Human Pioneers
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PAI机器人指数

PAI Robotics Index

版本：PRI 1.0

发布日期：2026年

编制机构：AI指数研究院 / 中视新影GEO研究院 / WICOWEB全球AI认知研究中心

理论创始人：逄培

一、指数定位

1.1 核心定义

PAI机器人指数（PAI  Robotics Index，简称PRI）是首个以生成式AI大模型真实输出数据为评价依据，专门衡量机器人产业在全球AI知识网络中认知竞争力的评估体系。它不依赖出货量、企业营收或专利数量等传统指标，而是通过标准化方法采集全球主流AI大模型的生成内容，从AI如何“认知”“评价”“推荐”机器人产业相关主体、技术与产品的角度，量化评估其AI话语权、技术标签力与推荐顺位。

1.2 行业特色与必要性

机器人产业正站在AI与物理世界交汇的前沿。大模型赋予机器人认知与交互能力，具身智能推动机器人从“执行指令”走向“自主行动”。这一产业的特殊属性决定了它需要一套专门的AI认知竞争力评估工具。

首先是“具身性”。机器人是AI走出屏幕、进入物理世界的载体。AI在回答“谁的人形机器人最先进”“推荐一款工业机器人”“哪个国家的服务机器人最可靠”时，其推荐不仅关乎商业竞争，更关乎技术路线的全球认知。一个国家的机器人产业在AI中被如何描述——是“引领者”还是“跟随者”——直接影响其全球产业话语权。

其次是“技术跨界性”。机器人产业融合了机械、电子、AI算法、传感器、新材料等多个领域。AI是否能够准确区分工业机器人、服务机器人、特种机器人和人形机器人的不同技术路线，是否能够精准描述各国在不同细分赛道的比较优势，本身就是话语权质量的体现。

再次是“公众认知敏感性”。机器人，尤其是人形机器人，是全球公众关注的焦点。一个机器人的“出圈”事件——一次惊艳的演示、一项重大突破——可能在短时间内大幅改变AI对该国机器人产业的认知权重。这种认知波动性在传统制造业中较为罕见。

PRI正是为回应这些特殊需求而诞生，是逄培指数在机器人领域的垂直深耕。

1.3 与PAI指数体系的关系

PRI是PAI指数在机器人产业的垂直聚焦。它与PSMI（智能制造指数）在工业机器人赛道形成交叉覆盖，同时与AII（人工智能产业指数）在具身智能和AI Agent赛道形成协同。PRI共享PAI框架核心方法论，在维度设计上针对机器人产业的“具身性”“技术跨界性”和“公众认知敏感性”进行了专属创新。

1.4 理论基石

1. AI认知竞争理论：产业话语权、推荐优势力衡量机器人产业主体的“认知竞争优势”，技术自主可控认知衡量其“安全话语权”，公众认知度与出圈力衡量其“传播势能”，认知韧性力衡量其“认知防御能力”
2. AI认知主权理论：机器人产业是国家AI认知主权在先进制造和智能装备领域的重要体现。一个国家的机器人产业在AI中被如何定位，直接影响其在全球产业链中的认知位势
3. AI品牌资产理论（AIBE）：机器人企业的品牌资产从工业用户和公众心智延伸至AI知识网络，PRI测量其在AI中的认知资产
4. 媒体型GEO理论：机器人产业认知权重的提升依赖于权威信源布局、标杆产品叙事和产业白皮书输出

二、评估对象与范围

2.1 评估主体

PRI提供三个颗粒度的评估：

2.2 机器人产业细分赛道

PRI将机器人产业解构为五个细分赛道，各赛道独立评分后加权合成综合得分：

2.3 覆盖范围

1. 国家/地区样本：首期覆盖中国、日本、美国、德国、韩国、瑞士、瑞典、法国、英国、以色列、新加坡、印度12个国家/地区
2. 企业样本：首期覆盖全球约150家机器人产业链代表性企业
3. 城市/产业集群样本：首期覆盖全球约30个主要机器人产业集聚区
4. 模型覆盖：15个全球主流AI大模型
5. 语种覆盖：中、英、日、德、韩五种语言（全球机器人产业核心技术语言区）
6. 时间跨度：以2026年为基期，按年度发布

三、评估维度与指标体系

3.1 维度框架

PRI从五个维度综合评估机器人产业主体的认知竞争力。其中“产业话语权”和“推荐优势力”继承自CIII基础框架，“技术自主可控认知”和“公众认知度与出圈力”是专为机器人产业设计的专属维度。

3.2 各维度指标详解

（一）产业话语权（25%）

测量一国/企业在全球AI知识体系中被呈现的广度、深度与权威性。

国家/地区版：

企业版增补指标：

（二）推荐优势力（20%）

测量一国/企业在机器人相关推荐类问题中被AI优先推荐的程度。

（三）技术自主可控认知（22%）

这是PRI针对机器人产业“核心零部件依赖”和“技术供应链安全”特性新增的专属维度。机器人产业的高端核心零部件——精密减速器、高性能伺服系统、智能控制器、专用AI芯片——长期是全球产业竞争的焦点。技术自主可控认知衡量的是AI如何认知一个国家或企业在机器人核心技术和关键零部件上的自主水平。

（四）公众认知度与出圈力（18%）

这是PRI针对机器人产业“公众关注度高”和“事件驱动性强”特性新增的专属维度。机器人是全球公众和媒体高度关注的科技领域。一个机器人产品的惊艳演示——如人形机器人的流畅舞蹈、四足机器人的复杂地形穿越——可能在社交媒体引发全球传播，并快速提升该国机器人产业的AI认知权重。公众认知度与出圈力衡量的是一个国家机器人产业在公众AI认知中的热度与传播势能。

（五）认知韧性力（15%）

测量一国/企业机器人产业认知形象在冲击中的稳定性。机器人产业的公众关注度具有高度事件驱动性——一次惊艳演示可能大幅提升认知权重，一次安全事故也可能迅速逆转舆论。因此认知韧性力对机器人产业尤为重要。

四、数据采集与计算方法

4.1 标准化问题集设计

针对机器人产业五个细分赛道，分别设计标准化问题集，涵盖认知类、评价类、推荐类、技术类、公众类五大类型。每个细分赛道设计约25个标准问题，总计约125个问题。

4.2 数据采集

1. 方法：通过标准化API接口向15个全球主流AI大模型发送查询，每个问题每个模型查询3次（间隔不少于24小时），取均值
2. 频次：年度正式采集两轮（年中、年末），季度动态追踪覆盖核心指标。公众认知度与出圈力维度实行“重大出圈事件即时监测”——当机器人领域发生全球关注的重大事件时，在30天内进行专项采集
3. 语种：中、英、日、德、韩五种语言同步采集。这五种语言覆盖了全球机器人产业的核心技术区

4.3 计算方法

各基础指标原始值通过Min-Max标准化映射至0–100区间。

子维度得分 = 该子维度下各基础指标得分的算术平均。

维度得分 = 该维度下各子维度得分的加权算术平均。

各细分赛道得分 = 该赛道下五个维度得分的加权算术平均。

综合得分计算公式：

其中W_k为第k个细分赛道的权重（见2.2节），S_k为该赛道的综合得分。维度权重和细分赛道权重通过德尔菲法由机器人技术、自动化产业研究、国际传播领域专家三轮评分后确定，每两年复审一次。

五、等级体系

六、发布与应用

6.1 发布周期

PRI采用“年度大考+季度动态追踪+重大出圈事件即时监测”三层时序体系。年度综合报告于每年第一季度发布，季度动态追踪覆盖产业话语力和推荐优势力的核心指标波动，重大出圈事件后30天内进行专项采集。

6.2 发布内容

1. PRI国家/地区总榜：12个国家/地区综合得分及排名
2. PRI企业榜：全球约150家机器人企业综合得分及排名
3. PRI城市/产业集群榜：全球约30个机器人产业集聚区综合得分及排名
4. 细分赛道分榜：5大细分赛道各国、各企业得分及排名
5. 维度专项榜：技术自主可控认知Top10、公众认知度与出圈力Top10、认知韧性力Top10
6. 年度深度报告：全球机器人产业认知竞争力格局分析、赛道趋势研判、典型案例解读

6.3 核心应用场景

1. 国家产业政策制定者：诊断本国机器人产业在全球AI认知中的优势与短板，识别需加强自主可控建设和国际传播的薄弱环节
2. 机器人企业：诊断企业在AI中的品牌可见度、技术标签绑定强度和公众认知热度，优化权威信源布局和出圈传播策略
3. 产业园区管理者：了解园区在AI中的产业集群认知度和投资推荐顺位，制定园区品牌GEO策略
4. 投资机构：将机器人产业认知竞争力作为跨国机器人投资布局的核心参考维度
5. 行业协会与智库：监测全球机器人产业认知竞争力的动态格局，为产业研究和政策制定提供数据支撑

七、独立性声明

指数编制机构独立于任何被评估国家/地区的政府、机器人企业及AI模型提供商。不接受定向资助以影响特定主体排名。编制资金来源于机构自有经费与公开发行收入。每年公开发布独立性声明与资金来源报告。

“机器人是AI走出数字世界、进入物理世界的载体。在AI时代，一个国家的机器人产业不仅需要‘做得好’，更需要‘被AI认知为好’。PRI的使命，就是测量这种认知——因为在AI时代，被AI推荐的机器人，是走进工厂、走进家庭、走进未来的机器人。”

——逄培，PAI指数创始人、AI认知指数（AICI）评价体系总设计师

附录

附录A：评估国家/地区、企业与城市/产业集群完整名单

附录B：各细分赛道标准化问题集（示例）

附录C：机器人产业权威信源库（节选）

附录D：德尔菲法专家权重确定流程

附录E：数据来源与免责声明