现状是：2013年，中国机器人市场销售3.7万台，同比增长60%，机器人概念公司已达430家;2014年上半年，中国已进口3.5万台工业机器人，同比增长92%。综合已有数据，中国机器人产品的95%左右来自以ABB、KUKA、发那科和安川为首的欧日公司，而国产机器人多为低端产品，许多还是所谓的“广义机器人”，即传统的自动化产品再加语言上的渲染。
至2013年，我们机器人累计装机量近10万台，即每万名制造工人的机器人数刚刚超过20台，不到58台/万人的世界平均水平之一半，远不及约350台/万人的韩日水平。特别是国产机器人的平均有效生命只有8000小时，与5万到10万小时的先进水平相距甚远。这意味着，我们的机器人行业几乎还处在“土法炼钢”的阶段，何谈实现机器人的跨越性发展?
未来的机器人是一种先进的、智能化的机器人，能够从事一些灵活工作，而不是现在的主要用于焊接、搬运等机械臂。但我认为，国内企业必须想方设法尽快、扎实地补上目前作为主流工业机器人的机械臂这一课。在此基础上，自然地“涌现”出新的智能机器人及其应用，实现跨越发展。
我不赞成政府出资直接帮助企业购买机器人，但希望政府协助建立发展基金或融资平台，帮助小微但专业的公司去推动机器人系统的研发、实际应用，以此开拓新的机器人市场。中国将近200家机器人和关联企业，没有核心技术，在关键技术和系统集成上多有欠缺，短期很难支撑起机器人的发展需要。应该促使机器人企业尽快通过实战熟中生巧，在降低成本、提高质量和可靠性上下功夫，从具体应用去认识和利用“机器智能”与“人工智能”的差别，创建自己的智能机器人产业和应用体系。
软件机器人或知识机器人是机器人产业跃进的另一个十分重要的契机。半个世纪之前，汽车生产线上装配任务的不定、多样、复杂程度之提高催生了物理上的工业机器人;今天，虚拟空间，特别是网络空间的知识任务具有更高的不定性、多样性和复杂性，使得知识机器人及知识自动化大有用武之地，而专业、规模化的软件机器人行业大有应运而生之势。智能手机上的各色各样的智能应用软件，第三方开放iPhone平台的成功，就是这一行业的端倪。
软件机器人可以迅速地以开源和社会众包的方式召集社会智力，特别是年轻力量的广泛参入。一定程度上，Google、百度、Facebook、腾迅、阿里巴巴等企业的兴起，只是此类软件知识机器人的初步应用而已。
我们应从战略的高度去思考软件机器人及知识自动化，特别是软件与物理机器人的融合，突破重视“硬件”、轻视“软件”的传统惯性思维。
缺人
人才，特别是面向应用的高端人才培养是机器人产业发展的瓶颈。
机器人是典型的多学科交叉融合，且应用很难从一个行业直接地推广到另一个行业。最近富士康试图把机器人汽车行业的经验移用到3C行业，使其“百万机器人”计划受挫，就是一个很好的说明。汽车行业的机器人精度低、位置控制相对简单，而3C机器人，相比精度和位置控制等技术难度更高。
机器人应用需要机器人专业知识、一般学科知识与特定领域知识的深度融合，对于教与学的人才之综合素质要求较高。我做学生上导师的机器人课时，就感到非常吃力，觉得内容太乱，“天马行空”，尽管导师还是机器人领域的创始人和开拓者之一。后来自己在海外教了整整20年大学生与研究生的机器人课程，每次学生很少超过30人，开始感触最深的就是有些学生连哪里不懂都不知道，学期中间甚至有超过一半的学生不得不退出。自己曾经化过很大的气力去改善机器人的教学，深知从理论到应用，机器人领域人才培养的不易，对老师的要求也很高。
应用端的人才亦是如此。企业应用机器人，需要把工业机器人本体、机器人控制软件、机器人应用软件、机器人周边设备结合起来成为系统，才能应用到实际的生产当中，更遑论，不同品牌的工业机器人的集成和应用模式也不相同。因此合格的应用人才不但要有理论的支撑，也需要有实践的经验。
当务之急，是大量培养掌握机器人系统知识并能与专门领域要求相结合的应用工程人才，帮助用户坐实机器人的应用，以此开拓机器人市场。显然，现在的教学方式离此要求还有相当距离。
其实，拉动机器人产业的智能制造之实质就是脑力资源的大开发，即人才的大开发。在中国，廉价劳力“优势”的消失，“用工荒”的出现，是机器人产业及智能制造兴起的主要原因。同样，中国工程技术人员的年平均成本只有3万美元，不及发达国家的十分之一，这为中国发展机器人与智能制造提供了动力和动机，也是实现机器人大跃进的最大优势。通过有效合适的人才培养，廉价脑力将加速机器人发展，进而消灭这一“优势”，培育新的高质、高效、高薪的机器人自动化就业大军。
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