外企疯狂抢食中国市场 人机融合是机器人发展必由之路
随着工业机器人应用领域不断拓展，未来市场需求将在全新场景中得到大规模应用。特别是在汽车、3C及家电领域，工业机器人的应用已经深入到生产环节的切割、焊接、上下料等环节。而在后端应用，如物流和包装等领域，工业机器人的应用尚处于起步阶段，市场投资环境极为有利。
据统计，我国工业机器人市场自2010年至2015年，销量以年均35.5%的速度迅猛增长。至2015年，我国工业机器人市场销量已达到6.8万台，占全球销量比重超过四分之一，实际销量同比增长31.3%，并连续三年成为全球最大的工业机器人市场。
从投资角度来看，运动控制器市场展现出巨大的潜力，尤其是中国的大型企业及跨国公司市场，预计未来几年将保持11%的增速。
自去年以来，中国相继出台了一系列政策，如《中国制造2025》和《机器人产业发展规划（2016-2020年）》，旨在推动机器人产业的发展。根据这些政策，中国力争到2020年，工业机器人销量达到15万台，持有量达80万台，国产工业机器人年产量达10万台，市场占有率达67%，关键零部件自给率达到50%以上。
日前，工信部装备工业司副司长杨拴昌表示，中国将加快组建国家机器人创新中心，并鼓励有条件的地区建立区域性的机器人创新中心，以突破关键技术。这表明人机融合是机器人发展的必然趋势。
以长安福特为例，abb中国有限公司董事长兼总裁顾纯元指出，虽然现今的柔性自动化生产线已经极为先进，但真正的“人机融合”尚未实现。只有当机器与人通过技术服务实现有机连接时，我们才能从中国制造迈向中国智造。
当前，完全让机器人取代人类并不现实，但人机共融可以显著提高机器人的简便性，对整个机器人的应用产生质变。关于人机共融的安全性，已经提出了相应的国际安全标准，但如何实现仍然需要探索。只有真正做到无围栏、多种技术结合，才能达到最终的安全。
香港中文大学电子工程学系教授孟庆虎提出一个问题：机器人能否替代人类？他指出，机器人在处理生活事务时表现出的笨拙，源于其在灵活性和智能方面的不足。人的认知方式和过程仍然是机器难以模仿的，人脑与肌体的连动反应机制更是机器无法完美再现的。这背后蕴含着软件、硬件领域的巨大技术挑战。机器人融入人类生活的前提是必须具备高度的辨识和认知能力，成为人类社会的一部分。
在《中国制造2025》政策的催化下，中国本土品牌工业机器人的销售量正在快速增长，同时也吸引了外资企业的积极参与。日本的爱普生、安川电机和发那科均已在华设厂生产及销售工业机器人产品。瑞士的ABB和德国的库卡也在中国设厂以抢占市场份额。外资企业在中国的布局表明它们疯狂抢食中国市场的态势。随着全球工业技术的飞速发展，工业机器人已经成为中国制造业的重要支柱。特别是在汽车工业领域，这些机器人大厂在中国市场推出的工业机器人产品，正在引领一场生产革新。它们被广泛应用于金属加工、电子产品组装以及食品、化妆品等精细包装行业。
在过去的十年里，中国逐渐成为全球电子产品的主要生产地。随着劳动力成本的不断上升，制造业厂商开始寻求自动化解决方案以降低运营成本。于是，“以机器换人”的趋势应运而生，特别是在劳动力密集型的代工厂中尤为明显。全球机器人大厂积极响应市场需求，大力推广小型和协作型工业机器人产品。协作型机器人内建感测器，它们能安全地与工人并肩工作，极大地提高了生产效率。日本川崎重工就是其中的佼佼者，它在中国的合资公司正在加速布局，计划扩大生产规模以供应日益增长的需求。他们预计新工厂的首年度产能为千台级别，并计划在未来几年内提高到年产五千台。核心零部件的进口策略包括从日本进口部分零件以及在中国本土采购。
谈及工业机器人的核心技术，三大核心零部件——控制器、伺服系统和减速器无疑是机器人产业化的关键所在。它们在工业机器人的成本中占有举足轻重的地位。其中控制器作为机器人的大脑，是发布和传递动作指令的核心部件。随着工业自动化需求的增长，伺服系统作为实现精确定位和精准运动的必要途径，其重要性日益凸显。而减速器则是连接动力源和执行机构的桥梁，广泛应用于工业机器人的生产中。预测显示，未来五年内这些核心零部件的市场规模将持续扩大。国内产业在核心零部件方面仍面临巨大的挑战，需要进一步加强自主研发和技术创新。
与此机器视觉作为给机器人带来视觉功能的关键技术，正成为工业自动化领域的新宠儿。它在工业视觉、计算机视觉、人机交互、自动驾驶、虚拟现实和物体自动识别等领域都有广泛的应用前景。机器视觉是实现工业自动化和智能化的重要手段之一，具有高度的自动化、高效率和高精度等特点。在智能制造和工业4.0的时代背景下，机器视觉技术将发挥越来越重要的作用。随着技术的不断进步和应用领域的拓展，机器视觉将大有可为。
工业机器人及其核心零部件和机器视觉技术的发展，正在推动中国制造业的转型升级。为了在全球竞争中取得优势，国内产业需要加大技术研发力度，提升产品质量和性能，以满足日益增长的市场需求。也需要加强与国际先进技术的交流与合作，推动产业的持续创新和发展。机器视觉在机器人领域的应用扮演着至关重要的角色，无论是工业机器人还是服务机器人，都需要机器人视觉作为其“眼睛”来识别和处理信息。两者对机器人视觉的需求却有所不同。
在制药行业中，机器视觉技术被广泛应用于快速准确的包装检测。通过设定图像传感器，获取包装后的对象图片信息，然后利用预先设定的面积参数，对每个药粒或药瓶进行检测对比。这样，任何破损的药粒或缺失的药瓶都能被及时发现。
让我们深入探讨工业机器人与机器视觉的结合。在工业机器人的应用场景中，计算机视觉所面临的场景相对单一。而在服务机器人方面，其应用场景则更加多样化和复杂化。多样化的应用场景决定了两者在精度方面的差异。
工业机器人的计算机视觉辨识精度要求极高，达到毫米级以下。无论是静态辨识精度还是动态辨识精度，都需要达到这一标准。当相机或观测物品处于静止状态时，其辨识精度取决于相机的分辨率以及物品的边缘清晰度和差异化明确度，甚至可以达到微米级以下的精度。
而对于服务机器人来说，由于其应用场景的复杂性和多样性，其计算机视觉的精度要求相对较低，可能在厘米级以上。服务机器人的视觉系统需要处理复杂的环境信息，包括识别多种物体、导航、避障等任务，其视觉系统的复杂性和挑战性也相应增加。
机器视觉在机器人领域的应用已经变得越来越广泛和重要，随着技术的不断发展，我们有理由相信，机器视觉将在未来的机器人领域中发挥更加重要的作用。