当前全球制造业正处于全新的变革时期,未来制造方式会彻底改变,个性化产品将以高效率、一定批量化的柔性制造方式生产,机器人必将在新的制造模式下发挥不可替代的作用。
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目前传统工业机器人所能完成的工作范围有限,无法适应未来的制造方式,新一代机器人更智能、更灵活、更易合作、更具有适应能力等特性将为未来工厂带来巨大变化,甚至改变全球竞争格局。& L0 Z; \# Y6 I5 _: p4 ?6 t+ a
1 ~/ G1 p" t7 U! |! M0 \' [: g0 m. ]1、背景与产业需求
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2 L: @3 [# q8 L) u' W/ {5 [加速机器人技术与产业发展体现了国家意志和战略
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随着我国劳动力成本快速上涨,人口红利优势丧失,这种陈旧的制造模式受到了巨大冲击,采用机器人代替劳动力已成为中国新的比较优势。机器人已从“备选”成为“必选”,倒逼中国加速产业发展,成为实现制造业转型升级、提升制造业竞争力的重要路径。
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W& @' F( Q# u" u传统机器人技术的局限性制约了机器人应用和产业的深层发展. W- i- [* ?& r1 E
& S2 F# {5 D% B* j) O! f1 F6 M {2 l传统机器人工作于静态、结构化、确定性的无人环境中,以固定时序完成重复性作业,这种机器人的工作特点在于空间相对隔离、与人非接触、预编程或示教再现控制、需要外部安全保障。
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0 c& [3 _8 E+ {- r; `4 W' Z全球化的细分市场、产品用户定制化生产模式的回归,使小批量、多品种、短周期、个性化成为新兴制造业的显著特点,也是未来制造业的主要生产模式。柔性制造、个性化制造等新兴制造模式需要与产业工人合作作业的“工友型”、可完成类人的技能作业机器人。8 K1 m5 u5 a3 ^+ r- n/ l6 |
; p+ o8 c8 K3 Y. {7 S这些新的巨大需求是传统机器人技术不具备的。可见,传统机器人技术的局限性制约了机器人应用和产业的深层发展。, R0 T0 _1 _- B
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下一代智能机器人为我国快速赶超国外发达国家带来了机遇% @+ u% V! u# N9 Z- H% Q
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美国在2013年公布的机器人路线图中提出了“Robotic Partner”,欧盟在2014年公布的“地平线2020计划”提出了“Co-Worker”,他们均为下一代智能机器人勾画出发展前景。: [9 T8 H0 {. N" H
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而美国Rethink公司研制的Baxter、德国宇航中心的Justin、KUKA-DLR研制的LWR-IV机器人、ABB公司的YuMi等则展示出下一代智能机器人的原型。我国在下一代智能机器人关键技术的研究上取得了一些初步成果,但这些研究都是分散的、自发的,一无顶层设计,二无强大资金支持,目前尚无科技专项计划系统性支持。
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在这种情况下,下一代智能机器人的研究难以快速发展。下一代智能机器人在国外发达国家刚刚开始研发,我国与国外的差距并不大。这无疑给我们带来了千载难逢的机遇。如果我们能够抓住这个机遇,从顶层开始规划,那么我国在下一代智能机器人技术及产业方面有望快速赶超国外发达国家。% g( }2 g5 @; q1 C/ { g
- W; F6 S8 x4 j# I ] `2、下一代工业机器人概念和内涵
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5 [3 q/ S* H7 T0 g; q下一代工业机器人是一种可融入人类生产、生活环境、与人优势互补、合作互助,进而成为具备可变作业能力的人类助手型机器人。“与人共融”是下一代工业机器人最本质的特征。所谓与人共融,是人与机器人关系的一种抽象凝练,包括三个方面的内涵:6 }: D E7 V, }* R5 N5 M. i6 F
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任务融合——人与机器人相互配合共同完成一个指定任务;8 I0 N" U7 `, A( a+ H
1 @, [* [" ?# H$ G! B L行为融合——人与机器人在行为上一致、协调、互助;( H$ h6 t* q# |7 h. Q( W
- J) n7 C' Q9 M( N2 u智能融合——人的智能与机器人的自主行为能力相融合,提升机器人智能水平。
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3、行业面临多重挑战
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& z0 g6 D7 y3 K! r下一代工业机器人的发展瓶颈主要表现为以下两个层面。
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^+ H' b; W9 Q) [" ^: t2 N( i技术层面* w# y7 C# g8 J0 D, a5 h, R
4 K4 G7 I- q1 n; I8 k尽管机器人技术已经发展了近60年,但其一直未能脱离基于预编程/遥操作的自动化机器范畴。现有的机器人系统要满足新兴制造业面临着巨大的技术挑战。' H( M& f Y% M4 h F7 T
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第一,感知与决策。现有机器人适用于静态、结构化、确定性的无人环境中完成固定时序、重复性作业。新一代工业机器人需要在自然(非人工)、不可预知、复杂的有人环境中完成动态可变的作业,对机器人的传感、认知及规划决策能力提出挑战。
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: ]+ V/ w. p* ?4 K4 x3 p第二,灵巧作业。现有工业机器人主要针对刚性单一对象,完成简单的抓取移动等操作。新一代工业机器人作业/服务对象拓展到复杂组合体、软性物体甚至生物活体,操作复杂度更高,技巧性更强,动态及不确定性更明显,对机器人的材料、驱动、控制及学习能力提出挑战。: U" [9 p# k; {, C/ r3 R
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第三,人机共融。现有工业机器人在物理空间上基本与人隔离,由专业技术人员操作。新一代工业机器人将深度融入人类生产及生活。人类与机器共享空间、物理接触。安全及良好的交互体验至关重要,对机器人与人的双向信息交流、协同感知、智能融合及行为合作能力提出挑战。! P; q$ v% O' A- v" p
5 X4 l$ \" L z产业层面
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0 S8 u; l( s4 v$ ~我国制造业每万名产业工人所拥有的工业机器人数量远低于发达国家,不足国际平均水平的一半,距制造业强国尚有近10倍的增长空间。3 M0 y& t/ E, }0 t5 {
. l: O c$ q! R汽车行业将不再是工业机器人的最大需求行业,而电子制造行业、食品药品行业等多个行业将很快成为工业机器人需求的领跑者。
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3 b/ J1 x0 l+ X. J* ?以电子、生活消费类产品为代表的、在制造产业链条中的低技术含量、低产品附加值的制造产业从业人数众多,但传统机器人在该领域所能替代人的比例不足20%。8 W! m$ K! R% w, }9 e5 w n
/ \5 [; ]* ~1 M ^5 x5 E; Q下一代工业机器人在产业上的需求巨大,但面临着成本高昂等巨大挑战。一方面,关键核心零部件和大量机器人专用传感器依赖进口,下一代工业机器人与目前工业机器人同样面临成本居高不下的困境。# o d0 B D( q7 G
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另一方面,大量劳动密集型制造企业更加关注投资回报周期,而下一代工业机器人多以双臂为主、成本更高,这也制约了下一代工业机器人的产业批量应用。
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8 q: Y9 N* }% @& f: f7 X4 |4、四项建议# I5 l2 s8 w" x) U6 T. \: Y
* ~5 O. _6 ^* _" G5 x7 ~6 N7 q第一,以国家科技计划为依托,开展系统谋划,做好顶层设计。1 R# ]. J3 i5 T! j
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我国应牢牢把握需求牵引,以功能演示与示范应用为抓手,针对未来制造业新的需求,研究机器人本质安全、情境认知、任务合作、行为辅助、智能融合等共性核心技术和新兴交叉技术带给机器人的变革性技术,开展下一代机器人的核心技术储备,引领市场需求需要,探索以人工智能为基础的新的基础研究。+ }4 f# l, y7 c1 y6 s
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关键技术的突破要跳出固有思维,更加注重基础研究和学科交叉,建立新的观念。' N5 C& Z% B4 I/ {! p# ]3 }
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第二,整合协同创新资源,完善创新机制,实现机器人可持续发展。9 o6 p! l( S. J' E
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通过协同创新战略联盟,我国可进一步整合创新资源,尽快制定各类科技资源的标准规范,建立促进科技资源共享的政策法规体系,探索产、学、研、用各方利益共享与分配机制,实现产学研用的深度融合。
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! V; M; D. p& O2 ?4 w1 O9 O0 c% M" E# g同时,我国要进一步完善创新型企业的评价体系和政策激励体系,鼓励创新型企业加强体制与机制创新,坚持自主创新,掌握核心技术,强化知识产权保护,开展专利布局研究,实施品牌战略,鼓励高校、科研院所以多种形式参与创新型企业的建设。0 q: a7 i& i% t) J+ n
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第三,以商业模式为中心,创新产品研发,带动服务性产业。
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l! C7 G& w- G实行创新驱动发展,本身就是一个系统工程,其中商业模式的创新应该值得特别关注。) D0 v. A: _7 I& `8 s/ a
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每一个新市场,往往有一个新的商业模式。一种新的商业模式产生以后,又会带来很多新的关键技术。新的服务模式和商业模式带动了新产品的研发,也带动新兴产业发展。我国应在创新销售、服务模式上下功夫,提高政府的灵活性。, P G: u8 I; d0 h5 Y* k1 o- v* }" r
4 f: [7 }! S5 d- u( \4 d! X第四,以国际合作为手段,加强基础研究,促进能力的提升。& O* D- G( u. f& B; X$ K! o! b) r
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自主创新要在全球资源的基础上实现开放式创新,可通过采购、并购获取关键技术,也可在基础研究上开展广泛的国际合作,特别是在人工智能等方面。
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我们应鼓励外企把研发中心建到中国,不惧竞争。机器人的市场很大,我们不能固步自封。我们应当抱着更开放的市场心态,在全球化竞争中凸显优势,提升能力。5 H: q4 j& ?- y: @3 m `
作者:赵杰 哈尔滨工业大学教授、863计划智能机器人主题专家组组长* ~& F9 V4 j1 Q3 n. `
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