图：未来工业机器人将与物联网、云计算技术协同创新，向云端智能方向发展。

　　工业机器人作为现代制造业的关键要素，正处于技术快速革新与市场格局重塑的重要时期。其技术的每一次突破，都深刻影响着制造业的生产模式、效率与品质。从早期简单的机械臂用于重复性工业操作，到如今融合多种前沿科技实现高度智能化、柔性化生产，工业机器人已成为推动制造业转型升级的核心力量。

　　工业机器人经历几个阶段技术演进，当下的核心技术，可分为几方面：人工智能技术赋能；传感器技术提升感知精度；物联网实现设备互联与远程控制；新型材料与机械设计优化性能。

　　上中下游与技术突破

　　一，产业链结构。工业机器人产业链涵盖了上游核心零部件制造、中游本体制造和下游系统集成及应用三个主要环节。

　　产业链上游主要包括控制器、减速器、伺服系统和感测器等核心零部件的生产制造。这些零部件构成了工业机器人的核心技术，是整个产业链中技术难度最高的一环，也是中国机器人产业未来发展的关键突破点。其中，减速器用于精确控制机器人的运动关节，对精度和可靠性要求极高；伺服系统负责驱动机器人的关节运动，提供动力支持；控制器则是机器人的“大脑”，负责控制运动轨迹、动作顺序等；感测器用于感知机器人周围的环境资讯和自身的运动状态，为机器人的决策和控制提供数据支持。近年来这些领域取得了显著进展，核心零部件国产化率逐步提高。

　　产业链中游涉及工业机器人的整机制造，技术核心在于：（1）整机的设计与加工技术，旨在提高机械防护性、精度和刚度；（2）开发适用于机器人主体的动力学和运动学控制演算法，确保机器人达到预期的性能标准；（3）根据不同行业和应用场景的需求，定制化开发编程环境和工艺包，以实现特定的功能。长期以来，这一领域由国际上的四大机器人巨头（日本发那科、日本安川电机、德国库卡、瑞士ABB）主导，但随着国内机器人企业的不断崛起，国产机器人已经在整机制造领域建立了具有竞争力的企业集群，并实现了显著的技术突破。

　　产业链下游主要为系统集成及市场应用，是中国工业机器人产业链最早取得进展的部分，为推动工业机器人的本土化应用发挥了重要作用。从汽车制造业开始，逐步将机器人系统集成技术推广到了家电、电子设备、金属加工等多个行业，培养出了一群在市场上具备竞争力的本土机器人系统集成服务商，例如埃斯顿、新松机器人和汇川技术等。系统集成商根据客户的生产工艺和需求，将工业机器人本体、控制器、感测器、软体等进行系统集成，为客户提供完整的智能制造解决方案。这一环节不仅需要具备机器人技术和自动化控制技术，还需要对客户的生产工艺和流程有深入了解，能提供定制化的服务。

　　二，核心零部件技术突破。第一，减速器技术突破。减速器是工业机器人的关键核心零部件之一，其性能直接影响机器人的运动精度和负载能力，中国在这一领域面临着技术瓶颈和进口依赖的问题。近年中国企业在减速器技术研发方面取得显著突破，产品性能和品质得到了大幅提升，打破了国外企业在谐波减速器市场的垄断局面。

　　第二，伺服系统国产化提升。伺服系统作为工业机器人的动力驱动装置，对机器人的运动性能和控制精度起着至关重要的作用。伺服系统主要由伺服驱动器、伺服电机和编码器等组成，其核心技术包括电机控制演算法、功率驱动技术和位置检测技术等。过去中国伺服系统市场主要被国外品牌占据，近年国内伺服系统企业加大了研发投入，在伺服系统技术方面取得了长足进步。汇川技术、埃斯顿、禾川科技等企业通过自主研发，成功推出了一系列高性能的伺服系统产品，在动态回应、控制精度、稳定性等方面达到了国际同类产品水准。其中，汇川技术作为国内伺服系统行业的领军企业，其伺服产品广泛应用于工业机器人、数控机床、纺织机械等多个领域，市场份额逐年提升。埃斯顿则通过并购英国TRIO公司，获得了先进的运动控制技术，进一步提升了其伺服系统产品的竞争力。国产伺服系统的国产化率不断提高，还在一定程度上实现了出口，参与国际市场竞争。

　　第三，控制器技术创新。控制器是工业机器人的“大脑”，负责对机器人的运动轨迹、动作顺序、速度和力度等进行精确控制。早期中国工业机器人控制器主要依赖进口，近年随着技术创新发展，国内企业在控制器技术研发方面取得了显著进展，通过采用先进的控制演算法和软体架构，不断提升控制器的性能和功能，对进口产品的替代效应日益明显。

　　三，前沿技术融合与发展。第一，人工智能赋能。人工智能的快速发展，为工业机器人带来新的机遇，使其智能化水准得到了显著提升。通过将人工智能技术如机器学习、深度学习、电脑视觉、自然语言处理等与工业机器人相结合，工业机器人能够实现更加智能化的操作和决策。

　　在电脑视觉方面，工业机器人通过搭载视觉感测器，利用深度学习演算法对图像进行识别和分析，能够实现对工件的精准定位、识别和抓取，提高生产过程中的自动化程度和精度。例如，在电子制造行业，工业机器人利用视觉技术可以准确识别微小的电子元器件，并进行高精度的组装和检测。在机器学习和深度学习方面，工业机器人可以通过对大量生产数据的学习，不断优化自身的控制策略和运动轨迹，提高工作效率和品质。例如，一些工业机器人可以通过学习历史生产数据，预测设备故障的发生，提前进行维护，减少停机时间。此外，自然语言处理技术的应用使得工业机器人能够与操作人员进行自然语言交互，接收语音指令，实现更加便捷的操作和控制。人工智能技术的赋能，使工业机器人从传统的程式化执行设备向具有自主感知、学习和决策能力的智能设备转变，为制造业的智能化升级提供更加强大支持。

　　第二，5G与物联网融合。5G通信技术的高速率、低时延和大连接特性，为工业机器人与物联网的融合发展提供了有力保障。通过5G网路，工业机器人可实现与其他设备、系统之间的高速数据传输和即时通信，构建起万物互联的智能工厂环境。在物联网环境下，工业机器人可以即时采集自身的运行状态数据、生产过程数据以及周围环境数据等，将这些数据上传至云端或边缘伺服器，通过数据分析和处理，实现对工业机器人的远程监控、故障诊断和性能优化。例如，企业管理人员可以通过手机或电脑，随时随地查看工业机器人的运行状态，及时发现设备故障并进行远程维修，大大提高了设备的利用率和生产效率。

　　同时，5G与物联网的融合还促进了工业机器人的协同作业。多台工业机器人可以通过网路实现资讯共用和协同控制，共同完成复杂的生产任务。在汽车生产线中，不同工位的工业机器人可通过5G网路即时交互资讯，根据生产进度和产品需求，协调各自的动作，实现高效的流水作业。此外，5G与物联网技术的应用还推动了工业机器人租赁、共用等新型商业模式的发展。

　　未来技术发展趋势展望

　　一，人工智能与机器人深度融合。未来，人工智能将更深度地融入于工业机器人技术体系。强化学习演算法将使机器人能在复杂生产环境中通过不断试错学习，自主优化操作策略，实现更高效生产。自然语言处理技术将让机器人与操作人员实现流畅语言交互，操作人员可通过语音指令便捷控制机器人，机器人也能以语音形式回馈工作状态与故障资讯，大幅提升人机协作效率。

　　二，工业机器人将与物联网、云计算技术进一步协同创新。通过物联网，机器人可与更多智能设备、系统深度互联，构建超大规模智能制造网路，实现生产资源优化配置与协同作业。云计算为机器人提供强大计算能力支持，机器人可将复杂数据处理任务上传至云端，利用云计算资源快速完成数据分析、模型训练等工作，提升机器人智能决策速度与精度，推动工业机器人向云端智能方向发展。

　　三，微纳机器人与新型机器人形态探索。随着材料科学、微纳制造技术发展，微纳机器人研发成为前沿热点。微纳机器人尺寸微小，可在微观尺度环境下作业，如在生物医疗领域用于细胞操作、药物递送，在微机电系统制造中进行微小零部件装配。同时新型机器人形态不断涌现，如软体机器人，采用柔性材料制造，能适应复杂、不规则环境，在医疗康复、灾难救援等特殊场景具广阔应用前景。

　　（作者为外资投资基金董事总经理）