工信部推進機器人進工廠 提升AI決策力

　　日前，在國務院新聞辦公室舉行的新聞發布會上，工業和信息化部規劃司司長姚珺表示，工業和信息化部將推動工業機器人、人形機器人進工廠。在“機器人+”應用場景方面，工業和信息化部將深入實施“機器人+”應用行動，拓展機器人的應用深度和廣度。推動工業機器人、人形機器人進工廠，優先在焊接、裝配、噴涂、搬運等細分場景實現落地應用。聚焦采礦、民爆、應急等領域復雜惡劣的生產環境推廣機器人產品，提升危險、惡劣環境下智能作業的水平。

　　數字技術發展加快機器人進廠步伐

　　機器人能夠快速走進工廠，背后是我國數字技術持續突破形成的強大支撐。

　　當前，“5G+”“人工智能+”“工業互聯網+”等技術融合發展，“智能制造車間”“智慧工廠”等新型生產載體加速建成，為工業機器人提供了廣闊的應用舞臺和技術保障，機器人進廠“打工”已成現實。例如在國華(青島)智能裝備有限公司，多種自主產權高端機器人零部件已廣泛應用于機器人制造產業;在海爾重慶冰箱互聯工廠里，人形機器人“新達”不僅能給冰箱門軸刷潤滑油，還能做更復雜的物料搬運和智能巡檢……與此同時，人力成本的持續上升讓企業“機器換人”的意愿不斷增強，加速了機器人替代進程。

　　工業機器人存在能力短板

　　盡管機器人應用前景廣闊，但當前工業機器人在賦能制造業過程中仍面臨諸多瓶頸。

　　技術層面，AI動態決策不足是最突出的問題，在車間設備突發故障、物料擺放位置偏移等動態場景中，機器人往往難以快速做出合理反應，需要人工介入調整。

　　成本與收益的平衡則成為企業推廣機器人的現實顧慮。長期以來，高投入、長周期和不確定的投資回報率讓很多中小企業對機器人應用望而卻步。

　　產業鏈成熟度也影響機器人應用的穩定性。高工機器人產業研究所(GGII)的數據顯示，雖然頭部機器人機型平均無故障時間已達到1620小時，但部分中小品牌產品的可靠性仍有待提升。

　　另外，勞動力技能也是一個需要解決的問題。因為工業機器人旨在提高設備的整體性能，這就意味著它們必須與人類相互依存。除非員工掌握必要的技能，否則設備的效率將大打折扣，從而降低成本效益。

　　軟硬協同，助力工業機器人普及

　　破解工業機器人應用瓶頸，軟硬件協同發展是核心路徑。在軟件層面，強化平臺系統設計、提升AI算法能力成為解決機器人“智力”問題的關鍵。例如艾利特協作機器人通過搭載基于AI的軌跡優化算法，在筆記本組裝線實現8種機型混產，換線損耗降低至0.7%，換型時間從傳統設備的4小時壓縮至8分鐘。

　　硬件領域的突破則為機器人提供了更強的“體魄”。AI芯片作為機器人的“算力大腦”，直接決定其決策速度和作業穩定性。例如富唯智能采用“無控制柜”設計，將控制器內嵌機械臂基座，不僅使單機功耗降至≤100W(僅為進口設備的五分之一)，更實現了12小時連續作業，完美匹配工廠“兩班倒”節奏。

　　政策支持與產業協同則為軟硬技術融合提供了保障。工信部提出要打造專業工業用網，通過“工業互聯網+機器人”的模式，實現生產數據與機器人作業的實時聯動。

　　可見，工業機器人進工廠的道路正越走越寬。