近年来，随着物联网、云计算、大数据和人工智能为代表的新一代信息技术与传统工业技术的加速融合，全球新一轮科技革命和工业革命正蓬勃兴起。在这种世界科技和工业发展背景下，德国、美国、日本、英国和中国等世界主要国家分别推出了工业4.0、工业互联网、工业智能化、工业2050和中国制造2025等一系列振兴工业的国家战略。习总书记曾经在两院院士大会上指出：机器人是“制造业皇冠顶端的明珠”。作为智能制造的核心装备，工业机器人在智能制造的发展过程中起到了不可替代的作用。

工业3.0通过广泛应用信息技术，已经使得工厂生产线的自动化程度和生产效率大幅度提高。但随着时间的推移，业界逐渐意识到了一些问题：如今消费者的个性化需求繁多，生产线无法按照消费者需求生产出相应的产品，导致产品不畅销或者产能过剩造成资源浪费。另一个重要的问题是，并没有很好的利用整个产品生命周期产生和累积的数据。近年来随着互联网的蓬勃发展与人工智能算法的不断改善，使得业界可以在一定程度上解决上述问题，工业4.0即智能制造应运而生。通过赋予生产线智能属性，可以增加生产线的柔性，满足消费者个性化需求，利用数据仓库和数据挖掘做出生产决策，平衡多生产线负荷，提高有效产能避免资源浪费。同时又不得不面临新的问题：原始设备的运算和存储能力不足以满足智能制造的要求，而随着产品生命周期中产生的数据量的不断累计势必会增加云端成本，并且数据安全如何保障也是一个问题。基于以上问题，新松构建了以云-边-端为框架的平台。边缘计算设备可以满足数据的实时传送与运算，并且在数据上传到公有云之前对数据进行分析与压缩，私有云则保证了数据的安全性，将控制力留在企业边界。

当前，工业机器人呈现出以下三个方面的发展趋势：

1）泛在互联。由于以AGV为代表的移动工业机器人将在未来广泛使用，高可靠、高并发和低延迟的无线接入方式将成为工业机器人云平台的重要接入方式（包括环境的参数，多种设备接入的需求）；

2）云端融合。一方面，工业机器人的功能越来越强大，智能化程度越来越高，同时随着大数据、云计算和人工智能技术的快速发展，把基于大数据的智能化计算移到云端实现是工业机器人的重要发展趋势(工业机器人现场的数量的剧增，对分布式存储和处理的需求)；

3）智能服务。工业机器人发展至今，在工艺过程优化、远程监控、状态分析和预测性维护等生产使用环节积累了大量的数据和规则，如何利用机器学习和云计算技术将这些海量数据、规则和知识形成机器人的智能服务，成为工业机器人云平台发展的必然要求(全生命周期的管理)。

机器人是靠近产线和数据源头的网络边缘侧的重要制造设备，也是融合网络、计算、存储、应用等核心能力的重要载体和平台。在网络的边缘智能侧，机器人面向产线，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。

“工业4.0”时代，中国工业机器人如何破局?

这是国家领导人早已列入国家战略层面考虑的问题。中国提出的“中国制造2025”计划充分说明了如何破局。因为中国的国情不同，所以定位与德国的“工业4.0”有不同。“中国制造2025”提出创新驱动、绿色发展、结构优化、人才为本的发展战略方针。德国则由制造强国向超级制造强国转变，而中国则是要由制造大国向制造强国转变迈进。

如今“工业4.0”与“中国制造2025”成为社会各界广泛热议话题。近些年来，中国机器人行业在国家政策的大力扶植下，顺势而为地迅速发展；一直保持着35%的增长率，远高于德国9%、韩国8%和日本6%。虽然，机器人是“工业4.0”*基础的设施之一；但是目前，中国工业机器人的密度仅为30台/万人，相比发达国家的平均水平的相距甚远，与工业自动化程度较高的韩国(437台/万人)、日本(323台/万人)、德国(282台/万人)相比之下，差距更大。

不只是中国，机器人已经发展成为制造业的主要角色，机器换人缓解了工厂招工难的压力，提升了工厂的生产效率，在现代制造业充当不可或缺的角色。当工业机器人遇到工业4.0，将会产生微妙的变化，一些机器人厂商开始利用工业物联网，实现在线监测、预测性维护、流程优化等，将机器人的能力水平提升到了一个更高的级别。今天，我们正在迎来第四次工业革命，以信息技术为核心的工业4.0时代。