2024-2030年中国功能物流机器人行业市场深度分析及投资策略研究报告
功能物流机器人
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2024-2030年中国功能物流机器人行业市场深度分析及投资策略研究报告

发布时间:2024-07-27
¥ 9000 ¥12000
  • 1003821
  • 华经产业研究院
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《2024-2030年中国功能物流机器人行业市场深度分析及投资策略研究报告》由华经产业研究院研究团队精心研究编制,对功能物流机器人行业发展环境、市场运行现状进行了具体分析,还重点分析了行业竞争格局、重点企业的经营现状,结合功能物流机器人行业的发展轨迹和实践经验,对未来几年行业的发展趋向进行了专业的预判;为企业、科研、投资机构等单位投资决策、战略规划、产业研究提供重要参考。

本研究报告数据主要采用国家统计数据、海关总署、问卷调查数据、商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局,部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据,企业数据主要来自于国家统计局规模企业统计数据库及证券交易所等,价格数据主要来自于各类市场监测数据库。

报告目录

第一章物流机器人相关概述

1.1 机器人的概念及分类

1.1.1 机器人的基本定义

1.1.2 机器人的构成状况分析

1.1.3 机器人的发展特点

1.1.4 机器人能力的评价标准

1.2 机器人的分类状况分析

1.2.1 分类方法

1.2.2 工业机器人

1.2.3 服务机器人

1.2.4 特种机器人

1.3 物流机器人相关概述

1.3.1 物流机器人定义

1.3.2 物流机器人分类

1.4 物流机器人产业链

第二章2019-2023年全球机器人产业发展综合分析

2.1 2019-2023年全球机器人市场规模分析

2.1.1 机器人产值

2.1.2 工业机器人

2.1.3 服务机器人

2.1.4 特种机器人

2.2 全球机器人市场发展特征分析

2.2.1 工业机器人发展方向

2.2.2 服务机器人应用场景

2.2.3 特种机器人智能水平

2.3 全球机器人产品创新发展分析

第三章2019-2023年中国物流机器人行业运行环境

3.1 经济环境

3.1.1 宏观经济概况

3.1.2 工业运行状况分析

3.1.3 固定资产投资

3.1.4 数字经济驱动

3.2 政策环境

3.2.1 国家政策

3.2.2 产业发展规划

3.2.3 地方政策扶持

3.3 社会因素

3.3.1 消费转型升级

3.3.2 服务需求转变

3.4 产业环境

3.4.1 物流行业发展

3.4.2 物流创新发展思路

3.4.3 物流智慧化转型

第四章2019-2023年中国机器人产业发展综合分析

4.1 2019-2023年中国机器人产业发展现状分析

4.2 2019-2023年中国工业机器人发展分析

4.3 2019-2023年中国服务机器人发展分析

4.4 2019-2023年中国特种机器人发展分析

4.5 中国机器人产业区域集群发展水平

4.5.1 区域分布

4.5.2 长三角地区

4.5.3 珠三角地区

4.5.4 京津冀地区

4.5.5 东北地区

4.5.6 中部地区

4.5.7 西部地区

第五章2019-2023年中国物流机器人行业发展分析

5.1 2019-2023年中国物流机器人行业发展综述

5.1.1 市场发展现状分析

5.1.2 市场规模分析

5.1.3 市场需求分析

5.1.4 技术创新发展

5.2 物流机器人应用分析

5.2.1 物流环节 应用

5.2.2 驾驶运输应用

5.2.3 内陆物流应用

5.2.4 物流客服应用

5.2.5 码头场景应用

5.2.6 应用案例分析

5.3 中国物流机器人发展问题及建议

5.3.1 产品标准非常匮乏

5.3.2 差异化竞争

5.3.3 产品创新发展

第六章2019-2023年细分功能物流机器人发展综合分析

6.1 码垛机器人发展综述

6.1.1 市场发展现状分析

6.1.2 市场规模分析

6.1.3 码垛机器人分类

6.1.4 码垛机器人智能化

6.2 搬运机器人发展分析

6.2.1 发展现状分析

6.2.2 控制系统设计

6.2.3 市场需求分析

6.2.4 企业区域分布

6.3 分拣机器人发展综述

6.3.1 分拣机器人发展现状分析

6.3.2 分拣机器人技术应用

6.3.3 分拣机器人典型产品

第七章2019-2023年中国仓库机器人发展现状分析

7.1 仓库机器人——AGV

7.1.1 叉车AGV

7.1.2 搬运AGV

7.1.3 拣选AGV

7.1.4 分拣AGV

7.2 仓储机器人——货架穿梭车

7.2.1 优缺点分析

7.2.2 典型企业及产品

7.2.3 高速穿梭车定位技术

7.3 仓储机器人——协作机器人

7.3.1 协作机器人应用

7.3.2 固定机械手

7.3.3 AGV+机械手

7.3.4 移动协作机器人

7.3.5 并联机器人

第八章2019-2023年中国自动导航运输车(AGV)发展分析

8.1 2019-2023年中国AGV发展综述

8.1.1 AGV发展动因

8.1.2 AGV结构概况

8.1.3 AGV车型分类

8.1.4 市场销量分析

8.1.5 行业应用分析

8.1.6 企业竞争格局

8.2 AGV主要技术发展分析

8.2.1 核心技术

8.2.2 导航技术

8.2.3 车载控制系统

8.2.4 避障算法

8.3 AGV导航技术创新发展分析

8.3.1 AGV导航关键技术

8.3.2 主流导航方式及其特点

8.3.3 导航技术的创新与应用

8.3.4 AGV导航技术发展趋势预测分析

第九章2019-2023年中国物流无人配送机器人发展综合分析

9.1 无人配送发展综述

9.1.1 无人配送发展现状分析

9.1.2 无人配送研究进展

9.1.3 物流末端配送发展

9.2 无人车配送

9.2.1 无人驾驶关键技术

9.2.2 配送车技术安全措施

9.2.3 无人配送车发展

9.2.4 无人配送机器人产品

9.3 无人机配送

9.3.1 无人机配送SWOT分析

9.3.2 无人机配送可行性分析

9.3.3 无人机配送模式研究

9.3.4 无人机主要技术及机型

9.3.5 无人机配送成效分析

9.3.6 无人机配送推进策略

第十章中国物流机器人行业投融资综合分析

10.1 投资价值分析

10.1.1 投资热度

10.1.2 投资需求

10.1.3 投资风险

10.2 融资现状分析

10.2.1 融资规模分析

10.2.2 主要投资机构

10.2.3 融资轮次分布

10.2.4 产品融资占比

10.2.5 企业投融资状况分析

10.2.6 投资主体分析

第十一章中国物流机器人行业发展趋势分析及前景预测

11.1 物流机器人未来发展趋势预测分析

11.1.1 关键技术发展趋势预测分析

11.1.2 产业环境发展趋势预测分析

11.1.3 本土厂商发展趋势预测分析

11.1.4 应用场景发展趋势预测分析

11.2 2024-2030年中国物流机器人发展前景预测分析

11.2.1 2024-2030年中国物流机器人发展影响因素分析

11.2.2 2024-2030年中国物流机器人市场销量预测分析

11.2.3 2024-2030年中国AGV市场销量预测分析

11.2.4 2024-2030年中国搬运机器人市场销量预测分析

图表目录

图表根据应用场景的机器人主要分类

图表2023年全球机器人市场结构

图表2024-2030年全球工业机器人销售额及增长

图表2024-2030年全球服务机器人销售额及增长

图表2024-2030年全球特种机器人销售额及增长

图表2019-2023年国内生产总值增长速度(季度同比)

图表2023年中国固定资产投资(不含农户)同比增速

图表2023年固定资产投资(不含农户)主要数据

更多图表见正文……

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研究方法

报告研究基于研究团队收集的大量一手和二手信息,使用桌面研究与定量调查、定性分析相结合的方式,全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、产业链、竞争格局、进出口、经营特性、盈利能力和商业模式等。科学使用SCP模型、SWOT、PEST、回归分析、SPACE矩阵等研究模型与方法综合分析行业市场环境、产业政策、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等相关因素。根据各行业的发展轨迹及实践经验,对行业未来的发展趋势做出客观预判,助力企业商业决策。

数据来源

本公司数据来源主要是一手资料和二手资料相结合,本司建立了严格的数据清洗、加工和分析的内控体系,分析师采集信息后,严格按照公司评估方法论和信息规范的要求,并结合自身专业经验,对所获取的信息进行整理、筛选,最终通过综合统计、分析测算获得相关产业研究成果。

一手资料来源于我司调研部门对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据,采访对象涉及企业CEO、营销总监、高管、技术负责人、行业专家、产业链上下游企业、分销商、代理商、经销商、相关投资机构等。市场调研部分的一手信息来源为需要研究的对象终端消费群体。

二手资料来源主要包括全球范围相关行业新闻、公司年报、非盈利性组织、行业协会、政府机构、海关数据及第三方数据库等,根据具体行业,应用的二手信息来源具有一定的差异。二手信息渠道涉及SEC、公司年报、国家统计局、中国海关、WIND数据库、CEIC数据库、国研网、BvD ORBIS ASIA PACIFIC数据库、皮书数据库及中经专网、国家知识产权局等。

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