全国各地机器人产业基地或园区如“雨后春笋”

【编者按】在当代工业中，机器人指能自动执行任务的人造机器装置，用以取代或协助人类工作。理想中的高仿真机器人是高级整合控制论、机械电子、计算机与人工智能、材料学和仿生学的产物，目前科学界正在向此方向研究开发。

刚刚过去的2014年，可谓中国的“机器人元年”。全国各地机器人产业基地或园区如“雨后春笋”，平均每周新生两个机器人公司，“机器换人”的口号此起彼伏，再加上形形色色的机器人发展建言或报告，热度之高，按业内人士的话说“已经达到110度了”。

机器人是产业升级的关键之一，原因主要有两个：一是，未来的智能产业对劳动人口的能力提出了更专、更深、更高，甚至是“非分”的要求；二是，新一代“QQ”式的劳动人口，伴随智能手机、微博、微信等“碎片化”社会媒体长大，已很难适应上一代传统的学习方式与工作要求，相对而言，“传统能力”退化。这“一进一退”的差距扩大，须靠机器人这类智能机器来“补偿”。否则，产业根本无法升级，这就是为什么近年来发达国家纷纷提出发展机器人和智能制造战略与计划的根本原因。

毫无疑问，无论眼前还是长远，中国的产业发展都需要强力的机器人技术支撑。然而，2014年机器人发展的态势既让人充满希望，也让人担忧上世纪50年代末的大跃进再现。我们应该认真想一想，从哪个角度切入，从何处着手？该创新的地方创新，不该创新的地方，老老实实该怎么做就怎么做。

换人

就整个社会而言，机器如何换人？把人换到何处去？

其实根本不是什么“机器换人”。从目前的技术来看，机器人的智能化程度还很初级，工业机器人的在线感知能力远低于人，缺乏人机共处空间下的安全操作机制，机器还不可能完全替代人。所以，此处换下的人，别处会以另外的形式增加人，而且往往是换下了初等工种的劳动力，结果发现规划、运营、维护机器的高级工种劳动力却无处可寻。更合适的说法是“机器扩人”，因为机器人是既提高生产效率，又扩充劳动人口的特殊机器。“机器扩人”比“机器换人”的说法更准确，更人性。

一般认为，社会的生产力甚至竞争力正比于生产效率和劳动人口之积，因此机器人能在提高生产力方面起重要作用，在生产效率和劳动人口之间产生化学式反应，使用得当、人机和谐可以神奇地提高一个社会的竞争能力。

此时，机器人除了作为机器提高了生产效率、作为“人”又扩大了劳动人口之余，还创造出新的职业，比如机器人程序员、机器人工程师等，就像计算机发展起来之后，不但没有减少就业人口，反而围绕着计算机衍生出了更多的、前所未闻的新型工作岗位。30年前几乎不存在，但今日十分庞大的计算机信息专业队伍，就是明证。相信即将到来的机器人自动化专业队伍，不会比计算机信息专业队伍弱，特别是当服务机器人行业成熟起来之后。

通过“机器换人”应对“用工荒”在逻辑上也不通，试想：面对低端劳动力市场的“用工荒”，引入短期成本更高的机器人后，其本身和应用过程的设计、实施、操作、运用、维护等长期所需要的高端专业人才在哪里？难道低成本的劳工短缺能够很快地用高成本的人才稀缺去解决？因此，不是“机器换人”，而是“机器扩人”：先“机器渡人”、再“机器升人”、后“机器化人”。最终，机器向人靠、人向机器拢，合而为一，成为工业生产与社会服务中真正的“机器人”，实现智能制造，走向智慧社会。

跃进

在“机器换人”的思路之下，各地关于机器人产业发展的政策和乐观态度也让人担忧。有的地方已经提出每台机器人补贴8万元的具体措施，有的城市要求机器人产业2020年销售收入达到500亿元甚至1500亿元。日本作为目前机器人产业第一大国，预测其2035年机器人市场规模将达到9.7万亿日元，约5000亿元人民币，远小于2013年中国九个城市规划的2020年7000亿元的机器人销售收入，5年后的中国超过20年后的日本至少40%。

全国已建和在建的工业机器人产业园近40家，相当于平均每个省有超过一家工业机器人产业园，而更多的园区还在筹备中。令人振奋之余，我真心希望，当年“亩产万斤”闹剧，不要通过“机器人”来重演一回。

更需慎重的是：如果“机器换人”，人真下了岗，而一台台上线的机器人却因为质量、人才或其他问题而不得不被废弃不用、成为废铁，其后果可能就不再是单纯的经济损失了。

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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