來源:中國工業報
“因為不具備人工智能的功能,目前的機器人還不能算是真正意義上的機器人,只能稱之為自動化的機器。”國際機器人及智能裝備產業聯盟首席執行官 羅軍日前接受本報記者采訪時表示,在“互聯網+”的背景下,傳統機器人要與互聯網技術、人工智能技術深度結合,加快產業轉型升級步伐。
“真正意義上的機器人,即新一代機器人(機器+人工智能)將在未來10年出現。也就是說,我們將用10年左右時間基本進入到機器人產業2.0時 代。”羅軍預測,未來30年,中國將是機器人及智能裝備產業最大市場。2020年,全球工業機器人市場有望突破100萬臺,中國市場將突破40萬臺。
前瞻布局新一代機器人產業
從當前機器人產業發展看,工業機器人是機器人增速最大市場,將長期占據機器人領域80%的份額。服務機器人盡管需求大幅增加,但市場份額還非常 小,預計2020年在機器人領域的市場份額有望突破10%。特種機器人處于快速上升期,目前主要應用在作戰(排雷等)、月球、消防等特種行業,今后有望在 更多民用領域得到拓展,預計2020年在機器人領域的市場份額有望達到或突破20%。
“現在我們所說的機器人主要是指工業機器人。而所謂的工業機器人實質就是一些機器臂、機器手和AGV等。”羅軍告訴記者,機器人產業變革將提前 來臨,新一代機器人概念將在未來三到五年內提前引爆。所謂新一代機器人,主要是指機器人+互聯網+人工智能。羅軍預測,谷歌、微軟、英特爾等一大批信息技 術企業將紛紛進軍機器人領域,布局機器人產業2.0時代,引領智能機器人產業創新發展。而美國在未來10年,將重新奪回機器人產業頭把交椅。
近年來,機器人市場繼續保持高速增長,預計今年全球市場有望突破33萬臺(2014年22.6萬臺),其中,中國市場有望突破10萬臺 (2014年為5.6萬臺)。未來,新興國家將是機器人增速最快的市場,歐美等發達國家基本飽和,剛性需求明顯減少。未來30年,中國將是機器人及智能裝 備產業最大市場。
要搶占產業發展制高點,必須前瞻性布局新一代機器人產業發展。羅軍告訴記者,我國雖然從2013年就成為全球機器人最大的市場,并將至少在未來 30年繼續保持全球最大市場,但是,我國大大小小的500多家機器人企業并不占有任何優勢,我們與國外機器人企業的差距不是在縮小而是在繼續拉大。他認 為,要加快我國機器人產業轉型升級,必須避開目前已經出現的發展誤區:一是沿海城市紛紛推進的“機器換人”計劃,沒有將機器人的市場需求與產業培育有效結 合。機器雖然替代了產業工人,但當地機器人產業卻并沒有發展起來;二是各地的“招商引資”暫時提升了傳統制造業,卻又誕生了一大批新的傳統機器人企業。這 些企業三五年之后將再次面臨新的產業轉型升級壓力;三是片面強調生產加工,而輕視了前沿性技術的可持續研發;四是機器人發展思路整體上缺乏頂層設計;五是 過度強調核心零部件的自主研發和生產,而忽視了機器人產業2.0時代背景下,傳統的伺服電機、控制器、減速器可能已經不再是核心,將被新的核心零部件所取 代。
搭建首個機器人創新示范平臺
人工智能的實質是信息技術(包括互聯網、大數據、云計算)與傳感技術等其他先進技術融合的產物。羅軍認為,人工智能并不是復雜高深的學問,也不 是遙不可及的,當前人工智能的雛形已經顯現,谷歌、微軟已經在人工智能領域投入巨資,并取得了階段性成果。谷歌無人駕駛汽車、達芬奇微創手術機器人等都已 經具有一定的人工智能水平。未來10年我們將迎來機器人產業2.0時代,人工智能的初級階段將到來。
“正因為我們看到了機器人產業正在出現的新一輪產業變革趨勢,以及人工智能技術的不斷突破,所以我們將‘人機協作、智能制造’作為第三屆世界機 器人及智能裝備產業大會的主要議題。”羅軍介紹,第三屆世界機器人及智能裝備產業大會暨博覽會將于2016年6月29日~7月2日在廣州舉行。大會設置了 “機器人+互聯網”、“機器人+創客”、“機器+人工智能”、“機器+深度學習(大數據+云計算)”、“迎接機器人產業2.0時代”、“中國制造2025 與德國工業4.0和美國再工業化”、“機器換人與機器人產業”、“機器人產業園區創新”等議題,展覽面積將首次突破2.3萬平方米。
推動傳統機器人產業轉型升級,加快人工智能與機器的深度融合是一項長期的、艱巨的任務。羅軍表示,國際機器人及智能裝備產業聯盟作為一家非政 府、非營利性的行業智庫,將積極推動機器人產業與智能制造結合,推動機器人產業與示范應用結合,推動機器人國際間的對話與合作,并引領和助推智能機器人產 業發展。
據悉,由國際機器人及智能裝備產業聯盟主導的首個國際智能機器人研究院和首個機器人創新示范平臺正在深圳、廣州、上海等地選址,將在2016年 全面啟動。屆時,將與卡耐基-梅隆大學機器人研究院、劍橋大學人工智能實驗室、慕尼黑工業大學人工智能研究所等全球頂級科研機構合作,針對中國市場需求, 共同組建實驗室和工程技術中心,促進機器人與人工智能的深度結合。