专家谈我国机器人发展：核心技术仍待突破

　　据经济之声《央广财经评论》报道，服务机器人创新与发展科技论坛昨天（20日）召开，我国机器人消费量位居世界第一，去年猛增54%。机器人技术的发展和运用对于提升产业技术含量，提高生产效率有着显而易见的积极作用。

　　今天，2015智能服务机器人产业链创新与发展科技交流论坛正式开幕，又将人们的关注吸引到这一领域。机器人产业前景乐观，由于人力资源成本和产业结构升级的需求驱动，未来至少20年里，我国机器人产业将迎来发展机遇。其中，服务机器人是下一个蓝海市场，未来10年到20年服务型机器人将迎来爆发式增长。

　　来自国际机器人联盟的数据显示，2014年全球工业机器人销量约为22.5万台，同比增长27%，而去年我国的机器人销量高达5.6万台，同比猛增54%。这也是中国连续第二年成为全球机器人最大消费国。不过美中不足的是，虽然我国的机器人销售量位居全球之首，但在这数万台机器人当中，有7成以上来自国外。日本、北美和欧洲则是机器人的主要出口地区。

　　目前，A股市场上设计机器人题材的上市公司超过70家，但从总体来看，多数国内的机器人公司资产规模都在1亿元以下，竞争力并不突出。从目前来看，机器人的主要运用领域是什么？说到机器人，普通人想到的可能是科幻电影里那些和人类外观差不多的机器人的形象。实际上，我们现在所说的机器人主要是指在工业和服务业领域运用的各类智能化机械。根据了解，现在机器人主要运用领域主要包含哪些？机器人的大规模运用会让各个产业发生什么变化？中国电子学会秘书长徐晓兰就此话题做出了评论。

　　徐晓兰：我们还是把机器人分类，分为工业机器人、服务机器人和特种机器人。在工业机器人领域，它主要应用在类似汽车的装备，集成电路的生产线，以及在有毒有害气体环境中的生产和加工，特别是在物流领域，因为它解决体力的问题，所以工业机器人70%的应用领域都在汽车装备领域。在服务机器人领域，主要是在智能家具、娱乐、教育等领域。特种机器人领域，主要是在医疗领域，比如利用机器人来做手术等。

　　记者：前面我们梳理了一些数据也发现中国现在是机器人的最大消费国，但是我们的机器人大部分都是进口产品，所以未来国产机器人领域会迎来一个什么样的竞争格局呢？

　　徐晓兰：我们对机器人的应用主要是在工业机器人领域，在工业机器人领域，有一些核心的部件依赖于进口。比如减振器，进口的机器人转动的声音非常小，用国产机器人的减振器声音很大，而且摩擦力很大。所以制约我们国内机器人的领域主要是关键的零部件，包括未来在服务机器人领域对材料、仿生、人工智能等，都可能制约我们发展的核心技术。

　　未来发展的机遇之一是中国制造2025战略的实施，这个战略最重要的领域就是发展机器人领域，同时也制订了具体的实施路径，通过一些组合拳的方式会让我们的核心技术得到突破，特别是一些核心的部件也能够得到解决。同时，之前一些核心技术和生产的脱节主要在于我们的创新链和产业链脱节，现在有更多的机制和体制来促进科研，将会使其更好的转化为我们的生产力。

　　我国的机器人的使用方面进步很快，去年和前年，我们国家是全世界机器人使用量最大的国家，而且今年11月，全球机器人大会也将在我国召开。

　　上述我们提到，现在我们机器人在我们国家广泛的使用，包括数量上、包括范围上，对于现在机器人领域的发展，怎么评价？经济之声特约评论员、中国人民大学经济学院教授刘瑞也就此做出了评论。

　　刘瑞：三句话，第一，突飞猛进，从一个没有机器人的国家变成了世界上第一大机器人拥有国。第二，市场应用前景广阔，中国大量的工作场所等待机器人的替代。第三，核心制造，核心技术还有待于突破，我们有一些东西还要大量依靠进口，这说明我们的瓶颈还存在。

　　记者：国内的机器人企业现在普遍存在的问题是规模不大，竞争力也不是特别强，面对这样的局面，我们要想迎头赶上的话，需要从哪些方面努力？

　　刘瑞：中国的优势在于机器人使用的场所很大，国外的机器人应用有限，是因为它的制造业已经精细化了，我们的制造业还处在大规模、批量生产当中。要想在机器人的发展方面迎头赶上，就要盯住国外机器人的领先领域，着重在技术和材料以及它的人才培养方面加快步伐，这样才能把我们的短板补上。

　　记者：一方面我们看到采用机器人，可以提高我们的劳动生产效率，同时也能够缓解老龄化给我们带来的劳动力成本的压力；另外一方面机器人的造价也不低，对于这种传统加工业来说，由工人转向机器人，可能依然需要一段时间，如果从这种产业升级的角度来说，您觉得怎样我们能够让这个过程进行的比较顺畅？

　　刘瑞：应该说有一定的矛盾，因为中国劳动力总量还是偏大，如果用机器人替代劳动力，会使一部分工人下岗。不过机器人的运用，现在看得出来，它不光在制造领域，它在服务业应用也很广泛，而服务业劳动力替代实际也在进行之中。所以机器人发展对劳动成本的压力，对缓解老龄化有好处。其造价高的问题，可以在规模化的使用当中逐步将它解决掉。