行业现状与挑战 - 广东省已成为国内最大的智能机器人产业集聚区，但在迈向全球价值链高端进程中面临核心技术"卡脖子"、应用场景对接不足、高端人才短缺等挑战 [2] - 机器人产业关键部件国产化率不足，包括芯片、高精度减速器、核心算法等，工业机器人伺服系统仍依赖国外品牌，企业利润被基础技术垄断方挤压 [5] - ROS系统、核心算法等底层技术架构依赖国外开源生态，自主可控能力薄弱，产业安全存在隐忧 [5] 技术应用难题 - 中小企业因成本高、数据治理基础弱，AI落地率偏低，不少企业因"无明确价值回报"暂缓投入 [5] - 建议政府主导开放更多场景，建立分级分类的场景清单和示范基金支持，突破机器人中高端领域应用最后一公里 [5] - 建议通过建立示范线，发挥体制和市场优势，推动"需求侧"部署，相关部门需在"供需两端同时发力"，为联合攻关团队提供资金、人才、税收等政策保障 [5] 人才问题与建议 - 算法、具身智能等前沿领域的顶尖人才多集中于高校，企业研发团队中领军人才占比低，"机电控算"复合型人才十分稀缺 [6] - 民企参与国家重大科技项目、获取专项研发资金的机会较少，建议政府通过立法支撑、激励保障和评价机制改革，提升民企科技人才在国家战略体系中的贡献度 [6] - 建议将政策资源聚焦于"自主创新攻坚处"与"场景人才结合点"，以场景开放降低创新风险，以人才流通激活民企动能 [6]