基于粤港澳大湾区机器人企业数据，借助空间分析方法探究了1990—2021年机器人产业空间格局演变特征，并运用空间回归模型分析其影响因素。结果表明：粤港澳大湾区的机器人产业呈现“大扩散、小集中”的空间格局演变特征，机器人产业依托产业园区在珠三角东岸形成了空间集聚核心区，产业中游发展水平成为机器人产业空间集聚的关键，产业园区规划促进了机器人产业空间的集聚。基于此，从产业格局网络化、产城发展融合化、功能业态复合化、生产研发数智化等4个方面提出规划响应建议，以促进粤港澳大湾区机器人产业高质量发展。
[关键词] 粤港澳大湾区；机器人产业；空间格局；产业园区
[文章编号] 1006-0022(2023)08-0040-09
[中图分类号] TU984
[文献标识码] B
[引文格式] 沈静，林承憓，魏成，等．粤港澳大湾区机器人产业空间格局演变与规划响应[J]．规划师，2023(8)：40-48．
智能制造和人工智能已成为新的经济增长点，并对人们的生产和生活方式产生深远影响。依托智能技术的机器人产业也成为全球产业发展的重要领域，各国都相继制定政策促进产业发展。2015年，《中国制造2025》首次将机器人产业列为我国重点发展产业，并相继出台《机器人产业发展规划(2016—2020年)》《“十四五”机器人产业发展规划》等，提出我国要成为全球机器人技术创新策源地、高端制造集聚地和集成应用新高地。同时，我国的机器人产业也取得了长足发展，根据中国机器人产业联盟发布的数据，2022年我国工业机器人产量超过44.3万套，整体销量超过30万台，全球销量占比超过50％。机器人产业的迅猛发展客观上也推动了城市产业空间的演化。因此，厘清机器人产业空间格局的演变，研究如何在城市和区域规划中布局该产业，并带动相关产业空间布局优化具有重要的现实意义。
随着我国制造业向智能化转型，学界开始关注智能制造及相关新型产业的空间分布特征。由于智能制造业在全世界范围均处在起步阶段，相关概念和标准模糊，对其空间分布的研究成果较少。近年来，针对新型产业空间分布的研究发现，其空间分布不再呈现单一的集聚或分散特征，而是集聚和分散作用并存，呈现诸如“大分散，小集聚”等空间演化特征。关于这些产业空间格局演变的影响因素也受到关注。传统区位理论往往从运费、劳动力等成本因素探究产业区位选择，而新型智能产业具有技术高新化、生产柔性化、需求多元化、功能复合化等特征，因此传统区位理论已经难以解释其空间分布规律。国外研究表明，地方政府对产业发展的支持力度是高新科技企业选址的重要因素，技术和创新型企业偏好特定的建成环境，如土地的混合利用、密集的服务设施、对步行友好及交通可达性高，因为这样的建成环境能够带来更多的非正式交流，且拥有这些条件的地方往往也意味着具有更高质量的生活环境。知识工作者是高新技术和创新经济发展的重要驱动力，他们更注重生活环境质量，偏好于在生活环境质量高的地方工作。国内研究发现，高新技术产业的分布与当地的人才资源、科学研究和技术水平高度相关，同时城市的政策制度对于企业的空间分布也具有显著影响，城市通过制定产业政策和建设产业园区吸引企业入驻，从而促进产业的空间集聚。但由于新型产业分类和统计口径尚未统一，存在企业复合程度高、分类难度大、高质量的微观企业数据难以获取等问题，整体上学界对新型产业空间分布的关注仍然较少。具体到机器人产业，相关研究也尚在起步阶段，主要集中于机器人产业的兴起、产业发展模式和趋势研究等，对机器人产业空间分布的研究较少。史昊天和黄春晓基于企业点位数据和问卷访谈，发现深圳的机器人产业呈现向东西部发展的趋向性，其区位选择受到土地租金、人才资源等因素的影响；蒋丽以31家机器人骨干企业为样本，发现粤港澳大湾区的机器人企业主要分布在广州和深圳两大核心城市，认为科技水平、产业政策和区位是影响其布局的重要因素；李凤娇等基于企业数据分析了上海工业机器人产业空间格局，发现其受到劳动力资源、交通条件、政策规划等因素的影响。
综上所述，作为我国新型智能产业的重要领域，机器人产业具有新产业、新业态的典型特征，传统区位理论难以解释其空间演化特征。同时，由于机器人产业缺乏明确的定义和界定标准，且难以获取微观企业数据，其空间集聚相关研究仍然较少，尤其欠缺在区域层面的研究探讨。粤港澳大湾区是我国机器人产业的重点发展地区。据统计，2019年粤港澳大湾区的工业机器人产量占全国的比重已超过1/3，服务机器人产业总产值占全国的33.5％，现已形成了多个机器人产业集群。在机器人产业集群的形成过程中，其空间布局是如何演化的？影响机器人产业空间演化的因素有哪些？目前尚缺乏相关的研究成果。为此，本次研究通过数据挖掘获取高质量微观企业数据，再基于微观企业点位数据，运用全局莫兰指数(Moran' s I)和冷热点分析研究粤港澳大湾区机器人产业空间格局演变特征，构建空间计量模型探究其影响因素，并提出机器人产业发展规划建议，以期优化机器人产业空间布局、促进粤港澳大湾区高质量发展。
目前尚未有机器人和机器人产业的统一定义。依据我国国家标准《机器人与机器人装备词汇》(GB/T 12643—2013)，机器人是指具有两个或两个以上可编程的轴，以及拥有一定程度的自主能力，可在其环境内运动以执行预期任务的执行机构。根据应用环境的不同，机器人可分为工业机器人和服务机器人。由于机器人产业涵盖了上至关键零部件生产、下至机器人整机集成应用等多个领域，本次研究将机器人零部件生产、机器人操作系统与本体组装、集成与应用等领域的生产厂商均视为机器人企业。
根据机器人产业报告等公开资料①，整理工业机器人产业和服务机器人产业的产业链环节，以及产业链各环节对应的特征关键词组，用于收集和识别机器人企业。其中：工业机器人产业链包括上游核心零部件制造、中游本体制造、下游系统集成及应用；服务机器人产业链包括上游核心零部件制造、中游智能感知和操作模块制造、下游本体制造和应用。
本次研究使用企业微观数据，数据来源和处理情况如下：根据图1、图2中的工业机器人产业链和服务机器人产业链不同环节及其对应的关键词组，在天眼查平台逐一搜集相关企业。为避免重复，若企业的名称、注册地址和经营范围均一致，则只保留一家。去重处理后，得到粤港澳大湾区在2021年12月31日前注册的103560家企业样本，涵盖企业注册地址、注册日期、经营范围等信息②。为确定企业的空间位置，借助Python调用高德地图的地理编码接口，逐一对企业地址进行地理编码，并经过坐标转换后得到企业的地理坐标。见图3。
本次研究还根据企业经营范围，对收集到的企业数据进行更精确的识别和归类。依据《企业经营范围登记管理规定》，企业经营范围应当包含或者体现企业所属行业或者经营特征。由于企业的经营范围通常涉及多项业务，为此对企业经营范围进行文本分割，将企业涉及的业务逐一区分。再针对每一家企业，逐一判定各项业务属于哪一个产业链环节。判定的依据为该业务是否包含了机器人产业链的某个特征关键词组。按照排在前面的业务优先的原则，将企业归入不同的产业链环节中。具体的判定归类流程如图4所示。在对所有企业进行逐一判定归类后，再进行人工逐一检查纠正，最后得到54192家有效企业样本。
使用全局莫兰指数、冷热点分析探究机器人产业空间格局和集聚特征。全局莫兰指数能够检验企业在整个区域的空间关联性，冷热点分析能够有效识别企业空间集聚特征和类型。两种方法均是常用且成熟的空间分析方法，具体公式此处不做详细描述。
由于机器人产业的空间分布具有明显的空间依赖性，普通回归模型(OLS)仅能在统计学上分析影响因素和机器人企业分布的正负向关系，空间回归模型考虑了企业分布的空间相关性，能够更准确地反映影响因素和机器人企业空间分布的关系。常用的空间回归模型包括空间滞后模型(SLM)和空间误差模型(SEM)。
空间滞后模型的基本形式为：
2 粤港澳大湾区机器人产业空间格局演变与集聚特征
2.1 机器人企业数量变化和分布
粤港澳大湾区机器人企业数量呈指数式增长，机器人本体制造和应用企业占比不断增多。1990—2021年，粤港澳大湾区的机器人企业数量大幅增加，从33家增长到54192家，其中2010—2021年发展最快，新增机器人企业50555家，说明近10年来在相关政策的支持下机器人产业发展迅猛。在工业机器人产业中，中游本体制造、下游系统集成及应用企业分别从1990年的44.44％、11.11％增加到2021年的59.34％、21.57％(图5-a)；在服务机器人产业中，下游本体制造和应用企业的占比从17.86％增加到38.12％(图5-b)。
2.2 机器人产业整体以广州和深圳为分布核心，全局集聚程度增强
粤港澳大湾区中的大部分机器人企业集中分布在广州和深圳两大核心城市，企业数量占比从1990年的60.61％不断上升到2021年的75.32％，反映了机器人产业的整体集聚态势明显。
无论从产业整体还是分产业链环节来看，1990—2021年粤港澳大湾区机器人产业的全局莫兰指数均不断增大(图6)，反映了机器人企业的分布存在空间正相关性，呈现显著的空间集聚特征，并且空间集聚程度不断增强。值得注意的是，2010—2021年，工业机器人产业链中游本体制造企业、服务机器人产业链下游本体制造和应用企业的全局莫兰指数轻微回落，说明随着粤港澳大湾区各市大力发展机器人产业，机器人本体制造环节的企业布局稍有分散。
2.3 机器人产业呈现“大扩散、小集聚”的空间格局演变趋势
热点分析结果显示， 1990—2021年，粤港澳大湾区机器人企业的空间集聚和扩散作用并存，机器人企业主要依托产业园区形成集聚区，呈现出“大扩散，小集聚”的空间演化趋势。
粤港澳大湾区工业机器人企业的分布逐步由广佛交界地区向外围扩散，形成以广州、深圳为核心的环珠江口内湾集聚带。具体而言，1990年工业机器人企业零星分布在广佛交界地区和广莞交界地区，企业数量少，未成规模(图7-a)。1990—2000年，随着广州开发区、深圳高新区、中山火炬开发区等的建设，工业机器人企业逐渐往广州黄埔区、深圳南山区和中山火炬开发区聚集(图7-b)。2000—2010年，工业机器人产业的空间分布范围扩大，并在深圳形成明显的集聚区，产业集聚程度增强(图7-c)。2010年后，广州、深圳、东莞等市陆续实施机器人产业发展政策，机器人产业园、智能产业园的建设，以及广深科技创新走廊的规划，极大促进了工业机器人产业在珠三角东岸的聚集，形成了沿广深科技创新走廊，以广州开发区、东莞松山湖高新区和深圳高新区为主要节点的带状集聚区(图7-d)。同期，以美的集团为代表的龙头企业通过收购合资等方式，与库卡、安川等机器人产业巨头合作，产业巨头的进驻加上产业政策的扶持，吸引了工业机器人企业在佛山聚集。至此，工业机器人产业以佛山、广州、东莞、深圳为核心城市，依托机器人产业园或智能产业园形成带状集聚区。
服务机器人产业空间集聚的演化路径与工业机器人产业大同小异，由早期的零散分布逐渐形成以广州开发区和深圳高新区为核心的两大片状分布区。具体而言，1990年服务机器人企业主要分布在以广州为中心的广佛交界地区、深圳南山区(图8-a)。1990—2000年，同样随着广州开发区、深圳高新区的发展，服务机器人产业开始在广州黄埔区和深圳南山区形成两个明显的集聚中心(图8-b)。2000—2010年，服务机器人产业在广州和深圳两大核心区的集聚程度进一步增强，同时向周边地区扩散(图8-c)。2010年后，随着广州、东莞和深圳相继出台机器人产业发展政策和建设相关产业园区，服务机器人产业在珠三角东岸形成了以广州和深圳为核心、依托机器人产业园和智能产业园的片状集聚区(图8-d)。可以看出，服务机器人与工业机器人产业具有相似的空间演化路径，在不断扩散的同时，向广州开发区和深圳高新区等产业园区集聚。但与工业机器人产业相比，服务机器人产业的集聚程度相对较低，尚未形成连片的集聚空间。
以镇街行政区划作为空间分析单元，通过冷热点分析探究机器人产业链不同环节企业在空间上的集聚和分异特征。结果显示，1990—2021年粤港澳大湾区工业机器人产业链和服务机器人产业链各环节的空间分布热点主要落在环珠江口岸城市，呈现“零星分布—片状分布”或“零星分布—带状分布”的空间集聚演变特征。
工业机器人产业链各环节企业由早期零星分布逐渐演化形成珠三角东岸带状集聚区。工业机器人产业链上游核心零部件制造企业早期的分布较为零散，2000年后初步在珠海国家高新区和深圳高新区形成集聚热点，2021年珠三角西岸的集聚热点消失，在广州科学城、南沙自贸区、东莞松山湖高新区形成新的热点。中游本体制造是粤港澳大湾区工业机器人企业所处的主要环节，企业主要分布在佛山、东莞和深圳，以佛山高新区、广州开发区、东莞松山湖高新区、深圳高新区为主要节点形成带状集聚区。下游系统集成及应用企业于2010年左右在深圳形成片状集聚区，2021年沿广深科技创新走廊形成带状集聚区。结合图5-a可以看到，工业机器人产业链中游本体制造企业不但数量占比大，而且较早在珠三角东岸形成集聚区，吸引了上游和下游企业在该区域的集聚，最终在珠三角东岸地区沿广深科技创新走廊形成了工业机器人产业的带状集聚区。见图9。
服务机器人产业链上中下游企业由早期的零星分布逐渐在广州开发区和深圳高新区形成两大片状集聚区。服务机器人产业链上游主要是减速器、控制器、舵机、智能传感器和芯片的制造，2000年就已在深圳高新区形成明显的集聚区，此后该集聚区逐渐扩大到东莞松山湖高新区，2021年在深圳高新区和东莞松山湖高新区之间形成片状聚集区。产业链中游包括机器人操作系统、计算机视觉、人机交互等智能算法和软件开发，2010年左右在广州知识城和深圳高新区形成两大集聚区，2021年在广州南沙新区形成新的热点区。产业链下游本体制造和应用企业于2010年后逐渐在广州知识城、东莞松山湖高新区和深圳高新区形成分布热点区。与工业机器人产业不同，服务机器人产业各环节企业的数量占比差异较小，集聚速度相近，上中下游企业在广州开发区和深圳高新区形成了服务机器人产业的两大集聚区。见图10。
图10 服务机器人产业链各环节企业冷热点分析结果图
3 机器人产业空间格局演变的影响因素
3.1 影响因素选择
研究参考机器人产业、高新技术产业和智能制造产业空间分布影响因素的相关研究，从制度政策、产业集聚、知识技术和区域基础等4个方面来构建粤港澳大湾区机器人产业空间分布的影响因素体系。在制度政策方面，主要选取产业政策和产业规划两个指标，产业政策体现了政府对产业发展的支持，通过补贴、税收优惠等措施为企业的投融资和创新过程提供有力支持，同时政府规划的开发区和产业园区也为产业发展提供空间载体。在产业集聚方面，主要选择产业链上中下游企业密度指标，提高产业在空间上的邻近性能够加强上中下游企业的关联，降低企业的信息搜寻和交易成本；加强与地方现有行业的技术关联能够降低企业的进入门槛，为企业提供有效的资本、技术和劳动力等要素支撑，是初创企业区位选择所考虑的主要因素。在知识技术方面，主要选择创新技术支撑和高水平人力资源两个指标，机器人产业作为典型的知识密集型产业，其发展需要人才资源和技术的支撑，高等院校或科研机构提供了这些资源；较高学历的人力资本可以满足机器人企业高素质的劳动力需求。在区域基础方面，主要选取经济基础、人口数量和对外交通3个指标，经济基础和人口数量反映了地方的整体发展水平及经济多样化水平，高速公路出入口数量反映了地方对外交通的便利程度。考虑到影响因素对企业选址具有一定的滞后性，故被解释变量采用2021年的镇街内机器人企业数量，解释变量采用2020年的数据，变量的具体含义和数据来源如表1所示。
研究以镇街内的工业机器人产业、服务机器人产业及其不同产业链环节的企业数量作为因变量，以10个影响因素作为自变量，在数据标准化处理后进行普通回归。各组数据自变量的共线性诊断参数VIF均小于10，说明各组自变量均不存在显著的共线性。各组数据回归结果的R2为0.440～0.731。
根据模型结果，各组数据OLS模型中残差项的全局莫兰指数为6.856～17.527，均通过了1％显著性水平的检验，说明OLS模型的残差项存在明显的空间依赖性，需要引入空间回归模型。在空间回归模型的选择上，SLM模型和SEM模型的拉格朗日乘数(LMLAG、LMERR)，以及SEM模型的拉格朗日乘数稳健性(R- LMERR)均通过了1％显著性水平的检验，但部分组别SLM模型的拉格朗日乘数稳健性没有通过显著性检验。因此，选择SEM模型作为解释工业机器人企业和服务机器人企业空间分布的最终模型。
工业机器人产业的空间集聚主要受到产业规划、产业中游基础、高水平人力资源、经济基础和人口数量的显著影响。在制度政策方面，产业规划在4个模型中均通过了1％显著性水平的检验，系数在0.147以上，说明产业规划对工业机器人企业的聚集具有重要促进作用。一般来说，开发区、高新区和产业园区内拥有较为完善的基础设施和良好的营商环境，对工业机器人企业具有重要的吸引力。在产业集聚方面，产业上游基础对中游本体制造企业的聚集有微弱的正相关性，系数仅为0.083。产业中游基础对总体、上游、下游企业的集聚均通过了1％显著性水平的检验，且系数在0.306以上，说明工业机器人产业的中游基础对于工业机器人产业的集聚具有关键作用。我国的工业机器人企业大部分处在技术壁垒相对较低的中游本体制造环节，在粤港澳大湾区的工业机器人产业中，中游本体制造企业的占比约为60％，所以工业机器人产业的中游基础与产业整体的集聚存在较强的相关性。在知识技术方面，高水平人力资源与工业机器人产业链总体和中游本体制造企业的聚集呈现负相关性，可能原因是高学历人口倾向于生活在具有便利生活设施的城市中心地区，而工业机器人产业链中游企业为减少成本，会选址在远离城市中心的工业园区。在区域基础方面，经济基础和人口数量对工业机器人企业的空间集聚有显著影响，系数分别在0.100和0.264以上；对外交通对工业机器人产业链总体及中游企业的集聚影响微弱，系数分别只有0.010和0.014。GDP和人口规模越大的地区，能够给初创企业提供越好的营商环境、综合服务和目标市场，这也是工业机器人企业集中在广深两大城市的部分原因。
服务机器人产业的空间集聚受到产业规划、产业上中下游基础、高水平人力资源、经济基础和人口数量的显著影响。在制度政策和区域基础方面，产业规划、经济基础和人口数量在服务机器人产业的4个模型中均通过了显著性检验，其对服务机器人产业空间集聚的影响机理与工业机器人产业一致。在产业集聚方面，产业上游和中游基础对服务机器人产业的空间集聚均具有重要的促进作用，系数分别为0.232和0.482，且均通过了5％显著性水平的检验；我国服务机器人产业中游的智能感知操作模块的技术创新水平已处于全球领先水平③，其良好的发展态势创造了良好的产业发展基础，也为当地孵化和培育了更多中小型创新企业，促进了服务机器人产业链发展和空间集聚；产业下游基础对服务机器人产业链总体和上游企业的集聚有显著的负相关性，可能原因是服务机器人主要为人们的日常生活服务，负责服务机器人本体设计和组装的下游环节更偏向于分布在生活服务需求较多的城市中心区，以更靠近目标市场和客户群体，及时了解用户多样化的需求，降低信息搜寻成本并获得更多的创新灵感和创新机会，这与服务机器人产业整体依产业园区分布有所差异。在知识技术方面，创新技术支撑对服务机器人产业链总体及上中下游企业的集聚有显著的正向促进作用；高水平人力资源对服务机器人产业链总体和上游企业集聚有正相关性，通过了1％和5％显著性水平的检验。服务机器人面向普通大众，使用环境更加复杂多样，产品小巧灵活、智能化程度更高，更新迭代快速，对技术和创新的要求也更高，因此相关企业更依赖于与当地的高等院校或科研机构合作，对专业人才资源的需求更加突出。见表2。
研究基于粤港澳大湾区的机器人企业数据，对机器人产业的聚集水平和空间格局演变进行探测，并对影响机器人产业空间格局演变的因素进行实证分析，得出如下结论：
(1)珠三角东岸逐步成为机器人产业的核心集聚区。进入21世纪以来，机器人产业逐渐集聚在以广深科技创新走廊沿线地区为核心的环珠江口内湾地区，其中广州开发区和“深圳高新区—东莞松山湖高新区”是两大核心集聚片区。珠三角东岸的机器人产业集聚水平高于西岸，一是东岸已有的先进装备制造和电子信息产业与机器人产业存在着较强的经济技术关联性；二是这些产业储备了大量的研发人才和技术工程师，为机器人产业的创新和发展奠定了坚实基础。
(2)产业中游发展水平和产业规划是影响机器人产业链形成及空间集聚的关键。工业机器人产业链中游企业的先发优势和数量优势、服务机器人产业链中游企业的技术创新优势，为粤港澳大湾区的机器人产业创造了良好的发展基础，对于吸引其他环节企业和配套服务具有关键作用。除了模型结果反映了产业规划对机器人产业集聚具有重要的正向影响，以产业园区为中心点，以1 km、2 km、5 km为距离阈值创建出缓冲区。可以发现，约25％的机器人企业分布在相关产业园的2 km缓冲区范围内，约60％的机器人企业分布在相关产业园的5 km缓冲区范围内，证实了机器人产业园区和智能产业园区对机器人企业的集聚作用。此外，经济发展水平和人口规模等区域基础条件也对机器人产业的空间集聚有一定的影响，说明机器人产业作为资金和技术密集型产业，需要一定的经济基础作为支撑。
基于以上研究成果，为促进我国智能制造和粤港澳大湾区机器人产业及区域经济的高质量发展，以下从产业格局网络化、产城发展融合化、功能业态复合化、生产研发数智化等4个方面提出规划响应建议。
4.2.1 产业格局网络化：以科创走廊为极轴，构建多核心、网络化的机器人产业空间发展格局
围绕机器人企业集聚核心，结合重大交通设施等廊道，构建多核心、网络化的机器人产业空间发展格局。以广州、深圳和佛山作为工业机器人产业发展核心，以广州和深圳作为服务机器人产业发展核心，在其他城市中选取若干以知识经济及科技创新为主的科创平台或产业载体作为机器人企业聚集的增长极，以广深科技创新走廊等为轴线，形成多极化的机器人产业集聚带(图11)。通过各增长极的不断延展并与广深机器人研发核心的联动，实现机器人产业的规模化发展，辐射带动区域产业智能化水平提升，促进粤港澳大湾区经济高质量发展。
图11 构建多核心、网络化的机器人产业发展格局示意图
4.2.2 产业发展融合化：以一体化产城融合发展为契机，助力机器人产业高质量发展
产城融合是通过“以城促产”和“以产兴城”达到城市与产业的协同发展。在“以城促产”方面，一是粤港澳大湾区各城市可依托自身区位、经济基础、制度环境和人文风俗等优势，吸引并留住人才，为机器人产业的持续创新提供源动力；二是各城市应完善交通物流、新基建等基础设施，均等化配置教育科技、医疗健康等公共服务设施，从而为机器人产业发展提供各项服务保障；三是各城市应加强政府部门、高等院校、科研机构等主体与机器人产业之间的互联互动和优势互补，促进城市中各类专业化产业服务机构为机器人产业创新和成果转化提供专业服务，从而促进粤港澳大湾区成为机器人产业创新的策源地。在“以产兴城”方面，借助机器人产业发展推进产业智能化和城市智慧化，增强城市的综合竞争力。
4.2.3 功能业态复合化：以多样化需求为支撑，完善设施配套，打造功能复合型产业社区
机器人产业的持续发展需要功能多样化的空间支撑。一方面，机器人产业的产品研发、中试验证、生产制造、检测认证等环节关联密切，要求产业社区为各环节发展提供多样化的功能空间；另一方面，优质的生活和生态环境是吸引并留住机器人产业相关人才的关键条件。因此，机器人产业社区应具有“产业”和“生活”的双重属性。在产业方面，围绕从机器人研发到应用的多个环节，布局研发、中试、孵化、制造、展览等多类功能空间，以便于不同环节主体在产业社区内通过密切的上下游企业合作形成持续的创新联动。在生活方面，有机配置人才公寓、商业配套、教育医疗、休闲娱乐等优质服务设施，同时注重生态设施的规划布局，以形成功能复合的机器人产业集聚区，推动机器人产业高质量发展。
4.2.4 生产研发数智化：以生产研发一体化为纽带，创新数智化的机器人产业载体设计
应用物联网、虚拟数字等技术，搭建全流程数字化、智能化的生产研发载体。产业数智化载体可以分为智能实体工厂和数字孪生工厂两部分(图12)。在智能实体工厂中，数智大脑进行统一调配管理，按照机器人的生产制造流程，配置工艺数字化设计中心、仿真测试区、物料自动投放区、智能化装配线、智能检测平台和无人仓库等，并通过搬运机器人来满足不同空间之间的接驳需求，实现机器人全流程自动化生产。在数字孪生工厂中，基于实时传感将智能实体工厂中的机器人全链条生产环节、产品完成度和质量、设备运行状态等映射到数字虚拟模型中，对机器人生产制造进行全流程管理监测，并实时反馈相关信息给数智大脑。相比传统制造业产业载体，智能化产业载体具有自动化设施体量大、各类设施接驳空间通道较宽、数据传输设备多等特点，应探索创新性的数智化产业载体设计。
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