2025年6月11日，中國機械工業聯合會機器人分會在南京2025智能機器人發展大會上發布了智能機器人十大發展趨勢。

01

感知和認知：孤立傳感器到融合認知

　　從孤立傳感器到融合認知的進化，將突破單一模態信息的局限性，實現機器人對物理世界的全息化理解。類人的多模態環境感知與本體感知信息的深度融合，形成機器人“身體-環境”的具身統一認知，從而與決策控制有機協同，通過構建對物理和社會環境因果變化規律準確理解的世界模型，支持機器人“感知-想象-推演-決策”的作業閉環。

02

決策與執行：執行預設任務到自主決策

　　機器人的智能化發展正經歷從“執行預設任務”向“自主理解與決策”的深刻轉變。多模態感知決策動作大模型通過融合分析海量生產數據，構建檢索增強系統，將大幅提高機器人復雜決策能力。同時探索復雜交互下的精細作業技能學習與高效生成模型方法，構建混合專家模型系統，與大模型形成大小腦分層智能決策執行體系，實現機器人穩定長程的自主決策與精細操作的高效執行。

03

數據采集：人工采集到多樣生成

　　智能機器人的高效學習依賴于數據生態的革新，傳統人工采集的方式已無法滿足模型訓練對大量高質量數據的需求。海量的視頻數據與高質量遙操作、運動捕捉數據的混合增強，以及物理引擎驅動的大量的超真實仿真數據增強，將大幅擴充機器人數據生態規模。

04

控制架構：云邊端協同部署和群體智能

　　控制架構開始進入云邊端協同部署和群體智能進化階段。分布式云邊端協同架構借助AI+ 5G/6G +物聯網技術，實現機器人集群的知識共享與進化學習。云端負責全局策略優化，邊緣節點處理實時推理，終端執行具體任務，形成高效算力調度體系。機器人集群可通過動態共享經驗提升整體作業效率，邊緣計算則保障本地化數據處理的實時性與隱私性，支撐更多實時性要求高的應用場景。

05

本體設計：軟硬件協同

　　傳統機器人本體設計聚焦于剛性執行機構的運動性能，結構本身缺乏深度集成的智能傳感器與嵌入式算力單元，使其無法成為具身智能技術的有效物理載體。因此，需要突破傳統硬件范式，軟件與硬件協同設計，對本體進行深層次智能重構，使機器人更好的融入AI生態、適應復雜非結構化環境。如多智能傳感器與本體深度融合、AI計算邊緣芯片在機器人內部或近端的高度集成、機器人適應性與靈巧性的創成式設計等。

06

人形機器人：從單一任務到多任務

　　人形機器人軟、硬件系統的技術加快突破與迭代，云端智能提供場景理解與復雜決策支持，邊緣計算保障實時響應與安全控制，本體則執行精細操作任務，加速向工業、生活服務、醫療康復、特種作業等多元領域探索，逐步從單一功能執行者向復雜任務協作者的角色轉變。

07

開發生態：硬件模塊化與軟件平臺化

　　智能機器人產業的生態競爭已從單一技術比拼升級為體系架構競爭，硬件模塊化與軟件平臺化生態正在逐步形成，通用技術底座架構與能力組件市場的加速構建將有力的推動我國智能機器人產業快速發展與應用落地，形成集群性產業競爭優勢。

08

商業模式：產品售賣到價值共創

　　創新的技術突破為智能機器人的商業模式創新提供了強大的動力，從傳統的產品售賣逐漸向價值共創范式轉變。設備租賃、效能分成、能力訂閱的RaaS（機器人即服務）模式形成商業落地，更為龐大的平臺企業+垂直企業的商業生態共創體也正在逐步形成。

09

安全：物理安全防護到系統安全體系

　　智能機器人的安全挑戰已從傳統的物理安全防護升級為覆蓋硬件可靠性、算法魯棒性、數據隱私性、行為倫理性的系統性工程。隨著機器人滲透至醫療、養老、工業等眾多高風險場景，從被動防護到主動安全，從單點合規到生態共治，從算法安全到技術信任，將覆蓋功能安全，信息安全等多個領域。

10

行業治理：倫理法規、標準和認證

　　智能機器人標準、安全認證、人機權責劃分、數字身份、數據隱私保護等成為重點。隨著智能機器人應用場景拓展，未來需進一步完善監管體系，平衡技術創新與社會風險，確保行業健康有序發展。

(機器人分會)