從全球工業物聯網構建看中國機器人企業的發展

　　不論是IBM的智慧地球、思科的萬物聯網、通用電子的工業互聯網與工業物聯網、Gartner的數字企業、德國工業4.0、中國制造2025、其實講的都是同一件事：互聯網滲透到社會每一環節的地球生態體系，而這個生態體系將于2025年前完備。

　　不久前，德國KUKA將汽車生產車間改造成IIoT(工業物聯網，Industrial Internet of Things)工廠，在一條生產線上，每 77 秒鐘就能生產出一臺車身——無論型號版型。

　　KUKA 通過Windows Embedded和 Microsoft SQL Server，將259個車間機器人和60，000個其他設備與高效的后端監控系統及上級數據處理系統聯成一體，由此誕生了“物聯網盒子”。在此基礎上，KUKA還進一步推出了IIoT工業云平臺KUKA Connect，用戶可以在任何時間任何地點查看和分析工業機器人的運行狀態。Connect平臺同時提供第三方合作伙伴的工業APP，創造圍繞KUKA機器人的工業生態。

　　而ABB此前也曾向業界闡釋其對工業4.0的獨到見解，即“物聯網(IoT)”、“務聯網(IoS)”、“人(People)”三者融匯統一組成的“物、服務與人互聯(IoTSP)”。

　　ABB認為，如果每個機器人都能存儲和分析自己的數據，就能帶來意想不到的好處，這樣機器人就能夠 “聰明”的與其它連接設備溝通數據。在成立125周年慶祝活動中，ABB公司進一步公布了“ABB Ability”數字化解決方案，據介紹，ABB在眾多行業的技術專長和經驗，將與微軟的Azure智能云系統、B2B工程能力相結合，再加上ABB在全球安裝的7，000多萬臺互聯設備以及70，000多個正在運行的控制系統，ABB與微軟將聯手打造世界上最大的IIoT工業云平臺之一。

　　發那科FANUC最新設立了Fanuc Intelligent Edge Link and Drive(FIELD)平臺，并采用NVIDIA人工智能系統。FIELD能實現自動化系統中的機床、機器人、周邊設備及傳感器的連接并可提供先進的數據分析，提高生產過程中的生產質量、效率、靈活度以及設備的可靠性——從而提高設備綜合效率(OEE)并促進生產利潤的提升。

　　該系統還可透過人工智能來提升機器人的生產力，并且為全球自動化工廠機器人帶來自主學習功能。而FANUC將透過一系列 NVIDIA 設計生產的GPU、深度學習軟件，使得AI人工智能能夠運用在云端、數據中心及嵌入式設備當中。

　　中國機器人企業啟示

　　不難看出，世界知名的機器人生產廠商為應對工業4.0時代的來臨，已開始進行相應調整，從過去只專注硬件，變為積極布局軟件層面，以工業物聯網技術為代表，逐步實現設備互聯和工廠互聯，并最終實現“智慧工廠”的設想。

　　反觀國內廠商，目前還位于普及工業機器人階段。究其原因，主要在于歐美國家基本已經實現工業3.0，而如今中國因為各領域、各行業自動化發展的現狀不一樣，正在進行由傳統制造業向工業2.0與工業3.0的過渡，而這個局面可能會在未來的很長一段時間內繼續，因此還無力布局工業物聯網。

　　根據《中國工業4.0進程報告》的技術實現路線圖看，數字化、互聯化和物聯化是第一步，大集成是第二步，之后才是智能化。而在工業4.0最為關鍵的大數據、數字化、物聯網、云制造等方面投入的企業相對較少，據報告統計，相應的比例分別只有7.04%、6.34%、6.10%和5.87%，此外，國內RFID、機器視覺等物聯技術發展處于初期，相較于歐美發達國家，我國在RFID、機器視覺、傳感器等物聯技術和設備產業上的發展還較為落后，一定程度上也制約了工業物聯網的布局。

　　目前國內除了少數以組裝為主的中日合資的機器人公司外，具有自主知識產權的工業機器人尚停留在高校或科研單位組織的零星生產，未能形成氣候。因此，我國工業機器人生產能力較國外成熟國家還有很大的差距，不過這種差距隨著我國技術的發展正在不斷縮小。因此，在政府層面要加大財政研究投入。通過工業轉型升級、中央基建投資等現有資金渠道支持機器人及其關鍵零部件產業化和推廣應用;利用中央財政科技計劃(專項、基金等)支持符合條件的機器人及其關鍵零部件研發工作等。此外，還要加快制定技術條例。加大支持力度，推進工業機器人核心技術的研發;梳理整合機器人研發成果，支持機器人成果轉化;加快制定智能機器人標準體系和人機交互安全規則。

　　從企業層面來說，應該率先增強自身的實力，通過對上中下游的全產業布局，有效降低成本，提升營收。在此基礎之上，通過加大研發力度和技術攻堅，打破在機器人制造過程中國外先進技術帶來的壁壘，從而為中國機器人制造企業在國際市場帶來足夠的話語權。除此之外，信息化和生產應該齊頭并進，制約物聯網發展的瓶頸技術也應加速實現突破。