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智能養老機器人深度:場(chǎng)景深度耦合具身智能,共建萬(wàn)億科技養老產(chǎn)業(yè),市場(chǎng)規模預計將超兩萬(wàn)億

來(lái)源:方正證券      編輯:創(chuàng )澤      時(shí)間:2025/9/23      主題:其他   [加盟]

基本情況:多維度引導智能機器人走入養老場(chǎng)景,垂直場(chǎng)景深度耦合具身智能軟硬件

• 我國正式進(jìn)入中度老齡化社會(huì ),人口老齡化加劇導致失能老人數量激增,護理人力供給嚴重不足,智能養老機器人在政策支持與技術(shù)進(jìn)步推動(dòng)下加速落地,正成為我國養老產(chǎn)業(yè)智慧化轉型的關(guān)鍵力量。

• 政策穩定支持智能養老機器人,多層次財政補貼持續發(fā)力引領(lǐng)具身智能養老場(chǎng)景落地,產(chǎn)業(yè)政策、財政手段、金融創(chuàng )新等支持可多維度推進(jìn)養老智能機器人形成千億產(chǎn)業(yè)。

• 全國養老機構、社區、軍隊特殊關(guān)照軍休干部等剛需場(chǎng)景率先引導智能機器人走入養老場(chǎng)景,頭部養老院已引入智能機器人進(jìn)行場(chǎng)景驗證,產(chǎn)業(yè)步入加速階段。

• 具身智能發(fā)展進(jìn)入場(chǎng)景化垂直下沉階段,養老智能機器人需要深度數據為人工智能模型提供源泉, 多模態(tài)感知與人工智能等技術(shù)的融合推動(dòng)養老機器人實(shí)現從輔助到主動(dòng)服務(wù)的躍升,在康復、護理、 陪伴三大領(lǐng)域取得關(guān)鍵突破,先發(fā)企業(yè)或可形成強競爭壁壘。

產(chǎn)業(yè)規模:養老智能機器人落地持續加速,市場(chǎng)規模預計將超兩萬(wàn)億。

• 2030年我國老齡人口數3.8億人,失能老人總數將達一億人,居家端和機構老年人人數分別占90%、10%,假設未來(lái)對非失能老人配備健康監測類(lèi)、情感陪護類(lèi)和行動(dòng)輔助類(lèi)機器人,對失能老人配備健康監測類(lèi)、情感陪護類(lèi)、護理類(lèi)、移動(dòng)康復類(lèi)服務(wù)機器人,預計2030年健康檢測、情感陪護、 護理、行動(dòng)輔助機器人均價(jià)可以分別降至0.2、2、3、3萬(wàn)元,并對不同品類(lèi)智能養老機器人在各應用領(lǐng)域滲透率做出假設, 智能養老機器人市場(chǎng)規模預計將超2萬(wàn)億。

具備養老渠道和業(yè)態(tài)優(yōu)勢的軟硬件一體化企業(yè):松霖科技、三暉電氣、榮泰健康、 麥迪科技、盛視科技等。

養老機器人多品類(lèi)出色產(chǎn)品布局: 歐圣電氣、東方精工、海爾智家、新時(shí)達、潤澤科技、倍輕松、 豪江智能、中堅科技等?叼B外骨骼:振江股份、兆新股份、偉思醫療、精工科技、探路者、深圳樂(lè )聚(未上市) 、上海傅立葉(未上市) 、程天科技(未上市)、肯綮科技(未上市)、杭州智元(未上市)等。


附件:智能養老機器人深度:場(chǎng)景深度耦合具身智能,共建萬(wàn)億科技養老產(chǎn)業(yè),市場(chǎng)規模預計將超兩萬(wàn)億



養老機器人的近萬(wàn)億級機器人市場(chǎng), 生態(tài)搭建是關(guān)鍵,B端市場(chǎng)規模將突破120億,C端市場(chǎng)有望達到50億

未來(lái)五年內 B端養老院及醫院機器人市場(chǎng)規模將突破120 億元,C端家庭機器人市場(chǎng)有望達到50億元,展現出廣闊的藍海前景,其快速發(fā)展將持續催化相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈升級

2025AI賦能教育行業(yè)發(fā)展趨勢報告-解析政策,市場(chǎng),技術(shù)與行業(yè)格局,聚焦十大核心趨勢

報告解析政策、市場(chǎng)、技術(shù)與行業(yè)格局,聚焦十大核心趨勢,為教育行業(yè)提供全面的方向指引和戰略洞察,教育市場(chǎng)規模已超700億元,預計2030年將突破2900億元,復合增速達47%

人形機器人面臨的問(wèn)題與突破方向-沒(méi)有一個(gè)通用的完全端到端的大模型,四位一體的生態(tài)

人形機器人有沒(méi)有一個(gè)通用的完全端到端的大模型,整個(gè)具身智能產(chǎn)業(yè)正在爆發(fā),所有路徑都需要大數據,人形機器人是可以量產(chǎn)的,但真正的大規模的應用還沒(méi)到來(lái)

機器人產(chǎn)業(yè)規;臋C遇與挑戰,增長(cháng)速度快,具身智能不夠用,模型架構不夠統一

于具身智能和機器人來(lái)說(shuō),模型架構都還不夠好,也不夠統一,在未來(lái)2到5年,智能機器人技術(shù)的重心是端到端的具身智能AI模型,成本的大規模的算力也很重要

精密減速器:群雄逐鹿,新的篇章-市場(chǎng)規模達 91 億,減速器迎來(lái)全新機遇

精密減速 器市場(chǎng)呈現出“高端由外資主導、中低端由國產(chǎn)加速替代”的競爭格局;工業(yè)機器人穩步增長(cháng),人形機器人最潛力的下游應用場(chǎng)景

機器人旋轉關(guān)節核心部件,精密減速器國產(chǎn)替代正當時(shí)-諧波+行星為當下主流方案

當前人形機器人關(guān)節模組精密減速器可分為諧波減速器,RV 減速器,行星減速器和擺線(xiàn)針輪減速器,減速器企業(yè)工藝水平不斷提升,國產(chǎn)減速器供應能力日益增強

人形機器人市場(chǎng)規模,它還能有多大-2050年市場(chǎng)價(jià)值可能達到3萬(wàn)億

擬人化機器人的市場(chǎng)規?赡芨哌_2400億美元,這一 估計是基于擬人化機器人在家庭和制造環(huán)境中的規;\行潛力,麥格理暗示到2050年市場(chǎng)價(jià)值可能達到3萬(wàn)億美元

7個(gè)關(guān)于人形機器人的關(guān)鍵要點(diǎn):市場(chǎng),技術(shù),勞動(dòng)力短缺解決方案,成本削減,投資機會(huì ),社會(huì )影響

人形機器人市場(chǎng)即將迎來(lái)指數級增長(cháng),未來(lái)可能影響75%的工種和40%的員工;成本正快速暴跌,降幅達40%,現大規模采用將成為可能;開(kāi)啟一個(gè)前所未有的豐裕時(shí)代

人形機器人運動(dòng)控制:制約商業(yè)化落地進(jìn)程的關(guān)鍵環(huán)節,確保機器人能夠完成復雜的任務(wù),進(jìn)入各種生態(tài)場(chǎng)景

在軟件算法層面,機器人的運動(dòng)控制可以分為基于模型的控制和數據驅動(dòng)控制;二者相結合的混合控制方式,兼顧了控制精度和適應性,大大提高了人形機器人的運動(dòng)和作業(yè)能力

具身智能——決定 機器人泛化能力天花板的“大小腦”,分層具身大模型和端到端大模型

端到端大模型:能夠直接實(shí) 現從人類(lèi)指令到機械臂執行;分層具身大模型是不同層次模型協(xié)作, 上層大模型進(jìn)行感知與決策,底層硬件層和中間響應快的小模型進(jìn)行決策的分解與執行

全棧式智能服務(wù)機器人生態(tài)價(jià)值體現:終端用戶(hù)、生產(chǎn)廠(chǎng)商、行業(yè)生態(tài)

智能服務(wù)機器人生態(tài)意味著(zhù)更加便捷和高效的用戶(hù)體驗;提供了機器人之間的相互協(xié)同和調度的能力;降低技術(shù)壁壘,促進(jìn)不同廠(chǎng)商和服務(wù)提供商之間的無(wú)縫集成

2025具身機器人行業(yè)現狀及未來(lái)趨勢分析報告-科研教育市場(chǎng)‌2萬(wàn)臺,工業(yè)級人形機器人單價(jià)降至$3萬(wàn)

規;a(chǎn)降本‌:BOM成本年均下降18%,2027年工業(yè)級人形機器人單價(jià)降至$3萬(wàn);諧波減速器國產(chǎn)化使關(guān)節模組成本降低40%;有望重構 1.5 萬(wàn)億勞動(dòng)力市場(chǎng)
 
資料獲取
新聞資訊
== 資訊 ==
» 商用服務(wù)機器人控制系統的組成:任務(wù)規劃,
» 具身智能工業(yè)場(chǎng)景,精準、重復的任務(wù)流程成
» 智能機器人的傳感器的種類(lèi):內部傳 感器和
» 前臺智能機器人對傳感器的要求:基本性能要
» 各地對具身智能核心發(fā)展需求:產(chǎn)業(yè)端落地,
» 2025年中國具身智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展規劃與場(chǎng)景
» 按控制方式進(jìn)行分類(lèi),機器人分為二種:非伺
» 按機械手的幾何結構進(jìn)行分類(lèi),機器人分為三
» 智能安防巡檢機器人的起源與發(fā)展歷史,De
» 智能交互機器人的主要部件選型參考方案:伺
» 智能接待機器人的關(guān)節機構設計方案參考:運
» 智能接待機器人機構設計模型分析:機器人運
» 智能接待機器人控制結構設計原理:串行和并
» 中小企業(yè)展廳講解機器人的電源電池:鉛酸蓄
» 智能互動(dòng)機器人的嘴巴:6個(gè)功能模塊組成
 
== 機器人推薦 ==
 
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