業發展建議分析
6.5.1 識別算法與界面設計
6.5.2 強化識別技術的應用
6.5.3 信息與智能系統融合
6.5.4 進一步優化學習行為
第七章 2021-2023年中國具身智能應用行業發展分析——人形機器人
7.1 2021-2023年中國人形機器人行業發展綜述
7.1.1 行業基本概述
7.1.2 行業發展歷程
7.1.3 行業發展現狀
7.1.4 產業化狀況
7.1.5 技術發展難點
7.1.6 AI大模型賦能
7.2 中國人形機器人行業發展價值分析
7.2.1 帶動各類傳感器需求
7.2.2 高精度定位需求增加
7.2.3 AI芯片公司有望發展
7.2.4 帶來智能網聯需求增長
7.2.5 帶動云計算產業鏈需求
7.3 中國人形機器人行業核心零部件發展分析
7.3.1 主要構成
7.3.2 伺服系統
7.3.3 減速器
7.3.4 控制器
7.3.5 傳感器
7.4 國內外典型人形機器人發展分析
7.4.1 軟銀/Pepper
7.4.2 波士頓動力/Atlas
7.4.3 優必選/Walker
7.4.4 Agility Robotics/Digit
7.4.5 Engineered Arts/Ameca
7.4.6 Optimus
7.4.7 ASIMO
7.5 中國人形機器人發展前景分析
7.5.1 受行業的熱捧
7.5.2 孕育新的機遇
7.5.3 突破難點痛點
7.5.4 重大發展機遇
7.5.5 市場發展空間
第八章 中國具身智能行業發展主要技術分析
8.1 計算機視覺技術
8.1.1 技術基本含義
8.1.2 技術原理介紹
8.1.3 技術主要內容
8.1.4 技術主要特點
8.1.5 技術發展階段
8.1.6 技術發展現狀
8.1.7 技術研究內容
8.1.8 技術應用領域
8.1.9 專利申請趨勢
8.2 機器視覺技術
8.2.1 技術發展歷程
8.2.2 技術發展現狀
8.2.3 主要技術構成
8.2.4 主要應用情況
8.2.5 技術應用特點
8.2.6 技術面臨挑戰
8.2.7 技術發展趨勢
8.3 自然語言處理技術
8.3.1 技術主要價值
8.3.2 技術整體框架
8.3.3 技術主流方法
8.3.4 主要技術模型
8.3.5 技術應用領域
8.3.6 技術發展困難
8.3.7 技術發展挑戰
8.3.8 技術發展前景
8.4 基于深度學習的自然語言處理技術
8.4.1 技術主要優勢分析
8.4.2 循環神經網絡(RNN)
8.4.3 基于預訓練的模型
8.4.4 基于提示詞的方法
8.4.5 技術主要應用分析
8.4.6 技術發展面臨挑戰
8.4.7 技術發展前景展望
8.5 計算機圖形學應用技術
8.5.1 計算機動畫技術
8.5.2 計算機輔助制造技術
8.5.3 計算機可視化技術
8.5.4 虛擬現實(Virtual Reality)技術
第九章 2021-2023年國外具身智能行業相關上市企業經營狀況分析
9.1 英偉達(NVIDIA)
9.1.1 企業發展概況
9.1.2 企業布局動態
9.1.3 2021年企業經營狀況分析
9.1.4 2022年企業經營狀況分析
9.1.5 2023年企業經營狀況分析
9.2 特斯拉(Tesla)
9.2.1 企業發展概況
9.2.2 2021年企業經營狀況分析
9.2.3 2022年企業經營狀況分析
9.2.4 2023年企業經營狀況分析
9.3 谷歌(Google Inc.)
9.3.1 企業發展概況
9.3.2 2021年企業經營狀況分析
9.3.3 2022年企業經營狀況分析
9.3.4 2023年企業經營狀況分析
第十章 2020-2023年中國具身智能行業相關上市企業經營狀況分析
10.1 浙江雙環傳動機械股份有限公司
10.1.1 企業發展概況
10.1.2 經營效益分析
10.1.3 業務經營分析
10.1.4 財務狀況分析
10.1.5 核心競爭力分析
10.1.6 公司發展戰略
10.1.7 未來前景展望
10.2 蘇州綠的諧波傳動科技股份有限公司
10.2.1 企業發展概況
10.2.2 經營效益分析
10.2.3 業務經營分析
10.2.4 財務狀況分析
10.2.5 核心競爭力分析
10.2.6 公司發展戰略
10.2.7 未來前景展望
10.3 埃斯頓自動化
10.3.1 企業發展概況
10.3.2 經營效益分析
10.3.3 業務經營分析
10.3.4 財務狀況分析
10.3.5 核心競爭力分析
10.3.6 公司發展戰略
10.3.7 未來前景展望
10.4 寧波中大力德智能傳動股份有限公司
10.4.1 企業發展概況
10.4.2 經營效益分析
10.4.3 業務經營分析
10.4.4 財務狀況分析
10.4.5 核心競爭力分析
10.4.6 公司發展戰略
10.4.7 未來前景展望
10.5 沈陽新松機器人自動化股份有限公司
10.5.1 企業發展概況
10.5.2 經營效益分析
10.5.3 業務經營分析
10.5.4 財務狀況分析
10.5.5 核心競爭力分析
10.5.6 公司發展戰略
10.5.7 未來前景展望
10.6 蘇州天準科技股份有限公司
10.6.1 企業發展概況
10.6.2 經營效益分析
10.6.3 業務經營分析
10.6.4 財務狀況分析
10.6.5 核心競爭力分析
10.6.6 公司發展戰略
10.6.7 未來前景展望
10.7 深圳市匯川技術股份有限公司
10.7.1 企業發展概況
10.7.2 經營效益分析
10.7.3 業務經營分析
10.7.4 財務狀況分析
10.7.5 核心競爭力分析
10.7.6 公司發展戰略
10.7.7 未來前景展望
第十一章 中投顧問對2023-2027年中國具身智能行業投資及發展前景預測分析
11.1 中國具身智能行業投資風險分析
11.1.1 技術風險
11.1.2 法律風險
11.1.3 競爭風險
11.1.4 市場風險
11.2 中國具身智能行業投資建議分析
11.2.1 多元化的投資
11.2.2 關注領軍企業
11.2.3 注意商業模式
11.2.4 關注政策環境
11.2.5 投資主線分析
11.3 中國具身智能行業發展前景分析
11.3.1 行業發展前景
11.3.2 行業發展空間
11.4 中投顧問對2023-2027年中國具身智能行業預測分析
11.4.1 2023-2027年中國具身智能行業影響因素分析
11.4.2 2023-2027年中國無人駕駛汽車市場規模預測
11.4.3 2023-2027年中國家用機器人市場規模預測
圖表 2018-2022年國內生產總值及其增長速度
圖表 2018-2022年三次產業增加值占國內生產總值比重
圖表 2023年GDP初步核算數據
圖表 2018-2022年貨物進出口總額
圖表 2022年貨物進出口總額及其增長速度
圖表 2022年主要商品出口數量、金額及其增長速度
圖表 2022年主要商品進口數量、金額及其增長速度
圖表 2022年對主要國家和地區貨物進出口金額、增長速度及其比重
圖表 2022年外商直接投資及其增長速度
圖表 2022年對外非金融類直接投資額及其增長速度
圖表 2018-2022年全部工業增加值及其增長速度
圖表 2022年主要工業產品產量及其增長速度
圖表 2022-2023年規模以上工業增加值同比增速
圖表 2023年全國規模以上工業生產主要數據
圖表 2022年三次產業投資占固定資產投資(不含農戶)比重
圖表 2022年分行業固定資產投資(不含農戶)增長速度
圖表 2022年固定資產投資新增主要生產與運營能力
圖表 2022年房地產開發和銷售主要指標及其增長速度
圖表 2022-2023年固定資產投資(不含農戶)月度同比增速
圖表 2023年固定資產投資(不含農戶)主要數據
圖表 人工智能的發展歷程
圖表 中國人工智能行業部分相關政策一覽表
圖表 人工智能行業產業鏈示意圖
圖表 2016-2022年中國人工智能市場規模情況
圖表 2021年中國人工智能行業細分市場占比統計
圖表 2017-2022年中國人工智能行業細分市場規模
圖表 中國人工智能下游應用領域占比統計
圖表 2021年度人工智能企業百強榜
圖表 中國主要科技公司人工智能平臺布局
圖表 2018-2022年中國人工智能行業融資金額
圖表 2018-2022年中國人工智能行業融資件數
圖表 2022年中國人工智能企業在全國都市圈的分布
圖表 2022年中國人工智能企業在省市自治區的分布
圖表 2022年中國人工智能上市公司員工規模分布
圖表 2022年中國人工智能上市公司營業總收入分布情況
圖表 2022年中國人工智能上市公司市值分布情況
圖表 2022年中國人工智能企業技術層次分布
圖表 2022年中國人工智能企業的核心技術分布
圖表 2022年中國人工智能上市公司研發強度分布
圖表 2022年中國人工智能研發強度排名前二十的上市公司名單
圖表 2022年中國人工智能上市公司研發人員占比分布
圖表 2022年中國人工智能企業的專利數分布
圖表 2022年中國人工智能專利數大于100的樣本企業地域分布
圖表 2022年中國人工智能各技術層次企業專利數占比及平均專利數
圖表 大模型參數量和訓練數據規模增長示意圖
圖表 具身智能的應用示例
圖表 2015-2025年中國無人駕駛汽車行業市場規模及預測
圖表 2017-2022年中國無人駕駛投融資情況
圖表 2018-2022年中國無人駕駛專利申請數量統計
圖表 2022年中國無人駕駛汽車認知度
圖表 2022年中國消費者了解無人駕駛汽車渠道
圖表 2022年中國消費者對保留普通汽車功能的意愿
圖表 2022年中國消費者對無人駕駛汽車的態度
圖表 2022年中國消費者對無人駕駛存在的擔憂
圖表 2022年中國消費者對無人駕駛汽車行業前景看法
圖表 家用機器人分類
圖表 2012-2022年中國家用服務機器人市場規模統計及預測
圖表111 國內主要的家庭服務類機器人上市企業
圖表 2015- 2022年我國家用機器人行業投資事件數統計
圖表 截至2022年我國家用機器人行業投資事件倫次分布
圖表 2021-2022年中國家用機器人行業投資事件
圖表 掃地機器人產品形態和功能均持續向“集成化”目標邁進
圖表 導入期奠定掃地機產品基礎模型
圖表 導航革新期集中于掃地機必選項的迭代升級而非功能疊加
圖表 清潔續航期多在清潔功能板塊進行功能創新
圖表 多功能集成期“全能基站”成發展方向
圖表 掃地機器人四階段發展歷程印證“必選+可選”模型普適性
圖表 掃地機器人系統構成
圖表 掃地機器人產業鏈結構示意圖
圖表 掃地機器人上游產業鏈
圖表 掃地機器人市場格局
圖表 2016-2022年中國掃地機器人行業市場規模及增速
圖表 2016-2022年中國掃地機器人行業零售量及增速情況
圖表 2022年中國掃地機器人行業競爭格局情況
圖表 掃地機器人深度清潔的痛點
圖表 掃地機器人發展情況
圖表89 教育機器人市場驅動力
圖表88 教育機器人產業鏈示意圖
圖表 2017-2023年中國智能教育機器人市場規模
圖表 機器人教育市場分類及代表企業
圖表 國內教育機器人三大派系
圖表91 十二類教育機器人產品類型應用情況
圖表92 十二類教育機器人產品類型應用情況-續
圖表93 教育機器人產品分析框架
圖表112 國內主要的家庭服務類機器人非上市企業
圖表 國內清潔機器人公司
圖表 人形機器人代表機型及開發者
圖表 人形機器人技術不斷成熟
圖表 人形機器人技術難點
圖表 四種環境感知傳感器比較
圖表 自動駕駛級別對應功能與時間演變
圖表 純視覺與激光雷達方案比較
圖表 室內定位技術比較
圖表 高精地圖與傳統電子地圖比較
圖表 國內外自動駕駛芯片
圖表 國內外自動駕駛計算平臺(域控制器,DCU)
圖表 國內外自動駕駛芯片制造商優劣勢
圖表 國內外通信芯片行業可比公司的對比情況
圖表 通信模組邏輯結構示意圖
圖表 IoT蜂窩模組演進
圖表 模組廠商機器人方向布局對比
圖表 汽車高速連接器性能需求與應用實例
圖表 中國汽車云IaaS+PaaS 應用場景規模
圖表 智能駕駛系統主要訓練數據集
圖表 深度學習算法模型性能提升與算力要求
圖表 任務卸載架構
圖表 典型協同感知場景
圖表 中國機器視覺主要玩家概況
圖表 中國語音語義市場主要玩家概況
圖表 百度在機器人領域軟硬件產品
圖表 人形機器人核心零部件及發展邏輯
圖表 電機驅動系統主要元件
圖表 液壓驅動系統主要元件
圖表 三種驅動系統比較
圖表 伺服系統構成
圖表 常見工業機器人與人形機器人自由度比較
圖表 伺服系統國內外主要參與者
圖表 伺服系統主要公司介紹
圖表 諧波減速器構造
圖表 諧波減速器減速原理
圖表 RV減速器構造
圖表 RV減速器減速原理
圖表 諧波減速器和RV減速器比較
圖表 現階段機器人控制器類型及特點
圖表 工業機器人控制器主要參與者
圖表 內部傳感器檢測內容及常用檢測裝置
圖表 外部傳感器檢測內容及常用檢測裝置
圖表 L2級自動駕駛感知系統使用的主要傳感器
圖表 服務機器人與自動駕駛對傳感器的需求比較(以激光雷達為例)
圖表 人形機器人外部傳感器潛在參與者
圖表 Pepper外形展示
圖表 Pepper發展歷程
圖表 波士頓動力旗下機器人發展歷程
圖表 展現“跑酷”技能的第三代Atlas外形展示
圖表 Walker X外形展示
圖表 Walker發展歷程及八大功能
圖表 Digit外形展示
圖表 Digit發展歷程
圖表 Ameca外形展示
圖表 Ameca發展歷程
圖表 特斯拉人形機器人時間軸
圖表 機器人ASIMO發展歷程
圖表 人形機器人產業發展方向梳理
圖表 工業機器人成本結構
圖表 機器視覺產業鏈梳理
圖表 2016-2022年全球機器視覺市場規模及預測
圖表 2018-2022年我國機器視覺市場規模及預測
圖表 2019-2026 年中國人工智能產業規模
圖表 國際工業機器人“四大家族”分析
圖表 按勞動力崗位數量測算人形機器人全球市場空間
圖表 2020-2023年中國機器人市場規模
圖表 計算機視覺技術內容
圖表 計算機視覺發展歷程
圖表 技術炒作周期曲線模型構成
圖表 計算機視覺技術的Hype Cycle 發展趨勢曲線
圖表 視頻分析的常見流程
圖表 智能安防的常見結構體系
圖表 我國計算機視覺論文與專利數量對比圖
圖表 幾種常用光源性能對比表
圖表 不同顏色光源的特點對比
圖表 互補色環圖
圖表 常用模式分類方法對比表
圖表 常用機器視覺分析軟件對比表
圖表 2020-2021年英偉達綜合收益表
圖表 2020-2021年英偉達分部資料
圖表 2020-2021年英偉達收入分地區資料
圖表 2021-2022年英偉達綜合收益表
圖表 2021-2022年英偉達分部資料
圖表 2021-2022年英偉達收入分地區資料
圖表 2022-2023年英偉達綜合收益表
圖表 2022-2023年英偉達分部資料
圖表 2022-2023年英偉達收入分地區資料
圖表 2020-2021年特斯拉綜合收益表
圖表 2020-2021年特斯拉分部資料
圖表 2020-2021年特斯拉收入分地區資料
圖表 2021-2022年特斯拉綜合收益表
圖表 2021-2022年特斯拉分部資料
圖表 2021-2022年特斯拉收入分地區資料
圖表 2022-2023年特斯拉綜合收益表
圖表 2022-2023年特斯拉分部資料
圖表 2022-2023年特斯拉收入分地區資料
圖表 2020-2021年谷歌綜合收益表
圖表 2020-2021年谷歌分部資料
圖表 2020-2021年谷歌收入分地區資料
圖表 2021-2022年谷歌綜合收益表
圖表 2021-2022年谷歌分部資料
圖表 2021-2022年谷歌收入分地區資料
圖表 2022-2023年谷歌綜合收益表
圖表 2022-2023年谷歌分部資料
圖表 2022-2023年谷歌收入分地區資料
圖表 2020-2023年雙環傳動總資產及凈資產規模
圖表 2020-2023年雙環傳動營業收入及增速
圖表 2020-2023年雙環傳動凈利潤及增速
圖表 2022年雙環傳動主營業務分行業
圖表 2022年雙環傳動主營業務分地區
圖表 2020-2023年雙環傳動營業利潤及營業利潤率
圖表 2020-2023年雙環傳動凈資產收益率
圖表 2020-2023年雙環傳動短期償債能力指標
圖表 2020-2023年雙環傳動資產負債率水平
圖表 2020-2023年雙環傳動運營能力指標
圖表 2020-2023年綠的諧波總資產及凈資產規模
圖表 2020-2023年綠的諧波營業收入及增速
圖表 2020-2023年綠的諧波凈利潤及增速
圖表 2022年綠的諧波主營業務分行業
圖表 2022年綠的諧波主營業務分地區
圖表 2020-2023年綠的諧波營業利潤及營業利潤率
圖表 2020-2023年綠的諧波凈資產收益率
圖表 2020-2023年綠的諧波短期償債能力指標
圖表 2020-2023年綠的諧波資產負債率水平
圖表 2020-2023年綠的諧波運營能力指標
圖表 2020-2023年埃斯頓總資產及凈資產規模
圖表 2020-2023年埃斯頓營業收入及增速
圖表 2020-2023年埃斯頓凈利潤及增速
圖表 2022年埃斯頓主營業務分行業
圖表 2022年埃斯頓主營業務分地區
圖表 2020-2023年埃斯頓營業利潤及營業利潤率
圖表 2020-2023年埃斯頓凈資產收益率
圖表 2020-2023年埃斯頓短期償債能力指標
圖表 2020-2023年埃斯頓資產負債率水平
圖表 2020-2023年埃斯頓運營能力指標
圖表 2020-2023年中大力德總資產及凈資產規模
圖表 2020-2023年中大力德營業收入及增速
圖表 2020-2023年中大力德凈利潤及增速
圖表 2022年中大力德主營業務分行業
圖表 2022年中大力德主營業務分地區
圖表 2020-2023年中大力德營業利潤及營業利潤率
圖表 2020-2023年中大力德凈資產收益率
圖表 2020-2023年中大力德短期償債能力指標
圖表 2020-2023年中大力德資產負債率水平
圖表 2020-2023年中大力德運營能力指標
圖表 2020-2023年機器人總資產及凈資產規模
圖表 2020-2023年機器人營業收入及增速
圖表 2020-2023年機器人凈利潤及增速
圖表 2022年機器人主營業務分行業
圖表 2022年機器人主營業務分地區
圖表 2020-2023年機器人營業利潤及營業利潤率
圖表 2020-2023年機器人凈資產收益率
圖表 2020-2023年機器人短期償債能力指標
圖表 2020-2023年機器人資產負債率水平
圖表 2020-2023年機器人運營能力指標
圖表 2020-2023年天準科技總資產及凈資產規模
圖表 2020-2023年天準科技營業收入及增速
圖表 2020-2023年天準科技凈利潤及增速
圖表 2022年天準科技主營業務分行業
圖表 2022年天準科技主營業務分地區
圖表 2020-2023年天準科技營業利潤及營業利潤率
圖表 2020-2023年天準科技凈資產收益率
圖表 2020-2023年天準科技短期償債能力指標
圖表 2020-2023年天準科技資產負債率水平
圖表 2020-2023年天準科技運營能力指標
圖表 2020-2023年匯川技術總資產及凈資產規模
圖表 2020-2023年匯川技術營業收入及增速
圖表 2020-2023年匯川技術凈利潤及增速
圖表 2022年匯川技術主營業務分行業
圖表 2022年匯川技術主營業務分地區
圖表 2020-2023年匯川技術營業利潤及營業利潤率
圖表 2020-2023年匯川技術凈資產收益率
圖表 2020-2023年匯川技術短期償債能力指標
圖表 2020-2023年匯川技術資產負債率水平
圖表 2020-2023年匯川技術運營能力指標
圖表 中投顧問對2023-2027年中國無人駕駛汽車規模預測
圖表 中投顧問對2023-2027年中國家用機器人市場規模預測
具身智能就是能理解、推理、并與物理世界互動的智能系統。而搭載具身智能技術的“智能體”則具備自主決策和行動能力的機器智能,它可以像人類一樣感知和理解環境,通過自主學習和適應性行為來完成任務。
目前,具身智能已經成為國際學術前沿研究方向,包括美國國家科學基金會在內的機構都在推動具身智能的發展,各大國際學術會議也開始越來越多地關注具身智能相關工作,美國頂尖高校已經開始形成具身智能研究社區。
谷歌的PaLM-E模型與具身智能密不可分,完成機器人具身任務一直是該模型研究的重點,微軟正探索將OpenAI研發的ChatGPT擴展到機器人領域,從而用語言直觀控制如機械臂、無人機、家庭輔助機器人等多個平臺。國內,阿里巴巴也在試驗將千問大模型接入工業機器人,在釘釘對話框輸入一句人類語言,可遠程指揮機器人工作。
在我國,政策端已開始著眼于具身人工智能。2023年5月,北京市發布《北京市促進通用人工智能創新發展的若干措施(2023-2025年)(征求意見稿)》,其中便提出探索具身智能、通用智能體和類腦智能等通用人工智能新路徑,包括推動具身智能系統研究及應用,突破機器人在開放環境、泛化場景、連續任務等復雜條件下的感知、認知、決策技術。
未來,人工智能領域將是“具身智能”的天下,就是要創建軟硬件結合的智能體。它能夠像“生命體”一樣,既可通過與環境的互動學習不斷進化,也可通過“遺傳”把進化成果遺傳給下一代,從而進化成越來越高級的智能體。
中投產業研究院發布的《2023-2027年中國具身智能行業深度調研及投資前景預測報告》共十一章。首先介紹了具身智能行業的相關定義;接著報告深入分析了具身智能行業的發展環境及發展狀況,然后報告重點闡述了具身智能細分行業的發展狀況,隨后對具身智能行業的技術、重點企業經營狀況等方面進行了深入的解析;最后,報告對中國具身智能行業的投資前景進行了科學的預測。
本研究報告數據主要來自于國家統計局、中國海關總署、中投產業研究院、中投產業研究院市場調查中心以及國內外重點刊物等渠道,數據權威、詳實、豐富,同時通過專業的分析預測模型,對產業核心發展指標進行科學地預測。您或貴單位若想對具身智能行業有個系統深入的了解、或者想投資具身智能行業,本報告將是您不可或缺的重要參考工具。