加大R&D对机器人产业的投资，突破机器人本体、减速器、控制器、传感器等核心技术的发展瓶颈，推动中国机器人产业的标准化和模块化发展，使中国在汽车、机械、电子、化工等领域的工业机器人缩小甚至赶上发达国家的标准；在医疗保健、家政服务、教育和娱乐等服务机器人领域保持世界领先水平。

人机一体化:新一代机器人的动力点

机器人行业一直是自动化和智能制造的典型代表。随着科技的发展，未来的新一代机器人不仅价格更便宜，可以应用到更多的中小企业和领域，而且还可以实现人机一体化，变得更加灵活和智能化。

在中国的“工业制造2025”战略发展计划中，机器人产业是未来十年发展的重点领域之一。进一步加大R&D对机器人产业的投资，突破机器人本体、减速器、控制器、传感器等核心技术的发展瓶颈，推动中国机器人产业的标准化和模块化发展，使中国在汽车、机械、电子、化工等工业机器人领域降低甚至赶超发达国家水平；在医疗保健、家政服务、教育和娱乐等服务机器人领域保持世界领先水平。

工业机器人作为自动化制造技术的重要产品，经过几十年的发展已经成熟，不仅广泛应用于各个制造领域，而且催生了服务机器人的发展和应用。一些研究认为，在智能浪潮的推动下，机器人将成为人们生产和生活中不可缺少的关键因素之一。其中，能够大大提高生产能力的工业机器人和为人们提供智能医疗服务的医疗机器人将有非常广阔的发展前景，并将在未来社会中发挥重要作用。

随着劳动力成本的增加，工业机器人将在制造业中发挥越来越重要的作用。例如，在20世纪70年代和90年代，日本积极开发和应用工业机器人，以应对劳动力短缺对经济快速发展的制约，成为世界上最大的机器人国家，这也使该国成为全球制造大国。

图:日本和欧洲占全球工业机器人产能的90%

随着亚洲经济的快速崛起和全球生产模式的智能化、自动化升级和转型，工业机器人的需求将继续激增，空.市场发展巨大相关数据显示，目前全球工业机器人仅占就业岗位的5.63%，工业机器人应用市场仍需进一步发展。

工业机器人在汽车零部件、工程机械、轨道交通、低压电器、电力等领域的开发和应用已经比较成熟，未来的技术升级和发展方向主要集中在两个方面:

首先，进一步优化机器人的速度、精度和适应性，提高机器人的定位和操作能力。随着技术的突破和升级，在上个世纪的最后十年，工业机器人的定位精度和平均故障间隔时间分别提高了61%和137%，而价格下降了约50%。一些研究估计，到2030年，在信息和智能技术的推动下，工业机器人的定位精度将大大提高。因此，在未来，机器人可能成为生产过程中的即插即用组件，可随时应用于所需的环节。

二是不断提高机器人的智能和信息水平，增强机器人的拟人化和互动交流能力，最终实现人机一体化，扩大应用范围。例如，日本在仿人机器人研发方面的突破，使机器人具有更强的互动交流能力，可以自由地与用户交流。

总的来说，在第四次工业革命的推动下，人机一体化将成为新一代机器人的起点，也是R&D和世界机器人领域创新的主要方向。例如，在工业机器人领域，通过人机一体化，机器人可以像人一样学习工作技能，满足好人的工作需求，“人与机器人的关系也将从主仆关系转变为合作关系。”

就中国而言，随着工业制造中劳动力成本的不断增加，工业机器人的市场需求激增。据统计，2013年中国机器人销量增长41%，达到3.6万台，成为全球最大的机器人市场。国际机器人联合会还预测，到2017年，中国的工业机器人数量将达到40万。因此，机器人产业在中国将有非常广阔的市场发展前景。

大数据+云计算:嵌入整个生产过程

自2008年世界金融危机以来，各发达国家纷纷提出新的战略规划，如美国的“再工业化理念”、日本的“工业智能”和德国的“工业4.0”。虽然这些发展战略的名称和方向不同，但都非常重视新一代信息技术的应用。例如，日益成熟的大数据和云计算技术被嵌入到制造业的生产服务流程中，以实现更精确的产品生产和更优化的产品服务。

在当前的制造市场中，谁能更及时、更准确地反馈和解决问题，谁就在竞争中拥有优势和主动权。然而，与这种“看得见的”竞争相比，越来越多的企业开始使用互联网平台和大数据技术，试图预测从R&D到销售的每一个环节中可能出现的问题和风险，并有效地规避它们，从而增强自身的生产和竞争力。

正如国家自然科学基金(nsf)智能维护系统产学研合作中心主任李杰所指出的，制造业领域大数据的最大价值在于帮助企业发现可能存在的潜在问题和风险，从而有针对性地调整和优化产品R&D和制造的整体流程。

大数据是指包含大量数据的信息资产。这些庞大而多样的信息资料需要借助新的软件和数据模型进行处理，这可以大大增强企业的决策能力、洞察力和流程优化能力。

就制造业而言，大数据主要来自六个方面，称为“6c”:连接(传感器和网络)、云(随时随地的数据和需求)、网络(虚拟网络:模式和记忆)、内容(相关性和意义)、社区(共享和定制)和

图:大数据的六个来源

过去，P&G公司需要通过摄像头一个接一个地筛选和检查尿布，以确保产品质量。如果发现问题，必须暂时停止生产，并在重新开始生产前找出不合格产品。这种筛选模式不仅费时费力，而且仅限于事后发现和补救问题，增加了生产成本，制约了效率的提高。

今天，P&G公司将大数据技术嵌入到尿布生产中。也就是说，通过对生产过程的全天候监控，可以更准确地预测生产过程中的不良环节，从而在问题出现之前进行优化和调整，保证生产过程的连续性。据统计，仅这一改进就使P&G的年生产成本降低了4.5亿美元。

与大数据密切相关的另一项信息技术是云计算。它是一种全新的信息处理技术和模式，具有海量数据、高增长率和多样化的特点。

云计算是传统计算机和信息网络技术融合的产物，它可以有效地整合零散的数据信息并发现它们的相关性，从而为企业或企业决策提供更加准确和科学的数据信息。正如一些学者指出的那样，云计算扩大了大数据的生产和价值，将不相关的信息转化为相互关联的新鲜数据，并在纵向上提高了信息化和工业化的融合程度。

思科大中华区高级副总裁康殷认为，通过云计算，可以将共享的大数据信息根据需要提供给需要的人，从而使大数据应用更加智能化和智能化。他指出，云计算“不再以cpu为中心，而是以网络为中心，就像一层附加在网络上的功能。”无论网络延伸到哪里，您的计算能力都会延伸到任何地方。”

在制造业中嵌入大数据和云计算，一方面可以实时监控产品制造过程，从而提前发现问题，规避风险；另一方面，它可以大大提高企业处理客户反馈的非结构化数据信息的能力，优化企业的市场洞察力和决策准确性，从而为市场提供更好的产品和服务。

从微观层面来看，“大数据+云计算”的结合可以促进企业的信息化升级和转型，优化产品的R&D和生产流程，增强企业对市场信息的洞察力和敏感度，从而实现从生产型制造向服务型制造的转变，围绕个性化和定制化的市场需求进行精准生产。

从宏观角度看，大数据和云计算的应用有利于整个制造业的优化升级，提高生产的灵活性、准确性和安全性，从而帮助制造业真正按照市场需求安排生产活动，实现向智能制造和云制造的信息化转型。