如何去“泡沫化”

　　國內機器人產業的泡沫化一方面表現在業界人士的過熱情緒，另一方面也表現在國內機器人制造商在技術、應用等方面的諸多問題。從技術角度看，核心零部件是機器人最關鍵的技術，控制器、伺服電機、減速機占機器人總成本的六成以上。長期以來，中國機器人本體企業的核心零部件大部分依賴進口。

　　近年來，隨著政府和市場對機器人產業鏈的重視，國內在突破核心零部件技術方面也取得了一些成績。目前，國內已基本掌握控制器的硬件開發技術，功能基本滿足工業機器人的控制需求，但在控制軸數、快速性、穩定性等方面與國際品牌還存在差距；國內高精度交流伺服電機處于起步階段，一些廠商已經具備了一定的生產能力，主要面向中低端市場，機器人領域的伺服電機應用尚處于試用階段，預計到2016年，國內伺服電機產品可以應用于中低端機器人；國內減速機在額定扭矩和傳動效率等方面與國外產品差距較小，但在扭轉剛度、傳動精度等穩定性和精度指標方面差距很大，此外，由于在材料和工藝水平上存在差距，在耐疲勞強度方面也與國外產品相差甚遠，預計還需要一段時間進行技術突破和完善。

　　從產業鏈的角度看，國內的機器人企業大都集中在系統集成環節，這個環節對技術的要求不高，同時利潤也很小。國內機器人產業對于核心技術較缺乏，這一點限制了國內企業的發展，從而限制了國內整個產業的發展。從行業應用的角度看，2014年工業機器人還是以汽車行業為主，購買量接近45%；電子產品制造業和金屬加工業購買量分別占18%和15%；電子設備制造占20%。在國內汽車制造、焊接等機器人高端主流應用領域，市場基本被外資機器人占據，占比超過90%。國產機器人則以搬運和上下料機器人為主，應用在臟亂差、危險性高和枯燥的重復性勞動中，屬于低端行業的高端應用。

　　近幾年國內推崇的“機器換人”概念，我們認為說法還比較片面。實際上機器人替代人工主要體現在三個方面：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、高污染等特殊環境下的作業或者搬運重物等人力達不到的工作；人做不好的工作主要指機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臟亂差環境下的工作或是重復性體力勞動。從目前的技術來看，機器人的智能化程度還很初級，工業機器人的在線感知能力遠低于人，因此機器人擅長的事與人類擅長的事是不同的，機器人不是簡單地替代人工，而需要把人類從單純的重復勞動以及高危、高污染和高強度的勞動中解放出來。

　　企業對機器人的基本需求在于，一是解決生產效率不高的問題，與質量和速度有關系；另一些則跟安全、勞動強度有關系。有的工作機器人完成效果比較好，比如加工質量一致性問題、加工速度問題、讓生產變得更為柔性等，而像一些有毒有害氣體場合也不適合人去工作，需要機器人替代。不過，即便是使用機器人，也離不開人的操作、維護、保養。一般情況下，一臺機器人需要3到5名相關的操作維護和集成應用人才。機器人只是為生產帶來了便利，人機共融才是數字化生產的發展趨勢。

　　產業出路在何方

　　從產業的角度看，核心技術落后，國外廠商占據高端市場和價值鏈中的優勢環節，已是老生常談。突破關鍵技術，創新應用領域，做強國產品牌，這些論調多說無益，關鍵還是在于能否在產業過熱的大背景下埋頭做實事，能否在追趕國外廠商的過程中創新思路。

　　持續創新贏得市場認同

　　機器人產業前景十分廣闊，一方面因為現有市場的超高增速和潛在市場的巨大空間，另一方面還在于機器人產業自身分為不同階段，機器人產品分為不同形態。產業的不同階段可以貼合不同時期的生產方式，產品的不同形態可以滿足用戶的不同需求。這就需要我們對產業的發展具備足夠的耐心，同時要對技術和產品持續創新。目前，從機器人產品的控制方式來看，可以分為三種形態：

　　第一種是通過輸入有效指令讓機器人完成相應工作。目前國內機器人的廠家還在為打造這種形態的成熟產品而努力，包括對核心零部件的研發，機器人控制軟件、應用軟件的開發，這些都是為制造出領先的工業機器人機械臂產品必須做好的功課。

　　第二種是機器人通過傳感器對工作環境進行感知，從而完成相應工作。這種形態的機器人具有較強的感知能力和一定的信息處理能力，由于其具備良好的感知與反應能力，也就提高了工作的安全性，從而可以和人進行協作。在第二種機器人產品形態中，傳感器對機器人很重要，其中六維力傳感器是智能機器人重要的傳感器，能同時檢測三維空間(笛卡爾坐標系)的全力信息。應用六維力傳感器生產的三維鼠標可以實現精細的微觀操作，未來將大規模應用在機器人中。目前，國外廠家已經在第二種形態中有了成熟的產品，國內的一些龍頭企業也有能力進行相關產品的研發。

　　第三種形態是未來機器人，向微型化、多傳感、可移動、人工智能、可通信方向發展。通過與物聯網、大數據等技術的融合，讓每一個機器人把自身收集到的數據上傳至云端，由云端進行信息處理，作出決策，自主控制每一個機器人的活動，這樣的產品形態需要在現有機器人技術的基礎上加入人工智能等最新先進技術，距離產業化還需要一段時間。