政策加码热钱涌动机器人行业拐点已至

年初，工信部等十七部门联合发布了机器人应用行动实施方案，旨在推动机器人产业的快速发展。该方案提出，到2025年，制造业的机器人密度将较2020年实现翻番，服务机器人和特种机器人在行业中的应用深度和广度也将显著提升。上海作为机器人产业发展的前沿阵地，也发布了智能机器人标杆企业与应用场景推荐目录，计划打造行业领先的企业和标杆应用场景，推动机器人关联产业规模达到千亿元级别。这些政策举措引发了市场的热烈反响和行业内人士的期待。

随着大数据和数字孪生技术的兴起，机器人产业正迎来前所未有的发展机遇。中国科学院院士、上海交通大学机械与动力工程学院教授丁汉在最近的机器人科技创新论坛上表示，未来的机器人将展现出重要的融合性功能，与多个学科进行交叉，如多模态感知、群体智能等。与此机器人将与信息技术深度融合，催生新的制造理论及模式。

特斯拉推出的擎天柱机器人无疑是近期机器人行业的一颗明星。特斯拉创始人马斯克在投资者大会上表示，特斯拉汽车本身就是一种高级机器人，而擎天柱将利用特斯拉的现有技术制造出来，包括电器电子架构、电池包、电动马达等。这一雄心勃勃的计划引发了行业内对于机器人产业拐点的期待。

上海机器人产业技术研究院院长黄慧洁在接受采访时表示，机器人与人工智能领域正处于深度交叉的阶段。人工智能技术和深度学习的算法正在助力机器人应用更加广泛和深化。在家庭中，机器人助手是一个被广泛看好的市场，但目前未能普及的核心原因在于机器人的智能水平还不够。要提升其智能化水平，需要依赖人工智能的算法、算力以及大量的数据，进行反复的训练。

除了家庭场景，人工智能技术在物流分拣等场景也具有广泛的应用前景。黄慧洁举例称，现有的机器人在识别、抓取包裹时并不灵活，而加入人工智能技术后，机器人在看到物品后可以通过拍照快速识别出物品的种类，迅速决策抓取方式和力度，提高分拣效率。

机器人产业与芯片技术也在走向深度融合。丁汉表示，3C行业等领域的装配作业中，自动化智能制造有着巨大的市场需求，但这需要工艺支持和人的传感信息高度融合。大规模算力芯片的价格日益昂贵，成为人工智能发展的一大挑战。一位行业人士分析称，构成AI人工智能的三大要素包括数据、算法和算力，其中芯片的算力尤为重要。随着模型训练参数量的增加，对算力的需求也在增长。

在采访过程中，记者了解到，虽然人工智能技术在智能制造等领域的应用越来越广泛，但在数据质量方面仍存在一些瓶颈问题需要突破。数据是人工智能发展的关键要素之一，数据质量的高低直接影响到人工智能系统的性能和准确性。如何保证数据的质量、如何处理不良数据等问题是行业发展需要解决的重要课题。一位深耕云控平台的机器人企业工程师在接受21世纪经济报道的采访时分享了关于人工智能技术在应用层面的真实感受。他表示，人工智能固然强大，但背后依赖的数据却是一把双刃剑。尽管人工智能技术在数据训练中需要海量的数据支撑，但在实际应用中，数据的品质往往让人头疼。数据的准确性、完整性乃至一致性等问题，都可能对模型的精确性和稳定性造成不小的影响。

人工智能所依赖的数据作为一种产权尚待明确的生产要素，在生产和使用过程中的商业问题也日益凸显。尤其在智能制造的场景下，涉及大量的敏感数据，如企业核心生产数据和等，这也引发了关于数据安全和隐私保护的热议。对此，这位工程师强调，必须采取有效措施来保护这些数据的安全与隐私。

随着人工智能技术的深入发展，它对制造系统的进化产生了深远影响。人工智能的产业模式以及云端工业智能网为制造业带来了翻天覆地的变化。丁汉指出，未来制造业中的机器人将承担更多富有挑战性的任务。不仅仅是简单的喷漆、码垛和焊接工作，机器人将在未来扮演更加多元化的角色，特别是在非结构化过程中的智力制造方面发挥巨大作用。机器人化的智能制造将是未来制造业的主要发展趋势之一。这背后涉及到众多科学问题和关键技术，需要从底层开始夯实技术基础。只有这样，才能为未来的技术突破铺平道路。

而马斯克推出的人形机器人就是一个很好的例子，展示了人工智能技术在机器人领域的巨大潜力。随着人工智能技术的不断进步，机器人将变得更加智能和自主，能够更好地适应各种复杂环境和任务。这将进一步拓展机器人的应用场景，促进机器人与人类的深度融合，开启更广阔的发展空间和市场前景。这一领域的竞争将更加激烈，但也将推动人工智能技术的不断发展和创新。