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2025-2027年安徽省智能機器人產業發展行動方案正加速構建具有全球影響力的產業生態，為企業、資本、人才打開通往未來制造的黃金通道。安徽企業想了解智能機器人產業政策可咨詢小編解答指導：
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安徽省智能機器人產業發展行動方案（2025-2027年）
為貫徹落實國家《“機器人+”應用行動實施方案》和《安徽省未來產業發展行動方案》等政策，搶抓戰略機遇，推動安徽省智能機器人產業高質量發展，特制定本行動方案。
一、現狀和形勢分析
當前，經濟社會數字化轉型、人口老齡化挑戰、人工智能技術持續突破，加速機器人應用需求釋放，驅動機器人智能化高端化發展。我國是全球機器人產業壯大的有力推動者，正在邁向“變優變強”的新發展階段。安徽省是我國機器人產業高質量發展的重要組成部分，產業綜合實力位居全國第一方陣，關鍵技術創新、標志性產品攻關、典型場景應用、產業生態支撐等水平持續提升。但與北上廣深等地相比，在領航企業競爭力、重點產品市占率、高端場景應用廣度和深度等方面仍存在差距，亟需系統布局、加速推進，打造具有全球影響力的智能機器人產業發展高地。
二、總體要求
（一）指導思想
深入貫徹省委省政府決策部署，大力建設智能機器人發展高地，堅持創新驅動、鏈式發展、應用牽引、生態優化的原則，以通用技術底座為核心驅動，以人工智能技術突破為引領，以領航企業培育、標志性產品研發和典型場景應用為抓手，推動智能機器人科技創新和產業創新加速融合，著力打造以蕪湖、合肥為重點區域的智能機器人先進制造業集群。
（二）總體目標
到2027年，基本構建特色鮮明、資源聚集、生態完善的智能機器人產業體系，綜合實力躍升至第一梯隊前列，建成輻射長三角、服務全國的國家級先進制造業集群。
——產業規模持續增長，推動全省智能機器人產業鏈營業收入達到1000億元，培育領航企業5個，細分領域國內龍頭企業10個，建設國家級產業集群1個。其中，30億元級企業1家，10億元級企業4家，孵化企業超過100家。
——創新能力大幅提升，突破100項以上關鍵技術，打造50個以上標志性產品，建設1-2個國家級創新平臺，智能機器人產業鏈邁入中高端領域。
——應用成效顯著增強，打造5個以上領域不少于80項高價值示范應用場景。
到2030年，智能機器人產業鏈營業收入達到1500億元，技術創新、規模應用等綜合實力達到世界先進水平，構建具有國際競爭力的產業生態，建成引領全球的世界級先進制造業集群。
三、主要任務
（一）攻關核心技術
1.關鍵共性技術
圍繞智能機器人的本體設計、環境感知、運動控制、動態執行和人機交互等共性環節，研究結構參數化建模及優化、模塊化與重構等智能機器人正向設計技術，視/力/位/觸/聲等多模態信息融合技術，動力學建模與實時計算、參數辨識等運動控制技術，多任務協同作業優化技術，提升關鍵共性技術供給能力。（牽頭單位：省科技廳，配合單位：省發展改革委、省工業和信息化廳，各市人民政府）
2.前沿引領技術
研發智能機器人具身智能“大腦”模型，強化場景理解、邏輯推理、任務規劃、人機交互、自主學習等核心能力。研發技能學習-運動協調-敏捷執行“小腦”模型，強化多模態運動、極端環境適應和靈巧作業等能力。突破高動態、高爆發、高精度運動結構技術，研發高強度高集成本體、輕量化骨骼、高精傳感的強健“肢體”。（牽頭單位：省科技廳，配合單位：省發展改革委、省工業和信息化廳，各市人民政府）
（二）打造標志性產品
3.整機產品
面向汽車、3C電子、光伏等高端制造領域精細化、柔性化生產需求，重點研發高精度技能作業、多功能復合加工、自適應柔性生產等工業機器人。面向民生服務、社會治理等多樣性需求，研制養老服務、醫療健康、商業社區、商貿物流等服務機器人。面向重大基礎設施和重大科學工程，研制災害環境救援、危險環境巡檢、極限環境作業等特種機器人。面向制造、服務、特殊環境等綜合需求，研制場景泛化能力強、智能化水平高的通用機器人。（牽頭單位：省工業和信息化廳，配合單位：省發展改革委、省科技廳，各市人民政府）
4.關鍵部組件
研制高性能智能控制芯片，為各類具身智能系統開發與應用提供關鍵支撐。研發高精密減速器、高性能伺服系統、高扭矩密度一體化關節、多功能靈巧手等執行組件，推動智能機器人高端化、模塊化發展。研發高性能力覺、觸覺、3D視覺、慣性傳感器等感知組件，提升智能機器人環境感知綜合水平。研發高能量密度電池，提升綜合續航能力。（牽頭單位：省工業和信息化廳，配合單位：省發展改革委、省科技廳，各市人民政府）
5.通用技術底座
開發機器人專用操作系統、高保真仿真平臺、高質量數據集和集成開發環境，推動與具身智能大模型深度融合，兼容多種接口、支持應用軟件開發，提升智能機器人開發、迭代效率，降低部署應用成本。（牽頭單位：省工業和信息化廳、蕪湖市人民政府，配合單位：省發展改革委、省科技廳、省數據資源局等）
（三）拓展場景應用
6.加強場景應用推廣
在汽車、光伏等成熟領域分批次遴選成效突出、示范效應顯著的標桿場景，在養老、文旅、應急救援等潛在需求和新興應用領域，征集一批智能機器人應用創新技術和解決方案，定期發布推薦目錄；通過推廣中心、體驗中心等樣板間，網絡、媒體等媒介，展會等專項對接活動開展場景應用推廣活動。（牽頭單位：省工業和信息化廳，配合單位：省發展改革委、省科技廳、省民政廳、省文化和旅游廳、省衛生健康委、省應急管理廳，各市人民政府）
7.強化供需對接支撐
建立智能機器人供需對接平臺，組織汽車、3C電子、光伏等領域企業發布場景需求，引導央國企組織應用場景試點；開展“智能機器人+”千行百業供需對接活動，在攻關驗證、應用迭代、更新升級、市場拓展等方面達成一批合作項目。（牽頭單位：省工業和信息化廳，配合單位：省發展改革委、省科技廳、省國資委，各市人民政府）
8.創新應用服務模式
完善“機器人即服務（RaaS）”應用模式，探索開展以租代售、委托租賃、杠桿租賃等現代化租賃服務。完善二手交易、回收再制造模式，支持建設智能機器人二手交易與再制造應用中心，提升產業鏈“綠色化”水平。（牽頭單位：省工業和信息化廳，配合單位：省發展改革委，各市人民政府）
（四）壯大產業集群
9.著立培育頭部企業
鼓勵本體、核心部件、集成系統等研發制造企業，加強源頭技術創新，深耕細分領域，培育一批制造業單項冠軍、專精特新“小巨人”等產業鏈頭部企業；支持頭部企業開展并購重組和合資合作，整合優質資源，提升生態主導力和綜合競爭力。（牽頭單位：省工業和信息化廳，配合單位：省發展改革委、省科技廳，各市人民政府）
10.招引外部優質企業
發揮中科大、合工大校友會以及江淮中心、合肥市智能機器人研究院等科研院所的資源匯聚作用，招引優質企業落地，帶動產業鏈上下游發展；繪制全省智能機器人產業鏈圖譜，發揮機器人大型用戶單位和龍頭企業生態主導作用，招引一批產業鏈關鍵環節缺失企業，完善產業鏈布局；發揮智能機器人子基金的以投帶引作用，投資引育一批“種子”企業，培育未來“新星”企業。（牽頭單位：省工業和信息化廳，配合單位：省發展改革委、省科技廳，各市人民政府）
11.優化產業布局
按照“省級-國家級-世界級”集群梯度培育體系，有序推進智能機器人集群建設。支持合肥、蕪湖建設國家級智能機器人先進制造業集群、未來產業先導區；發揮馬鞍山、安慶、池州、銅陵、宣城等沿江城市豐富的應用場景優勢，推動機器人在汽車、光伏、化工和新材料等領域的應用深度和廣度。（牽頭單位：省工業和信息化廳，配合單位：省發展改革委、省科技廳，相關市人民政府）
（五）完善產業生態
12.建設創新平臺
依托龍頭企業推動建設國家智能工業機器人制造業創新中心，開展基礎性、前瞻性和共性技術攻關；依托國先中心（合肥）、蕪湖科創集團建設測試訓練場，搭建多場景、多任務開放物理測試環境；建設智能機器人中試驗證平臺，開展復雜工況和特定場景下的應用驗證、工藝改進、迭代優化等。（牽頭單位：省工業和信息化廳、省發展改革委，配合單位：省科技廳，相關市人民政府）
13.完善標準體系
加強與全國機器人標準化技術委員會對接，鼓勵省內企事業單位牽頭或參與智能機器人領域國家、行業標準的制修訂。依托中國機械工業聯合會、中國機電一體化技術應用協會、安徽省機器人學會等組織機構開展標準宣貫，推動智能機器人標準化發展。積極參與智能機器人國際標準制定，提升行業國際影響力。（牽頭單位：省工業和信息化廳，配合單位：省市場監管局，各市人民政府）
14.提升檢測認證能力
依托國家工業機器人產品質量檢驗檢測中心（安徽），打造智能機器人權威檢驗檢測平臺。依托江淮中心等創新機構建立智能機器人產業技術基礎公共服務平臺，提供評估分析、檢驗檢測、驗證測試、迭代改進、標準編制等在內的一站式的質量水平提升服務。（牽頭單位：省市場監管局，配合單位：省發展改革委、省科技廳、省工業和信息化廳，各市人民政府）
15.加強行業管理
積極培育國家級工業機器人行業規范企業，強化智能機器人網絡安全、數據安全等風險評估能力；加強機器人倫理標準規范、法律法規等研究，提升行業管理水平；探索建立智能機器人“一機一碼”登記備案機制，為機器人身份識別、行為規范、數據安全等全生命周期管理提供溯源和支撐。（牽頭單位：省工業和信息化廳，配合單位：省科技廳、省市場監管局，各市人民政府）
省制造強省建設領導小組及辦公室發揮統籌協調作用，構建省級統籌、重點市主抓、部門聯動、多方協同的工作體系，統籌推動全省智能機器人產業發展。制定智能機器人專項支持措施，統籌支持技術攻關、產品研發、場景應用等；推進教育人才創新一體化改革，打造高校、培訓機構、實訓基地、中試驗證基地等構成的智能機器人技術人才和管理人才培養體系，積極引育一批具有國際視野和創新能力的高水平人才隊伍。主動對接長三角主管部門和企業，推動形成機器人創新鏈、產業鏈協同發展，支持合肥、蕪湖等地舉辦重大產業活動。加強與賽迪研究院等國家智庫單位合作，提升產業謀劃前瞻性科學性；定期開展運行監測分析，及時掌握新情況新問題。
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