“馬斯克用‘擎天柱’給了我們一個啟示，以人工智能的視角看機器人產品研制，這超越產業鏈的機器人生態（平臺化）。”8月26日，2022第十二屆中國國際機器人高峰論壇暨第八屆恰佩克頒獎儀式在蕪湖舉行，哈工大機器人研究所所長趙杰對人形機器人意義給予了更高層次的詮釋。

    上海證券報記者了解到，中國機器人產業已經由戰略性新興產業發展成為優勢產業，工業機器人產銷量躍居全球第一，產值突破千億元。埃夫特、秦川機床、機器人、優必選等機器人公司在會上展示了最新的產品和技術。

    談及產業下一步發展，多位與會專家認為，中國要從機器人大國走向機器人強國，除了政策的持續支持，還必須重視以人工智能（AI）、系統軟件、智能感知等為代表的軟能力建設，大力加強人才培養。

    人形機器人打開產業新空間

    馬斯克和人形機器人成為今年中國國際機器人高峰論壇上熱議的焦點。

    今年8月，馬斯克在特斯拉首個AI開放日發布了人形機器人擎天柱，并預計2023年投入生產。馬斯克介紹，這款機器人既可以用于工業生產，也可以服務千家萬戶，價值將超過電動車和全自動駕駛業務。人形機器人概念迅速風靡，成為A股新風口。

    人形機器人為什么如此受關注？“馬斯克發布人形機器人，猶如IBM在1981年推出全球第一臺個人計算機——IBMPC。”優必選副總裁付春江如此形容產業大勢。

    “我們還在關注機器人動作的有力、精準，馬斯克用‘擎天柱’給了我們一個啟示，以人工智能的視角看機器人產品研制，這超越產業鏈的機器人生態（平臺化）。”趙杰如此解讀“擎天柱”的特質：一是通過“云—網—端”智能機器人架構，將機器人的“大腦”與身體分離；二是采用人工智能通用操作系統+標準化核心硬件+集成化的應用開發工具和平臺+安全可靠的云端機器人運營系統。

    人工智能對機器人的影響不僅僅是“大腦”。“利用深度學習和強化學習方法進行機器人關節控制和動作學習是機器人領域的研究熱點。”蘇州大學教授、俄羅斯工程院外籍院士孫立寧在演講中介紹，深度學習和強化學習方法可幫助機器人進行環境感知（圖像、語音、環境信息等）、對人類行為預測等，也可為機器人動作學習及關節控制提供學習平臺，在機器人應用領域有著廣闊前景。

    孫立寧認為，智能機器人將是長期戰略剛性需求，有望迎來蓬勃發展。

    國內機器人公司“百花競放”

    “得益于中國經濟體量、業界通力合作等因素，中國機器人產業已經由戰略性新興產業成長為中國的優勢產業。”中國機電一體化技術應用協會會長李亞平對中國機器人產業發展成績給予了充分肯定。

    李亞平介紹，中國機器人產業在全產業鏈條上實現了覆蓋和突破，產銷量躍居全球第一，產值突破了千億元。正是由于產業的快速發展，機器人相關上市公司在技術、產業、下游應用領域不斷取得突破。

    蕪湖機器人產業佼佼者埃夫特自然不會缺席本次大會。埃夫特市場總監唐欣介紹，公司主要從四個方面來提升機器人產品、致力于幫助客戶降低初始投入和后續投入成本：一是自主化核心部件、算法和軟件；二是針對中國市場需求，為行業和應用場景量身定做方案；三是提供更加便捷的本地化服務；四是跟阿里合作，利用阿里云智能控制優選系統提升機器人智能化水平。

    “機器人作為新一代的數字勞動力，可滿足各行業的不同場景需求。”機器人（又稱“中科新松”）公司副總裁楊躒介紹，中科新松推出了一系列的協作機器人、多可智能移動機器人等產品，并應用到半導體、3C電子行業、電力等下游領域。

    秦川機床則重點介紹了其在高性能焊接機器人用關節減速器、球墨鑄鐵材料的研發能力。

    對于機器人產業應用，孫立寧介紹，在5G+工業互聯網下，機器人至少有10個重點應用行業、20個典型應用場景，比如電子設備制造業、裝備制造業、鋼鐵、采礦等。

    “優必選致力于成為人形機器人界的安卓，未來會開放公司的SDK（軟件開發工具包）等軟件。”付春江表示，IBM剛推出PC時只能做表格，沒有人會想到后來互聯網發展帶來的產業機遇，而人形機器人才剛剛開始。

    重視系統集成和軟能力提升

    盡管中國機器人產業已經取得長足的發展，但在本次大會上，多位專家及業內人士前瞻性地看到了產業面臨的挑戰，并給出了發展建議。

    “機器人的硬件一定會走向標準化、模塊化，未來機器人的核心競爭力是軟能力。”趙杰認為，除了重視人工智能在機器人領域的應用，還必須把系統集成作為產業鏈的核心關鍵環節來看待。真正的系統集成反映的是應用能力，體現出在核心算法、系統軟件、自治系統等領域的核心技術。

    趙杰表示，經過長期積累，中國在機器人核心部件領域基本都有布局，只有在系統集成方面獲得突破，才能從“正向設計”上打磨這些核心部件。通過系統性提升機器人的性能，這正是機器人“四大家族”（安川、發那科、ABB、庫卡）的核心競爭力所在。

    孫立寧認為，智能機器人發展將面臨三大挑戰：一是新材料、復雜環境下的AI識別認知、示教視覺會話編程作業等原創性基礎研究突破；二是同質化無序競爭；三是規模化商業應用落地。

    對于如何推動機器人產業進一步發展，李亞平提出四點建議：第一，呼吁政府繼續支持產業發展，重點支持核心技術；第二，推動區域產業要素集聚，打造機器人優勢產業集群；第三，發揮行業組織的資源優勢，打造“機器人大數據+行業服務+資源交易+體驗推廣”數字經濟創新體系，不斷推動機器人產業全面發展；第四，加大人才培養力度，尤其是加強職業教育，在高校、高職等教育中引入產業界人士強化師資力量。