作者：苗仁濤（首都經濟貿易大學勞動經濟學院副院長、教授、博士生導師）

　　今年《政府工作報告》明確指出，“持續推進‘人工智能+’行動，將數字技術與制造優勢、市場優勢更好結合起來，支持大模型廣泛應用，大力發展智能網聯新能源汽車、人工智能手機和電腦、智能機器人等新一代智能終端以及智能制造裝備”。當前，全球科技革命與產業變革加速演進，智能機器人產業正成為重塑經濟格局的重要力量。

　　近年來，我國智能機器人產業經歷了從“跟跑”“并跑”到部分“領跑”的蛻變，正在實現從規模擴張向質量引領的關鍵轉型，通過技術創新突破、生態體系優化、應用場景拓展與社會協同治理聯動，有望完成從“機器替代”到“人機共融”的變革。數據顯示，截至2024年底，全國智能機器人企業數量已突破45萬家，注冊資本超6.44萬億元，較2020年增長逾200%，不僅反映出智能機器人產業迎來投資熱潮，實現蓬勃發展，更折射出產業生態日趨成熟。從地域分布看，東部地區以66%的企業占比成為產業“黃金地帶”，依托長三角、珠三角的科研實力與產業鏈配套，形成了以工業機器人、服務機器人為核心的產業集群。此外，技術應用場景的擴展也尤為顯著，如工業機器人已深入汽車制造、電子裝配等高精度領域，生產效率提升30%至50%；服務機器人則從家庭清潔、教育輔助滲透至醫療護理、康養服務，形成多元化應用生態。

　　我國智能機器人產業的國際競爭力源于政策引導與市場驅動的協同效應。在政策層面，我國率先將智能機器人提升至國家戰略高度，并在地方推進試點工作。不斷完善的政策體系既保障了資源集中投入，又通過場景開放倒逼技術迭代。例如，北京企業優必選在比亞迪工廠的多機器人協同實訓項目，正是政策支持與技術落地結合的典型案例。

　　產業鏈整合能力的突破，進一步鞏固了競爭優勢。在核心零部件領域，國產化進程顯著提速，形成“研—產—銷”閉環，既降低了成本，又增強了供應鏈韌性。數據顯示，2024年我國工業機器人國產化率首次突破50%。

　　場景驅動的創新路徑，凸顯了我國市場的獨特優勢。區別于歐美實驗室導向的技術路線，我國企業聚焦于場景適配性創新。比如，有的AI大模型賦能國際車企等，形成“技術迭代—應用反饋—場景擴展”的螺旋上升機制。

　　盡管成績顯著，我國智能機器人產業仍面臨多重瓶頸，存在技術短板等問題，考驗著產業可持續發展能力。在技術層面，高端環節的“卡脖子”問題尚未根治。運動控制算法、精密減速器、高精度傳感器等核心技術仍落后于ABB等國際巨頭。以人形機器人為例，單臺成本高達數十萬元，核心部件依賴進口的比例仍超過40%，嚴重制約規模化應用。此外，行業標準體系滯后，數據隱私、安全評測等規范尚未統一，導致不同品牌設備難以互聯互通，生態碎片化問題突出。在市場層面，同質化競爭加劇行業“內卷”，國產廠商扎堆中低端市場，價格戰導致“增量不增收”現象較為普遍。2024年工業機器人銷量增長2.83%，但行業平均利潤率下降至8.5%，部分企業研發投入占比不足5%，長此以往，容易陷入“低端鎖定”困境。針對此，未來需聚焦關鍵，穩妥施策。

　　一方面，聚焦核心技術攻關，突破“卡脖子”瓶頸。設立國家專項基金，重點支持具身智能、運動控制等底層技術研發。推動產學研深度合作，鼓勵高校設立機器人交叉學科，定向培養復合型人才。完善標準體系與開源生態，加快制定人形機器人分級分類標準，建立國家級多構型場景數據庫，推動跨行業數據接口統一，解決智能家居、工業互聯網協同難題。

　　另一方面，優化應用場景與成本結構。擴大政府采購試點，優先在養老、應急救援等民生領域推廣機器人應用；支持核心部件生產基地建設，通過規?；a降低硬件成本。構建人機協同的社會治理框架，制定機器人倫理準則與數據使用規范，建立算法透明化機制和公眾參與平臺。通過資助失業人員再培訓，完善新興職業培養體系。