智能物流系統(tǒng)的興起，尤其是物流機器人的應用，正在重塑物流管理的未來。這些機器人以其準確性、G效率和自動化優(yōu)勢，不僅大幅提升了物流效率，還顯著降低了對人力的依賴，引L物流行業(yè)邁向一個全新的智能化時代。
太俠今天分享的是《2024工業(yè)機器人方向行業(yè)研究報告——物流機器人篇》，來源：HG海伯G斯研究團隊。
報告概要：
這份報告深入探討了物流機器人行業(yè)的當前發(fā)展狀況和未來機遇，同時分析了物流機器人行業(yè)的人才現(xiàn)狀、挑戰(zhàn)以及招聘建議。
物流機器人以其在準確性、效率和自動化方面的優(yōu)勢，正在成為物流行業(yè)不可或缺的一部分。
中國物流機器人市場近年來發(fā)展迅速，行業(yè)規(guī)模不斷擴大，企業(yè)數(shù)量急劇增加。然而，市場競爭激烈，產(chǎn)品同質化嚴重，這要求廠商不斷創(chuàng)新以保持競爭力。
此外，報告還指出，物流機器人行業(yè)的人才需求量大，但目前存在顯著的人才缺口，特別是在機器人操作系統(tǒng)和多模態(tài)機器人等核心L域。
報告目錄：
人才策略與建議
物流機器人行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀
分類
背景
國內(nèi)市場現(xiàn)狀
物流機器人行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀 | 海外市場現(xiàn)狀
物流機器人行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀 | 政策利好
物流機器人行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀 | 產(chǎn)業(yè)生態(tài)圖譜
物流機器人行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀 | 核心技術
物流機器人行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀 | 國內(nèi)競爭格局
物流機器人行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀 | 海外競爭格局
物流機器人行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀 | 人才現(xiàn)狀
附件：2024工業(yè)機器人方向行業(yè)研究報告-物流機器人行業(yè)的人才現(xiàn)狀、挑戰(zhàn)以及招聘建議
倉儲管理與揀選能根據(jù)訂單信息G效完成商品的分揀、打包工作;自主導航與調度通過管理系統(tǒng)實時調度，提G整體作業(yè)效率;指導操作等服務場景，提升物流服務質量
精密裝配與操作進行準確的抓取、放置、組裝等操作;柔性化生產(chǎn)線作業(yè)實現(xiàn)產(chǎn)線的快速調整和重組;危險環(huán)境替代工作可替代人工，保障人員安全
人形機器人需要具備G精度、G速度和G穩(wěn)定性的運動控制能力;人形機器人的研發(fā)和生產(chǎn)成本相對較G;人形機器人的研發(fā)和生產(chǎn)成本相對較G
特斯拉 Optimus預計 Optimus 可能將大規(guī)模量產(chǎn)至百萬臺量級;1X Technologies EVE（雙輪）目標是部署 150-300 臺機器人;小鵬 PX5銷售場景進行實地應用
2024 年中國人形 機器人市場規(guī)模為 21.58 億元，到 2030 年將達到近 380 億元，2024-2030 年 CAGR 將超過 61%，中國人形機器人銷量將從 0.40 萬臺左右增長至 27.12 萬臺
2024 年人形機器人市場規(guī) 模為 10.17 億美元，到 2030 年人形機器人市場規(guī)模將達到 150 億美元，2024-2030 年 CAGR 將超過 56%，人形機器人銷量將從 1.19 萬臺增長至 60.57 萬臺
具身智能整體火熱的融資狀態(tài)短期來看有望延續(xù),具身智能機器人公司預計今年年內(nèi)開始推進各自產(chǎn)品在汽車工廠、商超等實際生產(chǎn)環(huán)境中部署和收 集數(shù)據(jù)
伴隨大模型的開源與英偉達cuda機器人生態(tài)系統(tǒng)的開放,部分機器人公司商業(yè)化進展較快;軟件算法的進步是產(chǎn)品功能提升和應用場景擴展的關鍵
探討了具身智能的發(fā)展歷程、現(xiàn)狀、產(chǎn)業(yè)鏈分析及未來趨勢，特別關注了人形機器人的商業(yè)化挑戰(zhàn)與市場潛力;具身智能將發(fā)展跨模態(tài)交互、自適應學習能力
預測了AI機器人的發(fā)展方向,人機協(xié)作、G精度和G速度、多樣化應用場景以及自主學習和自適應能力;AI機器人所需的核心技術,計算機視覺、人機交互與理解、語音識別與處理、自主導航與決策等
一是人形機器人專屬部組件與材料;二是人工智能賦能人形機器人設計;三是人形機器人運動智能;四是人形機器人多模態(tài)大模型;五是人形機器人大規(guī)模數(shù)據(jù)集
人形機器人的互動能力使其在商用及家用服務中具有較好的應用前景，目前展覽講解及科研場景已經(jīng)落地，普遍方案只是在局部小范圍的可控條件下實現(xiàn)少量復雜任務
