然而，市场重点关注大数据、软件和各种人工智能（AI）方向，机器人行业却一直处于低迷状态，没有引起太多关注。但其实，
我国2020年新标准将机器人划分为工业机器人、服务机器人、特种机器人和其他机器人。其中，工业机器人是指，应用在工业产线领域，通过输入程序进行自动化控制，可重复编程的多功能机械结构。
按照机械结构方式，工业机器人可进一步细分为多关节机器人、平面多关节（SCARA）机器人、并联机器人、直角坐标机器人、圆柱坐标机器人以及协作机器人等多种。
至于工业机器人的应用领域，
从场景维度来看，目前我国的工业机器人仍以搬运、焊接为主，占比分别为55%、25%；其次为装配（10%）、加工（5%）、喷涂（3%）、洁净和其他（2%）。未来发展潜力主要集中在分拣、装配、包装、检测等需要和周边技术（如机器视觉）结合的场景上。
从应用成熟度来看，标准化更强的行业和场景应用较为成熟，非标性的、对环境和技术要求较高的场景自动化替代程度较低。
而后，在文艺复兴时期的1495年，莱昂纳多·达芬奇（LeonardoDa Vinci）设计了一种发条骑士，试图让它能够坐直身子、挥动手臂以及移动头部和下巴。
现代意义上的工业机器人，由美国首创，在日本实现产业化，而后在政策推动、工厂需求等多重因素推动下，中国接棒成为全球最大市场。
从总体上来看，我国的工业机器人产业在上世纪70年代起步以来，经历了以下几个阶段：
70年代末80年代初，在蒋新松教授的推动推动下，进行了中国第一次机器人研究学方面的探索和研究，此阶段主要侧重于工业机器人的理论研究。
第二阶段“技术研发期”（1986年-1990年）
进入80年代，随着改革开放一步步深入，政府加大了对工业机器人研究的支持力度，并制定出详细的工业机器人技术攻关计划，但由于当时科研和产业化生产条件的限制，许多研究难以取得实质性突破，也没有实现产业应用。
第三阶段“原型开发期”（1991年-2000年）
从90年代初起，国家优先研制出了点焊、弧焊、装配、喷漆、切割、搬运、包装码垛等各种用途的工业机器人，并以此奠定了国产机器人商品化和工业化推广的基础。
同时，实施了一批机器人应用工程，机器人产业化基地由此而生，如：新松机器人、博实股份、北京机械工业自动化所及广州数控等，奠定了我国机器人产业飞黄腾达的基础。
中国首次在深海载人、高精切割、危险作业、反恐军械等领域对工业机器人进行了规模化使用。
2010年以后，我国工业机器人装机量逐年递增。
2013年中国工业机器人销量达到36,860台，同比增长41%，中国超越日本成为全球最大的工业机器人市场。
自2016年国家统计局开始统计工业机器人产量以来，中国工机器人的产量一直呈现正增长趋势。
就产品发展趋势来看，当前人形机器人风起，各国纷纷布局、加码人形机器人领域。其中，
清华大学开发的“THBIP-II”身高0.75m，体重18 kg，具有24个自由度；北理工推出的“汇童”机器人可完成摔倒起立，“摔滚走爬”等动作。
深圳优必选推出的“Walker”机器人能完成上、下台阶等动作；小米于2022年8月公布首款全尺寸人形机器人CyberOne，搭载小米自研Mi-Sense深度视觉模组+AI算法、MiAI环境语义识别引擎+MiAI语音情绪识别引擎，能够实现85种环境音识别和6大类45种人类情绪识别。
机器设备替代人工从事越来越多的工作已经势不可挡，所以，机器人未来一定有大的发展空间，这是毫无疑问的。
过程中需要业内人士共同努力，突破各个瓶颈，研究报告已经呈现很多微观瓶颈。我认为，限制机器人行业发展的宏观瓶颈是性价比。一台集成好的机器人的价格通常要大几万甚至十多万元。但无论从成本的材料构成、从产品复杂程度，还是从对安全性的要求来讲，都远不及汽车，但经济型汽车和中档汽车的价位也只有几万到十几万，性价比很高，所以，汽车的普及程度越来越高。同样的逻辑，机器人的大发展必须是建立在性价比不断提高的基础上的，而大规模标准化是提高性价比的主要路径。
2023年我国工业机器人保有量将突破150万台，预计未来三年将保持稳定增长。为何用“保有量”而不是“出产量”体现中国工业机器人行业的发展呢？
因为中国工业机器人，尤其是高端工业机器人，主要还是靠进口。因此中国工业机器人行业发展迅猛背后的本质是：因为智能制造的热度、各级政府的积极补贴，中国的制造业、尤其是新兴制造业，大量购买和使用工业机器人，而工业机器人的关键零部件，主要是靠进口欧美日。政府工业机器人扶持与补贴政策，如果是泛泛面向制造业中的工业机器人应用，就会有比较大的一部分间接补贴到欧美日的工业机器人企业。
政府应助力打造工业机器人行业的全开放实景展。用一个设想举例，广西北部湾打造的30万吨级干散货自动化码头平台，完全可以在搬运、码垛、分拣、码头环境安全检测、船舶的检测与维修等场景用上工业机器人。防城港政府可携手码头运营企业及附近的空置产业园区，面向国内工业机器人行业上下游厂商寻求合作。当国内非高端工业机器人应用实景涌现时，会大大减少国内品牌销售工作对渠道和关系的依赖，缩短其销售周期，积累实践数据和经验，激励这个行业的人才发展和储备，从量变到质变。
有发展高端制造基础的区域（长三角、珠三角），政府及其产业孵化机构应该定向孵化和培养1-2家工业机器人系统集成的龙头企业，解决国内系统集成商的小、散、长尾现象，集中培养大量高端工业机器人集成服务的年轻人才。
机器人应用领域非常广泛，其发展也是大势所趋，但需要解决的问题不少。根据我个人的观察，在工业机器人领域，需求场景和产品之间的满足度和成熟度都较高，未来的发展重点将集中在提高重复精度、承载能力，加快反应速度，以及减小体积等方面。这涉及技术和成本角度的深化发展。
然而，在服务型机器人领域，应用场景和产品之间的满足度和成熟度并没有像工业领域那样高。这是因为服务型机器人最终面对的是C端用户，而很多机器人企业对于C端应用场景复杂性缺乏深入理解，导致很多服务型机器人只是解决了一些表面性问题而非核心问题。因此，在服务性领域，产品设计和交互体验尤为重要。
同时，技术的不成熟也限制了服务型机器人的供给。特别是在人工智能（AI）智能方面，还有很多发展空间。未来的发展可能需要依赖于大数据和AI模型的进一步发展，以及人机交互技术的突破。这些重要的技术事件节点的爆发，将极大地推动服务型机器人的发展和普及。
相关报告很详尽分析整理目前机器人的产业格局。在对机器人产业的投资梳理和布局的过程中，我们理解包括：对于传统意义上的上游核心零部件供应商，例如减速器、伺服系统、控制器，中游本体生产商，他们的核心点在于规模经济降本增效；下游部分则是系统集成商，主要竞争优势在于丰富的场景和应用经验。
结合水木梧桐创投基金对于科技成果转化和科创投资的实践，目前高校、科研机构等新技术和成果可以广泛与机器人应用场景相结合。在长曜创新的投资案例，初代割草机器人不必做的大而全，对现有割草机器人进行智能化升级并保留传统割草机的体验是核心，“双目紧耦合VIO +RTK+深度学习视觉”等源自科研高校成果结合商业场景应用也是亮点。
工业和智能制造产业应用的角度考虑，机器人也有更广泛的界定和应用，伴随基于半导体IC等底层技术解决方案的持续发展，机器人的应用范畴和市场规模将持续显著增长，对于创业团队来说，更好的结合新兴技术与机器人应用场景将是机遇与挑战并存的。
