Stand der Robotik 2023
Der endgültige Jahresbericht von 2023 über die globale Robotik <unk> Hardware, Daten, KI-Methoden und Einsatztrends.
Jahresbericht · 2023
Der endgültige Jahresbericht über die globale Roboterindustrie
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Veröffentlicht April 2023 42 Seiten kostenlos
2023 durch die Zahlen
Sechs Datenpunkte, die den Stand der globalen Robotikindustrie dieses Jahr definieren.
14,2 Milliarden Dollar
Der globale Robotermarkt im Jahr 2023 steigt um 18% gegenüber dem Vorjahr von 12,1 Milliarden Dollar im Jahr 2022.
72% RL
Das Verstärkungseinbildungssystem bleibt die vorherrschende Ausbildungsprozess, die bei 72% der kommerziellen Roboter-Einsätze verwendet wird.
520 $/Std.
Die durchschnittliche Datenerhebungskosten pro Stunde sind
2 .
Die Entwicklung von Agility Digit und Boston Dynamics Atlas ist ein Beginn einer Ära.
3.9 M
Weltweit wurden industrielle Roboter (IFR) installiert, wobei China 68% der neuen Installationen ausmacht.
4,1 Milliarden Dollar
Die globalen Investitionen in Robotik sind von der Spitze von 2021-22 abgenommen, da die makro-Winds die Kapitaldisziplin zwangen.
Inhaltsplan
- Ich weiß .
01-
Zusammenfassung
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02
Die Hardware-Landschaft
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03
Das Datenproblem
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KI und Lernmethoden
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0 0 0 0 0
Verteidigung nach Vertikal
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06
Investitionen & Kapital
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07
Durchbruchsprozesse für 2023
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Ausblick für 2024
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Kapitel 1
Zusammenfassung
2023 war das Jahr der Umkalibrierung. Nach zwei Jahren von unerwarteten Investitionen, ehrgeizigen Zeitplänen und einer Welle von humanoiden Prototypen, die eher wie Technologiedemonstrationen als Produkte aussahen, verbrachte die globale Robotikindustrie 2023 mit der Berechnung der Lücke zwischen Aspiration und Bereitstellung. Diese Berechnung war produktiv. Die Unternehmen und Forschungsgruppen, die ab 2023 in einer starken Position auftauchten, konzentrierten sich auf die Grundlagen: zuverlässige Hardware, bessere Schulungsdaten und eine strenge Bereitstellungserklärung.
Der globale Robotermarkt erreichte im Jahr 2023 14,2 Milliarden US-Dollar, ein Anstieg von 18% gegenüber 2022. Diese Wachstumsrate, obwohl gesund, stellt eine Verzögerung gegenüber dem 22%-Tempo von 2021
Auf der Hardware-Seite blieben traditionelle industrielle Roboter mit 3,9 Millionen Einheiten weltweit die überwiegende Mehrheit der installierten Basis. China hat sich als weltweit größter Robotermarkt gestärkt und 68% der neuen Installationen ausgemacht. Das humanoide Segment blieb zwar vorkommerziell: Nur zwei Plattformen
Die Unternehmen, die diese Umkalibrierung frühzeitig akzeptierten und Ressourcen auf Dateninfrastruktur, Betriebstraining und Einsatzsicherheit umgeleitet haben, werden den nächsten Zyklus definieren.
Auf der AI-Seite blieb das Verstärkungssystem das dominierende Trainingsparadigma und versorgt 72% der eingesetzten Robotersysteme. Das Imitationslernen gewann mit 22% an Antrieb, getrieben von akademischer Arbeit, die sein Potenzial für Manipulationsarbeiten nachwies. Die Hybridkategorie (6%) blieb klein, stellte jedoch eine wachsende Erkenntnis dar, dass keine einzige Methode alle Einsatzsszenarien lösen würde. Die bedeutendste KI-Ereignis von 2023 fand im Oktober statt, als Google DeepMind RT-2
Die Datenerhebung blieb der Branche das am hartesten verhängte Engpäck. Bei einer durchschnittlichen Kosten von 520 USD pro Stunde für hochwertige Teleoperationsdemonstrationen war die Erstellung der für die Ausbildung erforderlichen Datensätze für alle außer den am besten finanzierten Organisationen unerschwinglich teuer. Die meisten Teams sammelten Daten in proprietären Schemata, was das interorganisatorische Teilen unpraktisch machte. Dies würde sich mit dem Aufkommen von RLDS und LeRobot-Formaten 2024 ändern, aber im Jahr 2023 war das Datenproblem weitgehend unerledigt.
Kapitel 2
Die Hardware-Landschaft
Der Roboterhardwaremarkt im Jahr 2023 war eine Geschichte von zwei Geschwindigkeiten. Das traditionelle Industriesegment
Traditionelle industrielle Dominanz
Die Internationale Föderation für Robotik berichtete, dass bis Ende 2023 weltweit 3,9 Millionen industrielle Roboter installiert wurden, ein neuer Rekord. Der durchschnittliche Verkaufspreis für einen industriellen Bereich mit mittlerer Reichweite blieb bei 28.000 USD bis 45.000 USD stabil, was die Reife und die wettbewerbsfähige Disziplin dieses Marktsegments widerspiegelt.
China war das Schwerpunkt. Mit 68% der globalen Installationen nach Ländern war China nicht nur proportional, sondern strukturell. Chinesische Hersteller (einschließlich heimischer Marken wie SIASUN, Estun und Inovance) gewannen Marktanteile von japanischen und europäischen etablierten Unternehmen, insbesondere im Segment unter 20.000 USD. Die staatlichen Subventionen im Rahmen der Initiative "Made in China 2025" beschleunigten die Einführung in kleinen und mittleren Unternehmen weiter.
Kollaborative Roboter (Cobots)
Das Segment der Kollaborationsroboter wuchs im Jahr 2023 um 19% und übertraf den breiteren industriellen Markt. Universal Robots behielt seine Marktführerschaft bei, aber die chinesischen Cobot-Hersteller
Der Morgen der kommerziellen Humanoiden
Die Humanoboterindustrie im Jahr 2023 war ein Sektor mit intensiver Aktivität und begrenztem kommerziellen Ausgang. Agility Robotics Digit wurde der erste humanoide Roboter, der in einem strukturierten kommerziellen Pilot eingesetzt wurde, wobei Amazon im Oktober ein Testprogramm in seinen Erfüllungszentren angekündigt hat. Boston Dynamics setzte sein Atlas-Entwicklungsprogramm fort und übernahm die Übergangsphase von der hydraulischen Atlas-Plattform zu einem elektrischen Neugestaltung, das 2024 vorgestellt werden sollte. Über diese beiden hinaus bestand die humanoide Landschaft hauptsächlich aus gut finanzierten Startups in verschiedenen Stadien der Prototypenentwicklung: Figure AI (gegründet 2023), Apptronik, 1X Technologies und mehrere chinesische Teilnehmer, darunter Unitree (die später von Vierfuchsen zu humanoiden umschlagen würde).
Hardware Reality Check: Trotz der Schlagzeilen wurden im Jahr 2023 weniger als 50 humanoide Roboter in irgendeiner Form von Tests in der realen Welt eingesetzt. Die Lücke zwischen Demonstrationsvideo und Einsatzrealität blieb groß. Die Unternehmen, die diese Lücke öffentlich anerkannten
China s wachsendes Hardware-Ökosystem
Während chinesische OEMs das kostengünstige Industriesegment lange dominiert hatten, markierte 2023 den Beginn ihres Einstiegs in die Forschungs- und KI-bereite Hardware-Kategorie. Unternehmen wie Unitree (mit seinen B1 und B2 Vierköpfen), AgileX (mobile Basen) und Elephant Robotics (Desktop-Arme) begannen Plattformen zu versenden, die zwar noch nicht mit der Präzision der westlichen Forschungshardware übereinstimmen, aber dramatisch bessere Preis-zu-Kapazität-Verhältnisse boten. Ein Forschungs- und Forschungs-Arm, der von einem US- oder europäischen Hersteller 15.000 Dollar kostet, könnte von einem chinesischen Lieferanten etwa 4.000 bis 7.000 Dollar kosten.
Weltmarktgröße für Robotik (B)
Quelle: RCSV Research, IFR, PitchBook
Roboteranlagen nach Land 2023 (%)
Quelle: RCSV Research, IFR
| Country | Share of Installations | Key Driver |
|---|---|---|
| China | 68% | Government subsidies, EV/electronics manufacturing |
| Japan | 9% | Automotive, aging workforce |
| United States | 8% | Logistics, reshoring initiatives |
| Germany | 5% | Automotive OEMs, Industrie 4.0 |
| South Korea | 5% | Electronics, shipbuilding |
| Rest of World | 5% | Mixed |
Kapitel 3
Das Datenproblem
Wenn es einen einzigen Satz gab, der den Zustand des Roboterlernens im Jahr 2023 beschreibt, dann war es folgender: Jeder wusste, dass Daten der Engpass waren, und fast niemand hatte einen skalierbaren Plan, um ihn zu beheben. Die Kosten, Komplexität und Fragmentierung der Datenerhebung für Roboter-Training blieben die verbindlichste Einschränkung der Branche.
Die Realität von 520 Dollar pro Stunde
Die durchschnittliche vollständig geladene Kosten für eine Stunde hochwertiger Teleoperationsdaten im Jahr 2023 betrugen etwa 520 USD. Diese Zahl umfasst Betriebsarbeit, Hardwareabschreibung, Umgebungseinrichtung, Datenreinigung und Formatkonvertierung. Für eine Standard-Pick-and-Place-Taske, die 200
Die Kostenkurve sank von
Das Handwerksdatenproblem: Im Jahr 2023 ähnelte die Roboterdatenverwertung eher der Handwerksfertigung als der industriellen Produktion. Jedes Team baute seine eigene Sammlungsanlage auf, schulte seine eigenen Betreiber, definierte seine eigenen Qualitätsstandards und speicherte Daten in seinem eigenen Format. Dieser handwerkliche Ansatz erzeugte hochwertige einzelne Datensätze, machte jedoch die Aggregation, das Teilen und die Benchmarking außerordentlich schwierig.
Keine Standardformate
Das Fehlen eines weit verbreiteten Roboterdemonstrationsdatenformats war vielleicht das schädlichste strukturelle Problem im Jahr 2023. Forschungsgruppen speicherten Episoden in benutzerdefinierten HDF5-Schemata, proprietären Binärformaten oder lock strukturierten Dateidirektorien. Das LeRobot-Projekt bei Hugging Face war in der frühen Entwicklung. Die praktische Konsequenz: Ein in einem Labor gesammeltes Datensatz konnte ohne erhebliche technische Anstrengungen nicht direkt in einem anderen Labor verwendet werden, auch wenn beide Labore ähnliche Hardware verwendeten.
Fernbetriebs-Hardware-Geschränkungen
Die im Jahr 2023 verfügbaren Teleoperationssysteme waren funktionell, aber teuer und ergonomisch anspruchsvoll. Leader-Follower-Arm-Systeme von Gello und ähnlichen Projekten kosten 5.000 bis 15.000 US-Dollar und erfordern erhebliche Expertise, um zu arbeiten. VR-basierte Teleoperation (mit Hilfe von Meta Quest oder ähnlichen Headsets) bot einen niedrigeren Einstiegspunkt, führte jedoch Latenz- und Kartierungsprobleme ein, die die Datenqualität für feine Manipulationsarbeiten abzerrten.
Die Maßstabspflicht
Trotz dieser Einschränkungen wurden in 2023 die ersten Versuche unternommen, Daten zu sammeln. Die Zusammenarbeit mit Google RT-X, die 21 Forschungseinrichtungen umfasste, sammelte den damals größten Datensatz von mehreren Körperroboter: etwa 130.000 Episoden in 22 Robotertypen. Das Projekt zeigte sowohl das Potenzial des Daten- und Datenaustauschs zwischen verschiedenen Einrichtungen als auch die enormen Koordinierungskosten, die erforderlich sind, um dies zu erreichen.
Kosten/Stunde der Datenerhebung ($)
Quelle: RCSV Research, Marktplatzdaten des Betreibers
Kapitel 4
KI und Lernmethoden
Die KI-Landschaft für Robotik im Jahr 2023 wurde von Verstärkung des Lernens dominiert, aber von einer Frage heimgesucht: Was kommt als nächstes? Die Antwort kam im Oktober mit Google DeepMind's RT-2 Papier, das bewies, dass große Modelle in der Vision-Language direkt an die Robotertagsführung angepasst werden könnten. 2023 waren die Werkzeuge, die tatsächlich eingesetzt wurden, älter, bewährter und weniger glamourös.
Erstärktes Lernen: Noch König
Das Verstärkungssystem für das Lernen von Roboter im Jahr 2023 betrug 72%. Die Dominanz lag in zwei Bereichen: Lokomotion (wo sich RL eindeutig überlegen gegenüber Beinroboter erwiesen hatte) und strukturierte Manipulation (wo Aufgabenlöhne klar definiert werden konnten). Unternehmen wie Agility Robotics, Boston Dynamics und Unitree verwendeten RL-trained-Politiken als Grundlage ihrer Lokomotionscontroller.
Die Grenze war ebenso klar: RL kämpfte mit langen, kontaktreichen Manipulationsarbeiten in unstrukturierten Umgebungen. Die Ausbildung einer Politik, ein Handtuch zu falten, ein Sandwich zu zubereiten oder eine Lebensmitteltasche allein über RL zu packen, blieb außerordentlich schwierig, was entweder massive Simulationskampagnen oder Belohnungstechnik erforderte, so komplex, dass die Ingenieurleistung die Projektzeitlinie dominierte.
Nachbilden: Der aufsteigende Gegner
Im Imitierungslernen (IL) machten in 2023 22% der Einsätze aus und wuchsen rasch. Der Katalysator war eine Reihe von akademischen Ergebnissen, die bewiesen, dass IL mit überraschend bescheidenen Datensätzen zuverlässige Manipulationsleistung erzielen konnte. Das ACT-Papier von Tony Zhao und Kollegen von Stanford, das 2023 veröffentlicht wurde, zeigte, dass eine auf nur 50 Demonstrationen ausgebildete Transformator-basierte IL-Politik kontaktreiche, zweimanuale Manipulationsarbeiten erledigen könnte. Das Ergebnis erregte die Phantasie der angewandten Robotik-Community, da es darauf hindeutete, dass die Datenanforderungen für nützliche IL niedriger sein könnten als bisher angenommen.
Die praktische Anziehungskraft von IL war einfach: Anstatt eine Belohnung zu entwickeln und Milliarden von Simulationsepisoden zu laufen, konnte ein Team einige hundert Teleoperationsdemonstrationen sammeln und eine Politik direkt ausbilden. Die Kompromisse war die Verallgemeinerung
Das RT-2-Signal: Das RT-2-Papier von Google DeepMind (Oktober 2023) war das wichtigste Forschungsergebnis des Jahres. Indem RT-2 bewiesen wurde, dass ein 55B-Parameter-Vision-Language-Modell (PaLM-E) so fein abgestimmt werden konnte, dass Roboter-Aktionen aus natürlichen Sprachanweisungen ausgegeben werden konnten, etablierte RT-2 das Vision-Language-Action-Paradigma (VLA), das in den folgenden Jahren dominieren würde. 2023 war es ein Forschungsgegenstand, das auf TPU-Pods läuft.
Der Hybridansatz
Die übrigen 6% der Einsätze verwendeten hybride Methoden
Simulation: Notwendig, aber unzureichend
Physik-Simulation (vor allem über Isaac Gym, MuJoCo und PyBullet) blieb für die RL-Ausbildung im Jahr 2023 unerlässlich. Die Sim-Real-Lücken
Annahme der Ausbildungsprozesse 2023 (%)
Quelle: Jahresuntersuchung der Entwickler der RCSV, n=640
Kapitel 5
Verteidigung nach Vertikal
Die Roboterteilung im Jahr 2023 blieb stark in traditionellen industriellen vertikalen Bereichen konzentriert. Die Automobil- und Elektronikindustrie belief sich zusammen auf 65% aller kommerziellen Roboterteilungszahl nach Volumen. Die Logistik war die drittgrößte vertikale und am schnellsten wachsende, was den anhaltenden E-Commerce-Boom und die anhaltenden Lagerarbeitsknappheit widerspiegelt. Die langen Schwanz von vertikalen Unternehmen
Automobil: Die Ankervertikale
Die Automobilherstellung machte 2018 38% der weltweiten Robotern in Betrieb. Dies ist nicht neu. Die traditionellen Schweiß- und Malanwendungen blieben die Basis, aber Flexibilität im Karosseriumsbereich (schnelle Umbau für EV-Plattformen), Batteriepackmontage und Qualitätsprüfung wurden als am schnellsten wachsende Teilsegmente aufgetaucht.
Elektronikherstellung
Die elektronische Produktion war für 27% der Einsätze verantwortlich, die durch Halbleiterherstellung, PCB-Versammlung und Endmontage der Verbraucherelektronik getrieben wurden. Die Präzisionsanforderungen der Elektronikherstellung setzten weiterhin die Grenzen der Positionsgenauigkeit und der Kraftkontrolle ein. SCARA-Roboter und kleine sechsächsige Arme dominierten diese vertikal, mit durchschnittlichen Zykluszeiten in Sekunden statt Minuten gemessen. Die derzeitige Chipknappheit und die zunehmenden Investitionen (CHIPS Act in den USA, EU Chips Act) trugen zu einer zunehmenden Nachfrage nach Automatisierung in neu gebauten Fabriken an.
Logistik: Wachstumsvertikal
Die Logistik und die Lagerhaltung machten 18% der Einrichtungen aus und wuchsen um 31% im Vergleich zum Vorjahr. Der Übergang von AMRs zu mobilen Manipulatoren (Basen mit Armen) begann, blieb jedoch in einem frühen Stadium: 2023 wurden weltweit weniger als 500 mobile Manipulatoren in logistischen Bereichen eingesetzt.
Erstgebende Vertikalen
Lebensmitteldienstleistungen, Gesundheitswesen und Landwirtschaft hatten jeweils weniger als 1.000 Roboter-Einheiten weltweit im Jahr 2023, aber sie ziehen unverhältnismäßig viel Investitionsinteresse an. Die Roboter im Gesundheitswesen beschränkten sich weitgehend auf chirurgische Systeme (Intuitive Surgical
Einführung nach Industrievertikal 2023
Quelle: RCSV Research, IFR
| Vertical | Share of Deployments | YoY Growth | Leading Form Factor |
|---|---|---|---|
| Automotive | 38% | +12% | 6-Axis Industrial Arm |
| Electronics | 27% | +15% | SCARA / Small 6-Axis |
| Logistics / Warehousing | 18% | +31% | AMR / Fixed Arm |
| Food / Pharma | 8% | +24% | Cobot / SCARA |
| Other | 9% | +18% | Mixed |
Kapitel 6
Investitionen & Kapital
Die Investitionslandschaft in Robotik im Jahr 2023 wurde durch ein einziges Wort definiert: Korrektur. Nach zwei Jahren historischer erhöhte Venture-Aktivität
Der Wechsel zum strategischen Kapital
Die wichtigste Veränderung in der Investitionslandschaft von 2023 war nicht die Menge des Kapitals, sondern seine Quelle. Finanzielle VCs, die den Spitzenwert von 2021
China: Regierungsgeführte Investitionen
China's Robotik-Investmentslandscape arbeitete auf unterschiedlicher Dynamik. Während private VC-Investitionen in chinesische Robotikunternehmen die globale Korrektur folgten, kompensierten staatlich unterstützte Fonds und kommunalen Investitionsprogramme den Rückgang teilweise. Shenzhen, Shanghai und Peking behielten jeweils dedizierte Robotik-Investitionsfonds, die weiterhin Kapital durch die Korrektur bereitstellten. Das Ergebnis: Chinesische Robotikunternehmen haben 2023 schätzungsweise 1,2 Milliarden Dollar gesammelt, ein bescheidener Rückgang von 1,5 Milliarden Dollar im Jahr 2022 aber weniger schwerwiegend als die Korrektur, die von US-amerikanischen und europäischen Unternehmen erfahren wurde.
Die Disziplin Dividende: Die Investitionskorrektur von 2023 war schmerzhaft für Unternehmen, die 2021
Bewertungskompression
Die Median-Pre-Money-Bewertungen für Robotikunternehmen in der Serie A fielen von 35 Millionen Dollar im Jahr 2022 auf 22 Millionen Dollar im Jahr 2023 - eine Kompression von 37%. Die Korrektur war am härtesten für Hardware-allein Unternehmen ohne eine klare Software- oder Datendifferenzierung Geschichte. Unternehmen, die einen Weg zu wiederkehrenden Einnahmen (durch Datendienste, Software-Abonnements oder Flottenmanagement) nachweisen konnten, behielten bei gleichwertigen Einnahmen eine Bewertung von 1,5
Global Robotics VC Investment (B)
Quelle: RCSV Research, PitchBook, Crunchbase
Kapitel 7
Durchbruchsprozesse für 2023
Jedes Jahr gibt es eine Handvoll Ereignisse, die sich im Nachhinein als Schwungpunkte erweisen. 2023 gab es fünf, die am wichtigsten waren.
RT-2: Das VLA-Paradigma entsteht (Google DeepMind, Oktober 2023)
RT-2 (Robotic Transformer 2) zeigte, dass ein großes Modell mit Vision-Language
2. ACT: Effizientes Imitationslernen (Stanford, 2023)
Das Action Chunking with Transformers-Papier von Tony Zhao und Kollegen zeigte, dass eine relativ einfache Transformatorarchitektur, die auf nur 50 Teleoperationsdemonstrationen ausgebildet wurde, kontaktreiche, zweimanuale Manipulationen durchführen konnte
3. Agility Digit Eintrag Amazon (Oktober 2023)
Agility Robotics gab bekannt, dass sein Digit humanoid Roboter in Amazon-Fulfillment-Zentren für Tote-Moving-Tasks getestet wurde. Während der Einsatz ein strukturierter Pilot war (nicht ein kommerzieller Verkauf), stellte er das erste Mal dar, dass ein humanoid Roboter von einem Fortune 500-Unternehmen in eine echte kommerzielle Logistikumgebung platziert wurde. Das Signal war klar: Die größten Unternehmen der Welt bewerteten humanoide Formfaktoren für echte Arbeit, nicht nur für Demonstrationen.
4. Boston Dynamics Atlas: Der elektrische Übergang
Boston Dynamics verbrachte einen Großteil des Jahres 2023 damit, seine Atlas-Plattform von der hydraulischen zur voll elektrischen Aktivierung zu übertragen. Während der neue elektrische Atlas erst im April 2024 öffentlich bekannt gegeben wurde, stellte die im Jahr 2023 durchgeführte Ingenieurarbeit
5. Figur KI gegründet (2023)
Die Firma wurde 2023 mit dem ausdrücklichen Ziel gegründet, einen humanoiden Roboter für den allgemeinen Zweck für den kommerziellen Einsatz zu bauen. Die Gründung von Figure war nicht für ihr ursprüngliches Produkt (das in der frühen Entwicklung war) bedeutsam, sondern für das, was sie über den Kapitalmarkt über den Glauben an humanoide Roboter signalisierte: Selbst während der breiteren Korrektur konnten die besten Teams erhebliches Kapital für humanoide Programme sammeln.
** Das Muster:** Jeder dieser Durchbruchmomente teilt einen gemeinsamen Thread
Kapitel 8
Ausblick für 2024
Die Vorhersage von Robotik ist eine bescheidenen Arbeit. Die Ausgabe 2022 dieses Berichts überschätzte die Geschwindigkeit der humanoiden Kommerzialisierung und unterschätzte die Auswirkungen der Fundamentmodellforschung auf das angewandte Roboterlernen.
1. Die Dateninfrastruktur wird als eine bestimmte Kategorie auftreten
Die Kosten für die Datenerhebung von 520 USD/Stunde werden im Jahr 2024 sinken, angetrieben von günstigerer Teleoperationshardware (Leader-Follower-Systeme unter 3.000 USD), standardisierten Datenformaten (RLDS und LeRobot gewinnen Annahme) und den ersten kommerziellen Datenerhebungservice. Unternehmen, die eine Daten-Infrastruktur errichten, werden ein erhebliches Interesse an VCs gewinnen.
2. VLA-Modelle werden von der Forschung zur Dev-Vorsicht übergehen
Nach RT-2 erwarten wir mindestens zwei Open-Source-VLA-Modellveröffentlichungen im Jahr 2024, die mit interaktiven Geschwindigkeiten auf kommerziell verfügbaren GPUs laufen. Diese werden nicht produktionsfertig sein, aber sie werden für Forschungsteams und gut finanzierte Startups ausreichen, um VLA-basierte Bereitstellungsleitungen zu bauen.
3. Die Humanitäre Einsatzbereiche bleiben vorkommerziell
Trotz aggressiver öffentlicher Zeitpläne von mehreren humanoiden Unternehmen erwarten wir keine bedeutenden kommerziellen humanoiden Einsätze im Jahr 2024. Strukturenpiloten werden erweitert
4. Die VC-Investitionen werden stabilisiert
Wir erwarten, dass sich die globalen Investitionen in Robotik-VC im Jahr 2024 im Bereich von 4,5 bis 5,5 Milliarden US-Dollar stabilisieren werden, wobei sich die Mischung weiterhin auf strategische Investoren auswirkt. Das humanoide Segment wird einen unverhältnismäßigen Anteil an Kapital anziehen (wir schätzen 30 bis 40% des gesamten Robotik-VC), angetrieben von einer kleinen Anzahl sehr großer Runden von Unternehmen wie Figure AI, 1X Technologies und Apptronik.
5. China wird sich beschleunigen
Die Roboter-Ambitionen Chinas werden sich im Jahr 2024 verstärken, mit formalen Regierungsprogrammen wie Humaniden, kontinuierlicher Hardware-Kostenkompression und dem Aufkommen der chinesischen VLA-Forschung, die mit den westlichen Grenzlabors konkurriert.
Unser übergeordneter Blick auf 2024: 2024 wird das Jahr sein, in dem die Robotikindustrie von
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Robotern vorgestellte Formfaktormix (%)
Quelle: RCSV Research, IFR
Dieser Bericht zitieren
Roboterzentrum des Silicon Valley. (2023). _State of Robotics 2023: Jahresbericht über die globale Robotikindustrie._RCSV Research.
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