我国面向智能制造的机器人技术挑战与趋势研究

　　技术发展与应用的深化对提升中国制造业智能化意义重大，是制造业发展的迫切需求。本 文介绍了应用于特别是工业机器人核心技术、技 术挑战、技术风向、行业应用需求与发展潜力，为国家制定产业政策提供决策支撑，为国内广大机器人企业提 供发展方向和参考，引导我国机器人产业创新发展，研究工业机器人未来发展方向，更好地助力我国

　　当前，智能制造产业发展非常迅速，在新一轮全球工业的催生下，新一代信息技术与工业深度融合，机器人在工业领域的应用愈加深入。制造业是国民经济的主体，是立国之本、强国之基，占我国 GDP 的 29.3%。我国虽然已成为世界第一制造大国，但还不是制造强国，仍存在生产效率偏低、产品质量不高、核心的高端制造装备进口率高等问题，因此迫切需要研究智 能制造与机器人技术，加速我国制造业由中低端向高端转型升级。

　　目前，我国智能制造领域机器人关键技术研发已经成为国家战略发展重点。减速机、伺服控制和伺服电机等核心技术已纷纷被国内顶尖厂商攻克，关键零部件逐步实现国产替代。国产工业机器人市场占有量逐步提升；关键零部件在机器人生产环节使用率逐步提高。机器人制造工艺、设计水平提升明显，智能控制及系统自主技术水平也不断提升。同时，随着近年来国家对节能减排的重视，以及双碳目标的提出，机器人技术对提升工业生产制造绿色化起到了关键的作用，对进一步减少环境污染的应用面不断扩大，应用程度不断深入。制造领域的机器人已扩展至轻工业食品药品加工等多行业领域，除汽车、电子等常见的机器人应用行业，卫浴、家电等多行业逐渐深化机器人应用场景和融入程度。

　　人造肌肉、柔性器件及复合型材料等成为未来机器人新型材料发展方向。感应、移动功能的融合，能量收集和存储功能集合的新型设计方案，可有效提升机器人设计效率；此外还需各类器件的进一步发展和对制造方案的不断研究。仿生机器人和生物混合机器人是未来发展重点，这类机器人能量效率高、设计精巧。但生物系统能量提供方案的技术发展还存在很多难点。人造肌肉技术已经取得一些进展，但转化效率和功率密度比较差。利用细胞制造微型机器人技术同样面临很多困难，如零部件的整合问题。对动物能力的原理研究不够彻底，对仿生利用也带来困难。

　　能量储存是机器人特别是移动机器人的一大难题，虽然电动交通工具、无人机的应用加快了储存技术的发展，但挑战仍然巨大。另一方面，降低机器人的能耗同样重要，或是开发从环境中获取能量的机器人，如太阳能、风能转化机器人，使机器人可保障较长续航时间。

　　与执行特定任务的大型智能设备相比，将多个简单机器人组装成不同的结构来处理不同的任务，可能是一种更便宜、更灵活的替代方案。利用人工智能来自由组合小型简单的多个机器人，模拟自然界中的行为，感知周围环境并对其进行反馈。但是，小型集群机器人可以集中控制，而大型集群机器人则需要更多的分散控制，因此需要更有效的控制方式来控制不同大小的机器人 群。同时对单个机器人也需要更加强大的功能，更加“结实”，能够适应情景变化，并且能够承受意外伤害。此外，还需要进一步研究具有互补功能的异构机器人。

　　深度学习对机器识别模式的能力提升十分显著，但应注意需要将其与基于模型的推理结合起来，以创建可以在环境中不断学习的自适应机器人。实现这一目标的关键是创造能够识别其局限性并学习如何学习新事物的人工智能。创建一个可以从有限数据中快速学习的系统也很重要，而不是从深度学习所需的数百万个示例中学习。提高对人工智能的理解，提高人工智能的技术水平是解决这些问题的关键。

　　人机融合技术不断深化，标准化结构、柔性人机交互技术不断发展，促进智能制造领域工业机器人的便捷性和可靠程度越来越高。人机融合在智能机器人生产设计中，越来越受到重视。当前面世的许多人机交互机器人，已具备自适应、快速改变的能力，更加灵活、便捷、精准。人机协同既具备人类认知能力，又具备机器人的高效率，同时提升了安全性与便捷性。随着技术和智能制造机器人技术的日益成熟，成本可以降低很多，带来更高经济效益，并可以替代传统的专用设备，生产出调整程度高、高复杂性工艺产品。同时，随着机器人技术日益成熟、智能仓储机器人等产品的快速发展，智能制造机器人在汽车、电子、家具等一般行业的应用也在不断演进。

　　随着认知智能技术的进一步突破，人工智能与机器人技术协同，将助力机器人技术更加智能高效，帮助智能机器人技术适应更多行业的应用。智能机器人技术可应用到生产、运营、销售、服务各个企业的运行环节中，为企业提供多样化支撑。智能制造机器人将成为智能工厂智慧解决方案的重要工具和组成部分，有助于智能解决方案的不断成熟和继续优化。近年来以人工智能技术为代表的新一代信息技术加速发展，机器人技术与新一代信息技术加速融合，制造业数字化智能化进程不断加速。智慧工业核心在于人、机、信息技术的协作。利用机器人技术与物联网结合，通过感应器件的广泛连接，提供智能信息管理服务；帮助更好掌握生产到销售服务的全过程，收集生产线数据，及时进行调整，达到提升生产效率的效果。

　　随着人工智能等技术的不断发展，以及机器人技术应用领域越来越广泛和深入，促使机器人技术越来越复杂化，需要适应的特定场景越来越多。传统机器人，如编程式、遥控式机器人因为可调整程度低、功能单一和特定化，很难应对场景变化。得益于感知技术、仿生与生物建模技术以及识别技术的不断进步，智能机器人能够实现一个“感知 - 决策 - 行为 - 反馈”流程的自主 运行，且仿生新材料、柔性连接结构进一步打破了传统的机械模型，提高了机器人对环境的适应能力，在更专业的生产环境中替代人类。

　　当前，机器人产业快速发展，智能机器人在各类行业的多种应用需求巨大，未来发展前景巨大，备受政策、资本、人才和各类行业资源的关注。要把握发展机遇，充分借助政产学研金用深度融合优势，充分摸清发展态势，排查发展问题，厘清发展思路，找到解决方向，推动中国机器人产业科学发展、理性发展。当前，全球智能化趋势全面演进，要紧跟趋势，与国际代表性技术所属企业、组织开展合作。政府要加强对技术前沿重点发展方向的预判、引领和指导，研判技术发展路径、产业发展规划路径和实现路径，完善配套政策。完善配套全链布局、产业培育、集群发展等方面的政策，做好政策衔接，更好衔接，确保政策覆盖全面得当，有序推进切实有用。加强对区域产业的战略研究和规划指导，积极引导各地区、企业按照自身条件和优势，制定科学、系统并充分体现本地特征的机器人技术产品研发、示范应用和产业发展规划和政策方针，促进各项资源要素向优 势地区和企业集中，强化区域特色优势，全面推进我国机器人产业健康可持续发展。

　　相关部门要加快设立国家产业咨询基金，支持设立智能机器人领域有关基金，支持和帮助机器人有关行业把握产业发展重大机遇，提供资金支撑。加强统筹规划，从国家层面加强对领域的整体规划和引领，突出企业的主体地位，优化资金配置设置。不断提升各类基金对产业发展促进的效率，确保各类支持资金、专项财政资金资助到位，加强监管，保证高效化、规范化。切实促进机器人产品技术转型升级，要继续出台机器人领域发展政策，加大支持和补助程度，应覆盖到产业研发、技术研发投入等环节，重点支持机器人企业关键技术和核心部件的技术的支持力度。同时还要加强对支持资金的跟踪监管，对使用情况进行跟踪评估，完善有关管理规定，完善监管工作流程，保证落实到位。

　　产业方面，要促进、高性能伺服马达及执行器及高性能等核心零件的品质稳定及量产化，并障碍，打破长久以来对国外产品的依赖性。大力发展弧焊机器人，人机协作机器人，智能公共服务机器人；手术机器人、消防机器人等具有代表性的机器人，将其推向高价值的链条，加快机器人技术向中高端发展。加速建立全国机器人产业的全国重点研发机 构。技术着重于人机交互，柔顺控制，仿生功能；解决智能化关键共性技术与前沿技术，开辟工业化渠道，为企业的通用技术提供技术服务；推动技术成果的转化、传播和推广。行业支撑方面，要集政策研究、产融合作、资源整合于一体；打造人才汇聚、标准制定、创业孵化等全方位的综合性服务系统。

　　通过行业协会、学会、产业联盟这类行业组织机构的平台作用，搭建更多交流合作载体，汇聚和传播行业发展情况，汇集人才、产业、资本促成产业合作。充分发挥互联网在生产要素配置中的优化集成作用，将互联网与机器人产业进行深度融合，加快形成以机器人为主体，以互联网为依托，以公共服务为支撑，集政策研究、产融合作、资源汇聚、人才交汇、标准制定、创业孵化等为一体的综合服务体系。围绕机器人技术及产品的开发进行跨领域的沟通，推动企业间的信息交换和跨领域的协作，实现机构和区域间的资源和信息的集成，全方位的打通创新链、产业链、人才链、资金链，推动整个机器人产业的健康发展。各相关行业组织要扩大对接机会，鼓励自主创新，促进人才培养；加强产学研合作，推进标准国际化战略，加快成果转化和验证；加快推广和推进机器人领域的代表性项目。

　　建立健全机器人标准体系，需要提升行业参与程度，广泛鼓励行业骨干企业参与标准化工作，研究制定产业对应的国家标准、行业标准等。支持鼓励标准的验证和研究，加快制定核心技术的通用标准。加强标准的协调性和一致性，规范研制秩序。在机器人产业中，充分利用标准化检验与验证作为品质技术的基石，构建产品品质跟踪系统。组织设立领域认证采信制度，统一公开认证结果，发挥公共监督打造检测认证体系。以设立国家机器人检测评价中心为基础，完善机器人监控体系和认证体系建设，建立公司和产品档案系统，精简行业竞争体系，加快机构和机器人设置我国检测和工作证书。通过这些手段，提升我国机器人领域核心竞争力和国际线 加快推进机器人领域高技能人才队伍培养建设

　　通过知识体系和多层次应用型培训助力我国机器人的发展。要深刻认识机器人领域高素质人才的重要性，加强高端技术人才培养。共建校企交流模式，鼓励代表性企业与高校联合培养人才，培养适应行业需要的复合型高级技术人才。注重培养高素质、高技能水平的机器人领域应用型人才。支持行业机构、企业和高校与产业集群共同合作，共商共建与我国机器人产业发展现状相匹配的人才培养基地。鼓励运营型和应用型技术人才培养，支撑机器人产业发展。构建机器人行业顶尖人才监测评价体系。聚焦关键能力项目，如创新人才提升计划；设立顶尖人才计划并在海外引进机器人行业的顶尖人才。进行实地调研、访谈、 比较分析，定量审计等基于科学、合理、客观的目标按照公正公开的原则对人才进行评估和评价。努力推动建立各类人才岗位、岗位退出机制，让人才工程发挥实际作用。

　　[1] 张临红.《推进经济转型——中国制造业企业转型升级和走出去调研报告》在广州发布[J].新经济,2018(1):3.