國際機器人聯合會：2022年機器人5大趨勢
2024/8/27 8:21:38點擊：
中國已經進入到發展的新階段。新階段的主要方向就是高質量發展。
過去制造業是規模最大，現在要向高質量轉型，制造大國轉型成制造強國。毫無疑問，智能制造是我們轉型的重要途徑。首先我們先來看下國家的政策方針：
中國現在的戰略指向是智能制造，中國制造2025已經提出，兩化融合是主線，智能制造是主攻方向。包括十九大、十四五的規劃綱要，以及2035的遠景目標，都把智能制造作為一個重點。另外，高質量發展的基礎，要依靠各個企業。很多現實的問題都在倒逼企業，尤其是機器人企業的發展。機器人是智能制造的典型代表，也是制造業和IT技術融合的重要載體。
這里面涉及到國家的招工貴的問題。
從人口比例來講，2020年中國65歲以上的人口總數已經占到了13.5%這是什么概念？老齡化社會的標準是7%，中度老齡化社會是14%。我們現在已經踩在了中度老齡化社會的邊緣。除了人口老齡化，還有殘障人士人口、勞動力成本攀升等問題。
現在在我們制造業密集的珠三角、長三角等地，招工難的問題已經非常突顯了，甚至有的崗位預算再高，都招不到人。這些問題都在倒逼企業向自動化、數字化、智能化的方向發展。
此外，很多新的應用場景也在出現，機器人技術也在不斷地向其他場景滲透：例如航天航空、軌道交通、光伏、建筑采礦業等，像這些行業，對于我們傳統機器人的技術的發展與應用又提出了新的需求與挑戰。
比如更聰明、更靈巧、可移動、更友好、更安全等，這些應用的需求，對產業技術提出了更高的要求，也對機器人技術與產業的融合提出了新的需求。
以上這幾個現狀表示，中國的機器人產業發展的前景是非常廣闊的。
新技術促進機器人產業變革
我們來看新一輪科技革命產業變革，給機器人產業帶來的改變。新興技術的演進速度是非常快的。比如通信，從1G到現在的5G，甚至6G都已經在緊鑼密鼓的研發當中。在4G之前，通信和互聯網提升了很多場景的網絡便利程度。而5G之后，通信技術正在向產業滲透。5G本身的高速度、低時延、超高容量等，在工業場景下都是很好的應用。
通信之外，人工智能技術也在快速發展，比如從計算智能到感知智能，再到認知智能，AI技術也在快速發展。未來真正實現智能制造之后，智能家居、智能社區、智能服務才會有立足點。
除了5G和AI，新材料也給機器人產業的發展起到了重要的助推作用，甚至改變今后機器人的產品形態。例如現在很多機器人都是機械結構，而未來肌肉材料、液態金屬等，對于今后機器人結構的變化影響是非常大的�，F在機器人的感知可能需要各種各樣的傳感器，而未來新型材料本身可能就具有感知功能。
一個測試版本的醫護機器人，給病人喂飯，完全用柔性的新型骨骼材料打造，已經沒有機械產品的痕跡了。所以新材料對于機器人技術來說，也會發生革命性的變化。
云計算的應用
云計算在toC端已經應用得很成熟了，而在工業領域的應用其實還沒想象中那么普及。工業互聯網整體離不開硬件平臺、軟件平臺、應用層產品等。從某種角度來說，工業互聯網就是把人、機、物連接起來。這些都需要依靠云計算來實現。
機器人需要與產業進一步融合
技術發展再快，也需要與產業進行融合，轉化成生產力。而現在新技術已經在產業鏈端開始出現了很多很不錯的應用。新的模式，新的業態都會成為技術產業融合的催化劑。比如車聯網和無人駕駛，以及未來的機器人向智能機器人發展，甚至是柔性制造等。這些新興技術只有真正跟產業融合協同起來，數字經濟今后才有可能。
新一輪科技革命的多點突破與產業應用的深度融合、多學科交叉，是機器人產業發展的重要趨勢。例如機器人與5G的融合協同發展，使得機器人的工作范圍能夠實現遠程服務、遠程監控的能力。再比如工業場景的實時性需求，如巡檢機器人對生產制造工藝流程的監控等。
還有我們國家首例通過5G遠程操作的外科手術，都是得到了5G通訊的支持。以及協作機器人，更是感知技術、認知技術等與新材料融合協同，未來的一些制造原理都會發生變化。
與云計算的協同融合，一定會提高機器人在工業互聯網的協同。所以，機器人與5G、AI、云計算、大數據、物聯網等的協同融合，再在產業端落地，是未來機器人技術與產業融合的重要趨勢。
“機器人自動化的轉型正在加快傳統和新興行業的步伐，”IFR主席Milton Guerry表示，“越來越多的公司正在意識到機器人技術為其業務提供的眾多優勢。”
1 – 新行業采用的機器人：相對較新的自動化領域正在迅速采用機器人。消費者行為正在推動公司滿足對產品和交付的個性化需求。
電子商務革命是由新冠大流行驅動的，并將在 2022 年繼續加速。今天全球安裝了數千臺機器人，而五年前這一領域還不存在。
為了解決勞動力短缺問題，以前沒有考慮過自動化的公司將重新考慮。依賴服務人員的企業，如零售和餐館，無法填補職位空缺，因此，我們可以期待看到他們投資自動化以滿足顧客的需求。交付和物流、建筑、農業等相對較新的機器人客戶行業受益于日益進步的技術。
2 – 機器人更易于使用：實施機器人可能是一項復雜的任務，但新一代機器人更易于使用。用戶界面有一個明顯的趨勢，允許簡單的圖標驅動編程和機器人的手動引導。機器人公司和一些第三方供應商正在將硬件包與軟件捆綁在一起以簡化實施。這種趨勢可能看起來很簡單，但專注于完整生態系統的產品通過減少工作量和時間來增加巨大的價值。
低成本機器人技術的趨勢還包括易于設置和安裝，在某些情況下預先配置了特定的應用程序。供應商提供結合夾具、傳感器和控制器的標準程序。應用商店為各種應用程序提供程序例程，并支持低成本的機器人部署。
3 – 機器人和人類技能提升：越來越多的政府、行業協會和公司看到了對下一代早期機器人和自動化教育的需求。數據驅動的產線之旅將聚焦教育和培訓。除了內部培訓工人外，外部教育途徑可以加強員工學習計劃。abb、fanuc、kuka 和 YASKAWA 等機器人制造商每年在 30 多個國家/地區的機器人課程中都有 10,000 到 30,000 名參與者。
機器人技術正在使工廠工人的工作狀況變得更好。正如最近的“大辭職”所表明的那樣，人們希望在一個可以建立事業的現代環境中工作。機器人技術的新培訓機會對公司和員工來說都是雙贏的戰略：枯燥、骯臟和危險的任務可以自動化，同時人們學習未來工業工作場所的關鍵技能，并在整個職業生涯中增加他們的收入潛力。
4 – 機器人保障生產：貿易緊張局勢和 COVID-19 正在推動制造業重新貼近客戶。供應鏈問題導致公司考慮將自動化作為解決方案的近岸業務。
來自美國的一項特別具有啟發性的統計數據顯示，自動化如何幫助企業恢復營業：根據推進自動化協會 (A3) 的數據，2021 年第三季度美國的機器人訂單同比增長 35%。2020年，超過一半的訂單來自非汽車行業。
這種創紀錄的增長不僅僅是機器人技術——機器視覺、運動控制和電機也出現了大幅增長。IFR 秘書長Susanne Bieller 博士說：“新冠大流行以及由此導致的供應鏈和勞動力供應中斷似乎是許多人證明投資合理性所需的推動力。” “最有可能投資自動化的公司，是那些已經考慮了一段時間但還沒有邁出最后一步的公司�！�
5 – 機器人支持數字自動化：在 2022 年及以后，我們認為數據將成為未來制造業的關鍵推動力。生產者將對從智能自動化流程收集的數據進行分析，以做出更明智的決策。憑借機器人共享任務和通過人工智能學習的能力，公司還可以在新環境中更輕松地采用智能自動化，從建筑到食品和飲料包裝設施再到醫療保健實驗室。
機器人人工智能正在成熟，學習機器人正在成為主流。該行業已經過了試點階段，我們可以期待在 2022 年看到這些技術的更大規模部署。
過去制造業是規模最大，現在要向高質量轉型，制造大國轉型成制造強國。毫無疑問，智能制造是我們轉型的重要途徑。首先我們先來看下國家的政策方針：
中國現在的戰略指向是智能制造，中國制造2025已經提出，兩化融合是主線，智能制造是主攻方向。包括十九大、十四五的規劃綱要，以及2035的遠景目標，都把智能制造作為一個重點。另外，高質量發展的基礎，要依靠各個企業。很多現實的問題都在倒逼企業，尤其是機器人企業的發展。機器人是智能制造的典型代表，也是制造業和IT技術融合的重要載體。
這里面涉及到國家的招工貴的問題。
從人口比例來講，2020年中國65歲以上的人口總數已經占到了13.5%這是什么概念？老齡化社會的標準是7%，中度老齡化社會是14%。我們現在已經踩在了中度老齡化社會的邊緣。除了人口老齡化，還有殘障人士人口、勞動力成本攀升等問題。
現在在我們制造業密集的珠三角、長三角等地，招工難的問題已經非常突顯了，甚至有的崗位預算再高，都招不到人。這些問題都在倒逼企業向自動化、數字化、智能化的方向發展。
此外，很多新的應用場景也在出現，機器人技術也在不斷地向其他場景滲透：例如航天航空、軌道交通、光伏、建筑采礦業等，像這些行業，對于我們傳統機器人的技術的發展與應用又提出了新的需求與挑戰。
比如更聰明、更靈巧、可移動、更友好、更安全等，這些應用的需求，對產業技術提出了更高的要求，也對機器人技術與產業的融合提出了新的需求。
以上這幾個現狀表示，中國的機器人產業發展的前景是非常廣闊的。
新技術促進機器人產業變革
我們來看新一輪科技革命產業變革，給機器人產業帶來的改變。新興技術的演進速度是非常快的。比如通信，從1G到現在的5G，甚至6G都已經在緊鑼密鼓的研發當中。在4G之前，通信和互聯網提升了很多場景的網絡便利程度。而5G之后，通信技術正在向產業滲透。5G本身的高速度、低時延、超高容量等，在工業場景下都是很好的應用。
通信之外，人工智能技術也在快速發展，比如從計算智能到感知智能，再到認知智能，AI技術也在快速發展。未來真正實現智能制造之后，智能家居、智能社區、智能服務才會有立足點。
除了5G和AI，新材料也給機器人產業的發展起到了重要的助推作用，甚至改變今后機器人的產品形態。例如現在很多機器人都是機械結構，而未來肌肉材料、液態金屬等，對于今后機器人結構的變化影響是非常大的�，F在機器人的感知可能需要各種各樣的傳感器，而未來新型材料本身可能就具有感知功能。
一個測試版本的醫護機器人，給病人喂飯，完全用柔性的新型骨骼材料打造，已經沒有機械產品的痕跡了。所以新材料對于機器人技術來說，也會發生革命性的變化。
云計算的應用
云計算在toC端已經應用得很成熟了，而在工業領域的應用其實還沒想象中那么普及。工業互聯網整體離不開硬件平臺、軟件平臺、應用層產品等。從某種角度來說，工業互聯網就是把人、機、物連接起來。這些都需要依靠云計算來實現。
機器人需要與產業進一步融合
技術發展再快，也需要與產業進行融合，轉化成生產力。而現在新技術已經在產業鏈端開始出現了很多很不錯的應用。新的模式，新的業態都會成為技術產業融合的催化劑。比如車聯網和無人駕駛，以及未來的機器人向智能機器人發展，甚至是柔性制造等。這些新興技術只有真正跟產業融合協同起來，數字經濟今后才有可能。
新一輪科技革命的多點突破與產業應用的深度融合、多學科交叉，是機器人產業發展的重要趨勢。例如機器人與5G的融合協同發展，使得機器人的工作范圍能夠實現遠程服務、遠程監控的能力。再比如工業場景的實時性需求，如巡檢機器人對生產制造工藝流程的監控等。
還有我們國家首例通過5G遠程操作的外科手術，都是得到了5G通訊的支持。以及協作機器人，更是感知技術、認知技術等與新材料融合協同，未來的一些制造原理都會發生變化。
與云計算的協同融合，一定會提高機器人在工業互聯網的協同。所以，機器人與5G、AI、云計算、大數據、物聯網等的協同融合，再在產業端落地，是未來機器人技術與產業融合的重要趨勢。
“機器人自動化的轉型正在加快傳統和新興行業的步伐，”IFR主席Milton Guerry表示，“越來越多的公司正在意識到機器人技術為其業務提供的眾多優勢。”
1 – 新行業采用的機器人：相對較新的自動化領域正在迅速采用機器人。消費者行為正在推動公司滿足對產品和交付的個性化需求。
電子商務革命是由新冠大流行驅動的，并將在 2022 年繼續加速。今天全球安裝了數千臺機器人，而五年前這一領域還不存在。
為了解決勞動力短缺問題，以前沒有考慮過自動化的公司將重新考慮。依賴服務人員的企業，如零售和餐館，無法填補職位空缺，因此，我們可以期待看到他們投資自動化以滿足顧客的需求。交付和物流、建筑、農業等相對較新的機器人客戶行業受益于日益進步的技術。
2 – 機器人更易于使用：實施機器人可能是一項復雜的任務，但新一代機器人更易于使用。用戶界面有一個明顯的趨勢，允許簡單的圖標驅動編程和機器人的手動引導。機器人公司和一些第三方供應商正在將硬件包與軟件捆綁在一起以簡化實施。這種趨勢可能看起來很簡單，但專注于完整生態系統的產品通過減少工作量和時間來增加巨大的價值。
低成本機器人技術的趨勢還包括易于設置和安裝，在某些情況下預先配置了特定的應用程序。供應商提供結合夾具、傳感器和控制器的標準程序。應用商店為各種應用程序提供程序例程，并支持低成本的機器人部署。
3 – 機器人和人類技能提升：越來越多的政府、行業協會和公司看到了對下一代早期機器人和自動化教育的需求。數據驅動的產線之旅將聚焦教育和培訓。除了內部培訓工人外，外部教育途徑可以加強員工學習計劃。abb、fanuc、kuka 和 YASKAWA 等機器人制造商每年在 30 多個國家/地區的機器人課程中都有 10,000 到 30,000 名參與者。
機器人技術正在使工廠工人的工作狀況變得更好。正如最近的“大辭職”所表明的那樣，人們希望在一個可以建立事業的現代環境中工作。機器人技術的新培訓機會對公司和員工來說都是雙贏的戰略：枯燥、骯臟和危險的任務可以自動化，同時人們學習未來工業工作場所的關鍵技能，并在整個職業生涯中增加他們的收入潛力。
4 – 機器人保障生產：貿易緊張局勢和 COVID-19 正在推動制造業重新貼近客戶。供應鏈問題導致公司考慮將自動化作為解決方案的近岸業務。
來自美國的一項特別具有啟發性的統計數據顯示，自動化如何幫助企業恢復營業：根據推進自動化協會 (A3) 的數據，2021 年第三季度美國的機器人訂單同比增長 35%。2020年，超過一半的訂單來自非汽車行業。
這種創紀錄的增長不僅僅是機器人技術——機器視覺、運動控制和電機也出現了大幅增長。IFR 秘書長Susanne Bieller 博士說：“新冠大流行以及由此導致的供應鏈和勞動力供應中斷似乎是許多人證明投資合理性所需的推動力。” “最有可能投資自動化的公司，是那些已經考慮了一段時間但還沒有邁出最后一步的公司�！�
5 – 機器人支持數字自動化：在 2022 年及以后，我們認為數據將成為未來制造業的關鍵推動力。生產者將對從智能自動化流程收集的數據進行分析，以做出更明智的決策。憑借機器人共享任務和通過人工智能學習的能力，公司還可以在新環境中更輕松地采用智能自動化，從建筑到食品和飲料包裝設施再到醫療保健實驗室。
機器人人工智能正在成熟，學習機器人正在成為主流。該行業已經過了試點階段，我們可以期待在 2022 年看到這些技術的更大規模部署。
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