在AI等技术的驱动下，机器人产业向具身智能等方向快速发展，已成为多领域前沿技术的聚合枢纽、社会经济发展模式变革的推动力量、大国竞争的战略支点。但作为高度集成的复杂技术产业、前沿技术引领的新兴产业、算法驱动的智能产业，机器人产业也面临多方面创新挑战。创新集群是新兴产业应对挑战、实现健康有序发展的重要路径。研究发现，我国机器人特色小镇是政府和市场共建的机器人产业特色创新集群，近年来日益成为机器人产业发展的重要载体。分析机器人特色小镇的作用机理以及推进过程中面临的障碍，提出共性问题的优化建议，对促进以机器人为代表的新兴产业发展，加快培育新质生产力具有借鉴意义。

机器人产业自20世纪50年代诞生以来，经历了从传统工业机器人到服务机器人、再到智能机器人的演进。早期机器人主要应用于工业生产，极少具备感知和决策能力。近几年，机器人产业迎来重大变革，感知与控制设备取得突破，赋予机器人高精度操作能力；深度学习算法和垂直大模型深度整合，赋予机器人自主决策能力。在技术推动下，机器人的应用领域大幅拓展：工业应用持续深化，工业机器人持续向汽车制造、电子装配等场景渗透，例如物流领域的机器人通过智能分拣系统提升效率；服务能力快速提升，在医疗、养老及教育领域，机器人的服务能力显著提升，例如手术机器人实现微创操作精准化；特种与新兴应用领域加快探索，仿生四足机器人、深海作业机器人的发展推动行业向非结构化环境拓展。变革浪潮中，机器人产业也面临多方面创新挑战。

一是产业链上下游协同创新不够。机器人属于复杂系统产品，涉及机械结构、运动控制等多个高度耦合的技术领域，精密减速器、高性能伺服电机等核心零部件对产品性能具有重要影响。由于各零部件尚未发展到标准化、模块化的阶段，核心零部件与最终产品的互补性强、可替换性弱，由此形成垂直一体化的产业架构。整机企业作为架构的管理者，需要克服市场不确定性、信息不对称等问题，持续培育稳定且高度协作的产业链创新网络。但当前产业成熟度不足，产业链创新网络尚未建立，能够牵引核心零部件技术进步、带动产业技术突破的整机企业数量不足。

二是产学研跨主体创新合作薄弱。近年来深度学习等产业关键技术正处于探索和演化阶段，高度依赖基础研究的支撑，也由此带来基础研究成果向产业技术转化的挑战。基础研究的高风险、长周期等特征，与企业的创新能力和激励体系并不完全相容，高校和科研院所是基础研究的主要承担者。企业需要克服在创新目标、激励体系等方面与高校和科研院所的差异，构建跨类别创新主体合作的载体和环境，来强化高校和科研院所的基础研究对企业产品研发的支撑。

三是跨领域场景数据开发受阻。当前，机器人面向安保、家居等应用领域，以及在非结构化环境中，智能水平明显不足。数据是提升机器人智能水平的关键要素，且跨领域真实场景数据的作用更加突出。跨领域场景数据可形成机器人的技术泛化能力，快速提升智能水平。例如，搬运机器人积累的抓取数据，经迁移学习可赋能养老机器人持握餐具的精细操作。当前，场景数据的积累主要面临场景构建和数据流通等挑战：不同领域的场景存在物理环境、交互对象等差异，企业构建的训练场景领域相对单一，难以充分涵盖各类应用方向和多样化用户需求，无法充分促进迁移学习；部分敏感场景存在数据脱敏难度高、用户配合度低等现实障碍，制约数据积累。

四是终端应用消费市场开拓不畅。市场需求是支撑产业发展的强大力量，但机器人产业开拓市场过程中面临两方面挑战。首先，服务领域的需求信息难以获取。智能服务机器人等前沿产品研发过程中，缺乏历史数据支持决策，极易出现产品与潜在需求错位的情况。其次，市场教育有待进一步推进。颠覆性产品在获得市场广泛认可前，需要持续推进市场教育，逐步培育市场需求。机器人企业也需要在加快技术迭代的同时，大力推进市场教育和产品营销，提升消费者的认可度并激发潜在需求。但从整体层面看，智能服务机器人等前沿产品尚未被消费者充分了解和熟悉，制约其需求规模增长。

创新集群是地理空间上高度集聚的企业、科研机构、服务机构等主体，通过知识共享、技术协作和资源整合形成的网络化创新生态系统。培育发展创新集群是新兴产业应对创新挑战、实现健康有序发展的重要路径，主要通过三方面机制加快新兴产业创新突破：其一，专业分工与互补合作提升创新效率，产业链上下游企业通过集群缩短合作半径，公共研发试验平台减少重复投入，集群技术溢出促进技术流动；其二，多主体协同降低创新风险，集群环境有助于高校院所提供基础研究支撑，企业加速技术商业化，形成“科学研究-技术转化-产品应用”闭环；其三，制度环境保障可持续发展，集群可成为政府引导资源支持共性技术等竞争前技术的载体，集群内部互动形成的技术标准、知识产权协议和行业公约能规范竞争秩序，最终构建起兼具战略定力市场活力与的产业创新生态。

我国机器人特色小镇是以机器人产业为核心的特色创新集群，具备政府和市场协同推进，各类功能前瞻布局、同步建设，更短建设周期等特征。近年来，在《“十四五”机器人产业发展规划》《“机器人+”应用行动实施方案》等多项政策的指导下，各地政府也陆续出台机器人特色小镇的相关政策，先后吸纳了机器人产业链各环节的生产企业，布局建设了高校、科研院所等创新主体，适度超前部署了数字基础设施，配套了游览、体验等功能，使得一批机器人特色小镇具有创新集群、产学研合作载体、数据汇聚枢纽、供需对接平台等多重功能，在促进机器人产业创新发展方面发挥了独特和关键作用。

一是大力招商引才，快速形成产业链创新网络。多地出台措施推动产业链各环节企业向小镇集中，迅速形成规模效应。例如，萧山机器人特色小镇在2020年就通过招商推介会和帮扶政策，吸引企业落地；2025年九江机器人特色小镇设立产业引导基金，推动工业机器人、服务机器人等细分领域协同发展。通过地理临近，机器人特色小镇有效降低知识传递和技术扩散的成本，从而增强上下游企业之间的信息共享与合作意愿；通过建设共同的产业基础设施和创新支持系统，为上下游企业间的创新合作提供制度环境与组织支撑。

二是引入创新主体，增强基础研究对产业技术的支撑。我国机器人特色小镇大力引入高校、科研院所等创新主体，强化基础研究对产业技术的支撑能力。例如，萧山机器人特色小镇持续引进国家企业技术中心，建立院士工作站，集聚各类高层次人才。智谷小镇则依托中国机器人峰会等活动，引进电子新材料、智能装备等相关高层次创新主体和人才团队。机器人特色小镇通过促进企业、高校与科研机构共同组建产学研协作网络，增强组织之间的知识交互与技术转移，从而加强了基础研究与产业创新的衔接；通过完善创新平台、科技成果转化服务，逐步形成知识共享、资源整合、风险分担机制，提升基础研究成果向产业技术转化的速度和效率。

三是建设应用场景，探索场景数据治理机制。各地小镇持续搭建机器人的应用场景、完善数字基础设施，为场景数据收集与制度探索奠定基础。例如，九江机器人特色小镇所在的鄱阳湖生态科技城先后建立中国电信中部云计算大数据中心、鄱阳湖智算中心，为训练数据的收集和分析提供强大支持。机器人特色小镇开展场景数据的采集、交易和共享实践，不仅能形成数据采集的规模效应，更低成本、高效率地积累跨领域场景数据，也能加快探索场景数据治理机制，通过实践推进制度优化，在数据质量管理、隐私保护、确权与交易机制等方面探索经验。

四是构建展示平台，强化市场开拓和需求牵引。较多小镇积极构建供需对接渠道，促进供需两侧的信息流通。例如，萧山机器人特色小镇建设“机器人博展中心”，设有工业机器人、医疗机器人等多个展区，吸引游客进行互动体验。机器人特色小镇通过打造文旅功能，加快市场教育和消费信息搜集，通过形成合力培育市场需求，小镇内企业的共同营销与品牌建设等活动，能加速消费者对机器人的认知和接受，也能成为政府补贴或采购等政策的重要落点。同时，通过小镇丰富的资源形成开放式创新载体，吸引供应商、分销商、消费者参与共创，帮助企业快速获得用户反馈，降低产品失败风险。

近几年，全国机器人特色小镇建设显著加快，但调研发现，多地一味追求建设速度，忽视小镇的发展定位、建设质量和配套条件，对小镇的核心技术攻关效果、长期竞争优势的构建、区域差异化竞合格局的形成产生消极影响。

第一，功能定位不明确，削弱小镇技术攻关效果。各小镇定位清晰、分工明确，是推进技术攻关和形成区域互补格局的基础，但多个小镇缺乏功能定位的充分论证，造成重复建设、同质竞争。一是产业定位不清晰。当前我国在伺服电机、减速器、控制器等环节尚存技术短板，但国内小镇并未围绕短板环节进行合理分工和针对性攻关。多数小镇盲目招引，具备零部件研发能力的企业反而在各小镇落地整机制造的产线，未形成集中资源攻关技术短板的发展格局。二是产业链环节不高端。多数小镇大力布局工业机器人，服务机器人以简单产品为主，高端医疗、教育等领域产品的渗透率低，无法有效推动产业全面发展。

第二，过度追求短期成效，降低小镇建设质量。加强小镇的招引和质量管理，是小镇形成竞争优势、构建长期发展能力的前提。但多地小镇为加快企业入驻，盲目上马项目。一是空壳企业扎堆涌入，部分小镇入驻企业不少是空壳公司或代理商，实际的创新和生产环节并未迁入。二是低端环节重复建设，多地引入企业集中于焊接、码垛等低端环节，造成低端环节产能过剩。三是诱发“补贴导向型企业”。各地为吸引企业入驻而提供高额补贴，引致部分企业将获取补贴作为发展目标，产品研发与市场需求脱节。

第三，高端要素配套不足，削弱小镇长期发展潜力。长三角、珠三角等区域资金、人才、研究机构等资源充沛，能为小镇发展提供长期支撑。但部分地方缺乏相关基础，跟风推进小镇建设，不仅难以有效助力内部企业发展，也使小镇难以有效驱动地区经济增长。一是耐心资本不足，部分地区金融机构对长期项目的支持机制尚不完善，市场资金难以充分支撑技术深耕。二是复合型人才稀缺，多地同步推进小镇建设，加大了欠发达地区的人才引进难度。三是高水平研究机构较少，部分城市本身缺乏研究机构，叠加入驻企业以低端制造为主，造成小镇创新能力不足。

建设机器人特色小镇是促进机器人产业链创新协同，构建长期竞争优势的重要举措；是加快机器人产业关键要素集聚，形成产业发展合力的有力手段；是推动各地区差异化和互补化发展，规避同质化竞争的有效途径。但当前我国特色小镇建设过程中出现的问题与挑战，削弱了创新资源配置效率、制约了产业创新合力的形成。面对上述问题，建议从以下几个方面着手，针对性破除发展障碍，进一步提升机器人特色小镇的发展质量，强化对机器人产业创新的促进作用。

第一，强化顶层设计，加快突破结构性瓶颈。一是建立国家层面机器人产业地图数据库，引导各小镇结合资源禀赋，制定差异化发展策略，避免重复建设。二是引导推动小镇开展专项攻关，支持有条件的小镇组建创新联合体，面向伺服电机、减速器等重点领域，集中突破技术难题。三是加快构建服务机器人消费场景，引导小镇与医院、学校等机构共建应用示范场景，提供需求激励，加大对通过市场验证产品的支持。

第二，加强质量管理，扭转短期主义发展倾向。一是鼓励小镇对入驻企业进行动态评估，完善准入与淘汰机制，对焊接、码垛等低端过剩产能实行项目审批负面清单。二是优化小镇的补贴与激励机制，加大对企业研发投入的支持力度，推广“产业基金+社会资本”联合投资模式，引导资本投向医疗手术机器人等长周期领域。三是鼓励小镇建立“技术-场景-数据”反馈机制，通过搭建机器人公共测试平台，提供真实场景数据采集、故障模拟等服务，降低企业技术创新成本，强化长期发展信心。

第三，弥补要素短板，构建区域协同创新生态。一是鼓励各小镇探索创新资源互补机制，鼓励长三角、珠三角科研机构在中西部设立分中心，支持中西部小镇通过“飞地经济”在东部建立研发中心。二是优化人才“引育用留”体系，鼓励高校加大复合型人才培养力度，允许符合条件的小镇进行人才政策先行先试。三是构建“耐心资本+技术孵化”支持体系，鼓励各地设立机器人产业长期投资基金，鼓励银行加大对知识产权质押融资等方面的支持，强化技术创新的资金支撑。

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