数智新风向丨工业机器人智能化势不可挡智能化

数智赋能工业机器人(11.950, -0.41, -3.32%)前景光明

编者按 近日发布的一组数据显示，中国已经坐上了“全球第一大工业机器人市场”的“金交椅”：2022年我国工业机器人装机量占全球比重超50%，稳居全球第一大工业机器人市场，制造业机器人密度达到每万名工人392台。近年来，随着移动互联网、大数据、云计算、物联网、人工智能等数字化、智能化信息技术突飞猛进，在数智赋能工业机器人加速机器人科研项目落地与大规模商用的前提下，工业机器人产业发展的光明未来正备受期待。

■中国经济时报记者 胡畔

在刚刚结束的2023世界机器人大会上发布了这样一组数据：2022年我国机器人产业营业收入超1700亿元，保持两位数增长；机器人领域专精特新“小巨人”企业达273家，10家机器人企业成长为制造业单项冠军；2022年我国工业机器人装机量占全球比重超过50%，稳居全球第一大市场，制造业机器人密度达到每万名工人392台……

毋庸置疑，我国机器人产业正迎来蓬勃发展的时代。其中，作为制造业的重要组成部分，工业机器人在此间也发挥着关键作用。

一方面，工业机器人可以在生产线上执行复杂的任务，提高生产效率和产品质量。例如，在汽车制造中，工业机器人可以完成焊接、喷涂、组装等工序，减少了人工操作的误差和劳动强度。

另一方面，工业机器人还可以在危险环境下代替人类工作，保障员工的安全。例如，在化工行业中，机器人可以在有毒有害的环境中进行作业，避免了人员暴露于危险之中。同时，随着科技的飞速发展，工业机器人还逐步从传统的“机械臂”转变为拥有自主感知、学习和决策能力的智能机器人，这一智能化的趋势为智能制造带来了全新的机遇和挑战。

“传统的生产线往往需要进行繁琐的调整和改造，以适应新产品的生产，而智能化的工业机器人可以通过学习和优化，快速调整工作模式，从而降低生产线调整的时间和成本。”国内某机械制造企业加工车间负责人对中国经济时报记者表示，工业机器人智能化的发展和应用，正成为智能制造的重要推动力量。

当前，人工智能、大数据、新材料等新技术正与机器人技术深度融合，新产品、新形态、新应用等层出不穷。随着大数据技术的不断发展，数据在工业机器人智能化中的作用越发重要，数据驱动逐渐成为工业机器人智能化的核心。具体而言，大数据技术使得机器人可以收集和分析大量的生产数据，从而了解生产过程的变化和趋势。而人工智能技术，特别是深度学习，赋予了机器人处理和理解这些数据的能力，进而实现自主决策和智能行动。

不过，有业内人士对中国经济时报记者表示，从目前情况来看，工业机器人智能化发展正面临一些挑战。

首先，机器人的自主感知和决策能力仍然相对有限，很难适应复杂多变的生产环境。例如，在不断变化的生产场景中，机器人可能难以准确感知和识别各种不同的工件和情况。

其次，工业机器人的智能化需要大量的数据支持，但数据的获取、处理和分析也面临一定的难题。一方面，工厂生产的数据往往分散在不同的系统中，如何将这些数据整合起来以支持机器人的智能化决策是一大难题。另一方面，数据的质量和准确性是智能化的关键，不准确的数据可能导致错误的决策，影响生产效率和质量。因此，如何确保数据的准确性和完整性也是一个重要的挑战。

此外，工业机器人的智能化还需要克服技术融合的问题。不同的智能技术需要在机器人中进行融合，以实现全面的智能化。这涉及到机械工程、电子工程、计算机科学等多个领域的交叉，需要解决技术集成和协同工作的难题。

最后，工业机器人智能化的研发和应用需要大量的资金投入，这对中小型企业可能构成一定的压力。

对此，专家建议，首先要加强研发，推动机器人感知和决策能力的提升。通过引入先进的传感技术和深度学习算法，使机器人能够更准确地感知环境并作出智能决策。其次要加强数据管理和分析能力。建立完善的数据采集、存储和分析系统，为机器人的学习和决策提供可靠的数据支持。同时，还要推动技术融合，促进不同领域技术的交流与合作，实现工业机器人智能化所需技术的有机整合。

此外，培养专业人才也是应对智能化挑战的关键。工业机器人的智能化涉及多个领域的知识，需要工程师具备跨学科的技术能力。因此，推动培养具备工业机器人智能化应用和研发能力的人才，是保障智能制造可持续发展的重要措施。

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