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服务机器人概念定义及研究范围

机器人一般是自动执行工作的机器装置，国际标准化组织（ISO）将服务机器人定义为“个人使用或专业使用，为人类或设备执行有用任务的机器人”。个人使用和专业用途的任务包括搬运物品、检查、监视、人员运输、提供信息、烹饪和食品处理以及清洁等。

本报告综合国际权威机构及主流学界的分类方法，服务机器人二级分类参照Fraunhofer IPA标准，将服务机器人按不同的应用场景分为工业服务机器人、家用服务机器人和商用服务机器人；三级分类结合International Federation of Robotics的分类标准，将服务机器人按功能进行划分。

近年来，越来越多的服务机器人广泛应用于各种工商业及家用场景。服务机器人应用场景复杂多样、具体细分种类繁多，可应用在餐饮、零售、仓储物流、酒店、工业、医疗、教育、养老、公共服务等众多行业和场景。实现专业清洁、物流配送、引导接待、陪伴教学、安防巡检等多样化复合型功能。同时，服务机器人可以在各种场景中优化流程效益、提升服务体验、提高效率与安全等。本报告主要包括但不限于服务机器人在商业、工业等场景中的研究。

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全球服务机器人行业发展趋势分析

全球服务机器人行业迎来爆发期

研究表明，全球服务机器人产业蓬勃发展，产业规模持续增长。据研究数据显示，服务机器人行业已进入快速发展期，市场规模增长强劲。2025年，服务机器人(全产业链)市场规模预计达到400亿美元。未来十年将以17.1%的复合年增长率增，到2035年，全球服务机器人市场规模有望达到1,950亿美元，市场潜力巨大。

同时，在各国政策大力推动、产业转型升级、人口结构改变及关键技术支持的多重因素叠加推动下，服务机器人产业迎来了一个黄金发展期，市场潜力巨大。

• 从技术升级来看，随着人工智能技术的快速发展，机器人行业也迎来高速发展。随着大模型等人工智能技术在机器人领域的深入应用，机器人在移动、操作、交互等关键技术方面快速迭代，全球服务机器人产业迎来高速发展新机遇。

  
  

• 从政策层面来看，美国、欧盟和中国等纷纷提出发展先进制造业的战略，如美国发布《国家人工智能研发战略计划》，欧盟2020年发布的《欧洲工业新战略》，德国2023年发布《机器人技术研究行动计划》，中国2021年发布《“十四五”机器人产业发展规划》，机器人作为制造业智能化的重要推动力，成为了各国产业政策关注的焦点。

  
  

• 从人口结构来看，人口老龄化是全球服务机器人需求释放的长期驱动因素，也促使部分国家和地区通过服务机器人技术来应对劳动力的缺乏问题。以日本为例,日本老龄化严重，也存在严重的劳动力短缺问题,且劳动成本高昂，成为了商用服务机器人的热门应用市场之一。

  
  

• 从产业转型来看，各国助推制造业、服务业等行业抓住智能化转型升级的发展机遇，增强创新能力并提高生产效率，而服务机器人是数智化转型的重要生产设备。服务机器人的出现将逐步辅助人类从事的高强度、重复性、有害的工作，提高各行业的运营效率。

商用服务机器人成为重点细分市场

服务机器人市场中，以餐饮和酒店配送以及清洁为代表的商用服务机器人正迅速成为主力市场。目前商用服务机器人正广泛应用于餐饮、酒店、零售、工业、医疗、教育、养老等行业，提供配送、清洁、引导、陪伴等服务。在全球商用服务机器人市场中，餐饮领域以约45%的份额成为重要的下游应用领域，其中普渡机器人在中国及日本餐饮服务机器人的市场份额均占据第一的领先地位。‘随着人工智能、物联网等技术的进步，商用服务机器人在提高运营效率、优化服务体验方面的优势日益凸显,市场需求持续增长。

中国厂商领跑全球市场

中国厂商凭借技术创新和产品优势，在全球市场中展现出强大的竞争力和影响力，并占据主导地位。根据国际研究咨询机构弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan）发布的报告，2023年全球商用服务机器人市场份额排名前五的厂商均为中国企业，其中普渡机器人以23%的市场份额位列全球第一。中国作为全球最大的机器人市场之一，在政策支持和市场需求的双重驱动下，商用服务机器人行业迅猛发展。随着全球自动化和智能化进程的加快，企业出海势头强劲，中国商用服务机器人厂商迎来了前所未有的发展机遇，将在未来长时期领跑全球市场。

伴随着人工智能(AI)和物联网(loT)等技术的发展，推动了服务机器人行业的持续迭代与创新机器人在移动、操作、交互等核心技术栈方面迎来关键性突破并推动了整个行业的创新与发展。

从智能决策能力的提升来看，深度学习和自然语言处理使机器人能够处理复杂的数据，并基于实时数据进行自我学习和适应，从而提供个性化的交互与服务，极大地提升了用户体验。通过先进的传感器技术与AI算法结合，服务机器人可以实时感知周围环境，识别动态障碍物并做出智能反应，在保障安全的同时高效地完成各类服务任务。此外，loT技术的应用使得服务机器人与周围设备形成一个全面互联的生态系统，使其在环境中协同作业，优化调度，而用户则能够通过云端的loT解决方案进行远程监控与集中管理。此外，AI与loT的结合还推动了多模态交互的实现，使机器人能够通过语音、手势和视觉等多种方式与用户进行自然交流。最终，这一系列技术的演变推动了行业标准化的进程，促使行业共享最佳实践与技术经验，推动整个行业的快速发展。人工智能和物联网等关键技术的驱动不仅极大程度上地提升了服务机器人性能与解决方案，也为行业的持续创新奠定了坚实基础。

伴随着技术的进步和市场需求的不断提升，服务机器人的应用边界正日益拓宽，从最初的单一行业扩展到多个领域，涉及餐饮、零售、酒店、医疗、养老、娱乐体育、工业、教育和公共服务等。服务机器人需要再跨场景中完成复合型任务，从专用迈向通用成为必然趋势。

然而，服务机器人在实际应用中面临的挑战是传统的产品设计往往基于单一行业的专业分工，未能充分考虑用户在各个场景中多样化的需求。例如，一个酒店同时需要具备跨楼层配送能力的客房机器人、能够完成餐饮配送的机器人、用于清洁的地面机器人以及用于迎宾和信息服务的机器人。同理，超市零售等B端场景同样面临类似的需求。超市使用商品促销机器人进行顾客导引，同时需要配备商用清洁机器人进行日常清洁，再加上重载配送机器人负责从仓库到前台的补货任务。服务机器人解决复合型任务的需求亟待提升，以提供更全面的服务。

用户的需求呈现出多元化、复合型的发展趋势，过去未被满足的场景需求亟待解决，这意味着企业需要提供全栈式的通用机器人产品以适应市场的不断变化与用户的多重需求。通过打造全面的产品矩阵为用户提供清洁、配送、迎宾引导等复合型的产品组合,确保在同一场景中多种机器人之间能够实现完美的调度与协作,从而提升用户体验的一致性。

综上所述，用户需要的不仅仅是“通用机器人”，更是“通用的”机器人产品体系。能够在多场景中灵活适配，具备更高的协作性和兼容性，在使用与维护上也会更加便利。

商用服务机器人作为服务机器人行业率先商业化起量的细分赛道，其发展历程对整个机器人行业具有示范和引领作用。过去十余年，商用服务机器人经历了行业上半场，其标志是单一产品，单一技术所带来的单一商业模式。从产品来看，主要以专用机器人为主，这些机器人通常针对特定任务或场景设计，如餐饮配送、清洁、迎宾等；从技术来看，在这个阶段，机器人的技术发展集中在自主移动技术上，而操作能力和交互能力相对较弱。机器人公司往往专注于单一技术或产品，缺乏跨领域的整合能力。多数机器人企业站在专业分工的角度，缺乏为客户提供一站式的产品服务和体验的能力和意愿。上述几点限制了服务机器人在全球的规模放量，导致行业内效率低下与同质化竞争加剧。

行业迎来关键拐点，商用服务机器人率先步入发展的下半场，并展现出以下几个显著特点:

• 多品类产品矩阵：随着技术的进步和市场需求的多样化，单一品类的专用机器人已无法满足复杂多变的商业环境。头部厂商正着手打造多元化的产品矩阵，涵盖了送餐、清洁、工业配送等多个领域的机器人产品，以满足各种应用场景的具体需求，实现服务的全面覆盖和优化升级。

  
  

• 多技术栈融合：行业开始注重移动、操作和交互等多技术栈的发展。基于终端用户的实际需求，服务机器人不仅要能够自主移动，还需要具备操作能力和自然的交互能力，以完成更复杂的任务。在这一背景下衍生出的类人形机器人和机械臂技术，正是对多技术栈发展趋势的精准把握和积极响应。

  
  

• 全球化与本地化结合（Glocal）：随着商用服务机器人在全球范围内的大规模应用落地，服务机器人企业需要在不同国家和地区进行本地化布局，以适应当地的市场特点和文化差异。服务机器人企业想要在全球市场获得成功，很大程度上需要建立的全球化销售网络以及精准执行的本土化产品策略。

  
  

• 从专用迈向通用：行业下半场更加注重机器人在跨场景、复杂环境中的泛化任务解决能力。这要求机器人具备更高的操作能力和环境适应性，以实现从专用向通用的转变。

商用服务机器人行业已进入下半场阶段，这一阶

段内的特点是多品类产品矩阵、多技术栈和全球化与本地化的深度融合。企业需要从单一技术或产品转向提供一站式解决方案，以满足全球客户的需求。行业领先企业通过构建多品类产品矩阵、发展多技术栈以及全球化与本地化深度结合

的策略，以实现商用服务机器人在全球范围内的

更大规模应用落地。随着技术的不断进步和市场

需求的进一步增长，商用服务机器人行业将迎来

更加广阔的发展空间。

03

服务机器人落地面临的机遇与挑战

当前全球服务机器人市场进入爆发期，综上所述，行业整体规模和需求量增长强劲但服务机器人在全球主要国家和地区的市场渗透率虽然处于相对低位，市场潜力巨大。长期以来，由于服务机器人行业生态不开放使得不同技术、产品和系统之间的互联互通难以实现。此外，机器人的通用性和泛化性壁垒很大程度上阻碍了服务机器人的广泛应用。

长期以来，服务机器人行业缺乏统一的协议和标准规范，导致不同厂商之间的产品和服务难以实现互联互通。同时由于市场保护主义以及商业模式等多种因素的共同作用,导致行业生态趋于封闭，造成行业创新速度放缓和技术孤岛的出现。对于用户来说，生态的不开放限制了用户体验，造成了产品体验的割裂和碎片化。长期来看，封闭的行业生态会阻碍行业的整体发展和创新。然而随着技术成熟和市场的规模化，开放合作成为了促进行业健康发展和技术创新的必然趋势。因此的，服务机器人行业内部亟待推动标准化的统一和建立，构建一个更加开放、包容、普惠的行业生态。

• 行业标准缺失：行业的标准缺失在很大程度上阻碍了服务机器人行业的健康发展。统一的行业标准能够规范产品设计、安全性和性能要求，促进技术间的合作共享。然而，目前服务机器人行业的标准不一，这使得用户在选择和使用产品时面临不便，影响了用户体验和市场信任度。另外,标准缺失还可能导致产品间兼容性问题，从而影响不同机器人实现协同工作的可能性。

  
  

• 增加集成难度：技术壁垒是行业生态不开放带来的最明显的问题。各个企业往往开发独立的技术和产品，依赖于各自的技术平台和标准，导致缺乏统一的技术规范。这种状况导致不同品牌和类型的服务机器人之间难以实现互联互通，限制了产品间的协作。例如，在智能建筑中，服务机器人需要与电梯、门禁和其他系统进行有效整合，但缺乏通用的接口标准使得这种连接变得复杂，增加了集成的难度。无法为用户带来全栈式的智能体验。

  
  

• 阻碍创新发展：不开放的生态系统可能抑制行业内部以及跨行业的创新，限制市场的健康竞争和发展，此外可能导致技术孤岛的出现，各厂商的解决方案无法互联互通，从而降低了整体行业的效率和效益

  
  

• 限制用户体验：随着服务机器人种类的多样化，不同品类或不同厂商的机器人之间的协同调度难度，直接影响客户的服务体验与商家的运营效率。例如在餐饮、酒店等融合性场景下，终端用户同时存在配送+清洁+迎宾引导的复合型需求，然而由于缺乏统一的行业协议和接口，跨厂商、跨品类的机器人之间难以形成无缝协作。解决这一问题通常依赖于具有主导力的甲方或集成商统筹协调，然而这种做法涉及非标准化项目，导致高额的协调成本，难以实现规模化推广。因此，产品线过于单一的制造商可能会提供给用户分散且割裂的体验，这不仅提升了用户的决策成本，也限制了服务机器人大规模商业化落地的步伐。

  
  

服务机器人的通用性与其执行任务的泛化性也是行业发展的关键挑战。从商业化角度来看，尽管当前服务机器人在餐饮、酒店、零售、工业、医疗等众多行业的不同场景中实现了应用覆盖，且在餐饮等场景中实现了规模化渗透，但是由于不同行业的细分场景对机器人的功能和操作均有不同的特定要求，对跨行业、跨场景的机器人的通用性提出了挑战。例如，酒店餐饮场景下可能会同时使用配送、清洁、安防、咨询等多种类型的服务机器人，然而过去由于技术的局限性和形态的单一性，大多数机器人难以胜任复合型的工作任务，大大限制了服务机器人的应用范围并增加了部署成本。因此市场对于能自如应对复杂环境与多样化场景，具备更高通用性、灵活性，且更贴近具身智能水平的服务机器人的需求日益增长，推动通用型机器人的研发和应用将成为服务机器人行业进一步规模化落地的关键所在。

• 迁移成本高昂：缺乏通用性意味着各个行业都需要根据应用场景定制化设计和生产服务机器人。这不仅会增加研发制造的定制化成本，还可能导致机器人受限于特定任务，降低其在不同场景的可迁移性和灵活性。

• 难以灵活部署：厂商需要为每个细分场景或任务都重新设计和配置机器人，而用户无法通过快速部署和重新配置机器人来应对市场变化，造成成本和资源的消耗。而相比之下，通用型机器人能够快速适应新的任务和环境，从而提高整体效率和生产力。

  
  

• 提高集成难度：各种机器人系统缺乏标准化和模块化设计，导致不同系统的集成难度增加。

• 影响服务体验：终端用户需要管理和维护一系列的专用机器人产品，每种都有其独特的操作系统和维护要求，增加了操作和使用的复杂性，也增加了培训和技术支持的成本。

与此同时，从技术角度来看,服务机器人的通用性受限于多个维度的泛化性壁垒，这些壁垒在商业化进程中制约了服务机器人的广泛落地，共同构成了服务机器人在实现高度通用性和泛化性过程中面临的复杂挑战。

• 单一操作对象的泛化性：服务机器人往往需要抓取和操作各种形状、材质和重量的对象。在这一过程中，针对不同对象的操作能力具有很高的技术挑战。以餐饮场景为例，机器人的抓取技能需要适应如瓷杯、不锈钢杯和纸杯等各种不同的杯型和材质，增加了操作的复杂性。

  
  

• 操作工具的泛化性：例如在工业场景中，机器人需要使用不同工具完成任务，例如，装配过程中需要不同类型的螺丝刀、焊枪等。实现操作工具的泛化性要求机器人具备适应多种工具并灵活使用的能力，这对于传统服务机器人来说依然是一个技术挑战。

  
  

• 环境的泛化性：服务机器人在不同的环境中执行任务时，需要适应环境的多变性。干净的桌面与杂乱的工作区域对机器人的操作要求截然不同，而这些环境因素的变化会直接影响机器人任务的顺利进行，进而影响服务机器人赋能千行百业的能力。

  
  

• 任务的泛化性：服务机器人通常被设计用于特定任务，但用户往往希望机器人能够执行多样化的操作。因此，实现更广泛的任务泛化性也是一个难题，从而影响机器人的实用性。例如。清洁、搬运、引导等每种任务都有其特定的操作流程和要求，机器人需要具备跨任务的学习和执行能力，这是实现任务泛化性的关键挑战。

  
  

• 不同构型的泛化性：服务机器人的多样形态导致了很难通过一套通用的算法。但是，为满足各类形态的特殊需求而进行的个性化设计会造成极大的技术挑战和经济负担，这直接限制了通用机器人的实现潜力。机器人的形态变化越多，其所需的操作算法与策略就越多样化，维护统一性和灵活性变得极为复杂。

  
  

泛化性是实现通用具身服务机器人的重要挑战，这些挑战涉及到机器人的感知、认知、操作和学习等多个方面，需要通过人工智能、机器学习和机器人技术的不断进步逐步解决这些挑战，推动通用具身服务机器人向更广泛的应用场景迈进。