蝉鸣报告（原爱报告知识星球）
近日，【璞跃】发布了一份名为《嵌入式人工智能机器人：变革行业与日常生活》的行业研究报告。该报告深入探讨了人工智能和机器人技术如何深刻影响现代工业和日常生活，分析了市场驱动因素、技术进步以及这些技术在不同行业中的实际应用。报告指出，欧洲在制造业、汽车、物流和供应链等领域持续加强其工业基础，同时通过AI驱动的层级转变这些行业的运作方式。此外，报告还强调了中国在机器人生产方面的迅速扩张，以及美国在利用AI提升机器人性能方面的领先地位。这份报告为投资者和行业决策者提供了宝贵的洞见，揭示了AI和机器人技术在全球竞争中的战略重要性。
在现代工业和日常生活中，嵌入式人工智能机器人技术正引发一场革命。这项技术不仅改变了生产方式，还影响了我们的日常生活。欧洲、中国和美国在这一领域的竞争日益激烈，它们都在寻求通过AI和机器人技术来提升自己的经济和战略地位。
欧洲正在加强其工业基础，特别是在制造业、汽车、物流和供应链领域，通过AI驱动的技术来改变这些行业的运作方式。中国则在扩大一般和仿人机器人的生产，以巩固其在机器人领域的主导地位。美国则在创新方面领先，利用AI来提升机器人性能。我们的分析显示，自2015年以来，360家AI机器人初创公司共获得了37亿欧元的融资，其中81%的资金投向了软件和硬件初创公司。这表明，硬件和软件的结合是创造商业可行和有效解决方案的关键。
对于AI和机器人技术投资者来说，一个重要的启示是支持那些同时拥有软件和硬件的公司。表现最好的初创公司是那些设计AI模型和物理系统的公司，这样的紧密结合可以实现更好的集成、更高的可靠性和更快的部署周期。资金数据显示，军事领域目前正经历投资的最大增长，这主要是由于自主导航、无人机技术和特定任务机器人技术的进步。然而，仿人机器人正在悄然获得重大动力。
机器人技术不仅仅是物理自动化；现在，AI已经深深嵌入其中，使得生产流水线和供应链中的系统更智能、更具适应性。汽车行业正在成为机器人技术在生产和物流中的主要采用者，像丰田、梅赛德斯-奔驰、现代和宝马这样的OEM加入了像特斯拉这样的技术原生公司。
重视“人的感觉”可以通过补充人类工作来提高安全性和效率。先进的机器人技术，特别是仿人机器人，可以补充人类的能力，增强安全性、效率和可扩展性。通过采用这种混合方法，公司可以保持它们的情感吸引力，同时从人类和机器的优势中受益。
基础模型的进步、技术进步和成本的降低正在推动仿人机器人技术进入下一个阶段，无需新的编程。AI使得这些系统能够适应多样化的任务并在复杂环境中导航，从而实现与人类环境的无缝和自然集成。
AI和机器人技术在欧洲的投资格局迅速增长，数十亿欧元流入初创公司和研究计划。政府和私人投资者认识到这些技术的重要性，不仅在于经济竞争力，还在于地缘政治定位。德国、法国和荷兰等国家正在培养AI驱动的生态系统，而英国和北欧国家正在成为机器人创新的强大中心。然而，欧洲初创公司仍面临来自美国和中国的激烈竞争，这两个国家继续主导全球AI投资和专利申请。
地缘政治气候为AI和机器人技术在欧洲的投资增加了另一层复杂性。全球大国之间的紧张关系、持续的贸易争端以及对技术主权的担忧，促使欧洲政策制定者推动更大的数字和技术独立。俄乌冲突进一步突出了AI驱动自动化在国防、网络安全和供应链管理等领域的重要性，推动欧洲国家投资于AI，既出于经济原因，也出于安全原因。
后COVID时代也重塑了AI和机器人技术领域，加速了在劳动力短缺和供应链中断的行业中的自动化。制造、物流和医疗保健领域的机器人技术采用激增，因为企业寻求在确保运营连续性的同时最小化人际接触。大流行还加强了对弹性和适应性供应链的需求，导致对AI驱动的物流优化和预测分析的投资增加。
除了经济和地缘政治因素外，气候变化和污染控制正在成为AI和机器人技术创新在欧洲的关键驱动力。随着欧洲推进雄心勃勃的可持续性目标，AI和机器人技术在实现绿色未来方面发挥着关键作用。智能机器人技术正在提高行业的能源效率，AI驱动的监测系统正在优化资源消耗，自动驾驶车辆正在减少城市交通中的排放。此外，AI被用于气候建模、灾害预测和环境监测，帮助政策制定者和科学家在应对气候变化方面做出数据驱动的决策。
技术进步、基础模型、多模态性和物理灵活性的提升正在推动AI和机器人技术的发展。基础模型，特别是基于变换器的架构，增强了可扩展性，使机器人能够处理复杂的指令。多模态AI集成了视觉、听觉和文本数据，改善了人机交互和环境导航。
机器人灵活性也在进步，新的操纵器和仿人机器人在精细运动任务中实现了更大的精度。像MIT的机器人系统和达芬奇手术机器人这样的项目展示了更大的适应性，而具有更高自由度（df）的设计使机器人能够在各种环境中执行复杂任务。
合成数据的使用、边缘计算和小语言模型（SLM）的使用进一步加速了机器人技术的创新。来自模拟的合成数据有助于高效训练AI模型，而边缘计算确保了与神经处理单元（NPUs）等专用硬件一起的实时处理。SLM为自主机器人应用提供了比大型AI模型更节能的替代方案。
专利在AI和机器人技术中扮演着至关重要的角色，既是技术创新的指标，也是知识产权的保护资产。虽然美国传统上在AI研究方面领先，但中国已经成为整个经济中机器人专利的主导参与者，在过去二十年中占申请量的78%。
资本投资和专利之间的关系是紧密交织的。增加的资金推动了研发，导致更多的专利申请，这反过来又吸引了更多的投资，创造了一个促进持续创新的循环。特别是中国，通过“中国制造2025”等计划和对技术初创公司的大量资金支持，显著扩大了其专利组合。
发达经济体正面临劳动力老龄化和技能劳动力短缺的问题，机器人在制造业、物流、医疗保健和老年护理等领域提供了解决方案。几个因素推动了人力劳动力的下降：老年人口的增长、较低的出生率、经济转变。将机器人整合到工厂中与人力劳动相比显著提高了效率。例如，亚马逊使用75万台仓库机器人预计将在2030年之前每年节省约100亿美元。此外，机器人提供了比人力劳动更高的精度和一致性，最小化了错误并保持了高标准，如在自动化制造和物流过程中所见。此外，与人力劳动相比，机器人提供了显著的能源效率，工业电动机的效率高达90%。电子商务巨头如亚马逊、阿里巴巴和沃尔玛正在不断扩大对仿人和移动机器人的使用，以确保即使在劳动力短缺或健康危机期间也能不间断运营。在制造业中，汽车公司和电子产品制造商正在大力投资机器人技术，以保持生产速度和准确性，同时最小化人为错误。
推动软件定义制造和智能工厂的推动正在重塑生产，中国的“中国制造2025”和美国联邦计划等倡议推动了这一转型。在欧洲，数字化、自动化和机器人技术正在帮助解决劳动力短缺问题并提高效率。关键趋势包括：数字双胞胎和预测性维护的整合、向智能工厂的转变、生产中的机器人自动化。最近在AI基础模型方面的进展，如谷歌的RT-2和NVIDIA的Project GR00T，增强了仿人机器人的自主性和多功能性。这些机器人现在使用多模态学习跨任务和行业适应，减少了重新编程的需求。
自主引导车辆（AGV）的采用正在改善物流和物料搬运，特别是在西班牙和德国。
欧洲AI机器人市场动态
本概述将聚焦欧洲最重要的AI机器人初创公司，突出它们增长的关键驱动因素，特别是它们获得的资金和投资。本节标志着我们在报告中数据分析的开始，我们将探讨资金格局中的动态趋势和洞察。需要注意的是，本报告的数据由appliedAI Institute for Europe提供，该机构在帮助我们了解该领域资金趋势的细微差别方面发挥了重要作用。
分析考虑了2015年或之后成立的初创公司，这些公司在AI和机器人技术的交汇处积极运营。所有选定的公司都位于欧盟、瑞士和英国，确保了对地区创新景观的集中评估。总的来说，数据集包括了360多家初创公司。
这些初创公司处于技术创新的前沿，开发解决方案的领域包括工业自动化、物流和协作机器人。通过检查它们的财务支持和它们推进的技术，我们将提供清晰的公司塑造未来机器人技术的画面，以及资金如何推动它们的成功和扩张。
研究考虑了每个初创公司收到的总资金、初创公司随时间进行的所有资金回合以及成立年份，以评估增长轨迹和投资者信心。此外，行业分类在理解市场定位方面发挥了关键作用，因为许多这些初创公司在多个领域运营，开发服务于不同部门的解决方案。通过分析这些维度，分析提供了对资金趋势、市场动态、新兴行业集群和欧洲AI驱动机器人技术总体发展的洞察。
通过技术进行初创公司聚类
初创公司首先被归类为软件、硬件或软件/硬件混合解决方案。在软件类别中，公司进一步被划分为开发应用程序、基础模型或机器人操作系统的公司。硬件类别区分了移动和固定机器人系统，反映了它们的部署环境。最后，软件/硬件混合组被划分为为专门任务设计的单一目的机器人和旨在复制类似人类多功能性和交互性的仿人机器人。
这种分类有助于突出AI机器人生态系统中的技术趋势和投资模式。
软件/硬件解决方案获得了80%的资金
在第一种聚类方法中，初创公司被归类为软件、硬件和软件/硬件，资金分配突出了明确的趋势：超过81%的总37亿欧元资金投向了整合了软件和硬件的初创公司。这种显著的投资偏见强调了机器人技术的基本现实：硬件和软件必须携手合作，以创造商业可行和实用的解决方案。虽然纯软件创新，如应用程序或操作系统，在机器人技术中扮演着关键角色，单独的硬件开发有助于物理设计
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