专访全国人大代表吴丰礼:构建“场景+机器人+数据+AI”的商业闭环非常重要

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2026月03月07日

(原标题:专访全国人大代表吴丰礼:构建“场景+机器人+数据+AI”的商业闭环非常重要)

专访全国人大代表吴丰礼:构建“场景+机器人+数据+AI”的商业闭环非常重要
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“今年两会,我重点关注具身智能与工业数据相关内容,这也是许多企业在推进‘人工智能+机器人’过程中比较关注的话题。数据是模型迭代的燃料,而高质量数据则是构建智能机器人核心竞争力的基石。”全国人大代表、广东拓斯达科技股份有限公司(300607.SZ,下称“拓斯达”)董事长兼总裁吴丰礼说。

专访全国人大代表吴丰礼:构建“场景+机器人+数据+AI”的商业闭环非常重要
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3月6日,吴丰礼对经济观察报表示,对拓斯达而言,构建“场景+机器人+数据+AI”的商业闭环非常重要。机器人在真实场景里感知、学习、训练,每一次反馈都依靠数据来优化算法。数据质量越高、覆盖场景越丰富,模型迭代就越快,机器人也更聪明、更可靠。建设高质量数据集是打通具身智能产业化落地的一项关键任务。当然其中也离不开相关标准的制定、法规完善以及兼具算法能力和工程实践能力的复合型人才支撑。

经济观察报:今年两会你重点关注哪些议题?是否带来了关于“AI+工业机械臂规模化应用”的建议?

吴丰礼:今年两会,我重点关注具身智能的工业数据相关领域议题,这也是许多企业在推进“人工智能+机器人”落地过程中比较关注的话题。数据是模型迭代的燃料,而高质量数据则是构建智能机器人核心竞争力的基石。

对我们而言,构建“场景+机器人+数据+AI”的商业闭环非常重要。机器人在真实场景里感知、学习、训练,每一次反馈都依靠数据来优化算法。数据质量越高、覆盖场景越丰富,模型迭代就越快,机器人也更聪明、更可靠。建设高质量的数据集可以说是打通具身智能产业化落地的一项关键任务。当然其中也离不开相关标准的制定、法规完善以及兼具算法能力和工程实践能力的复合型人才支撑。 

经济观察报:结合拓斯达在人形机械臂、双臂协作、工业机器人的技术优势和经验,你认为国家应该从哪些政策层面支持机械臂核心部件自主化与场景落地?

吴丰礼:拓斯达是广东省工业机器人产业链链主企业,也是国内少数自主掌握控制器、伺服驱动、感知系统三大工业机器人核心零部件的企业。基于拓斯达在自主掌握控制器、伺服驱动、感知系统等核心零部件方面的实践经验,我认为政策支持可以从两个方向入手:一方面,建议加大底层技术支持。核心部件的自主化不能只依靠企业的“单打独斗”,建议国家可以通过政策引导,依托国家实验室等科研平台,鼓励有自研能力的企业开放平台,集中攻关高精度传感器、自适应控制算法等“卡脖子”技术,引导其在更广泛产业链上的应用;另一方面,建议鼓励场景驱动的数据闭环。当前,发展具身智能的一个重要抓手,就是打造高质量的工业数据集。建议国家可以支持建立区域性乃至国家级的工业场景数据采集与共享中心,特别是在粤港澳大湾区这类产业链完整的区域,助力形成“工艺数据―AI大模型―执行”的闭环。

经济观察报:你曾经提到制造业是 AI与机器人的最佳练兵场。拓斯达机械臂目前已在注塑、装配等场景落地,两会后公司会把机械臂优先推向哪些高价值行业?

吴丰礼:我们会继续深化在3C电子、汽车零部件、家用电器、医疗器械等高精密制造领域的布局,特别是依托拓斯达发布的首款人形机器人“小拓”和在注塑场景的验证经验,将这种“工艺数据―AI大模型―执行”的闭环能力,快速应用到装配、检测、柔性分拣、码垛等更多高价值工序中。

在加速商业化方面,我们主要从以下两方面入手:一方面,充分利用大湾区完整的产业链优势,积极参与“研发―验证―应用”联动机制的建设,将拓斯达在客户现场验证过的产品和解决方案,尽可能应用在更多制造业企业;另一方面,我们会通过“场景+机器人+数据+AI”的商业闭环,紧密跟踪行业趋势并快速响应下游客户需求,为客户创造更大价值。

2025年,公司联合多家科研机构、高校及行业头部企业共同发起“拓斯达人形机器人生态创新联盟”,整合产、学、研、企多方资源,加速人形机器人在多元场景中的规模化落地与创新应用。此外,拓斯达控股子公司矩阵智拓已参与共建广东省具身智能机器人供应链产业联盟,未来将整合产业优势资源,共同构建协同高效、安全可控的具身智能机器人供应链体系。

经济观察报:今年具身智能、人形机器人仍是产业热点。你对今年乃至未来“十五五”期间的市场趋势是如何看待的?

吴丰礼:全球机器人产业正处于从“专用设备”到“通用智能体”跃迁的关键期,其中具身智能既是产业热点,更是实打实的经济增长点。我认为,机器人产业接下来将从“技术验证”迈向“规模化量产”,核心竞争力的焦点也会转向涵盖量产能力、场景适配、成本控制等方面的综合实力比拼。

2025年以来,拓斯达相继推出了智能双臂机器人、人形机器人小拓、AI柔性分拣工作站、四足机器人星仔等具身智能产品,不断拓宽具身智能硬件形态,向多场景智能装备领域布局。 

比如,去年9月发布的国内首台应用于注塑场景的智能人形机器人“小拓”,可根据相机获取的位置和筛检结果,将注塑好的无人机桨叶按指定顺序和码型放置至码盘,适配零部件装配、分拣等需求;身高1.2―1.8米可灵活升降,适配车间不同作业场景;20公斤双臂负载可满足工业场景物料搬运等绝大部分负载需求,±0.05mm的重复定位精度,为精准作业提供支撑。小拓所表现出来的从“能干活”到“会干活”的跨越,也是我们在响应市场对“真正能解决痛点的机器人产品”的需求。

同时,我们深知,高质量的数据,是人工智能持续进化的核心“燃料”。基于此,拓斯达和智谱联合成立的子公司――矩阵智拓,共同研发出低成本、高适配的便携夹爪数据采集方案。这套方案能够打通产品到数据的关键环节,为具身智能模型的训练奠定坚实的数据基础,进而拓宽应用场景的覆盖广度与泛化程度。

经济观察报:科技创新需要持续的研发投入。近年来,拓斯达在研发投入方面情况如何?对于东莞的营商环境,你认为有哪些值得其他地区借鉴之处?

吴丰礼:创新是拓斯达的基因,更是拓斯达应对未来挑战的底气。拓斯达持续对核心底层技术进行投入,以及对人形机器人等新兴领域进行前瞻布局。

我们能深切感受到,国家近年来对企业的研发创新支持力度只增不减、对智创发展的引导力度只增不减。比如,研发费用加计扣除的比例从50%提高到100%,而且现在企业准确归集核算研发费用之后,就可以选择每年7月申报期申报享受上半年研发费用加计扣除政策优惠,政策享受的时间更灵活,对我们整个研发进度的推进有很强的支持作用。另外,还有像先进制造业企业增值税加计抵减、软件产品增值税即征即退、出口退税等政策,我们都享受到了,这些政策不仅帮助企业进一步降低了创新成本,也让企业更有动力投入周期长、难度大的基础研发工作,尤其是在高端人才引进、实验设备购置等方面,激励我们心无旁骛地走自主创新之路,形成“政策支持加码―研发投入加大―技术突破加速―产业升级加强”的良性循环。

就营商环境而言,粤港澳大湾区,特别是东莞,可以说为我们民营企业创新发展提供了得天独厚的沃土。一方面,这里有全链条的产业集群优势。从核心零部件到系统集成,需求与供给都能够得到高效对接。在产业体量方面,东莞的电子信息、汽车、家电等优势产业集群,为机器人提供了丰富多元的应用场景;在产业链方面,东莞的控制器、伺服系统、本体制造等环节已经拥有一批很有竞争力的企业,产业链的完整度处于全国领先地位;在配套响应方面,从精密加工到电子元器件,东莞强大的制造业配套能力能快速响应不同的研发和生产需求。

另一方面,这里有务实高效的政务服务。政府部门对产业趋势理解深、支持政策落地快,像现在出口退税等税费业务都可以在线上高效办理。在2025年的税收宣传月,我很荣幸受到广东省税务局的邀请参加了“税企面对面”座谈会。

会议上,税务部门发布并给我们讲解了《关于进一步发挥税收职能作用助力广东省现代化产业体系建设的若干措施》。我认为,这些措施非常切合广东产业特点和企业发展所需,也让企业很直观地感受到税务部门对科技创新的支持,我们更有动力坚持自主研发,做更智能的机器人。

在日常运营中,东莞税务部门组建了“高新技术企业服务专班”,定期开展走访调研问需,支持我们做好税务的合规管理,快速回应我们的税费诉求。政府部门一系列助企惠企的服务推动着广东的营商环境持续优化,为我们吸引全国乃至全球的研发和管理人才也提供了有力支持。

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保险有温度,人保车险   品牌优势——快速了解燃油汽车车险_粮食仓储行业调研 粮食仓储行业的市场规模将持续增长

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保险有温度,人保车险 品牌优势——快速了解燃油汽车车险_粮食仓储行业调研 粮食仓储行业的市场规模将持续增长 2024年5月9日 来源:互联网 国家统计局 693 41 粮食在存储期间,由于环境、气候和通风条件等因素的变化,粮仓内的温度或湿度会发生异常,这极易造成粮食的腐烂或发生虫害。同时粮仓中粮食储存质量还受到粮仓中气体、微生物以及其他虫害等因素的影响。随着我国粮食产量的稳步增长和粮食储备政策的持续推进,粮食仓储市图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 随着我国粮食产量的稳步增长和粮食储备政策的持续推进,粮食仓储市场规模逐步扩大。粮食仓储设施的建设不断完善,仓容规模持续增加,以满足日益增长的粮食储备需求。 粮食在存储期间,由于环境、气候和通风条件等因素的变化,粮仓内的温度或湿度会发生异常,这极易造成粮食的腐烂或发生虫害。同时粮仓中粮食储存质量还受到粮仓中气体、微生物以及其他虫害等因素的影响。为保证粮食仓库具有一个正常的温湿环境,有必要对仓内温度,包括粮食里面的温湿度进行监测。为此,推出了一种基于RFID远距离射频技术的解决方案。 从全球粮食产量来看,据全球粮农组织数据,近年来全球粮食产量逐年保持小幅增长,增速趋缓。2021/22年度,全球粮食产量为28.0亿吨,同比增长0.72%。地区分布方面,中国、欧盟、印度、巴西是主要粮食产区。据粮农组织数据,2021/22年度,全球玉米产量为121787万吨,消费量约为120000万吨,库存量为31228万吨。地区分布方面,全球玉米产量及消费量前三地区均为美国、中国及巴西。 据了解,内蒙古以生态优先、绿色发展为导向,不断推动粮食高质量发展,已基本形成辐射全国的“大粮食”“大流通”“大市场”发展格局。相关分析结果显示,2019年“中国•内蒙古粮食高质量发展指数”达到122.97点,较基期2015年上升22.97%,年均复合增长率达到5.30%,内蒙古粮食产业进入高质量稳定发展新阶段。分项结果显示,内蒙古在粮食生产、仓储物流、粮食加工、粮食购销、应急能力、综合保障能力等方面的探索成效显著,为国家粮食安全贡献了坚实的内蒙古力量。 根据中研普华产业研究院发布的《》显示: 从我国粮食结构及产量来看,我国粮食结构是以秋粮为主,夏粮为辅,早稻次之。据国家统计局数据,2021年我国粮食总产量为68285.1万吨,较2020年增长1335.95万吨,同比增长2%。其中,夏粮14595.7万吨、秋粮50887.8万吨、早稻2801.6万吨。 随着粮食仓储行业的不断发展,市场上出现了越来越多的粮食仓储企业。这些企业之间的竞争日益激烈,为了在市场中立足,企业需要不断提高自身的服务质量和效率,以满足客户的需求。随着信息技术的快速发展,粮食仓储行业开始逐步实现数字化转型。越来越多的粮食仓储企业开始采用自动化设备和信息化管理系统,以提高工作效率和粮食储存质量。同时,大数据、物联网等技术的应用也为粮食仓储行业带来了更多的发展机遇。 为了提高粮食仓储的效率和降低成本,越来越多的粮食仓储企业开始实施储运一体化的发展战略。通过将仓储与物流运输结合起来,能够更好地满足市场需求,提高整个供应链的协同效率。随着消费者对食品安全和质量的关注度提高,粮食仓储企业的品牌影响力逐渐受到重视。对于消费者来说,选择具有良好口碑和信誉度的粮食仓储企业是非常重要的。因此,粮食仓储企业需要不断加强品牌建设,提高自身的品牌影响力和竞争力。 随着国家对粮食安全的重视程度不断提高和粮食产量的稳步增长,粮食仓储行业的市场规模将持续增长。特别是随着农村电商和现代农业的发展,粮食仓储行业将迎来更多的发展机遇。 随着市场规模的扩大和技术的进步,粮食仓储行业的市场竞争将加剧。企业需要不断提高自身的服务质量和效率,加强品牌建设,以在竞争中脱颖而出。未来粮食仓储行业将更加注重绿色环保和可持续发展,这将成为行业发展的重要趋势。企业需要积极采用环保技术和绿色材料,推动行业的可持续发展。 智慧化仓储和供应链协同成为发展方向,随着技术的不断进步和应用,智慧化仓储和供应链协同将成为粮食仓储行业的重要发展方向。企业需要加强技术创新和协同合作,提高整个供应链的效率和竞争力。总之,粮食仓储行业市场未来发展前景广阔,但也面临着诸多挑战。企业需要不断创新服务模式、提高服务质量、加强品牌建设等方面的工作,以应对市场的变化和满足客户的需求。同时,政府和社会各界也应加强对粮食仓储行业的支持和监管力度,推动行业的健康发展。 中研普华通过对市场海量的数据进行采集、整理、加工、分析、传递,为客户提供一揽子信息解决方案和咨询服务,最大限度地帮助客户降低投资风险与经营成本,把握...
人保财险政银保 ,人保车险_国产大模型应用场景不断拓展 中国医疗人工智能行业发展现状分析

人保财险政银保 ,人保车险_国产大模型应用场景不断拓展 中国医疗人工智能行业发展现状分析

国产大模型应用场景不断拓展 中国医疗人工智能行业发展现状分析 2024年5月13日 来源:人民日报 科技日报 中研普华报告 705 41 据不完全统计,国产大模型数量目前已超过200个,覆盖多个行业领域,应用场景不断拓展。将大模型应用到具体的医疗场景,以大模型驱动行业持续进步,已成为医疗行业智慧化升级的重要课题。目前,在国内相关政策的支持下,越来越多医疗机构和科技企业参与其中。图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 国产大模型应用场景不断拓展图片来源于网络,如有侵权,请联系删除 据不完全统计,国产大模型数量目前已超过200个,覆盖多个行业领域,应用场景不断拓展。 当前,我国大模型进入发展加速期,在自然语言处理、机器视觉和多模态等各技术分支上均在同步跟进、快速发展。在产学研各方共同推动下,我国已建立起涵盖理论方法和软硬件技术的体系化研发能力,涌现出一批具有行业影响力的大模型应用,形成了紧跟世界前沿的大模型技术群。 我国大模型产业化应用有两种主要的发展路径:一是打造跨行业通用化人工智能能力平台,即通用大模型,其应用正在从办公、生活向医疗、工业、教育等领域加速渗透;一批则是针对生物制药、遥感、气象等垂直领域的行业大模型,发挥其领域纵深优势,提供针对特定业务场景的高质量专业化解决方案。 今年政府工作报告提出,着眼推进分级诊疗,引导优质医疗资源下沉基层。基于云计算、人工智能、物联网等技术的智慧医疗新场景,或成为优化医疗资源配置、提升医疗服务质量的关键推手。 将大模型应用到具体的医疗场景,以大模型驱动行业持续进步,已成为医疗行业智慧化升级的重要课题。目前,在国内相关政策的支持下,越来越多医疗机构和科技企业参与其中。在国内,一些大模型已广泛应用于医疗实践、行政管理和患者教育等领域,以减轻医生负担,惠及更多患者。智慧医疗新场景正在提升居民整体就诊体验,缓解看病难、医疗资源配置不均等问题。 中国医疗人工智能行业发展现状分析 近年来,人工智能技术与医疗健康领域的融合不断加深,随着人工智能领域,语音交互、计算机视觉和认知计算等技术的逐渐成熟,人工智能的应用场景越发丰富,人工智能技术也逐渐成为影响医疗行业发展,提升医疗服务水平的重要因素。 人工智能对于医疗健康领域中的应用已经非常广泛,从应用场景来看主要分成了语音识别、医学影像、药物挖掘、营养学、生物技术、急救室管理、医院管理、健康管理、精神健康、可穿戴设备、风险管理和病理学共12个领域。 医疗人工智能是人工智能技术在医疗领域的运用与发展,其应用主要表现在智能诊疗、智能影像识别、智能健康管理、智能药物研发和医疗机器人等方面。 据中研产业研究院分析: 在国家政策层面推动行业发展的前提下,越来越多的医疗AI初创企业开始涌现。目前这些医疗人工智能初创企业业务主要分布在辅助诊断、药物研发、健康管理、医院管理、手术替代等领域。其中,有61%的医疗人工智能初创企业业务主要布局在辅助诊断领域,而具体业务又多以影像学智能辅助诊断系统、语音识别为主,这主要和人工智能领域图像识别与语音识别技术较为成熟有关;布局医院管理领域的初创企业占比为15%;排在第三位的应用领域为健康管理,占比为14%。 人工智能与医疗的结合方式较多,就医流程方面包括诊前、诊中、诊后;适用对象方面包括医院、医生、患者、药企、检验机构等;从赋能医疗行业的角度分析,包括降低医疗成本,提高诊断效率等多种模式。我国医疗人工智能企业聚焦的应用场景集中在虚拟助理、病历与文献分析、医疗影像辅助诊断、药物研发、基因测序等领域。 医疗AI的应用领域日益广泛,包括药物发现、医学影像、临床决策支持系统(CDSS)等。随着技术的迭代和发展,医疗AI在治疗、诊断和健康管理等方面的应用越来越深入。智能导诊与问诊系统也通过自然语言处理和语音识别技术,为患者提供了更加便捷、准确的服务,有效减轻了医疗资源的压力。此外,人工智能还在药物研发、患者管理等方面发挥了重要作用,推动了医疗行业的智能化升级。 新时代下,人工智能对于医疗健康行业不再是锦上添花的尝试,而是成为行业蓬勃发展的新质生产力。 本报告对国内外医疗人工智能行业的发展状况进行了深入透彻地分析,对我国行业市场情况、技术现状、供需形势作了详尽研究,重点分析了国内外重点企业、行业发展趋势以及行业投资情况,报告还对医疗人工智能下游行业的发展进行了探讨,是医疗人工智能及相关企业、投资部门、研究机构准确了解目前中国市场发展动态,把握医疗人工智能行业发展方向,为企业经营决策提供重要参考的依据。 想要了解更多医疗人工智能行业详情分析,可以点击查看中研普华研究报告。 ...