按照中国传统，春节得过完元宵才算完，时值春节不知大家是否玩的开心，吃得尽兴呢？2016的猴年春晚想必大家也都看过了，虽然网友吐槽不断，但是春晚依然有不少亮点，其中南方分会场一场精彩绝伦的机器人舞蹈就震撼了笔者。 　　春晚机器人获赞 　　据了解，这些机器人来至深圳优必选公司，是阿尔法家族的一代产品，名为Alpha1S。由此，不管是阿尔法机器还是优必选都已经被越来越多的人所熟知，更多解密机器人舞蹈背后的文章也涌现出来。关于优必选CEO周剑变卖资产，历时五年，耗资半亿，千辛万苦研发出Alpha1S的过程不可不可谓一部感人肺腑的创业大戏。 　　诚然优必选是众多中国机器人公司中较优秀的一员，但是就目前而言，中国机器人发展水平较世界先进国家比较仍存在较大差距。 　　国内机器人产业“虚火”严重 　　随着国内人口老龄化加速以及人工成本的不断增加，在制造业、娱乐表演、酒店、养老、医疗等行业对于代替人工的服务型机器人需求在潜滋暗长，这让不少创业者也看到机器人市场存在的巨大商机。一时间，机器人企业在各地如雨后春笋，快速涌现。 　　据数据显示，截止2014年底，中国机器人相关企业的数量就超过了4000家。在2015年，国内109亿元的机器人市场中，国外机器人的份额达85%，产值达到92.5亿元；国产机器人的份额为15%，产值约为16.4亿元，但这比2014年11%的份额高出了4个百分点。而中国机器人企业两年来已猛增300多家。此外，中国还出现了机器人企业排队上市的境况。 　　国内机器人被炒得火热，但其在国际市场的竞争力却后继乏力。大跃进式粗糙创业项目一拥而上，带来的只是繁荣假象，甚至生产的都是一堆玩具，盲目跟风只会引火烧身。 　　脚踏实地才能笑到最后 　　机器人的主流类型被分为服务型机器人与工业机器人。从机器人的概念来看，它就是一种能够自动适应坏境，并能够采取自主决策的设备，具备视觉、听觉等智能化的识别系统，这样一个简单概念决定机器人产业是需要相当高的技术、人才、资本能力支撑，需要相当的底蕴。中国4000多家的机器人企业有多少是跟风的呢？最终又会剩下多少企业呢？什么时候他们能静下心来研究技术，中国机器人才会有希望。 　　据数据显示，2015年，约75%的精密减速器由日本进口，主要供应商是哈默纳科、纳博特斯克和住友公司等；伺服电机和驱动超过80%依赖进口，主要来自日本、欧美和中国台湾地区。关键零部件大量依赖进口，导致国内企业生产成本压力大，比之于外企，国内企业要以高出近4倍的价格购买减速器，以近2倍的价格购买伺服驱动器。在国内，整个零部件配套产业链并没有发展起来，企业依靠进口零件组装产品，底层算法、人工智能、人机交互等等一无所知，这样的产业模式谁又敢把中国机器人的未来托付给你们呢？ 　　当前全球制造业正在发生深刻变化，机器人被业界认为将是推动新一轮产业革命的重要力量，随着我国工业化进程的不断加快，机器人的发展必将引起社会各界的高度重视。以浮华的假象给予世人希望，终究会有破灭的一天。

　　未到新年，台湾高雄发生里氏6.4级大地震。台南地区多栋大楼倒塌，116人遇难，550人受伤。 　　地震发生10小时内，台湾成功大学就利用无人机进行航拍制作了受灾区域的3D模型。虚拟现实模式下图像的分辨率看起来明显更高。因此这也将使得灾害评估检测工作变得更为直观，有助于之后救灾活动的开展。 　　近几年，随着技术的进步与成熟，无人机越来越多的被应用于各个场景中，航拍、勘察、安检、快递等。而价格的下降，让更多普通消费者能够接触到之前看起来高大上的无人机，如无人机干扰春晚西安分会场。 　　随着无人机民用化的持续加速，面对复杂的场景和成本控制的要求，越来越多的技术制肘被暴漏出来，如：续航、避障。由于民用无人机基本都是电力驱动，因此目前制约无人机续航的最大关键因素就是电池技术。目前虽然有大量电池新技术，但大部分要么是小改进，要么就是尚不成熟。至于避障，虽然目前也尚无杀手级技术，但已经呈现出百花齐放的状态，令人鼓舞。 　　在无人机商业化使用越来越频繁的今天，避障技术如有突破，无疑将为无人机更大规模的商用创造必要条件。 　　概念：所谓无人机“自动避障”功能（ObstacleAvoidance），就是无人机飞行器在自动飞行的过程中遇到障碍物的时候，通过自动提前识别、有效规避障碍物，达到安全飞行的效果。 　　分类：主要分为雷达系统、超声波声呐技术、TOF（飞行时间技术）、视觉图像复合型技术。 　　下面就四种不同的避障技术做一番介绍： 　　雷达系统：说起雷达系统，大家最先想到的肯定是军用大飞机。的确，由于雷达系统的高昂价格和笨重的体积，尚无民用级无人机使用此技术。 　　一般的大型固定翼无人机采用的就是类似于民用客机上的ADS-B广播式自动相关监视系统搭配雷达工作。读起来很是拗口，所谓ADS-B简单说就是使飞机能够利用卫星导航确定自身的位置并对外自动发送包括高度、速度、方向、呼叫代码和飞机类型在内的信息。ADS-B的优势还在于它能够帮助飞机连续下降，从而降低燃料消耗和噪音、机组人员可在飞机显示屏上实时观测到自身与其它飞机的距离，而且能够在连续下降过程中脱离交通管制的协助，这也将有助于减少定向问题。种种功能，让操控者或飞行计算机及时掌握飞机的位置并做出相应的动作反应，因此具备了避障能力。 　　超声波声呐技术：超声波声呐技术成本低，操作方便，目前很多无人机额的避障技术都来源于它。它的原理相信大家在初中就已经接触过：蝙蝠通过其口腔中的特殊构造来发出超声波，当超声波遇到障碍或者猎物时就会被发射回蝙蝠的听觉接受系统。依靠这种测距的方法辨别障碍，规划路线。 　　然而超声波技术也有自己的弊端，比如：①在部分场景也会受到声波的影响。②超声波避障依赖于物体表面的发射能力。当遭遇反射能力不足的物体时，避障系统的安全性就会极大降低。超声波的有效距离是5米，这也是为什么零度Explorer2无人机距离只有6米的原因。 　　TOF（飞行时间技术）：TOF类似于超声波技术，不过在这里，超声波换成了光，因此可以称之为光相位检测。在去年7月创新者峰会上，首度演示无人机自动避障功能，采用的就是无人机TOF避障系统。 　　无人机悬空时，TOF系统会保持每秒钟旋转2-5圈的状态。通过这一秒时间，无人机系统就可以快速扫描周围360°的有效半径，及时发现障碍，然后对飞控系统发出调整位置的指令，避免对周围的人或财物造成伤害；当飞行的过程中，TOF系统则会停止旋转，只会向前方发射出光线。而飞行方向一旦确定，在室外的有效距离就可以增加到8-10米。 　　同超声波技术相似，TOF也有不足。例如在光污染越来越剧烈的今天，不但高楼之间的玻璃光无人会干扰系统，就是遭遇太阳光的主要能量波段，也会使TOF暴漏不足，正常的10米左右的测量距离也会减少至5米。 　　视觉图像复合型技术：视觉图像复合型技术随着移动芯片的运算能力的飞跃而越来越成为无人机避障首选。通过高清摄像机拍摄帧速足够高、清晰、分辨率高的图像，借助一颗足够小而性能强大的处理器，分析每一帧图像中是否存在障碍物。 　　大疆在去年6月推出的智能避障系统“Guidance”就是基于此项技术而开发的。在Guidance系统的前后左右下五个方向都有专门进行障碍识别的摄像头，设别机制也有超声波和图像视觉两种。 　　麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室也通过此技术探索避障技术，不过他们是通过2块手机芯片进行实时图像处理后，寻找出可以飞行的自由空间，而不是识别障碍物后再进行躲避。可以说是非常主动的一种方法。但是，这款无人机只能处理几秒钟内的视频数据，而不是会生成一个完整的区域地图，毕竟现有手机芯片的处理能力还很有限。 　　视觉图像复合型技术给人的激励不言而喻，但他也面临着挑战，如弱光或者黑夜条件下，通过图像识别障碍物的能力就会大幅度下降。呃，原谅人类的眼光就是这么苛刻，毕竟这是目前最接近人类理想状态下无人机避障的技术。 　　四种不同的解决方案，都面临着不同的挑战，也有各自突出的优势。但人类进步的步伐岂止会停留于此？

　　题图为电影《机械姬》海报，电影中AI机器人Ava通过各种欺骗、诱惑手段，充分利用人性弱点通过了科学家的图灵测试，最终逃出囚禁、获得“自由” 　　1997年5月，IBM的“深蓝”超级计算机在6局的国际象棋比赛中，以2胜1负3平战胜了世界排名第一的国际象棋大师卡斯帕罗夫。这是人工智能发展史上一个重要的里程碑，这表明机器的智力在“信息完美”的领域，如棋牌游戏，已经超过了人类。 “深蓝”战胜了国际象棋大师 　　所谓“信息完美”是指系统内信息完全，有始有终，没有外部干扰。“深蓝”的运算能力在当时全球的超级计算机中位居259位，每秒钟可以运算2亿步。“深蓝”学习了70万局国际象棋大师比赛，从而有4千种不同的开局。 　　此外，作为机器的“深蓝”从不疲倦，没有情绪影响，更不会犯低级错误。而卡斯帕罗夫则后悔的说: 和“深蓝”的第6局比赛是他职业生涯中最烂的一盘棋。 　　人工智能发展的“上半场”回顾 　　人工智能起步于1950年，那年艾伦·图灵发表了一篇论文，预测机器的人工智能有一天能够超过人类的智能。他同时提出了“图灵测试”: 　　机器和人类专家对话之后，如果专家无法区分对方是人还是机器，则说明机器的智能超过了人。 　　1951年马文·明斯基完成了第一台神经网络机SNARC，从而成为人工智能领域的一位重要的科学家。1956年的达特茅斯会议正式确定了人工智能这个领域。 　　1950~70年是人工智能开启的年代，斯坦福大学做出了移动机器人，而麻省理工学院推出了聊天机器人。在1970~80年，人工智能的发展遇到了瓶颈，那时的计算机的运算能力和内存有限，导致学习能力差。1980~87年，人工智能迎来了兴旺发展的时期，日本投入了8.5亿美金研发机器人，而美国的研究机构DARPA也针对人工智能投入大量的资源。1987~93年又陷入了一个人工智能的冬天，人工智能的专用电脑的性能尽然落后于IBM和苹果的个人电脑。当时的DARPA主任认为人工智能不再是研究的重要方向。 　　从1993年到今天，人工智能正在经历一个大发展，特别是2012年之后，人工智能的进步明显加快了。2006年，雷蒙德·科兹威尔（Ray Kurzweil）在他的《奇点临近（The Singularity Is Near）》一书中，预言机器的智能将在2045年超过人类的智能。

　　新华社沈阳2月22日电 隶属于中国科学院的新松机器人自动化公司近日在沈阳宣布，其自主研发生产的复合型机器人已经开始批量生产，3个多月时间就销售40余台，市场前景十分广阔。 　　复合型机器人是手脚两项功能集于一身的新型机器人。在以往机器人的世界里，通用工业机器人被称为机械臂，用以替代人胳膊的功能；而智能移动机器人（AGV）则用以替代人腿脚的功能。复合型机器人则是手脚并用，将两种功能组合在一起。 　　新松此次推出的复合型机器人为国内首创，与国际领先机器人厂商推出类似产品的时间几乎同时，在精度、速度等指标上不相上下。 　　这款机器人不但集成了智能移动机器人、通用工业机器人等工作单元，同时还采用了视觉误差补偿等技术，满足了对整个机械结构运动精度的苛刻要求，避免了多个运动单元的误差累积而造成的精度不达标。通俗地说，就是可以做到手脚并用，有条不紊，配合默契。 　　这种复合型机器人的车体定位精度达到±5毫米，而物料定位精度则达到了±1毫米，实现搬运、上下料等基本功能。另外，由于视觉识别传感技术的应用，机器人还能够进行工装夹具的快速切换和不同物料的智能分拣。 　　复合型机器人自去年11月亮相世界机器人大会后，便受到市场的青睐，至今已经销售40余台，销售收入5000多万元，主要应用于半导体、电力等行业，近日还有国外公司前来洽谈购买。 　　“复合型机器人对于替代劳动力有着明显效果，只需要1－2年就可以收回成本。”新松机器人公司负责这一项目的工程师宋雪说。 　　新松机器人公司总裁曲道奎表示，复合型机器人有着巨大的市场需求，是新松与国际机器人巨头争相进行科研攻关的重点，也是未来产品竞争的主战场之一。

　　第四次工业革命将要来临。至少，这是德国许多企业与政府领导人的观点，他们用工业4.0的概念开辟制造业的新道路。在第三次工业革命中，信息技术是关键推动力。未来的趋势是互联网将与制造业紧密联合，21世纪无处不在的互联网平台与其他先进计算机科技都将推动制造业的发展，带来我们常说的“智能工厂”。 　　IT科技与制造业的汇合就是工业4.0的目标，德国政府推动了许多项目来发展这项计算化生产概念。德国统一后，苏醒成为一股强大的工业力量。同时，智能工厂也是实现去中心化的重要一步。实体的物理数据将通过传感器的方式获得。智能工厂也将使用全球都可以获得的数据，这必须经过分析和储存。联网将通过数字化通信技术实现，而实体世界中的运营将由人类或者机器人来实现。 　　智能工厂的目标是根据终端客户，以特定方式来提供定制化服务。只有通过阶层性较弱的网络来互相配合，才能让这种服务在经济上取得成功。 　　这需要应用什么样的计算技术？ 　　在不久的将来，利用数据和专业技术来创造价值，将成为所有商业模型的核心。我们的挑战是如何从收集到的大量数据中，自动生成出可用的信息和知识，并且非常经济地管理大量数据。 　　物联网(IoT)平台是许多新商业模型的支柱，提供了几乎实时的沟通，以及交易的高透明度。 　　所谓的“网络-物理生产系统”(CPPS)将是智能工厂的关键。相应的层面有三种：在应用层面，信息从生产控制和运营中获取。平台层面是负责各种IT服务的整合。最后，元器件层面提供了传感器、促动器、机器、订单、员工和产品。将这些所有层面结合在一起，就有了数字化制造，用高级科技能力整合社会经济需求。 　　总体来说，智能工厂将如何改变制造商们的竞争趋势？ 　　制造商们必须更加灵活和多元。他们必须放弃控制。类似这样的复杂系统没法完全控制，因为智能机器、订单和工具基于动态数据来进行决策。有时候，人们没法理解其内在的决策原因。人们必须得认识到这一点，知道如何控制结果。 　　企业与竞争者之间必须互相配合——这也是新的。之所以必须，是因为个体化、个人化的生产会通过多方使用的生产平台进行组织：客户、供应商、服务商等等。这种新的商业生态将整个生产过程相互关联起来。 　　企业的产品会成为一种传递信息与专业技术的媒介。产品和用户之间的关系会变得透明，这带来了新的机遇。为了利用这样的机遇，企业必须理解这种新的商业逻辑，建立合作式的商业模型，即便是竞争依旧存在。这能带来巨大的潜在经济节省。 　　此外，客户、供应商和合作伙伴之间的高度配合非常重要，远远超越了纯粹的买卖关系。在理想的情景下，消费者也包括在了生产过程中，会带来额外的价值。作为结果，消费者也负责承担复杂度所带来的部分成本。在过程中，消费者会带来重要的数据，企业可以以此为基础打造附加服务，从而直接或间接地开展业务。 　　这样的趋势对于汽车制造行业有什么样的影响？ 　　19世纪的工业效率先锋弗里德里克·泰勒(编者注：弗里德里克·泰勒(1856-1915)是美国“科学管理之父”，担任美国机械工程师协会主席和哈佛大学教授，提倡科学化、标准化管理，其思想在美国和欧洲影响深远。)所设立的一些原则，如今必然会走到尽头了。固定周期的生产和组装线将会被模块化的移动工作台取代。举个例子，对于汽车制造来说，这意味着车身将通过一个自动化指导设备移动到一台智能机器，机器可以通过WIFI或者互联网进行实时沟通。机器“告诉”车身部件，自己准备好进行生产了。这样，汽车工业将再一次被改变。 　　许多人将工业4.0描述为第四次工业革命。这也与汽车行业的新要求有关。对于许多新类型的设备来说，需求都在上升，尤其是个人化的需求。虽然在前面的三次工业革命中，更高的生产力永远都是目标，不过现在，灵活生产、满足定制要求的优先级更高。 　　在这个新环境中，工厂工人的角色又是什么呢，他们还有角色吗？ 　　人依旧会是生产制造的中心。在某些领域的员工可能会更少，例如营销、订单处理和管理。但是工厂永远都会需要工人。工人会从沉闷的任务中解放出来，如果说制造过程是一曲交响乐，那么工人就会是指挥家。有了智能IT工具的帮助，他们会专注于决策和控制生产。工人必须在IT和其他领域获取新的技能。 　　我们必须花更多功夫来整合目前已有的IT技术，灵活、无缝地连接进入智能工厂基础设施，工厂基础设施是以工人为中心、以数据为驱动的。另外，我们还会越来越多地应用多模式人机交互界面。 　　在智能工厂中，新的工具会为车间中的工人带来力量。通过利用灵活的工厂基础设施来整合多个建设模块，人们可以专注在工人的需要、期望和要求上，获得组织层面策略与变革管理的支持，从而实现进步。 　　在第四次工业革命中，强大的机器人会给工人提供支持。这些机器人只要几分钟就可以执行新的日常流程，并告诉员工需要实施哪些步骤。机器人可以持续不停地工作，对于工厂来说，无论是哪天工作、什么时间段工作，耗费的成本都是一样的。 　　要让这个概念成为现实，最大的挑战是什么，包括技术上和文化上的挑战？ 　　最重要的挑战是无处不在的快速互联网基础设施，以及网络-物理系统的标准界面。对于制造平台的大数据应用，我们需要安全与保护，这样，行业内的人们才会信任这种与工业互联网连接的新型联网技术——工业4.0。 　　可持续经济发展的潜能已经在我们的面前。这已经能够说服行业去开拓新领地，利用恰当的投资和灵活性，随着第四次工业革命前进。这是国家可以保持国际竞争力和持续发展的唯一办法。

　　人工智能(AI)是科技行业的下一个重大领域，在大数据和物联网的发展下，IBM、谷歌、Facebook等国际科技巨头均将人工智能技术作为开发重点。近日，谷歌在其I/O开发者大会上公开展示了针对人工智能应用的加速器芯片张量处理单元(TPUs)。这一动向显示未来的人工智能芯片作为核心和底层基础，将成为发展重点。 　　“TPU”以“深度学习”引人注目 　　一年一度的谷歌I/O开发者大会均会有新产品新技术发布，今年也不例外，发布会首天，谷歌即发布全新智能助手(能实现日常对话的GoogleAssistant、智能聊天应用Allo以及全新的视频应用Duo)；智能家具产品(GoogleHome，谷歌家庭)、全新的安卓操作系统AndroidN及VR平台Daydream等软硬件产品。然而，纵观整场大会，人工智能无疑是谷歌未来战略布局的重中之重，特别是人工智能专用芯片“TPU”更是吸引了所有人的目光。 　　据谷歌首席执行官(CEO)桑达尔·皮查伊介绍，深度学习是本轮人工智能新发展的主要推动力，也是机器学习中非常接近人工智能的领域。利用深度学习技术，通过模拟人类大脑构建人工神经网络，结合大数据和互联网技术，可以实现机器的无监督学习，从而实现机器的智能生长。与“深度学习”相配合的处理器TPU，单位耗电量性能要快。据悉，TPU为取得3月份“围棋人机大战”胜利的“AlphaGo”做出了贡献。 　　据了解，人工智能的实现需要依赖三个要素：算法、底层硬件和数据库。随着人工智能的快速发展，人工智能芯片将成为未来半导体公司布局发展的重点。 　　国际厂商以并购加紧布局 　　高通除智能手机之外，也将视线扩展到大数据、云计算等领域，在人工智能方面也积极布局。 　　人工智能芯片之所以受到重视，缘于其潜在的广泛应用场景。根据长江证券提供的数据，当前互联网的发展正遭遇技术与商业模式创新乏力等瓶颈，“互联网+行业”面临智能化程度不足的影响。而人工智能正是推动互联网与传统行业，实现突破的“秘钥”。比如AI+医疗将可辅助医生更快、更准确地发现患者病症，加速新药研发，如IBM的沃森机器人；AI+汽车可促进无人驾驶技术的发展，谷歌的无人驾驶汽车已在美国四个城市实现道路测试，未来3~5年有望实用化；AI+安防将可基于大数据与云计算等全新技术，利用地理信息与全息技术实现对犯罪嫌疑人的实时轨迹追踪，精准定位等；凡此种种，均表明人工智能将占据新一轮技术发展的高点，应用前景极为广阔。据BBC预测，2020年全球人工智能市场规模约1190亿元。 　　受此影响，人工智能芯片成为半导体巨头布局的重点。在国际厂商方面，英特尔、高通、IBM、英伟达、美光等已经开始布局，发展人工智能芯片。2015年Intel收购Saffron即是在AI芯片方面发力，IBM、高通等亦纷纷跟进。Saffron成立于1999年，由前IBM知识管理和智能代理中心首席科学家ManuelAparicio创立，前仁科软件公司总经理GayleSheppard执掌运营。Saffron的技术旨在通过模仿人类大脑工作方式的算法来从庞大的数据集里提取有用的信息。英特尔还表示，它可以综合利用Altera的可编程芯片和至强芯片运行专用算法，例如用于训练神经网络的算法。 　　高通除智能手机之外，也将视线扩展到大数据、云计算等领域，在人工智能方面也积极布局。据高通提供的资料，其在人工智能方面，已投资了Clarifai公司。从品牌标志到人脸识别，Clarifai的软件可以快速分析视频片段，识别超过1万种不同场景；在中国，高通投资了云知声，云知声专注于物联网人工智能服务，并提供顶尖智能语音识别技术。高通也在考虑把人工智能技术移植到智能手机上，其提出的Zeroth技术，在一个芯片上运行神经网络，例如利用手机中的数字信号处理器提供图像识别功能。 　　IBM则表示新的PowerPC能更好满足人工智能研究人员的需求。IBM希望开发一款模拟人脑功能芯片，能在智能手机上完成人工智能任务。此外，英伟达、美光等都在投资开发人工智能和深度学习芯片。 　　中国加快“互联网+”人工智能步伐 　　日前，中科院计算所发布名为“寒武纪”的全球首个“神经网络”处理器科研成果。 　　我国也在积极发展人工智能技术。5月23日，国家发改委网站正式公告，国家发展改革委、科技部、工业和信息化部、中央网信办制定了《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》。方案提出，到2018年打造人工智能基础资源与创新平台，人工智能产业体系、创新服务体系、标准化体系基本建立，基础核心技术有所突破，总体技术和产业发展与国际同步，应用及系统级技术局部领先。在重点领域培育若干全球领先的人工智能骨干企业，初步建成基础坚实、创新活跃、开放协作、绿色安全的人工智能产业生态，形成千亿级的人工智能市场应用规模。 　　日前，中科院计算所发布名为“寒武纪”的全球首个“神经网络”处理器科研成果。据中科院研究员介绍，今年年内，这项成果将正式投入产业化，在不久的未来，反欺诈的刷脸支付、手机图片搜索等都将成为现实。 　　此外，国内芯片企业则在人工智能芯片的应用化方面迈出了步子。全志科技年报透露，公司2016年将在积极提升现有业务经营业绩的基础上，加强业务创新，坚持产品形态多样化建设，进一步积极拓展车载、娱乐、虚拟现实等多领域的应用范围。在平板市场放缓后，全志科技看上了VR芯片等人工智能领域。 　　据媒体报道，由前百度深度学习研究院主任余凯创办的地平线机器人技术研发公司即将完成智能家电首个人工智能芯片的设计工作，2017年初将面世。

　　工业机器人是集机械、电子、控制、计算机、传感器、人工智能等多学科先进技术于一体的现代制造业重要的自动化装备，已成为国内外备受重视的高新技术产业，它作为现代制造业的主要自动化装备在制造业中广泛应用，也是衡量一个国家制造业综合实力的重要标志。 　　一、我国工业机器人产业发展现状与趋势 　　1、发展现状 　　横瞰国内，由于工业机器人产业的发展对地区的工业基础和相关科研实力有较高要求，目前我国工业机器人产业主要集中于东北、京津冀和长三角地区。东北地区是国内老工业基地，是最早从事于工业机器人生产的地区；京津冀地区因其技术优势，工业机器人产业也有所发展，主要企业覆盖领域包括工业机器人及其自动化生产线、工业机器人集成应用、工业机器人技术咨询等产品和服务；长三角地区是中国汽车制造业、电子制造企业集中地，也是重要的机器人公司集聚地，江苏省有五座城市正在建设机器人产业园；珠三角工业机器人企业主要集中深圳、顺德、东莞、广州和中山。 　　在产业政策的激励和市场需求的带动下，近年来我国工业机器人产业实现快速增长，业内领军企业产业化能力不断提升，与此同时越来越多的新企业也积极投身于机器人产业当中。据赛迪顾问统计，2015年中国工业机器人产量15600台，同比增长29.5%。 　　图4 2013-2015年中国工业机器人产量与增长 数据来源：赛迪顾问 　　2、发展趋势 　　产品：人机协作功能助力工业机器人步入2.0时代 　　在行业需求变迁，柔性化要求提升等影响下，ABB、KUKA、新松等国内外工业机器人知名企业纷纷推出人机协作型机器人产品，人机协作机器人更能适应业内对机器人柔性化和感知能力等方面提出的要求。一方面，人机协作型机器人柔性化程度更高，相比传统汽车产业体型大、移动范围大、重型的机器人，协作型机器人具备工序轻量化、小型化、精细化的特点，能够满足未来以3C为主导的消费电子产业对工业机器人的供应需求和要求；另一方面，人机协作机器人提升了感知能力，可以通过被示范训练来学习执行各类任务，可对其程序和算法进行编程，并进行可视化操作，为未来开拓新应用领域打下必要基础。 　　技术：机器视觉技术成为国内产业上游环节切入点 　　机器视觉技术是用机器代替人眼来做测量和判断，主要用计算机软件来模拟人的视觉功能，从客观事物图像中提取信息进行处理并最终用于实际检测、测量和控制。从市场需求来看，世界机器人数量逐年递增，机器人数量规模的增加同时也在拉动对机器视觉功能的需求；从技术层面来看，近年来我国机器视觉行业的专利数量快速增加，将推动机器视觉技术向更高精度、高要求方向发展。此外，高端装备制造业对于精准度的严格要求也必须由机器智能识别来完成，大力培育和发展机器视觉对于加快制造业转型升级，提高生产效率，实现制造过程的智能化和绿色化发展具有重要的意义。 　　应用：不断向军工、医药、食品等应用领域深化 　　工业机器人作为高技术战略，无论在推动国防军事、智能制造、资源开发、还是在培育发展未来机器人产业上都具有重要意义。从行业结构变化趋势来看，汽车、电子工业仍是国内工业机器人的主要应用领域，但随着其他应用领域的不断拓展，其占比份额将有所下降。而市场份额相对较小的应用领域，比如塑料橡胶、食品、军工、医药设备、轨道交通等领域的市场占比将适当增长。近年来国家十分重视环保和民生问题，塑料橡胶等高污染行业、民生相关的食品饮料以及制药行业，机器人作为实现自动化、绿色化生产的重要工具帮助相关企业进行产业结构调整，未来，机器人的在新兴行业的应用将不断深化。 　　二、我国工业机器人产业发展面临的主要问题 　　1、高精度减速器、伺服电机和控制器等依赖进口 　　我国工业机器人近年来在某些关键技术上有所突破，但在整体核心技术方面仍处于落后地位，特别是在制造工艺与整套装备方面，缺乏高精密、高速与高效的减速机、伺服电动机、控制器等关键部件，这就导致了工业机器人关键零部件严重依赖进口。虽然我国在相关零部件方面有了一定的基础，但是无论从质量、产品系列全面性，还是批量化供给方面都与国外存在较大的差距。特别是在高性能交流伺服电机和精密减速机方面的差距尤其明显，形成严重依赖进口的局面，影响了国产机器人的市场竞争力。

　　猜中了开头，却没有猜中结局，这就是网友看了雷军直播发布小米无人机后的复杂感受。 　　是的，我们猜到了小米无人机会直播试飞，但万万没想到会炸！机！估计雷军会把相关工作人员的奖金都给扣光吧。这个我们就不关心了，我们关心的是“炸机”这事。 　　什么是炸机？和摔机有啥不同？ 　　炸机是航模术语，一般来说，是由于操作不当或机器故障等因素导致无人机不正常坠地，坠地后无人机损伤较严重，影响了内部结构，或坠地后完全被摔碎分解，导致完全无法飞行，这种情况叫炸机。 　　还有一种情况叫摔机，摔机是指坠地后无人机没有损伤，或不影响航模内部结构，即仍可飞行。所以，炸机是摔机的最高境界。 　　炸机的原因有哪些？ 　　炸机不是小米的专有特权，大疆的也会炸机。但是，像大疆这种牌子货，90%以上的“炸鸡”都是错误操作造成的，极少极少的是因为质量问题导致的。 　　至于小米无人机的炸机是什么原因导致的，目前没有定论，小米方面说是电池没电了，是自动降落，非炸机。但业内人士不认可这种说法，他们更相信是电池出现故障。

　　 　　目前，我国工业机器人已形成环渤海、长三角、珠三角和中西部四大产业集聚区。长三角地区机器人产业发展较早，实力雄厚，发展水平较高，四大家族、国内龙头企业和科研机构于此都有所分布。珠三角地区控制系统占有优势，广州数控是国内技术领先的专业成套机床数控系统供应商，年产销数控系统占国内同类产品市场的1/2份额；此外沿海经济发达地区是国内工业机器人的主要市场，珠三角地区市场应用空间大。环渤海地区以北京、哈尔滨、沈阳为代表，科研实力较强，研究机构众多；国内代表企业有沈阳新松、哈工大机器人、哈博实等，均属于行业龙头企业，龙头企业牵引作用明显。中西部地区机器人产业起步较晚，但不甘人后，近年来借助外部科技资源，发展势头强劲，行业龙头企业埃夫特从无到有再变强，骨干企业也快速发展；研究机构偏少，本地科研资源稍显不足。

　　OFweek电子工程网寻 安徽，这块水墨般的江淮之地，自古以来，人杰地灵。合肥，作为其省会城市，凭借便利的交通、快速的发展以及美丽的城市面貌等特点，向来受到各大会议组织者的青睐。2016年5月22日-25日，由IEEE电力电子协会与中国电工技术协会联合主办，合肥工业大学承办，三菱电机与合肥阳光电源提供白金赞助的第八届国际电力电子与电机运动控制会议(IPEMC 2016-ECCE Asia)在合肥白金汉爵酒店顺利召开。本次大会涵盖科技讲座、大会报告、最新技术会场讨论以及展览会等不同板块，吸引了700多位海内外专家学者前来参会。 　　IPEMC自1994年开始，至今已举办过8届，走过7座不同的城市。IPEMC 2016-ECCE Asia 作为电力电子与运动控制领域重要的IEEE会议之一，继续秉承着追求高端技术水平的优良传统。本次盛会更是为来自学术界和工业界的专业人员提供了一个友好互动的沟通平台，既可以商讨电力电子与电机运动控制领域的前沿技术动态，也方便交流行业内的最新研究成果。 　　在大会报告部分，三菱电机半导体首席执行官Gourab Majumdar博士，作为首位发言者，向在座来宾发表了名为“Si and SiC Power Modules Enabling Power Electronics Growth”的主题演讲，反响热烈。 　　Majumdar博士在报告中提到：当下，全球气候变化已经成为人们日常生活的关注焦点，而功率器件行业发展动态又被认为是解决气候问题的重要研究方向。所以，节能环保意识的日渐加强，也间接推动了功率器件的技术发展。在这样的全球大背景下，三菱电机半导体也一直在不断更新自身产品。Majumdar博士从Si芯片技术、智能集成、模块封装技术以及SiC芯片技术等方面对三菱电机半导体产品的更新历程和三菱电机Si、SiC等最新节能高效产品特点进行解读。报告最后，Majumdar博士还分享到，今后三菱电机功率器件将会向更高操作温度、更高可靠性以及更高功率密度的方向发展，努力为用户提供更低损耗、更长使用寿命以及更小尺寸的高性能产品。 　　此外，在最新技术分会场，也有许多专家学者针对变流器的调整、直流变换器、电力电子传动、可再生新能源等专题，发表了精彩的报告。同期的展览会，更为与会者提供了良好的面对面接触电力电子产品的机会。三菱电机也在展览会上展示了工业用第7代IGBT模块、大功率三电平逆变器用单管IGBT模块、电动汽车用J1系列功率模块、铁道牵引用X系列HVIGBT。 　　据悉，下一届IPEMC将于2020年在六朝古都南京举办。