工博會自動化展時間的行業須知「多圖」

機器人行業洗牌將至

在2016年-2017年期間，資本和政策都在大力推動工業機器人產業的發展，工業機器人發展十分迅猛

不過，進入2018年后，工業機器人的市場發生了變化，失去之前的強勢，到了2019年，整個工業機器人行業逐漸低迷。

中國機器人產業聯盟（CRIA）公布的數據顯示，2018年中國工業機器人全年累計銷售13.5萬臺，較2017年減少了6000臺，同比下降3.75%，在繼國產品牌占有率五年首降之后，國產工業機器人的市場銷量也迎來下降。

工業機器人銷量下滑，直接受到影響的就是機器人廠家。對于國產品牌而言，這個“冬天”則顯得格外寒冷。

目前，國產工業機器人發展正面臨銷售下降、增長減緩、盈利困難的尷尬局面。

要想實現真正的“人機共舞”,讓工業機器人變得智能化

要想實現真正的“人機共舞”，讓工業機器人變得智能化是一條必由之路。傳統的工業機器人只能在固定的環境里從事重復性的工作，它們既無法適應動態復雜的環境，也無法與人類共同合作完成工作，這就使得制造業行業的發展很難得到新的突破。如今，隨著人工智能技術在供應鏈場景的不斷應用，工業機器人正在變得越來越智能化，它們不再呈現出“頭腦簡單、四肢發達”的狀態，而是在人工智能技術的助力下擁有了“大腦”，從而變得更加“智慧”。機器人網絡協同操作系統河圖（HETU） 就正是這樣的“大腦”。

機器人的控制方式(PTP)

機器人的控制方式

點位控制方式（PTP）

這種控制方式只對工業機器人末端執行器在作業空間中某些規定的離散點上的位姿進行控制。在控制時，只要求工業機器人能夠快速、準確地在相鄰各點之間運動，對達到目標點的運動軌跡則不作任何規定。定位精度和運動所需的時間是這種控制方式的兩個主要技術指標。這種控制方式具有實現容易、定位精度要求不高的特點，因此，常被應用在上下料、搬運、點焊和在電路板上安插元件等只要求目標點處保持末端執行器位姿準確的作業中。這種方式比較簡單，但是要達到 2～3um 的定位精度是相當困難的。

視覺技術與實體經濟融合領域

　　人工智能領域的視覺技術主要是圖像識別、計算機視覺、機器視覺。雖然機器視覺在工業領域被廣泛提及，但是其應用的技術包括了計算機視覺、圖像處理等技術，應用場景也稍有不同。圖像識別主要應用在圖像終端，如人臉識別攝像頭；計算機視覺主要是應用于動態圖像的分析和靜態圖像分析。可以說，計算機視覺是人工智能視覺技術的基礎元素。

　　視覺技術是人工智能當前技術相對其他技術領域較成熟、技術發展快、市場需求量大的領域，比如人臉識別，在光線好的情況下，正面人臉識別機器的準確率能達到99.99%，人臉識別在、物業安保、銀行、證券、金融、教育、電子商務、機場、地鐵等場景應用廣泛。前瞻研究院《中國人臉識別行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》顯示，未來十年，我國人臉識別行業市場規模有望達到千億元。