机器人产业如火如荼 未来将聚焦智能化

近年来，随着劳动力成本的持续上涨，“工业领域机器人换人”的现象愈发普遍，工业机器人市场与产业也由此蓬勃发展。我国劳动者的平均时薪在过去的十年里已经显著增长，从4.35美元飙升至12.47美元。面对高成本劳动力的压力，利用工业机器人进行智能制造转型已成为我国制造业的重要战略之一。

目前，我国已成为全球最大的工业机器人消费国。数据表明，仅2013年我国工业机器人销量就达到了3.68万台，而到了2014年，销量更是超过5.7万台，同比增长超过54%，占据全球约四分之一的销量。本土供应商的市场份额仍然较小，大部分市场被外资企业占据，因此本土工业机器人的替换空间巨大。

在国家大力推动工业机器人发展的背景下，本土工业机器人产业迎来了重要的发展机遇。我国工业机器人产业主要聚集在江苏、上海、广东和北京等地，其中新松、广州数控、埃斯顿和新时达等国产工业机器人生产企业将受益于这一趋势。

机器人产业正处于如火如荼的发展阶段。在互联网和大数据的推动下，智能产品越来越受到大众的追捧。传统的工业自动化已不能满足工业发展的需求，机器人代替劳动力的时代已经到来。自2013年以来，机器人已成为全球最大市场，并且这股“风暴”已经席卷中国市场。

国际机器人联盟的数据显示，我国工业机器人装机量、存量和销售量均居世界前列。预计到2015年，中国机器人市场需求量将达到3.5万台，成为全球最大的机器人市场。在接下来的10到15年里，中国的机器人产业将继续保持“全球最大市场”的体量，也将是增幅最快的市场之一。

我国相关部门正加紧制定机器人产业“十三五”发展规划，助推机器人在研发、推广应用和标准体系建设等方面的发展。上市公司也在争相加码机器人产业，为我国的机器人产业发展注入强大动力。

面对日益严峻的劳动力短缺和人口老龄化问题，中国正经历着一系列社会和经济挑战。机械人的崛起正在成为解决这些问题的一个重要途径。中国当局调整计划生育政策后，华兴资本首席执行官包凡曾预测：“中国将成为世界上最老的国家之一，但中国也将拥有世界上数量最多的机械人。”据国际机器人联合会预测，到2018年，中国拥有的工业机器人将占全球总数的三分之一以上。

机械人在中国的增长趋势非常惊人。它不仅反映了技术进步和市场需求，也反映了应对人口老龄化和社会经济挑战的现实需求。尽管调整计划生育政策可能有助于缓解劳动力短缺的压力，但由于人们不愿意生育更多孩子，这种变化可能不会太大。机械人的崛起趋势似乎比生育政策的调整更加重要和紧迫。随着人口老龄化以及年轻一代劳动力的短缺问题日益严峻，护理老年人和应对劳动力缺乏成为当前中国社会面临的重大挑战。瑞士信贷的分析师指出，现在的年轻人教育水平显著提高，这使得找到愿意从事风险较高、环境较为艰苦的工作的工人愈发困难。在这样的背景下，工业机器人和自动化系统的应用显得尤为重要。

对于公司而言，工业机器人正逐渐成为比人类工人更具吸引力的选择。在中国，蓝领工人与公司之间的忠诚度较低，这使得工人的培训成本增加。随着劳动力成本的上升，也在积极推动机器人产业的发展。从浙江和江苏等珠江三角洲地区的情况来看，机器人的使用已成为解决劳动力短缺问题的有效手段。

香港大学机械与自动化工程学教授刘云辉指出，机器人在工作场所可以24小时不间断地执行任务，而人类工人则受限于工作时间。还为机器人制造商和工厂自动化设备生产商提供补贴，以推动“中国制造2025”计划的实施，期望到2030年成为全球领先的机器人制造大国。

除了工业领域的需求，家庭护理也成为机器人技术的重要应用领域。瑞士信贷分析师表示，随着“单独二胎”政策的结束，许多家庭需要照顾多位老人以及抚养孩子，可能需要建立关键支持系统来协助照顾老年人和孩子，而服务机器人可以承担这一重任。

在未来几十年里，劳动力的老龄化趋势将更为明显。到2050年，劳动力的年龄结构将发生显著变化。瑞士信贷分析师认为，通过利用机器人技术，可以有效地解决老年护理问题。随着中国经济逐渐从出口导向型经济向更多内需消费转型，一些企业正面临转型的挑战。尽管如此，对自动化的长期需求仍然非常强烈。在智能方面，专家也开始更多地关注机器人的智能问题。机器人的智能化可能会包括感知、认知和动作等方面。因此未来机器人应当更加智能化以满足社会和工业领域的需求。此外专家也建议学习自然界中的智能行为以便更好地推动机器人的发展。这些观点在中国人工智能大会上得到了进一步讨论和深化。徐扬生对大数据与智能的紧密关系有着深刻的认识。在他看来，大数据和智能就像是一辆火车的两个轮子，缺一不可。大数据提供了海量的信息，但若缺乏智能的加持，这些数据便难以发挥出应有的价值。反之，智能再强大，若没有大数据作为支撑，也难以取得显著的成果。

展望未来，徐扬生还深入探讨了智能的扩展性问题。他提出，智能能否得到扩展，以及扩展的条件是什么，这是我们需要深入思考的问题。究竟是因为硬件的进步、软件的优化还是数据的丰富程度达到了新的高度，才能促使智能的扩展呢？这些问题值得我们深思和探讨。