AI能否助力中國機器人2.0打通市場，進入中高端領域？
機器人產業無疑已經成為國內最受關注的產業之一，不過，注意到，資本和創業者正逐漸回歸理性，2017年機器人企業注冊增長速度首次下滑。此外，機器人高端產業低端化、核心零部件遇瓶頸等問題也有明顯改善。
工業和信息化部裝備工業司副司長羅俊杰日前表示，“目前我國機器人產業發展正經歷從數量擴展向高質量發展的攻堅階段。未來機器人特別是服務機器人可能呈現的趨勢為新材料將大量應用于機器人領域，云服務技術加速機器人應用水平全面提升，人工智能將促進機器人應用場景不斷豐富。”
投資趨于理性階段
公開數據顯示，2017年全球機器人市場已達232億美元，同期中國市場規模約為62.8億美元。2012——2017年全球市場平均增長率約為17%，同期中國市場平均增長率達到28%。
而我國工業機器人已經連續五年成為全球第一大應用市場，約占全球市場份額三分之一。
2017年，國內工業機器人企業也交出了亮眼的成績單，例如埃斯頓營收同比增長59%，凈利潤同比增長39%；拓斯達營收增長76.5%，凈利潤增長78%；華中數控營收增長21%，凈利潤增長達146.8%等。
獵豹移動公司董事長傅盛在第五屆中國機器人峰會期間談到，“我們公司生產機械臂工業機器人，前年從市場購買零部件諧波減速器還好買，去年就發覺諧波減速器供不應求，很難買。預計未來機器人產業將迎來爆發式增長。”
政策支持、資本迅速注入下，機器人企業在全國各地迅速生根發芽。機器人大講堂等聯合發布的《中國機器人產業發展研究》(以下簡稱《研究》)顯示，截至去年底，全國機器人相關企業已達6500余家，目前國內機器人產業園共有60余個。
值得注意的是，機器人及人工智能市場在經歷了一段時間盲目無序的發展后，資本與創業者正逐漸回歸理性，市場趨于穩定發展。根據《研究》，自2017年開始，機器人企業注冊數量增長率相比2016年減少15個百分點。
“沒有核心技術很快會(被)淹沒在潮水里”。江豐電子董事長姚力軍在峰會論壇上曾提醒道，“機器人在風口上，產量增加是毋庸置疑的。但是這口飯不好吃，一是缺少核心技術，整個核心部件很可能都要依賴國外進口；二是一哄而上形成惡性競爭，導致毛利率越來越低。”
核心部件國產化加速
確實，機器人核心零部件瓶頸問題一直是國內機器人行業繞不開的一道坎，行業技術壁壘也使得目前機器人市場主要份額仍然為國際“四大家族”(瑞士abb、日本發那科、日本安川、德國庫卡)所占據。
廣發證券最新研報顯示，從成本來看，機器人技術的核心和難點集中在上游零部件市場，減速器、控制器和伺服電機占總成本的比例接近70%，一臺減速器的進口成本大約為國外價格的3——4倍，是制約國產機器人發展的主要瓶頸。
不過，近日多位機器人行業專家以及從業者告訴記者，目前機器人核心零部件依賴國外進口的狀況已大有改觀。
精功科技辦公室主任蘇明東在接受記者采訪時表示，原先很多機器人核心技術、零部件都是靠引進，而現在公司大部分核心零部件都能做到自給。
浙江大學機器人研究院院長、之江實驗室主任朱世強認為，國內機器人絕大多數部件已經越來越成熟，這是一個基本趨勢。隨著我國在核心技術、核心部件上的研發，從某種程度上也迫使國際的一些壟斷性部件供應商降低價格和門檻。
記者注意到，近期，機器人國產零部件進口替代進程加速。公開資料顯示，在RV減速機領域，中大力德與伯朗特簽訂不低于3萬套RV減速機購銷合同，雙環傳動與埃夫特簽訂1萬套減速機合同。
融合AI，向中高端轉型
此外，我國機器人“高端產業低端化”的問題也屢屢被提及。在朱世強看來，雖然未來機器人需求可以想象的空間非常大，但問題在于現在拿不出符合市場要求的機器人產品，以陪護機器人為例，很多機器人產品仍太低端，因此在機器人的技術開發上仍然任重道遠。
在剛剛結束的第五屆中國機器人大會上，記者看到參展的工業機器人主要是機器臂、機器手和AGV（自動導引運輸車）等。不過，記者也注意到，此前我國多數機器人制造廠商只能生產擁有3軸至5軸的低端機器人，而現在已有不少企業能夠生產6軸的高端產品。
而國際機器人及智能裝備產業聯盟執行主席羅軍曾向記者表示，工業機器人維修，“現在工廠的機器手臂、物流機器人等還只能算作是自動化機器，最多只能算是機器人1.0。真正的機器人應該是機器加上人工智能，庫卡機器人何服電機維修，并融入信息技術和互聯網技術，能夠自我感知、學習、決策，www.twshmhelmet.com，我將之稱為機器人2.0。”
企業也從客戶要求變化中，感受到了創新技術的必要性。蘇明東告訴記者，這些年客戶對公司產品的要求主要也是圍繞技改，更新技術，包括AI、物聯網的接入。機器人產業還處于基礎發展階段，正逐步走向成熟，市場尚未飽和，現在需要的是技術沉淀。
寧波市智能制造產業研究院副院長溫志慶博士認為，作為企業，除了要進一步改進技術外，還要降低機器人的價格，進一步提高產品性價比。
隨著大數據、云計算、人工智能等技術的飛速發展，機器人2.0時代的輪廓已經漸漸清晰，而如何攻克技術難題，進入機器人中高端領域，已成為當前行業發展的關鍵。