The USA - China robotics competition: Leading the race in innovation and global power

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The International Federation of Robots claims that the number of robots being produced today is at an all-time high, particularly in sectors like electronics and the automotive industry. Considering this, as artificial intelligence (AI) becomes more and more popular, it is imperative to study the robotics market, particularly in the nations that are major players in it. Robots are now integrated into all industries, especially automotive and electronics. The need for modernization and increasing competition are pushing countries to automate production and improve business processes; the United States and China have achieved the greatest success in this. According to the authors, it is China that will succeed in the industrial robotics market by introducing “smart manufacturing” and “smart factories.” In addition, there is now a growing trend towards creating robots that interact with people: the development of technology, the emergence of artificial intelligence, as well as human acceptance of the robot - all this contributes to the introduction of robots into our lives. Thus, according to the authors, it is the United States that has achieved the greatest success in the field of introducing service robots responsible for interaction with humans. The evolution of the robotics industry in the two major market participants - China and the United States - is analyzed. The study analyzes the industries in both countries to pinpoint development areas and reviews government initiatives that support business growth in both China and the United States.

About the authors

Marina S. Reshetnikova

RUDN University

Author for correspondence.
Email: reshetnikova-ms@rudn.ru
ORCID iD: 0000-0003-2779-5838

PhD, Assistant Professor of Department of Economic and Mathematical Modeling

6 Miklukho-Maklaya St, Moscow, 117198, Russian Federation

Svetlana S. Tretyakova

RUDN University

Email: 1032201952@rudn.ru
student, Faculty of Economics 6 Miklukho-Maklaya St, Moscow, 117198, Russian Federation

References

  1. Asif, M., Searcy, C., & Castka, P. (2023). ESG and Industry 5.0: The role of technologies in enhancing ESG disclosure. Technological Forecasting and Social Change, 195, 122806. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2023.122806
  2. Čapek, K. (2023). RUR (Rossum’s Universal Robots): A Fantastic Melodrama in Three Acts and an Epilogue. Good Press.
  3. Cheng, H., Jia, R., Li, D., & Li, H. (2019). The rise of robots in China. Journal of Economic Perspectives, 33(2), 71-88. https://doi.org/10.1257/jep.33.2.71
  4. Chi, O.H., Chi, C.G., Gursoy, D., & Nunkoo, R. (2023). Customers’ acceptance of artificially intelligent service robots: The influence of trust and culture. International Journal of Information Management, 70, 102623. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2023.102623
  5. Christensen, H., Amato, N., Yanco, H., Mataric, M., Choset, H., Drobnis, A., Goldberg, K., Grizzle, J., Hager, G., Hollerbach, J., Hutchinson, S., Krovi, V., Lee, D., Smart, W.D., Trinkle J., & Sukhatme, G. (2021). A roadmap for us robotics-from internet to robotics 2020 edition. Foundations and Trends® in Robotics, 8(4), 307-424. http://dx.doi.org/10.1561/2300000066.
  6. Chung, T.H., Orekhov, V., & Maio, A. (2023). Into the Robotic Depths: Analysis and Insights from the DARPA Subterranean Challenge. Annual Review of Control, Robotics, and Autonomous Systems, 6, 477-502. https://doi.org/10.1146/annurev-control-062722-100728
  7. Darmawansah, D., Hwang, G.J., Chen, M.R., A., & Liang, J.C. (2023). Trends and research foci of robotics-based STEM education: a systematic review from diverse angles based on the technology-based learning model. International Journal of STEM Education, 10(1), 1-24. https://doi.org/10.1186/s40594-023-00400-3
  8. Feenstra, R.C., & Sasahara, A. (2018). The ‘China shock,’exports and US employment: A global input-output analysis. Review of International Economics, 26(5), 1053-1083. https://doi.org/10.1111/roie.12370
  9. Gonzalez-Aguirre, J.A., Osorio-Oliveros, R., Rodríguez-Hernández, K.L., LizárragaIturralde, J., Morales Menendez, R., Ramírez-Mendoza, R.A., Ramírez-Moreno, M.A., Lozoya-Santos, J.d.J. (2021). Service robots: Trends and technology. Applied Sciences, 11(22), 10702. https://doi.org/10.3390/app112210702
  10. Hägele, M., Nilsson, K., Pires, J.N., & Bischoff, R. (2016). Industrial robotics. Springer handbook of robotics, 1385-1422. https://doi.org/10.1007/978-3-319-32552-1_54
  11. Isik, O., K. Inadagbo, Y. Bulbul, M. Isik, & C. Dikmen. “International Chip Crisis: Country Approaches.” Proceedings of IConSES (2023)
  12. Karabegović, I., Husak, E., Karabegović, E., & Mahmić, M. (2023, May). Robotic Technology as the Basis of Implementation of Industry 4.0 in Production Processes in China. In International Conference “New Technologies, Development and Applications” (pp. 3-18). Cham: Springer Nature Switzerland. https://doi.org/10.1007/978-3-031-31066-9_1
  13. Lin, Y., Hu, W., Chen, X., Li, S., & Wang, F.Y. (2023). City 5.0: Towards spatial symbiotic intelligence via DAOs and parallel systems. IEEE Transactions on Intelligent Vehicles. https://doi.org/10.1109/TIV.2023.3298903
  14. Merdin-Uygur, E., & Ozturkcan, S. (2023). Consumers and service robots: Power relationships amid COVID-19 pandemic. Journal of Retailing and Consumer Services, 70, 103174. https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2022.103174
  15. Montgomery, E.B., & Yoshihara, T. (2022). The Real Challenge of China’s Nuclear Modernization. The Washington Quarterly, 45(4), 45-60. https://doi.org/10.1080/016366 0X.2022.2148508
  16. Ness, S., Shepherd, N.J., & Xuan, T.R. (2023). Synergy Between AI and Robotics: A Comprehensive Integration. Asian Journal of Research in Computer Science, 16(4), 80-94. https://doi.org/10.9734/ajrcos/2023/v16i4372
  17. Reshetnikova, M.S., Vasileva, G.A., & Tretiakova, S.S. (2021). China’s place in the global smart city market. Voprosy innovatsionnoy ekonomiki, 11(4), 1997-2018. (In Russ.). https:10.18334/vinec.11.4.113971.
  18. Reshetnikova, M.S., & Mikhaylov, I.A. (2023). Artificial Intelligence Development: Implications for China. Montenegrin Journal of Economics, 19(1), 139-152. https://doi.org/10.14254/18005845/2023.19-1.12
  19. Reshetnikova, M.S., & Pugacheva, I.A. (2022). The Global Industrial Robotics Market: Development Trends and Volume Forecast. In Current Problems of the World Economy and International Trade (pp. 187-195). Emerald Publishing Limited. https://doi.org/10.1108/ S0190-128120220000042018
  20. Reshetnikova, M.S. (2020). China’s AI experience: Industrial digitalization. RUDN Journal of Economics, 28(3), 536-546. (In Russ.). http://dx.doi.org/10.22363/2313-2329-2020-283536-546
  21. Santarelli, E., Staccioli, J., & Vivarelli, M. (2023). Automation and related technologies: a mapping of the new knowledge base. The Journal of Technology Transfer, 48(2), 779-813. https://doi.org/10.1007/s10961-021-09914-w
  22. Sunley, P., Evenhuis, E., Harris, J., Harris, R., Martin, R., & Pike, A. (2023). Renewing industrial regions? Advanced manufacturing and industrial policy in Britain. Regional Studies, 57(6), 1126-1140. https://doi.org/10.1080/00343404.2021.1983163
  23. Westphal, T., & Wang, R. (2023). Artificial intelligence with Chinese characteristics: national strategy, security and authoritarian governance. International Affairs, 99(1), 410-411. https://doi.org/10.1093/ia/iiac269
  24. Yip, M., Salcudean, S., Goldberg, K., Althoefer, K., Menciassi, A., Opfermann, J.D., …, & Lee, I.C. (2023). Artificial intelligence meets medical robotics. Science, 381(6654), 141-146. https://doi.org/10.1126/science.adj3312
  25. Yu, L., Wang, Y., Wei, X., & Zeng, C. (2023). Towards low-carbon development: The role of industrial robots in decarbonization in Chinese cities. Journal of Environmental Management, 330, 117216. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2023.117216
  26. Zhao, M. (2019). Is a new Cold War inevitable? Chinese perspectives on US-China strategic competition. The Chinese Journal of International Politics, 12(3), 371-394. https://doi.org/10.1093/cjip/poz010

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».