外骨骼機器人助力腿腳不便的老人行走,手功能康復訓練一體機精準引導患者恢復抓握能力,智能養老機器人通過AI語音交互緩解獨居老人的孤獨感……作為北京亦莊萬臺機器人創新應用計劃應用場景系列賽的首場落地賽,7月29日,2025北京智能康養機器人應用大賽在北京經濟技術開發區(北京亦莊)舉行,40支頂尖團隊攜53件創新產品同臺競技,為應對全球老齡化挑戰提供「中國智造」解決方案。 此次大賽聚焦機器人在養老服務中的康復訓練、護理照護、智能陪伴、健康監測、公共服務五大剛需場景,吸引了來自全國各地的40支參賽團隊參與,覆蓋頭部企業、頂尖高校和科研院所等創新主體。大賽匯聚53件智能康養機器人產品,涵蓋硬體製造、軟體開發、養老運營等產業鏈上下遊環節。 值得一提的是,大賽開創性引入「產銷直通車」模式:通過政產學研用多方聯動,進一步促進供需精準對接。具體而言,賽事不僅比拼和檢驗供給端的技術實力、展示創新成果,還邀請需求端參與進來,讓參賽產品通過路演展示、案例分享及合作洽談等方式,連結養老機構、醫療機構、社區老人等用戶,促成採購與合作意向的達成。尤其是,賽事引入來自醫療康復和健康管理服務中心的應用專家評委,以及來自投資機構、融資租賃公司的市場專家評委,助力優質項目加速商業化落地。 大賽還特別邀請了6位社區志願者「測評官」,從用戶視角反饋產品體驗。「我認為機器人養老是未來趨勢,今天看到很多具有專項功能的機器人,比如在助行、手部康復等方面具備一定智能化水平,我期待未來能有綜合類的『保姆機器人』出現。」73歲的「測評官」張大爺說。 獲得本次大賽一等獎的北京大艾機器人有限公司是一家專注於外骨骼機器人研發的企業,此次帶來足底壓力檢測系統、下肢外骨骼機器人等產品參賽,助力老年人更省力地行走。該公司董事長帥梅表示:「參賽有助於我們提升市場認知度與品牌競爭力,促進精準對接和加速落地。」 當前,康養機器人領域正處於探索發展的關鍵階段。北京市出臺《關於加強設計服務推動居家適老化改造和產業發展的實施方案(試行)》,首批9個適老化改造公共樣板間已建成投用。雖然已有不少產品在健康監測、輔助移動、簡單陪伴等基礎場景實現初步應用,但行業整體在複雜環境適應性、精細化照護水平、成本控制等方面仍有提升空間,技術成熟度與市場普及度亟待提高。 「基於這一現狀,北京經開區舉辦此次賽事,旨在以真實養老需求為出發點,挖掘『能用、好用、耐用』的創新產品,推動康養機器人從『實驗室』走向『家庭』、從『概念驗證』邁向『場景落地』。」北京經開區有關負責人表示,此次賽事不僅是競技的舞臺,更是產業生態共建的起點,希望通過以賽促研、以賽促用、以賽促產,助力機器人技術從實驗室走向養老一線,讓創新成果更貼合老人真實需求。 民政部、全國老齡辦發布的《2024年度國家老齡事業發展公報》顯示,截至2024年底,我國60歲及以上老年人口達到3.1億,佔總人口的22%。預測到2035年左右,我國60歲及以上老年人口將突破4億,在總人口中的佔比將超過30%。銀髮族對養老服務的巨大需求,為康養機器人打開了廣闊的市場空間。 據方正證券研究中心數據,近年來智慧機器人在養老領域的滲透率不斷提升,2023年市場規模已達到近250億元,預計未來數年內,養老機器人市場將保持15%的年複合增長率,到2030年,智能養老機器人將實現普遍落地,市場規模達到約660億元。 不過,國家地方共建具身智慧機器人創新中心算法專家紀俊傑表示,從技術角度看,像機器人運行數據、人機互動數據等具身智能的數據無法像大模型那樣從網際網路獲取,必須到養老院等具體場景點對點地人工採集,且需攜帶專業設備完成標準化統計,成本較高。這意味著定製化需求與規模化生產之間可能存在矛盾。 據了解,在智能康養機器人領域,北京亦莊承擔多個國家級重大專項科研任務、牽頭制定多項養老機器人國際、國內標準,培育出情感陪伴、康復輔助等領域的領軍企業,在智能護理、安全監護等細分賽道取得突破,部分產品已在醫療機構開展臨床應用。
2025世界機器人大會於8月8日-12日在北京舉辦。8月9日,在大會主論壇上,英偉達Omniverse和仿真模擬技術副總裁Rev Lebaredian在發言時表示,中國在機器人領域是一種「特別」的存在,這裡恰好具備所有產業發展必要的條件,這得以讓我們順利邁入機器人新時代。中國擁有幾乎全球一半的開發者和研究人員,他們身處前沿領域並且來自頂尖高校,其中一些還是在計算機科學和人工智慧領域最傑出的學府。 Rev Lebaredian認為,機電一體化技術與過去幾十年的技術有所不同,過去我們主要聚焦於虛擬數字空間的二進位信息技術,而機電一體化技術關乎物理世界,其專業知識涵蓋如何在物理世界中製造產品,以及材料背後的技術、零部件製造技術,還需要構建一個包含所有必要元素的生態系統,從而打造出堅固耐用、性價比高、實用、快速且功能強大的機器人。世界上真的沒有其他國家能像中國這樣擁有這些能力,中國龐大的製造業基礎至關重要,它不僅讓我們掌握了製造這些機器人的方法,還能讓我們學會如何部署它們,並從部署過程中總結經驗,進而改進下一代產品。(謝龍飛 夏青華 何凌霄)
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