工业机器人在IT技术的配合下将会更加智能化

       我国工业机器人起步于上世纪70年代初期，经过20多年的发展，大致经历了3个阶段：70年代的萌芽期，80年代的开发期和90年代的适用化期。从开展工业机器人研究至今，中国的工业机器人产业在不断进步中。

       近些年，我国先后涌现出新松机器人、博实自动化、埃夫特(奇瑞装备)、巨一焊接、广州数控、沃迪、青岛软控等近60家从事工业机器人生产的企业，但产品产业化应用程度较低，多数处于几十台的生产规模。 

       就应用情况来看，近3年市场需求激增，并且由汽车产业向电力和电子、机床、化工等诸多领域拓展，市场需求空间大。2010年开始我国工业机器人需求量激增，比2009年增加了1.7倍，2011年比2010年增加51%，预计到2014年需求量将达到3.2万台，成为全球最大的需求国。这主要是因为我国劳动成本快速上涨，一些企业开始用工业机器人替代人工。 

       国外品牌占据大部分市场

       中国80%的市场份额被ABB、FANUC、安川和KUKA四大企业占据。国际与中国市场对机器人性能的关注都有共同点，如工作空间大、速度快、响应时间短、精度与可靠度高、自重轻、持重大、灵活性高、操作者界面改进、模组化、离线编程(OLP)、节能、操作成本相对低等条件。

       但是，由于人工劳动力成本的差异，中国市场对应用机器人执行生产工作时，仍会使用人工进行上料、下料及堆垛的工作，造成自动化水平不够高以及机器人与人工劳动力比例较国外市场偏低等现象。据国际机器人联合会数据显示，中国2011年的这一数字是21台，国际平均水平是55台，其中美国是135台，德国是251台，日本是339台，韩国是347台。

       而在中国市场上，日本及欧洲品牌的机器人产品占据了大部分份额。据了解，中国市场80%的市场份额是被ABB、FANUC、安川和KUKA四大企业占据。雷伟鸣分析认为，这些国外品牌藉着较早起步的技术优势和实践经验，机器人的性能，尤其是控制系统、智能化与网络化等性能都较中国产品领先。而中国本地开发的机器人产品性能限于关节型装、点、搬运、码垛机器人等系列产品，欠缺其自主性，如零件加工精度不够高、关键部件几乎全靠进口、研发力量零散而不连续、有影响力的本地大企业对自主研发热情不高、生产批量少等因素，都阻碍着中国机器人产业链的发展。 

        IT机会在于集成合作 

       机器人控制系统将向着基于PC机的开放型控制器方向发展。工业机器人涉及技术跨学科、跨领域，而其控制系统堪称“大脑”，也是IT企业可能有所作为的地方。

       控制系统是决定机器人功能和性能的主要因素，它的主要任务就是控制工业机器人在工作空间中的运动位置、姿态和轨迹、操作顺序及动作的时间等。模块化、层次化的控制器软件系统、机器人的故障诊断与安全维护技术、网络化机器人控制器技术等关键技术直接影响到工业机器人的速度、控制精度与可靠性。眼下，机器人控制系统将向着基于PC机的开放型控制器方向发展，便于标准化、网络化，伺服驱动技术的数字化和分散化，多传感器融合技术的实用化，以及工作环境设计的优化和作业的柔性化。 

       雷伟鸣认为，软件企业或IT企业在工业机器人领域的发展机遇，主要是针对控制系统与智能系统的自主发展，建立产业化平台，扶持自主品牌整机企业，以规模化应用带动持续研发，寻求技术突破。这些IT企业会碰到的难题包括制定与普及产业化平台的标准，机电与软件的系统集成，智能化地提高零件加工的公差精度，提高工程团队的协同工作能力，形成自主的产业链架构，从而摆脱依赖进口技术的束缚。

       但是，美国新泽西技术学院(NJIT)机械及工业工程系教授PaulG.Ranky博士指出，软件和复杂的机器人系统不能真正分开。虽然也有一些机会去创造机器人程序设计和仿真工具，或质量评估和控制软件工具，以及为工业机器人系统而设的其他工具，但是高级工业机器人是复杂的系统，是由硬件和软件与设备和诸如传感器网络、视觉系统、其他高级工业机器人和工厂控制自动化系统等其他系统紧密集成的，所以软件不能被真正分开。

       Paul建议，应该看看哪些是最好的工业机器人设计和制造公司，与他们联系合作，精心设计集成系统和更多新的应用程序。许多人错误地认为，复制软件就能解决问题。但唯一的解决方案是基于适当的协议，在共同的道德认识和国际版权、设计权法律的基础上，与这些领先的公司开展合作，并一起创建新的系统。 

       ABB集团中国机器人事业部精密组装部负责人张晖也表示，机器人对于IT行业来说也许是一个机会，但是IT企业制造机器人的优势不明显，因为他们缺乏相关的机电知识，对于机器人控制和零部件构造的了解也很有限，这些都限制了IT企业参与工业机器人的研发和制造。IT企业可以发展先进的人工智能软件系统，但是目前这些系统对于制造工业机器人的贡献还很有限。