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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 2022-2024年中國具身智能行業發展環境分析
2.1 經濟環境
2.1.1 國內宏觀經濟概況
2.1.2 工業經濟運行狀況
2.1.3 對外經濟運行狀況
2.1.4 固定資產投資分析
2.1.5 國內宏觀經濟展望
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進入快速增長期
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 2022-2024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 2022-2024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 產業競爭結構
3.2.5 產業布局狀況
3.2.6 職位發布情況
3.2.7 融資情況分析
3.3 2022-2024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 2022-2024年具身智能行業發展分析
4.1 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狀況
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 2022-2024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 2022-2024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 2022-2024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 主要作用分析
5.4.2 應用優勢分析
5.4.3 主要應用領域
5.4.4 應用風險瓶頸
5.4.5 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 2022-2024年中國具身智能應用行業發展分析——家用機器人
6.1 2022-2024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 2022-2024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 2022-2024年中國具身智能應用行業發展分析——人形機器人
7.1 2022-2024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 企業布局狀況
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 2022-2024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 Corporation)
9.1.1 企業發展概況
9.1.2 企業布局動態
9.1.3 2022年企業經營狀況分析
9.1.4 2023年企業經營狀況分析
9.1.5 2024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 2022年企業經營狀況分析
9.2.3 2023年企業經營狀況分析
9.2.4 2024年企業經營狀況分析
9.3 谷歌(Alphabet, Inc.)
9.3.1 企業發展概況
9.3.2 2022年企業經營狀況分析
9.3.3 2023年企業經營狀況分析
9.3.4 2024年企業經營狀況分析
第十章 2021-2024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 南京埃斯頓自動化股份有限公司
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2024-2028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2024-2028年中國具身智能行業預測分析
11.4.1 2024-2028年中國具身智能行業影響因素分析
11.4.2 2024-2028年中國無人駕駛市場規模預測
11.4.3 2024-2028年中國家用服務機器人市場規模預測
圖表1 2018-2022年國內生產總值及其增長速度
圖表2 2018-2022年三次產業增加值占國內生產總值比重
圖表3 2022年四季度和全年GDP初步核算數據
圖表4 2017-2022年GDP同比增長速度
圖表5 2017-2022年GDP環比增長速度
圖表6 2023年GDP初步核算數據
圖表7 2018-2023年GDP同比增長速度
圖表8 2018-2023年GDP環比增長速度
圖表9 2021-2022年規模以上工業增加值同比增長速度
圖表10 2022年規模以上工業生產主要數據
圖表11 2022-2023年規模以上工業增加值同比增長速度
圖表12 2023年規模以上工業生產主要數據
圖表13 2018-2022年貨物進出口總額
圖表14 2022年貨物進出口總額及其增長速度
圖表15 2022年主要商品出口數量、金額及其增長速度
圖表16 2022年主要商品進口數量、金額及其增長速度
圖表17 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18 2022年外商直接投資及其增長速度
圖表19 2022年對外非金融類直接投資額及其增長速度
圖表20 2021-2022年固定資產投資(不含農戶)同比增速
圖表21 2022年固定資產投資(不含農戶)主要數據
圖表22 2022-2023年固定資產投資(不含農戶)同比增速
圖表23 2023年固定資產投資(不含農戶)主要數據
圖表24 人工智能的發展歷程
圖表25 中國人工智能行業部分相關政策一覽表
圖表26 中國人工智能產業鏈圖譜(一)
圖表27 中國人工智能產業鏈圖譜(二)
圖表28 中國人工智能產業鏈圖譜(三)
圖表29 截至2022年底中國泛人工智能企業產業鏈分布
圖表30 人工智能產業鏈基礎層代表企業
圖表31 人工智能產業鏈技術層代表企業
圖表32 人工智能產業鏈應用層代表企業
圖表33 2020-2027年中國人工智能產業規模
圖表34 中國人工智能行業潛在進入者威脅分析
圖表35 中國人工智能行業現有企業間競爭分析
圖表36 中國人工智能行業替代品威脅分析
圖表37 中國人工智能行業供應者談判能力分析
圖表38 中國人工智能行業購買者談判能力分析
圖表39 中國主要科技公司人工智能平臺布局
圖表40 截至2022年底中國人工智能領域職位發布情況
圖表41 2012-2022年中國人工智能領域融資情況
圖表42 2022年中國人工智能企業上市情況
圖表43 2022年中國人工智能企業在全國都市圈的分布
圖表44 2022年中國人工智能企業在省市自治區的分布
圖表45 2022年中國人工智能上市公司員工規模分布
圖表46 2022年中國人工智能上市公司營業總收入分布情況
圖表47 2022年中國人工智能上市公司市值分布情況
圖表48 2022年中國人工智能企業技術層次分布
圖表49 2022年中國人工智能企業的核心技術分布
圖表50 2022年中國人工智能上市公司研發強度分布
圖表51 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52 2022年中國人工智能上市公司研發人員占比分布
圖表53 2022年中國人工智能企業的專利數分布
圖表54 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55 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56 具身智能的應用示例
圖表57 2017-2023年中國無人駕駛市場規模
圖表58 2017-2022年中國無人駕駛汽車投融資情況
圖表59 2014-2023年中國無人駕駛汽車領域專利申請數量與授權數量統計
圖表60 2022年中國無人駕駛汽車認知度
圖表61 2022年中國消費者了解無人駕駛汽車渠道
圖表62 2022年中國消費者對保留普通汽車功能的意愿
圖表63 2022年中國消費者對無人駕駛汽車的態度
圖表64 2022年中國消費者對無人駕駛存在的擔憂
圖表65 2022年中國消費者對無人駕駛汽車行業前景看法
圖表66 家用機器人分類
圖表67 2012-2022年中國家用服務機器人市場規模統計
圖表68 國內主要的家庭服務類機器人上市企業
圖表69 2015-2023年中國個人/家用機器人領域投資數量及投資金額
圖表70 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71 導入期奠定掃地機產品基礎模型
圖表72 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73 清潔續航期多在清潔功能板塊進行功能創新
圖表74 多功能集成期“全能基站”成發展方向
圖表75 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76 掃地機器人系統構成
圖表77 掃地機器人產業鏈結構示意圖
圖表78 掃地機器人上游產業鏈
圖表79 掃地機器人市場格局
圖表80 2016-2022年中國掃地機器人行業市場規模及增速
圖表81 2016-2022年中國掃地機器人行業零售量及增速情況
圖表82 2016-2022年中國掃地機器人零售均價變動情況
圖表83 2022年中國掃地機器人行業競爭格局情況
圖表84 掃地機器人深度清潔的痛點
圖表85 掃地機器人發展情況
圖表86 教育機器人市場驅動力
圖表87 教育機器人產業鏈示意圖
圖表88 2017-2023年中國智能教育機器人市場規模
圖表89 機器人教育市場分類及代表企業
圖表90 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94 國內主要的家庭服務類機器人非上市企業
圖表95 國內清潔機器人公司
圖表96 人形機器人代表機型及開發者
圖表97 人形機器人技術不斷成熟
圖表98 人形機器人技術難點
圖表99 四種環境感知傳感器比較
圖表100 自動駕駛級別對應功能與時間演變
圖表101 純視覺與激光雷達方案比較
圖表102 室內定位技術比較
圖表103 高精地圖與傳統電子地圖比較
圖表104 國內外自動駕駛芯片
圖表105 國內外自動駕駛計算平臺(域控制器,DCU)
圖表106 國內外自動駕駛芯片制造商優劣勢
圖表107 國內外通信芯片行業可比公司的對比情況
圖表108 通信模組邏輯結構示意圖
圖表109 IoT蜂窩模組演進
圖表110 模組廠商機器人方向布局對比
圖表111 汽車高速連接器性能需求與應用實例
圖表112 智能駕駛系統主要訓練數據集
圖表113 深度學習算法模型性能提升與算力要求
圖表114 任務卸載架構
圖表115 典型協同感知場景
圖表116 中國機器視覺主要玩家概況
圖表117 中國語音語義市場主要玩家概況
圖表118 百度在機器人領域軟硬件產品
圖表119 人形機器人核心零部件及發展邏輯
圖表120 電機驅動系統主要元件
圖表121 液壓驅動系統主要元件
圖表122 三種驅動系統比較
圖表123 伺服系統構成
圖表124 常見工業機器人與人形機器人自由度比較
圖表125 伺服系統國內外主要參與者
圖表126 伺服系統主要公司介紹
圖表127 諧波減速器構造
圖表128 諧波減速器減速原理
圖表129 RV減速器構造
圖表130 RV減速器減速原理
圖表131 諧波減速器和RV減速器比較
圖表132 現階段機器人控制器類型及特點
圖表133 工業機器人控制器主要參與者
圖表134 內部傳感器檢測內容及常用檢測裝置
圖表135 外部傳感器檢測內容及常用檢測裝置
圖表136 L2級自動駕駛感知系統使用的主要傳感器
圖表137 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138 人形機器人外部傳感器潛在參與者
圖表139 Pepper外形展示
圖表140 Pepper發展歷程
圖表141 波士頓動力旗下機器人發展歷程
圖表142 展現“跑酷”技能的第三代Atlas外形展示
圖表143 Walker X外形展示
圖表144 Walker發展歷程及八大功能
圖表145 Digit外形展示
圖表146 Digit發展歷程
圖表147 Ameca外形展示
圖表148 Ameca發展歷程
圖表149 特斯拉人形機器人時間軸
圖表150 機器人ASIMO發展歷程
圖表151 人形機器人產業發展方向梳理
圖表152 工業機器人成本結構
圖表153 機器視覺產業鏈梳理
圖表154 2018-2023年中國機器視覺市場規模
圖表155 國際工業機器人“四大家族”分析
圖表156 按勞動力崗位數量測算人形機器人全球市場空間
圖表157 2020-2023年中國機器人市場規模
圖表158 計算機視覺技術內容
圖表159 計算機視覺發展歷程
圖表160 技術炒作周期曲線模型構成
圖表161 計算機視覺技術的Hype Cycle發展趨勢曲線
圖表162 視頻分析的常見流程
圖表163 智能安防的常見結構體系
圖表164 我國計算機視覺論文與專利數量對比圖
圖表165 幾種常用光源性能對比表
圖表166 不同顏色光源的特點對比
圖表167 互補色環圖
圖表168 常用模式分類方法對比表
圖表169 常用機器視覺分析軟件對比表
圖表170 2020-2021財年英偉達綜合收益表
圖表171 2020-2021財年英偉達分部資料
圖表172 2020-2021財年英偉達收入分地區資料
圖表173 2021-2022財年英偉達綜合收益表
圖表174 2021-2022財年英偉達分部資料
圖表175 2021-2022財年英偉達收入分地區資料
圖表176 2022-2023財年英偉達綜合收益表
圖表177 2022-2023財年英偉達分部資料
圖表178 2022-2023財年英偉達收入分地區資料
圖表179 2020-2021年特斯拉綜合收益表
圖表180 2020-2021年特斯拉收入分地區資料
圖表181 2021-2022年特斯拉綜合收益表
圖表182 2021-2022年特斯拉收入分地區資料
圖表183 2022-2023年特斯拉綜合收益表
圖表184 2022-2023年特斯拉收入分地區資料
圖表185 2020-2021年谷歌綜合收益表
圖表186 2020-2021年谷歌收入分部門資料
圖表187 2020-2021年谷歌收入分地區資料
圖表188 2021-2022年谷歌綜合收益表
圖表189 2021-2022年谷歌收入分部門資料
圖表190 2021-2022年谷歌收入分地區資料
圖表191 2022-2023年谷歌綜合收益表
圖表192 2022-2023年谷歌收入分部門資料
圖表193 2022-2023年谷歌收入分地區資料
圖表194 2020-2023年浙江雙環傳動機械股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表195 2020-2023年浙江雙環傳動機械股份有限公司營業收入及增速
圖表196 2020-2023年浙江雙環傳動機械股份有限公司凈利潤及增速
圖表197 2021-2022年浙江雙環傳動機械股份有限公司營業收入分行業、產品、地區、銷售模式
圖表198 2022-2023年浙江雙環傳動機械股份有限公司營業收入分行業、產品、地區
圖表199 2020-2023年浙江雙環傳動機械股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表200 2020-2023年浙江雙環傳動機械股份有限公司凈資產收益率
圖表201 2020-2023年浙江雙環傳動機械股份有限公司短期償債能力指標
圖表202 2020-2023年浙江雙環傳動機械股份有限公司資產負債率水平
圖表203 2020-2023年浙江雙環傳動機械股份有限公司運營能力指標
圖表204 2020-2023年蘇州綠的諧波傳動科技股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表205 2020-2023年蘇州綠的諧波傳動科技股份有限公司營業收入及增速
圖表206 2020-2023年蘇州綠的諧波傳動科技股份有限公司凈利潤及增速
圖表207 2022年蘇州綠的諧波傳動科技股份有限公司主營業務分行業、產品、地區、銷售模式
圖表208 2022-2023年蘇州綠的諧波傳動科技股份有限公司營業收入情況
圖表209 2020-2023年蘇州綠的諧波傳動科技股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表210 2020-2023年蘇州綠的諧波傳動科技股份有限公司凈資產收益率
圖表211 2020-2023年蘇州綠的諧波傳動科技股份有限公司短期償債能力指標
圖表212 2020-2023年蘇州綠的諧波傳動科技股份有限公司資產負債率水平
圖表213 2020-2023年蘇州綠的諧波傳動科技股份有限公司運營能力指標
圖表214 2020-2023年南京埃斯頓自動化股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表215 2020-2023年南京埃斯頓自動化股份有限公司營業收入及增速
圖表216 2020-2023年南京埃斯頓自動化股份有限公司凈利潤及增速
圖表217 2021-2022年南京埃斯頓自動化股份有限公司營業收入分行業、產品、地區
圖表218 2022-2023年南京埃斯頓自動化股份有限公司營業收入分行業、產品、地區
圖表219 2020-2023年南京埃斯頓自動化股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表220 2020-2023年南京埃斯頓自動化股份有限公司凈資產收益率
圖表221 2020-2023年南京埃斯頓自動化股份有限公司短期償債能力指標
圖表222 2020-2023年南京埃斯頓自動化股份有限公司資產負債率水平
圖表223 2020-2023年南京埃斯頓自動化股份有限公司運營能力指標
圖表224 2020-2023年寧波中大力德智能傳動股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表225 2020-2023年寧波中大力德智能傳動股份有限公司營業收入及增速
圖表226 2020-2023年寧波中大力德智能傳動股份有限公司凈利潤及增速
圖表227 2021-2022年寧波中大力德智能傳動股份有限公司營業收入分行業、產品、地區、銷售模式
圖表228 2022-2023年寧波中大力德智能傳動股份有限公司營業收入分行業、產品、地區
圖表229 2020-2023年寧波中大力德智能傳動股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表230 2020-2023年寧波中大力德智能傳動股份有限公司凈資產收益率
圖表231 2020-2023年寧波中大力德智能傳動股份有限公司短期償債能力指標
圖表232 2020-2023年寧波中大力德智能傳動股份有限公司資產負債率水平
圖表233 2020-2023年寧波中大力德智能傳動股份有限公司運營能力指標
圖表234 2020-2023年沈陽新松機器人自動化股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表235 2020-2023年沈陽新松機器人自動化股份有限公司營業收入及增速
圖表236 2020-2023年沈陽新松機器人自動化股份有限公司凈利潤及增速
圖表237 2021-2022年沈陽新松機器人自動化股份有限公司營業收入分行業、產品
圖表238 2021-2022年沈陽新松機器人自動化股份有限公司營業收入地區、銷售模式
圖表239 2023年沈陽新松機器人自動化股份有限公司主營業務分產品或服務
圖表240 2020-2023年沈陽新松機器人自動化股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表241 2020-2023年沈陽新松機器人自動化股份有限公司凈資產收益率
圖表242 2020-2023年沈陽新松機器人自動化股份有限公司短期償債能力指標
圖表243 2020-2023年沈陽新松機器人自動化股份有限公司資產負債率水平
圖表244 2020-2023年沈陽新松機器人自動化股份有限公司運營能力指標
圖表245 2020-2023年蘇州天準科技股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表246 2020-2023年蘇州天準科技股份有限公司營業收入及增速
圖表247 2020-2023年蘇州天準科技股份有限公司凈利潤及增速
圖表248 2022年蘇州天準科技股份有限公司主營業務分行業、產品、地區、銷售模式
圖表249 2022-2023年蘇州天準科技股份有限公司營業收入情況
圖表250 2020-2023年蘇州天準科技股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表251 2020-2023年蘇州天準科技股份有限公司凈資產收益率
圖表252 2020-2023年蘇州天準科技股份有限公司短期償債能力指標
圖表253 2020-2023年蘇州天準科技股份有限公司資產負債率水平
圖表254 2020-2023年蘇州天準科技股份有限公司運營能力指標
圖表255 2020-2023年深圳市匯川技術股份有限公司總資產及凈資產規模
圖表256 2020-2023年深圳市匯川技術股份有限公司營業收入及增速
圖表257 2020-2023年深圳市匯川技術股份有限公司凈利潤及增速
圖表258 2021-2022年深圳市匯川技術股份有限公司營業收入分行業、產品、地區、銷售模式
圖表259 2023年深圳市匯川技術股份有限公司主營業務分行業、產品、地區、銷售模式
圖表260 2020-2023年深圳市匯川技術股份有限公司營業利潤及營業利潤率
圖表261 2020-2023年深圳市匯川技術股份有限公司凈資產收益率
圖表262 2020-2023年深圳市匯川技術股份有限公司短期償債能力指標
圖表263 2020-2023年深圳市匯川技術股份有限公司資產負債率水平
圖表264 2020-2023年深圳市匯川技術股份有限公司運營能力指標
圖表265 中投顧問對2024-2028年中國無人駕駛市場規模預測
圖表266 中投顧問對2024-2028年中國家用服務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30日,北京市政府辦公廳正式發布《北京市促進通用人工智能創新發展的若干措施》,其中便提出探索通用智能體、具身智能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。
2024年1月29日,工信部等七部門聯合發布《關于推動未來產業創新發展的實施意見》。在全面布局未來產業方面,《意見》要求,加強前瞻謀劃部署,重點推進未來制造、未來信息、未來材料、未來能源、未來空間和未來健康六大方向產業發展。
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《2024-2028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。