机器人的未来发展趋势和形式将体现在以下几个方面：
技术融合加深。机器人技术将与移动互联网、物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代数字技术进一步融合，特别是5G技术将使工业机器人成为工业智能制造体系的一部分，通过实时传输数据提高效率。
云化和智能化转型。机器人将向着云化和智能化方向发展，云化意味着机器人利用边缘算力处理小规模数据，大规模数据处理在云端进行，实现轻量化、低能耗。智能化则使机器人具备在复杂场景下自主解决问题的能力。
模块化和系统化。机器人将向模块化和系统化方向发展，模块化改变传统机器人构型，提高适应性和应用范围。工业机器人控制系统向开放性集成发展，提高系统的组织与控制能力。
智能化提升。工业机器人技术将不断延伸，嵌入更多传统装备中，如工程机械、食品机械等，智能机器人的精细作业能力和对外界适应感知能力将不断增强。
人形机器人发展。人形机器人在形态结构、运动控制、智能交互等技术层面上将实现突破，商业化进程加速，应用于服务、娱乐、医疗等多个领域。
伦理与法规关注。随着人形机器人的普及，相关的伦理问题和法律法规将不断完善，以应对隐私、安全和道德等问题。
这些趋势表明机器人在未来将变得更加智能、集成化、模块化，并在更多领域得到应用。
跨行业技术融合不断深化。数字技术是典型的通用目的技术，在国民经济各行业获得广泛应用并推动应用该技术的行业发生深刻变革，机器人产业也不例外。随着移动互联网、物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代数字技术的日益成熟，数字技术在机器人产业的深度应用成为可能。5G技术凭借高速率、低时延、大连接的特点，将工业机器人接入工业互联网，使其成为工业智能制造体系不可分割的部分。通过工业互联网将机器人的工况数据实时传输，可以检测工业机器人的运行状态，分析工作效率，研判和预警潜在故障。人工智能技术则可以显著增强机器人的功能，使机器人具备感知、决策等能力。此外，机器人还与激光雷达、卫星遥感、地理信息系统(GIS)、虚拟现实、认知科学、生物技术、新材料技术等新兴技术越来越紧密地结合在一起，形态不断丰富、功能持续增强。
加速云化和智能化转型。在新一代数字技术的赋能下，机器人向着云化、智能化的方向发展。云化意味着机器人本体终端只需要利用边缘算力处理需要实时处理的小规模数据，大规模的数据处理放在云端进行，存储、计算等系统资源按需调用，由此可以减少存储、计算资源在机器人硬件上的负荷，使机器人变得轻量化、低能耗，还可以降低机器人的使用成本，更好地促进机器人的普及。此外，连接到云端的机器人之间还可以更方便地进行数据交互，实现统一调度控制和机器人之间的协同工作。智能化意味着机器人获得一定的在复杂场景下自主解决问题的能力，依托于知识图谱数据库、在应用场景数据中进行训练习得的算法，机器人具备了全域感知、智能决策、准确执行等能力。智能化的机器人能够感知理解环境变化，并自主地对环境变化作出快速、准确的决策和响应。借助于人工智能技术的发展与融合，服务机器人在自然语言理解、场景识别、推理认知等方面取得了明显进步。未来机器人将愈加智能和灵活，从单一感知向全域感知、从感知智能向认知智能、从单机智能向集群智能的方向演进。
二是市场应用趋势
人机协同水平持续提高。早期的工业机器人按照事先设定的程序独立开展工作，特别是在工业场景下的一些重型机器人，为了保护工人的安全，被限定在封闭的环境下工作，工作环境与人隔离开来。尽管机器人的技术水平在不断提高，甚至在人工智能的加持下获得极大拓展，但是仍然无法完全替代人类的工作。在人工智能领域有一个著名的“莫拉维克悖论”：机器可以完成对人类来说难度很大甚至无法完成的任务，但是许多对人类很简单的工作，机器人却很难做到。因此，如果能够实现机器人与人的协同工作，将发挥二者各自的优势，使生产效率得到显著提高。服务机器人直接面对的对象就是人，在与人接触的过程中，不但不能对人类的人身安全造成伤害，而且必须要能够理解人类的指令。随着触觉、力觉、机器视觉、语音识别等传感器、人工智能技术的发展及其与机器人的融合，机器人可以感知人的位置、动作，理解人的指令，从而实现人机协同、人机共融;在工业领域，机器人与人可以在同一空间共同执行生产任务;在生活领域，机器人可以近距离为人类提供各种服务。
应用场景不断拓展。早期的机器人主要应用在工业领域，替代工人的重体力劳动或从事高精度、恶劣环境下的工作，主要应用在汽车制造、船舶制造、化工、3C电子等产业，从事搬运、上下料、焊接、喷涂等工作。近年来，工业机器人的应用领域开始扩展到装配、打磨、抛光等高精度、高灵敏度的场景。除了在工业领域的应用，服务机器人、特种机器人也在快速发展。在服务机器人领域，随着视觉、压力等各种传感器的应用、控制算法的优化以及人工智能技术的发展，机器人的智能水平大幅提升，已经进入清洁服务、教育娱乐、家庭陪伴、迎宾导购、送餐等日常生活。在特种机器人领域，随着功能、外在形态和制动方式不断进步，应用场景不断拓宽，机器人在物流配送、应急救援、医疗手术、深海探测、空间探索、国防等场景下获得广泛应用。特别是防疫需求以及日常生活中对“无接触”的需要，推动特种机器人的应用场景快速增加、市场规模需求快速扩大。根据国际机器人联合会(IFR)的数据，2017年—2021年间，工业机器人市场规模从163亿美元增长至175亿美元，年均增速仅为1.8%;而服务机器人市场规模从66亿美元增长至172亿美元，年均增速达到27.1%，特种机器人市场规模从38亿美元增长至82亿美元，年均增速达到21.2%。可以看到，服务机器人的增速远远超过工业机器人的增速。随着核心技术的进一步成熟和成本的进一步下降，服务机器人有望成为机器人产业增速最快、所占份额最大的领域，也将成为全球机器人产业竞争的焦点。此外，机器人技术也在向生产装备和生产工具渗透，“机器人化”的智能装备和工具日益普及。
新型商业模式不断涌现。机器人产业传统的商业模式是机器人制造企业将产品卖给用户，从而获得收入。但是在这种模式下，一些资金、技术实力不强的企业特别是中小企业缺少购买资金，也没有能力进行机器人安装后的保养、维护和应用开发。近年来，“机器人即服务”(Robot-as-a-Service，RaaS)的商业模式应运而生。在这种模式下，机器人制造企业向用户提供机器人租赁、代运营、一体化解决方案等服务。用户可以根据需要灵活租用机器人，并且获得机器人制造企业提供的增值服务，显著降低了机器人使用的资金和技术门槛，从而实现机器人的快速部署和制造业生产线的智能升级。机器人制造企业也因此降低了市场推广难度，加快了业务发展和营收增长。随着数字技术与机器人的进一步融合以及机器人应用场景的拓展，将会有更多新型商业模式出现。
三是产业竞争趋势
各国加强战略布局。国际金融危机后，世界主要国家高度重视先进制造业的发展，提出一系列振兴制造业、促进制造业回流、发展先进制造业的战略。机器人作为制造业的关键支撑技术和制造业智能化的重要推动力，更是成为各国产业政策关注的焦点。2018年美国国家科学技术委员会发布的《美国先进制造业领导战略》，提出5大领域15项需要开发和掌握的新制造技术，其中就包括先进工业机器人。2022年2月，美国国家科学技术委员会发布新一版《关键和新兴技术清单》也包括了自主系统和机器人的内容。欧盟委员会2020年发布的《欧洲工业新战略》将机器人作为对未来欧洲工业具有战略性的关键使能技术。2021年法国政府投资8亿欧元发展机器人产业，其中一半资金用于推动新一代数字技术与机器人的深度融合。机器人是日本“社会5.0”战略的重要支撑技术，日本政府一直非常重视加强机器人及相关技术和产业的发展，2021年日本科技政策研究所发布的《2021科技创新白皮书》提出，到2050年，通过人工智能与机器人的共同进化，实现自主学习、行动、与人共生的机器人。
企业加大投资力度。机器人产业的良好前景吸引了大量投资和新市场主体进入。一是传统机器人企业不断向产业链上下游延伸、拓宽产品线、应用新技术和创新商业模式;二是一批新兴机器人企业切入传统机器人企业尚未关注到的细分市场。这些新生力量凭借不同于在位者的技术优势，实现产品、商业模式和应用场景的创新;三是一些科技企业跨界进入机器人领域，例如特斯拉、小米分别发布Optimus和CyberOne人型机器人，亚马逊收购扫地机器人公司iRobot，商汤科技推出“元萝卜SenseRobot”AI下棋机器人。由于这些科技企业具有很强的数字科技能力特别是人工智能技术，它们的机器人产品也充分利用在人工智能领域的积累，具有更高的智能化水平。例如，特斯拉Optimus采用了特斯拉电动汽车中使用的完全自动驾驶系统FSD，并利用Dojo超级计算机进行神经网络自动训练，实现了自动驾驶技术、人工智能技术与机器人技术的深度融合。小米CyberOne同样包含了深度视觉、环境语义识别与语音情绪识别等功能模组。
2023世界人工智能大会“智慧中信·共创新可能”AI+产融协同发展论坛在上海世博中心成功举办。论坛上，中信智库首次发布人工智能领域研究成果《人工智能十大发展趋势》，为数字中国建设贡献“中信智慧”。中信智库专家委员会主任、中信建投证券研究所所长武超则代表中信智库从技术、应用、安全三大方面介绍了《人工智能十大发展趋势》主要内容。
第一方面，技术是源动力。其中包括五大趋势：
趋势一，“统一未来：多模态模型加速文本、图像和视频融合。”多模态模型能够处理视觉信息、文本信息、听觉信息等多元化数据，能够对不同表现形式的信息进行融合理解，是人工智能全面理解真实世界的重要一步。未来模型将面对更加复杂多样化的交互场景，更加注重各种形式的信息融合。
趋势二，“逾越虚拟边界：具身智能成为AI发展新形态。”具身智能中的智能体能够以主人公的视角感受物理世界，通过与环境产生交互后并结合自我学习，从而产生对于客观世界的理解和改造能力，具身智能有望在未来取得显著发展。
趋势三，“大模型智慧火花：走向通用人工智能的途径愈发明晰，脑机接口创造新的交互方式。”通用人工智能指具有像人类一样的思考能力，可以从事多种工作的机器智能。我们正处于狭义人工智能相对成熟、通用人工智能曙光乍现的阶段，人类与人工智能之间的沟通方式也在不断升级，脑机接口有望成为下一代人机交互方式。
趋势四，“数据的力量：高质量数据提升模型性能，向量数据库赋能数据管理。”以数据为中心的人工智能更加专注于数据的价值，进一步推动AI模型性能突破。向量数据库等新兴技术手段也将获得长足发展。
趋势五，“数据中心的AI变革：智算中心成为关键基础设施。”云计算是当前重要的AI算力提供方案，AI服务器市场迅速发展。云计算正从CPU为中心的同构计算架构向以CPU+GPU/NPU为中心的异构计算架构深度演进。随着专有领域的计算需求提升，AI芯片追求更高的性能和更低的功耗，推动AI芯片的多样性和生态丰富性不断提升。
其次，应用是牵引力。其中包括四大趋势：
趋势六，“大模型C端角色：个人智能助理与新一代的流量入口。”大语言模型将成为个人智能助理。大模型预期成为每个人的智能助理，如制定旅行计划并进一步预定宾馆和餐饮。作为未来的人机交互界面，大模型成为新一代的流量入口。
趋势七，“大模型B端应用：专业数据与成本驱动行业模型百花齐放。”数据壁垒带来企业端大模型百花齐放。大模型在垂直领域的商业化落地过程中，需要根据企业自身的特殊需求，对大模型进行微调和优化，从而形成了百花齐放的格局。B端应用出于对模型的经济性考量，未来将呈现阶梯式需求。
趋势八，“大模型轻量化：降低应用成本、带动端侧算力发展。”随着大模型小型化、场景化需求增加，推理将逐步从云端扩展向端侧，用户可以更加经济、可靠、安全的使用AI服务，大模型端侧的应用布局不断加速。
趋势九，“大模型的深远影响：改写劳动力市场的未来、重塑科研范式。”大语言模型对劳动力市场结构的影响深远而复杂。AI与前沿科学的结合展现出了巨大潜力，可显著降低前沿科技研究中的智力成本并提升研究效率。
最后，安全是信任力。即第十大趋势，“AI治理与技术的平衡：AI可解释性亟待增强，监管紧迫性日益凸显。”在人工智能的快速发展中，加强AI监管与推动AI技术的进步同等重要。从技术角度来看，可以通过可解释AI等技术手段增强AI的可信度。从规范角度来看，各国政府也都已经开始采取行动，制定和执行各种AI政策和法规。
中信金控总经理曹国强在致辞中表示，中信智库致力于打造“实干型”智库，构建智慧共享与实战链接的平台，具有专、广、实三个鲜明特点。接下来，中信智库将以服务党和国家重大发展战略、服务行业改革创新、服务客户需求为主攻方向，加强与国内外顶尖智库的交流合作，把握大势、积极作为，展现“中信思想”、 提出“中信主张”、拿出“中信方案”。
