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 産業用ロボットの世界市場 2026-2046年The Global Industrial Robots Market 2026-2046 産業用ロボット市場は劇的な変貌を遂げ、ケージに囲まれた単純な機械から、従来の産業用ロボット、協働ロボット（コボット）、ヒューマノイドロボット、インテリジェントモバイルシステムを... もっと見る
サマリー
産業用ロボット市場は劇的な変貌を遂げ、ケージに囲まれた単純な機械から、従来の産業用ロボット、協働ロボット（コボット）、ヒューマノイドロボット、インテリジェントモバイルシステムを含む洗練されたエコシステムへと進化している。このような状況の拡大は、多様な産業アプリケーションにおいて、人間の作業者と高度なロボット技術をシームレスに統合する、柔軟で適応力のあるオートメーションへの製造業のシフトを反映している。今日の産業用ロボット市場は複数のカテゴリーにまたがっており、それぞれが特定の製造ニーズに対応している。従来型の産業用ロボットは、自動車溶接や電子機器組み立てのような大量生産で高精度のアプリケーションを支配し続けている。しかし、協働ロボットは、保護バリアなしで人間のオペレーターと一緒に安全に作業できるように設計され、ゲームを変えるセグメントとして台頭してきました。これらのコボットは、高度な力制限技術、速度監視システム、迅速な配備と再構成を可能にする直感的なプログラミング・インターフェースを特徴としています。
ヒューマノイドロボットは、市場で最も野心的なフロンティアであり、複雑な製造作業に人間のような器用さと機動性を提供する。ボストン・ダイナミクス、フィギュアAI、アジリティ・ロボティクスなどの企業は、標準的な産業環境を移動し、多様な物体を操作し、多段階の組立工程を実行できる二足歩行ヒューマノイド・システムを開拓している。これらのシステムは、従来の固定ベースロボットでは複雑すぎる作業をこなしながら、労働力不足に対処することが期待されている。
自律移動ロボット（AMR）と移動マニピュレーターは、機動性と操作能力を兼ね備え、変化する生産レイアウトに適応できる柔軟な自動化ソリューションを生み出します。これらのシステムは、高度なSLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技術、LiDARセンサー、AIを搭載したナビゲーションを活用し、人間の作業者とともにダイナミックな環境で安全に動作します。
技術の融合とAIの統合 人工知能の統合は、産業用ロボットの能力を根本的に変えました。最新のシステムには、リアルタイムの品質検査、物体認識、適応型組み立てのためのコンピューター・ビジョンが組み込まれています。機械学習アルゴリズムは、ロボットが継続的にパフォーマンスを最適化することを可能にし、生産変動から学習し、時間の経過とともに精度を向上させる。マルチモーダルAIシステムは、視覚、力覚、音声処理を組み合わせることで、高度な意思決定が可能なロボットを実現する。
エッジコンピューティングは、ロボットがセンサーデータをローカルで分析し、状況の変化に即座に対応できるようにするリアルタイム処理に不可欠となっている。この機能は、人間の存在や予期せぬ障害物に即座に対応することが安全上要求される共同作業アプリケーションにおいて特に重要です。高度なセンサー・フュージョンは、カメラ、LiDAR、力センサー、近接センサーからのデータを組み合わせて、包括的な環境認識を実現します。
自動車産業は依然として産業用ロボットを最も多く導入しており、最終組立作業にはコボット、複雑な配線や内装部品の取り付けにはヒューマノイドロボットの導入が進んでいる。エレクトロニクス製造業では、繊細な部品のハンドリングやテスト工程に協働ロボットが採用され、ヒューマノイドシステムは人間のような器用さが要求されるスマートフォンやタブレットの組み立てに有望視されている。食品・飲料加工では、包装、品質検査、マテリアルハンドリングに高度なロボットの活用が進んでいる。協働ロボットは、柔軟性と簡単な清掃が不可欠な食品調理や包装の用途に優れている。医薬品製造では、無菌ハンドリング、精密な分注、医療機器の複雑な組み立てにこうした技術が採用されている。
労働力不足は引き続き市場成長の原動力となっており、特に人型ロボットは、航空宇宙や造船などの産業における熟練労働力の不足を解消するのに適している。先進国では労働人口の高齢化が進んでおり、経験豊富な作業員が監督や品質管理に専念する一方で、ロボットが肉体的に負荷のかかる作業を行う機会が生まれている。
アジア太平洋地域は世界的な導入の先頭を走っており、中国は製造業全体で野心的な自動化構想を実施している。ホンダやトヨタのような日本企業は、製造業におけるヒューマノイド・ロボット・アプリケーションのパイオニアであり、韓国企業は電子機器生産用の協働ロボットに注力している。欧州のメーカーは、特に自動車や精密製造において、協働システムと持続可能な自動化技術を重視している。北米での採用は、航空宇宙、医療機器製造、ハイテク産業における高度なアプリケーションに重点を置いている。この地域では、製造業の再上場が重視されており、低コストの海外生産に対抗できる高度な自動化システムの機会が創出されている。
産業用ロボット市場は、ますますインテリジェントで適応性の高いシステムへと移行しつつある。ロボット・アズ・ア・サービス（RaaS）モデルは、特に中小企業の参入障壁を低くするために台頭してきている。こうしたサブスクリプション・ベースのアプローチは、多額の設備投資をすることなく高度なロボット技術へのアクセスを提供する。
スウォーム・ロボティクスは、複数のロボットが協調して複雑な作業を遂行する新たなトレンドであり、特に大規模な製造や物流業務で重宝される。デジタル・ツイン技術の統合により、物理的な配備の前に、ロボットシステムの仮想テストと最適化が可能になる。
人工知能が進歩し続けるにつれ、ロボットの種類による区別は曖昧になり、システムはより多用途で多様なタスクに対応できるようになるだろう。将来の産業用ロボット市場は、人間の介入を最小限に抑えながら新しい製品、プロセス、環境に適応できる、ますます自律的なシステムを特徴とするようになり、製造業のオペレーションのパラダイムを根本的に再構築すると同時に、人間とロボットのコラボレーションに新たな機会を生み出すことになるだろう。
産業用ロボットの世界市場 2026-2046」は、産業用ロボットのエコシステムを詳細に分析し、従来の産業用ロボット、協働ロボット（コボット）、ヒューマノイドロボット、自律移動ロボット（AMR）、そして世界中の産業で製造業を再構築しつつある新たなロボット技術を網羅しています。
レポート内容は以下の通りです：
市場セグメンテーションと収益分析：
テクノロジー展望 ＆ イノベーション動向：
コンポーネント分析＆サポートシステム：
産業アプリケーションとエンドユーザー分析
新興技術＆将来動向：
技術的・実装的課題：
規制状況の分析：
目次1 要約 31
1.1 市場概要と規模 31
1.2 ロボットの分類 32
1.3 産業用ロボットの市場動向 33
1.4 グローバル市場予測 36
1.4.1 数量 36
1.4.2 売上高 38
1.5 主要な推進要因と制約要因 40
1.6 技術動向 41
1.6.1 効率向上ための自動化 41
1.6.1.1 製造におけるロボット密度（2020-2024年） 41
1.6.1.2 ロボットユーザーの成長 （2020-2024年） 42
1.6.2 ヒューマノイドロボット 43
1.6.3 協働ロボット（コボット） 46
1.6.4 物理的、分析的、生成型AI 50
1.6.5 ロボティクス進化のタイムライン 51
1.6.6 持続可能性とエネルギー消費 51
1.6.7 労働力不足の対応 52
1.6.8 センシング技術における主要な新興移行 52
1.7 産業の融合 55
1.7.1 モバイルロボット対固定自動化 55
1.7.2 ロボット・アズ・ア・サービス（RaaS）ビジネスモデル 56
1.7.3 産業5.0 - 変革的なビジョン 56
1.7.4 協働ロボットが産業5.0を牽引 57
1.7.5 パラメーター比較 - 荷重対速度 57
1.8 競争環境 58
1.8.1 グローバルな競争環境 58
1.8.2 ロボットの種類別主要企業 59
1.8.3 主要な産業用ロボットメーカー 60
1.8.4 サービスロボット専門企業 60
1.8.5 コボットメーカー 61
1.8.6 AIロボティクス企業 61
1.8.7 センサーおよびコンポーネント開発企業 62
1.8.8 エンドエフェクター供給企業 62
1.8.9 ヒューマノイドロボット開発企業 63
1.9 投資動向 63
1.9.1 過去の資金調達動向 63
1.9.2 最近の投資動向 65
1.9.3 ロボティクススタートアップへのベンチャーキャピタル資金調達 66
2 序論 67
2.1 先進ロボティクスの定義 67
2.1.1 主要用語の定義 67
2.1.2 ロボットの種類分類 68
2.1.3 ロボットとは何か？ 70
2.1.3.1 産業用ロボット 70
2.1.3.2 サービスロボット 70
2.1.3.3 協働ロボット 71
2.1.3.4 移動ロボット 72
2.1.3.5 ヒューマノイドロボット 72
2.1.4 なぜロボットか？ 73
2.1.4.1 生産性向上 73
2.1.4.2 労働力不足の解決策 73
2.1.4.3 安全性の向上 74
2.1.4.4 品質と精度の要件 74
2.2 産業用ロボット 75
2.3 伝統的ロボットから先進的ロボットへの進化 76
2.3.1 歴史的概要と進化 76
2.3.2 2025年のロボティクスの現状 76
2.3.3 ロボット導入の3段階 77
2.3.4 産業用からサービス用ロボットへの進化 78
2.4 主要な基盤技術 79
2.4.1 人工知能と機械学習 79
2.4.1.1 人工知能とは何か？ 80
2.4.1.1.1 ロボティクスにおける主要なAI手法 80
2.4.1.2 ディープラーニングアプローチ 82
2.4.1.3 ロボティクスにおける畳み込み神経ネットワーク 83
2.4.2 コンピュータビジョン 84
2.4.2.1 画像認識技術 85
2.4.2.2 物体検出と追跡 85
2.4.2.3 シーン理解 86
2.4.3 センサー融合 87
2.4.3.1 多センサー統合 87
2.4.3.2 センサー融合のためのデータ処理 88
2.4.4 先進材料 89
2.4.4.1 金属 91
2.4.4.2 プラスチックとポリマー 92
2.4.4.3 複合材料 93
2.4.4.4 エラストマー 94
2.4.4.5 スマート材料 96
2.4.4.6 テキスタイル 97
2.4.4.7 セラミックス 99
2.4.4.8 生体材料 100
2.4.4.9 ナノ材料 103
2.4.4.10 コーティング 105
2.4.4.10.1 自己修復コーティング 107
2.4.4.10.2 導電性コーティング 107
2.4.4.11 柔軟で柔らかい材料 108
2.4.5 エッジコンピューティング 109
2.4.5.1 ローカル処理とクラウドコンピューティング 110
2.4.5.2 リアルタイム意思決定 111
2.4.6 SLAM - 同時定位とマッピング 111
2.4.6.1 LiDAR SLAM 112
2.4.6.2 視覚SLAM (vSLAM) 113
2.4.6.3 ハイブリッドSLAMアプローチ 113
2.4.7 物体検出用の典型的なセンサー 114
2.4.7.1 カメラベースの検出 115
2.4.7.2 LiDARベースの検出 117
2.4.7.3 レダーシステム 118
2.4.7.4 超音波センサー 120
2.4.7.5 赤外線および熱センサー 122
2.5 技術成熟度評価 124
2.5.1 技術成熟度レベル（TRL） 124
2.5.2 業界別のロードマップと成熟度分析 127
2.5.3 応用分野別の技術成熟度レベル 130
2.6 規格と規制 134
2.6.1 安全要件 - 5つの主要なタイプ 134
2.6.1.1 電力と力制限 134
2.6.1.2 速度と分離監視 134
2.6.1.3 手動ガイド 134
2.6.1.4 安全監視停止 135
2.6.1.5 ソフトインパクト設計 135
2.6.2 地域別安全基準 136
2.6.2.1 欧州基準 136
2.6.2.2 アジア基準 137
2.6.3 グローバルな規制環境 137
2.6.3.1 自動運転を規制する当局 137
2.6.3.2 配送ロボットとドローンの規制 138
2.6.3.3 産業用ロボットの規制 139
2.6.3.4 データプライバシーとセキュリティ規制 140
2.6.3.5 規制の地域差 141
2.6.3.6 データセキュリティ要件 142
3 グローバル市場分析 144
3.1 市場セグメンテーション 144
3.1.1 ロボットの種類別 144
3.1.1.1 産業用ロボット 144
3.1.1.1.1 台数 144
3.1.1.1.2 売上高 144
3.1.1.2 協働ロボット（コボット） 145
3.1.1.2.1 売上高別 145
3.1.1.2.2 荷重容量別 145
3.1.1.2.3 自由度別 146
3.1.1.2.4 エンドエフェクタタイプ別 146
3.1.1.3 ヒューマノイドロボット 147
3.1.1.3.1 タイプ別（フルサイズ、中型、小型） 147
3.1.1.3.2 用途別 148
3.1.1.4 モバイルロボット 148
3.1.1.4.1 自動移動ロボット（AMR） 149
3.1.1.4.2 自動誘導車両（AGV） 149
3.1.1.4.3 グリッドベース自動誘導カート（AGC） 150
3.1.1.4.4 移動式ピッキングロボット 150
3.1.1.4.5 移動式マニピュレーター 151
3.1.1.4.6 最終マイル配送ロボット 151
3.1.1.4.7 重量級L4自律型トラック 152
3.1.2 技術別 152
3.1.2.1 ナビゲーションとマッピング 152
3.1.2.2 物体認識と追跡 153
3.1.2.3 エンドエフェクタと操作 153
3.1.2.4 人間とロボットの相互作用 154
3.1.2.5 人工知能 154
3.1.3 構成要素別 155
3.1.3.1 ハードウェア 155
3.1.3.1.1 センサー 155
3.1.3.1.2 アクチュエーター 156
3.1.3.1.3 電源システム 156
3.1.3.1.4 制御システム 157
3.1.3.1.5 エンドエフェクター 158
3.1.3.2 ソフトウェア 159
3.1.3.2.1 制御ソフトウェア 159
3.1.3.2.2 知覚ソフトウェア 159
3.1.3.2.3 ヒューマン・マシン・インターフェース 160
3.1.3.3 サービス 161
3.1.3.3.1 設置と統合 161
3.1.3.3.2 メンテナンスとサポート 161
3.1.4 用途別産業別 162
3.1.4.1 製造業 162
3.1.4.2 ロジスティクスと倉庫業 163
3.2 地域別市場分析 164
3.2.1 北米 164
3.2.2 ヨーロッパ 164
3.2.3 日本 165
3.2.4 中国 165
3.2.5 インド 167
3.3 価格分析とコスト構造 167
3.3.1 ロボットの種類別コスト分析 167
3.3.1.1 産業用ロボットのコスト 167
3.3.1.2 協働ロボットのコスト 168
3.3.1.3 サービスロボットのコスト 168
3.3.1.4 ヒューマノイドロボットのコスト 168
3.3.1.5 モバイルロボットのコスト 169
3.3.2 部品別コスト分析 169
3.3.2.1 センサーのコスト 169
3.3.2.2 アクチュエーターと電源システムコスト 170
3.3.2.3 計算と制御システムコスト 170
3.3.2.4 エンドエフェクターコスト 171
3.3.3 アプリケーション別回収期間/ROI 171
3.3.3.1 製造ROI 171
3.3.3.2 ロジスティクス ROI 172
3.3.4 パラメーター比較 - 積載量対最大移動速度 172
3.3.4.1 産業用ロボットの性能指標 173
3.3.4.2 移動式ロボットの性能指標 174
3.3.4.3 協働ロボットの性能指標 174
4 技術動向 176
4.1 協働ロボット（コボット） 176
4.1.1 人間とロボットの相互作用（HRI）の6段階 176
4.1.1.1 第1段階：非協働ロボット 176
4.1.1.2 第2段階：仮想ガード機能付き非協働ロボット 177
4.1.1.3 第3段階：レーザースキャナーによる分離 177
4.1.1.4 第4段階：共有作業空間 178
4.1.1.5 第5段階：オペレーターとロボットの共同作業 178
4.1.1.6 第6段階：自律移動型協働ロボット 179
4.1.2 伝統的な産業用ロボットと協働ロボットの比較 179
4.1.3 コボットの利点と欠点 180
4.1.4 コボットの安全要件 181
4.1.4.1 力と力の制限 182
4.1.4.2 速度と分離監視 182
4.1.4.3 手動ガイド 183
4.1.4.4 安全評価済み監視停止 183
4.1.4.5 生体力学的限界基準 184
4.1.5 コボットのコスト分析 184
4.1.6 コボットの荷重要約 185
4.1.7 商業化済みコボットの概要 185
4.1.7.1 自由度（DoF）、荷重、重量に基づくベンチマーク 187
4.1.7.2 6自由度（6-DoF）コボット 188
4.1.7.3 7自由度（7-DoF）コボット 188
4.1.7.4 コボットの価格帯 189
4.1.8 市場プレイヤー 190
4.2 自主移動ロボット（AMR） 190
4.2.1 AGVからAMRへの移行 190
4.2.2 完全自主移動ロボットへの技術進化 191
4.2.3 AMRナビゲーション技術 192
4.3 ヒューマノイド産業用ロボット 193
4.3.1 製造における応用 193
4.3.2 設計上の考慮点 194
4.3.3 市場プレイヤー 196
4.4 移動ロボット 196
4.4.1 ロール型ロボット 197
4.4.2 市場プレイヤー 197
4.5 ロボットアーム 198
4.5.1 種類と応用 198
4.5.2 SCARAロボット 199
4.5.3 デルタロボット 200
4.5.4 カートesian（ガントリー）ロボット 201
4.5.5 市場プレイヤー 202
4.6 ロボット用グリッパー 202
4.6.1 市場プレイヤー 203
4.7 ソフトウェアと制御 203
4.8 サポートシステム 204
4.8.1 線形運動システム 205
4.8.1.1 レール 205
4.8.1.2 カートesianロボットまたは補助軸用のアクチュエーター 206
4.8.1.3 市場プレイヤー 207
4.8.2 ビジョンシステム 207
4.8.2.1 カメラ 208
4.8.2.2 LiDAR 209
4.8.2.3 ガイド/品質管理用センサー 210
4.8.2.4 市場プレイヤー 212
5 技術コンポーネントとサブシステム 213
5.1 AIと制御システム 213
5.1.1 人工知能と機械学習 213
5.1.1.1 ロボティクスにおけるAIの応用 213
5.1.1.2 ロボティクス向けの機械学習技術 214
5.1.2 エンドツーエンドAI 214
5.1.2.1 知覚から行動へのシステム 214
5.1.2.2 実装上の課題 215
5.1.3 多模態AIアルゴリズム 215
5.1.3.1 視覚言語モデル 216
5.1.3.2 センサー融合AI 216
5.1.4 インテリジェント制御システムと最適化 217
5.1.4.1 制御アーキテクチャ 217
5.1.4.2 運動計画 217
5.2 センサーと知覚 218
5.2.1 ロボットの感覚システム 218
5.2.1.1 ロボットにおける知覚の重要性 218
5.2.1.2 ロボットに用いられる典型的なセンサー 218
5.2.2 機能とタスク別のセンサー 219
5.2.2.1 ナビゲーションとマッピング 220
5.2.2.2 物体検出と認識 221
5.2.2.3 安全性と衝突回避 221
5.2.2.4 環境センシング 221
5.2.3 ロボットの種類別センサー 222
5.2.3.1 産業用ロボットアーム 222
5.2.3.2 AGVとAMR 223
5.2.3.3 協働ロボット 224
5.2.3.4 ドローン 226
5.2.3.5 サービスロボット 228
5.2.3.6 水中ロボット 230
5.2.3.7 農業用ロボット 232
5.2.3.8 清掃ロボット 233
5.2.3.9 ソーシャルロボット 235
5.2.4 ビジョンシステム 237
5.2.4.1 カメラ（RGB、深度、熱、イベントベース） 237
5.2.4.1.1 RGB/可視光カメラ 238
5.2.4.1.2 深度カメラ 238
5.2.4.1.3 熱カメラ 239
5.2.4.1.4 イベントベースカメラ 240
5.2.4.2 CMOSイメージセンサー対CCDカメラ 241
5.2.4.2.1 比較分析 241
5.2.4.3 ステレオビジョンと3D認識 242
5.2.4.3.1 深度計算方法 242
5.2.4.3.2 3D再構築 243
5.2.4.4 カメラ内コンピュータビジョン 243
5.2.4.4.1 エッジ処理 243
5.2.4.4.2 自動運転車両への応用 244
5.2.4.5 ハイパースペクトラルイメージングセンサー 245
6 最終用途産業分析 247
6.1 自動車産業 247
6.1.1 機会と課題 247
6.1.2 応用分野 248
6.2 電子機器 249
6.2.1 3C製造の課題 249
6.2.2 生産量要件 251
6.2.3 品質管理 252
6.2.4 応用分野 253
6.2.5 試験と検査 254
6.2.6 パッケージング 256
6.3 食品・飲料 258
6.3.1 業界の課題と要件 258
6.3.2 製品の種類 259
6.3.3 応用例 260
6.3.3.1 パレット化 260
6.3.3.2 パッケージング 261
6.3.3.3 食品加工 262
6.4 医薬品 263
6.4.1 業界の要件 264
6.4.2 応用分野 265
6.5 新興産業応用分野 266
6.5.1 アディティブ製造の統合 266
6.5.2 柔軟な製造システム 267
6.5.3 ライトアウト製造 269
6.5.4 マスカスタマイゼーションロボット工学 270
7 市場動向と制約要因 273
7.1 市場動向 273
7.1.1 労働力不足と賃金上昇 273
7.1.1.1 グローバルな労働市場動向 273
7.1.1.2 業界別の影響 273
7.1.2 生産性向上と効率化への要請 273
7.1.2.1 製造効率 273
7.1.2.2 ロジスティクス最適化 274
7.1.2.3 医療生産性 274
7.1.3 品質と精度要件 274
7.1.3.1 製造品質管理 274
7.1.3.2 医療の精度 274
7.1.4 職場の安全に関する懸念 274
7.1.4.1 危険な環境での応用 274
7.1.4.2 人間工学的な考慮事項 275
7.1.5 高齢化社会 275
7.1.5.1 医療応用 275
7.1.5.2 労働力代替 275
7.1.6 人工知能と機械学習の進展 275
7.1.6.1 改善された知覚システム 275
7.1.6.2 意思決定の向上 276
7.1.6.3 自動化機能 276
7.1.7 個人支援と伴侶の必要性 276
7.1.7.1 高齢者介護応用 276
7.1.7.2 家庭支援 276
7.1.8 危険な環境と極限環境の探査 276
7.1.8.1 原子力応用 277
7.1.8.2 深海探査 277
7.1.8.3 宇宙応用 277
7.1.9 電子商取引の成長 277
7.1.9.1 最終マイル配送の課題 277
7.1.9.2 倉庫自動化の必要性 278
7.2 市場制約 278
7.2.1 高い初期投資コスト 278
7.2.1.1 ロボットハードウェアコスト 278
7.2.1.2 統合と実装コスト 278
7.2.2 技術的制約 279
7.2.2.1 AIと認識の課題 279
7.2.2.2 操作に関する課題 279
7.2.2.3 エネルギーと電力の制限 279
7.2.3 実装に関する課題 280
7.2.3.1 既存システムとの統合 280
7.2.3.2 ユーザートレーニングと採用 280
7.2.4 安全性と規制に関する懸念 281
7.2.4.1 人とロボットの協働安全 281
7.2.4.2 自動システム規制 281
7.2.5 労働力抵抗と社会的受容 282
7.2.5.1 雇用に関する懸念 282
7.2.5.2 人とロボットの相互作用課題 282
8 新興トレンドと動向 284
8.1 スウォームロボティクス 284
8.1.1 技術とアプローチ 285
8.1.2 応用可能性 286
8.1.3 市場見通し 287
8.2 人間とロボットの協働 287
8.2.1 安全な相互作用の進展 288
8.2.2 直感的なプログラミングインターフェース 288
8.2.3 市場導入事例 289
8.3 自己学習型・適応型ロボット 291
8.3.1 強化学習の応用 292
8.3.2 転移学習 293
8.3.3 継続的学習システム 294
8.4 クラウドロボティクス 295
8.4.1 ロボティクスにおける分散計算 295
8.4.2 遠隔操作機能 296
8.5 デジタルツイン統合 297
8.5.1 シミュレーションと計画 298
8.5.2 予測メンテナンス 298
8.5.3 性能最適化 299
8.6 ロボット・アズ・ア・サービス（RaaS）ビジネスモデル 299
8.6.1 サブスクリプションベースのサービス 300
8.6.2 従量課金モデル 301
8.6.3 市場採用動向 303
8.7 ソフトロボティクス 305
8.7.1 材料とアクチュエーター 306
8.8 ロボティクスにおけるニューロモルフィック計算 311
8.8.1 脳を模倣した計算アーキテクチャ 312
8.8.2 知覚分野への応用 316
8.8.3 エネルギー効率のメリット 320
8.9 マイクロ・ナノロボット 323
8.9.1 技術と設計 323
8.9.2 医療応用 325
8.9.3 産業応用 330
8.10 脳コンピュータインターフェース 331
8.10.1 非侵襲型BCI 332
8.10.2 侵襲型BCI 332
8.10.3 ロボット制御への応用 332
8.11 モバイルコボット 333
8.11.1 技術と設計 333
8.11.2 応用 334
8.11.3 市場展望 335
8.12 産業5.0と協働ロボット 335
8.12.1 人機協働 335
8.12.2 持続可能な製造 336
8.12.3 実施例 337
8.13 低炭素ロボティクス製造 338
8.13.1 持続可能な設計アプローチ 339
8.13.2 エネルギー効率的な運用 339
8.13.3 廃棄時考慮事項 340
8.14 自主航法と位置特定 340
8.14.1 SLAMの進展 341
8.14.2 多センサー融合 342
8.14.3 GPS非依存ナビゲーション 342
8.15 自動移動技術によるナビゲーションセンサー 342
8.15.1 LiDARの革新 343
8.15.2 コンピュータビジョン技術の発展 344
8.15.3 センサー融合アプローチ 345
9 課題と機会 346
9.1 技術的課題 346
9.1.1 知覚とセンシング 346
9.1.2 操作と器用さ 346
9.1.3 電力とエネルギー管理 347
9.1.4 人間とロボットの相互作用 348
9.2 市場課題 348
9.2.1 コスト障壁 348
9.2.2 スキルとトレーニングのギャップ 349
9.2.3 統合の複雑さ 350
9.2.4 サプライチェーンの問題 351
9.3 規制課題 352
9.3.1 自動運転車両に関する規制 352
9.3.1.1 SAEレベル4-5規制 352
9.3.1.2 試験と認証要件 353
9.3.2 配送用ドローンの規制 354
9.3.2.1 空域規制 355
9.3.2.2 積載量と距離制限 355
9.3.3 最近の規制更新 356
10 将来展望 358
10.1 技術ロードマップ（2025-2046） 358
10.1.1 短期的な開発（2025-2030） 358
10.1.2 中期的な開発（2030-2035） 359
10.1.3 長期的な動向（2035-2046） 361
10.2 産業融合の機会 363
10.2.1 ロボティクスとAI 363
10.2.2 ロボティクスとIoT 363
10.2.3 ロボティクスと先進製造 364
10.3 ロボティクスと仕事の未来 365
10.3.1 仕事の変革 365
10.3.2 新しいスキル要件 365
10.3.3 人間とロボットの協業モデル 366
11 企業プロファイル 368（120社分）12 参考文献 548
図表リスト
表 1 ロボットの分類 32
表 2 2023-2046 年の世界販売台数予測（百万台）、36
表 3 2023-2046 年の世界販売台数予測（百万米ドル） 38
表 4 先端ロボットの主な市場促進要因と阻害要因 40
表 5 製造業におけるロボット密度 2020-2024 42
表 6 ロボットユーザーの成長 2020-2024 42
表 7 分野別ロボットストックの成長 2020-2024 43
表 8 ヒューマノイドロボットの性能パラメータ 45
表 9 コボット導入の 3 段階 46
表 10 人間とロボットのインタラクション（HRI）の 6 段階47
表 11 従来の産業用ロボットと協働ロボット 48
表 12 コボットの利点と欠点 48
表 13 コボットの安全要件 49
表 14 センシング技術の比較 53
表 15 自律移動のためのナビゲーションセンサー 54
表 16 パラメーターの比較-ペイロード対速度 57
表 17 ロボットタイプ別の主要企業 59
表 18 産業用ロボットの主要メーカー 60
表 19 サービスロボット企業 61
表 20 コラボレーティブロボット（コボット）メーカー 61
表 21 AI ロボット企業 61
表 22 センサーおよびコンポーネント開発企業 62
表 23 エンドエフェクター供給企業 62
表 24 ヒューマノイドロボット開発企業 63
表 25 世界のロボット投資（資金調達カテゴリー別） 2015-2024 （億米ドル） 64
表 26 産業用ロボット投資（技術タイプ別） 2014-2024 64
表 27 先端ロボット企業に対する最近の投資 65
表 28 ロボット新興企業に対するベンチャーキャピタルの資金調達 66
表 29 ロボットの種類の分類 68
表 30 ロボットの導入の 3 段階 78
表 31 産業用ロボットからサービスロボットへの進化 79
表 32 ロボット工学における主要な AI 手法 81
表 33 ディープラーニングのアプローチ 82
表 34 ロボット工学における畳み込みニューラルネットワーク 83
表 35 画像認識技術 85
表 36 先端ロボット工学におけるマルチセンサ88
表 37 先進ロボットにおける先進材料 89
表 38 先進ロボットで一般的に使用される金属の種類 91
表 39 先進ロボットで一般的に使用されるプラスチックとポリマーの種類 92
表 40 先進ロボットで一般的に使用される複合材料の種類 94
表 41 先進ロボットで一般的に使用されるエラストマーの種類 95
表 42 先進ロボットで一般的に使用されるスマート材料の種類 96
表 43 先進ロボットで一般的に使用される繊維の種類98
表 44 先進ロボットで一般的に使用されるセラミックスの種類 99
表 45 先進ロボットで一般的に使用されるバイオマテリアル 101
表 46 先進ロボットで使用されるナノマテリアルの種類 103
表 47 先進ロボットで使用されるコーティングの種類 105
表 48 柔軟な素材と柔らかい素材 108
表 49 先進ロボットにおけるエッジコンピューティング 109
表 50 ローカル処理とクラウドコンピューティング 110
表 51 物体検出のための代表的なセンサー 114
表 52 カメラを用いたに基づく検出技術 116
表 53 LiDAR119
表 55 先進ロボティクスのための超音波センサー技術 121
表 56 先進ロボティクスのための赤外線・熱センサー技術 122
表 57 技術成熟度の定義 124
表 58 アプリケーション分野別技術の準備レベル 130
表 59 北米の地域安全基準 136
表60 欧州の地域安全基準 136
表61 欧州の地域安全基準 137
表62 自律走行を規制する当局 137
表63 宅配ロボットとドローンに関する規制 138
表64 産業用ロボットに関する規制 139
表65 データプライバシーとセキュリティに関する規制 140
表66 規制の地域差 141
表67 データセキュリティ要件 142
表68 産業用ロボットの世界市場 2020～2046年（百万台) 144
表 69 産業用ロボットの世界市場 2020-2046 (百万米ドル) 145
表 70 コボットの世界市場 2025-2046 (百万米ドル) 145
表 71 コボットの世界市場 2025-2046 (百万米ドル) 146
表 72 コボットの世界市場 2025-2046 (百万米ドル) 146
表 73 コボットの世界市場 2025-2046(百万米ドル)エフェクタタイプ別 2025-2046 （百万米ドル） 147
表 74 ヒューマノイドロボットの世界市場：タイプ別 2025-2046 （百万台） 147
表 75 ヒューマノイドロボットの世界市場：用途別 2025-2046 （百万台） 148
表 76 モバイルロボットの世界市場 2020-2046 （百万米ドル） 149
表 77 自律型モバイルロボット（AMR）の世界市場 2025-2046 （百万台） 149
表 78 AGV（無人搬送車）の世界市場 2025-2046 （百万台） 150
表 79 AGC（グリッドベース無人搬送車）の世界市場 2025-2046 （百万台） 150
表 80 移動式ピッキングロボットの世界市場 2025-2046 （百万台） 151
表 81 移動式マニピュレーターの世界市場 2025-2046 （百万台） 151
表 82 ラストマイル配送ロボットの世界市場 2025-2046 （百万台） 152
表 83 大型L4自律走行トラックの世界市場 2025-2046 （百万台） 152
表 84 ロボティクス・ナビゲーションとマッピングの世界市場 2025-2046 （億米ドル） 152
表 85 ロボティクス・物体認識と追跡の世界市場 2025-2046 （億米ドル） 153
表 86 ロボット操作技術の世界市場 2025-2046 （億米ドル） 154
表 87 人間とロボットのインタラクション技術の世界市場 2025-2046 154
表 88 ロボット人工知能の世界市場 2025-2046 （億米ドル） 155
表 89 ロボットセンサの世界市場 2025-2046 （10億米ドル） 155
表 90 ロボット用アクチュエータの世界市場 2025-2046 （10億米ドル） 156
表 91 ロボット用パワーシステムの世界市場 2025-2046 （10億米ドル） 157
表 92 ロボット用制御システムの世界市場 2025-2046 （10億米ドル） 158
表 93 ロボット用エンドエフェクタの世界市場 2025-2046 （10億米ドル） 158
表 94 ロボット用制御ソフトウェアの世界市場 2025-2046 （億米ドル） 159
表 95 ロボット工学用知覚ソフトウェアの世界市場 2025-2046 （億米ドル） 160
表 96 ロボット工学用ヒューマンマシンインターフェースの世界市場 2025-2046 （億米ドル） 161
表 97 ロボット工学用設置・統合サービスの世界市場 2025-2046 （億米ドル） 161
表 98 ロボット工学用保守・サポートサービスの世界市場 2025-2046 （億米ドル） 162
表 99 製造業における先進ロボットの世界市場 2025-2046 （千台） 162
表 100 物流・倉庫業における先進ロボットの世界市場 2025-2046 （千台） 163
表 101 北米における先進ロボットの世界市場 2020-2046 （千台、164
表 102 欧州の先進ロボティクス市場 2020-2046 （千台、ロボットタイプ別） 164
表 103 日本の先進ロボティクス市場 2020-2046 （千台、ロボットタイプ別） 165
表 104 中国の先進ロボティクス市場 2020-2046 （千台、ロボットタイプ別） 166
表 105 中国の先進ロボティクス市場 2020-2046 （千台、エンドユーズ産業別） 166
表 106 インドの先進ロボティクス市場 2020-2046 （千台、167
表 107 産業用ロボットの平均単価 2025-2046 （千米ドル） 167
表 108 協調ロボットの平均単価 2025-2046 （千米ドル） 168
表 109 サービスロボットの平均単価 2025-2046 （千米ドル） 168
表 110 ヒューマノイドロボットの平均単価 2025-2046 （千米ドル） 169
表 111 移動ロボットの平均単価 2025-2046 （千米ドル） 169
表 112 ロボットセンサーパッケージの平均コスト 2025-2046 （千米ドル） 170
表 113 ロボットアクチュエータとパワーシステムの平均コスト 2025-2046 （千米ドル） 170
表 114 ロボットコンピューティングと制御システムの平均コスト 2025-2046 （千米ドル） 170
表 115 ロボットエンドエフェクタの平均コスト 2025-2046（千米ドル） 171
表 116 製造業における先進ロボティクスの投資回収期間 2025-2046 （月） 172
表 117 物流業における先進ロボティクスの投資回収期間 2025-2046 （月） 172
表 118 ロボットタイプ別の可搬重量と速度能力 2025-2046 173
表 119 産業用ロボットの主要性能指標 2025-2046 173
表 120 移動ロボットの性能指標 174
表 121 協調ロボットの主要性能指標 2025-2046 175
表 122 人間とロボットの相互作用（HRI）の 6 段階 176
表 123 コボットの利点と欠点 180
表 124 コボットの安全要件 181
表 125 コボットのコスト分析 184
表 126 コボットのペイロード概要 185
表 127 コボットの商用化 185
表 128 DoF に基づくベンチマーク、ペイロード187
表 129 コボットの価格分類 189
表 130 協調ロボット（コボット）の市場参入企業 190
表 131 AMR ナビゲーション技術 192
表 132 ヒューマノイド産業ロボットの製造業における用途 193
表 133 ヒューマノイド産業ロボットの設計上の考慮点 195
表 134 ヒューマノイド産業ロボットの市場参入企業196
表 133ヒューマノイド産業ロボットの設計上の考慮点 196
表 135 移動ロボットの市場参入企業 197
表 136 多関節ロボットの種類と用途 198
表 137 スカラロボットの市場概要 199
表 138 デルタロボットの市場概要 200
表 139 直交（ガントリー）ロボットの市場概要 201
表 140 ロボットアームの市場参入企業（デルタ、カーテシアン／ガントリー202
表 141 ロボットグリッパーの市場プレイヤー 203
表 142 ロボットソフトウェアと制御システムの市場概観 204
表 143 レールの市場概観 206
表 144 直交ロボット用アクチュエータの市場概観 207
表 145 リニアモーションシステムの市場プレイヤー 207
表 146 ビジョンシステムの市場概観 208
表 147 産業用カメラの市場概観 209
表 148 LiDARの市場概観 210
表 149 ガイダンス／QC用センサーの市場概観 211
表 150 ビジョンシステムの市場プレイヤー 212
表 151 ロボットにおけるAIアプリケーション 213
表 152 ロボット用機械学習技術 214
表 153 ロボットに使用される代表的なセンサー 218
表 154 機能別・タスク別センサー 219
表 155 産業用ロボットアーム用センサー 222
表 156 AGV・AMR用センサー 223
表 157 協調ロボット用センサー 225
表 158 ドローン用センサー 226
表 159 サービスロボット用センサー 228
表 160 水中ロボット用センサー 230
表 161 農業ロボット用センサー 232
表 162 清掃ロボット用センサー 233
表 163 社会ロボット用センサー 235
表 164 カメラ（RGB、深度、熱、
表 165 RGB／可視光カメラ 238
表 166 深度カメラ 239
表 167 サーマルカメラ 240
表 168 イベントベースカメラ 241
表 169 CMOS イメージセンサと CCD カメラ 241
表 170 ロボットビジョンのためのエッジ処理技術 244
表 171 自律走行車におけるイン244
表 172 自動車産業におけるロボット工学の機会と課題 247
表 173 自動車製造における先進的ロボット工学アプリケーション 248
表 174 電子機器製造における小型化の課題とロボットソリューション 249
表 175 電子機器製造における生産量の課題 251
表 176 電子機器製造における品質管理の課題 252
表 177 電子機器部品組立における先進的ロボット工学 253
表 178 電子機器試験・検査における先進的ロボット工学 254
表 179 電子機器包装における先進的ロボット工学 256
表180 食品ロボティクスに対する衛生・安全要件 258
表 181 食品ロボティクスにおける製品品種の課題 259
表 182 パレタイジングにおける先進ロボットの応用 260
表 183 医薬品ロボティクスに対する産業要件 264
表 184 医薬品における先進ロボティクスの応用 265
表 185 積層造形統合の主要技術 266
表 186 積層造形統合を実施している企業 267
表 187 柔軟製造システムの主要技術 268
表 188 柔軟製造システムを実施している企業 268
表 189 ライトアウト製造を可能にする主要技術 269
表190
表 191 マス・カスタマイゼーション・ロボティクスの主要技術 270
表 192 マス・カスタマイゼーション・ロボティクスの導入企業 271
表 193 スウォーム・ロボティクス：285
表 194 人間とロボットのコラボレーションの市場実装例 289
表 195 自己学習・適応ロボットのための強化学習アプリケーション 292
表 196 Robot-as-a-Service（RaaS）サブスクリプション型サービス 300
表 197 有料モデル 302
表 198 Robot-as-a-Serviceの市場導入 304
表 199 材料とアクチュエータ 307
表 200 ソフトロボットの制御システム 310
表 201 ブレインインスパイアされたコンピューティングアーキテクチャ 313
表 202 知覚における応用 317
表 203 ニューロモーフィック・コンピューティング エネルギー効率の利点 321
表 204 マイクロナノロボットの医療応用 326
表 205 マイクロナノロボットの産業応用 331
表 206 ロボット制御応用における BCI 332
表 207 モバイルコボットにおける技術と設計 333
表 208 産業におけるモバイルコボット 334
表 209 持続可能な製造 336
表 210 実装例 337
表 211 低炭素ロボット製造における持続可能な設計アプローチ339
表 212 自律航法と定位における SLAM の進歩 341
表 213 先進ロボットにおける LiDAR の革新 343
表 214 先進ロボットにおけるコンピュータビジョンの進歩 344
表 215 先進ロボットにおけるセンサフュージョンのアプローチ 345
表 216 SAE レベル 4-5 規制 353
表 217 試験と認証の要件 354
表 218 最近の規制の更新 356
図のリスト
図 1 産業用ロボットの状況 35
図 2 2023～2046 年のロボットタイプ別世界市場規模2046 年（百万台） 37
図 3 2023-2046 年のロボットタイプ別世界市場規模（百万ドル） 39
図 4 ヒューマノイドロボットの歴史的変遷 44
図 5 ロボットの進化年表 51
図 6 日本のサービスロボット 71
図 7 先端ロボティクスの技術成熟度レベル（TRL） 126
図 8 産業別ロードマップと成熟度分析 130
図 9 ロボット群 284
図 10 クラウドロボティクスのシステムアーキテクチャ 295
図 11 マイクロボット 324
図 12 ロボット技術ロードマップ：短期的展開（2025～2030 年） 359
図 13 ロボティクス技術ロードマップ：361
図 14 ロボティクス技術ロードマップ：
図 15 EVE/NEO 368
図 16 RAISE-A1 374
図 17 Agibot 製品ラインアップ 374
図 18 Digit ヒューマノイドロボット 376
図 19 ANYbotics ロボット 380
図 20 Apptronick Apollo 381
図 21 Aubo Robotics -i シリーズ 382
図 22 Alex 384
図 23 BR002 385
図 24 Atlas 386
図 25 XR-4 398
図 26 Dreame Technology の第2世代バイオニックロボット410
図 27 Mercury X1 413
図 28 Ex-Robots 社の試作ヒューマノイドロボット 418
図 29 F＆P Personal Robotics - P-Rob 420
図 30.aiヒューマノイドロボット 427
図 31 Figure 02 ヒューマノイドロボット 427
図 32 GR-1 430
図 33 Sophia 438
図 34 Honda ASIMO 442
図 35 Kaleido 450
図 36 Forerunner 451
図 37 Keyper 454
図 38 KUKA - LBR iiwa シリーズ 458
図 39 Kuafu 459
図 40 CL-1 463
図 41 MagicHand S01 470
図 42 Monumental construction robot 473
図 43 Neura Robotics - Cognitive Cobots 479
図 44 Omron - TM5-700 and TM5X- 700 485 図 45 Tora-Ox- 700700 485
図 45 Tora-One 488
図 46 HUBO2 491
図 47 XBot-L 500
図 48 Sanctuary AI Phoenix 508
図 49 Pepper Humanoid Robot 515
図 50 Astribot S1 516
図 51 Staubli -TX2touch シリーズ 518
図 52 Tesla Optimus Gen 2 526
図 53 Toyota T-HR3 532
図 54 UBTECH Walker 533
図 55 G1 折り畳みロボット 534
図 56 WANDA 536
図 57 Unitree H1 540
図 58 CyberOne 544
図 59 PX5 546
Summary
The industrial robots market has undergone a dramatic transformation, evolving from simple, cage-enclosed machines into a sophisticated ecosystem encompassing traditional industrial robots, collaborative robots (cobots), humanoid robots, and intelligent mobile systems. This expanded landscape reflects manufacturing's shift toward flexible, adaptive automation that seamlessly integrates human workers with advanced robotic technologies across diverse industrial applications. Today's industrial robotics market spans multiple categories, each addressing specific manufacturing needs. Traditional industrial robots continue to dominate high-volume, high-precision applications like automotive welding and electronics assembly. However, collaborative robots have emerged as a game-changing segment, designed to work safely alongside human operators without protective barriers. These cobots feature advanced force-limiting technology, speed monitoring systems, and intuitive programming interfaces that enable rapid deployment and reconfiguration.
Humanoid robots represent the market's most ambitious frontier, offering human-like dexterity and mobility for complex manufacturing tasks. Companies like Boston Dynamics, Figure AI, and Agility Robotics are pioneering bipedal humanoid systems capable of navigating standard industrial environments, manipulating diverse objects, and performing multi-step assembly processes. These systems promise to address labor shortages while handling tasks too complex for traditional fixed-base robots.
Autonomous Mobile Robots (AMRs) and mobile manipulators combine mobility with manipulation capabilities, creating flexible automation solutions that can adapt to changing production layouts. These systems utilize advanced SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) technology, LiDAR sensors, and AI-powered navigation to operate safely in dynamic environments alongside human workers.
Technological Convergence and AI Integration The integration of artificial intelligence has fundamentally transformed industrial robotics capabilities. Modern systems incorporate computer vision for real-time quality inspection, object recognition, and adaptive assembly. Machine learning algorithms enable robots to optimize their performance continuously, learning from production variations and improving accuracy over time. Multi-modal AI systems combine vision, force sensing, and audio processing to create robots capable of sophisticated decision-making.
Edge computing has become crucial for real-time processing, allowing robots to analyze sensor data locally and respond instantly to changing conditions. This capability is particularly important for collaborative applications where safety requires immediate response to human presence or unexpected obstacles. Advanced sensor fusion combines data from cameras, LiDAR, force sensors, and proximity detectors to create comprehensive environmental awareness.
The automotive industry remains the largest adopter of industrial robotics, increasingly deploying cobots for final assembly operations and humanoid robots for complex wiring and interior component installation. Electronics manufacturing has embraced collaborative robots for delicate component handling and testing procedures, while humanoid systems show promise for smartphone and tablet assembly requiring human-like dexterity. Food and beverage processing increasingly utilizes advanced robotics for packaging, quality inspection, and material handling. Collaborative robots excel in food preparation and packaging applications where flexibility and easy cleaning are essential. Pharmaceutical manufacturing adopts these technologies for sterile handling, precise dispensing, and complex assembly of medical devices.
Labor shortages continue driving market growth, with humanoid robots particularly positioned to address skilled labor gaps in industries like aerospace and shipbuilding. The aging workforce in developed nations creates opportunities for robots to perform physically demanding tasks while experienced workers focus on oversight and quality control.
Asia-Pacific leads global adoption, with China implementing ambitious automation initiatives across manufacturing sectors. Japanese companies like Honda and Toyota are pioneering humanoid robot applications in manufacturing, while South Korean firms focus on collaborative robotics for electronics production. European manufacturers emphasize collaborative systems and sustainable automation technologies, particularly in automotive and precision manufacturing. North American adoption focuses on advanced applications in aerospace, medical device manufacturing, and high-tech industries. The region's emphasis on reshoring manufacturing creates opportunities for sophisticated automation systems that can compete with low-cost overseas production.
The industrial robotics market is transitioning toward increasingly intelligent, adaptable systems. Robot-as-a-Service (RaaS) models are emerging to lower entry barriers, particularly for small and medium enterprises. These subscription-based approaches provide access to advanced robotics technology without significant capital investment.
Swarm robotics represents an emerging trend where multiple robots coordinate to accomplish complex tasks, particularly valuable in large-scale manufacturing and logistics operations. The integration of digital twin technology enables virtual testing and optimization of robotic systems before physical deployment.
As artificial intelligence continues advancing, the distinction between different robot types will blur, with systems becoming more versatile and capable of handling diverse tasks. The future industrial robotics market will likely feature increasingly autonomous systems that can adapt to new products, processes, and environments with minimal human intervention, fundamentally reshaping manufacturing's operational paradigms while creating new opportunities for human-robot collaboration.
The Global Industrial Robots Market 2026-2046 provides in-depth analysis of the industrial robotics ecosystem, covering traditional industrial robots, collaborative robots (cobots), humanoid robots, autonomous mobile robots (AMRs), and emerging robotic technologies that are reshaping manufacturing across industries worldwide.
Report contents include:
Market Segmentation & Revenue Analysis:
Technology Landscape & Innovation Trends:
Component Analysis & Supporting Systems:
Industry Applications & End-Use Analysis
Emerging Technologies & Future Trends:
Technical & Implementation Challenges:
Regulatory Landscape Analysis:
Table of Contents1 EXECUTIVE SUMMARY 31
1.1 Market Overview and Size 31
1.2 Robot Categorization 32
1.3 Industrial Robotics Landscape 33
1.4 Global Market Forecast 36
1.4.1 Units 36
1.4.2 Revenues 38
1.5 Key Drivers and Restraints 40
1.6 Technology Trends 41
1.6.1 Automation for improved efficiency 41
1.6.1.1 Robot Density in Manufacturing 2020-2024 41
1.6.1.2 Growth of Robot Users 2020-2024 42
1.6.2 Humanoid Robots 43
1.6.3 Collaborative Robots (Cobots) 46
1.6.4 Physical, Analytic and Generative AI 50
1.6.5 Robotics Evolution Timeline 51
1.6.6 Sustainability and Energy Consumption 51
1.6.7 Addressing Labor Shortages 52
1.6.8 Key Emerging Transitions in Sensing Technologies 52
1.7 Industry Convergence 55
1.7.1 Mobile Robots vs. Fixed Automation 55
1.7.2 Robot-as-a-Service (RaaS) Business Models 56
1.7.3 Industry 5.0 - Transformative Vision 56
1.7.4 Collaborative Robots Driving Industry 5.0 57
1.7.5 Parameter Comparison - Payload vs. Speed 57
1.8 Competitive Landscape 58
1.8.1 Global Competitive Landscape 58
1.8.2 Leading Companies by Robot Type 59
1.8.3 Major Industrial Robot Manufacturers 60
1.8.4 Service Robot Specialists 60
1.8.5 Cobot Manufacturers 61
1.8.6 AI Robotics Companies 61
1.8.7 Sensor and Component Developers 62
1.8.8 End-Effector Suppliers 62
1.8.9 Humanoid Robot Developers 63
1.9 Investment Trends 63
1.9.1 Historic Funding Trends 63
1.9.2 Recent investment 65
1.9.3 Venture Capital Funding of Robotics Startups 66
2 INTRODUCTION 67
2.1 Defining Advanced Robotics 67
2.1.1 Definitions of Key Terms 67
2.1.2 Classification of Robot Types 68
2.1.3 What are Robots? 70
2.1.3.1 Industrial Robots 70
2.1.3.2 Service Robots 70
2.1.3.3 Collaborative Robots 71
2.1.3.4 Mobile Robots 72
2.1.3.5 Humanoid Robots 72
2.1.4 Why Robots? 73
2.1.4.1 Productivity Enhancement 73
2.1.4.2 Labor Shortage Solutions 73
2.1.4.3 Safety Improvements 74
2.1.4.4 Quality and Precision Requirements 74
2.2 Industrial Robots 75
2.3 Evolution from Traditional to Advanced Robotics 76
2.3.1 Historical Overview and Evolution 76
2.3.2 Current State of Robotics in 2025 76
2.3.3 Three Phases of Robot Adoption 77
2.3.4 Evolution from Industrial to Service Robots 78
2.4 Key Enabling Technologies 79
2.4.1 Artificial Intelligence and Machine Learning 79
2.4.1.1 What is Artificial Intelligence? 80
2.4.1.1.1 Key AI Methods for Robotics 80
2.4.1.2 Deep Learning Approaches 82
2.4.1.3 Convolutional Neural Networks in Robotics 83
2.4.2 Computer Vision 84
2.4.2.1 Image Recognition Technologies 85
2.4.2.2 Object Detection and Tracking 85
2.4.2.3 Scene Understanding 86
2.4.3 Sensor Fusion 87
2.4.3.1 Multi-sensor Integration 87
2.4.3.2 Data Processing for Sensor Fusion 88
2.4.4 Advanced Materials 89
2.4.4.1 Metals 91
2.4.4.2 Plastics and Polymers 92
2.4.4.3 Composites 93
2.4.4.4 Elastomers 94
2.4.4.5 Smart Materials 96
2.4.4.6 Textiles 97
2.4.4.7 Ceramics 99
2.4.4.8 Biomaterials 100
2.4.4.9 Nanomaterials 103
2.4.4.10 Coatings 105
2.4.4.10.1 Self-healing coatings 107
2.4.4.10.2 Conductive coatings 107
2.4.4.11 Flexible and Soft Materials 108
2.4.5 Edge Computing 109
2.4.5.1 Local Processing vs. Cloud Computing 110
2.4.5.2 Real-time Decision Making 111
2.4.6 SLAM - Simultaneous Localization and Mapping 111
2.4.6.1 LiDAR SLAM 112
2.4.6.2 Visual SLAM (vSLAM) 113
2.4.6.3 Hybrid SLAM Approaches 113
2.4.7 Typical Sensors for Object Detection 114
2.4.7.1 Camera-based Detection 115
2.4.7.2 LiDAR-based Detection 117
2.4.7.3 Radar Systems 118
2.4.7.4 Ultrasonic Sensors 120
2.4.7.5 Infrared and Thermal Sensors 122
2.5 Technology Readiness Assessment 124
2.5.1 Technology Readiness Levels (TRL) 124
2.5.2 Roadmap and Maturity Analysis by Industry 127
2.5.3 Readiness Level of Technologies by Application Sector 130
2.6 Standards and Regulations 134
2.6.1 Safety Requirements - Five Main Types 134
2.6.1.1 Power and Force Limiting 134
2.6.1.2 Speed and Separation Monitoring 134
2.6.1.3 Hand Guiding 134
2.6.1.4 Safety Monitored Stop 135
2.6.1.5 Soft Impact Design 135
2.6.2 Regional Safety Standards 136
2.6.2.1 European Standards 136
2.6.2.2 Asian Standards 137
2.6.3 Global Regulatory Landscape 137
2.6.3.1 Authorities Regulating Autonomous Driving 137
2.6.3.2 Regulations for Delivery Robots and Drones 138
2.6.3.3 Industrial Robot Regulations 139
2.6.3.4 Data Privacy and Security Regulations 140
2.6.3.5 Regional Differences in Regulations 141
2.6.3.6 Data Security Requirements 142
3 GLOBAL MARKET ANALYSIS 144
3.1 Market Segmentation 144
3.1.1 By Robot Type 144
3.1.1.1 Industrial Robots 144
3.1.1.1.1 Units 144
3.1.1.1.2 Revenues 144
3.1.1.2 Collaborative Robots (Cobots) 145
3.1.1.2.1 By revenues 145
3.1.1.2.2 By Payload Capacity 145
3.1.1.2.3 By Degrees of Freedom 146
3.1.1.2.4 By End-Effector Type 146
3.1.1.3 Humanoid Robots 147
3.1.1.3.1 By Type (Full-Size, Medium, Small) 147
3.1.1.3.2 By Application 148
3.1.1.4 Mobile Robots 148
3.1.1.4.1 Autonomous Mobile Robots (AMRs) 149
3.1.1.4.2 Automated Guided Vehicles (AGVs) 149
3.1.1.4.3 Grid-Based Automated Guided Carts (AGCs) 150
3.1.1.4.4 Mobile Picking Robots 150
3.1.1.4.5 Mobile Manipulators 151
3.1.1.4.6 Last-Mile Delivery Robots 151
3.1.1.4.7 Heavy-Duty L4 Autonomous Trucks 152
3.1.2 By Technology 152
3.1.2.1 Navigation and Mapping 152
3.1.2.2 Object Recognition and Tracking 153
3.1.2.3 End-Effector and Manipulation 153
3.1.2.4 Human-Robot Interaction 154
3.1.2.5 Artificial Intelligence 154
3.1.3 By Component 155
3.1.3.1 Hardware 155
3.1.3.1.1 Sensors 155
3.1.3.1.2 Actuators 156
3.1.3.1.3 Power Systems 156
3.1.3.1.4 Control Systems 157
3.1.3.1.5 End-Effectors 158
3.1.3.2 Software 159
3.1.3.2.1 Control Software 159
3.1.3.2.2 Perception Software 159
3.1.3.2.3 Human-Machine Interface 160
3.1.3.3 Services 161
3.1.3.3.1 Installation and Integration 161
3.1.3.3.2 Maintenance and Support 161
3.1.4 By End-use Industry 162
3.1.4.1 Manufacturing 162
3.1.4.2 Logistics and Warehousing 163
3.2 Regional Market Analysis 164
3.2.1 North America 164
3.2.2 Europe 164
3.2.3 Japan 165
3.2.4 China 165
3.2.5 India 167
3.3 Pricing Analysis and Cost Structure 167
3.3.1 Cost Analysis by Robot Type 167
3.3.1.1 Industrial Robot Costs 167
3.3.1.2 Collaborative Robot Costs 168
3.3.1.3 Service Robot Costs 168
3.3.1.4 Humanoid Robot Costs 168
3.3.1.5 Mobile Robot Costs 169
3.3.2 Cost Analysis by Component 169
3.3.2.1 Sensor Costs 169
3.3.2.2 Actuator and Power System Costs 170
3.3.2.3 Computing and Control System Costs 170
3.3.2.4 End-Effector Costs 171
3.3.3 Payback Time/ROI by Application 171
3.3.3.1 Manufacturing ROI 171
3.3.3.2 Logistics ROI 172
3.3.4 Parameter Comparison - Payload vs. Max Traveling Speed 172
3.3.4.1 Industrial Robots Performance Metrics 173
3.3.4.2 Mobile Robots Performance Metrics 174
3.3.4.3 Collaborative Robots Performance Metrics 174
4 TECHNOLOGY LANDSCAPE 176
4.1 Collaborative Robots (Cobots) 176
4.1.1 Six Stages of Human-Robot Interaction (HRI) 176
4.1.1.1 Stage One: Non-Collaborative Robots 176
4.1.1.2 Stage Two: Non-Collaborative with Virtual Guarding 177
4.1.1.3 Stage Three: Laser Scanner Separation 177
4.1.1.4 Stage Four: Shared Workspace 178
4.1.1.5 Stage Five: Operators and Robots Working Together 178
4.1.1.6 Stage Six: Autonomous Mobile Collaborative Robots 179
4.1.2 Traditional Industrial Robots vs. Collaborative Robots 179
4.1.3 Benefits and Drawbacks of Cobots 180
4.1.4 Safety Requirements for Cobots 181
4.1.4.1 Power and Force Limiting 182
4.1.4.2 Speed and Separation Monitoring 182
4.1.4.3 Hand Guiding 183
4.1.4.4 Safety-Rated Monitored Stop 183
4.1.4.5 Biomechanical Limit Criteria 184
4.1.5 Cobot Cost Analysis 184
4.1.6 Payload Summary of Cobots 185
4.1.7 Overview of Commercialized Cobots 185
4.1.7.1 Benchmarking Based on DoF, Payload, Weight 187
4.1.7.2 6-DoF Cobots 188
4.1.7.3 7-DoF Cobots 188
4.1.7.4 Price Categories of Cobots 189
4.1.8 Market Players 190
4.2 Autonomous Mobile Robots (AMRs) 190
4.2.1 Transition from AGVs to AMRs 190
4.2.2 Technology Evolution Towards Fully Autonomous Mobile Robots 191
4.2.3 AMR Navigation Technologies 192
4.3 Humanoid Industrial Robots 193
4.3.1 Applications in Manufacturing 193
4.3.2 Design Considerations 194
4.3.3 Market Players 196
4.4 Mobile Robots 196
4.4.1 Rolling Robots 197
4.4.2 Market Players 197
4.5 Robotic Arms 198
4.5.1 Types and Applications 198
4.5.2 SCARA Robots 199
4.5.3 Delta Robots 200
4.5.4 Cartesian (Gantry) Robots 201
4.5.5 Market Players 202
4.6 Robotic Grippers 202
4.6.1 Market Players 203
4.7 Software & Control 203
4.8 Supporting Systems 204
4.8.1 Linear Motion Systems 205
4.8.1.1 Rails 205
4.8.1.2 Actuators for Cartesian robots or auxiliary axes 206
4.8.1.3 Market Players 207
4.8.2 Vision Systems 207
4.8.2.1 Cameras 208
4.8.2.2 LiDAR 209
4.8.2.3 Sensors for guidance/QC 210
4.8.2.4 Market Players 212
5 TECHNOLOGY COMPONENTS AND SUBSYSTEMS 213
5.1 AI and Control Systems 213
5.1.1 Artificial Intelligence and Machine Learning 213
5.1.1.1 AI Applications in Robotics 213
5.1.1.2 Machine Learning Techniques for Robotics 214
5.1.2 End-to-end AI 214
5.1.2.1 Perception to Action Systems 214
5.1.2.2 Implementation Challenges 215
5.1.3 Multi-modal AI Algorithms 215
5.1.3.1 Vision-Language Models 216
5.1.3.2 Sensor-Fusion AI 216
5.1.4 Intelligent Control Systems and Optimization 217
5.1.4.1 Control Architectures 217
5.1.4.2 Motion Planning 217
5.2 Sensors and Perception 218
5.2.1 Sensory Systems in Robots 218
5.2.1.1 Importance of Sensing in Robots 218
5.2.1.2 Typical Sensors Used for Robots 218
5.2.2 Sensors by Functions and Tasks 219
5.2.2.1 Navigation and Mapping 220
5.2.2.2 Object Detection and Recognition 221
5.2.2.3 Safety and Collision Avoidance 221
5.2.2.4 Environmental Sensing 221
5.2.3 Sensors by Robot Type 222
5.2.3.1 Industrial Robotic Arms 222
5.2.3.2 AGVs and AMRs 223
5.2.3.3 Collaborative Robots 224
5.2.3.4 Drones 226
5.2.3.5 Service Robots 228
5.2.3.6 Underwater Robots 230
5.2.3.7 Agricultural Robots 232
5.2.3.8 Cleaning Robots 233
5.2.3.9 Social Robots 235
5.2.4 Vision Systems 237
5.2.4.1 Cameras (RGB, Depth, Thermal, Event-based) 237
5.2.4.1.1 RGB/Visible Light Cameras 238
5.2.4.1.2 Depth Cameras 238
5.2.4.1.3 Thermal Cameras 239
5.2.4.1.4 Event-based Cameras 240
5.2.4.2 CMOS Image Sensors vs. CCD Cameras 241
5.2.4.2.1 Comparative Analysis 241
5.2.4.3 Stereo Vision and 3D Perception 242
5.2.4.3.1 Depth Calculation Methods 242
5.2.4.3.2 3D Reconstruction 243
5.2.4.4 In-Camera Computer Vision 243
5.2.4.4.1 Edge Processing 243
5.2.4.4.2 Applications in Autonomous Vehicles 244
5.2.4.5 Hyperspectral Imaging Sensors 245
6 END-USE INDUSTRY ANALYSIS 247
6.1 Automotive 247
6.1.1 Opportunities and Challenges 247
6.1.2 Applications 248
6.2 Electronics 249
6.2.1 3C Manufacturing Challenges 249
6.2.2 Production Volume Requirements 251
6.2.3 Quality Control 252
6.2.4 Applications 253
6.2.5 Testing and Inspection 254
6.2.6 Packaging 256
6.3 Food and Beverage 258
6.3.1 Industry Challenges and Requirements 258
6.3.2 Product Variety 259
6.3.3 Applications 260
6.3.3.1 Palletizing 260
6.3.3.2 Packaging 261
6.3.3.3 Food Processing 262
6.4 Pharmaceutical 263
6.4.1 Industry Requirements 264
6.4.2 Applications 265
6.5 Emerging Industrial Applications 266
6.5.1 Additive manufacturing integration 266
6.5.2 Flexible manufacturing systems 267
6.5.3 Lights-out manufacturing 269
6.5.4 Mass customization robotics 270
7 MARKET DRIVERS AND RESTRAINTS 273
7.1 Market Drivers 273
7.1.1 Labor Shortages and Wage Inflation 273
7.1.1.1 Global Labor Market Trends 273
7.1.1.2 Industry-Specific Impacts 273
7.1.2 Productivity and Efficiency Demands 273
7.1.2.1 Manufacturing Efficiency 273
7.1.2.2 Logistics Optimization 274
7.1.2.3 Healthcare Productivity 274
7.1.3 Quality and Precision Requirements 274
7.1.3.1 Manufacturing Quality Control 274
7.1.3.2 Healthcare Precision 274
7.1.4 Workplace Safety Concerns 274
7.1.4.1 Hazardous Environment Applications 274
7.1.4.2 Ergonomic Considerations 275
7.1.5 Aging Population 275
7.1.5.1 Healthcare Applications 275
7.1.5.2 Workforce Replacement 275
7.1.6 Advancements in Artificial Intelligence and Machine Learning 275
7.1.6.1 Improved Perception Systems 275
7.1.6.2 Enhanced Decision Making 276
7.1.6.3 Autonomous Capabilities 276
7.1.7 Need for Personal Assistance and Companionship 276
7.1.7.1 Eldercare Applications 276
7.1.7.2 Household Assistance 276
7.1.8 Exploration of Hazardous and Extreme Environments 276
7.1.8.1 Nuclear Applications 277
7.1.8.2 Deep Sea Exploration 277
7.1.8.3 Space Applications 277
7.1.9 E-commerce Growth 277
7.1.9.1 Last-Mile Delivery Challenges 277
7.1.9.2 Warehouse Automation Needs 278
7.2 Market Restraints 278
7.2.1 High Initial Investment Costs 278
7.2.1.1 Robot Hardware Costs 278
7.2.1.2 Integration and Implementation Costs 278
7.2.2 Technical Limitations 279
7.2.2.1 AI and Perception Challenges 279
7.2.2.2 Manipulation Challenges 279
7.2.2.3 Energy and Power Limitations 279
7.2.3 Implementation Challenges 280
7.2.3.1 Integration with Existing Systems 280
7.2.3.2 User Training and Adoption 280
7.2.4 Safety and Regulatory Concerns 281
7.2.4.1 Human-Robot Collaboration Safety 281
7.2.4.2 Autonomous System Regulations 281
7.2.5 Workforce Resistance and Social Acceptance 282
7.2.5.1 Employment Concerns 282
7.2.5.2 Human-Robot Interaction Challenges 282
8 EMERGING TRENDS AND DEVELOPMENTS 284
8.1 Swarm Robotics 284
8.1.1 Technologies and Approaches 285
8.1.2 Application Potential 286
8.1.3 Market Outlook 287
8.2 Human-Robot Collaboration 287
8.2.1 Advances in Safe Interaction 288
8.2.2 Intuitive Programming Interfaces 288
8.2.3 Market Implementation Examples 289
8.3 Self-Learning and Adaptive Robots 291
8.3.1 Reinforcement Learning Applications 292
8.3.2 Transfer Learning 293
8.3.3 Continual Learning Systems 294
8.4 Cloud Robotics 295
8.4.1 Distributed Computing for Robotics 295
8.4.2 Remote Operation Capabilities 296
8.5 Digital Twin Integration 297
8.5.1 Simulation and Planning 298
8.5.2 Predictive Maintenance 298
8.5.3 Performance Optimization 299
8.6 Robot-as-a-Service (RaaS) Business Models 299
8.6.1 Subscription-Based Services 300
8.6.2 Pay-Per-Use Models 301
8.6.3 Market Adoption Trends 303
8.7 Soft Robotics 305
8.7.1 Materials and Actuators 306
8.8 Neuromorphic Computing for Robotics 311
8.8.1 Brain-Inspired Computing Architectures 312
8.8.2 Applications in Perception 316
8.8.3 Energy Efficiency Benefits 320
8.9 Micro-nano Robots 323
8.9.1 Technologies and Designs 323
8.9.2 Medical Applications 325
8.9.3 Industrial Applications 330
8.10 Brain Computer Interfaces 331
8.10.1 Non-Invasive BCIs 332
8.10.2 Invasive BCIs 332
8.10.3 Applications in Robot Control 332
8.11 Mobile Cobots 333
8.11.1 Technologies and Designs 333
8.11.2 Applications 334
8.11.3 Market Outlook 335
8.12 Industry 5.0 and Collaborative Robots 335
8.12.1 Human-Machine Collaboration 335
8.12.2 Sustainable Manufacturing 336
8.12.3 Implementation Examples 337
8.13 Low-carbon Robotics Manufacturing 338
8.13.1 Sustainable Design Approaches 339
8.13.2 Energy-Efficient Operation 339
8.13.3 End-of-Life Considerations 340
8.14 Autonomous Navigation and Localization 340
8.14.1 SLAM Advancements 341
8.14.2 Multi-Sensor Fusion 342
8.14.3 GPS-Denied Navigation 342
8.15 Navigation Sensors Driven by Autonomous Mobility 342
8.15.1 LiDAR Innovations 343
8.15.2 Computer Vision Advancements 344
8.15.3 Sensor Fusion Approaches 345
9 CHALLENGES AND OPPORTUNITIES 346
9.1 Technical Challenges 346
9.1.1 Perception and Sensing 346
9.1.2 Manipulation and Dexterity 346
9.1.3 Power and Energy Management 347
9.1.4 Human-Robot Interaction 348
9.2 Market Challenges 348
9.2.1 Cost Barriers 348
9.2.2 Skills and Training Gaps 349
9.2.3 Integration Complexity 350
9.2.4 Supply Chain Issues 351
9.3 Regulatory Challenges 352
9.3.1 Regulations for Autonomous Vehicles 352
9.3.1.1 SAE Level 4-5 Regulations 352
9.3.1.2 Testing and Certification Requirements 353
9.3.2 Regulations for Delivery Drones 354
9.3.2.1 Airspace Regulations 355
9.3.2.2 Payload and Distance Limitations 355
9.3.3 Recent Regulatory Updates 356
10 FUTURE OUTLOOK 358
10.1 Technology Roadmap (2025-2046) 358
10.1.1 Short-term Developments (2025-2030) 358
10.1.2 Medium-term Developments (2030-2035) 359
10.1.3 Long-term Developments (2035-2046) 361
10.2 Industry Convergence Opportunities 363
10.2.1 Robotics and AI 363
10.2.2 Robotics and IoT 363
10.2.3 Robotics and Advanced Manufacturing 364
10.3 Robotics and the Future of Work 365
10.3.1 Job Transformation 365
10.3.2 New Skill Requirements 365
10.3.3 Human-Robot Collaboration Models 366
11 COMPANY PROFILES 368 (120 company profiles)12 REFERENCES 548List of Tables/GraphsList of Tables
Table 1 Robot Categorization 32
Table 2 Global Unit Sales Forecast 2023-2046 (Million Units), Total 36
Table 3 Global Unit Sales Forecast 2023-2046 (Million USD) 38
Table 4 Key Market Drivers and Restraints for Advanced Robotics 40
Table 5 Robot Density in Manufacturing 2020-2024 42
Table 6 Growth of Robot Users 2020-2024 42
Table 7 Growth of Robot Stock by Sector 2020-2024 43
Table 8 Performance Parameters of Humanoid Robots 45
Table 9 Three Phases of Cobot Adoption 46
Table 10 Six Stages of Human-Robot Interaction (HRI) 47
Table 11 Traditional Industrial Robots vs Collaborative Robots 48
Table 12 Benefits and Drawbacks of Cobots 48
Table 13 Safety Requirements for Cobots 49
Table 14 Comparison of Sensing Technologies 53
Table 15 Navigation Sensors for Autonomous Mobility 54
Table 16 Parameter Comparison - Payload vs Speed 57
Table 17 Leading Companies by Robot Type 59
Table 18 Major Industrial Robot Manufacturers 60
Table 19 Service Robot Companies 61
Table 20 Collaborative Robot (Cobot) Manufacturer 61
Table 21 AI Robotics Companies 61
Table 22 Sensor and Component Developers 62
Table 23 End Effector Suppliers 62
Table 24 Humanoid Robot Developers 63
Table 25 Global Robotics Investment by Funding Category 2015-2024 (Billions USD) 64
Table 26 Industrial Robotics Funding by Technology Type 2014-2024 64
Table 27 Recent investments in advanced robotics companies 65
Table 28 Venture Capital Funding of Robotics Startups 66
Table 29 Classification of Robot Types 68
Table 30 Three Phases of Robot Adoption 78
Table 31 Evolution from Industrial to Service Robots 79
Table 32 Key AI Methods for Robotics 81
Table 33 Deep Learning Approaches 82
Table 34 Convolutional Neural Networks in Robotics 83
Table 35 Image Recognition Technologies 85
Table 36 Multi-sensor Integration in Advanced Robotics 88
Table 37 Advanced Materials in Advanced Robotics 89
Table 38 Types of metals commonly used in advanced robots 91
Table 39 Types of plastics and polymers commonly used in advanced robots 92
Table 40 Types of composites commonly used in advanced robots 94
Table 41 Types of elastomers commonly used in advanced robots 95
Table 42 Types of smart materials in advanced robotics 96
Table 43 Types of textiles commonly used in advanced robots 98
Table 44 Types of ceramics commonly used in advanced robots 99
Table 45 Biomaterials commonly used in advanced robotics 101
Table 46 Types of nanomaterials used in advanced robotics 103
Table 47 Types of coatings used in advanced robotics 105
Table 48 Flexible and soft materials 108
Table 49 Edge Computing in Advanced Robotics 109
Table 50 Local Processing vs Cloud Computing 110
Table 51 Typical Sensors for Object Detection 114
Table 52 Camera-based Detection Technologies for Advanced Robotics 116
Table 53 LiDAR-based Detection Technologies for Advanced Robotics 117
Table 54 Radar Systems for Advanced Robotics Object Detection 119
Table 55 Ultrasonic Sensor Technologies for Advanced Robotics 121
Table 56 Infrared and Thermal Sensor Technologies for Advanced Robotics 122
Table 57 Technology Maturity Status Definitions 124
Table 58 Readiness Level of Technologies by Application Sector 130
Table 59 Regional Safety Standards in North America 136
Table 60 Regional Safety Standards in Europe 136
Table 61 Regional Safety Standards in Europe 137
Table 62 Authorities Regulating Autonomous Driving 137
Table 63 Regulations for Delivery Robots and Drones 138
Table 64 Industrial Robot Regulations 139
Table 65 Data Privacy and Security Regulations 140
Table 66 Regional Differences in Regulations 141
Table 67 Data Security Requirements 142
Table 68 Global Market for Industrial Robots 2020-2046 (Million Units) 144
Table 69 Global market for industrial robots 2020-2046 (Millions USD) 145
Table 70 Global market for Cobots by revenues 2025-2046 (US$ Millions) 145
Table 71 Global market for Cobots by payload capacity 2025-2046 (US$ Millions) 146
Table 72 Global market for Cobots By Degrees of Freedom 2025-2046 (US$ Millions) 146
Table 73 Global market for Cobots By End-Effector Type 2025-2046(US$ Millions) 147
Table 74 Global market for Humanoid Robots by type 2025-2046 (Million Units) 147
Table 75 Global market for Humanoid Robots by Application 2025-2046 (Million Units) 148
Table 76 Global Market for Mobile Robots 2020-2046 (Millions USD) 149
Table 77 Global Market for Autonomous Mobile Robots (AMRs) 2025-2046 (Million Units) 149
Table 78 Global Market for Automated Guided Vehicles (AGVs) 2025-2046 (Million Units) 150
Table 79 Global Market for Grid-Based Automated Guided Carts (AGCs) 2025-2046 (Million Units) 150
Table 80 Global Market for Mobile Picking Robots 2025-2046 (Million Units) 151
Table 81 Global Market for Mobile Manipulators 2025-2046 (Million Units) 151
Table 82 Global Market for Last-Mile Delivery Robots 2025-2046 (Million Units) 152
Table 83 Global Market for Heavy-Duty L4 Autonomous Trucks 2025-2046 (Million Units) 152
Table 84 Global Market for Robotics Navigation and Mapping 2025-2046 (Billions USD) 152
Table 85 Global Market for Robotics Object Recognition and Tracking 2025-2046 (Billions USD) 153
Table 86 Global Market for Robotics Manipulation Technologies 2025-2046 (Billions USD) 154
Table 87 Global Market for Human-Robot Interaction Technologies 2025-2046 154
Table 88 Global Market for Robotics Artificial Intelligence 2025-2046 (Billions USD) 155
Table 89 Global Market for Robotics Sensors 2025-2046 (Billions USD) 155
Table 90 Global Market for Robotics Actuators 2025-2046 (Billions USD) 156
Table 91 Global Market for Robotics Power Systems 2025-2046 (Billions USD) 157
Table 92 Global Market for Robotics Control Systems 2025-2046 (Billions USD) 158
Table 93 Global Market for Robotics End-Effectors 2025-2046 (Billions USD) 158
Table 94 Global Market for Robotics Control Software 2025-2046 (Billions USD) 159
Table 95 Global Market for Robotics Perception Software 2025-2046 (Billions USD) 160
Table 96 Global Market for Robotics Human-Machine Interfaces 2025-2046 (Billions USD) 161
Table 97 Global Market for Robotics Installation and Integration Services 2025-2046 (Billions USD) 161
Table 98 Global Market for Robotics Maintenance and Support Services 2025-2046 (Billions USD) 162
Table 99 Global Market for Advanced Robotics in Manufacturing 2025-2046 (Thousands of Units) 162
Table 100 Global Market for Advanced Robotics in Logistics and Warehousing 2025-2046 (Thousands of Units) 163
Table 101 Market for Advanced Robotics in North America 2020-2046 (1000 units, by Robot Type) 164
Table 102 Market for Advanced Robotics in Europe 2020-2046 (1000 units, by Robot Type) 164
Table 103 Market for Advanced Robotics in Japan 2020-2046 (1000 units, by Robot Type) 165
Table 104 Market for Advanced Robotics in China 2020-2046 (1000 units, by Robot Type) 166
Table 105 Market for Advanced Robotics in China 2020-2046 (1000 units, by End-Use Industry) 166
Table 106 Market for Advanced Robotics in India 2020-2046 (1000 units, by Robot Type) 167
Table 107 Average Cost per Unit for Industrial Robots 2025-2046 (Thousands USD) 167
Table 108 Average Cost per Unit for Collaborative Robots 2025-2046 (Thousands USD) 168
Table 109 Average Cost per Unit for Service Robots 2025-2046 (Thousands USD) 168
Table 110 Average Cost per Unit for Humanoid Robots 2025-2046 (Thousands USD) 169
Table 111 Average Cost per Unit for Mobile Robots 2025-2046 (Thousands USD) 169
Table 112 Average Cost for Robot Sensor Packages 2025-2046 (Thousands USD) 170
Table 113 Average Cost for Robot Actuator and Power Systems 2025-2046 (Thousands USD) 170
Table 114 Average Cost for Robot Computing and Control Systems 2025-2046 (Thousands USD) 170
Table 115 Average Cost for Robot End-Effectors 2025-2046 (Thousands USD) 171
Table 116 Payback Time for Advanced Robotics in Manufacturing 2025-2046 (Months) 172
Table 117 Payback Time for Advanced Robotics in Logistics 2025-2046 (Months) 172
Table 118 Payload and Speed Capabilities by Robot Type 2025-2046 173
Table 119 Key Performance Metrics for Industrial Robots 2025-2046 173
Table 120 Mobile Robots Performance Metrics 174
Table 121 Key Performance Metrics for Collaborative Robots 2025-2046 175
Table 122 Six Stages of Human-Robot Interaction (HRI) 176
Table 123 Benefits and Drawbacks of Cobots 180
Table 124 Safety Requirements for Cobots 181
Table 125 Cobot Cost Analysis 184
Table 126 Payload Summary of Cobots 185
Table 127 Commercialized Cobots 185
Table 128 Benchmarking Based on DoF, Payload, Weight 187
Table 129 Price Categories of Cobots 189
Table 130 Market Players in Collaborative Robots (Cobots) 190
Table 131 AMR Navigation Technologies 192
Table 132 Applications in Manufacturing for Humanoid Industrial Robots 193
Table 133 Design Considerations for Humanoid Industrial Robots 195
Table 134 Market Players in Humanoid Robots 196
Table 135 Market Players in Mobile Robots 197
Table 136 Articulated Robots Types and Applications 198
Table 137 SCARA Robots Market Overview 199
Table 138 Delta Robots Market Overview 200
Table 139 Cartesian (Gantry) Robots Market Overview 201
Table 140 Market Players in Robotic Arms (Delta, Cartesian/Gantry, SCARA) 202
Table 141 Market Players in Robotic Grippers 203
Table 142 Robot Software and Control Systems Market Overview 204
Table 143 Rails Market Overview 206
Table 144 Actuators for Cartesian Robots Market Overview 207
Table 145 Market Players in Linear Motion Systems 207
Table 146 Vision Systems Market Overview 208
Table 147 Industrial Cameras Market Overview 209
Table 148 LiDAR Market Overview 210
Table 149 Sensors for Guidance/QC Market Overview 211
Table 150 Vision Systems Market Players 212
Table 151 AI Applications in Robotics 213
Table 152 Machine Learning Techniques for Robotics 214
Table 153 Typical Sensors Used for Robots 218
Table 154 Sensors by Functions and Tasks 219
Table 155 Sensors for Industrial Robotic Arms 222
Table 156 Sensors for AGVs and AMRs 223
Table 157 Sensors for Collaborative Robots 225
Table 158 Sensors for Drones 226
Table 159 Sensors for Service Robots 228
Table 160 Sensors for Underwater Robots 230
Table 161 Sensors for Agricultural Robots 232
Table 162 Sensors for Cleaning Robots 233
Table 163 Sensors for Social Robots 235
Table 164 Cameras (RGB, Depth, Thermal, Event-based) 237
Table 165 RGB/Visible Light Cameras 238
Table 166 Depth cameras 239
Table 167 Thermal cameras 240
Table 168 Event-based cameras 241
Table 169 CMOS Image Sensors vs CCD Cameras 241
Table 170 Edge Processing Technologies for Robotic Vision 244
Table 171 In-camera Computer Vision in Autonomous Vehicles 244
Table 172 Automotive Industry Robotics Opportunities and Challenges 247
Table 173 Advanced Robotics Applications in Automotive Manufacturing 248
Table 174 Miniaturization Challenges and Robotic Solutions in Electronics Manufacturing 249
Table 175 Production Volume Challenges in Electronics Manufacturing 251
Table 176 Quality Control Challenges in Electronics Manufacturing 252
Table 177 Advanced Robotics in Electronics Component Assembly 253
Table 178 Advanced Robotics in Electronics Testing and Inspection 254
Table 179 Advanced Robotics in Electronics Packaging 256
Table 180 Hygiene and Safety Requirements for Food Robotics 258
Table 181 Product Variety Challenges in Food Robotics 259
Table 182 Applications of Advanced Robots in Palletizing 260
Table 183 Industry Requirements for Pharmaceutical Robotics 264
Table 184 Applications of Advanced Robotics in Pharmaceuticals 265
Table 185 Key Technologies for Additive Manufacturing Integration 266
Table 186 Companies Implementing Additive Manufacturing Integration 267
Table 187 Key Technologies for Flexible Manufacturing Systems 268
Table 188 Companies Implementing Flexible Manufacturing Systems 268
Table 189 Key Technologies Enabling Lights-Out Manufacturing 269
Table 190 Companies Implementing Lights-Out Manufacturing 270
Table 191 Key Technologies for Mass Customization Robotics 270
Table 192 Companies Implementing Mass Customization Robotics 271
Table 193 Swarm Robotics: Technologies and Approaches 285
Table 194 Market Implementation Examples for Human-Robot Collaboration 289
Table 195 Reinforcement Learning Applications for Self-Learning and Adaptive Robots 292
Table 196 Robot-as-a-Service (RaaS) Subscription-based services 300
Table 197 Pay-per-use models 302
Table 198 Market adoption of Robot-as-a-Service 304
Table 199 Materials and actuators 307
Table 200 Control systems for soft robots 310
Table 201 Brain-inspired computing architectures 313
Table 202 Applications in Perception 317
Table 203 Neuromorphic computing Energy Efficiency Benefits 321
Table 204 Micro-nano robots medical applications 326
Table 205 Industrial Applications of Micro-Nano Robots 331
Table 206 BCIs in Robot Control Applications 332
Table 207 Technologies and Designs in Mobile Cobots 333
Table 208 Mobile Cobots in Industry 334
Table 209 Sustainable Manufacturing 336
Table 210 Implementation Examples 337
Table 211 Sustainable Design Approaches in Low-Carbon Robotics Manufacturing 339
Table 212 SLAM Advancements in Autonomous Navigation and Localization 341
Table 213 LiDAR Innovations in Advanced Robotics 343
Table 214 Computer Vision Advancements in Advanced Robotics 344
Table 215 Sensor Fusion Approaches in Advanced Robotics 345
Table 216 SAE Level 4-5 Regulations 353
Table 217 Testing and Certification Requirements 354
Table 218 Recent Regulatory Updates 356
List of Figures
Figure 1 Industrial Robotics Landscape 35
Figure 2 Global Market Size by Robot Type 2023-2046 (Million Units) 37
Figure 3 Global Market Size by Robot Type 2023-2046 (Million USD) 39
Figure 4 Historical progression of humanoid robots 44
Figure 5 Robotics Evolution Timeline 51
Figure 6 Service Robot in Japan 71
Figure 7 Technology Readiness Levels (TRL) for Advanced Robotics 126
Figure 8 Roadmap and Maturity Analysis by Industry 130
Figure 9 Robot swarms 284
Figure 10 System architecture of cloud robotics 295
Figure 11 Micro-bot 324
Figure 12 Robotics Technology Roadmap: Short-term Developments (2025-2030) 359
Figure 13 Robotics Technology Roadmap: Medium-term Developments (2030-2035) 361
Figure 14 Robotics Technology Roadmap: Long-term Developments (2035-2046) 362
Figure 15 EVE/NEO 368
Figure 16 RAISE-A1 374
Figure 17 Agibot product line-up 374
Figure 18 Digit humanoid robot 376
Figure 19 ANYbotics robot 380
Figure 20 Apptronick Apollo 381
Figure 21 Aubo Robotics -i series 382
Figure 22 Alex 384
Figure 23 BR002 385
Figure 24 Atlas 386
Figure 25 XR-4 398
Figure 26 Dreame Technology's second-generation bionic robot dog and general-purpose humanoid robot 410
Figure 27 Mercury X1 413
Figure 28 Prototype Ex-Robots humanoid robots 418
Figure 29 F&P Personal Robotics - P-Rob 420
Figure 30 Figure.ai humanoid robot 427
Figure 31 Figure 02 humanoid robot 427
Figure 32 GR-1 430
Figure 33 Sophia 438
Figure 34 Honda ASIMO 442
Figure 35 Kaleido 450
Figure 36 Forerunner 451
Figure 37 Keyper 454
Figure 38 KUKA - LBR iiwa series 458
Figure 39 Kuafu 459
Figure 40 CL-1 463
Figure 41 MagicHand S01 470
Figure 42 Monumental construction robot 473
Figure 43 Neura Robotics - Cognitive Cobots 479
Figure 44 Omron - TM5-700 and TM5X-700 485
Figure 45 Tora-One 488
Figure 46 HUBO2 491
Figure 47 XBot-L 500
Figure 48 Sanctuary AI Phoenix 508
Figure 49 Pepper Humanoid Robot 515
Figure 50 Astribot S1 516
Figure 51 Staubli - TX2touch series 518
Figure 52 Tesla Optimus Gen 2 526
Figure 53 Toyota T-HR3 532
Figure 54 UBTECH Walker 533
Figure 55 G1 foldable robot 534
Figure 56 WANDA 536
Figure 57 Unitree H1 540
Figure 58 CyberOne 544
Figure 59 PX5 546
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