我國機器人研發之路稍晚于國外。20世紀70年代，在國家政策以及市場的驅動下，部分企業開始轉型進入機器人領域，這也為我國后來機器人的發展奠定了穩固的基礎。

隨著國內工業化進程的加快，促使工業機器人市場蒸蒸日上。2013年至2016年之間，我國國產工業機器人銷售數量僅一年便增長31%左右，相比于國外機器人，增長尤為明顯，其應用更是延伸至醫療、汽車、教育以及科學考察等領域，提升了我國國民整體的生活品質。

據*新數據顯示，2016年中國工業機器人銷售量近8.5萬臺，同比增長23.9％。報告預估，2017年中國工業機器人銷量將超過10萬臺，而全球機器人銷售量將超過45萬臺，年均復合增長率接近23％。

近年來，國產工業機器人的主要應用于弧焊、電焊、噴涂、搬運與上下料以及加工等方面。隨著工業機器人技術的成熟，其生產效率以及產品質量也得到了很好的提升。

隨著智能化的發展，一些新技術也逐漸被用于機器人技術上，如：深度學習以及增強現實。據了解，增強現實乃是通過虛擬眼鏡進入虛擬場景中，你可以在虛擬場景中自主搭建虛擬現實，通過手中的操縱桿去控制，目前這種技術仍在研發中。

對于深度學習，又該如何應用到機器人技術上呢？對于機器人未來的發展，我們希望它能夠處理未知的環境與情況，并自動解決所遇到問題，尤其是數據與圖像處理。可以通過傳感器，將信息搜集起來，然后把所有的數據整理好，借用GPU的能力來培訓機器人，形成一個CN網絡，然后實現深度學習，讓機器人能夠在實時環境中實現不斷的學習與積累目標，從而如同人類一樣，具有深度學習的能力。

搭載著人工智能的快車，工業機器人+人工智能的發展方向成為國內外機器人企業的共識，并且已經有多家巨頭開始加緊布局這一戰略方向。

ABB

2017年4月25日——ABB與IBM宣布進行戰略合作，ABB行業領先的數字化解決方案ABB Ability與IBM Watson物聯網認知計算技術聯手布局電力、工業、交通和基礎設施領域。

眾所周知，IBM是人工智能、機器學習及不同垂直行業領域的專家。 ABB Ability與IBM將首先在工廠及智能電網兩個領域合作，提供實時認知分析。

ABB和IBM將共同開發，為用戶提供全新方式應對工業領域的各項重大挑戰，例如加強質量控制、減少故障停工時間、提升工業流程的速度和產量等。這些解決方案不僅具備現有互聯設備的數據收集功能，還將覆蓋利用數據進行探測、分析并采取應對措施的有認知能力的工業設備，幫助工人消除無效流程和冗余工作。

此外，ABB和IBM將利用Watson人工智能通過實時產品圖像幫助用戶識別不合格產品。這些圖像由ABB系統捕獲后通過IBM Watson制造業物聯網(IoT for Manufacturing)進行分析。

值得一提的是，ABB的協作機器人YUMi就大量運用了人工智能技術，包括算法、深度學習、傳感器和拖動示教等。

庫卡

2016年3月14日，在德國漢諾威舉辦的CeBIT大會上，庫卡與華為建立戰略合作伙伴關系，并簽訂了合作備忘錄，將通過云計算、物聯網、大數據、無線技術等方面的合作，共同推動制造產業的升級，幫助更多的客戶實現“智能制造”。

庫卡與華為建立新的合作伙伴關系，意味著雙方將重點研究在智能工廠環境中應用蜂窩物聯網(IoT)、無線和5G網絡，大數據解決方案，并部署華為的基礎設施即服務(IaaS)解決方案，發展基于云托管的智能制造業務。

去年，美的與庫卡的結合，其中也牽涉到人工智能的布局。庫卡作為主體，幫助美的集團在機器人本體生產、工業自動化方案、系統集成、以及智能物流等領域全面布局。

在2017AWE開幕前一天，庫卡CEO Till Reuter在發布會上表示，人工智能(AI)也將是美的與庫卡合力推進的方向，庫卡在B2B領域和美的在B2C領域剛好可以實現優勢互補。

美的借助遠程連線展現了一座“智能工廠”的真實場景，實現設備自動化、生產透明化、物流智能化、管理移動化、決策數據化。

發那科

去年的上海工博會上，發那科與思科、羅克韋爾自動化，共同為 FIELD system 進行中國區的合作發布，實現工廠中設備的智能互聯，推動智能制造的發展。

FIELD system 能為用戶和應用開發者提供先進的機器學習和人工智能功能并將制造業引入到生產力和效率的新高度。目前，發那科已將這些新技術應用于機器人散堆拾取、生產異常檢測和故障預測。

FIELD system 結合了人工智能和尖端計算機技術使分布式學習成為可能。機器人和設備的運行數據在網絡上被實時的進行處理，這也使各種設備之間能更智能的進行協調生產，令原來難以實現的復雜生產協調成為可能。

發那科與思科共同開發了“零停機時間”(Zero Down Time，簡稱ZDT)解決方案，ZDT利用物聯網和大數據技術來防止不在預期中的停機發生。

該方案通過物聯網系統，可監管工廠廠房每一個機器人，并且預測機器人異常狀況，在機器人出現問題以前先加派技術人員進行維修作業。這樣便可在發生故障之前采取應對措施，從而減少停機時間并提高效率、降低成本。

微鏈WETHINK：當機器人擁有慧眼，柔性生產成為可能

3D視覺識別系統是微鏈機器人感知世界的另一大重要途徑，讓機器人可以看到工作環境的變化，根據新型的生產需求迅速做出調整，從而實現“剛性生產”到“柔性制造”的轉變。

“以往的生產都是剛性的，例如工廠接到訂單做iPhone 6，那么生產線及所有配套設備都是按照iPhone 6來布置的，如果要改做iPhone X，產線就要作出巨大調整。”

“但如果機器人有了3D視覺系統，只需重新識別生產環境及工件，通過后臺系統調整，機器人*快一天的時間就能認知到新的產線運轉模式，很快投入到轉產的工作中去。”張宇舉例說道，柔性生產大大縮短了調整產線的周期，同時也降低了投入成本。