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資訊頻道作為實現智能制造的關鍵技術，中國工業機器人市場在保持多年高速增長之后，迎來了銷量拐點。根據中國機器人產業聯盟統計與國際機器人聯合會初步匯總結果，2018年中國工業機器人市場累計銷售13.5萬臺，同比下降3.75%，市場銷量首次出現同比下降。
中國工業機器人市場銷量為何會出現下滑？工業機器人未來發展面臨哪些挑戰？有哪些關鍵技術需要突破？本期專題策劃分享多位專家對于工業機器人未來發展的見解。
于海斌：機器人是未來萬物互聯的智能終端
中國自動化學會副理事長、中國科學院沈陽自動化研究所所長于海斌
像機器人這樣一個萬億美元的市場，日后一定會走進我們生活的各個方面。但是機器人每到一個新的環境，要做到與物理環境的深度融合，依舊面臨很大的挑戰。機器人對非結構環境的認知能力還有很大的提升空間。所以，在機器人編程、環境感知和人機交互方面仍存在一些挑戰。
從機器人發展的五十年歷程來看，從第一臺工業機器人的出現，到大批量進入制造業進行多樣化地應用，及至未來大批量地進入家庭，呈現的是爆發性增長。但是這些機器人都是機器人的單體，并沒有和基礎設施關聯起來。我們設想一下，在信息時代，改變人類社會的產品，哪一樣能夠做到家喻戶曉、路人皆知但不和基礎設施聯接起來呢？汽車到處都有，它有一個強大的基礎設施支撐；手機現在無處不在，它有一個強大的網絡基礎設施支撐。因此，機器人作為智能終端，與信息基礎設施相連，將會是未來的發展趨勢。
機器人互聯網是在互聯網機器人的基礎上，從機器人應用和推廣或者技術需求的角度來提出來的。所以其核心問題是“兩個互聯”：一個是水平的互聯，一個是縱向的互聯。水平互聯就是機器人和機器人之間的協作。機床和機器人有挺大的區別，機器人能夠移動和自主認知環境，機床聯網做運動控制的時候對幾個軸之間的協同精度要求非常高，但畢竟是在一個有限工作空間下。如果機器人要在跨地域或者可移動的未知環境下做到協同的話，現在的網絡實時性很難滿足要求，因為需要多個維度的協同保證精度才能搞出一個確定的軌跡。
機器人互聯網的概念。它的內涵應該是實現機器人、物理過程、信息和人之間的橫向和縱向的兩個融合。這些目標的實現是基于已有的技術，但是要對現有的技術進行提升和改造。特別是現在5G時代已經到來，5G和4G最大的區別是在面向各個領域定制了自己的很多標準和要求。機器人互聯網從網絡角度來看是借助機器人促進信息物理深度融合，從機器人的角度來看是借助互聯網的資源擴充本身的能力。
機器人互聯網目前的應用落地依然存在許多挑戰。重點體現在這樣幾個方面：第一是無縫集成，基礎技術有挑戰，特別是在離散制造業，如何構建機器人無線協作網絡，滿足高速互聯、高并發接入、高精度時間同步的要求。離散制造目前的指標很難達到，即使達到了這樣的指標，離散制造的指標拿到機器人的高速高密度運動的環境下還不能完全滿足要求。協作提供邊緣計算資源，成為了下一步這個平臺的背景下也蘊含著非常多的基
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在計算方面，首先，計算任務遷移到云端難以滿足實時性要求。另外，本地的資源受限，無法處理那么多復雜的計算。因此，如何為機器人高效互聯協作提供邊緣計算資源，成為了下一步工作重點。
對于未來發展，機器人要能夠更廣泛普及地走到未來，我們在基礎設施、基礎平臺上還是面臨許多挑戰。當然，這個平臺的背景下也蘊含著非常多的基礎問題，總之，機器人發展要與信息技術深度融合，是未來值得關注的主要方向之一。
李立軍：破局高端機器人發展
寧波慈星股份有限公司董事/副總經理李立軍
2018年中國工業機器人市場出現了明顯的下滑，2019年的情況也不樂觀，主要原因是占工業機器人應用量最大的兩個行業——汽車和3C行業出現了較大幅度的負增長。工業機器人本身只是一個通用的工具，在應用層面必須結合工作對象和工藝進行二次開發，受目前的技術和成本制約，普通的工業機器人比較適合從事確定的重復性工作，而對于更廣泛存在的小批量、多批次、柔性或低精度工作對象的自動化生產仍存在巨大瓶頸。
目前國內有100多家工業機器人本體生產商，20多家控制系統解決方案商，以及面向各行各業的1000多家系統集成商，用的最多的是六軸關節臂機器人和四軸SCARA機器人，通過“機器換人”來減少工人在生產線上的重復勞動。但是，由于每家用戶的需求都不一樣，這樣的自動化項目基本都是非標的，首臺套的研發投入很大，終端用戶覺得貴，難于達到預期的投資回報率。事實上，在很長一段時間里，單臺機器人在柔性工作能力方面還是很難與一個熟練工人相抗衡的。
當然，如果從建設數字化工廠的高度來考量，工業機器人的合理應用是能大大提升整體效率的，尤其是把工業機器人和其它的一些自動化裝置和設備配合使用，并把“好鋼”（工業機器人）用在“刀刃上”是工業機器人應用過程中需要重點考慮的問題。
制造業仍是我國的基礎產業，國家層面近幾年以來一直在倡導“智能制造”，通過智能技術來提升傳統制造業的生產水平和市場競爭力是一個明確的方向和趨勢，工業機器人作為“智能制造”環節里面一個重要的載體確實很重要，工業機器人的國產化有很大的現實意義。但到目前為止，高端制造領域所應用的工業機器人超過70%源自進口品牌，特別是發那科、ABB、庫卡和安川這四個海外品牌，國產工業機器人雖然在各地政府多項扶持政策的推動下，像雨后春筍一樣遍地叢生，但其中大部分產品無論在性能、壽命，還是穩定性和可靠性方面都不盡人意，導致國產通用型工業機器人在口碑、售后成本和技術含量上均未實現真正意義上的突破。如何破局？筆者與業內多位專家交流后整理了如下幾點供參考：
（1）建議國家對機器人本體及控制器兩方面都具備底層研發能力的企業進行重點支持。機器人技術的難點就在于其是跨學科的研究，涉及機械、材料、工藝、控制、軟件、應用技術等多個領域，現在很多“湊熱鬧”的機器人公司通過“掐頭去尾”來獲得各項政府補貼，卻并不能解決工廠的實際問題，這樣的公司與真正有技術含量的國產機器人公司形成惡性競爭關系，最終導致“劣幣驅逐良幣”，產業進步遲滯不前。
（2）鼓勵定制化工業機器人的創新研究和開發，比如日本首先研發的SCARA機器人，其誕生是為了解決日本80年代日益增長的電子產品行業自動化生產需求，而很多中國機器人企業只是簡單的“拿來主義”，把海外產品拿來照搬照抄，常常知其然而不知其所以然。事實上，中國自動化生產的應用場景和需求非常多樣化，是日美的上千倍，而且國內也有一批真正沉下心做研究的企業掌握了一些有中國市場應用特色的技術，比如非常有市場潛力的多機多軸高精度同步控制技術，這樣的企業可以深挖行業需求，開發面向具體行業的特種機器人，這樣的市場相當大，沒必要去作同質化競爭，陷入通用型機器人開發的陷阱。
（3）推動工業應用軟件與機器人的融合。大家知道工業機器人“四大家族”背后其實不單單只是賣一個工業機器人本體，這四家企業都開發了強大的工業應用和調試軟件，這是目前國產工業機器人非常欠缺的，國產機器人剛剛跨過“有點好用”這個門檻，在易用性方面還遠遠達不到國際平均水平，很難讓全世界的機器人用戶們喜歡上我們國產的工業機器人。在互聯網方面，中國有阿里和騰訊這樣的領先企業，走在了該領域技術發展的前列，而未來在工業自動化領域，中國一定也會出現這樣的企業，他們的產品和技術讓工業機器人使用更方便，人機交互更友好，用戶體驗更完美。
（4）在一般工業領域，“機器換人”已成為不可逆轉的趨勢，尤其是在產品批量較大的汽車和3C行業，但是在小批量、多批次生產的場景下，普通的工業機器人已難于適應，頻繁而繁瑣的機器人示教和編程工作大大降低了工廠和車間的運作效率，新增的機器人應用工程師崗位也增加了維運成本，而機器視覺，特別是3D視覺技術的導入可以很好地解決這個問題，通過將機器視覺和工業機器人、物聯網技術進行融合，可以更好地適應柔性制造的場景。
楊桂林：協作機器人柔順運動控制技術展望
中國科學院寧波材料技術與工程研究所高級研究員楊桂林
協作機器人已成為全球機器人產業中發展最為迅速，市場應用最為廣闊的一類機器人，而協作機器人的柔順運動控制技術對于實現安全、高效的人機協作至關重要。
從安全防護網走出來的協作機器人，正在逐步融入人類的生產和生活環境，也必將與人類實現安全、高效、緊密的交互與協作。未來等待協作機器人的將是更加多樣化的工作任務和更加復雜的作業環境，這對其柔順運動控制技術提出了更高的要求。因此，協作機器人的柔順運動控制方法需要不斷改進和創新，主要將呈現以下幾方面發展趨勢。
（1）通過驅動關節本體結構創新提高協作機器人的安全性和柔順運動控制性能。例如：創新設計可變阻抗的雙定子力矩電機，或是在驅動關節中引入輕質高效的變阻抗/剛度裝置，并基于變阻抗/剛度驅動裝置設計相應的柔順運動控制器。通過關節本體的變阻抗/剛度特性和變阻抗控制算法的有機結合，可望顯著提高協作機器人柔順運動控制性能。
（2）采用理論模型與數據驅動模型相結合提高協作機器人系統的動力學建模精度。精確的動力學模型一方面能夠有效地提高協作機器人的軌跡跟蹤和力控制精度，另一方面便于控制器優化和控制性能分析，從而有助于提高協作機器人柔順運動控制性能。
（3）建立協作機器人柔順運動性能的分析評價方法，為柔順運動控制器優化設計奠定基礎。一方面需研究能夠表征機器人系統柔順運動控制性能的指標；另一方面是研究機器人控制系統中各因素對柔順控制性能（如穩定性、魯棒性、控制精度）影響的分析方法，如驅動器響應特性、摩擦力、采樣時間延遲、動力學模型誤差和交互環境不確定性等。
（4）采用三維視覺技術與力感知技術相結合，提高對非結構化環境和人類行為的感知認知能力。通過信息融合技術和人工智能技術的引入，既可以提高對非結構化環境建模的可靠性和精度，又能夠對人類的動作和行為進行認知與預測，有助于對柔順運動控制策略進行優化選擇，也有助于協作機器人期望阻抗參數的智能化調整，從而使協作機器人能夠更好地適應非結構化環境并完成與人協作任務。
摘自《自動化博覽》2019年9月刊
北京市公安局海淀分局備案號：11010802023656號