中國工業(yè)機械臂行業(yè)市場前景如何? 2022中國工業(yè)機械臂行業(yè)分析

時間:2022-11-04

來源:中研網(wǎng)

導(dǎo)語:工業(yè)機械臂是具有模仿人類手臂功能并可完成各種作業(yè)的自動控制設(shè)備。構(gòu)造上由機械主體、控制器、伺服機構(gòu)和感應(yīng)器所組成,并由程式根據(jù)作業(yè)需求設(shè)定其一定的指定動作。

  中國工業(yè)機械臂行業(yè)市場前景如何?在工業(yè)領(lǐng)域,裝卸機器人、碼垛機器人、搬運機器人和焊接機器人的應(yīng)用已經(jīng)非常廣泛和成熟。在當前的機器人技術(shù)領(lǐng)域中,應(yīng)用最廣泛的自動化機械裝置是機械臂。機械臂技術(shù)不僅可以提高生產(chǎn)效率,還可以節(jié)省人力成本。中國正處于從制造大國向制造強國轉(zhuǎn)型升級的階段,人口紅利逐漸減弱,勞動力供給缺口越來越大。在工業(yè)機械手中,協(xié)作機器人仍然是工業(yè)自動化領(lǐng)域發(fā)展最快的分支,目前全球市場規(guī)模約為35億美元,成為工業(yè)機器人增長的重要驅(qū)動力。

  工業(yè)機械臂是具有模仿人類手臂功能并可完成各種作業(yè)的自動控制設(shè)備。構(gòu)造上由機械主體、控制器、伺服機構(gòu)和感應(yīng)器所組成,并由程式根據(jù)作業(yè)需求設(shè)定其一定的指定動作。機械手臂在產(chǎn)業(yè)自動化的應(yīng)用已經(jīng)相當廣泛,主要是使用于人工無法進行或者會耗費較多時間來做的工作,機械手臂在精度與耐用性上可以減少許人為的不可預(yù)知問題。自從第一臺產(chǎn)業(yè)用機器人發(fā)明以來,機械手臂的應(yīng)用除了從原本的主要用于工業(yè)制造上,商業(yè)農(nóng)業(yè)、醫(yī)療救援、娛樂服務(wù)、軍事保全甚至在太空探索等領(lǐng)域都可以發(fā)現(xiàn)其應(yīng)用裝置。

  機械手臂是具有模仿人類手臂功能并可完成各種作業(yè)的自動控制設(shè)備。構(gòu)造上由機械主體、控制器、伺服機構(gòu)和感應(yīng)器所組成,并由程式根據(jù)作業(yè)需求設(shè)定其一定的指定動作。機械手臂在產(chǎn)業(yè)自動化的應(yīng)用已經(jīng)相當廣泛,主要是使用于人工無法進行或者會耗費較多時間來做的工作,機械手臂在精度與耐用性上可以減少許人為的不可預(yù)知問題。自從第一臺產(chǎn)業(yè)用機器人發(fā)明以來,機械手臂的應(yīng)用除了從原本的主要用于工業(yè)制造上,商業(yè)農(nóng)業(yè)、醫(yī)療救援、娛樂服務(wù)、軍事保全甚至在太空探索等領(lǐng)域都可以發(fā)現(xiàn)其應(yīng)用裝置。

  中國工業(yè)機械臂行業(yè)分析 美團與山東大學(xué)實驗室聯(lián)合研發(fā)智慧機械臂

  近期美團與山東大學(xué)視覺感知與智能系統(tǒng)實驗室聯(lián)合開展一項科研攻關(guān)課題,旨在突破工業(yè)機械臂的自主感知與決策問題,讓它能夠在非人為干預(yù)情況下,對凌亂擺放的百貨商品進行精準識別和分揀。據(jù)悉,該應(yīng)用型科研突破后,有望應(yīng)用在生鮮、百貨等倉儲分揀之中,為零售行業(yè)的自動化物流體系提供“最初一公里”支持。

  2021年,全球工業(yè)機器人需求將同比增長20%,工業(yè)機器人全球銷量為38.4萬臺,其中中國、韓國、日本、美國和德國的總銷量將占總市場的68.83%,亞洲是市場份額最高的地區(qū),達到52.3%。2015年至2021年,機器人在亞洲的銷量增長了15%,中國、日本、韓國和泰國占亞洲總量的75%,占全球銷量的52.5%。

  數(shù)據(jù)顯示,2021年中國工業(yè)機器人產(chǎn)量達到36.6萬臺,比上年增長68%;服務(wù)機器人產(chǎn)量921.4萬臺,比上年增長47%,中國已成為全球機器人最大的應(yīng)用市場。而適用于零售行業(yè),能夠自主識別決策,實現(xiàn)精準分揀、碼垛等功能的智能機械臂,仍有待進一步突破。

  圍繞上述問題,山東大學(xué)團隊提出了機械臂自主感知決策算法,機械臂只通過一張圖片就可以識別物體屬性,并判斷抓取及擺放位置。據(jù)了解,山東大學(xué)團隊已在這個項目投入超過3年研發(fā)時間。下一步,山東大學(xué)團隊與美團開展聯(lián)合攻關(guān),未來還可以應(yīng)用在生鮮、百貨零售類的倉儲場景之中,幫助運營人員進一步提高分揀、盤貨、補貨效率。

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