Рынок когнитивной робототехники — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированный по типу обучения (моторный лепет, имитация, приобретение знаний), по применению (аэрокосмическая и оборонная промышленность, автомобилестроение, бытовая электроника, здравоохранение и коммерция), по региону, по конкуренции, 2019–2029 гг.

Обзор рынка

Глобальный рынок когнитивной робототехники оценивался в 4,86 млрд долларов США в 2023 году и, как ожидается, будет прогнозировать устойчивый рост в прогнозируемый период со среднегодовым темпом роста 11,15% до 2029 года.

Ключевые драйверы рынка

Достижения в области искусственного интеллекта и машинного обучения

Одним из основных драйверов рынка когнитивной робототехники является быстрое развитие технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО). Алгоритмы ИИ и МО позволяют когнитивным роботам воспринимать, интерпретировать и реагировать на сложные сигналы окружающей среды, во многом подобно человеческому познанию. Эти алгоритмы позволяют роботам анализировать огромные объемы данных с различных датчиков, камер и других источников, извлекать значимые идеи и генерировать интеллектуальные ответы. Например, когнитивные роботы, оснащенные системами компьютерного зрения, могут идентифицировать объекты, людей и жесты в своей среде, в то время как алгоритмы обработки естественного языка (NLP) позволяют им понимать и реагировать на устные команды или письменные инструкции. Алгоритмы МО позволяют когнитивным роботам учиться на прошлом опыте, распознавать закономерности и со временем оптимизировать свою производительность, делая их все более эффективными и адаптивными в различных задачах и средах. Непрерывная эволюция и совершенствование технологий ИИ и МО стимулируют инновации в когнитивной робототехнике, позволяя роботам выполнять более сложные задачи автономно, адаптироваться к изменяющимся средам и более интуитивно взаимодействовать с людьми.

Растущий спрос на автоматизацию и эффективность

Еще одним важным фактором рынка когнитивной робототехники является растущий спрос на автоматизацию и эффективность в различных отраслях. Поскольку предприятия стремятся повысить производительность, сократить расходы и повысить конкурентоспособность, они обращаются к когнитивным роботам для автоматизации повторяющихся и трудоемких задач. Когнитивные роботы предлагают несколько преимуществ по сравнению с традиционными решениями по автоматизации, включая способность справляться с непредсказуемыми или изменчивыми задачами, адаптироваться к изменениям в окружающей среде и эффективно сотрудничать с людьми. В производстве когнитивные роботы используются для таких задач, как сборка, контроль качества и обработка материалов, где они могут оптимизировать производственные процессы, минимизировать ошибки и увеличить пропускную способность. В логистике и управлении цепочками поставок когнитивные роботы помогают с такими задачами, как управление запасами, выполнение заказов и складские операции, повышая точность, эффективность и масштабируемость. Кроме того, когнитивные роботы находят применение в здравоохранении, сельском хозяйстве, розничной торговле и других секторах, где они повышают операционную эффективность, снижают затраты на рабочую силу и позволяют организациям более эффективно достигать своих бизнес-целей.

Рост затрат на рабочую силу и проблемы с рабочей силой

Рынок когнитивной робототехники также обусловлен ростом затрат на рабочую силу и проблемами с рабочей силой в различных отраслях. Поскольку затраты на рабочую силу продолжают расти, компании ищут альтернативные решения для смягчения воздействия на свою прибыль. Когнитивные роботы предлагают жизнеспособную альтернативу человеческому труду, особенно для повторяющихся, опасных или физически сложных задач. Используя когнитивных роботов, предприятия могут снизить свою зависимость от работников-людей, минимизировать затраты на рабочую силу и повысить операционную эффективность. Более того, когнитивные роботы могут решать проблемы рабочей силы, такие как нехватка рабочей силы, пробелы в навыках и старение рабочей силы, дополняя работников-людей и выполняя критически важные роли в отраслях, сталкивающихся с нехваткой талантов. Например, в здравоохранении когнитивные роботы помогают врачам и медсестрам с такими задачами, как уход за пациентами, доставка лекарств и административные обязанности, снимая нагрузку с медицинских работников и улучшая результаты лечения пациентов. Аналогичным образом, в производстве и логистике когнитивные роботы сотрудничают с работниками-людьми для оптимизации производственных процессов, повышения безопасности и производительности, решая проблемы рабочей силы и стимулируя рост рынка когнитивной робототехники.

Повышение внимания к безопасности и качеству

Значительным фактором рынка когнитивной робототехники является повышение внимания к безопасности и качеству во всех отраслях. Поскольку предприятия отдают приоритет безопасности и обеспечению качества в своей деятельности, они обращаются к когнитивным роботам для улучшения соответствия, сокращения ошибок и повышения качества продукции. Когнитивные роботы оснащены передовыми датчиками и алгоритмами, которые позволяют им обнаруживать и реагировать на потенциальные угрозы безопасности, минимизировать риски и обеспечивать соответствие нормативным требованиям. В производстве когнитивные роботы играют решающую роль в контроле качества, проверяя продукцию на наличие дефектов, отклонений или несоответствий и обеспечивая соответствие отраслевым стандартам и спецификациям. В здравоохранении когнитивные роботы помогают обеспечивать безопасность пациентов, доставляя лекарства, отслеживая показатели жизнедеятельности и предотвращая ошибки в приеме лекарств, снижая риск неблагоприятных событий и улучшая результаты лечения пациентов. Кроме того, когнитивные роботы повышают безопасность на рабочем месте, выполняя задачи в опасных или сложных условиях, таких как замкнутые пространства, экстремальные температуры или зоны повышенного риска, где работники могут подвергаться риску получения травм или подвергаться опасностям безопасности. Отдавая приоритет безопасности и качеству, предприятия могут использовать когнитивных роботов для повышения операционного совершенства, снижения рисков и более эффективного достижения своих бизнес-целей, стимулируя рост рынка когнитивной робототехники. -

Ключевые рыночные проблемы

Проблемы сложности и совместимости

Одной из основных проблем, препятствующих широкому внедрению когнитивной робототехники, являются проблемы сложности и совместимости, связанные с интеграцией передовых технологий в роботизированные системы. Когнитивные роботы полагаются на комбинацию сложных аппаратных компонентов, таких как датчики, исполнительные механизмы, процессоры и интерфейсы связи, а также сложные программные алгоритмы, включая ИИ, МО, компьютерное зрение и обработку естественного языка. Интеграция этих разнообразных технологий в целостную и совместимую систему создает значительные технические проблемы, включая проблемы совместимости, протоколы связи и синхронизацию данных между различными компонентами. Более того, по мере того, как когнитивные роботы становятся все более интеллектуальными и автономными, сложность их систем возрастает, что затрудняет обеспечение надежности, масштабируемости и ремонтопригодности. Решение этих проблем сложности и совместимости требует тесного сотрудничества между производителями робототехники, поставщиками технологий и организациями по стандартизации для разработки общих фреймворков, интерфейсов и протоколов, которые способствуют бесшовной интеграции и совместимости решений когнитивной робототехники в различных приложениях и отраслях.

Этические и социальные последствия

Еще одной важной проблемой, стоящей перед рынком когнитивной робототехники, являются этические и социальные последствия, связанные с развертыванием интеллектуальных и автономных роботизированных систем. По мере того, как когнитивные роботы становятся все более способными и автономными, возникают вопросы относительно их влияния на занятость, конфиденциальность, безопасность и права человека. Опасения по поводу вытеснения рабочих мест и потери средств к существованию из-за автоматизации привели к дебатам об этических последствиях развертывания когнитивных роботов в различных отраслях, особенно в секторах с высокой трудоемкостью. Кроме того, использование когнитивных роботов в таких чувствительных областях, как здравоохранение, правоохранительная деятельность и наблюдение, вызывает опасения по поводу конфиденциальности, безопасности данных и потенциального неправомерного использования технологий. Более того, этические соображения, связанные с разработкой и внедрением когнитивных роботов, такие как предвзятость алгоритмов ИИ, ответственность за автономное принятие решений и потенциал непреднамеренных последствий, требуют тщательного рассмотрения и регулирования. Решение этих этических и социальных проблем требует сотрудничества между политиками, заинтересованными сторонами отрасли и общественностью для разработки руководящих принципов, правил и этических рамок, которые обеспечивают ответственную разработку и внедрение решений когнитивной робототехники, максимизируя их общественную пользу и минимизируя потенциальные риски.

Ключевые тенденции рынка

Интеграция когнитивной робототехники с технологиями Интернета вещей (IoT)

Одной из заметных тенденций на рынке когнитивной робототехники является интеграция когнитивной робототехники с технологиями Интернета вещей (IoT). Эта тенденция обусловлена растущим спросом на взаимосвязанные и интеллектуальные системы, которые могут беспрепятственно взаимодействовать друг с другом и с окружающей средой. Интегрируя когнитивных роботов с устройствами и датчиками Интернета вещей, организации могут создавать интеллектуальные и адаптивные экосистемы, в которых роботы могут собирать данные в реальном времени, взаимодействовать с другими устройствами и автономно принимать обоснованные решения. Например, в производстве и логистике когнитивные роботы, оснащенные датчиками Интернета вещей, могут контролировать производительность оборудования, отслеживать уровни запасов и оптимизировать производственные процессы в реальном времени. В здравоохранении когнитивные роботы могут использовать медицинские устройства и носимые устройства с поддержкой Интернета вещей для мониторинга состояния здоровья пациентов, предоставления персонализированного ухода и оповещения поставщиков медицинских услуг о потенциальных проблемах или чрезвычайных ситуациях. Интеграция когнитивной робототехники с технологиями Интернета вещей позволяет организациям достигать более высоких уровней автоматизации, эффективности и производительности, одновременно обеспечивая инновационные приложения и услуги в различных отраслях.

Акцент на сотрудничестве и сосуществовании человека и робота

Еще одной важной тенденцией на рынке когнитивной робототехники является акцент на сотрудничестве и сосуществовании человека и робота. По мере того, как когнитивные роботы становятся более способными и автономными, растет признание важности содействия сотрудничеству и синергии между людьми и роботами на рабочем месте. Вместо того чтобы заменять людей-работников, когнитивные роботы предназначены для дополнения и расширения человеческих возможностей, позволяя им бесперебойно работать вместе для достижения общих целей. Эта тенденция особенно очевидна в таких отраслях, как производство, здравоохранение и обслуживание клиентов, где сотрудничество человека и робота может повысить производительность, безопасность и качество. Например, в производстве когнитивные роботы сотрудничают с людьми-работниками для выполнения таких задач, как сборка, контроль качества и обработка материалов, повышая эффективность и сокращая количество ошибок. В здравоохранении когнитивные роботы помогают врачам и медсестрам с уходом за пациентами, доставкой лекарств и административными задачами, позволяя медицинским работникам сосредоточиться на более сложных и приносящих добавленную стоимость действиях. Способствуя сотрудничеству и сосуществованию человека и робота, организации могут использовать сильные стороны как людей, так и роботов для достижения оптимальных результатов, стимулируя инновации и рост на рынке когнитивной робототехники.

Внедрение облачной робототехники и периферийных вычислений

Значительной тенденцией, формирующей рынок когнитивной робототехники, является внедрение облачной робототехники и технологий периферийных вычислений. Облачная робототехника позволяет когнитивным роботам выгружать ресурсоемкие задачи, такие как обработка данных, анализ и машинное обучение, на облачные серверы, что позволяет им получать доступ к огромным объемам вычислительных ресурсов и хранилищу данных. Это позволяет когнитивным роботам выполнять сложные задачи, учиться на больших наборах данных и принимать разумные решения, не ограничиваясь встроенной вычислительной мощностью или емкостью хранилища. Кроме того, технологии периферийных вычислений позволяют когнитивным роботам обрабатывать данные локально, на периферии сети, что сокращает задержку и позволяет принимать решения в режиме реального времени. Используя облачную робототехнику и периферийные вычисления, организации могут улучшить возможности и производительность когнитивных роботов, что позволит им работать более эффективно, адаптироваться к изменяющимся условиям и обеспечивать превосходные результаты в различных приложениях и отраслях.

Сегментарные аналитические данные

Аналитические данные о типе обучения

Сегмент Motor Babble занимал самую большую долю рынка в 2023 году. Сегмент Motor Babble на рынке когнитивной робототехники переживает значительный рост, в первую очередь обусловленный достижениями в технологиях управления двигателями и интеграцией методов моторного лепета в системы когнитивной робототехники. Моторный лепет относится к исследованию моторных действий роботами с помощью случайных или исследовательских движений, что позволяет им узнавать о своих физических возможностях и динамике окружающей среды. Этот сегмент представляет собой важнейший аспект когнитивной робототехники, поскольку моторный лепет играет основополагающую роль в развитии сенсомоторных навыков, пространственного восприятия и способностей манипуляции объектами у роботов.

Одним из основных факторов, способствующих развитию сегмента моторного лепета, является постоянное развитие технологий управления двигателями, которые позволяют роботам выполнять точные и скоординированные движения с большей ловкостью и точностью. Эти достижения охватывают различные аспекты управления двигателями, включая аппаратное обеспечение двигателя, приводы, датчики и алгоритмы управления, которые в совокупности способствуют повышению производительности и универсальности роботов при выполнении моторного лепета. Например, разработка высокомоментных двигателей, легких приводов и прецизионных датчиков позволяет роботам генерировать и контролировать широкий спектр движений с исключительной скоростью и точностью, облегчая моторную лепетную деятельность, которая необходима для обучения и адаптации в когнитивных робототехнических системах.

Интеграция методов моторного лепета в когнитивные робототехнические системы стимулирует инновации и прогресс в возможностях обучения и адаптации роботов. Моторный лепет позволяет роботам исследовать свои физические возможности и динамику окружающей среды методом проб и ошибок, что позволяет им приобретать новые двигательные навыки, совершенствовать существующее поведение и автономно адаптироваться к изменяющимся условиям. Участвуя в моторном лепете, роботы могут узнать о взаимосвязи между своими двигательными действиями и сенсорной обратной связью, которую они получают, что позволяет им со временем разрабатывать более надежные и адаптивные стратегии управления. Этот итеративный процесс моторного лепета и обучения позволяет роботам приобретать репертуар двигательных навыков и поведения, которые необходимы для выполнения сложных задач и эффективного взаимодействия с окружающей средой.

Сегмент моторного лепета обусловлен растущим спросом на роботов, которые могут выполнять ловкие и проворные движения в различных приложениях, таких как производство, здравоохранение и сервисная робототехника. Поскольку отрасли стремятся автоматизировать задачи, требующие точного управления и манипуляции моторикой, растет потребность в роботах, которые могут выполнять точные и скоординированные движения с ловкостью и гибкостью, подобной человеческой. Моторный лепет позволяет роботам развивать и совершенствовать свои двигательные навыки автономно, позволяя им выполнять такие задачи, как хватание, манипуляция и распознавание объектов с большей эффективностью и надежностью. Кроме того, методы моторного лепета позволяют роботам адаптироваться к изменениям в окружающей среде и взаимодействовать с объектами разных форм, размеров и свойств, что делает их весьма универсальными и адаптируемыми в различных приложениях.

Сегмент Motor Babble обусловлен достижениями в области исследований нейронауки и био-вдохновленной робототехники, которые дают представление о базовых механизмах управления моторикой и обучения в биологических системах. Эмулируя принципы моторного лепета, наблюдаемые у людей и животных, исследователи могут разрабатывать алгоритмы и стратегии управления, которые позволяют роботам учиться и адаптироваться к окружающей среде биологически правдоподобным и эффективным способом. Эти биоинспирированные подходы к моторному лепету позволяют роботам приобретать моторные навыки и поведение, которые являются более надежными, гибкими и адаптивными, что стимулирует инновации и прогресс в сегменте моторного лепета на рынке когнитивной робототехники.

Сегмент моторного лепета представляет собой значительный драйвер роста и инноваций на рынке когнитивной робототехники, подпитываемый достижениями в технологиях управления двигателями, интеграцией методов моторного лепета в когнитивные робототехнические системы, растущим спросом на ловких и проворных роботов в различных приложениях, а также достижениями в исследованиях в области нейронауки и биоинспирированной робототехники. По мере того, как роботы продолжают развиваться и становятся более автономными и адаптивными, моторный лепет будет играть все более важную роль в предоставлении им возможности эффективно учиться, адаптироваться и взаимодействовать с окружающей средой, стимулируя постоянные инновации и прогресс на рынке когнитивной робототехники.

Региональные данные

Североамериканский регион занимал самую большую долю рынка в 2023 году.

Североамериканский регион выигрывает от высококвалифицированной рабочей силы с опытом в области ИИ, робототехники, разработки программного обеспечения и инженерии. Наличие талантов в сочетании с культурой предпринимательства и инноваций подпитывает рост стартапов и новых компаний, специализирующихся на когнитивной робототехнике. Эти стартапы играют решающую роль в продвижении инноваций, разрушении традиционных отраслей и выводе на рынок новых решений когнитивной робототехники. Венчурное финансирование и инвестиции в Северной Америке дополнительно поддерживают рост рынка когнитивной робототехники, предоставляя стартапам ресурсы, необходимые для разработки и коммерциализации их продуктов и услуг.

Северная Америка является домом для разнообразных отраслей, которые созрели для разрушения и трансформации с помощью технологии когнитивной робототехники. В производстве когнитивные роботы все чаще используются для таких задач, как сборка, контроль качества и обработка материалов, что способствует повышению эффективности и производительности. В здравоохранении когнитивные роботы помогают с уходом за пациентами, доставкой лекарств и административными задачами, улучшая результаты лечения пациентов и сокращая расходы на здравоохранение. В логистике и управлении цепочками поставок когнитивные роботы оптимизируют складские операции, управление запасами и выполнение заказов, повышая точность и сокращая сроки выполнения заказов. Кроме того, когнитивные роботы находят применение в таких секторах, как сельское хозяйство, розничная торговля, транспорт и потребительские услуги, где они повышают операционную эффективность, улучшают качество обслуживания клиентов и стимулируют инновации.

Нормативная среда в Северной Америке способствует росту рынка когнитивной робототехники, обеспечивая ясность и определенность для компаний, разрабатывающих и внедряющих решения когнитивной робототехники. Регулирующие органы, такие как Управление по контролю за продуктами питания и лекарственными средствами (FDA) и Федеральное управление гражданской авиации (FAA), разработали руководящие принципы и рамки для разработки и использования технологий ИИ и робототехники в конкретных отраслях, обеспечивая безопасность, надежность и соответствие нормативным требованиям. Кроме того, политики и правительственные учреждения в Северной Америке все больше осознают важность ИИ и робототехники в обеспечении экономического роста, инноваций и конкурентоспособности. Такие инициативы, как исследовательские гранты, налоговые льготы и нормативные песочницы, стимулируют инвестиции в технологии искусственного интеллекта и робототехники и поддерживают рост рынка когнитивной робототехники в регионе.

Последние события

• В мае 2024 года OMRON, ведущий поставщик решений в области промышленной автоматизации, и Neura Robotics GmbH, лидер инноваций в области когнитивной робототехники, объявили о своем стратегическом партнерстве, направленном на революционный рост эффективности производства с помощью передовых технологий когнитивной автоматизации на основе искусственного интеллекта. Это сотрудничество было отмечено на выставке Automate в Чикаго с 6 по 9 мая в McCormick Place, где обе компании представили новую серию интеллектуальных когнитивных роботов (iCR) OMRON.

Ключевой рынок Игроки

• IBMCorporation
• ABBLtd.
• FanucCorporation
• KUKA Aktiengesellschaft
• iRobotCorporation
• CiscoSystems, Inc.
• Microsoft Corporation
• IntelCorporation
• NVIDIACorporation
• SoftBankGroup Corp.