随着人口红利逐步消失，我国已成为全球最大的工业机器人市场。根据工信部消息，到2020年，我国将形成较为完整的工业机器人产业体系，高端市场占有率达到45％以上。目前，中国工业机器人的使用主要集中在汽车工业和电子电气工业、弧焊机器人、点焊机器人、搬运机器人等在生产中被大量采用。

　　【背景】

　　随着人口红利逐步消失，我国已成为全球最大的工业机器人市场。根据工信部消息，到2020年，我国将形成较为完整的工业机器人产业体系，高端市场占有率达到45％以上。目前，中国工业机器人的使用主要集中在汽车工业和电子电气工业、弧焊机器人、点焊机器人、搬运机器人等在生产中被大量采用。

　　【1．通用性】

　　工业机器人可编程，支持多自由度运动，因此应用较灵活。虽然不及人类，但相对于很多工业自动化常见的专机（专为一类工业应用或一家客户定制的机电集成方案），工业机器人还是灵活多了。工业应用改动不太大时，是可以通过机器人重新编程来满足新的需求，而无需在硬件上再做大量投资。但相应的，它的相对不足会是效率。毕竟专机是为一个应用定制的，因此虽牺牲通用性但实现了效率优化，在产量这个客户非常关心的指标上能完成地很好。

　　【2．机电性能】

　　工业机器人普遍能达到低于0．1毫米的运动精度（指重复运动到点精度），抓取重达一吨的物体，伸展也可达三四米。这样的性能虽不一定能轻易完成苹果手机上一些“疯狂”的加工要求，但对绝大部分的工业应用来说，是足以圆满完成任务。随着机器人的性能逐渐提升，以前一些不可能的任务也变得可行起来（如激光焊接或切割，曾需要专门的高精度设备来指导激光的走向，但随着机器人精度的提升，现在也变得可依赖机器人本身的准确运动来代替了）。但相比传统高端设备，如高精度数控机床，激光校准设备，或特殊环境（高温或特低温）设备等，工业机器人尚力不能及。

　　【3．人机合作】

　　传统的工业机器人是关在笼子里工作的，因为它实在危险（想象一个抓着几十或几百公斤的家伙以四米每秒的速度甩着，谁也不想靠近吧）。主要原因是一般机器人，基于成本与技术的考虑，不会集成额外的传感器去感知外部的特殊情况（如突然有人触碰），它只会“傻傻”得照着人类编好的程序日复一日的动着，除非有外部信号告诉它停止。所以常见的方案就是为机器人配备笼子，当笼子门打开时，机器人收到信号便自动暂停。

　　【4．易用性】

　　传统机器人的工作本质就是不断地走一个个的路径点，同时接收或设置外围的I／O信号。而指导机器人这么做得过程，就是机器人编程。几乎每一家领先公司都有自家的编程语言和环境，从而需要机器人操作者参加学习培训。当机器人适用范围增广后，这个成本开始显现了。无论如何，机器人的易用性开始得到重视，如何能让人不经任何（或过多）培训，就能像玩iPhone一样很快玩转机器人，已经变成大厂商们开始大力投资的未来方向。

　　【5．成本】

　　机器人的成本从小型号的几万RMB到大型的上百万RMB都有。这个成本自然低于高端专业制造设备，但也可能会高于国内小集成商们拼凑出的自动化方案来。但从一直来西方工业界及近几年国内制造业对机器人的欢迎程度看来，说明机器人自动化的经济优势普遍到了一个临界点，超过了其他替代方案（人工，或专机），看来这个成本还是值得的。其实要走传统机器人的老路，那硬件成本降低空间不大。工业机器人基本是一个开环的运动机构，靠的就是电机和齿轮箱的高精度配合。而大部分领先厂商的这些关键零部件都是从日本几家厂商那买的，（这也是国内公司自己制造的机器人，买同样的零部件，也不会便宜多少，因为日本厂商不会为了你这点量给多少折扣）。除非中国零部件制造商能静下心来，努力追赶上日本人的技术，从而以价格优势打破多年来的垄断，才能真正促进国内机器人厂商的发展。

　　【6．智能性】

　　之所以将智能型放在最后一点，因为相对现在市场对机器人的主流需求（即强，快，准），它暂时还不是最迫切的。这也体现了传统工业机器人的优势和不足。但不代表智能型不重要，相反企业已经开始做技术投资了。比如怎么让机器人更好的理解人的指挥意图，相对自主的去理解并规划任务，而不需一个点一个点得让人告诉它怎么走；如何让机器人在外围环境发生变化下（光线变暗影响图像识别，传送带上物品有损坏需要特殊处理）自动适应；如何通过触觉视觉听觉等感知判断零部件的装配质量，等等。

　　【7．人才匮乏】

　　工业机器人顺应时代发展，行业前景广阔，然而，该领域人才供需失衡的矛盾正日益凸显。一方面是机器人厂商、系统集成商以及汽车加工制造业求贤若渴，另一方面是人才供给不足，难以满足企业用人需求。究其原因，主要是相对近年来国内机器人产业所表现出来的爆发性发展态势，高校、职校等培训机构的课程设置仍然滞后，尽管一些机器人厂商提供相关培训，却存在品牌针对性过强，推广力度不足、配套设施不足以及培训网点有限等短板，难以达成系统的教学流程，尚不能与全国各地求学者的需要很好地契合，导致众多有志投身机器人行业者求学无门。