8月15日-8月19日，在北京亦莊國際會展中心舉辦了為期五天的2018世界機器人大會。該展會分為論壇、展覽與大賽三種參覽形式，而展覽區由工業機器人、服務機器人、特種機器人、人工智能等部分組成。其中，工業機器人展區匯聚了ABB、發那科、新松、哈工大機器人集團、安川首鋼、SMC、中國航天、拓斯達等中外優秀企業，且參展設備大多以機械手、大型智能機器設備的形式展示，并有相關解說員予以輔助解答機器設備的研究成果、工業應用落地與解決方案。

結合當前各大企業機器人制造水平與工業機器人的發展現狀，編者認為，國內工業機器人的總體水平在未來長期時間將處于穩定上升區，而兩極分化趨勢愈顯。在3C類、工藝產品制造產線上，同國外機器人設備的智能機械生產包裝一體化相比，中國制造仍然處于初級階段。

國內工業機器人，AI巧融成新趨勢

近年來，機器產業發展迅速，相關資料顯示，全球機器人產業年均增長速度始終保持在15%以上。2017年全球機器人產業規模已超過250億美元，增長20.3%，預計2018年將達到近300億美元，新的增長點有望攀升。而工業機器人2017年的生產量超過13萬臺，較上年增長68.1%，且目前正趨向于高速增長的態勢。

依據此次參展的工業機器人企業所展示的展品，也表現出當前機器人產業的一種勢態：隨著工業機器人的應用場景不斷擴大，從生產線、車間拓展到倉儲和物流，應用領域從汽車、電子等產業擴展到新能源、新材料等產業，在機器人的本體設計、研發、制造、集成、服務、培訓等產業鏈的不同環節，逐漸趨向開放式與全球化的產業生態體系。

傳統的工業機器集成廠商，汽車零部件生產線占到業務流量的70%左右，在精細化把控上要求更為嚴格。同時，AI技術的智能感知與AR概念，也在巧妙融合，智能創造已成必然之勢。例如安川首鋼，作為工業機器人“四大家族”之一的巨頭企業，其工業機器人會大量應用在基本的弧焊、點焊、切割、搬運、碼垛、玻璃涂膠等領域的大型流水線制造業上，且以定制化的模式服務于汽車產業的客戶。

對于生產線的整體PLC控制上，新增的MAS系統，可以做到產品工藝的記錄、產品的追溯以及數字化的升級改造。當智能機器設備出現某些問題，數字化記錄與升級為其安全性與可靠性方面提供了可查依據。而在產品創新方面，前端系統對AR概念、基于深度學習的感知能力進行了巧妙融合，利用數據信息反饋來對制造生產線進行完善。戰略方向上會立足于汽車產業，然后對3C行業進行一系列延伸和拓展。

后興企業大多定位為智能制造的綜合服務商，產品業務以智能制造的智能裝備、智能環境、MAS系統和控制系統為核心的工業互聯網為主。例如拓斯達，主要的服務企業為中小型企業，除了單體的控制系統之外，圍繞智能制造的落地需求、信息互通，還會涉及到產品線的規劃和布局。同樣，因為服務企業的工藝狀況分布不均，半自動化、人工制造需求不一，所以拓斯達會在硬件設備之上建立軟件系統裝置，從而保證在滿足企業需求的情況下，達到可實現的最適集成方案與整體規劃。

其中，拓斯達會自產自造所提供方案70%左右的智能設備，主要是以工業機器人本體研發、系統集成、軟件開發、工業互聯網為一體，集成輸出的模式。同行業的工藝制造會將自動化制造集成標準化案例，達到通用型、開放式、可升級、可復制的方案。此外，除了工業機器人的硬件設備外，拓斯達還有注塑工藝的組機等周邊智能配套設備，在汽車內置件、新能源、醫療、食品等方面同步發展。其旗下子公司東莞拓斯達智能環境公司，便負責能源領域、無塵車間等領域的規劃流程。而海外市場的拓展將是國內工業機器人的另一發展方向。

除此之外，還有部分企業以硬件設備與解決方案為本，為客戶制定一對一解決方案與生產設備相關的調制零部件供給，客戶服務更加趨于全面化。例如中國運載火箭技術研究院，除卻航天武器方面的制造與生產，民用市場商業化路線也正在踐行。針對工業機器人高精度和高靈活性的需求，會提供相應的所需核心零部件，如行星滾柱絲杠、諧波減速器和RV減速器、關節電機、關節控制驅動器等零部件。此外，方案與產品相結合的服務方式是其首選的合作模式。

無人區制造將成行業必然，未來可期

近年來，工業機器人在中小企業的總體基業在——五大行業八大工藝，其中，3C、汽配、醫療、食品、新能源為潛力較大的五大行業。目前的智能制造企業更趨向于為產業賦能，其中，汽車產業是工業機器人重要的支撐行業，相關數據表明，國內61%的工業機器人應用于汽車制造業。

從國內制造業的總體趨勢上看，工業機器人的發展更依賴于爆發性的行業，例如3C行業上機器人的需求。隨著國產手機的愈加強勢，國產車、新能源將是主流發展的必然趨勢。雖然國內部分企業制造業智能基礎尚顯薄弱，但是依據當前工業機器人總體科研成果看，無人區制造局勢已定。多種工業機器人制造業正不斷探索新方向，提升自己的爆發力。

現階段，相比于傳統的工業集成商龐大的智能制造生產體量，某些新興的智能制造服務商會選擇更多的在硬件設備上優化自己的核心競爭力。而在落地方面，難點存在于深耕的行業容量太局限。當前工業制造領域細分行業存在碎片化，對于細分領域的通用型集成案例，自動化服務目前無法達成。例如自動化打魚，在投入和產出不成比例的情況下，不具備商業通用性，因此無法獲取相應的利潤，方案成本上沒有適用合理性。

此外，柔性化的客戶需求是行業發展的又一趨勢。在龐大的設備制造生產線的要求下，企業后臺技術運營大多以機器人研究院、機器人控制系統開發、算法優化、機器人本體設計研發生產、機器人應用事業部(集成方案、自動化規劃)等部分構成。且順應國內產業需求小批量式定制化制作流程，工業機器人制造商會為客戶提供相應的服務模式，例如分布式構架或整體式構架。

工業機器人的發展趨勢不是一蹴而就，產業的積累和壯大需要審時度勢，且行業經驗與資歷是取得客戶信任的重要因素。對比國內外的工業機器人，國內工業機器人的可靠性仍有差距。例如國內對機器人搬運軌跡精度要求并不高，只需要實現點到點的到達，而在汽車生產線上的應用，軌跡精度要求非常高，因此需要不斷自主創新。

未來融入視覺感知、與AR概念后，行業趨勢的發展即可實現遠程下單，無人工廠接到訂單之后可以及時私人訂制出客戶想要的產品。隨著AI技術的產業發展，國內的工業制造力量也會越來越強大，值得期待!