如何去“泡沫化”

　　国内机器人产业的泡沫化一方面表现在业界人士的过热情绪，另一方面也表现在国内机器人制造商在技术、应用等方面的诸多问题。从技术角度看，核心零部件是机器人最关键的技术，控制器、伺服电机、减速机占机器人总成本的六成以上。长期以来，中国机器人本体企业的核心零部件大部分依赖进口。

　　近年来，随着政府和市场对机器人产业链的重视，国内在突破核心零部件技术方面也取得了一些成绩。目前，国内已基本掌握控制器的硬件开发技术，功能基本满足工业机器人的控制需求，但在控制轴数、快速性、稳定性等方面与国际品牌还存在差距；国内高精度交流伺服电机处于起步阶段，一些厂商已经具备了一定的生产能力，主要面向中低端市场，机器人领域的伺服电机应用尚处于试用阶段，预计到2016年，国内伺服电机产品可以应用于中低端机器人；国内减速机在额定扭矩和传动效率等方面与国外产品差距较小，但在扭转刚度、传动精度等稳定性和精度指标方面差距很大，此外，由于在材料和工艺水平上存在差距，在耐疲劳强度方面也与国外产品相差甚远，预计还需要一段时间进行技术突破和完善。

　　从产业链的角度看，国内的机器人企业大都集中在系统集成环节，这个环节对技术的要求不高，同时利润也很小。国内机器人产业对于核心技术较缺乏，这一点限制了国内企业的发展，从而限制了国内整个产业的发展。从行业应用的角度看，2014年工业机器人还是以汽车行业为主，购买量接近45%；电子产品制造业和金属加工业购买量分别占18%和15%；电子设备制造占20%。在国内汽车制造、焊接等机器人高端主流应用领域，市场基本被外资机器人占据，占比超过90%。国产机器人则以搬运和上下料机器人为主，应用在脏乱差、危险性高和枯燥的重复性劳动中，属于低端行业的高端应用。

　　近几年国内推崇的“机器换人”概念，我们认为说法还比较片面。实际上机器人替代人工主要体现在三个方面：人做不了的，人做不好的和人不想做的。

　　人做不了的工作一般是指在高危、真空、高污染等特殊环境下的作业或者搬运重物等人力达不到的工作；人做不好的工作主要指机器人的工作效率比人工效率高的工作；人不想做的工作一般指脏乱差环境下的工作或是重复性体力劳动。从目前的技术来看，机器人的智能化程度还很初级，工业机器人的在线感知能力远低于人，因此机器人擅长的事与人类擅长的事是不同的，机器人不是简单地替代人工，而需要把人类从单纯的重复劳动以及高危、高污染和高强度的劳动中解放出来。

　　企业对机器人的基本需求在于，一是解决生产效率不高的问题，与质量和速度有关系；另一些则跟安全、劳动强度有关系。有的工作机器人完成效果比较好，比如加工质量一致性问题、加工速度问题、让生产变得更为柔性等，而像一些有毒有害气体场合也不适合人去工作，需要机器人替代。不过，即便是使用机器人，也离不开人的操作、维护、保养。一般情况下，一台机器人需要3到5名相关的操作维护和集成应用人才。机器人只是为生产带来了便利，人机共融才是数字化生产的发展趋势。

　　产业出路在何方

　　从产业的角度看，核心技术落后，国外厂商占据高端市场和价值链中的优势环节，已是老生常谈。突破关键技术，创新应用领域，做强国产品牌，这些论调多说无益，关键还是在于能否在产业过热的大背景下埋头做实事，能否在追赶国外厂商的过程中创新思路。

　　持续创新赢得市场认同

　　机器人产业前景十分广阔，一方面因为现有市场的超高增速和潜在市场的巨大空间，另一方面还在于机器人产业自身分为不同阶段，机器人产品分为不同形态。产业的不同阶段可以贴合不同时期的生产方式，产品的不同形态可以满足用户的不同需求。这就需要我们对产业的发展具备足够的耐心，同时要对技术和产品持续创新。目前，从机器人产品的控制方式来看，可以分为三种形态：

　　第一种是通过输入有效指令让机器人完成相应工作。目前国内机器人的厂家还在为打造这种形态的成熟产品而努力，包括对核心零部件的研发，机器人控制软件、应用软件的开发，这些都是为制造出领先的工业机器人机械臂产品必须做好的功课。

　　第二种是机器人通过传感器对工作环境进行感知，从而完成相应工作。这种形态的机器人具有较强的感知能力和一定的信息处理能力，由于其具备良好的感知与反应能力，也就提高了工作的安全性，从而可以和人进行协作。在第二种机器人产品形态中，传感器对机器人很重要，其中六维力传感器是智能机器人重要的传感器，能同时检测三维空间(笛卡尔坐标系)的全力信息。应用六维力传感器生产的三维鼠标可以实现精细的微观操作，未来将大规模应用在机器人中。目前，国外厂家已经在第二种形态中有了成熟的产品，国内的一些龙头企业也有能力进行相关产品的研发。

　　第三种形态是未来机器人，向微型化、多传感、可移动、人工智能、可通信方向发展。通过与物联网、大数据等技术的融合，让每一个机器人把自身收集到的数据上传至云端，由云端进行信息处理，作出决策，自主控制每一个机器人的活动，这样的产品形态需要在现有机器人技术的基础上加入人工智能等最新先进技术，距离产业化还需要一段时间。