机器人只能在固定的环境下，依赖精确的重复定位能力从事重复性的工作，还不能适应动态复杂的环境，或者跟人类合作完成同一项工作。”中国科学院沈阳自动化研究所副研究员张华良告诉《中国科学报》。

  随着慢慢的变多的科学技术人员致力于让工业机器人适用于更多场景、更易用，这一情况正在发生变化。

  日前，美国一家公司开发出了一种新型芯片。该芯片可以让机器人“思考”怎么样处理动态场景，并“想象”采取不同动作的结果，最后选择最合适的动作对外输出，以此赋予工业机器人智能。

  实验室中，两个机器人装上芯片后，展现出惊人的团队合作能力，它们结伴同行，时不时传递物品，并试图绕开阻碍物品传递的障碍物。

  工业机器人诞生于上世纪40年代，最初是为了从事高危工作或做人力没办法企及之事，比如核燃料处理等。

  此后，机器人被用于汽车、电子、金属和物流等行业，从事焊接、装配、喷涂、打磨、切割、搬运和分拣等工作。

  中国是工业制造业大国，自2013年起，中国也变成全球最大的工业机器人消费国。

  一路高歌猛进的工业机器人近期却出现下降态势，高工产研机器人研究所（GGII）的多个方面数据显示，今年一季度，中国多功能工业机器人进口量同比下降了29%。与此同时，国家统计局的多个方面数据显示，今年前4个月，中国工业机器人总产量较去年同期下滑10%。

  张华良表示，据中国机器人产业联盟发布的2018年中国工业机器人市场信息数据显示，电子电气设备和器材制造业和汽车行业的需求下降，是导致整个工业机器人市场下降的主要原因。

  不过销量显而易见地下降的多集中于外资品牌工业机器人，我国自主品牌工业机器人的销量和占比较往年反有提升。

  面对总产量下滑的态势，他认为需引起业界重视，对工业机器人的研发做出调整升级。“比如复杂的编程，很大程度上限制了工业机器人的应用限制范围，导致工业机器人的应用面较窄。”

  张华良表示，应该拓宽工业机器人的应用领域和行业，积极挖掘中小企业的应用潜能。

  梅卡曼德公司创始人兼CEO邵天兰更简单明了，工业机器人是实现人机一体化智能系统的关键基础技术。

  假如家中的空调能自动根据室内的温度、人数进行调节，当它发现屋里有老人和小孩时，可自动把风调小，而发现室内有几个大汗淋漓的小伙子时，把风力增强，这就说明空调拥有了智能。

  “智能最重要的特征就是感知环境并依据环境状况做调整。因此，实现工业机器人初级智能最重要的感知能力就是视觉，其次是听觉，其他的感官加起来也没有这两者分量大。”

  他认为，实现机器人的视觉和听觉目标，从硬件上说面临两处挑战：一是传感器，特别是视觉传感器；二是拥有智能决策的算法。

  目前，以视觉、听觉等感觉为代表的研究成为工业机器人研发的热点。但库柏特科技有限公司创始人兼CEO李淼却不这么认为。“尽管，视觉、力控、触觉等传感器研发是‘库柏特’的核心业务，但工业机器人智能化是系统层面的问题。工业机器人是一个多学科交叉融合的产品，它的智能化涉及多方面，不能只关注视觉或触觉。”

  其次，机器人需要具有决策判断能力，比如当一个乒乓球飞过来时，机器人需要判断来球是上旋还是下旋、正拍还是反拍，攻击发起点在哪里、落点在哪里，这些都要通过感知，之后还要判断它弹起后的状态。

  李淼表示，机器人并不是每次都能将球漂亮击出，也有“失手”的时候，这就需要它在自省中察觉缺陷，吸取这次的教训，进行智能化的自动升级。

  目前，智能化的工业机器人还处于实验室研究阶段，在传统的机器人的基础上“苦练本领”，提高应用性能。

  在一线多年，李淼的感触更具体，他认为，大多工业机器人的研究停留在设计、感知、精准执行阶段，触及机器人决策判断的研究较少，能够把“设计-感知—判断—执行—自省”作为一个闭环研究的团队更是鲜见。

  尽管尚处于设想和研究阶段，但研发人员窥见一斑，足以畅想工业机器人未来的应用场景。

  邵天兰表示，智能化的工业机器人将广泛出现在自动化程度比较低的行业，比如物流等，以及人力密集型行业，比如制衣、制鞋、汽车组装、玩具组装等。

  李淼介绍，他们正在研发一款拣蘑菇的机器人。香菇虽然长在同一个地方，但其花纹不同，需要对其进行分类。

  以往靠人工分拣香菇，赋予工业机器人“分拣”的视觉后，机器人就能对香菇进行判断。

  “未来，工业机器人的应用场景将会慢慢的多，日常生活需要的服务机器人、助残机器人、养老机器人等，也会用到工业机器人的技术，但毋庸置疑的是工业机器人目前的主战场在工业领域。”张华良说。

  比如工厂流水线上，按品类挑选产品的分拣员、打磨器件的工人、检查产品质量的质检员等均有可能会被工业机器人取代。“从积极的角度看，随人类被工业机器人取代，可以督促人类找到新的工作规划方向。鼓励人类增加工作技能，拥有更复杂的工作上的能力，这种转变对人类发展是有意义的。”

  李淼表示，虽然机器人会替代一部分人，但这些工作大多是重复性的、繁重的，甚至有毒有害的体力劳动，与其说“替代”不如说“解放”，将人力解放出来。

  他强调，除了关注是否会“替代人类”，还需要注意工业机器人给工业数据带来的变革。智能的实现一定要通过数据，智能化的核心就是基于数据的决策。

  工业机器人智能化的过程，也是让工业数据变得更有价值的过程，这才是工业机器人智能化最大的贡献。

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