人工智能机器人市场规模和份额
市场概述
| 研究期 | 2019 - 2030 |
|---|---|
| 市场规模 (2025) | 25.02 十亿美元 |
| 市场规模 (2030) | 126.13 十亿美元 |
| 增长率 (2025 - 2030) | 13.10% CAGR |
| 增长最快的市场 | 亚洲 |
| 最大的市场 | 亚洲 |
| 市场集中度 | 中 |
主要参与者
*免责声明：主要玩家排序不分先后 图片 © Mordor Intelligence。重新使用需遵守 CC BY 4.0 并注明出处。 |
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摩多智能人工智能机器人市场分析
人工智能机器人市场规模预计在2025年为250.2亿美元，预计到2030年将达到1261.3亿美元，在预测期（2025-2030年）内的复合年增长率为13.10%。
动力源于边缘计算、机器学习算法和高分辨率传感器套件的快速进步，这些技术使机器人能够在毫秒内解释周围环境并自主行动。制造商正从纯机械升级转向以智能为中心的改进，嵌入定制人工智能处理器模块，缩短生产线和服务环境中的决策延迟。亚洲的制造业投资、北美的电子商务繁荣以及欧洲的协调研究项目正在汇聚，以扩展部署场景并加速价值实现时间。硬件仍然是一个大的成本驱动因素，但软件附加率的上升表明价值创造正在向感知、推理和自适应控制堆栈迁移，将机器人转变为连接工厂和物流生态系统内的持续学习资产。这些趋势的综合效应正在创建一个不断扩大的智能机器安装基础，这些机器补充而非取代人类操作员，扩大了人工智能机器人市场的可寻址需求。
关键报告要点
- 按地理位置，亚洲在2024年以47%的收入领先，预计到2030年将以18%的复合年增长率增长。
- 按组件，硬件在2024年占据了人工智能机器人市场份额的62%，而机器学习和深度学习软件在2030年前以24%的复合年增长率扩张。
- 按机器人类型，工业机器人在2024年占据了人工智能机器人市场规模的68%；医疗和医疗保健机器人预计到2030年将以26%的复合年增长率发展。
- 按应用，制造和装配在2024年占人工智能机器人市场规模的41%份额，物流和仓储到2030年以25%的复合年增长率增长。
- 按终端用户，汽车在2024年保持28%的份额，而医疗保健是2025-2030年期间增长最快的终端用户，复合年增长率为26%。
- 四大工业机器人供应商（发那科、ABB、库卡、安川）在2024年合计持有57%的市场份额。
全球人工智能机器人市场趋势和洞察
驱动因素影响分析
| 驱动因素 | (~) % 对复合年增长率预测的影响 | 地理相关性 | 影响时间线 |
|---|---|---|---|
| 边缘人工智能芯片集成实现机器人实时决策 | +2.10% | 亚洲，扩散至北美 | 中期（2-4年） |
| 人口快速老龄化加速对老年护理机器人的需求 | +1.80% | 日本、韩国，扩散至欧洲 | 长期（≥4年） |
| 欧盟地平线欧洲资助简化协作式人工智能机器人研究 | +1.50% | 欧洲，全球影响 | 中期（2-4年） |
| 电子商务履约繁荣推动人工智能仓库自动化 | +2.40% | 北美，扩散至欧洲和亚洲 | 短期（≤2年） |
| 来源: Mordor Intelligence | |||
边缘人工智能芯片集成实现机器人实时决策
边缘人工智能处理器将决策延迟从秒级降至毫秒级，使自主移动机器人（AMR）能够在不依赖云的情况下导航动态生产车间。研华科技在2025年的展示中强调，将英伟达Jetson Thor模块集成到AMR车队后，响应时间提高了75%。深圳和水原的电子制造商报告，当视觉和运动数据在本地处理时，首次通过率和节拍时间减少方面取得了可衡量的收益。较低的延迟还收紧了预测性维护的反馈回路，减少了精密装配线的非计划停机时间。随着边缘优化人工智能模型的成熟，处理器成本正在下降，鼓励中级供应商改造现有机器人而不是购买新设备。因此，该驱动因素扩大了各种工厂占地面积的采用，并对人工智能机器人市场做出积极贡献。[1]英伟达，"Jetson Thor产品简介，"nvidia.com
人口快速老龄化加速对老年护理机器人的需求
日本65岁以上居民比例在2025年超过29%，加剧了预计377,000名护理人员的短缺。 2025"年人口估计，"stat.go.jp">[2]<span class="tooltip-text">日本统计局，
欧盟委员会在地平线欧洲内拨款5.5亿欧元用于数字研究，其中专门分配5000万欧元用于人工智能机器人测试平台。EUROBIN和IntelliMan等项目将大学、中小企业和公司连接在共享学习框架中，降低重复努力并加速原型到市场的周期。联盟参与者可以访问泛欧机器人数据存储库和通用参考架构，这提高了互操作性并缩短了认证时间线。初始输出包括模块化抓手和软机器人操纵器，可以在不重新编程的情况下处理各种物体。资助模式还奖励知识共享，巧妙地将竞争从孤立的研发转向协作收益，这通过更快的商业化有利于人工智能机器人市场。
电子商务履约繁荣推动人工智能仓库自动化
北美电子商务包裹在2024年同比增长17%，给传统的劳动密集型履约中心带来压力。联邦快递对Nimble Robotics的少数股权投资说明了物流现有企业如何现在嵌入人工智能机器人用于自主拣选-包装-运输工作流程。强化学习算法允许每个机器人在实时操作中改进抓取策略和遍历路径，在不改变车间布局的情况下提高吞吐量。仓库运营商报告在行项目准确性和当日发货指标方面取得了两位数的收益。重要的是，人工智能机器人与人类一起工作，具有安全认证的感知层，当工人进入共享过道时暂停或重新路由，保持人体工程学标准。该驱动因素预计将保持势头，因为零售商采用更靠近城市客户的微履约中心，支撑人工智能机器人市场的持续扩张。
限制因素影响分析
| 限制因素 | (~) % 对复合年增长率预测的影响 | 地理相关性 | 影响时间线 |
|---|---|---|---|
| 利基机器人感知任务高质量领域数据稀缺 | −1.3% | 全球，在新兴市场影响更大 | 中期（2-4年） |
| 分散的安全标准阻碍跨境协作机器人部署 | −1.5% | 主要是欧洲和北美 | 短期（≤2年） |
| 来源: Mordor Intelligence | |||
利基机器人感知任务高质量领域数据稀缺
《机器人学和人工智能前沿》强调，不一致、不完整的数据集降低了人机协作的可靠性，特别是在机器人必须识别不常见物体的地方。例如，农业收获机难以评估不同作物品种的成熟度，限制了超出试点农场的商业部署。数据缺口还阻碍了安全验证，迫使供应商过度工程化感知堆栈并延长上市时间。专有数据集为大型现有企业提供了护城河，使较小的创新者更难匹配性能基准。虽然合成数据生成和迁移学习缓解了障碍，但短缺仍然拖累了人工智能机器人市场的整体扩张。
分散的安全标准阻碍跨境协作机器人部署
协作机器人必须满足ISO 10218机械安全规则和新兴的人工智能治理原则，但地区解释差异很大。《欧洲风险监管期刊》的一项分析论证了统一的"SmaCob"框架，该框架结合了机器人安全与人工智能透明度要求。目前，相同的协作机器人模型可能需要对CE标志、OSHA合规性和加拿大CSA标准进行单独评估，给部署时间表增加数月时间。中小型集成商缺乏合规人员来导航重叠规则，缩小了其出口野心。欧盟内部以及IEC和IEEE委员会之间的协调谈判正在进行，但进展是渐进的，让限制因素在人工智能机器人市场的近期采用中发挥作用。
细分分析
按组件：硬件主导地位掩盖软件价值创造
硬件在2024年占人工智能机器人市场份额的62%，反映了赋予机器人物理存在的传感器、执行器、驱动器和结构框架。配备集成力矩传感器的资本密集型工业机械臂对于焊接、喷漆和精密材料处理仍然是不可或缺的。供应商现在发货模块化设计，让制造商在不进行全系统检修的情况下更换抓手、摄像头或人工智能边缘模块，降低总拥有成本并延长设备生命周期。硬件路线图强调功率高效的伺服控制器和轻质复合关节，实现对紧凑工厂过道中移动机器人至关重要的更高载荷重量比。
机器学习和深度学习软件以24%的复合年增长率扩张，并越来越多地作为预训练感知和运动规划库捆绑销售。这些堆栈通过启用缺陷检测、预测性维护和自适应抓取而无需外部编程，从现有机器中提取更多价值。早期采用者报告仅软件升级就能将整体设备效率提高两位数，说明为什么尽管基准较小，软件仍超越物理支出。涵盖集成、远程监控和持续模型再训练的服务为供应商形成了上升的年金流，因为客户寻求生命周期支持。这一转变强调了智能而非机械现在如何区分人工智能机器人市场的竞争对手。
备注: 购买报告后可获得所有个别细分的细分份额
按机器人类型：工业机器人保持领先，服务机器人加速发展
工业机器人在2024年占据了人工智能机器人市场规模的68%，由部署在汽车和电子产品生产中的铰接式机械臂领导。它们在全球工厂的安装基础超过428万台，年增长10%，突显了根深蒂固的需求。人工智能升级使这些系统能够处理可变零件几何形状而无需停机重新教学，提高资产利用率。协作机器人虽然仍是出货量的少数，但由于灵活自动化对高混合、低批量环境变得至关重要，享有超大增长。
医疗和医疗保健机器人代表2025-2030年增长最快的类别，复合年增长率为26%。结合计算机视觉和力反馈的手术系统协助临床医生进行微创手术，减少术后并发症和住院时间。医院物流机器人使用与人工智能决策引擎融合的同时定位和建图（SLAM）自主运送床单和药物通过拥挤的走廊。消费者接受度正在扩大，支持老年人日常生活任务的家庭护理机器人就是证明。总的来说，这些趋势多样化了收入池并缓解了汽车为中心需求固有的周期性，有利于人工智能机器人市场。
按应用：制造主导地位受到物流增长挑战
制造和装配应用在2024年贡献了41%的收入，因为工厂采用人工智能进行在线质量检查、流程优化和自我诊断维护周期。嵌入式视觉堆栈检测人眼不可见的微裂纹并触发即时刀具路径调整，防止废料累积。边缘分析还与振动传感器配对，在灾难性故障前几小时预测轴承故障，最大限度地减少生产损失。这些收益证明尽管产品生命周期更短和定制化要求更高，但持续投资是合理的。
物流和仓储以到2030年25%的复合年增长率脱颖而出，受电子商务对准确、当日订单履约需求的推动。自主移动机器人使用激光雷达、超声波传感器和人工智能增强的路由算法导航动态过道布局，这些算法实时适应不断变化的库存位置。从标签读取和视觉系统收集的数据馈送机器学习模型，这些模型在每个班次改进拣选排序和区域平衡。医疗保健和外科、零售运营以及现场检查服务也快速扩展，但物流显示了从试点到企业推广最清晰的路径。这些发展扩大了人工智能机器人市场的商业势头。
按终端用户：汽车领导地位面临医疗保健挑战
汽车制造商在2024年保持了28%的收入份额，因为他们利用人工智能机器人进行白车身焊接、喷漆间和最终装配检查。生成式人工智能的集成现在加速了新车型变体的编程，缩短了发布时间线并降低了工程小时数。电动汽车增长进一步推动自动化需求，因为电池组装配需要超越传统动力系统的速度、清洁度和精度。因此，德国领先装配厂的机器人密度上升到每万名员工1,500台，为全球最高。
亚太地区在2024年产生了47%的全球收入，这得益于中国、日本和韩国的广泛自动化项目。仅中国在2023年就安装了276,288台工业机器人，相当于全球出货量的51%，因为当地政府提供税收优惠和低息贷款来提升制造业竞争力 ifr.org。韩国电子公司在拾取和放置单元中添加边缘人工智能视觉以管理以微米为单位测量的晶圆级公差，而日本汽车制造商部署人工智能协作机器人进行需要类人灵活性的最终装饰操作。该地区预计18%的复合年增长率不仅反映制造业主导地位，还反映快速新兴的医疗保健和服务机器人试点。
医疗保健以26%的复合年增长率增长最快，受人口结构变化和微创工具进步推动。人工智能引导的手术机器人实现亚毫米精度和触觉反馈，增强骨科、心脏病学和肿瘤学的结果。医院管理部门采用机器人车队用紫外线消毒房间，在不增加人员的情况下减少医疗保健相关感染。电子制造商、零售商和食品加工商紧随其后，每个都将机器人应用于独特的痛点，如微组件放置、货架库存扫描和卫生包装。总的来说，多样化的终端用户采用分散风险并维持人工智能机器人市场的长期扩张。
2025"年汽车机器人密度，"hannovermesse.de">[3]<span class="tooltip-text">汉诺威博览会，
北美排名第二，以美国为锚点，人工智能软件专业知识促进强劲的初创企业形成和风险投资。物流巨头用人工智能移动机器人改造现有传送带网格以满足两小时交付窗口。汽车制造商在工厂为电池电动汽车重新装备时加速采用，使用人工智能监控新轻质材料的焊接质量。加拿大的采矿部门试点利用人工智能感知堆栈在低GPS条件下导航露天矿场的自主运输卡车，将人工智能机器人市场渗透率扩展到工厂墙外。墨西哥的工业走廊同样拥抱人工智能改造，以在USMCA内容规则后保持竞争力。
欧洲强调道德、安全和值得信赖的人工智能，塑造技术发展和监管框架。德国在2023年以28,355台新安装领先机器人密度，得到政府对中小企业自动化项目补贴的帮助。地平线欧洲赠款鼓励农业技术、医疗保健和绿色制造机器人的学术-产业集群。尽管如此，对CE标志和人工智能责任的分歧解释延迟了跨境部署，特别是对于协作机器人。中欧和东欧的增长潜力仍然很高，因为劳动力短缺推动工厂投资。南美洲、中东和非洲的较小市场尚处于起步阶段，但受益于降低前期资本壁垒的一站式机器人即服务合同，推动人工智能机器人市场的全球采用。 
竞争格局
人工智能机器人市场倾向于适度集中，四大工业机器人生产商持有57%的份额，但面临敏捷的人工智能软件新入者。发那科和ABB嵌入专有边缘控制器以添加视觉和力控制功能而不重写传统梯形逻辑，保护安装基础。英伟达的Jetson生态系统吸引了广泛的开发者群体，使其成为协作机器人和AMR内人工智能加速卡的事实标准。IBM和微软从云优先战略转向混合架构，将数字孪生仿真与本地推理联系起来，以满足延迟和主权要求。
战略联盟正在增加。西门子与IBM合作，将基于OPC UA的工厂数据与人工智能分析结合，提供预测性质量模块。库卡与Orange Business合作提供5G专用网络，连接汽车站的群体机器人。波士顿动力等颠覆者展示四足机器人用于工业检查，而汉森机器人测试酒店业的表情丰富的人形迎宾员。专业垂直参与者，包括农业的Blue River Technology和安全评级共监控的Veo Robotics，通过领域知识开拓利基市场。Universal Robots和Brain Corporation采用的机器人即服务订阅模式将预算对话从资本转向运营支出，扩大中小企业的渗透。生成式人工智能集成是下一个战场，公司竞相将大型语言模型和多模态感知结合，以生产能够执行口头描述任务的机器人，标志着将进一步扩展人工智能机器人市场的创新周期。
人工智能机器人行业领导者
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Vicarious AI
-
Neurala, Inc.
-
Veo Robotics, Inc.
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英伟达公司
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IBM公司
- *免责声明：主要玩家排序不分先后
近期行业发展
- 2025年5月：罗克韦尔自动化以6亿美元收购Clearpath Robotics和OTTO Motors，将自主导航整合到其工业产品组合中。
- 2025年5月：钰创科技在Computex 2025上展示其DeCloakBrain AipA机器人系统，强调医疗保健机器人的隐私保护人工智能训练。
- 2025年4月：AeroVironment完成对Tomahawk Robotics的1.2亿美元收购，扩展异构无人系统的人工智能控制。
- 2025年3月：研华科技展示使用英伟达Jetson Thor的边缘人工智能AMR平台，在物流应用中实现毫秒决策回路。
全球人工智能机器人市场报告范围
人工智能机器人是指机器人与人工智能（AI）技术的无缝集成。这些机器人学会执行一些重复性任务，这些任务可以在没有任何人为干预的情况下完成，甚至可以与人类或在某些情况下与其他机器人进行通信。
人工智能机器人市场按机器人类型（工业机器人、服务机器人）、终端用户行业（汽车、零售和电子商务、医疗保健、食品和饮料）和地理位置（北美、欧洲、亚太地区和世界其他地区）进行细分。
对于上述所有细分，市场规模和预测以价值（百万美元）提供。
| 硬件 | 传感器 |
| 执行器 | |
| 动力系统 | |
| 控制系统 | |
| 软件 | 机器学习和深度学习 |
| 计算机视觉 | |
| 自然语言处理 | |
| 情境感知/决策制定 | |
| 服务 | 集成和部署 |
| 支持和维护 |
| 工业机器人 | 铰接式机器人 | |
| SCARA机器人 | ||
| 笛卡尔机器人 | ||
| 协作机器人（协作机器人） | ||
| 服务机器人 | 专业服务机器人 | 物流机器人 |
| 医疗和医疗保健机器人 | ||
| 国防和安全机器人 | ||
| 现场机器人（农业和采矿） | ||
| 个人和家用机器人 | 家用机器人 | |
| 娱乐和陪伴机器人 | ||
| 制造和装配 |
| 物流和仓储 |
| 医疗保健和外科 |
| 零售和电子商务运营 |
| 食品和饮料加工 |
| 检查和维护 |
| 其他应用 |
| 汽车 |
| 电子和半导体 |
| 零售和电子商务 |
| 医疗保健 |
| 食品和饮料 |
| 航空航天和国防 |
| 其他 |
| 北美 | 美国 |
| 加拿大 | |
| 墨西哥 | |
| 南美 | 巴西 |
| 阿根廷 | |
| 南美其他地区 | |
| 欧洲 | 德国 |
| 英国 | |
| 法国 | |
| 意大利 | |
| 西班牙 | |
| 北欧 | |
| 欧洲其他地区 | |
| 中东 | 阿拉伯联合酋长国 |
| 沙特阿拉伯 | |
| 土耳其 | |
| 中东其他地区 | |
| 非洲 | 南非 |
| 尼日利亚 | |
| 埃及 | |
| 非洲其他地区 | |
| 亚太地区 | 中国 |
| 日本 | |
| 韩国 | |
| 印度 | |
| 东盟 | |
| 亚太其他地区 |
| 按组件 | 硬件 | 传感器 | |
| 执行器 | |||
| 动力系统 | |||
| 控制系统 | |||
| 软件 | 机器学习和深度学习 | ||
| 计算机视觉 | |||
| 自然语言处理 | |||
| 情境感知/决策制定 | |||
| 服务 | 集成和部署 | ||
| 支持和维护 | |||
| 按机器人类型 | 工业机器人 | 铰接式机器人 | |
| SCARA机器人 | |||
| 笛卡尔机器人 | |||
| 协作机器人（协作机器人） | |||
| 服务机器人 | 专业服务机器人 | 物流机器人 | |
| 医疗和医疗保健机器人 | |||
| 国防和安全机器人 | |||
| 现场机器人（农业和采矿） | |||
| 个人和家用机器人 | 家用机器人 | ||
| 娱乐和陪伴机器人 | |||
| 按应用 | 制造和装配 | ||
| 物流和仓储 | |||
| 医疗保健和外科 | |||
| 零售和电子商务运营 | |||
| 食品和饮料加工 | |||
| 检查和维护 | |||
| 其他应用 | |||
| 按终端用户行业 | 汽车 | ||
| 电子和半导体 | |||
| 零售和电子商务 | |||
| 医疗保健 | |||
| 食品和饮料 | |||
| 航空航天和国防 | |||
| 其他 | |||
| 按地理位置 | 北美 | 美国 | |
| 加拿大 | |||
| 墨西哥 | |||
| 南美 | 巴西 | ||
| 阿根廷 | |||
| 南美其他地区 | |||
| 欧洲 | 德国 | ||
| 英国 | |||
| 法国 | |||
| 意大利 | |||
| 西班牙 | |||
| 北欧 | |||
| 欧洲其他地区 | |||
| 中东 | 阿拉伯联合酋长国 | ||
| 沙特阿拉伯 | |||
| 土耳其 | |||
| 中东其他地区 | |||
| 非洲 | 南非 | ||
| 尼日利亚 | |||
| 埃及 | |||
| 非洲其他地区 | |||
| 亚太地区 | 中国 | ||
| 日本 | |||
| 韩国 | |||
| 印度 | |||
| 东盟 | |||
| 亚太其他地区 | |||
报告中回答的关键问题
人工智能机器人市场目前的规模是多少，增长速度如何？
市场在2025年为250.2亿美元，预计到2030年将扩展到1261.3亿美元，复合年增长率为13.1%。
哪个地区目前领导人工智能机器人市场？
亚洲在2024年持有47%的全球收入，预计以18%的复合年增长率增长，这得益于大规模制造自动化和支持性政府政策的推动。
哪个应用细分扩张最快？
物流和仓储是增长最快的应用，以25%的复合年增长率发展，因为电子商务运营商部署人工智能自主移动机器人进行高速订单履约。
边缘人工智能芯片如何影响工业采用？
边缘人工智能处理器将决策延迟从秒级降至毫秒级，允许机器人在不连接云的情况下运行，并提高生产线的首次通过率和吞吐量。
谁是塑造竞争动态的关键供应商？
发那科、ABB、库卡和安川等工业领导者占据57%的市场份额，而英伟达和IBM等人工智能专家正与硬件制造商合作提供端到端解决方案。
市场是高度集中还是分散？
前五大供应商控制刚好超过60%的收入，该行业在1-10的集中度量表上得分为6，表明适度集中，新兴参与者有获得份额的空间。
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