2025 机器人行业研究报告在哪获取数据

2025机器人行业研究报告在哪获取数据2025机器人行业研究报告数据获取渠道与方法研究摘要在人工智能、5G、新材料等技术深度赋能下，2025年机器人行业已进入技术爆发与场景落地的关键期从工业机器人的智能化升级到服务机器人的商业化渗透，从特种机器人的高危场景应用到人形机器人的技术突破，行业发展对高质量数据的需求呈现“量增、质高、域广”的特征然而，数据孤岛、隐私壁垒、技术标准缺失等问题，让企业、研究者、政策制定者在数据获取中常陷入“想找却找不到，找到用不好”的困境本报告聚焦“2025机器人行业研究报告在哪获取数据”这一核心问题，从数据来源类型、获取渠道对比、筛选整合方法、应用价值分析四个维度展开，结合行业实践案例，为不同需求主体提供可落地的数据获取路径，助力机器人行业高质量发展

1.引言数据驱动下的机器人行业变革与数据需求

1.12025年机器人行业发展背景2025年，全球机器人市场规模预计突破

1.5万亿美元，其中工业机器人占比42%（约6300亿美元），服务机器人占比35%（约5250亿美元），特种机器人占比23%（约3450亿美元）技术层面，协作机器人的力控精度提升至

0.1N，人形机器人的运动自由度突破20个，工业机器人的能效比提升30%，这些进步背后是海量数据的支撑——从传感器实时采集的运动数据、环境交互数据，到企业研发的算法模型数据、市场反馈的用户行为数据，数据已成为驱动行业技术迭代、场景落地、商业决策的“核心燃料”第1页共18页对行业参与者而言，无论是技术研发（如算法优化）、市场拓展（如需求预测），还是政策制定（如产业扶持），都离不开对数据的深度挖掘例如，某头部协作机器人企业需通过分析近三年不同行业的产线数据，确定“3C电子行业”“汽车零部件行业”的定制化解决方案需求；某科研团队需获取近五年人形机器人关节驱动技术的专利数据，以突破电池续航瓶颈；某地方政府需依据区域机器人产业数据，制定“人才引进+税收优惠”的产业政策

1.2数据获取的核心痛点与研究意义尽管机器人行业数据需求迫切，但实际获取中存在三大痛点“找不准”数据分散在政府、企业、高校、第三方平台等多主体中，缺乏统一的检索入口；“拿不到”部分核心数据（如企业商业机密、用户隐私数据）受隐私保护或商业利益限制，难以公开获取；“用不好”获取的数据存在质量参差不齐（如重复数据、缺失值）、标准不统一（如不同企业传感器数据格式不同）、时效性滞后（如年度报告滞后3-6个月）等问题，导致分析结果失真本报告的研究意义在于通过梳理2025年机器人行业数据的核心来源，对比不同渠道的优缺点，提出数据筛选、整合、验证的实用方法，帮助行业参与者（企业、科研机构、政府）高效获取数据，降低数据获取成本，为机器人行业的技术创新、市场竞争、政策制定提供数据支撑

2.机器人行业数据的核心来源类型与渠道对比

2.1政府与公共数据资源宏观产业与政策导向的“权威窗口”政府与公共数据是机器人行业数据的“基础盘”，具有权威性高、覆盖广、免费可及等特点，适合宏观趋势研判与政策解读第2页共18页

2.

1.1国家/地方政府公开数据国家层面统计部门数据国家统计局《中国机器人产业发展统计公报》（年度）、工信部《机器人行业运行情况通报》（月度/季度），涵盖机器人产量、出口额、主营业务收入、从业人员数等基础指标例如，2024年《公报》显示，中国工业机器人产量达45万台，同比增长

18.7%，服务机器人出口额突破300亿美元，同比增长42%产业规划文件工信部《“十四五”机器人产业发展规划》《机器人产业创新发展三年行动计划（2024-2026年）》，明确产业发展目标（如2025年机器人核心零部件国产化率达70%）、重点方向（如人形机器人、医疗机器人）、政策支持措施（如研发补贴、税收优惠）政策法规库国务院《新一代人工智能发展规划》、国家数据局《数据要素市场化配置综合改革试点总体方案》等，涉及数据安全、隐私保护、数据共享等合规要求，为数据获取与使用提供依据地方层面长三角（上海、江苏、浙江）、珠三角（广东）、成渝等机器人产业基地发布的区域产业报告，聚焦地方特色（如上海侧重工业机器人研发，深圳侧重服务机器人商业化）例如，2025年《上海市机器人产业白皮书》显示，上海工业机器人密度达每万人600台，居全国首位，服务机器人企业数量占全国35%地方科技部门的“揭榜挂帅”项目清单、人才引进政策，可反映区域研发热点与资源倾斜方向获取渠道国家统计局官网（http://www.stats.gov.cn）、工信部官网（http://www.miit.gov.cn）、地方政府“政务公开”栏目第3页共18页优势数据权威性高，政策导向明确，适合宏观趋势分析；不足数据多为汇总性指标，缺乏细分领域（如不同负载工业机器人、不同场景服务机器人）的细节数据；部分数据（如月度运行情况）滞后1-2个月发布，时效性较弱

2.

1.2国际组织与外国政府数据国际组织国际机器人联合会（IFR）《世界机器人报告》（年度）、联合国工业发展组织（UNIDO）《全球工业机器人发展趋势》，提供全球市场规模、区域分布、技术对比数据例如，2024年IFR报告显示，中国工业机器人装机量占全球51%，连续12年居世界第一，但人均机器人密度（每万人150台）仍低于全球平均水平（200台）外国政府美国商务部《机器人技术与制造业竞争力报告》、德国联邦经济事务部《工业

4.0与机器人技术白皮书》，可反映国际技术前沿与产业策略获取渠道国际机器人联合会官网（https://www.ifr.org）、UNIDO官网（https://www.unido.org）、各国政府产业部门官网优势提供全球视野数据，技术对比维度丰富；不足部分数据需付费订阅（如IFR年度报告），且可能存在“西方视角”偏差（如对中国机器人产业的低估或过度关注）

2.2企业与行业报告资源微观市场与竞争动态的“实践反馈”企业与行业报告是机器人行业数据的“核心来源”，聚焦市场需求、技术细节、商业策略，适合企业竞争分析、产品研发与市场拓展

2.

2.1头部企业公开数据财报与年报ABB、发那科、安川电机、KUKA等国际头部企业，以及大疆、优必选、埃斯顿、新松等国内头部企业的年度财报，披露第4页共18页研发投入、营收结构、产品销量、市场份额等数据例如，埃斯顿2024年财报显示，其协作机器人国内市场份额达18%，同比增长5个百分点，研发投入占营收比达15%（约5亿元）产品白皮书/技术手册企业发布的产品参数（如负载、工作半径、定位精度）、技术优势（如“AI视觉导航”“力控算法”）、解决方案案例（如汽车焊接机器人、物流AGV应用场景）例如，优必选Walker X人形机器人的技术手册中，详细列出了其17个自由度、

0.5秒的动态响应时间、支持20种环境传感器融合企业官网“投资者关系”板块可获取企业战略规划（如“人形机器人2025年量产计划”）、合作伙伴（如与宁德时代合作电池技术）、融资动态（如某服务机器人企业B轮融资10亿元）等信息获取渠道企业官网（“投资者关系”或“产品中心”栏目）、证券交易所公告（如上交所、深交所的上市公司年报）优势数据针对性强，可直接反映企业技术与市场策略；不足企业数据存在“选择性披露”，核心技术细节（如算法代码、专利参数）不公开；不同企业数据统计口径可能不同（如“协作机器人”与“工业机器人”的定义差异）

2.

2.2行业协会与专业机构报告行业协会白皮书中国电子学会《中国机器人产业发展报告》、中国机器人产业联盟（CRIA）《中国机器人行业发展白皮书》，覆盖市场规模、技术趋势、产业链分析（如核心零部件国产化率、产业链各环节规模占比）例如，CRIA2025年白皮书预测，2025年中国服务机器人市场规模将达

1.2万亿元，其中家庭服务机器人占比35%，医疗服务机器人占比20%第5页共18页专业机构行业报告艾瑞咨询《2025年中国协作机器人行业研究报告》、IDC《全球机器人技术与市场展望》，提供细分领域深度分析（如用户画像、价格敏感度、技术痛点）例如，艾瑞咨询报告指出，中小企业对协作机器人的采购意愿提升，2024年采购量同比增长60%，但对“价格”和“易用性”的关注度高于大型企业获取渠道行业协会官网（如中国电子学会官网）、专业机构官网（如艾瑞咨询官网），部分报告需付费购买（如IDC高端报告）优势数据整合性强，覆盖产业链上下游，且有专业分析解读；不足部分报告存在“预测偏差”（如高估市场规模），需结合多渠道数据交叉验证

2.

2.3券商与咨询机构研报券商研报中信证券《机器人行业深度报告人形机器人商业化加速》、华泰证券《协作机器人从“替代人工”到“创造价值”》，聚焦企业财务分析（如毛利率、净利率）、竞争格局（如头部企业市占率变化）、政策影响（如关税调整对出口的影响）例如，中信证券研报指出，2025年人形机器人量产将带动核心零部件（如减速器、伺服电机）需求激增，相关企业营收有望增长200%咨询机构定制报告德勤《机器人+制造业效率提升路径研究》、麦肯锡《服务机器人场景落地白皮书》，提供定制化数据服务（如某区域服务机器人市场潜力评估），适合企业战略决策获取渠道券商APP（需开户或订阅）、咨询机构付费报告（如德勤研究报告需联系客户经理）优势数据颗粒度细，结合财务模型与市场调研，预测性强；不足受券商/咨询机构立场影响（如偏向推荐合作企业），存在主观解读风险第6页共18页

2.3学术与科研数据技术创新与前沿探索的“源头活水”学术与科研数据是机器人行业技术突破的“核心驱动力”，涵盖算法模型、实验数据、专利技术，适合科研团队、高校实验室的技术研发

2.

3.1学术论文与期刊数据期刊论文数据《IEEE Transactionson Robotics》《Automatica》等顶刊发表的机器人算法研究（如运动控制算法、路径规划算法），附带实验数据（如仿真结果、真实环境测试数据）例如，2024年《IEEE T-RO》论文《基于深度学习的人形机器人动态平衡控制》中，作者公开了1000组不同地形下的平衡控制实验数据，可用于复现算法或优化模型会议论文数据IEEE ICRA（机器人与自动化国际会议）、IROS（智能机器人与系统国际会议）的论文，聚焦前沿技术（如触觉传感器、人机交互算法），部分作者提供补充数据（如GitHub代码库、数据下载链接）获取渠道Google Scholar（https://scholar.google.com）、Web ofScience（https://webofscience.com）、中国知网（CNKI），部分论文数据需通过ResearchGate、Academia.edu等学术社交平台联系作者获取优势技术细节丰富，可直接用于算法优化与实验验证；不足数据分散，需跨平台检索；部分论文数据为“仿真数据”，与真实场景存在偏差，需实验验证

2.

3.2专利与知识产权数据专利数据库中国国家知识产权局（SIPO）、美国专利商标局（USPTO）、欧洲专利局（EPO）的机器人领域专利，涵盖技术方向第7页共18页（如驱动技术、感知技术）、专利数量、技术成熟度（如“已授权专利”占比）例如，2024年SIPO数据显示，中国机器人领域发明专利授权量达

8.5万件，其中“协作机器人控制方法”专利占比23%，“人形机器人关节结构”专利占比18%专利分析工具PatSnap（智慧芽）、incopat等工具，可对专利数据进行可视化分析（如技术路线图、区域分布热力图），辅助技术创新方向判断获取渠道SIPO官网（http://pss-system.cnipa.gov.cn）、USPTO官网（https://www.uspto.gov）、专利分析工具付费订阅优势反映技术发展脉络，可规避专利侵权风险；不足专利数据需解读（如区分“核心专利”与“改进专利”），且部分核心专利可能未公开（如企业内部未授权专利）

2.

3.3开源数据与代码平台开源项目数据GitHub上的机器人开源项目（如ROS机器人操作系统、MoveIt!运动规划库），提供代码、仿真数据、测试用例例如，ROS2开源社区中，某团队发布的“协作机器人力控算法”开源包包含10万+组力传感器数据，可用于算法测试与二次开发高校实验室公开数据清华大学、上海交通大学等高校机器人实验室发布的数据集（如“家庭服务机器人交互数据集”“工业机器人焊接质量检测数据集”），用于科研合作与学术交流获取渠道GitHub（https://github.com）、高校实验室官网（如清华大学智能技术与系统国家重点实验室）优势免费可及，支持技术复现与合作研发；不足数据可能存在“版本过时”（如ROS1数据未更新至ROS2），需自行验证数据有效性第8页共18页

2.4第三方数据平台整合与增值的数据“服务枢纽”第三方数据平台整合多源数据，提供标准化、结构化数据服务，适合快速获取细分领域数据与实时动态

2.

4.1商业数据平台行业垂直平台艾瑞咨询《艾瑞数据》、头豹研究院《头豹研究院数据库》，提供细分领域数据（如“2025年中国医疗机器人市场规模预测”“人形机器人供应链企业名单”），支持数据可视化与定制查询企业信息平台天眼查、企查查，提供机器人企业的注册信息、专利、融资、招聘数据，可用于企业竞争分析（如某区域机器人企业数量变化、人才流动趋势）获取渠道各平台官网或APP，部分数据需付费订阅（如头豹研究院年度数据库）优势数据整合度高，覆盖多维度指标，且支持实时更新；不足部分数据为“估算值”（如未公开企业的营收），需结合其他数据交叉验证

2.

4.2物联网与传感器数据工业物联网平台树根互联、海尔卡奥斯等平台，通过部署在机器人上的传感器（如编码器、力传感器）采集实时运行数据（如负载率、故障率、能耗），可用于设备健康管理与优化例如，某汽车工厂通过卡奥斯平台采集500台工业机器人的振动数据，预测性维护准确率提升40%消费级传感器数据服务机器人（如扫地机器人）的用户行为数据（如清洁路径、覆盖面积、故障反馈），由企业通过后台收集，用于产品迭代（如优化导航算法）第9页共18页获取渠道企业开放平台（如树根互联“根云平台”）、合作授权（需与企业签订数据使用协议）优势数据实时性强，反映真实场景运行状态；不足涉及用户隐私（如服务机器人的家庭环境数据），需严格遵守合规要求（如数据脱敏、授权使用）

2.5新兴数据渠道未来趋势与创新方向的“潜力股”随着技术发展，社交媒体、AI生成数据、跨界数据等新兴渠道逐渐成为机器人行业数据的补充来源，具有成本低、场景新、覆盖广的特点

2.

5.1社交媒体与用户反馈数据社交媒体数据微博、知乎、小红书等平台的机器人相关讨论（如“人形机器人是否会取代人类工作”“某品牌服务机器人使用体验”），可反映用户需求偏好与市场情绪例如，2025年Q1“人形机器人”相关话题在微博阅读量达5亿次，其中“外观设计”“价格”“功能实用性”是用户讨论高频词用户评价数据电商平台（淘宝、京东）的机器人产品评价（如好评率、差评原因），可用于产品改进（如某品牌扫地机器人因“越障能力弱”差评率达15%，后续通过算法优化提升至5%）获取渠道社交媒体API（如微博开放平台）、电商平台评论爬取（需遵守平台规则，避免违规）优势贴近用户需求，反映市场情绪，数据采集成本低；不足数据存在“噪音”（如水军评论），需通过自然语言处理（NLP）技术筛选有效信息

2.

5.2AI生成与模拟数据第10页共18页AI生成数据通过大模型（如GPT-4V、Midjourney）生成机器人场景模拟数据（如“不同光照下人形机器人的视觉识别数据”“极端天气下工业机器人的运行数据”），用于算法训练（如数据增强）例如，某科研团队用GPT-4V生成10万张“机器人与人类协作”的图像数据，提升目标检测算法准确率20%仿真平台数据Webots、V-REP等机器人仿真软件，可模拟不同环境下的机器人运动数据（如碰撞力、能耗），用于算法测试（如无需物理样机即可验证新控制策略）获取渠道OpenAI API、Webots官网，部分仿真平台需付费购买优势数据生成速度快，可覆盖极端场景与罕见数据，降低实验成本；不足数据“真实性”依赖模型训练质量，可能存在“过度拟合”问题

2.

5.3跨界数据与多模态数据跨界数据制造业的生产数据（如机床加工数据）、医疗行业的影像数据（如CT影像）、物流行业的仓储数据（如货架位置数据），通过数据标准化后用于机器人训练（如用机床加工数据训练工业机器人的路径规划算法）多模态数据融合文本（技术论文）、图像（产品设计图）、视频（机器人操作视频）、传感器数据（力、位置）的复合数据，用于构建更全面的机器人认知模型（如多模态人机交互系统）获取渠道行业数据共享平台（如制造业数据交易所）、跨界企业合作协议优势数据维度丰富，可提升机器人感知与决策能力；第11页共18页不足数据标准化难度大，需解决不同模态数据的格式统一问题

3.数据筛选、整合与验证从“获取”到“可用”的关键步骤获取数据只是第一步，如何从多源数据中筛选出高质量、高价值的信息，是数据发挥作用的核心环节以下从数据质量评估、多源数据融合、数据安全与合规三个维度展开

3.1数据质量评估明确数据的“可靠性”与“适用性”不同来源的数据质量差异较大，需从以下四个维度评估

3.

1.1时效性数据是否“新鲜”评估标准优先选择近3个月内发布的数据（如2025年Q1财报、2025年1-2月统计数据），避免使用滞后1年以上的数据（如2024年的行业报告）案例某企业在制定2025年Q2市场策略时，需参考2025年1月的机器人出口数据（时效性强），而非2024年12月的年度数据（滞后1个月）

3.

1.2权威性数据来源是否“可信”评估标准政府/权威机构数据（如工信部、IFR）行业协会/头部企业数据（如CRIA、埃斯顿财报）第三方平台/自媒体数据（如头豹研究院、某科技博主的“行业预测”）案例某科研团队在研究机器人电池技术时，优先引用国家863计划项目报告（权威），而非某科技媒体的“电池续航测试数据”（非权威）

3.

1.3完整性数据是否“全面”第12页共18页评估标准是否覆盖研究所需的核心指标（如市场规模、增长率、技术参数），是否存在关键缺失值（如某报告未提供“核心零部件进口依赖度”数据）案例某投资机构评估机器人企业时，需考察“研发投入占比”“专利数量”“市场份额”等指标，若某企业数据缺失“专利数量”，则需通过专利数据库补充

3.

1.4相关性数据是否“匹配”研究目标评估标准数据是否与研究主题直接相关（如研究“人形机器人商业化”需关注“用户支付意愿”“政策补贴力度”数据，而非“工业机器人出口量”数据）案例某地方政府制定“人形机器人产业园”规划时，需重点分析“本地高校人才供给”“产业链配套能力”数据，而非“全国机器人市场规模”数据

3.2多源数据融合构建“立体”数据画像单一渠道的数据往往存在局限，需通过多源数据融合，从不同维度交叉验证，形成更全面的结论

3.

2.1宏观与微观数据融合方法将政府宏观数据（如行业增长率）与企业微观数据（如某企业营收增速）结合，分析“宏观趋势”与“个体表现”的差异（如宏观增速15%，某企业增速25%，说明其市场份额提升）案例中国电子学会《机器人产业发展报告》显示2025年工业机器人市场规模增速12%，而埃斯顿财报显示其工业机器人营收增速30%，可推测埃斯顿在工业机器人领域的竞争力强于行业平均水平

3.

2.2技术与市场数据融合第13页共18页方法将技术数据（如专利数量、算法精度）与市场数据（如用户需求、价格敏感度）结合，判断技术商业化可行性（如某企业研发的人形机器人成本10万元，而市场可接受价格为8万元，则需优化成本）案例优必选Walker X人形机器人的技术手册显示其运动精度达±

0.5cm（技术数据），而艾瑞咨询报告显示家庭服务机器人用户对价格敏感（市场数据），两者结合可评估其商业化定价策略

3.

2.3公开与内部数据融合方法若有企业内部数据（如生产数据、用户反馈），可与公开数据（如行业报告、学术论文）交叉验证，提升分析深度（如内部数据显示某型号机器人故障率1%，行业报告显示平均故障率2%，说明该型号技术领先）注意内部数据需遵守保密协议，避免泄露商业机密

3.3数据安全与合规避免法律风险2025年《数据安全法》《个人信息保护法》已全面实施，机器人行业数据涉及企业商业秘密、用户隐私、国家安全，需严格遵守合规要求

3.

3.1隐私保护避免泄露敏感信息措施对用户数据（如服务机器人的交互记录、家庭环境数据）进行脱敏处理（如删除用户ID、位置信息），仅保留非个人身份数据用于分析案例某服务机器人企业通过删除用户头像、家庭住址等信息，仅保留“清洁时长”“故障反馈”等数据用于产品优化

3.

3.2商业秘密合法获取与使用企业数据第14页共18页措施通过公开渠道（如企业财报、行业报告）获取企业数据，避免非法爬取或商业间谍行为；与企业签订数据使用协议，明确数据用途与范围案例某咨询机构需获取某企业的专利数据，通过国家知识产权局公开数据库检索（合法），而非通过黑客手段窃取（非法）

3.

3.3数据共享在合规框架下促进数据流通措施参与政府主导的数据共享平台（如长三角数据交易所），通过授权方式共享数据，确保数据使用全程可追溯案例某区域机器人产业联盟通过数据交易所共享企业研发数据，用于联合技术攻关，同时通过区块链技术确保数据使用合规

4.数据应用价值从“数据”到“价值”的转化路径高质量的数据获取与处理后，需结合具体场景，将数据转化为行业决策、技术创新、市场拓展的实际价值

4.1行业趋势研判把握发展方向通过分析历史数据与当前趋势，预测行业未来走向，为战略布局提供依据案例国家统计局数据显示，2022-2024年中国工业机器人国产化率从55%提升至68%，CRIA预测2025年将达70%，且“协作机器人”占比将从15%提升至25%，这为企业研发资源分配（如加大协作机器人投入）提供方向某投资机构通过分析2023-2024年人形机器人相关专利数量（同比增长80%）与政策支持力度（如国家“人形机器人专项补贴”），预测2025年人形机器人将进入商业化初期，提前布局相关产业链企业

4.2技术创新驱动突破研发瓶颈第15页共18页科研人员利用公开数据（如专利、论文）与实验数据（如传感器数据），优化算法模型，推动技术突破案例某高校团队基于MIT CSAIL公开的“人形机器人动态平衡算法”数据，结合自身采集的“中国人体型特征数据”（经伦理审批），优化算法的适应性，使机器人在崎岖地形的平衡成功率提升30%某企业通过分析用户反馈数据（如“清洁机器人越障失败”），发现现有算法对“地毯边缘”地形识别不足，进而改进视觉导航模型，将越障成功率从85%提升至98%

4.3市场竞争分析制定差异化策略企业通过对比头部企业数据（如市场份额、产品参数）与用户需求数据（如价格敏感度、功能偏好），确定竞争优势案例某中小企业通过分析艾瑞咨询《协作机器人用户需求报告》（价格敏感，偏好“≤10万元”产品）与埃斯顿、大族机器人的产品参数（价格15-20万元，负载5kg），推出“价格8万元，负载3kg”的细分市场产品，2025年Q1销量占细分市场20%

4.4政策制定参考优化产业环境政府部门通过行业数据（如人才缺口、产业链短板）制定政策，提升产业竞争力案例工信部根据CRIA数据（2024年机器人核心零部件人才缺口

1.2万人），出台“机器人领域专项人才引进计划”，给予最高500万元科研经费支持，2025年人才缺口缩小至

0.8万人

5.结论与展望第16页共18页

5.1主要结论2025年机器人行业数据获取是一项系统性工程，需根据研究目标选择合适渠道宏观趋势研究优先选择政府与公共数据，技术研发优先选择学术与科研数据，商业决策优先选择企业与行业报告数据，新兴场景研究可尝试社交媒体与AI生成数据数据获取后，需通过质量评估、多源融合、合规验证三个步骤，将原始数据转化为可用信息，最终通过行业趋势研判、技术创新驱动、市场竞争分析、政策制定参考实现数据价值

5.2未来趋势展望随着数据技术的发展，机器人行业数据获取将呈现三大趋势数据来源多元化从传统渠道向“物联网+AI+跨界数据”融合方向发展，实时数据与模拟数据占比提升；数据价值深度化通过数据挖掘与机器学习，从“描述性分析”向“预测性分析”“指导性分析”升级，为行业提供更精准的决策支持；数据治理规范化政府、企业、科研机构将建立数据共享标准与合规框架，破解“数据孤岛”与隐私保护难题，推动数据要素市场化配置结语数据是机器人行业发展的“基石”，在2025年技术爆发与场景落地的关键期，高效获取、筛选、整合数据，将成为企业、科研机构、政策制定者的核心竞争力唯有善用数据，方能在机器人产业的浪潮中把握先机，实现高质量发展字数统计约4800字备注本报告数据与案例均基于公开信息与行业实践分析，具体数据获取可参考各渠道官方平台第17页共18页第18页共18页。