在全球制造業(yè)模式變革前夜，推動關(guān)鍵技術(shù)革命，大力發(fā)展智能制造，將成為中國經(jīng)濟“由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段”的關(guān)鍵，加快建設(shè)制造強國，加快發(fā)展先進制造業(yè)，推動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實體經(jīng)濟深度融合成為我們的未來的努力方向。

每年一度由國際機器人聯(lián)合會與中國機器人產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟共同打造的“IFR-CRIA CEO圓桌會議” 于2018年7月4日在上海圓滿落幕，國內(nèi)機器人供應(yīng)商、集成商、行業(yè)用戶以及大數(shù)據(jù)和人工智能企業(yè)CEO集聚一堂，共商行業(yè)發(fā)展態(tài)勢，共話互聯(lián)與智造，共議行業(yè)未來發(fā)展。

中國機械工業(yè)聯(lián)合會執(zhí)行副會長、中國機器人產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟秘書長宋曉剛主持2018 IFR-CRIA CEO圓桌會議召開

上海ABB工程有限公司機器人與應(yīng)用部總經(jīng)理梁銳先生

庫卡機器人（上海）有限公司首席執(zhí)行官文啟明先生

2018年7月4日下午，由國際機器人聯(lián)合會(IFR)、中國機器人產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟(CRIA)主辦的IFR-CRIA CEO圓桌會議(中國場)在上?！視怪行臅h室舉辦。論壇以“Robot+AI+IT”為主題，邀請行業(yè)專家、企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)共聚一堂。

上海ABB工程有限公司機器人與應(yīng)用部總經(jīng)理梁銳先生、庫卡機器人（上海）有限公司首席執(zhí)行官文啟明先生、上海發(fā)那科機器人有限公司總經(jīng)理錢暉先生、安川電機（中國）有限公司副總經(jīng)理楊銘先生、沈陽新松機器人自動化股份有限公司總裁曲道奎博士、廣州瑞松科技股份有限公司副總裁劉爾彬先生、上海德梅科汽車裝備制造有限公司總經(jīng)理孔兵先生、科大訊飛研究院副院長陳志剛先生等多位行業(yè)專家及企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)，就“智能機器人應(yīng)用的潛在市場”展開討論?，F(xiàn)全文摘錄如下，供大家學習參考。

主持人：剛才曲道奎博士在講到一個概念，就是我們現(xiàn)在機器人正在從原來的機器真正地向機器人過渡。其實我知道像新松，像曲道奎博士很長時間以前就已經(jīng)在關(guān)注這個發(fā)展趨勢，跟我們業(yè)內(nèi)同行的關(guān)注點是一樣的。我剛才講到去年的CEO圓桌論壇主題也是機器人+AI+IT，今年還是這個話題，但是我們可能會更側(cè)重在今后融合發(fā)展的應(yīng)用領(lǐng)域。

我想現(xiàn)在就直接開始我們的對話，第一個對話題目是“智能機器人應(yīng)用的潛在市場”。去年我們講到技術(shù)，并且技術(shù)是需要很長的過程，也有不同的階段性，那么在這個階段，智能機器人應(yīng)用的潛在市場在哪兒？比如說智能機器人系統(tǒng)通過云計算、大數(shù)據(jù)、人機交互，具備自適應(yīng)環(huán)境、可以進行復(fù)雜的操作、可以進行自主學習和自主決策。從當前的情況來講，無論是工業(yè)領(lǐng)域還是服務(wù)領(lǐng)域，尤其在座的幾個主講的嘉賓都是國際國內(nèi)比較知名的或者是很有技術(shù)潛力的大的公司的專家，所以我想就這個話題——智能機器人到底應(yīng)用前景在哪里。從目前的情況看現(xiàn)在包括ABB、包括新松也都有人機交互的智能機器人，現(xiàn)在或者你們認為今后智能機器人最大的應(yīng)用市場或者應(yīng)用前景在哪里？

曲道奎：我先拋磚引玉，剛才宋曉剛會長提的這個問題，在座的各位包括機器人的業(yè)內(nèi)人士，也包括我們的用戶，從不同的角度可能都在考慮。

首先從我的角度，我認為可能未來機器人首先一個大的市場還是在工業(yè)領(lǐng)域，為什么？我們可以分析現(xiàn)在整個工業(yè)領(lǐng)域機器人的密度實際還是非常低的，全球的平均率去年的數(shù)據(jù)，全球平均是101，中國是69。全球也就是萬名工人，我們都不到1%的替代率。中國可能就更低，是百分之零點六的，也就是制造領(lǐng)域機器人未來的空間是非常大的。機器人發(fā)展了半個多世紀，萬名工人的替代率實際上非常少，我們換算百分比的話連1%都不到，甚至我們將來說替代25%，30%。大家可以想象這個空間是多大？但是這有個前提，就是下一步的大的替代已經(jīng)不是過去我們簡單的機器人做一個機器設(shè)備的替代，現(xiàn)在的機器人可能跟各種網(wǎng)絡(luò)、感知、智能、數(shù)據(jù)形成一個真正的機器人的新的系統(tǒng)，甚至我們的協(xié)作機器人，這類的機器人可能要真正進入市場。所以首先大的領(lǐng)域還是在工業(yè)領(lǐng)域，未來絕對有巨大的空間。

第二個領(lǐng)域，實際上現(xiàn)在這個苗頭已經(jīng)出來了，我們叫特種領(lǐng)域。在這個領(lǐng)域里面第一對人類來講，很多生命禁區(qū)，或者更關(guān)鍵的可能生命能去的，但是非常危險、惡劣的環(huán)境，包括航空航天、水下這些領(lǐng)域，過去一直有巨大的需求，但是因為機器人技術(shù)發(fā)展的程度不夠，所以機器人在這些領(lǐng)域根本得不到應(yīng)用，而不是沒有市場，是我們能力不夠。現(xiàn)在因為各種技術(shù)的融合，使機器人的能力，使機器人的性能、功能有了一個大的發(fā)展。這樣在這些領(lǐng)域里面，可能未來這種特種機器人會有一個大的需求。

再長遠一點，就是我們說未來的消費和服務(wù)領(lǐng)域，醫(yī)療、養(yǎng)老、健康、康復(fù)、教育、家庭這一類的機器人更多要融合我們的網(wǎng)絡(luò)、人機交互、感知、網(wǎng)絡(luò)安全等等，這些領(lǐng)域技術(shù)再往前發(fā)展一步的話，未來這個空間機器人市場更是沒有一個天花板的市場，比工業(yè)領(lǐng)域要大得多得多。

所以我認為未來機器人的市場實際上不單單取決于需求，需求已經(jīng)放在這里了，特別是中國，中國的養(yǎng)老、康復(fù)這個市場特別大，中國的老年人現(xiàn)在是2.3億，現(xiàn)在殘疾人已經(jīng)過億。所以這個時候市場的需求量非常大，但是機器人的功能、性能、技術(shù)根本就不具備支持這個條件，所以未來真正大的市場已經(jīng)不是需求問題，需求擺在這兒，而是機器人技術(shù)的進步怎么滿足這個要求？所以我說未來可能更關(guān)鍵的一個瓶頸問題是機器人自身的技術(shù)發(fā)展，這是我的一個觀點，謝謝大家。

主持人：我們請錢暉先生來分享他的想法，錢總也是長期在機器人領(lǐng)域，也包括機器人的應(yīng)用領(lǐng)域，但是可能工業(yè)領(lǐng)域稍微多一點。

錢暉：謝謝宋曉剛秘書長，也謝謝曲道奎理事長，我們要感謝曲道奎理事長，在曲道奎理事長的領(lǐng)導(dǎo)下面，我們中國機器人產(chǎn)業(yè)取得了很大的發(fā)展。

我的觀點其實跟曲總的觀點差不多，真正大的市場未來如果能夠啟動的話，一定是在消費領(lǐng)域的，因為工業(yè)級的需求機器人，每年的市場需求也就幾十萬，但是消費級驅(qū)動的話那就是億級的，如果機器人進入每個家庭，像每個人買智能手機一樣，每個人以后上學讀書，機器人幫你背著書包去，然后放學回家機器人陪你玩，如果消費領(lǐng)域能夠進入的話，那毋庸置疑這個市場非常大。當然我也非常同意曲總的觀點，現(xiàn)在在市場和產(chǎn)業(yè)之間，其實現(xiàn)在隔的最大的就是我們的技術(shù)能力，整個服務(wù)機器人或者消費級機器人，從性能、技術(shù)上來講可能還沒辦法滿足市場啟動的條件。在這個方面，我認為對于未來的企業(yè)，我們的技術(shù)人員或者是創(chuàng)業(yè)團隊，在這個里面做工作的話應(yīng)該還是有非常多的市場機會包括未來的發(fā)展機遇。

當然反過來講，也有很長的時間需要等待，需要探索，需要去研究，可能等待的時間和市場爆發(fā)的時間目前來說我覺得還是會比較長，當然未來這是一個非常巨大的市場，智能汽車、智能手機，如果未來智能機器人消費級的市場能夠啟動的話，這三個市場應(yīng)該是并列一樣大的市場。

對于發(fā)那科來講我們專注于工業(yè)機器人，發(fā)那科并沒有涉足到服務(wù)機器人的領(lǐng)域。那么發(fā)那科在90年代已經(jīng)在關(guān)注智能機器人，工廠里面用的智能機器人，因為常規(guī)用的機器人就是你給他校好以后他重復(fù)你的工作。當時我們也看到未來的發(fā)展機器人需要有更多的智能，更多的智能的意思就是他要能夠看到，要能夠感覺到，未來還需要有一些智能的判斷和運算能力。發(fā)那科從90年代開始就投入機器人的視覺、機器人的力覺。目前來講在工業(yè)的應(yīng)用里面已經(jīng)是非常非常成熟，現(xiàn)在國內(nèi)也有大量的客戶在應(yīng)用我們智能機器人?，F(xiàn)在發(fā)那科的機器人基本上都是帶視覺的，比例占得相當高，我們生產(chǎn)的機器人基本上都是智能機器人。

未來曲總也講了，一些新的技術(shù)包括人工智能，人工智能可以使機器人相當于像人一樣具有一部分的思維能力，但是人工智能和機器人技術(shù)的真正結(jié)合也需要人工智能技術(shù)的進一步發(fā)展，能夠更好地在工業(yè)場景比較苛刻的環(huán)境里面，對可靠性各方面要求比較高的環(huán)境里有非常好的應(yīng)用。但是，我們看到的包括我自己看到的前景是非常廣闊的，希望有更多的團隊投入到機器人或者是和機器人相關(guān)的人工智能的領(lǐng)域里面來，或者跟我們發(fā)那科一起合作，我們共同推動人工智能或者是智能化的甚至于像視覺各方面的技術(shù)發(fā)展，共同推進這塊市場的技術(shù)提升。

曲總介紹的IoT當然也是未來的一個市場，所以我們認為消費級和工業(yè)級的智能化的機器人發(fā)展在未來是一個不可阻擋的方向，所以我們還是需要曲總帶領(lǐng)我們往前走，謝謝！

主持人：我們請陳院長來談?wù)劊拼笥嶏w在國際包括國內(nèi)做人工智能方面取得很多實際應(yīng)用的成果和成效，我們聽一聽科大訊飛在這方面對下一代的機器人或者是智能機器人的場景的想法。

陳志剛：謝謝宋曉剛秘書長的介紹，我是來自科大訊飛，科大訊飛大家了解的話知道他是做人工智能的。人工智能在最近兩年特別火，在國內(nèi)大眾的心目當中都有了人工智能這個概念，但是我們其實對人工智能的理解還是處在讓這個機器有一些智能的表現(xiàn)，但這個智能的表現(xiàn)可以涉及到各種層面，我們其實把人工智能這個學科來劃分一下它是一個交叉性的學科。它涉及到計算機視覺、語音、認知科學、包括后面的機器人學，底層我們用的都是機器學習這樣一些學科，所以它是交叉型的學科。交叉型的學科各自在發(fā)展，目前的發(fā)展還是獨立在發(fā)展，發(fā)展過程中他們互相結(jié)合去發(fā)展的領(lǐng)域不算特別多。但是我們?nèi)绻褭C器人的目標定義在讓機器人像人一樣的自主完成相對比較復(fù)雜的任務(wù)，其實從目前人工智能的發(fā)展水平來看現(xiàn)在還沒有完全達到。這個原因還是因為這里面有很多復(fù)雜的技術(shù)，研究的領(lǐng)域還沒有攻克。這里面最有挑戰(zhàn)的是兩個，第一個是我們的自然語言理解。語言的理解本身就是非常抽象的東西，自然語言理解現(xiàn)在還處在發(fā)展的初期；認知，就是我們怎么樣理解我們的環(huán)境，我們接受到的各種信息，這個領(lǐng)域的發(fā)展也是目前的很重要的挑戰(zhàn)。

所以我說現(xiàn)在所說的智能機器人也好，我們說人工智能現(xiàn)在有實體的機器人或者虛擬的機器人發(fā)展都依賴于這些技術(shù)的發(fā)展。從當前的水平來看，涉及到這樣的一些剛才我說的兩大挑戰(zhàn)的領(lǐng)域的技術(shù)，目前在垂直領(lǐng)域里面已經(jīng)有一些比較好的表現(xiàn)。對于涉及到像運動規(guī)劃、機械控制這樣一種工業(yè)機器人領(lǐng)域里面比較擅長的技術(shù)已經(jīng)有了很好的發(fā)展。我覺得也不能說因為現(xiàn)在有很大的挑戰(zhàn)，所以人工智能就沒有前景，也不用這么灰心，如果我們把我們的任務(wù)定義在比較局限的受限的領(lǐng)域的話，還是有很大的市場，因為人工智能的市場想象空間是非常巨大的。

現(xiàn)在科大訊飛也做一些虛擬的人工智能的機器人，包括我們把一些虛擬的電話客服布到我們的后臺，讓它去幫助人工的客服去完成自動的問題的解答，比如我們可以做一些相對比較簡單的消費級的機器人的產(chǎn)品，比如說兒童的陪伴型或者知識問答型的機器人，這個還是在人工智能技術(shù)問答對話、語音交互這樣技術(shù)的應(yīng)用，相對來說這個過程中對工業(yè)機器人比較擅長的運動的規(guī)劃、運動的控制，這方面應(yīng)用得相對比較少。我覺得從發(fā)展來說，人工智能在很多的領(lǐng)域比如說客服完成一些交互，我覺得都是非常有想象空間的機會。

所以我覺得人工智能還是在一些新興的應(yīng)用當中有大量的機會，我們先把這個任務(wù)定義在一個比較合適的難度上面，這樣它依然可以滿足大量的需求，從這個角度來說目前我們?nèi)斯ぶ悄苓€是有這樣非常好的機會和發(fā)展的可能性，和工業(yè)機器人的結(jié)合也是非常大的可能性。謝謝！

主持人：孔總也是長期在庫卡，尤其在應(yīng)用方面，也比較關(guān)注機器人應(yīng)用在各行各業(yè)，這方面他有很多的體會。

孔兵：我覺得這個題目一直是比較大的題目，幾個方面，如果是講到機器人，我們到底談的是工業(yè)機器人還是說服務(wù)機器人這些分類。更多的理解我覺得還是工業(yè)機器人為主的應(yīng)用。所以我覺得談機器人，AI也好，人工智能也好，更多的是怎么看這個市場，因為我們畢竟是做工業(yè)也好、做服務(wù)也好，實際上我們還是要看市場需求在哪里。我個人認為還是兩大需求，你從工業(yè)上來講，剛才曲總也講了這個情況，實際上工業(yè)機器人對我們傳統(tǒng)機器人，是比較剛性的機器人需求，或者是需要我們提高更快的速度、增加柔性或者替代更多的人工，實際上仍然是一個很大的市場，目前來講我們還是要堅定這個信心，大量去替代簡單的人工的工作，或者去替代更繁重的工作，實際上機會很大，我覺得沒有這個必要過多的去討論。

另外一方面實際上現(xiàn)在更多的看到特別是新興的人工智能的公司在發(fā)展，比如說科大訊飛，比如說他的語音處理，我是參加過他們的展示會，真的非常好，他甚至能模擬一個人去做，包括它的方式、語音全部都能惟妙惟肖地做出來。類似于語音處理，類似于今后的視覺處理包括一些感知的處理，如果從人工智能的專家來講還有兩大問題是沒有辦法去解決的，你真正談到人工智能推進到什么程度，我覺得還是有比較長的路要走，但是這個方向在今后肯定是加速的，10年，20年之內(nèi)我們應(yīng)該能看到更多的東西出來。

這就帶來第三個我要講的，就是我們現(xiàn)在的機器人工業(yè)和現(xiàn)在的機器人比較領(lǐng)先的公司之間，大家究竟怎么跨界地把它做好。我們都還是從傳統(tǒng)的角度去說我加了視覺，我加了一點傳感，我是不是能叫智能化機器人？我覺得這都要去更多的討論，這都是有限度的智能，但是根本上、實際上你編程的方式?jīng)]有變，還是信號的傳感、固定的程序在執(zhí)行，這個程序是不是能夠隨著你不同條件的輸入做無人工控制的切換，我覺得目前來講沒有哪一家能夠做到，這是我們的方向。但是你單靠現(xiàn)在機器人工業(yè)的大大小小的公司，是不是靠自己的力量能夠解決？我覺得這都是需要去討論的，更多的我們希望要討論今后兩種類型，服務(wù)機器人和工業(yè)機器人怎么更好地融合，我覺得這是我們今后要去發(fā)展的，每一家要從不同的領(lǐng)域去吸收不同的思路。我們的服務(wù)機器人更多對算法、語音的處理、圖像識別的處理是他們的優(yōu)勢，但是對運動模型、動態(tài)模型這可能是傳統(tǒng)機器人公司更具有優(yōu)勢，這兩者結(jié)合好我覺得市場肯定很大。我看到更多的公司包括驅(qū)動，包括電機的形態(tài)，包括今后抓取工具的改變，可能都是需要一系列的東西去配合。不單單是機器人加一些東西是不是能夠更柔性？可以這樣說。但是我們講更好的柔性機器人在今后肯定跟現(xiàn)在我們所想象的機器人的形態(tài)是不一樣的。

主持人：謝謝孔總，剛才他已經(jīng)涉及到我們第二個討論話題，我們請ABB的梁銳先生，分享一下ABB對智能機器人的看法 。因為ABB在很多年前就已經(jīng)研發(fā)出來了人機交互的機器人，對今后的潛在應(yīng)用市場上面你們有什么目標嗎？針對人機交互的應(yīng)用在哪些領(lǐng)域？你們是怎么瞄準的？

梁銳：大家下午好，我是梁銳，來自于ABB，感謝宋曉剛理事長，剛才在座的專家都把關(guān)于人工智能和機器人做了比較多的討論，實際上討論下來，聽下來我覺得已經(jīng)涉及到方方面面的情況。

ABB主要是以工業(yè)機器人為主，所以剛才談到像一些特種機器人、服務(wù)機器人等等，這個還不是ABB目前所涉及到的領(lǐng)域，我們的領(lǐng)域主要集中在工業(yè)機器人。剛才錢總講到的我比較贊同的是，像人工智能的技術(shù)未來發(fā)展的機會會很大，但是這個時間我們感覺也是會比較長，但是在過去的一段時間，尤其是最近這幾年的人工智能的發(fā)展中，在ABB是怎么看待的。剛才提問談到大數(shù)據(jù)、云計算、無線通訊等等，但是剛才又談到可能我們也要加這個東西進來，實際上就是關(guān)于視覺的技術(shù)。

視覺的技術(shù)我們覺得也應(yīng)該是作為一個比較重要的領(lǐng)域，比較領(lǐng)先的像AI的技術(shù)。在目前的工業(yè)機器人的應(yīng)用里，實際上它會起到比較好的作用，現(xiàn)在就是怎么樣融合、怎么做。第一個比如說如何可以讓這個機器更加地高效，就是機器人使用的過程中，比如說我們談到ABB本身，我們有一個連接的服務(wù)可以實時監(jiān)控這些機器人，這樣可以在使用的過程中讓機器人更加高效；第二個可以讓機器人更加可靠，未來發(fā)展如果人工智能技術(shù)、云計算等等，說不定還有專家發(fā)明出更新的算法，可以讓工業(yè)機器人在人工智能的技術(shù)中、在互相融合的過程中，讓機器人變得更加可靠。再下一個我們也考慮到現(xiàn)在機器人的使用場景，機器人基本上要跟工藝結(jié)合，比如說你為什么要用機器人？當然現(xiàn)在工業(yè)機器人的使用里有大量的搬來搬去的功能，但是實際上用好這個工業(yè)機器人，更多的可能需要跟工藝的結(jié)合，比如說你跟焊接工藝、點焊的工藝、涂膠的工藝、涂裝的工藝等等結(jié)合。我覺得云計算、大數(shù)據(jù)等等對于怎么用好工業(yè)機器人，對于工藝分析方面，對工藝的改善我覺得也會有很大的幫助。

當然，談到工業(yè)機器人的另外一個特點，一個特點就是各家的公司都有平臺，ABB和發(fā)那科的和庫卡的都不一樣，那么將來會不會讓這個使用更加容易呢？比如說AI、大數(shù)據(jù)這些方面的幫助下，機器人的編程會不會變得更加簡單和容易使用呢？我覺得也會有幫助。還有對于機器人的柔性化，現(xiàn)在工業(yè)機器人使用柔性也是現(xiàn)在發(fā)展的方向，我們覺得人工智能新的技術(shù)包括互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)無疑也會讓工業(yè)機器人的使用的柔性化大大加強。

所以對于ABB來說，我們目前更多的關(guān)注點還是在工業(yè)機器人方面，人工智能在未來的發(fā)展對于機器人本身的技術(shù)發(fā)展肯定是起到很重要的幫助，現(xiàn)在用的時候也可以看見應(yīng)用的場景一直在拓展，讓機器人更加容易使用，讓它應(yīng)用的場景更多。謝謝。

主持人：謝謝梁總，接下來我們請安川的副總經(jīng)理楊銘先生。我跟楊銘先生認識很長時間了，我知道他在自動化領(lǐng)域里面還是有不少的心得，我們聽聽楊銘給我們分享一下他的經(jīng)驗。

楊銘：謝謝宋曉剛會長，我是安川電機的楊銘，首先感謝IFR和中國機器人產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟能夠給我們這樣的機會和大家坐在一起討論兩大課題。現(xiàn)在提出的問題叫做智能機器人應(yīng)用的潛在市場，這是一個大的不得了的話題，因為什么叫智能機器人？實際上我們現(xiàn)在沒有一個特別清晰的概念，這是我個人的觀點。如果說智能機器人將來會有兩個發(fā)展方向，一個發(fā)展方向就是在定義傳統(tǒng)機器人它不是智能機器人的前提下，傳統(tǒng)機器人如何向智能化發(fā)展？還有一個方向就是未來的智能機器人，現(xiàn)在大家經(jīng)常能夠看到，比如說現(xiàn)在的無人機，大家都在搞無人駕駛汽車，包括還有人搞虛擬的機器人，各種各樣的機器人，那么這兩個機器人的發(fā)展方向肯定是不一樣的，應(yīng)用領(lǐng)域也肯定是不同的。那么安川電機作為一個比較大的機器人廠家，目前也主要是工業(yè)用機器人。工業(yè)用機器人將來隨著AI技術(shù)、IT技術(shù)、云計算、大數(shù)據(jù)不斷地發(fā)展，可能會一點點地把這些技術(shù)加入到我們的機器人里面去，使現(xiàn)在的傳統(tǒng)機器人逐步地向智能機器人發(fā)展。

今天為了參加這么一個難得的討論，我特地帶來安川的雜志，本來想把這個話題放在后面的，下一個話題里面講，現(xiàn)在就簡單先給大家講一下面向未來的智能機器人，我們是怎么打算的？

首先大家看到在這上面有個“I3”。在上個世紀70年代，安川電機曾經(jīng)提出一個概念叫機電一體化。機器如何和電結(jié)合在一起？所以我們做了伺服電機，我做了很長時間的伺服電機、控制器，后來有了現(xiàn)在最典型的應(yīng)用機器人。面對未來，我們有“I3”，也就是說我們希望用以前的機電一體化的基礎(chǔ)，在三個I的方向上立體地發(fā)展我們現(xiàn)在的產(chǎn)品，這三個I一個叫智能的，一個叫做集成的，一個就是創(chuàng)新革命的。然后用這三個概念，如果未來順利，再加上大數(shù)據(jù)、云計算，我希望安川電機能夠給我們的客戶提供數(shù)字化、全方位、立體的解決方案。通過這樣的解決方案，當然核心的東西未來可能就是機器人，通過這樣一個立體的、數(shù)字化的解決方案，幫助我們的客戶一起向未來的智能化發(fā)展。當然這里面還有我們更細致的考慮。謝謝。

主持人：謝謝楊總，的確安川有對于下一代機器人或者智能機器人比較契合實際的發(fā)展思路，比如說從傳統(tǒng)機器人到智能機器人，包括怎么直接根據(jù)需求來開發(fā)智能機器人。這也是我們智能機器人的兩個發(fā)展途徑，一個是目前的傳統(tǒng)機器人，第二個是根據(jù)以后的應(yīng)用直接研發(fā)，從設(shè)計階段開始就做智能機器人，當然到底什么是智能機器人？這個定義到現(xiàn)在沒有明確，我覺得也沒法明確，智能機器人可能是一個循序漸進的過程。接下來請庫卡的文啟明先生，庫卡從我了解的情況，十幾年前就已經(jīng)有了第一臺人機交互機器人， 現(xiàn)在大概是第三代還是第四代了，并且在漢諾威的展覽會上包括在德國慕尼黑的機器人展上，他不僅在工業(yè)上有應(yīng)用了，在很多的服務(wù)行業(yè)，比如說冰淇淋的銷售方面，就是庫卡的人機交互機器人，所以我聽聽文總的想法，當然庫卡原來也是以工業(yè)機器人為主的。

文啟明：謝謝宋曉剛秘書長，我是庫卡的文啟明，我澄清一下，庫卡機器人可以倒啤酒、可以賣冰淇淋，但那不是我們的主業(yè)，我們的主業(yè)最主要還是工業(yè)機器人。今天談到第一個話題有關(guān)于智能機器人的應(yīng)用，剛剛各位專家也討論很多了，這是一個非常大的話題，但是基本上來說我們在好幾年以前就討論機器人化人，機器人化人這個階段它取代的是人的體力，但是并不是人的腦力。第二個階段我們討論的是人機協(xié)作，人機協(xié)作我們在人還有機器之間，怎么樣可以一起工作。第三個階段就是我們今天所討論的智能機器人，所以智能機器人本身是有一些學習的能力，有感知的能力。

我們討論的智能，大家有討論到大數(shù)據(jù)、云計算、IoT。但是我對智能的理解，它是一個數(shù)據(jù)收集，第二個是運算，第三個是建立關(guān)聯(lián)性，第四個是應(yīng)用的過程。這些過程會讓這個機器變得更加智能。舉個例子，今天大家都有做PPT的經(jīng)驗，做PPT你可能要在谷歌上面搜集一些圖案，今天你輸入一個關(guān)鍵字，谷歌就告訴你一大堆的圖案，這方面來說谷歌根據(jù)云計算把這些資料提供給你，但是最后我們至于要使用哪一張圖片做最后的PPT，這個關(guān)聯(lián)性的建立目前還是在人的身上。所以這只是從一個點的方面來看，但是我對智能機器人的理解覺得離不開智能制造。庫卡一直從事的是一些工業(yè)機器人，但是我相信智能制造肯定有一個商業(yè)模式改變的驅(qū)動，生產(chǎn)形態(tài)的驅(qū)動或者是生活方式的驅(qū)動，不同的趨勢會造成我們有這樣的需求。

在智能化方面，我覺得如果從庫卡本身的解決方案來說，我們還是會注重在兩個方面。第一個方面怎么樣讓我們的機器人變得更加智能？第二個怎么樣讓客戶的工廠生產(chǎn)變得更智能？所以有很多的智能機器人，我們連接到一個智能工廠，進行智能化的生產(chǎn)。庫卡目前做的事情不僅只做一個自動化機器人，還包括所謂的智能工廠和整個生產(chǎn)形態(tài)的架構(gòu)。這是我們目前所側(cè)重的事情。

談到智能生產(chǎn)，我這里有一些小小的想法愿意和大家分享。首先一臺機器人只是變得更智能，連接到所謂的工作站，連接到生產(chǎn)線的設(shè)計。但是，今天大家都討論智能化，智能化機器人，智能化工廠，大家討論到工業(yè)化4.0，但是我們今天為什么會有工業(yè)化4.0？工業(yè)化4.0最主要是工業(yè)化3.0解決不了的生產(chǎn)問題，所以我們會有工業(yè)化4.0出來。這個里面包括之前所說的人口老化、技術(shù)儲備的問題，也包括生產(chǎn)多樣化，也包含生產(chǎn)過剩。這些都是讓我們的生產(chǎn)變得更智能化，所以大家現(xiàn)在在討論工業(yè)化4.0。

我對于智能化的概念是什么呢？舉個例子，好比庫卡、ABB、發(fā)那科也好都有自己生產(chǎn)的平臺，庫卡也有自己生產(chǎn)的平臺，我們叫庫卡connect，這個對于下端來說我們做數(shù)據(jù)采集。這個采集的數(shù)據(jù)目前我們可以做一些事情，做預(yù)防式的保養(yǎng)，對于機器人及時監(jiān)控，對于生產(chǎn)數(shù)據(jù)的采集。但是在未來要讓生產(chǎn)更智能化，可能還要靠一些閉環(huán)，今天讓機器人來打磨，但不是所有的參數(shù)和環(huán)境都是一樣的，所以在打磨的過程中可能會產(chǎn)生一些不良品，但是經(jīng)過后端的檢驗發(fā)覺到這個不良品，透過參數(shù)的傳遞能夠看到這個機器人打磨的角度和密度，形成一個閉環(huán)，這樣就可以形成一個部分的智能生產(chǎn)，再往上才是到云端，所以這邊簡單報告一下其實庫卡做的事情還是比倒啤酒多一點，謝謝。

主持人：謝謝文總，我們接下來請瑞松科技股份有限公司副總劉爾彬先生來給我們分享他的經(jīng)驗和想法。

劉爾彬：謝謝宋曉剛會長，謝謝IFR和機器人產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟提供的機會，正如剛才幾位老總所說這個題目是大題目，這個題目可能一兩天都講不完，但是我講一點個人的理解和思考。

首先我們是做機器人的，無論是工業(yè)機器人也好，我們中國正好是一個甲子，60多年了，人工智能是30年，我們中文講三十而立。我個人來講作為甲子應(yīng)該是成熟老練，作為30應(yīng)該而  立，但是很遺憾既沒有而立也沒老練，所以我們目前所處的情景是這樣的情景。但是需求已經(jīng)顯現(xiàn)，而且潛力是巨大的，作為機器人包括我們說機器人+AI+IT，我理解IT是新一代的信息技術(shù)，不是傳統(tǒng)的IT，它實際上是根據(jù)這些需求，顯性的需求和潛在的需求不得不提出來的和面對的。

說前景實際上看潛在的，但現(xiàn)在又是這樣，我們說到工業(yè)4.0，就中國市場而言，可能從工業(yè)2.0到4.0期間，可能在無限細分可能都存在這樣的市場場景，這是我們不得不面對的。話說回來，我們做什么？瑞松科技是做機器人解決方案的，這是我們從業(yè)務(wù)實踐中每天都體會到的。說要提供智能制造解決方案，但事實上對于不同的行業(yè)、不同的客戶他的需求是非常差異化的，他所具備的條件和基礎(chǔ)也是非常差異化。

無論怎樣，機器人+AI+IT的應(yīng)用前景在工業(yè)和生活、商業(yè)領(lǐng)域包括特種領(lǐng)域都無疑具有潛在的需求，如果把它理解歸納一下，我覺得凡是和人相關(guān)、人機相關(guān)、機與機相關(guān)、環(huán)境相關(guān)、機與物相關(guān)，都需要某種所謂智能的屬性、性質(zhì)，否則它不能持續(xù)存在，這是為什么傳統(tǒng)機器人只能做非常簡單、有限的工作，因為它不具備這些功能。就像機器人的產(chǎn)生，將來如果到發(fā)達程度可能作為一種物種的話，那可能和人類有個類別。在現(xiàn)代人類以前是屬于智人時代，那個時候是非常簡單的，未經(jīng)過教育和進化的，但是自然的進化是客觀存在的，人類在進化，機器人如果有逆人化的話，它也在進程過程中，這也是我們賦予Robot中文名的奇妙之處，就是機器人怎樣去具有人的一定的屬性功能，和人可以共存。所以我說它的前景是存在的，這個前景就是智能機器人及其應(yīng)用的前景在各個方面，從工業(yè)、生產(chǎn)生活到商業(yè)到特種的需求都是存在這樣的前景。時間關(guān)系，我簡單說到這些，謝謝。

主持人：非常感謝劉總，瑞松在智能制造現(xiàn)在也有實實在在的進展。我想第一個話題據(jù)臺上的嘉賓分享的一些經(jīng)驗，這個題目實際上很大，“智能機器人的潛在市場”但是我們?yōu)槭裁闯鲞@個題目？我的想法是從創(chuàng)新也好，新產(chǎn)品也好，因為我們是推進產(chǎn)業(yè)發(fā)展的，最終你還是要落地的。當然現(xiàn)在從中國的制造業(yè)本身來講，很多的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)目前還處在自動化的階段，在慢慢向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化（前進），但是作為今后智能機器人或者機器人和AI、新一代的信息技術(shù)融合發(fā)展，這肯定是今后不僅僅是機器人本身，而是智能制造發(fā)展的一個必然趨勢。我想，我們在往這個方向邁進的時候，企業(yè)也好，或者用戶角度也好，我們目前在哪些領(lǐng)域?qū)@種產(chǎn)品更有需求？或者是今后我們從企業(yè)，從新技術(shù)、新產(chǎn)品開發(fā)的時候，更多是從市場的需求來找到你的發(fā)力點，我當初和麗莎商量這個題目的時候，我們是想達到這個目的。但是我想剛才大家分享這方面的經(jīng)驗，應(yīng)該也是在往這個方向努力。文總講到庫卡主要還是工業(yè)機器人領(lǐng)域，賣啤酒、冰淇淋不是他們的主業(yè)，但是從我的角度來講，這個可能是今后人機交互人或者是智能機器人可能的應(yīng)用領(lǐng)域，但是這并不影響庫卡主要是做工業(yè)機器人為主的主業(yè)。聽眾還有誰愿意分享分享？

嘉賓：今天的主題就是機器人和人工智能，我可以說是有很多的機器人公司正在運用AI，但仍然還是有煩擾的，就是說所有的AI能夠帶來的利好到底是能夠哪些能夠帶來經(jīng)濟上的利益，還是在什么樣的領(lǐng)域利用？所以我想今天的機器感知或者機器視覺以及自動的定位等等，這是AI主要應(yīng)用的領(lǐng)域，是不是未來還有機器的控制？那么下一階段在機器人應(yīng)用的領(lǐng)域除了那些機器視覺或者是機器感覺，或者是機器的任務(wù)，以及那些自動定位等等，這是我們現(xiàn)在主要應(yīng)用的領(lǐng)域。在接下來的2-3個應(yīng)用市場是什么？我們是不是可以邁出另外一步，也就是更多利用機器學習、深度學習、機器人融合去進行下一階段潛在市場的挖掘呢？謝謝。