對于中國而言,機器人紅利能否超越人口紅利進而后來居上?“國際機器人及智能裝備產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟”創(chuàng)始人兼執(zhí)行主席羅軍在《機器人2.0時代》中指出,機器人2.0時代就在眼前,人工智能高潮即將到來,得人工智能者得天下。作者認(rèn)為,機器人1.0時代只是部分半自動化機器,機器人2.0時代則是人工智能等若干先進技術(shù)融合的智能化平臺,以信息技術(shù)和人工智能技術(shù)為支撐的若干服務(wù)平臺和服務(wù)終端,將改寫機器人與智能化結(jié)合的眾多服務(wù)模式與商業(yè)模式。不過,“我們不僅在傳統(tǒng)機器人領(lǐng)域?qū)⒗^續(xù)拉大差距,而且可能會在機器人2.0時代整體掉隊。在機器人轉(zhuǎn)型升級這一戰(zhàn)役中,我們最終可能會以失敗告終。”

顯然,作者深知中外機器人產(chǎn)業(yè)存在著巨大差異以及超越的難度。學(xué)習(xí)和超越的前提是明確對標(biāo)、認(rèn)清自我。20世紀(jì)60年代,美國制造出了全球第一臺工業(yè)機器人,是公認(rèn)的工業(yè)機器人“鼻祖”。盡管美國最初并未成功引領(lǐng)機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展反被日本后來居上,機器人產(chǎn)業(yè)也在世界其他各國受到廣泛關(guān)注和高度關(guān)注,但是美國早在20年前就開始布局機器人產(chǎn)業(yè)2.0,已經(jīng)回到了美國重新引領(lǐng)機器人的時代,其中谷歌對機器人行業(yè)的貢獻不容小覷。盡管中國有強烈的學(xué)習(xí)愿望和學(xué)習(xí)能力,但是相較于后發(fā)優(yōu)勢,機器人產(chǎn)業(yè)低端化趨勢等后發(fā)劣勢也非常明顯。

一方面,目前中國設(shè)計機器人的企業(yè)超過八百多家,超過兩百家是機器人本體制造企業(yè),這些企業(yè)大多是組裝和代加工,產(chǎn)業(yè)集中度很低,總體規(guī)模很小。另一方面,本土機器人企業(yè)制造高端產(chǎn)品能力較弱,六軸以上的機器人外資品牌占有率高達85%,70%的機器人配套零部件依賴國外,甚至由于補貼的存在,很多不掌握核心技術(shù)的企業(yè)為了拿到補貼進入了這一領(lǐng)域,往往把一些零部件拼湊在一起容易造成低端過剩。知名媒體人吳伯凡也表達過相近的關(guān)切,“在工業(yè)機器人領(lǐng)域,上游是核心零部件,主要是減速機和控制系統(tǒng),這相當(dāng)于機器人的大腦,中游是機器人本體,就是機器人的身體,下游是系統(tǒng)集成商,而中國約95%的企業(yè)都集中在這個環(huán)節(jié)上,賺取的利潤不多。另外,中國的制造企業(yè)在產(chǎn)品的工藝、質(zhì)量流程、制造流程上一直處于弱勢,與歐洲、日本、美國的企業(yè)的差距相當(dāng)明顯。一個缺乏優(yōu)秀的制造業(yè)工人的國家很難制造出性能優(yōu)越的工業(yè)機器人和3D打印機。即使中國企業(yè)實現(xiàn)了數(shù)字化,生產(chǎn)出的產(chǎn)品也是既沒有價格優(yōu)勢更沒有價值優(yōu)勢。”

《機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃(2016-2020年)》明確提出,將制定工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)規(guī)范條件,促進各項資源向優(yōu)勢企業(yè)集中,鼓勵機器人產(chǎn)業(yè)向高端化發(fā)展,防止低水平重復(fù)建設(shè)。作者對中國機器人行業(yè)發(fā)展雖有擔(dān)憂也并非全無信心,為了把握機器人2.0機遇更是積極建言:一是深入推進“互聯(lián)網(wǎng)+”,提高傳統(tǒng)制造產(chǎn)業(yè)的自動化、信息化水平進而提升整體工業(yè)競爭力;二是要有頂層設(shè)計、分工協(xié)作,建議將廣州-東莞-深圳、上海-蘇州-無錫-南京-杭州、北京-天津三大沿海都市群規(guī)劃為以機器人、3D打印、大數(shù)據(jù)、云計算、智能材料、生命科學(xué)、新一代信息技術(shù)等高科技為核心的創(chuàng)新經(jīng)濟帶,盡快形成規(guī)模效應(yīng)。三是需要一大批高水平、國際化的復(fù)合型研發(fā)人才,將本土人才培養(yǎng)與國際人才引進、自主研發(fā)與國際協(xié)作、本土機器人發(fā)展與跨國資本并購結(jié)合起來。四是從應(yīng)用服務(wù)入手搭建更多開放式服務(wù)平臺,主動開發(fā)市場分散風(fēng)險。

機器人2.0時代,既是挑戰(zhàn),又是機遇。人口紅利已漸行漸遠,機器人紅利正在走來。