随着人工智能（AI）和人形机器人技术的快速发展，2025年已成为行业创新的关键节点。科创板多家机器人企业在最新的业绩说明会上纷纷展示其在“AI+人形机器人”领域的深度布局，彰显出行业在技术革新和产业升级中的领跑地位。这些企业通过不断突破核心技术，推动机器人产业从传统制造向智能化、通用化转型，为未来市场释放出巨大潜能。
在核心技术方面，深度学习、神经网络以及多模态感知技术成为推动行业革新的关键驱动力。以奥比中光为例，其在2024年推出的多模态感知融合技术，结合多传感器融合感知、边缘计算与“手—眼—脑”融合技术，有效提升了机器人在空间建模、语义理解和自主决策方面的能力。奥比中光的3D视觉传感器体系涵盖单目结构光、双目结构光及激光雷达，构建了完整的机器人视觉感知产品矩阵，为具身智能的发展提供了坚实的硬件基础。值得关注的是，公司计划在2025年加大在多模态感知和AI视觉算法的研发投入，通过模块化设计实现多场景适配，助力机器人在复杂环境中实现高效自主操作。
瑞松科技则在运动控制与仿真软件方面实现了深度融合人工智能技术。其自主研发的机器人运动控制平台，结合智能算法，能够根据不同工艺场景自动生成优化路径，极大地提升了生产效率与精度。这不仅减轻了人工编程负担，也降低了错误率，为工业自动化提供了更智能的解决方案。未来，瑞松科技将继续深化在产线优化、机器视觉、故障预判等关键领域的AI应用，推动机器人从专用设备向通用智能体转变。
埃夫特在机器人算法平台方面实现了多项创新。其大衍数据平台将数据采集、清洗、存储、标注和模型训练有机结合，形成了完整的AI模型训练闭环。这一平台不仅支持机器人感知、学习和决策能力的提升，还推动工业互联网与物联网的深度融合，使机器人具备更强的感知与自主行动能力。公司正积极布局感知、学习、决策的多模态融合技术，旨在实现具有自主学习能力的下一代智能机器人。
在市场应用方面，行业的热度持续升温。由步科股份主导的人形机器人半程马拉松赛成为行业热议的焦点。比赛暴露出当前人形机器人在极限环境下的技术短板，也促使企业不断迭代创新，从而推动产业链的升级。步科股份已在无框力矩电机和关节模组方面实现规模化生产，并与多家国内头部人形机器人制造商建立合作关系，为未来产业扩展奠定基础。与此同时，兰剑智能凭借在自主移动机器人（AMR）领域的技术积累，已实现数千台AMR的落地应用，并计划在未来布局人形机器人，利用其在视觉识别和动态调度方面的优势，加速产业融合。
行业专家普遍认为，AI技术的深度融合正引领机器人产业实现质的飞跃。特别是在深度学习、算法优化和多模态感知技术的驱动下，未来机器人将具备更强的自主感知与决策能力，逐步实现从“专用设备”向“通用智能体”的转变。这一趋势不仅将推动制造、物流、服务等多个行业的智能升级，也为国产机器人提供了强有力的技术领先优势。与此同时，行业也面临技术标准制定、核心零部件国产化以及算法安全等挑战，亟需企业、科研机构与政策制定者共同合作，推动行业健康可持续发展。
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综上所述，2025年已成为“AI+人形机器人”技术创新的关键时期。企业在深度学习、多模态感知、智能算法等方面持续突破，推动产业向智能化、通用化方向迈进。未来，随着技术成熟与应用场景的不断拓展，机器人产业有望迎来爆发式增长，成为推动经济转型升级的重要引擎。专业人士建议行业持续关注核心技术研发，加快国产化进程，同时加强行业标准建设，以确保AI技术的安全性和可持续性，助力行业迈向更加智能、创新的未来。
