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自动化基准 · 45 个国家
各国机器人密度与数字化普及率（2026 年）
简短结论：全球平均水平为每万名制造业员工 132 台机器人（IFR，2024 年，新方法）。韩国以 1,220 位居首位；在下列国家中，20 个高于全球平均值，2 个低于全球平均值。机器人密度反映产线中机器的占比；AI 应用一栏则反映其中有多少被数据化测量。
各国制造业的自动化程度如何，数字化层面又跟进得多快？本页汇总 IFR 机器人密度、使用 AI 或其他数字技术的制造企业占比，以及这些数字所依托的制造业基础。
机器人密度、AI 应用与制造业基础
机器人密度：IFR World Robotics 2025（2024 年安装量，方法已修订；与 2024 年之前的版本不可比）。AI 应用：至少使用一项 AI 技术的制造企业占比（欧盟国家采用 Eurostat 2024 年数据；其他国家采用各国调查，已标注）。制造业比重与就业人数来自 Eurostat、世界银行和各国统计局。
| 国家 | 机器人 / 万名员工 | 使用 AI 的制造企业 | 制造业比重 | 就业人数 |
|---|---|---|---|---|
| 韩国 T2 | 1,220 | – | 26.6 % GDP | – |
| 新加坡 T2 | 818 | – | 18.5 % GDP | – |
| 德国 T1 | 449 | 24.4 % | 19.4 % 总增加值 | 7,262 千人 |
| 日本 T2 | 446 | – | 18.8 % GDP | 10,330 千人 |
| 瑞典 T2 | 377 | 32.9 % | 13.4 % 总增加值 | 565.4 千人 |
| 丹麦 T2 | 329 | 38.5 % | 20.2 % 总增加值 | 321 千人 |
| 美国 T1 | 307 | – | 9.7 % GDP | 12,652 千人 |
| 瑞士 T1 | 294 | – | 19.6 % 总增加值 | 651.2 千人 |
| 荷兰 T1 | 293 | 28.6 % | 11.7 % 总增加值 | 757 千人 |
| 奥地利 T1 | 272 | 32.5 % | 17.1 % 总增加值 | 673.9 千人 |
| 加拿大 T2 | 241 | – | 9.3 % GDP | 1,800 千人 |
| 意大利 T1 | 237 | 14.7 % | 16.8 % 总增加值 | 3,923 千人 |
| 比利时 T1 | 232 | 39.8 % | 12.3 % 总增加值 | 485.2 千人 |
| 捷克 T1 | 216 | 16.7 % | 20.8 % 总增加值 | 1,326 千人 |
| 斯洛伐克 T1 | 210 | 15.8 % | 18.1 % 总增加值 | 496.5 千人 |
| 法国 T1 | 195 | 7.4 % | 11.4 % 总增加值 | 2,800 千人 |
| 西班牙 T1 | 183 | 17.1 % | 11.7 % 总增加值 | 2,279 千人 |
| 芬兰 T2 | 183 | – | 16.2 % 总增加值 | 342.9 千人 |
| 匈牙利 T1 | 172 | 7.8 % | 17.7 % 总增加值 | 856.2 千人 |
| 中国 T1 | 166 | – | 24.8 % GDP | 104,815 千人 |
| 波兰 T1 | 81 | 7.7 % | 16.3 % 总增加值 | 3,362 千人 |
| 墨西哥 T1 | 62 | – | 20.1 % GDP | 4,812 千人 |
| 罗马尼亚 T1 | – | 3.2 % | 13.1 % 总增加值 | 1,400 千人 |
| 英国 T1 | – | – | 8.0 % GDP | 2,460 千人 |
| 阿尔及利亚 T2 | – | – | 9.4 % GDP | – |
| 阿根廷 T2 | – | – | 15.2 % GDP | – |
| 巴西 T2 | – | – | 12.1 % GDP | 8,440 千人 |
| 智利 T2 | – | – | 9.4 % GDP | – |
| 哥伦比亚 T2 | – | – | 10.2 % GDP | 730.8 千人 |
| 印度 T2 | – | – | 13.1 % GDP | 20,997 千人 |
| 印度尼西亚 T2 | – | – | 19.0 % GDP | – |
| 爱尔兰 T2 | – | 17.5 % | 30.7 % 总增加值 | 291.6 千人 |
| 马来西亚 T2 | – | – | 22.5 % GDP | – |
| 摩洛哥 T2 | – | – | 15.3 % GDP | – |
| 挪威 T2 | – | 14.7 % | 6.3 % 总增加值 | 230 千人 |
| 秘鲁 T2 | – | – | 12.2 % GDP | – |
| 菲律宾 T2 | – | – | 15.7 % GDP | – |
| 葡萄牙 T2 | – | 9.9 % | 13.0 % 总增加值 | 736.1 千人 |
| 沙特阿拉伯 T2 | – | – | 16.1 % GDP | – |
| 南非 T2 | – | – | 12.8 % GDP | 1,263 千人 |
| 泰国 T2 | – | – | 24.2 % GDP | – |
| 突尼斯 T2 | – | – | 14.8 % GDP | 527.1 千人 |
| 土耳其 T2 | – | – | 17.6 % 总增加值 | 5,999 千人 |
| 阿联酋 T2 | – | – | 9.4 % GDP | – |
| 越南 T2 | – | – | 24.3 % GDP | – |
IFR revised its density methodology with World Robotics 2025: 2024 figures (world 132, CN 166, US 307) are NOT comparable with the previous-method 2023 release (world 162, CN 470, US 295). Use only the 2024 series on the sites. Belgium is reported jointly as 'Belgium & Luxembourg'. WR 2026 (Sept 2026) covers 2025 installations; its density press release was not published as of 2026-10-10.
如何结合解读这两列数据
机器人密度高而数字化普及率低是常见情形：产线已自动化，却仍依赖纸质记录和人工统计设备综合效率 (OEE)。两列都高的国家（韩国、德国、北欧国家）树立了生产率标杆；人工成本低、密度低的国家每小时停机成本不高，但损失的小时数更多。请通过各国基准页面查看每个数字背后的行业构成。
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2026 年机器人密度与数字化普及率工作簿
Excel 工作簿：45 个国家的 IFR 机器人密度、AI 应用、制造业比重与就业人数，每项数据均附来源，并附 IFR 方法说明。
- 45 个国家，2024 年 IFR 系列数据并说明方法变更
- AI 与数字化普及率及调查定义
- 制造业比重与就业基础
- 更新于 2026 年 10 月
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常见问题
为什么 2024 年的机器人密度数据低于往年？
IFR 在 World Robotics 2025 中修订了方法：2024 年的密度（全球 132、中国 166、美国 307）与 2023 年版本（全球 162、中国 470、美国 295）不可比。我们仅发布 2024 年系列数据。
什么算作"使用 AI"？
对于欧盟国家，依据 Eurostat 的 ICT 调查：员工人数在 10 人及以上、至少使用一项 AI 技术（文本挖掘、语音识别、图像识别、机器学习、流程自动化或自主移动）的企业。其他国家采用各国调查的定义，已在来源栏注明。
机器人密度越高，OEE 就越高吗？
并非必然。自动化消除了一部分损失（速度、人工质量），也带来了另一些损失（换型、小停机、维护）。各国页面上的行业 OEE 区间是更可靠的参考。
来源与方法
数据核实于 2026 年 10 月 · 本站由 TEEPTRAK SAS 发布，该公司销售生产监控与 OEE 软件。
- https://ifr.org/ifr-press-releases/news/robot-density-surges-in-europe-asia-and-americas
- https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/isoc_eb_ain2/default/table
- https://ec.europa.eu/eurostat/api/dissemination/statistics/1.0/data/isoc_eb_ain2?geo=FR&time=2024&unit=PC_ENT&indic_is=E_AI_TANY&nace_r2=C
- https://ec.europa.eu/eurostat/api/dissemination/statistics/1.0/data/isoc_eb_ain2?geo=IE&time=2024&unit=PC_ENT&indic_is=E_AI_TANY&nace_r2=C
- https://ec.europa.eu/eurostat/api/dissemination/statistics/1.0/data/isoc_eb_ain2?geo=NO&time=2024&unit=PC_ENT&indic_is=E_AI_TANY&nace_r2=C
- https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/nama_10_a10/default/table
- https://api.worldbank.org/v2/country/CHN;JPN;KOR/indicator/NV.IND.MANF.ZS?format=json&date=2021:2024&per_page=50
- https://ec.europa.eu/eurostat/api/dissemination/statistics/1.0/data/nama_10_a10?geo=FR&unit=PC_TOT&na_item=B1G&nace_r2=C&time=2024
- https://api.worldbank.org/v2/country/MEX;BRA;COL;PER;CHL;ARG/indicator/NV.IND.MANF.ZS?format=json&date=2021:2024&per_page=100
- https://ec.europa.eu/eurostat/api/dissemination/statistics/1.0/data/nama_10_a10?geo=CH&unit=PC_TOT&na_item=B1G&nace_r2=C&time=2024
- https://api.worldbank.org/v2/country/GBR;CAN/indicator/NV.IND.MANF.ZS?format=json&date=2020:2025&per_page=50
- https://fred.stlouisfed.org/data/VAPGDPMA
- https://api.worldbank.org/v2/country/ARE;SAU;ZAF;MAR;TUN;DZA/indicator/NV.IND.MANF.ZS?format=json&date=2021:2024&per_page=100
- https://api.worldbank.org/v2/country/IND;VNM;IDN;THA;MYS;SGP;PHL/indicator/NV.IND.MANF.ZS?format=json&date=2022:2024&per_page=100
- https://ec.europa.eu/eurostat/api/dissemination/statistics/1.0/data/nama_10_a10?geo=IE&unit=PC_TOT&na_item=B1G&nace_r2=C&time=2024
- https://ec.europa.eu/eurostat/api/dissemination/statistics/1.0/data/nama_10_a10?geo=NO&unit=PC_TOT&na_item=B1G&nace_r2=C&time=2024
- https://www.singstat.gov.sg/files/1bbcd493-c935-4be2-96c8-7d9e3be630fa.pdf
- https://ec.europa.eu/eurostat/api/dissemination/statistics/1.0/data/nama_10_a10?geo=TR&nace_r2=C&unit=PC_TOT&na_item=B1G&sinceTimePeriod=2021&format=JSON
- https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/nama_10_a10_e/default/table
- https://www.stats.gov.cn/sj/zxfb/202412/t20241226_1957897.html
- https://ec.europa.eu/eurostat/api/dissemination/statistics/1.0/data/nama_10_a10_e?geo=FR&unit=THS_PER&na_item=EMP_DC&nace_r2=C&time=2024
- https://www.inegi.org.mx/contenidos/saladeprensa/boletines/2025/eaim/EAIM2024_RR.pdf
- https://ec.europa.eu/eurostat/api/dissemination/statistics/1.0/data/nama_10_a10_e?geo=CH&unit=THS_PER&na_item=EMP_DC&nace_r2=C&time=2024
- https://www.ons.gov.uk/employmentandlabourmarket/peopleinwork/employmentandemployeetypes/timeseries/jwr7/lms
- https://www.bls.gov/iag/tgs/iag31-33.htm
- https://sidra.ibge.gov.br/pesquisa/pia-empresa/quadros/brasil/2024
- https://www.investcanada.ca/industries/advanced-manufacturing
- https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/industria/encuesta-anual-manufacturera-enam
- https://www.mospi.gov.in/uploads/latestReleases/latest_release_1790768522303_b1ee6ba9-c9d3-481a-b30e-45a24c7f3729_PIB_Note_ASI_2024-25_English.pdf
- https://ec.europa.eu/eurostat/api/dissemination/statistics/1.0/data/nama_10_a10_e?geo=IE&unit=THS_PER&na_item=EMP_DC&nace_r2=C&time=2024
- https://www.stat.go.jp/data/roudou/sokuhou/nen/ft/pdf/gaiyou.pdf
- https://ec.europa.eu/eurostat/api/dissemination/statistics/1.0/data/nama_10_a10_e?geo=NO&unit=THS_PER&na_item=EMP_DC&nace_r2=C&time=2024
- https://www.statssa.gov.za/publications/P0277/P0277March2026.pdf
- https://www.tunisieindustrie.nat.tn/fr/tissu.asp
- https://ec.europa.eu/eurostat/api/dissemination/statistics/1.0/data/lfsa_egan2?geo=TR&nace_r2=C&sex=T&age=Y15-64&unit=THS_PER&sinceTimePeriod=2021&format=JSON