中美在機器人學(xué)科領(lǐng)域，競爭格局如何？

自第一臺機器人問世以來，人類對機器人的想象和落地從未停止。

過去十年，全球機器人技術(shù)飛速發(fā)展。視覺傳感、語音交互、導(dǎo)航定位等技術(shù)的創(chuàng)新突破，賦予了機器人更高的感知能力；運動系統(tǒng)算法優(yōu)化，使機器人運動更靈活高效；而隨著深度學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)的的更新迭代，機器人的自主決策和控制能力達(dá)到新高度，真正成為新時代“智能化”的代名詞。

科技與產(chǎn)業(yè)的雙輪驅(qū)動下，機器人浪潮滾滾而來。根據(jù)國際機器人聯(lián)合會(IFR)發(fā)布的《2023世界機器人報告》，當(dāng)前全球工廠安裝的工業(yè)機器人數(shù)量為553,052臺，智能化、專業(yè)化的機器人正大規(guī)模走進企業(yè)，走進家庭，賦能生產(chǎn)，助力生活。

作為機器人兩大生產(chǎn)與消費大國，中美激烈角逐全球機器人產(chǎn)業(yè)主導(dǎo)權(quán)的同時，在機器人學(xué)科這個全球競逐的大賽場，中美也展開全面bbttle。

近日，清華大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)系教授唐杰領(lǐng)導(dǎo)的AMiner團隊，發(fā)布了一項最新報告——《2023AMiner機器人學(xué)科期刊洞察報告》，從期刊基本情況、近20年研究浪潮、中美競逐、以及學(xué)科研究焦點等多個維度，揭示了機器人學(xué)科的研究歷史、新面貌和重要發(fā)展趨勢。

01 近20年間機器人學(xué)科發(fā)文量暴增6倍

SCIE的Robotics學(xué)科一區(qū)共計7個期刊。

截至2023年上半年，AMiner共計收錄了7個期刊相關(guān)論文數(shù)量達(dá)10104篇，涉及全球85個國家的1350個機構(gòu)和7241名一作學(xué)者。

在過去的20年里，機器人學(xué)科的研究發(fā)展迅猛，發(fā)表論文數(shù)量增加了近6倍。

02 美國主導(dǎo)，中國崛起為第二主要力量

從期刊論文數(shù)量的變遷，可以看到近20年來，機器人學(xué)科領(lǐng)城的研究發(fā)展如同一股洶涌的浪潮，回顧2003年，兩個期刊共計有128篇機器人學(xué)科論文發(fā)表，僅一年后，隨著《IEEETransactionsonRobotics》的創(chuàng)刊，論文數(shù)量急劇增加了89.1%，標(biāo)志著機器人學(xué)科領(lǐng)域逐漸壯大的開端。

在此后的近20年中，機器人相關(guān)期刊從3個期刊逐步增加至7個期刊，刊登論文數(shù)量整體呈上漲趨勢，2022年刊登的論文數(shù)量達(dá)到了2003年的將近6倍，代表著該學(xué)科領(lǐng)域的研究持續(xù)蓬勃發(fā)展。

與此同時，近年來新創(chuàng)刊的期刊也為該學(xué)科的研究者提供了更多專業(yè)化、多樣化的機會。

誰占據(jù)機器人學(xué)科領(lǐng)域的主導(dǎo)地位?

從一作學(xué)者和機構(gòu)分布的角度看，美國占據(jù)該學(xué)科研究的主導(dǎo)地位，擁有2035個一作研究學(xué)者以及308個研究機構(gòu)，體現(xiàn)了其在該領(lǐng)域的高活躍度以及多樣性。

而中國的機器人學(xué)科研究也呈現(xiàn)強勁的發(fā)展趨勢，擁有803個一作研究學(xué)者、180個研究機構(gòu)，位列第二。

與此同時，歐洲、加拿大、日本等地區(qū)也對機器人學(xué)科有持續(xù)學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)。

機器人學(xué)科20年變遷與新格局

近20年來，中美兩國在機器人學(xué)科領(lǐng)域的一作研究學(xué)者及其研究機構(gòu)數(shù)量呈現(xiàn)出不同的變化軌跡，這反映了兩國在該領(lǐng)域的演進和領(lǐng)先地位追逐與轉(zhuǎn)變。

2003年到2004年，中國的一作學(xué)者和機構(gòu)數(shù)量都增長迅速，年環(huán)比增長率分別高達(dá)250%和150%同時美國也有顯著增長，增長率分別為157%和78%。

根據(jù)上述報告分析，這一時期，機器人學(xué)科領(lǐng)域迎來了逐漸壯大的開端，隨著論文刊登篇數(shù)增多，一作學(xué)者數(shù)量大幅增加，機構(gòu)數(shù)量迅速擴大。隨著時間的推移，美國的一作學(xué)者和機構(gòu)數(shù)量增長趨勢相對穩(wěn)定，而中國則在2015年之后再次迎來了高速增長。

2015到2022的八年間，中國在SCIE的Robotics學(xué)科一區(qū)期刊發(fā)表過論文的一作學(xué)者從20位增長到129位，增長545%，機構(gòu)數(shù)量從18個增長到64個，增長256%，在2022年一作學(xué)者數(shù)量和研究機構(gòu)數(shù)量同時超越美國，標(biāo)志著中國在機器人學(xué)科領(lǐng)域的迅速崛起，擁有不可忽視的顯著地位。

機器人學(xué)科領(lǐng)袖學(xué)者和頂尖機構(gòu)的對決

在中國機器人學(xué)科領(lǐng)域上，上海交通大學(xué)以84篇發(fā)表的論文數(shù)量位列榜首，成為中國機器人學(xué)科領(lǐng)域的領(lǐng)軍機構(gòu)。清華大學(xué)、華中科技大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)、等大學(xué)也在該領(lǐng)域取得顯著成就，發(fā)表數(shù)量在50篇以上。

同時數(shù)據(jù)顯示，一作學(xué)者中如LiangDing、YongkuiLiu等在中國機器人學(xué)科領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用，其研究貢獻(xiàn)不可忽視。

美國相關(guān)機構(gòu)中，卡耐基梅隆大學(xué)以228篇發(fā)表的論文數(shù)量遙遙領(lǐng)先，成為美國機器人學(xué)科的研究翹楚。麻省理工學(xué)院、美國陸軍、斯坦福大學(xué)等知名機構(gòu)也在機器人研究領(lǐng)域具有顯著影響力，發(fā)表數(shù)量在100篇以上。同時數(shù)據(jù)顯示，一作學(xué)者中如RobinR.Murphy、HangiZhuang等在美國機器人學(xué)科領(lǐng)域擁有廣泛的研究影響力。

同時，從中美研究一作學(xué)者和研究機構(gòu)的發(fā)文量關(guān)系來看，雖然卡內(nèi)基梅隆大學(xué)在機器人領(lǐng)域發(fā)文量最高，但值得注意的是，Top一作學(xué)者中僅一位一作學(xué)者來自該校，且排名靠后。這表明了該校研究成果分布相對較廣，而非集中在個別學(xué)者上。

相比之下，中國的上海交通大學(xué)在機器人學(xué)科領(lǐng)域有顯著地位，不僅在機構(gòu)發(fā)文量上表現(xiàn)出色，還有多位學(xué)者位列Top一作學(xué)者名單中，這顯示了該校在機器人研究領(lǐng)域的學(xué)者相對集中。

數(shù)據(jù)表明，中美兩國在機器人學(xué)科領(lǐng)域的研究水平保持著國際競爭力，為該領(lǐng)域的發(fā)展提供了堅實的基礎(chǔ)和不竭的動力。

這種合作與競爭的生態(tài)體系將進一步推動機器人技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)用。

03 機器人學(xué)科焦點

數(shù)據(jù)顯示，2022年到2023年上半年，機器人學(xué)科中美兩國的研究焦點存在一定差異。

中國在深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)、數(shù)字李生和云制造等領(lǐng)域的持續(xù)研究興趣。除此之外，"SoftGripper"和“VariableStiffness"等關(guān)鍵詞也備受關(guān)注，反映了中國對軟抓手和可變剛度的深入探索。

與中國不同，美國除去"Robots"這種大領(lǐng)域詞匯，其他關(guān)鍵詞如"Multi-RobotSystems"等受到了廣泛研究關(guān)。注這表明美國在2022年至2023年上半年機器人學(xué)科的研究領(lǐng)域集中在安全碰撞避免、機器人感知系統(tǒng)多機器人系統(tǒng)和路徑規(guī)劃等領(lǐng)域。

值得注意的是，中美雙方近年都在研究機器人運動學(xué)。

躍升與暗淡：機器人學(xué)科研究焦點的20年演變

近20年來機器人學(xué)科的關(guān)鍵詞使用經(jīng)歷了顯著的變化，展示出了機器人學(xué)科研究焦點的重大演變。

首先，在Top10逐漸消失的關(guān)鍵詞中，如MobileRobots移動機器人、ControlSystems控制系統(tǒng)、OrbitalRobotics軌道機器人等，它們曾是研究熱點，但在過去十年中詞頻逐漸下降，甚至消失。

這種現(xiàn)象可能反映了機器人學(xué)科研究技術(shù)的成熟和研究方向的重要推進，過去研究著重于移動機器人、控制系統(tǒng)、穩(wěn)定性等方面。

但在近十年爆發(fā)的關(guān)鍵詞，如AerialRobotics空中機器人、Dynamics動力學(xué)、DeepLearning深度學(xué)習(xí)、Human-Robotinteraction人機交互中，可以明顯看到研究方向已向更前沿的領(lǐng)域邁進，這種轉(zhuǎn)變反映了學(xué)科的不斷發(fā)展與進步、也體現(xiàn)了新興技術(shù)和概念的興起。