工业制造离不开机械臂，餐馆经营需要送餐机器人，家庭生活中也有扫地机器人.随着相关技术的发展，曾经存在于科幻电影中的机器人正逐渐融入人们的生活。根据波士顿咨询公司的研究报告，未来10年全球机器人市场有望增长近10倍，到2030年全球机器人市场规模将达到1600亿至2600亿美元。 　　机器人变得越来越强大 　　近日，中国航天员聂海胜、刘伯明成功退出天河核心舱节点舱。记者注意到，协助航天员出舱作业的空间机械臂成功偷镜，在网上引发讨论热潮。 　　协助航天员出舱作业的“黑科技”空间机械臂只是其中一个机器人组。在被送往太空任职的同时，功能结构更为复杂的类似机械臂和机器人在中国工业制造中得到了快速应用和发展。 　　在各类机器人中，用于生产过程和环境的工业机器人应用较早。根据国家统计局公布的工业生产数据，今年7月国内工业机器人产量达到31342台，同比增长42.3％；1-7月，国内工业机器人产量205094台，同比增长64.6％。 　　“冲压、焊接、喷涂、装配，机器人都可以发挥作用，从原料仓库到装配车间，而且它们的功能更强大。”李长仁在上海一家汽车厂工作。他是一个在这个行业工作了10多年的老工人。他高度认可生产车间“机器人工人”的技术工作。李长仁告诉记者，工业机器人在汽车制造业落地较早，近年来，它们大大提高了自动化程度和生产效率。 　　在提高车间生产效率的同时，智能工业机器人的应用也能在更大程度上保证工人的工作安全。李长仁表示，在高度重复的流水线生产过程中，人类员工容易出现身体疲劳和懈怠，进而可能引发安全事故。“可能造成危险的工作可以交给机器人。他们做得很好。我们可以成为一名优秀的主管。” 　　有效提高生活质量 　　机器人不仅是工厂里技术含量很高的生产者，近年来还进入普通人家承担家庭清洁工作。 　　“它叫‘小白’。是我家的‘金牌清洁工’。扫地拖地是一手好牌。”在一家互联网公司工作的严先生热衷于科技产品，是扫地机器人的第一批“早期采用者”。在他看来，目前的扫地机器人产品都比较成熟，完全可以处理日常的清洁工作。“‘小白’将在首次开工前利用激光导航系统绘制室内清洁地图，并根据地图自动计算出一套由远及近的清洁路径，在精准避障的同时避免地面二次污染。清洗后，拖把饼可自动清洗并高速烘干，防止受潮发霉。”严先生说。兼顾各方面的“服务型机器人才”除了在家承担家务外，还成功加入各大餐厅、酒店、商场，成为“店主”、“门房”。防疫期间，服务机器人非接触配送和引导服务的特点受到商家和消费者的青睐，在服务业复工复产过程中发挥了重要作用，间接推动了机器人在服务业的应用布局。赛迪咨询今年5月发布的报告显示，2020年中国服务机器人市场需求将爆发式增长，市场规模达到283.8亿元，同比增长37.4％，2020年市场投融资规模将激增344％。 　　业内人士认为，与工作场景和内容相对有限的工业机器人相比，扫地机器人、智能导航机器人、送餐机器人等服务机器人更具发展前景。有顾问预测，到2030年，全球专业服务机器人市场规模将达到900亿至1700亿美元，远超传统工业机器人和协作机器人400亿至500亿美元的市场规模。 　　推动产业转型升级 　　为了让机器人应用在更多的场景中，机器人行业的很多厂商开始探索AI、VR、5G等技术更广泛的融合，为机器人配置更高级别的“大脑”和“眼睛”，帮助它们更好地为人类服务。 　　在工业生产层面，工业机器人承担了越来越多的工作。借助5G的低时延特性，机器人承担着精度更高、难度更大的生产任务，通过集成全球定位相机、激光跟踪器等设备，突破了一系列“卡脖子”问题，进一步提高了工业生产的自动化程度和生产效率。 　　服务机器人作为机器人产业的新领域，与移动互联网的新业态、新模式相结合，与智能、传感器、网络、云计算等创新技术高度融合，为推动智慧生活和产业转型提供了更多可能。 　　百度最近提出了“汽车机器人”的概念，发布了百度Apollo“汽车机器人”。在强大AI的支撑下，汽车“转型”是“车载机器人”兼顾自动驾驶、智能助手、忠诚伴侣、自主学习等多场景服务的智能体，为机器人在汽车行业的发展提供了新的路径。 　　业内人士指出，在工业、服务业等各个领域，人类正在迎来与机器人协同发展的新阶段。虽然不同的领域和行业对机器人的个性化和标准化有不同的需求，但人工智能和自动化是大势所趋，机器人市场必将迎来爆发式发展。凭借强大的技术赋能，更多的机器人应用场景正等待人们去探索。

 　　自2017年9月苹果发布iPhone X以来，已经过去了近四年的时间。基于3D传感技术的Face ID实现了安全快速的3D人脸识别，在验证和支付方面带来了革命性的便利，因此进入了大众的视野。那么什么是3D视觉技术呢？简单来说，就是将激光散斑图像投射到物体表面，由摄像机接收并采集物体表面反射的信息，根据物体引起的光信号变化计算出物体的位置和深度信息，识别精度为1 mm。 　　神奇的三维视觉技术已经在工业自动化领域布局 　　除了旗舰手机、刷脸过门、刷脸支付等应用场景的布局，3D视觉解决方案几乎无所不能，在智能家居、汽车电子、工业计量、智能安防、新零售、智能物流等领域发挥着重要作用，堪称赋能产业创新的最大推力。以与我们每个人生活息息相关的智能家居行业为例，3D视觉可以让智能家电获得感知物体形状和距离的能力，为机器人增加“眼睛”，智能识别不同物体的分类；源自3D视觉的手势识别和骨骼识别，可以让你用手势控制家电，开启智能家居新时代。 　　在工业自动化领域，三维视觉技术也具有非常大的商业价值。当机器人、机械臂通过3D感知物体的大小和形状时，可以实现不同形状物体的高度自动化操作，不再局限于加工单一形状的物体，带动工业生产力迎来创新变革。不难看出，无论是在涉及衣食住行的民用领域，还是在提高生产效率的工业领域，3D视觉对于提升终端的智能化程度至关重要。3D视觉让机器“理解”世界变得有意义，这项技术在未来大有可为。 　　我们都看过机器人在几乎没有人工干预的情况下快速组装汽车的视频。像这样的工业机器人降低了成本，提高了几乎每个制造领域的生产率，但它们有一个主要缺点：它们看不见。它们被编程为一遍又一遍地重复完全相同的动作，并且它们不能检测和操纵具有不同形状、大小和颜色或者彼此接触和重叠的物体。因此，如果产品发生变化或生产线上增加了新产品，机器人必须重新编程。如果产品部件通过传统的料斗和振动台输送到生产线上，必须对振动给料机进行改造。 　　现在，新一代具有AI 3D视觉的微链引导机器人正在使机器人不仅能完成大规模生产中常见的重复性任务，还能轻松“胜任”医疗设备和药品制造、食品包装、农业应用、生命科学等领域。比如过去大型工厂的零件都是人工搬运和放置的，微链在AI 3D视觉引导下的自动化设备将生产率提高了约6倍，甚至解决了从工厂和配送中心的箱子中抓取随机分布的大小、形状和重量不同的物体的问题。准确捕捉无序，微链技术遥遥领先于同行 　　在微链科技的核心技术中，不得不提的是WElinkIRT VISION微链3D机器人技术。微链3D机器人通过摄像头实现3D识别，只需要0.1秒就可以将图像传输给机器人，精度可以达到20微米，这也是业界所重视的。

 　　随着工业4.0的进一步发展以及推广，更多的企业考虑用工业机器人代替工人进行工业生产。其中原因，一方面，人工成本的不断增加给企业带来负担，进一步增加了工业机器人的市场需求。各地凭借自身优势发展了工业机器人产业。据了解，中国已经大力发展机器人和机器视觉技术，未来30年中国将处于高增长阶段，市场容量30万亿元。随之而来的是智能装备产业的蓬勃发展，并可能催生一场新的产业革命。 　　在过去的几年里，中国的劳动力成本不断攀升，而工业机器人的成本在最近10年下降了将近50％。以一台可以替代三个工人的焊接机器人为例，目前的价格在大约20万元，相当于三个焊接工人一年的薪资，也就表示这款机器人的成本投入一年就可以收回。这只是一个明确的说法。机器人不需要吃喝，没有负面情绪，不慢吞吞，完全服从你预设的指令。管理成本比人工低得多。而且，工人一旦发生工伤事故，企业将面临巨额赔偿，而机器人则不会存在这样的风险。随着机器人成本的下降和人力成本的上升，可以预见，机器人的竞争优势将越来越明显。 　　电子电气领域使用的机器人主要包括移动机器人、焊接机器人、装配机器人。其中，焊接机器人主要负责对的是电子电气机械的焊接，目前点焊机器人应用广泛；移动机器人主要用于柔性搬运和传输；装配机器人因其精度高、灵活性好，主要用于电子电气产品及其零部件的装配。 　　化工是工业机器人的主要应用领域之一。目前，化工行业使用的主要清洁机器人及其自动化设备包括大气机械手、清洁涂装机械手、真空机械手、清洁AGV、RGV和清洁物流自动传输系统等。许多现代工业产品的生产要求精密、高质量、小型化、高纯度和高可靠性，产品生产需要清洁的环境。洁净度直接影响产品的合格率。清洁技术是根据清洁生产环境中污染物日益严格的控制要求、控制方法和控制设施而发展起来的。 　　在工业 4.0的大背景下，行业对机器人市场快速扩张的预期，主要是基于中国很多行业自动化的加速。在中国传统的工业企业中，只有汽车制造商广泛使用工业机器人，一些行业的一些“柔性”工序，如纺织服装行业，仍然要人工完成，这是工业机器人无法替代的。但市场上有一个信号，就是我国机器人下游应用的发展正在加快，机器人产业的扩张已经形成趋势。整个机器人产业链主要分为三个层次，即上游关键零部件、中游设备制造商和下游行业应用。目前，中国企业主要专注于做系统集成商和实现下游应用。据悉，工信部将组织制定中国机器人技术路线图和机器人产业“十三五”规划。支持机器人产业健康发展，应加强顶层设计，引导产业发展，完善标准体系建设，组织编制中国机器人产业产业标准体系结构图和标准清单，加大对机器人产业的资金支持和政策支持。 　　总体来看，在政府和企业的共同努力下，我国工业机器人将呈现快速发展状态和趋势，成为高端装备的重点领域之一。

 　　相信很多人都听说过仿生机器人，它被称为我们的好朋友。目前它的发展如何？ 　　1.什么是仿生机器人？ 　　仿生机器人是模仿生物特征，在生物学中工作的机器人。他们可以弥补年轻劳动力的严重不足，解决一些人的老龄化和医疗问题。 　　2.现有的仿生机器人有哪些？ 　　从蟑螂到人类，科学家可以做出相应的仿生机器人。 　　机械昆虫——你可能会想，昆虫仿生机器人这么小有什么用？以蟑螂为例。蟑螂在高速爬行时，总是三条腿着地，两条在一边，一条在另一边。机械蟑螂继承了这个特点，可以每秒前进3米，保持平衡。科学家让他们清除地雷，以减少士兵的伤亡。 　　机械蜘蛛可以在探索其他行星方面做出巨大努力。它头上有一对“触手天线”，是信号接收器。当机械蜘蛛爬行时，它可以用触角探测地形和障碍物。 　　机械间谍——机械昆虫出现后，人们自然想用它们来窃取情报。1998年，哈佛大学的一个研究小组开始制造机械苍蝇。五角大楼非常重视这项研究，他们对机械苍蝇在战争中的表现非常乐观。2013年5月，机械苍蝇研制成功。它们只有60毫克重，只有2厘米长，每秒扇动翅膀120次。它们肉眼看不清楚，可以在空中连续飞行30秒。 　　水中机器人 ——为了探索深海，人类发明了精密的水下探测器，但探测器的效率和机动性远不如海洋中的生物。1994年，世界上第一条仿生金枪鱼问世。它有一个流线型的身体，这是由身体的波动和尾鳍的摆动驱动的。万一有危险，它能迅速逃脱。 　　飞行大师——一家德国公司发明了一种机械海鸥，名叫“聪明鸟”。“聪明鸟”可以在空中滑翔。利用杠杆原理，“聪明鸟”的翅膀可以逼真地上下扇动、扭动身体、摇尾巴、摇头。 　　机械蜻蜓是小而精密的机器人。和真正的蜻蜓没有区别，机械蜻蜓可以在空中任意角度飞行，并且可以按照设定的路线盘旋，执行复杂的飞行任务。 　　北卡罗来纳州立大学的研究人员开发了一种只有手掌大小的机械蝙蝠。

 　　工业机器人是高端装备吗？曾经是。现在是，也不是。一方面，得益于trump大叔，制造业的社会地位不断提升，不断刷新投融资记录的机器人圈频繁传播；一方面是“一个操作猛如虎，利润只有250”的机器人圈子络绎不绝，一颗白心，赚白菜钱；国产工业机器人的出路在哪里？ 　　产业分化 　　机器人行业最近很热，但并不特殊。产业发展的S曲线也适用。当领导者享受技术和产品红利期，被竞争对手追赶时，竞争加剧。为了保证足够的利润率，需要开拓新的场景，解决新的需求，推出新产品，进入下一个周期。成熟的工业机器人应用正从汽车/3c行业向电动车、自行车、保险箱等行业转移，这是产业发展的一个趋势。低成本专业化机器人针对的是对成本敏感、质量要求低、停产损失小、自身需求价格低廉的客户。价格低廉、质量一般的机器人结合中国制造的独特国情，创造了前所未有的新市场。这个市场已经脱离了“高端装备”的工业机器人市场，自成体系，以机器人的名义做特种装备，本质上已经脱离了资本和政府关注的机器人范畴。 　　客观规律决定了当行业开始分化时，最基本的概念发生变化，一个市场分裂为两个市场，需要用两种不同的逻辑去理解。 　　低成本烂行业？ 　　我们经常说高端机器人和低端机器人，但实际上，定义产品高端的并不是产品本身，而是它们所服务的目标行业。 　　机器人最初用于汽车工业。即使它们只做简单的搬运工作，也非常昂贵，被视为高端设备。但是，随着工业技术的发展，对于一些成熟的应用，如码垛、一般焊接、搬运等。机器人开始从高端装备向专用装备转变，通用属性更少，专用属性更强。 　　我们知道，对于特定的应用，方案越通用，成本越高，性价比越低。因此，针对特定低端应用的机器人和外围设备的专业化，可以加速成熟机器人应用的产业下沉，扩大机器人的范围和市场； 　　对于拥有特殊装备的机器人来说，很大概率会陷入一场非常残酷的价格战，最终存活下来的厂商可能只有少数。如果通过技术升级和控制关键零部件来降低成本，就是我们传统的进口替代，有巨大的市场空间，可以有所作为。如果只能购买零部件进行组装，缺乏可持续发展所需的利润和技术支持，受市场规模和客户水平的限制，没有核心技术只能打低水平价格战的厂商将在这个行业艰难生存，已经脱离了常规意义上的高端制造，这里就不细说了。 　　另一方面，行业下沉后，行业不再赚钱，头部企业自愿放弃不赚钱的低端业务，积极寻求新的场景和新的利润增长点。工业机械臂之所以被称为机器人，是因为它具有很强的可编程性和可扩展性，这是判断机器人产业长期高增长能力的基础。但是，探索新的应用和场景，解决新的需求，不可能依靠购买的标准产品，需要具备核心技术研发能力。 　　掌握技术和产品双重创新能力的企业是行业持续健康发展的动力。巨大的中国市场带来的新机遇 　　中国工业机器人的机遇在哪里？ 　　在新的场景和新的应用，包括股票市场和增量市场的新应用。 　　对于股票市场，也就是成熟的领域，要探索机器人在新的生产流程中的应用。 　　机器人只能解决一小部分工厂的自动化问题。很多行业的老人一定听说过富士康的百万机器人计划。刚提出的时候轰轰烈烈，但基本都是白干。富士康作为3c代工行业的领导者，有来自全球顶级供应商的真实需求和服务。为什么没有成功？主要原因是市场上的机器人产品面向非接触或弱物理交互的生产过程，如焊接、喷涂、切割、机床装卸等，不适合富士康。富士康是一家代工装配企业，其主要流程是直接物理交互的装配流程。目前还没有合适的机器人产品来解决这个问题。它是第一个利用机器人新产品和应用技术解决股票行业未解决问题的潜在市场。 　　对于增量市场，基本都是从未使用过机器人或者很少使用机器人的行业。其中很多是规模较大的劳动密集型企业，但利润率相对较低，产业向海外转移压力较大。机器人以前很少用于这些领域，主要是因为机器人太贵，机器人的功能不能满足需求。低端行业的很多应用都是世界级的机器人高端应用，需要投入大量的研发力量来解决。 　　这两个新兴的应用方向是机器人行业后来者的主要机会。 　　懒人改变世界 　　为什么拖动教学和3d视觉这么火？ 　　因为人懒，懒人才改变世界。 　　这两项技术旨在降低机器人的使用门槛，降低机器人操作和部署的难度。它的核心思想是simplethingsshouldbesimple。如果客户只是做一个简单的处理，为什么我要拿起教学设备写一堆代码？如果我以前从来没有玩过机器人，那就得接受几个星期的专业训练，这严重制约了机器人的发展。 　　通过拖动教学、图形化编程和3d视觉技术，可以大大降低机器人的使用门槛，加快机器人的普及； 　　另一方面，简单的操作只能处理简单的应用，相当于用python来编译高性能要求的大规模软件。旨在降低机器人使用门槛的图形、拖动教学，现阶段无法应用于复杂的应用领域。 　　机器人要想得到广泛应用，就必须解决目前看似困难的问题，这就需要提供一个具有人类能力的灵活操作平台和配套的应用软件。同时要与新产业深度绑定，跨领域整合资源和技术，为客户提供系统解决方案，而不是简单的机器人。机器人的应用和推广将逐步向“0”门槛和一站式解决方案发展。 　　毕竟，懒人改变世界。 　　质量之路 　　制造强大的日德商品曾经是“山寨”的代名词，中国也可以走出质量之路 　　很多公司都喜欢搞名词，尤其是在国内浮躁的创业圈，翻遍华丽的官网，云里看花一堆名词，却不知道这家公司在做什么生意，能给客户带来什么好处。 　　好公司的产品介绍和营销推广总是很容易理解的。即使是谷歌、微软、苹果这样的世界级公司，第一次看到这个词时，也能猜出它的大致意思。因为他们渴望尽快让客户了解自己的技术和产品，以及这些产品能够带来的好处。 　　有些公司使用各种标语，不仅用户看不懂，行业内的人也是一脸茫然。不是写这些字的人不知道自己真正能解决什么问题，就是故意写出来让别人看不懂。毕竟，如果他们理解了，就很难解释了。 　　然而，大量案例表明，可靠的公司不会偏离新的术语。 　　不是说好产品不怕晚。 　　即使晚了100年。

 　　制造焊接机器人焊接结构的产品，需要考虑材料准备、装配、点焊预热、焊接、焊后热处理、检验等过程。还有一些硬件和材料问题需要注意。 　　一、材料制备 　　备料工序包括钢筋调直、划线和标记、下料、边缘加工、制孔等。 　　1、修正。钢材在轧制过程中加热和冷却不均匀，或者运输和储存不当，都会使钢材表面出现不平整、弯曲、扭曲等缺陷。如果这些缺陷超出了允许的范围，必须予以纠正。 　　2、标记和标记。要制造一个零件，首先需要根据图纸尺寸在钢材上绘制加工零件，作为一种绘制方法。这种工作叫做画线。标记是生产中一项复杂而细致的工作。应确保零件具有正确的尺寸和形状，以便合理使用钢材。遇到曲面零件时，需要展开金属。直接在钢板上逐个划线，浪费工时，所以只在单件生产或重复次数少时使用。如果是大生产或批量生产，应制作一个模板，并用该模板标记钢板。用模板在钢板上划线，以便投标。 　　在制造新产品时，为了在标记前检查图纸尺寸是否正确，并确定一些零件的下料尺寸，有必要进行放样。就是用1: 1的比例，照原样画出构件，来检查图纸的正确性。 　　3、钢筋下料。下料就是用线切割的方法把画在钢材上的轮廓切割出来。一般有两种方法：机械切割和火焰切割。 　　4、边缘处理。准备焊缝坡口，可采用气割、碳弧气割或刨床进行刨削。 　　5、卷板和弯头。在制造锅炉、船舶和化工容器时，许多钢板和钢管必须卷成圆形或弯曲成一定的形状。钢在常温下弯曲叫冷弯，加热后弯曲叫热弯。弯曲半径大时，可以冷弯；如果弯曲半径较小，则应进行热弯曲。 　　二、装配、点焊、预热、焊接和焊后热处理 　　一个焊接的构件产品有很多焊缝，焊缝（尤其是主焊缝）的质量直接决定了产品的质量。为了获得高质量的焊缝，选择焊接材料、工艺方法和工艺规范也很重要。生产实践表明，平焊（尤其是船板焊）的焊缝质量最容易保证，缺陷少。以及仰焊、立焊等。不容易操作，而且很难保证质量。因此，焊接时需要用夹具将待焊接的地方调整到平焊位置，以保证焊接质量。 　　同时，夹具可用于定位和夹紧焊接件，减少变形。使用翻胎可以减少翻胎的辅助时间，保证焊接过程的稳定性，有利于保证焊接质量，实现装配和焊接的机械化和自动化。组件组装后应固定，是否需要预热应根据具体情况确定。焊接后，考虑是否进行焊后热处理。       三、焊接接头的质量检验 　　焊接质量检验在焊接结构产品中占有重要地位。它可以及时发现产品中的缺陷，找出缺陷产生的原因，然后在材料、焊接工艺等方面采取相应的措施，降低废品率，保证产品质量。直接指明公用事业路径。除了肉眼直接观察外，还有磁检、荧光检查、超声波检查、X线、线检查。这些检查方法是相辅相成的。每一种探伤方法都不是万能的。肉眼观察只能发现产品表面的一些严重缺陷，如咬边、飞边、表面气孔等。 　　磁性探伤适用于薄壁零件或焊缝表面裂纹的检测，也可检测一定深度和尺寸的未焊透。但很难发现气孔、夹渣和隐藏缺陷。 　　x射线探伤法对焊缝厚度小于30毫米的工件显示缺陷的灵敏度高。X射线的穿透能力大于X射线。射线探伤法可以检测300 mm厚的钢板，但用于检测厚度小于50 mm的钢板时灵敏度较低。X射线的最大灵敏度为1％，射线的最大灵敏度为2％。但当缺陷厚度小于工件厚度的1.5％时，无论缺陷面积有多大，X射线和射线检查都找不到。超声波探伤法适用于厚度大于40 mm的工件探伤，比X射线、射线探伤更灵敏。但超声波探伤区分缺陷性质的能力较差，被检工件表面要求光亮光滑。当超声波对重要产品的缺陷性质不清楚时，应使用x射线或射线胶片进行校对。 　　荧光渗透探伤法用于检测非磁性材料——不锈钢、铜、铝及其合金的各种表面缺陷。这种方法也可用于检查焊缝的密实度。检查时，将零件浸入煤油和矿物油的混合物中几分钟，然后取出并干燥，使混合物渗透到缺陷中。然后，在零件上撒上氧化镁粉，有缺陷的零件会渗入内部，多余的粉末会被吹掉。在暗室中可以用紫外线照射，缺陷呈现出清晰的黄绿色图案。 　　四、焊接硬件问题 　　1、焊料：焊料由各种合金制成。不同的合金锡材料具有不同的特性，主要体现在润湿性、熔点、温度以及焊接后的力学特性等方面。所谓机械特性是指应力、推力和张力。如果锡丝材质不好，会导致烙铁不吃锡、爆锡等。 　　2、温度：温度过高，锡不会被吃掉，锡会爆炸，锡丝中的焊剂会直接蒸发，对焊头的使用寿命不利，容易氧化。如果温度过低，会导致冷焊、虚焊和短路。焊接温度一般不超过400度，锡的熔点在180-240之间，主要由锡丝的成分决定。       3、助熔剂：俗称松香，天然松香是一种树脂，在人工合成中混合了各种化学元素。常见的有液体、固体和糊状。分为高活性、中活性和低活性。助焊剂在焊接过程中主要分解氧化物，润湿焊接表面，促进更好的焊接。如果焊剂质量不好，会导致焊后残留物高，其中含有卤素离子，逐渐造成电绝缘性能下降、短路等问题。 　　4、焊锡产品材质：很多客户都经历过类似的情况，就是我和其他同行做了同样的产品。为什么他们的产品采用自动焊接机进行自动化生产，焊接质量很好？为什么我的产品装上自动焊接机后效果不理想？遇到这个问题，首先要考虑的是产品的加工件是否都是和同行一样的优质件，还是为了降低成本而选择质量差的廉价件？供应商是否按照自己要求的尺寸和工艺进行加工，焊料加工件的焊盘是否氧化等。会因产品本身而影响焊接质量。

 　　自从“思维机器”的概念出现以来，人们一直对人工智能感到紧张，但这对人工智能的快速发展并没有坏处。越多的人觉得有风险，就有越多的人去探索。 　　近年来，人工智能领域广泛活跃。除了对“机器崛起”的恐惧之外，不得不说人工智能在很多方面都让人们受益颇多。AI并没有像人们担心的那样“接管”社会，但随着数据存储和处理能力的提升，AI无处不在，包括智能家居、智能交通、智能物流、智能安防等等。 　　人工智能技术的应用将使机器视觉超越现有的解决方案，并能够胜任更具挑战性的应用。其中，深度学习技术以其强大的影响力以及对视觉行业和AI领域的巨大影响，得到了众多机器视觉专业人士的认可。未来将在监控、自动驾驶、医疗诊断、智慧农业等领域引入更多深度学习技术，实现检查或地图分析等功能。 　　什么是深度学习 　　深度学习不是一种独立的学习方法，但它也使用有监督和无监督的学习方法来训练深度神经网络。然而，由于近年来这一领域的快速发展，一些独特的学习方法（如残差网络）相继被提出，因此越来越多的人将其视为一种单独的学习方法。 　　深度学习理论是机器学习的一个分支。在传统的机器学习中，需要训练结构化的数值数据，比如预测销量、预测是否有人会按时还款等等。然而，在深度学习中，我们的训练输入不再是常规数据，它可能是语言、对话语料库、图像或视频。深度学习需要做的是，我把一张猫的图片扔进神经网络，它的输出是一个像cat或者cat这样的标签，再扔进一个语音，它的输出是一个像hello这样的文本。因此，机器学习/深度学习的核心任务是找到（训练）一个能把我们的输入转化为正确输出的模型。 　　人工智能的挑战与机遇 　　与传统的机器视觉解决方案相比，深度学习的另一个优势是可以减少开发机器视觉所需的时间。深度学习为面临传统视觉系统挑战的应用带来了希望。深度学习在生命科学、食品、假币检验、医疗、木材分级等方面将有很好的发展前景。深度学习以一种毁灭性的方式完成了各种任务，使所有机器辅助功能似乎都是可能的。无人驾驶汽车、预防性医疗，甚至更好的电影推荐都指日可待，或者即将实现。 　　未来将在监控、自动驾驶、医疗诊断、智慧农业等领域引入更多深度学习技术，实现检查或地图分析等功能。但是AI并不是解决所有传统机器视觉和图像处理问题的唯一途径。它主要有两个缺点：1、你需要大量的训练，你需要创建一个专家团队才能达到下一个分类水平；2、一旦你经过训练，如果你发现分类失败，就很难解决这个问题。你别无选择，只能训练一个新样本。随着人工智能在机器视觉中的应用越来越普及，企业要根据自身情况调整发展，不能盲目跟风。在工业领域，我们可能投资不了那么多时间和资金，所以要利用好它的优势。

 　　人工智能给人类社会带来的变化，似乎和以往的科技革命不太一样，只停留在延长人类的体力和脑力上，而是进入了人与机器共同进化的时代。机器人革命不是一场独立的革命，而是以数字化、智能化、网络化为特征的第三次工业革命的有机组成部分。如果说第二次工业革命通过设备的自动化、标准化实现了人类体力劳动被机器替代，那么“机器人革命”则通过人工智能机器人推动了人类脑力劳动被机器替代。 　　机器人的进化有两个方面，即能力和功能的扩展。让机器人执行一个功能，比如开车、扫地或者唱歌，目前都可以完成。然而，能力的培养，即机器人应该能够自我学习，是当前人工智能研究的一大挑战。从这个角度来看，机器人仍然很难超越人类。因此，机器人拥有人类的功能并不难，但要达到和人类一样的能力，尤其是学习能力，并不容易。如今，许多研究都试图让机器人变得聪明，比如拥有行为能力和游戏能力。人与人之间的博弈不仅仅取决于输赢，往往是基于人的意识和情感。 　　可以做到机器人比一个人或一群人更聪明，但机器人要超越人类的整体智能还为时过早。机器人是新材料、新工艺、新能源、全球定位导航、移动互联网、云计算、大数据、自动化等众多学科和技术的产物。它是人类社会走向智慧生活的重要伴侣。因此，机器人学不是一般学科和专业的集合，而是多个交叉学科的综合，因为今天已经到了机器人时代。 　　机器人革命是世界性和当代性的。有些人担心当机器人到达时，许多人将无事可做。这种担心是不必要的，因为在机器人时代，有些人会转行去创新制造新的机器人，有些人会转行成为懂得维护和管理机器人的专业人士。 　　机器人没有情感，也不违反规则。有人担心人工智能可能会摆脱人类的控制，反过来控制人类。以这种方式理解的威胁是消极威胁，而从进化角度理解的威胁是积极威胁。有些人担心机器人是用来工作的。未来人手的功能会退化吗？人们每天都坐在电脑旁边。未来人类会有更大的大脑和更短的腿吗？当然，进化的过程是漫长的，如果真的有可能，需要几万年。 　　如今，最先进的机器人都有一个“关机键”，可以让人类完全控制。但“关机键”工作的前提是在机器人工作领域之外。比如会下棋的机器人的工作领域仅限于和人玩游戏，并没有意识到它的人类对手可以拔掉电源终止游戏。图21 　　然而，如果超级智能机器被有意无意地编程，当有人可以移动它们的“关机按钮”时，它们可以完全理解周围的世界并对后果做出预测，那么人类将很难控制它。目前，这只是理论上的推测。但是，要小心意识到，超级智能机器可能只受物理定律和早期人们为智能机器人设定的程序的控制。 　　早期的程序是基于人类非常有限的物理知识设计的。如果面对智能机器人，人们给出的指令是“为人类创造更大的未来”，最好能确定它会有什么反应。

 　　机器人是近两年的热门话题，尤其是在工业应用中，一些企业把“机器替代”的思想作为主流方向。其实里面也有一些噱头，因为并不是所有的行业都适合机器人。即使在包装行业，机器人的岗位也只有最后的堆码，并不能完全替代人。 　　工业上使用的机器人是与人体关节运动模式相似的拟人化机器，可以灵活智能地做工作。机器人的工作特性是固定的，可以定义为从点到点的往复运动模式。它的智能体现在它可以在许多方面进行精确的重复操作。然而，最先进的智能工业机器人依赖于智能拟人机械臂，它通过精确定位传感器来命令机械臂精确工作。 　　工业行业，包括所有从半成品加工成品的行业，最需要高度智能化的自动化，因为自动化作业的范围通常是流水线作业模式，即一端进入半成品，另一端出来成品的单向运动模式，所有半成品都是“一去不回头”，这不是机器人能做到的。 　　食品行业和包装行业是目前工业机器人应用最广泛的领域，但食品行业的自动灌装线、自动包装线、自动生产线实际应用的是智能自动化，通过智能物流系统贯穿多个流程，使整个生产过程形成一套高度智能化的自动流通、自动加工、自动配送、自动调度、自动记录、自动入库、自动装车等无人值守的自动化作业。无论多少道工序，都可以在一整条流水线上自动完成，效率非常高。 　　所有的工业机器人都是点对点工作，所以不管机器人的速度有多高，至少有50％的时间和工作都是浪费的。因此，机器人可以代替人的工作，但机器人的效率永远达不到汽车生产线的效率。正因如此，在食品行业和包装行业，机器人的岗位只有最后一个堆码点。堆垛是往复式作业，而几乎所有其他工作都在汽车生产线上。机器人虽然好，但不是万能的，需要用在正确的地方。此外，机器人适合长期固定工作，因为它们需要程序来指导它们。虽然机器人比人难，但他们需要人先指挥。整个包装行业需要的是自动化，而不是机器人。

 　　8月16日，国家统计局数据显示，2021年7月工业机器人产量为31342台，同比增长42.3％，两年平均增速超过14％。1-7月工业机器人累计产量205094台，同比增长64.6％。 　　这一数据显示，今年以来，工业机器人的产量呈现出惊人的增长趋势。在工业机器人产量大规模增长的同时，我们也走访了机器人行业，发现了一个有趣的现象。从2020年下半年开始，工业机器人领域的订单持续飙升。 　　据奥博相关销售人员介绍，与之前零散的订单相比，10台、20台完整机器人的订单激增，几乎是之前的3倍。同时，30~40台的订单数量也大规模增加，100台以上的订单也实现了突破。其他机器人公司也有类似的情况，订单数量快速突破。 　　那么，造成这种现象的原因是什么呢？工业机器人订单背后的驱动力是什么？让我们仔细看看。 　　一、智能背景的推广 　　随着《中国制造2025》的全面深入，智能一词逐渐出现在大众的视野中。到目前为止，智能化浪潮已经席卷了各个行业，工业制造业也在这一浪潮下面临转型升级。 　　在工业制造业转型的大背景下，工业机器人的优势非常鲜明。 　　首先、效率高，机器人可实现24小时作业，可有效节约人力资源成本，提高工作效率；其次，使用智能工业机器人进行生产，可以最大限度地保证工人的工作安全。在高度重复的工业车间，人类员工容易产生身体疲劳，从而引发安全事故。使用工业机器人可以确保安全。 　　这些优势使得工业机器人成为工业制造领域走向智能化的最佳载体。 　　在工业方面，工业机器人将承担越来越多的任务，智能化、自动化的趋势将导致更多的工业制造业企业改变以往的生产经营模式。通过引入工业机器人实现生产自动化，将进一步提高工业生产效率，促进产业结构的智能化调整。 　　在智能化的背景下，工业机器人产量和订单量的增加是必然的结果。工业机器人产量和订单量的飙升，离不开智能化背景的推动。 　　二、疫情危机下产业发展的有机可持续推进 　　2020年初的新冠肺炎疫情，对国民经济整个行业的生产和消费都产生了很大的影响。工业制造部门也受到影响，导致产量下降。2020年1-2月，工业机器人累计产量21292台，同比下降19.4％。但是，这场疫情带来的危机并不都是危机，危机中也有一定的机遇。 　　短期来看，复工延迟将对2020年第一季度制造业产销产生较大影响，延缓自动化需求；对外向型制造企业影响较大，进一步影响自动化要求。但从中长期来看，疫情凸显了自动化的必要性。随着人口红利的消失，制造工人的成本不断增加，“机器替代”的性价比不断提升，间接促进了工业机器人的持续渗透、集中度的提高和工业质量的提升。企业对自动化的需求已经成为一种常态化的工作。 　　疫情导致海外需求向内转移。2020年海外疫情蔓延，中国产能快速恢复，海外订单大量涌入，出口业务加速恢复，带动制造业复苏，机器人自动化需求旺盛。 　　同时，疫情凸显了无人接触的重要性，食品饮料、工程机械等长尾行业对机器人自动化的认知和接受度大幅提升，推动工业机器人探索更多制造应用场景和应用流程。 　　结合这一背景不难发现，工业机器人订单增加的现象本质上是企业适应疫情常态化和未来自动化需求上升的结果。疫情具有危险性和有机性，推动了工业机器人在工业应用中的规模扩张。 　　三、用户复制项目的增加 　　众所周知，机器人被誉为“制造皇冠顶端的明珠”。作为战略性新兴产业，是现代工业体系的关键环节，是实现工业生产数字化、网络化、智能化的重要装备。机器人作为衡量一个国家创新能力和产业竞争力的重要标志，其发展对实现经济社会高质量发展具有重要的战略作用。 　　工业机器人作为机器人的一个重要分支，以其高效率、高安全性和高可靠性一直受到制造业的青睐。然而，在世界范围内，尤其是在中国，工业机器人的使用历史，尤其是在制造领域，仍然很短。直到21世纪，机器人人才才逐渐在工业制造领域得到广泛应用。 　　这就导致用户对各种类型机器人的使用和功能效果缺乏了解，对其安全性和可靠性持怀疑态度，对大量购买机器人的担忧，订单量自然呈现小规模试水状态。 　　然而，随着20世纪初新冠肺炎疫情的爆发，客户端的工作人员紧张起来，疫情防控的需要也使得无人工厂成为迫切需要。用户开始大规模使用机器人代替劳动力。这种现象也增加了他们对机器人的使用和功能效果的理解，增加了重复项目的数量。 　　这个复制项目的增加直接导致机器人订单量的飙升，用户的信任和支持是订单量飙升的最终驱动力。总之，随着智能化和自动化的快速发展，机器人的发展是必然趋势。疫情常态化加速了产业结构的智能化调整，对工业机器人的需求进一步扩大。目前智能工厂已经实现，在不久的将来，相信工业机器人也将面临更好的发展前景。