【概要描述】: 近年来，在智能制造浪潮带动下，我国机器人市场需求旺盛，产业规模快速增长。目前，国产机器人应用领域已覆盖汽车、电子、冶金、轻工、石化、医药等60个行业大类、168个行业中类，“机器人+”各类场景应用正在持续突破人类固有思维。与此同时，在传统制造业领域，工业机器人智能化持续提升，也带来多种可能性。
近年来，在智能制造浪潮带动下，我国机器人市场需求旺盛，产业规模快速增长。目前，国产机器人应用领域已覆盖汽车、电子、冶金、轻工、石化、医药等60个行业大类、168个行业中类，“机器人+”各类场景应用正在持续突破人类固有思维。与此同时，在传统制造业领域，工业机器人智能化持续提升，也带来多种可能性。
“机器人+”正重新定义制造业
一只机械手，既可以做焊接0.4毫米超薄碳钢板的“精细活”，也可以负载360公斤充当“货物搬运工”。在传统制造业领域，拥有简单易用、高效智能、易于管理等多种优势的工业机器人正在大展拳脚。
所谓工业机器人，是指广泛用于工业领域的多关节机械手或多自由度的机器装置，具有一定的自动性，可依靠自身的动力能源和控制能力实现各种工业加工制造功能。
2021年12月，工信部等十五部门印发《“十四五”机器人产业发展规划》，提出到2025年，我国成为全球机器人技术创新策源地、高端制造集聚地和集成应用新高地；机器人产业营业收入年均增速超过20%；制造业机器人密度实现翻番。到2035年，我国机器人产业综合实力达到国际领先水平，机器人成为经济发展、人民生活、社会治理的重要组成。
《“十四五”机器人产业发展规划》的出台，让我国机器人产业发展速度加快。数据显示，2022年，中国机器人全行业营业收入超过1700亿元，工业机器人产量44.3万套，装机量超过全球总量的50%，连续九年居世界首位。
2023年1月，工信部等十七部门印发《“机器人+”应用行动实施方案》，提出以产品创新和场景推广为着力点，分类施策拓展机器人应用深度和广度。在政策红利下，各地机器人产业迎来升级换代、跨越发展的窗口期，提升关键核心技术与产品创新能力、丰富机器人应用场景、提升工业机器人使用密度成为各地产业发展重点。
在制造业领域，工业机器人也越来越多地应用其中，搬运、焊接、装配依然是“机器人+制造业”的主要应用形式。同时，随着技术的不断进步，工业机器人向着高速、高精度、轻量化、成套系列化和智能化方向发展，一些传统的应用模式也披上了智能化的新衣。
“制造业的智能化决定了一个国家的实力，人工智能在制造业领域应该得到优先发展。”中央财经大学中国互联网经济研究院副院长欧阳日辉表示，“机器人+”正在重新定义制造业，助力智能制造跑出加速度。
智能化生产迎来更多可能
今年以来，人工智能技术应用呈井喷式增长，让工业机器人如虎添翼，也为智能化生产带来更多可能。在未来的制造业领域中，工业机器人或将在自动化生产、个性化定制、数据驱动决策和协作工作等方面发挥重要作用。
在搬运、装配等主要应用领域，工业机器人会更加注重精度和效率。通过配备高精度传感器、视觉系统、智能算法和导航系统，工业机器人将实现自主搬运、自动化物流、自动化装配等功能，在减少人工干预和劳动强度的同时，提高运作效率和准确性。
同时，随着消费者需求越发多元化、个性化，定制化生产将成为未来制造业的一个重要发展方向。工业机器人将通过快速编程、自适应控制等技术实现快速、灵活的生产模式，以适应不断变化的市场需求，机器人的柔性制造能力会得到进一步发展。
此外，随着物联网技术的发展，机器人在制造业中还将扮演数据收集和分析的重要角色。在任务执行过程中，机器人可以收集实时生产数据并与其他系统进行互联，以此进行实时监测和决策支持。通过分析大数据，机器人还可以帮助制造商优化生产过程、预测故障和进行预防性维护，从而提高生产效率和资源利用率。
不过，虽然智能制造将进一步推动机器人的应用场景扩展，包括人工智能与机器人的融合、智能仓储和物流系统以及个性化定制生产等，机器人产业在技术创新、人机协作、人才培养、生态构建等方面仍然面临着挑战。
以工业无人机的应用为例，纵横股份董事长任斌在接受采访时表示，目前我国工业无人机的“软硬兼施”生态体系并不成熟完善，要想打造工业无人机的生态体系，还需要产业链上下游的共同努力。
如何破局？专家表示，在技术创新方面，政府、企业和研究机构要加大对机器人技术创新的研发投入，提供更多的资金和资源支持。要建立产学研合作平台，鼓励学术界与工业界紧密合作，加快技术研究成果的转化和应用。同时，鼓励创新创业，为机器人技术创新提供创业支持和政策激励，吸引更多的创新人才和企业参与机器人产业的发展。
在人机协作方面，要制定和执行严格的人机协作安全规范和标准，确保机器人在与人类共同工作时的安全性和可靠性。同时，开发先进的机器人感知技术，使机器人能够准确感知和理解周围环境，以避免与人类发生意外接触。对于操作者，则需要提供专业的培训和教育，使其能够安全地与机器人协作。
在人才培养方面，要更新教育体系，将机器人技术纳入课程设置，培养具备机器人相关知识和技能的人才。鼓励跨学科的培养模式，培养既懂机械工程、电子工程，又懂人工智能、数据分析等相关技术的人才。此外，还要加强国际间的合作与交流，共享机器人技术和经验，推动机器人产业向全球化迈进。
