工業機器人誕生于上世紀40年代，最初是為了從事高危工作或做人力無法企及之事，比如核燃料處理等。此后，機器人被用于汽車、電子、金屬和物流等行業，從事焊接、裝配、噴涂、打磨、切割、搬運和分揀等工作。

　　中國是工業制造業大國，自2013年起，中國也成為世界最大的工業機器人消費國。一路高歌猛進的工業機器人近期卻出現下降態勢，高工產研機器人研究所（GGII）的數據顯示，今年一季度，中國多功能工業機器人進口量同比下降了29％。與此同時，國家統計局的數據顯示，今年前4個月，中國工業機器人總產量較去年同期下滑10％。

　　張華良表示，據中國機器人產業聯盟發布的2018年中國工業機器人市場信息顯示，電子電氣設備和器材制造業和汽車行業的需求下降，是導致整個工業機器人市場下降的主要原因。不過銷量明顯下降的多集中于外資品牌工業機器人，我國自主品牌工業機器人的銷量和占比較往年反有提升。

　　面對總產量下滑的態勢，他認為需引起業界重視，對工業機器人的研發做出調整升級。“比如復雜的編程，很大程度上限制了工業機器人的使用范圍，導致工業機器人的應用面較窄。”如何尋找工業機器人發展的突破口？張華良表示，應該拓寬工業機器人的應用領域和行業，積極挖掘中小企業的應用潛能。

　　梅卡曼德公司創始人兼CEO邵天蘭更加簡單明了，工業機器人是實現智能制造的關鍵基礎技術。為了工業的發展，賦予工業機器人智能、增加工業機器人應用場景是必由之路。

　　目前，以視覺、聽覺等感覺為代表的研究成為工業機器人研發的熱點。但庫柏特科技有限公司創始人兼CEO李淼卻不這么認為。“盡管，視覺、力控、觸覺等傳感器研發是‘庫柏特’的核心業務，但工業機器人智能化是系統層面的問題。工業機器人是一個多學科交叉融合的產品，它的智能化涉及多方面，不能只關注視覺或觸覺。”

　　要關注工業機器人的設計，首先要關注原始設計——這決定機器人的能力范圍。其次，機器人需要具有決策判斷能力，比如當一個乒乓球飛過來時，機器人需要判斷來球是上旋還是下旋、正拍還是反拍，攻擊發起點在哪里、落點在哪里，這些都要通過感知，之后還要判斷它彈起后的狀態。經過一系列“思考”后，機器人再去精準執行思考結果，將來球擊出。

　　你以為結束了？其實還有最后最關鍵的一步——自省。李淼表示，機器人并不是每次都能將球漂亮擊出，也有“失手”的時候，這就需要它在自省中發現問題，吸取教訓，進行智能化的自動升級。目前，智能化的工業機器人還處于實驗室研究階段，在傳統的機器人的基礎上“苦練本領”，提高應用性能。

　　在一線多年，李淼的感觸更具體，他認為，大多工業機器人的研究停留在設計、感知、精準執行階段，觸及機器人決策判斷的研究較少，能夠把“設計－感知—判斷—執行—自省”作為一個閉環研究的團隊更是鮮見。盡管尚處于設想和研究階段，但研發人員窺見一斑，足以暢想工業機器人未來的應用場景。

　　邵天蘭表示，智能化的工業機器人將廣泛出現在自動化程度比較低的行業，比如物流等，以及人力密集型行業，比如制衣、制鞋、汽車組裝、玩具組裝等。李淼介紹，他們正在研發一款揀蘑菇的機器人。香菇雖然長在同一個地方，但其花紋不同，需要對其進行分類。以往靠人工分揀香菇，賦予工業機器人“分揀”的視覺后，機器人就能對香菇進行判斷。

　　工業機器人被賦予更多智能，它的應用范圍將更加廣闊。“未來，工業機器人的應用場景將會越來越多，日常生活需要的服務機器人、助殘機器人、養老機器人等，也會用到工業機器人的技術，但不可否認的是工業機器人目前的主戰場在工業領域。”張華良說。

　　談及工業機器人是否會替代人類的工作，張華良表示，在某些層面是一定的。比如工廠流水線上，按品類挑選產品的分揀員、打磨器件的工人、檢查產品質量的質檢員等均有可能被工業機器人取代。“從積極的角度看，隨著人類被工業機器人取代，可以督促人類找到新的就業方向。鼓勵人類增加工作技能，擁有更復雜的工作能力，這種轉變對人類發展是有意義的。”

　　他強調，除了關注是否會“替代人類”，還應該注意工業機器人給工業數據帶來的變革。智能的實現必須通過數據，智能化的核心就是基于數據的決策。工業機器人智能化的過程，也是讓工業數據變得更有價值的過程，這才是工業機器人智能化最大的貢獻。