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曲道奎:机器人产业名不副实

2015/11/26 17:40:57    3854
来源:界面
摘要:机器人被誉为“制造业皇冠上的明珠”。
  【仪表网 行业上下游】一个中国机器人工厂的老板批评现在的机器人产业“名不副实”。11月23日,在2015世界机器人大会上,中国机器人产业联盟理事长、新松机器人自动化股份公司(下称新松机器人)总裁曲道奎表示,自1960年代初以来,机器人产业迄今已发展了半个多世纪,但保有量还不到200万台,2014年作为历史高峰,也仅消费20多万台,“对一个产业来说,这一数字几乎可以忽略不计。”曲道奎称。
  

  “机器人产业在范围内所引起的重视,已经到了无以复加的地步。”尽管被誉为“制造业皇冠上的明珠”,曲道奎称,人们把机器人视作20世纪大的技术发明之一,机器人也成为世界各国争相发展的战略高新技术产业,人们普遍寄望机器人能够改变传统制造模式,甚至改变人们的生活方式,“从眼下的情况来看,机器人产业发展与其头顶的名气相比相去甚远。”他说。
  
  发展了半个多世纪却依然没有得到普及,曲道奎认为根本原因不在于成本和价格高,而在于技术的严重滞后,机器人的功能和性能不能满足制造业大批量生产的要求。
  
  眼下的工业机器人只能做程序化、规定性、重复性的工作,没有感知系统,缺乏灵巧性。“相当于一个瞎子、盲人、傻子,这不就是重度残疾人吗?怎么能就业呢?”曲道奎说,机器人应用的重点在3C(电脑、通讯、消费性电子)、家电和智能设备等行业,依赖的是手指上的“巧活儿”,而机器人却因为技术问题而无能为力。
  
  这一问题在中国显得尤为突出。事实上,以“四大家族”(瑞士ABB、日本安川、发那科、德国库卡)为代表的国外企业正在加速抢滩机器人市场,纷纷来华成立子公司或合资公司,并在中国多个城市投建工厂或生产基地。ABB更是把机器人事业总部,以及两大生产基地之一放在了上海。中国已成为机器人企业竞争激烈的战场。而中国企业无论是在中国本土市场,还是市场,均处于边缘化状态,主要原因是产品缺乏竞争力。
  
  包括编程技术、控制技术和应用作业技术在内的各项核心技术是中国机器人企业的大短板,伺服马达、减速器、控制器等关键零部件绝大部分依赖进口。
  
  中国社会科学院工业经济研究所工业发展研究室主任吕铁曾撰文称,零部件占到整体生产成本70%以上。其中,精密减速器75%市场份额被日本垄断,国内高价购买占到生产成本的45%,在日本仅为25%,“中国采购核心零部件的成本已经高于国外同款机器人的整体售价,在机器人市场上根本无法与国外品牌竞争。”
  
  工信部赛迪研究院工业科技与知识产权研究所副所长张义忠统计发现,日本在工业机器人领域约有2.2万件申请量,于其他国家和地区,中国为5917件,不仅数量少,而且技术门槛相对较低。“中国企业申请的都不属于核心技术。”张义忠说。
  

  “除了市场边缘化和技术空心化,中国的机器人产品还存在应用低端化的现象。”曲道奎说,中国的国产机器人几乎都应用于搬运、码垛等低端领域,在多自由度机器人、交互型机器人、全自主移动机器人等领域却鲜有成果。
  
  从产业规模看,中国的机器人产业近年来发展迅猛。2013-2014年,中国的机器人消费增速连续两年超过50%,而未来十年乃至十五年,中国都将是大的机器人消费市场。
  
  11月23日,工业与信息化部赛迪研究院装备工业研究所所长左世全在朋友圈中写到,中国还不是机器人大国,只能说是机器人需求大国。
  
  近两三年,中国的机器人公司数量陡增。曲道奎表示,目前中国机器人公司已有上千家,具备一定影响力的公司七八百家。而中共重庆市永川区委副书记王志杰24日的大会上称,中国已注册的机器人公司已有4000余家。
  
  曲道奎表示,中国目前有机器人产业园30多个,涉足机器人概念的上市企业超过百家,新松机器人是国内市值大、第三的机器人上市公司,仅次于瑞士ABB和日本发那科。截至11月23日,新松机器人的总市值为589.56亿元。
  
  左世全认为,机器人产业在中国已经出现“过热迹象”。但从另一个角度上看,中国的机器人密度仅为0.3%,不仅低于韩、日、德、美等国家,甚至仅为世界平均水平0.62%的一半。
  
  “中国的这一机器人密度意味着,99.7%的工作仍然得由人来做。”在曲道奎看来,如果机器人未来依然不够智能,无法与人亲密协作,这一密度也很难有大幅提升。
  
  其实从英文Robot的翻译中,可以看出中国人对机器人的内涵的理解。中科院自动化所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃说,Robot的字面上并没有提及man、human、people等表示“人”的意思,却能够翻译成“机器人”。换言之,真正意义上的机器人应兼具机械属性和人的属性,后者即指人工智能和灵巧性。
  
  “机器人产业正处于由机器向人转变的转折点上。”曲道奎说,在这一转变过程中,应当着重加强对机器人的作业能力、自主决策能力和交互能力的技术攻关,从粗浅的编程计算阶段,进入到感知智能阶段,并终走向认知智能阶段。

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