【机器人】推行智能制造的3个关键点

我们的衣食住行用都离不开机器人，所以机器人产业和人工智能产业说白了，一定要跟传统产业结合，一定要通过我们的技术来推动传统产业转型、升级。

推广机器人也有几个要素，有经济性，技术性和文化体系。

1，机器换人是否更经济？

经济性是什么意思？就是大家用人，如果论装备的话，他还算笔账，我以前这个工位几个人，我换一台机器人，机器人的成本是多少，人的成本多少？按照经济市场的发展，2年回收成本，老板一般都是可以接受的，因为中国的人工成本还会逐年会上涨。但如果是4年回收成本，他们一般会放一放。我们也劝用户，4年回收成本你要算笔账。如果2年到4年之间的，那选择什么？选择一些对产品质量有更大的提升，或者认为我早期要通过机器人的运用，掌握一些核心的技术，对我的生产后面的组织、工艺，各方面做前端性的验证，那也可以。

当年到德国去的时候，我发现什么，德国的汽车制造成本比中国还便宜，因为他不需要人。我才知道，人家只是生产要素不限了，它的成本就很低，所以中国早年为什么对汽车行业有很大的保护，这也是没有办法才采取的措施。

机器人行业早期的发展都是跟汽车行业息息相关的，近几年来，3C行业、手机制造业的发展，提升了机器人行业。比如手机制造中，很多工序，包括外壳加工、电路板的装配都涉及了很多机器人的使用，再比如卫浴行业。其实卫浴行业确实很艰苦，工人只能干两年。当年我在出差时碰到箭牌的老板，他跟我讲了个故事。

他说大年初一要给没干够两年的工人拜年，因为工人不愿意给他干活了，他只能给工人加工资。前两年的时候，已经给到一万二了，但工人还是不愿意去。

大年初二又要去给那些干够两年的工人拜年，请他不要再干了，甚至给工人钱让他改行。因为这个行业只能干两年，两年之后容易得尘肺病。所以他当时碰到我就跟我讲，你能不能给我搞机器人来做。

这话说着简单，其实我做了三年才能解决他的一个问题，我们通过对这个行业的了解之后，还并购了一家国外公司，一起解决这个难题。

国外的自动化产业，他们的用户就在中国，他们的自动化程度很高，但是规模普遍不大，如果大量的跑到中国来的话，很难活下去，于是也就愿意跟我们合作。

我们收购国外公司都是签合作，然后一起做一些项目，做完之后大家互相了解，有了一定的认识之后，就成了一家人。但我们不是为了并购而并购，大家知道并购公司确实不容易，如果并购不好是消耗过量，导致更大的损失。并购公司前，要考虑你是否有能力去驾驭它，要有充分的市场去引导它，然后在文化方面要有一定的认同度。

我们之所以在通过并购解决难题，是因为现在越来越多的行业需要机器人的加入。

钢结构行业，特别南方做工厂全是钢结构，这个行业全是工人在焊接、喷漆，所以目前需要大量的焊接机器人和喷漆机器人。

酒类现在也开始用机器人。在此之前，酒的发酵环境里，一般都是一个人穿个大裤头，光着膀子，拿着锹往里面放粮食，环境温度也很高，但是用了机器人后，卫生高效，解放了这些工人的辛苦劳动。

纺织业和服装加工业也在运营机器人，比如此前鞋子涂胶需要工人去做，胶的味道对人的刺激很大，机器人也完美替代了这部分工作。

每年埃夫特都会冠名我们的机器人大赛，去促进机器人的研发和提升，推广机器人的使用。

2，必须要突破技术难关，提升市场接受度

其实机器换人最难的还是技术性，这也是我们这些做产业的要不断去研发去努力的方向。因为以前是一个人来干活，他不管是做焊接还是搬东西，虽然人有时候不听话，但是他还是有思维的。但我们机器人的技术目前还没有到达那么高的智能化水平，还要人去编程，给它做好相应的一些支持，它才能按照人的要求去作业，这就对机器换人带来一定的难度，这就是技术性。

无论是我们的机器人，还是国外四大家的机器人，目前还有很多技术上的难题没有解决掉。比如现在的机器人要编程，要人去伺候它，这就带来了机器人的使用不方便。

我经常讲，我们的机器人就像手机行业的以前的大哥大，又笨重，又不好用。只有变得又经济又好用，像智能手机一样，机器人才能普及。我母亲不怎么认识字，给她一部智能手机她也能打电话、打游戏、看视频。

这就对机器人产业下一步的技术发展提出了方向，一定要实用。所以目前的机器人还是传统的机器人，还不是很好用。另外，机器人还没有完美地跟产品的工艺结合在一起。这就是我们下一步的努力方向。

这些年我们也在做了很多技术创新，包括我们做的自动示教，就是把一台机器人做一个样板，我们教会它工作了，然后它逐步给所有的机器人传递程序。就一个技术很高的老师傅，他拖动机器人，机器人就按照人的动作去做，就可以把技术复制给所有的机器人。而智能视觉机器人让机器人有了眼睛，能看到关键，然后按照规定的形状、动作进行作业。

下一步，我们要把大数据积累起来，存在云端。下一个机器人在碰到一个新的关键词的时候，它能够在大数据里找到以前做过的类似的工作，然后进行自主决策、自主作业，这就是带有人工智能的技术。

未来的技术会越来越成熟，当然这还需要个过程。

第三个要素可能是大家对机器人的认识有个过程，包括国家会出台一些标准、法律法规，这是个不断的发展的过程。

3，机器人结合人工智能，颠覆制造业

在座的很多是投资者和企业家，都明白机器人行业发展目前遇到的难点，包括人工成本的绿线会越来越高，但是智能装备成本在缓步下降。当人的成本超过机器人成本的话，机器人的销量会有一个井喷。就像汽车行业在2005年突然井喷是一样的道理。

如果我们包揽了缆线，通过扩展化，和一些技术突破，让机器人的成本快速下降的话，那机器人的销量暴涨会提前到来。

埃夫特公司下一步的重点就是要把整个产业链打通，我们几个核心零部件基本上全部确认工厂化。从减速机、伺服电机到驱动功能，我们通过收购、招募人才、引进技术等方式去优化和攻克难题。然后机械的本体要根据各个行业的需求，进行相应的定制。

工业机器人不是标准的，每一款机器人都是按照每个行业需求定制的产品，因为有的行业有防爆要求，所以对机器人大小、机型的要求是不一样的。

取得技术突破，与各个行业进行深度结合后，再结合智能制造的一些集成应用、能够投入生产的研发品，逐步打造我们的整个产业链。

再下一步就是人工智能技术的应用。

机器人一定要跟人工智能结合在一起，人工智能在早期就通过视觉和一些大数据的应用，打通算法，从而对机器人行业的发展起到很大的促进作用。

我们目前的机器人在驱动控制上面，相当于人的小脑，我们已经做了很快很稳。但是下一步就要把大数据、每个行业的经验积累起来，形成大脑。再下一步就是利用机器人的手臂和移动，真正实现机器人像人一样思考和决策，像机器一样高效和持续。

接下来，我们将重点发展下一代机器人技术，引领行业发展。解决核心零部件的技术问题，让成本降低，直至让经济实惠的机器人进入中国家庭。

因此，我们要开始重点发展硬件标准化，靠大数据、软件个性化对智能观察进行指导、决策，智能观察可以借助每个产品的个性化需求，进行生产。所以我认为，未来中国的制造业也会被颠覆，就像马云颠覆了零售业一样。

另外，我们在有些执行波段器方面都有布局，比如怎么制定柔性抓手。波士顿动力做的大狗，它有手有脚有视觉，再加上大数据，它就是目前最先进的机器人。我们未来的机器人，一定会继续学习，通过自主学习，再结合生产产品的应用，快速地决策，满足生产需要。

我认为机器人行业未来还要不断地去努力，我们跟用户一起逐步发展，去推动这个行业的发展。

来源：亿欧网

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机器人传感器的类别及应用原理

一般机器人系统由机械手、环境、任务和控制器四个互相作用的部分组成。我们称一般安装在机器人机械手上的传感器为内传感器（Inner Sensons），而称作为环境的一部分的传感器为外传感器（External Sensons）。下面将以此为主，结合机器人传感器其它分类方法进行阐述。

机器人产品目前分类为工业机器人和服务机器人两大类。国内也有分为工业机器人和特种机器人两大类的；或分为一般机器人和智能机器人两大类；或分为一般机器人和移动机器人两类；或分为一般机器人和拟人机器人两类等。目前工业机器人多用于搬运、分拣、上下料、包装、码垛、焊接、喷涂、打磨、抛光、切割、摆放、装配等方面。

随着智能化的程度提高，机器人传感器应用越来越多。智能机器人主要有交互机器人、传感机器人和自主机器人3种。从拟人功能出发，视觉、力觉、触觉最为重要，早已进入实用阶段，听觉也有较大进展，其它还有嗅觉、味觉、滑觉等，对应有多种传感器，所以机器人传感产业也形成了生产和科研力量。

机器人的控制系统相当于人类大脑，执行机构相当于人类四肢，传感器相当于人类的五官。因此，要让机器人像人一样接收和处理外界信息，机器人传感器技术是机器人智能化的重要体现。

传感器是机器人完成感觉的必要手段，通过传感器的感觉作用，将机器人自身的相关特性或相关物体的特性转化为机器人执行某项功能时所需要的信息。根据传感器在机器人上应用的目的和使用范围不同，可分为内部传感器和外部传感器。

内部传感器用于检测机器人自身状态（如手臂间角度、机器人运动工程中的位置、速度和加速度等）；外部传感器用于检测机器人所处的外部环境和对象状况等，如抓取对象的形状、空间位置、有没有障碍、物体是否滑落等。

机器人传感器主要类别：

　

内传感器

机器介机电一体化的产品，内传感器和电机、轴等机械部件或机械结构如手臂（Arm）、手腕（Wrist）等安装在一起，完成位置、速度、力度的测量，实现伺服控制。

　　位置（位移）传感器

直线移动传感器有电位计式传感器和可调变压器两种。角位移传感器有电位计式、可调变压器（旋转变压器）及光电编码器三种，其中光电编码器有增量式编码器和绝对式编码器。

增量式编码器一般用于零位不确定的位置伺服控制，绝对式编码器能够得到对应于编码器初始锁定位置的驱动轴瞬时角度值，当设备受到压力时，只要读出每个关节编码器的读数，就能够对伺服控制的给定值进行调整，以防止机器人启动时产生过剧烈的运动。

　速度和加速度传感器

速度传感器有测量平移和旋转运动速度两种，但大多数情况下，只限于测量旋转速度。利用位移的导数，特别是光电方法让光照射旋转圆盘，检测出旋转频率和脉冲数目，以求出旋转角度， 及利用圆盘制成有缝隙，通过二个光电二极管辨别出角速度，即转速，这就是光电脉冲式转速传感器。

此外还有测速发电机用于测速等。

应变仪即伸缩测量仪，也是一种应力传感器，用于加速度测量。加速度传感器用于测量工业机器人的动态控制信号。一般有由速度测量进行推演、已知质量物体加速度所产生动力，即应用应变仪测量此力进行推演，还有就是下面所说的方法：

与被测加速度有关的力可由一个已知质量产生。这种力可以为电磁力或电动力，最终简化为对电流的测量，这就是伺服返回传感器，实际又能有多种振动式加速度传感器。

　　力觉传感器

力觉传感器用于测量两物体之间作用力的三个分量和力矩的三个分量。机器人中理想的传感器是粘接在依从部件的半导体应力计。具体有金属电阻型力觉传感器、半导体型力觉传感器、其它磁性压力式和利用弦振动原理制作的力觉传感器。

还有转矩传感器（如用光电传感器测量转矩）、腕力传感器（如国际斯坦福研究所的由6个小型差动变压器组成， 能测量作用于腕部X、Y和Z三个方向的动力及各轴动转矩）等。

由于机器人发展历史较长，近年来普遍采用以交流永磁电动机为主的交流伺服系统，对应位置、速度等传感器大量应用的是：各种类型的光电编码器、磁编码器和旋转变压器。

　　外传感器

以往一般工业机器人是没有外部感觉能力的，而新一代机器人如多关节机器人，特别是移动机器人、智能机器人则要求具有校正能力和反应环境变化的能力，外传感器就是实现这些能力的。

　　触觉传感器

微型开关是接触传感器最常用型式，另有隔离式双态接触传感器（即双稳态开关半导体电路）、单模拟量传感器、矩阵传感器（压电元件的矩阵传感器、人工皮肤——变电导聚合物、光反射触觉传感器等）。

　　应力传感器

如多关节机器人进行动作时需要知道实际存在的接触、接触点的位置（定位）、接触的特性即估计受到的力（表征）这三个条件，所以用上节已指出的应变仪，结合具体应力检测的基本假设，如求出工作台面与物体间的作用力，具体有对环境装设传感器、对机器人腕部装设测试仪器用传动装置作为传感器等方法。

　　接近度传感器

由于机器人的运动速度提高及对物体装卸可能引起损坏等原因需要知道物体在机器人工作场地内存在位置的先验信息以及适当的轨迹规划，所以有必要应用测量接近度的遥感方法。接近传感器分为无源传感器和有源传感器，所以除自然信号源外，还可能需要人工信号的发送器和接收器。

超声波接近度传感器用于检测物体的存在和测量距离。它不能用于测量小于30~50cm的距离，而测距范围较大，它可用在移动机器人上，也可用于大型机器人的夹手上。还可做成超声导航系统。

红外线接近度传感器，其体积很小，只有几立方厘米大，因此可以安装在机器人夹手上。

　　声觉传感器

用于感受和解释在气体（非接触感受）、液体或固体（接触感受）中的声波。声波传感器复杂程度可以从简单的声波存在检测到复杂的声波频率分析， 直到对连续自然语言中单独语音和词汇的辨别。

　　接触式或非接触式温度传感器

近年在机器人中应用较广，除常用的热电阻（热敏电阻）、热电偶等外，热电电视摄像机测及感觉温度图像方面也取得进展。

　　滑觉传感器

用于检测物体的滑动。当要求机器人抓住特性未知的物体时，必须确定最适当的握力值，所以要求检测出握力不够时所产生的物体滑动信号。利用这一信号，在不损坏物体的情况下，牢牢抓住物体。

目前有利用光学系统的滑觉传感器和利用晶体接收器的滑觉传感器，后者的检测灵敏度与滑动方向无关。

　　距离传感器

用于智能移动机器人的距离传感器有：激光测距仪（兼可测角）、声纳传感器等，近几年得到发展。

　　视觉传感器

20世纪50年代后期出现，发展十分迅速，是机器人中最重要的传感器之一。机器视觉从20世纪60年代开始首先处理积木世界，后来发展到处理室外的现实世界。20世纪70年代以后，实用性的视觉系统出现了。视觉一般包括三个过程：图像获取、图像处理和图像理解。相对而言，图像理解技术还很落后。

传感器的主要指标

动态范围：是指传感器能检测的范围。比如电流传感器能够测量1mA－20A的电流，那么这个传感器的测量范围就是10log（20/0.001）=43dB. 如果传感器的输入超出了传感器的测量范围，那么传感器就不会显示正确的测量值了。比如超声波传感器对近距离的物体无法测量。

分辨率：分辨率是指传感器能测量的最小差异。比如电流传感器，它的分辨率可能是5mA，也就是说小于5mA的电流差异，它没法检测出。当然越高分辨率的传感器价格就越贵。

线性度：这是一个非常重要的指标来衡量传感器输入和输出的关系。

频率：是指传感器的采样速度。比如一个超声波传感器的采样速度为20HZ，也就是说每秒钟能扫描20次。

机器人传感器的要求和选择

机器人传感器的选择取决于机器人工作需要和应用特点，对机器人感觉系统的要求时选择传感器的基本依据。

　　精度高、重复性好；

　　稳定性和可靠性好

　　抗干扰能力强；

　    重量轻、体积小、安装方便。

所有机器人传感器均与信号的检测以后的信号变换、处理关系非常密切， 而且变换处理的软件工作量很大，又与人工智能等信息技术融合，所以本文只是抛砖引玉，有待深入探讨。

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算法不精，核心技术未掌握，国产工业机器人与国外差距有多大？

还记得3年前咱们分过三台机器人在托盘上绕易拉罐的视频吗，展示的是多轴联动控制技术，这么精准的高速运动控制不是一般的牛。“这可是ABB公司2009年的技术，我们现在也无法做到”，资深机器人从业者马龙感慨地说。

想要完成如此复杂的动作，核心控制器必须足够聪明。但由于没有掌握核心算法，国产工业机器人“大脑”还不够聪明，稳定性、故障率、易用性等关键指标远不如发那科、ABB、安川、库卡“四大家族”的工业机器人。

2017年中国的工业机器人购买量是每月9000多台（超过美国和欧盟的总购买量），比2016年多3000多台，预计到2019年将猛增140％，但高端机器人仍然依赖于进口。核心算法的差距，是国产工业机器人向高端制造迈进的拦路虎。

平安证券的报告显示，控制系统是一家工业机器人厂商设计理念的集中体现，成熟的机器人厂商一般自行开发控制器和伺服系统，进而保证机器人的稳定性和技术体系。因此全球控制系统的市场份额与工业机器人本体情况接近。

算法欠账多 国产“大脑”爱出错

衡量机器人优劣有两个重要标准：稳定性和精确性。核心控制器是影响稳定性的关键部件，是工业机器人的“大脑”。而软件相当于语言，把“大脑”的想法传递出去。

要讲好这门“语言”，需要底层核心算法。“四大家族”可以出售伺服系统、减速器、编码器等关键部件，但对核心算法一直秘而不宣，绝不外泄。

某国内机器人企业技术总监说：核心算法差距过大，导致国产机器人稳定性不佳，故障率居高不下。“参数自整定，抑震算法，转矩波动补偿……差距还很大。”

“工厂里一百多台‘四大家族’设备，一年也出不了几次故障；如果用国产机器人，故障率可能是人家几倍。”沈阳霹雳科技有限公司技术合伙人、资深机器人软件工程师周超说。

因此，部分客户宁愿买二手进口机器人，缴纳一笔不菲的“重新开机费”，也不愿意使用国产机器人。

“好的算法，几千行就能让机器人稳定运行不出故障；差的算法，几万行也达不到人家的水准，”周超介绍，这种差距打个比方：咱们是刚从驾校领到驾证的新手，而人家是一个具有多年经验的赛车手。

不掌握核心算法，生产精度需求不高的产品还勉强可以应用，但倘若应用到航天航空、军工、汽车制造等高端领域，就只能依赖进口工业机器人了。

软件卡脖子 定价权拱手让人

算法的差距不只体现在核心控制器上，更拖慢了伺服系统响应的速度。

机器人每完成一个动作，需要核心控制器、伺服驱动器和伺服电机协同作战。打个比方，就像一场“战争”，“将军”下令进攻；“传令兵”传递进攻信号；得令的“士兵”向指定位置冲锋。

现在“四大家族”的产品已经进化到“将军”通过4G信号直接指挥“士兵”；而国产机器人尚停留在传令兵时代，速度当然就慢了许多。

“如果不掌握核心算法，这一差距很难被缩小。”马龙说。据他介绍，对于单台伺服系统，国产机器人动态与静态精度都很高，但高端机器人一般同时有6台以上伺服系统，用传统的控制方法难以取得好的控制效果。

多台伺服系统需要“大脑”提前进行计算。通过底层算法，国外核心控制器可以通过伺服系统的电流环直接操作电机，实现高动态多轴非线性条件下的精密控制，因此“四大家族”的机器人响应速度更快、定位更准确。

由于算法、软件的差距，最终产品的售价也天差地别。以伺服系统为例，即使核心元器件几乎完全一样，成本其实相差无几，但国外的产品售价贵10倍。

“这是因为国产伺服系统基本都使用自带软件库，国外企业限制很多高级功能，不向我们开放，比如位置环的S曲线功能，你想要这个功能，就得掏钱买人家的产品，定价权就这样让出去了。”马龙说。

最后不得不提一下减速器，在全球减速器市场上，日系垄断了85%的份额。

纳博特斯克 RV-110E 减速机

精密减速器制造，投资大，技术难度高，有很高的壁垒。也正因此，全球工业机器人减速器的市场高度集中，其中日本纳博特斯克在RV减速器领域处垄断地位，日本哈默纳科则在谐波减速器领域处垄断地位，两家合计占全球市场的75%左右，另外一家日本厂商住友则占据了10%。由于其极高的技术壁垒，工业机器人本体制造环节对减速器环节议价能力很弱。

来源：直观学机械整理