人工智能机器人市场估计价值为: 15.71 Bn (15.71美元) 2024年统计 预计将达到 111.65 Bn (美元) 2031年之前以复合年增长率增长 (CAGR)从2024年到2031年占32.3%. AI机器人在汽车、制造、保健和其他行业的广泛工业应用正在支持市场快速增长。
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人工智能(AI)机器人市场趋势显示,对能够与人类一起安全运行的协作和服务机器人的需求越来越大. 先进技术,如机器学习、计算机视觉和 适应性 学习正使更精密的AI机器人能够自主地执行复杂的任务. 一体化 5G级 连通性允许基于云的AI和超空软件升级. 预计对自动化的更多关注将进一步推动跨各种垂直采用AI机器人.
市场驱动器:自动化需求增加
需要高精度的手工和重复工作现在被AI机器人接管. 这有助于公司提高生产力和效率,同时降低成本。 机器可以不停地工作数小时而不疲惫或需要休息,允许工厂和仓库全天候运行. 此外,人工智能能力正在使机器人更加智能化,从而能够与人类工人无缝地合作和共存。
制造业广泛采用机器人从事焊接、油漆、组装和产品检查等工作。 与计算机视觉融合的AI机器人可以比人类更精确地检测缺陷. 这保证了产品质量的提高以及生产层安全水平的提高。 供应链和物流是另一个主要领域,从自动化机器人中受益,用于材料处理、包装、托盘化和货物分类。 电子商务公司尤其严重依赖机器人全年高效处理大量订单,而不会出现季节性中断。 食品和饮料业也正在部署智能机器人,用于采摘和包装订单、混合成分以及检查生产线下的物品。
在服务领域,AI机器人正在自动化文书工作,如数据输入,文件处理,以及簿记. 这使得人类雇员能够专注于涉及分析、决策和解决问题的更具战略性的任务。 建筑、农业、医疗保健和设施管理等行业也正在利用机器人实现普通但重要的功能自动化。 例如,机器人被用于修剪草坪,清洁建筑等任务,处理病人的工作现在被机器人处理,减少了体力劳动. 随着技术的迅速发展,未来数年将实现多个部门的更复杂的功能计算机化,推动人工智能机器人市场的指数增长。
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劳动力成本上升和短缺促使采用人工智能机器人的另一个关键因素是人类劳动力成本稳步上升,加上劳动力普遍短缺。 随着经济增长和生活水平的提高,全世界的工资近年来一直在不断增长。 这使得劳动密集型经营对公司来说非常昂贵. 同样,由于出生率降低,工作人口减少也是一个重大挑战。 特别是在人口老化的发达国家,征聘和留住雇员是困难的。
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市场驱动力:劳动力成本上升和短缺促使采用人工智能机器人的另一个关键因素是人类劳动力成本稳步上升,加上劳动力普遍短缺。 随着经济增长和生活水平的提高,全世界的工资近年来一直在不断增长。 这使得劳动密集型经营对公司来说非常昂贵. 同样,由于出生率降低,工作人口减少也是一个重大挑战。 特别是在人口老化的发达国家,征聘和留住雇员是困难的。
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Insights,通过提供-软件实现AI解决方案的灵活性和自定义在提供方面,软件为其灵活性和定制能力贡献了2024年拥有43.2%的市场的最大份额。 软件解决方案可以使AI系统专门适应每个客户的独特需要和程序. 机器人软件可以被编程和重新编程,仅仅通过编辑代码来完成各种各样的任务,而不需要物理修改任何硬件. 与以硬件为中心的替代软件相比,这可节省大量费用,因为同一软件有可能部署在多个机器人模型中并使用案例。
软件还可以在机器人寿命期间不断改进和创新。 随着新算法的开发,补丁或升级可以通过软件的更新,立即将变化推向机器人车队. 这有助于企业迅速利用最新的AI创新,而不更换现有的设备. 软件的模块化性质也使融入现有的信息技术系统变得简单易行。 运行标准化操作系统的机器人可以轻松地与工厂地板上或其他操作环境中的其他工具共享数据和协调任务.
也许最重要的是,软件消除了物理机器人固有的地理限制. 一个公司开发的AI算法如果通过软件分发给世界各地的客户,就可能产生全球影响. 这带来了许多新的商业机会,因为软件不分国界。 通过允许定制,集成,远程升级和全球范围,软件成为推动AI机器人成长的核心组件.
透视,通过机器人类型-工业机器人实现提高自动化和生产力收益
就机器人类型而言,工业机器人在2024年贡献了42.5%的最高份额,这是由于它们在自动化制造过程中的广泛使用。 工业机器人是专门设计来完成重复的,危险的,或劳动密集型的任务,在生产环境中具有很高的精度和可靠性. 它们的部署通过降低劳动力成本和允许全天候作业,导致生产力的显著提高。
推动更多工业机器人采用的一个关键因素是许多行业目前面临的劳动力短缺。 随着发达国家人口年龄和出生率的下降,今后可能没有足够的人来完成所有开放的制造业工作。 AI机器人可以帮助缓解这个问题,他们可以接管人类往往不愿从事的乏味,肮脏,危险的工作.
此外,更快的机器人植入使得企业能够快速扩大生产量,而不需要花那么长时间来培训新的人类工人. 这使制造商在满足大订单和应对不断变化的市场需求方面具有竞争优势。 精度,速度,以及完成完全相同任务的能力也一再提高产品质量和一致性,而仅与人类劳动相比.
这些生产力效益引发了汽车、电子、药品等各部门的自动化浪潮。 随着运营成本的下降和客户对机器人使用的满意度的提高,工业机器人在未来几年中很可能在制造业更加普遍. 它们的高度可靠性和精度使得它们特别适合组装线的应用.
Insights, By Technology- Context Information 解锁AI系统的新应用程序
在技术方面,背景意识贡献最大,2024年占36.4%,因为它有可能允许更多的人性互动。 上下文意识(英語:Control control)是指人工智能系统根据用户互动相关情况或环境来理解和决策的能力. 这涉及透视相关感官数据,以确定各种因素,如物理位置、附近人的身份、当前执行的任务及其他。
随着背景意识能力的进步,全新的AI应用成为可能. 机器人可能有一天在了解房间/设备功能的基础上直观地导航医院。 助理官员可以提供适合用户概况和现址的个性化帮助。 强化的现实方案可以无缝地将数字信息覆盖到现实世界。 这些应用需要空间或社会认知,背景是关键。
环境意识还加强了传统的机器人用途。 对于工业机器人来说,了解工厂的背景可以使人机器人的合作更安全. 在服务机器人方面,上下文允许阅读病人的情绪或辨别家庭活动,主动提供援助. 即使是软件也可能根据所使用的设备或最适切的日常时间而改变输出。 通过纳入非结构化的背景层面,AI可能开始像人类在类似情况下那样创造性地解决问题.
随着背景理解算法与不断提高的处理功率和数据可用性同时推进,这一技术代表着巨大的未开发的可能性. 许多人认为这是一般人工智能的下一个前沿. 其市场份额目前处于领先地位,因为有可能急剧扩展,进入新的领域,需要人们超越孤立的投入来看待。 持续提高环境意识将证明,在更人道的人工智能援助下实现未来的关键。
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北美在人工智能(AI)机器人市场已牢固确立为主导区域,2024年占39.4%。 随着Google,微软,亚马逊,iRobot,波士顿动力公司等主要技术巨头和机器人公司的强大存在,美国占有最大份额. 美国的公司在开发工业及国内应用的创新AI和机器人技术方面处于前列. 私人行为者和国防组织对研发的巨额投资为进步创造了有利环境。 大型消费市场的存在加上可支配收入高,也使北美成为部署家用和消费机器人的有吸引力的市场. 严格的质量和安全标准确保为各种应用开发的机器人的可靠性。
亚太地区成为近代全球发展最快的AI机器人市场. 中国,日本,韩国,印度等国家都对机器人的研制和采用表现出了巨大的承诺. 迅速的工业化和劳动力成本的上升推动了日本和韩国工厂对机器人的使用,以提高生产率和降低劳动力需求. 在中国,政府通过 " 2025年中国制造 " 倡议提供有力支持,使特别是工业机器人运输有了显著增长。 中国的AI初创企业正在对自主技术和应用进行大量投资,以适应当地需要,如老年人护理、监视和物流。 大规模的消费市场也为今后几年跨部门部署服务机器人提供了巨大的机会。
虽然由于广泛的研发能力和早期采用,北美仍然占主导地位,但是由于目标明确的战略、制造业活动的增长和跨行业和跨服务部门的大规模部署,亚太区域可能看到更快的收益。 在中国和其他亚洲国家,总的定价最低,可能在今后进一步刺激人工智能技术的采用。 随着技术革新的不断出现和新的使用案例的出现,这两个区域也完全有能力在未来领导人工智能机器人市场。
人工智能(AI) 机器人市场报告覆盖面
报告范围 | 细节 | ||
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基准年 : | 2023 (英语). | 2024年市场规模: | 15.71 Bn (15.71美元) |
历史数据: | 2019年到2023年统计. | 预测周期 : | 2024年改为2031年 |
2024至2031 CAGR期预测: | 32.3% | 2031 (英语). 数值预测 : | 111.65 Bn (美元) |
覆盖的地理: |
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所涵盖的部分: |
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涵盖的公司: | ABB、ABB、AI、LLC、Buddy-情感机器人、Brain公司、CloudMinds技术公司、DataRobot、Fanuc、Hanson机器人有限公司、Harman国际工业、IBM公司、英特尔公司、国际商业机器公司、川崎、微软公司、三菱、神经元公司、NVIDIA公司、Omron、Promobot、SoftBank公司、UB技术机器人公司、Veo机器人公司、Vicarious、Xilinx和Yaskawa | ||
增长动力: |
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限制和挑战: |
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Uncover Macros and Micros Vetted on 75+ Parameters: Get Instant Access to Report
* 定义: 人工智能(AI)机器人市场涉及与人工智能能力嵌入的机器人/自动机器人的生产和销售. 这些机器人利用机器学习和计算机视觉来完成各种自动化任务,如物流,仓库操作,制造流程,以及个人协助. 随着机器人和AI等技术的进步,各部门对自动化的需求不断增加,推动了这一市场在全世界的增长。
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Ramprasad Bhute
Ramprasad Bhute is a Senior Research Consultant with over 6 years of experience in market research and business consulting. He specializing in Construction Engineering and Industrial Automation and Machinery, this professional has developed a robust skill set tailored to optimizing processes and enhancing operational efficiency. Notable achievements include leading significant projects that resulted in substantial cost reductions and improved productivity. For instance, he played a pivotal role in automating machinery processes for a major construction firm, which led to a 25% increase in operational efficiency. His ability to analyze complex data and provide actionable insights has made him a trusted advisor in the field.
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