在2017年意大利的一場歌劇演出中，著名男高音歌唱家安德烈?波切利并不是全場關(guān)注的焦點，因為演出中出現(xiàn)了另一位明星：擔任演出指揮的工業(yè)機器人公司ABB制造的雙臂機器人YuMi。除了擔任指揮，這款在人機協(xié)作方面有突破性表現(xiàn)的機器人還曾展示過DJ表演、泡咖啡等等復(fù)雜的動作。設(shè)計這款機器人的初始目的，是為了滿足消費電子行業(yè)對柔性生產(chǎn)和靈活制造的需求。

ABB如何看待工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)對制造業(yè)的推動和影響？像ABB這樣長期植根于制造行業(yè)的公司如何定位自身與高科技公司在未來的競合關(guān)系？機器人產(chǎn)業(yè)的下一個風口在哪里？未來的制造業(yè)又會是什么樣的？帶著這些問題，我與ABB 機器人專家，機器人業(yè)務(wù)全球產(chǎn)品管理負責人張暉博士進行了深入交流。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)對于制造業(yè)的價值

如果從兩個維度去分析工業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)對于制造業(yè)的價值：一個維度是制造業(yè)的生命周期，從開始做計劃、設(shè)計到建造、運營和優(yōu)化、再到后面的日常維護和升級改造。另一個維度是對制造業(yè)的不同能力階梯。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)能把所有的設(shè)備、傳感器、機器人都連接起來，對于設(shè)備本身的情況有更多的了解，更重要的是有了這些信息之后如何對生產(chǎn)過程進行持續(xù)的改善。

從制造業(yè)生命周期的角度，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)能夠?qū)S關(guān)注的三個主要方面：產(chǎn)能效率、正常運行時間（uptime）、產(chǎn)品合格率都帶來變革，為整個制造業(yè)生命周期的各個環(huán)節(jié)提供新的思路。

比如，電子工廠在組裝手機、電腦等產(chǎn)品時，一般工廠的做法是工人靠精密制具來保證組裝的精度。每個組裝的環(huán)節(jié)都需要有通過檢測，測試結(jié)果決定上一道工序能否通過。

一般的工廠不能追溯到前面的流程，而工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)能夠調(diào)整組裝過程中需要的參數(shù)。以手機為例，假設(shè)里面各種組件的組裝精度為30微米，依據(jù)最后的檢測結(jié)果，組件的公差一直在一側(cè)有往50微米的偏差。

使用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，這種生產(chǎn)數(shù)據(jù)能夠通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的形式反饋到設(shè)計層，通過分析、確定及調(diào)整前面工藝中某一個組裝環(huán)節(jié)的參數(shù)，即可消除掉系統(tǒng)性誤差。這說明通過工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)得到生產(chǎn)工藝里的實際數(shù)據(jù)能夠?qū)崿F(xiàn)最終生產(chǎn)質(zhì)量改善，無論是從能力階梯的角度還是從生命周期的角度都體現(xiàn)出工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的價值。

人工智能在制造業(yè)的應(yīng)用

人工智能在制造業(yè)有著廣泛的應(yīng)用。工廠根據(jù)數(shù)千臺機器人的歷史數(shù)據(jù)綜合判斷機器人出問題的可能性，對整個設(shè)備的運行情況做預(yù)防性診斷。

系統(tǒng)運用機器學(xué)習(xí)算法，基于大量歷史數(shù)據(jù)做判斷，能夠?qū)υO(shè)備運營狀況進行預(yù)防性維護。ABB從07年開始將機器人連接到服務(wù)器上，共享潛在問題、設(shè)備運營狀況等數(shù)據(jù)。經(jīng)過十幾年數(shù)據(jù)積累，掌握了全世界各種不同工廠的大量運營數(shù)據(jù)，未來將進一步采用機器學(xué)習(xí)的方式，通過數(shù)據(jù)分析推出基于云平臺的預(yù)防性診斷和維護服務(wù)。

除了預(yù)防性維護，人工智能還能為解決整個生產(chǎn)工藝過程中出現(xiàn)的瓶頸性問題帶來一些思路，例如，汽車工廠的車身焊接工藝生產(chǎn)線。

最重要的一點，在未來人與機器人交互的領(lǐng)域，人工智能將大有作為。目前基于生產(chǎn)設(shè)備的人機交互還處于比較傳統(tǒng)的階段，需要人把指令輸入進去來實現(xiàn)交互過程，人工智能技術(shù)可以使未來人與智能機器人之間的交互變得更自然。

未來機器人的發(fā)展趨勢和應(yīng)用場景

隨著外部要素變化，無論是全球還是中國，近10年工業(yè)機器人的發(fā)展速度有些讓人吃驚。在全球范圍內(nèi)，工業(yè)機器人每年保持15%至20%的增長率。而在中國，根據(jù)ABB的數(shù)據(jù)，2017年中國工業(yè)機器人市場增長率超過50%。

從產(chǎn)品和技術(shù)來看，自上世紀70年代以來，工業(yè)機器人的結(jié)構(gòu)和應(yīng)用技術(shù)變化并不大，大多數(shù)工業(yè)機器人用于完成重復(fù)性、簡單枯燥的，甚至危險的工作。目前工業(yè)機器人主要應(yīng)用在有產(chǎn)能、產(chǎn)量需求的規(guī)模化生產(chǎn)中，比如汽車、電子、食品飲料等行業(yè)。

由于汽車工業(yè)規(guī)模效應(yīng)明顯，汽車行業(yè)一直是工業(yè)機器人應(yīng)用最廣泛的行業(yè)。從去年開始，由于中國市場需求的增加，電子行業(yè)變成了工業(yè)機器人的最大的用戶。同時，機器人也應(yīng)用于食品飲料、金屬制品和塑料制品等傳統(tǒng)行業(yè)。

應(yīng)用方面，未來物流和零售行業(yè)由于對人力的需求高，產(chǎn)業(yè)規(guī)模發(fā)展快，將成為機器人新的應(yīng)用領(lǐng)域。無論是倉庫還是物流行業(yè)本身所需要的分揀工作；無論是上貨、補貨還是零售貨架管理，都是適合機器人的應(yīng)用場景。因此物流和零售行業(yè)將是下一個發(fā)展的新興行業(yè)，也是機器人從工業(yè)向服務(wù)行業(yè)滲透的開始。

由于老齡化和不斷提升的人工成本，在歐洲，對于機器人的需求從大型工廠逐步向中小型工廠甚至小作坊企業(yè)滲透。對于中小企業(yè)來說，生產(chǎn)特點是小批次多品種，生產(chǎn)過程要不停的切換，使用傳統(tǒng)的工業(yè)機器人將耗費過多的切換時間。因此，中小企業(yè)需要小型靈活的產(chǎn)品，機器人的易用性是關(guān)鍵。

如果和計算機產(chǎn)業(yè)發(fā)展類比，目前工業(yè)機器人還處于“巨型機”階段，機器人的“個人電腦”時代還沒有到來。回顧計算機從發(fā)明到普及的歷史，價格降低、體積減小、應(yīng)用易于操作并且用戶友好的圖形界面，是最終使計算機從實驗室走入千家萬戶的三個重要因素。

類似的，成本、人機協(xié)作安全性、易用性是機器人從工業(yè)滲透到其他領(lǐng)域的限制因素。在機器人從工業(yè)向消費領(lǐng)域滲透的過程中，人機交互是制約機器人發(fā)展的因素之一。

無論是從工業(yè)還是其他場景，機器如何與人更好的交互？在工作和生產(chǎn)過程中更好的協(xié)助人去完成工作？人工智能為解決這些問題帶來可能性。在人機交互的可靠性方面，技術(shù)上目前還有待突破。

在工業(yè)機器人方面，現(xiàn)在工廠里的機器人能夠分毫不差的執(zhí)行指令而不犯錯，是因為工程化的設(shè)計、安裝、調(diào)試，需要通過指令在生產(chǎn)線上操作。而未來的理想狀況是，機器人能夠像學(xué)徒工一樣，通過更自然的方式與人交互，能夠在人的指導(dǎo)下從學(xué)徒工變成熟練工。

理想中的未來工廠

未來理想中的工廠是將機器人、人工智能與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合的智能工廠。

生產(chǎn)線配有傳感器,采集生產(chǎn)流程各階段中產(chǎn)品與設(shè)備的相關(guān)數(shù)據(jù)；機器人自主協(xié)同工作，完成各項復(fù)雜任務(wù)；生產(chǎn)加工站自主工作或協(xié)同工作，根據(jù)制造流程調(diào)整前段工序的情況；攝像頭采集的視覺數(shù)據(jù)，檢測到規(guī)格不符的情況觸發(fā)自動校正流程。

工廠通過制造網(wǎng)絡(luò)的測試數(shù)據(jù)控制產(chǎn)品質(zhì)量，基于軟件管理傳感器和客戶數(shù)據(jù)，系統(tǒng)具備自主學(xué)習(xí)能力、做出決策的能力。智能制造能夠徹底改變生產(chǎn)流程，通過設(shè)備的傳感器收集預(yù)測性維護信息、改進庫存和產(chǎn)能信息，實現(xiàn)交付和物流的優(yōu)化，保持產(chǎn)品質(zhì)量、提升產(chǎn)能，增加工廠的靈活性，適應(yīng)小批量多品種的生產(chǎn)要求。

ABB海德堡工廠已經(jīng)通過應(yīng)用智能制造技術(shù)，使用7臺機器人協(xié)作，產(chǎn)量提升了兩倍，并且能夠制造8000種產(chǎn)品，實現(xiàn)了更靈活的生產(chǎn)過程。

對中國制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的建議

張暉認為，數(shù)字化不能解決所有問題。數(shù)字化不是最終目的，而是在更高層面上服務(wù)于不同目的的運營工具。

針對不同行業(yè)，每家公司明確自己的本質(zhì)需求：要解決的核心問題是什么？先自動化、再數(shù)字化，還是兩步一起走？企業(yè)最核心的是產(chǎn)能問題，還是要解決多品種、小批量的問題？對于不同的問題，解決的思路、方式也都不一樣。

整體而言，中國制造業(yè)需要轉(zhuǎn)型，需要向產(chǎn)業(yè)鏈上游拓展，去提供價值更高的服務(wù)。對企業(yè)來說，目前并沒有固定模式，企業(yè)需要按自身特點摸索選擇適合的路徑。

基于多年為中國制造業(yè)服務(wù)的經(jīng)驗，張暉認為，在部分行業(yè)中，中國工廠與世界其他地區(qū)的工廠差異甚微，有些方面甚至領(lǐng)先。

例如，目前中國是最大的汽車生產(chǎn)與銷售國，在汽車行業(yè)中國工廠的數(shù)字化程度、建設(shè)方式、經(jīng)營方式與國外差異不大。北亞地區(qū)是電子行業(yè)的重要生產(chǎn)版圖，中國、日本、韓國、***等地區(qū)的生產(chǎn)方式是全球領(lǐng)先的。

在電子行業(yè)，中國生產(chǎn)某些類電子產(chǎn)品的組織形式和產(chǎn)業(yè)規(guī)模都是國外所沒有的。這意味著中國制造業(yè)在技術(shù)升級方面蘊含著巨大的機會，也可能會由于自身的特點衍生出獨具創(chuàng)新性的模式并且復(fù)制到其他地區(qū)。

對于服務(wù)中國制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級，機器人制造企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)各自將承擔什么樣的定位？

張暉認為，兩者之間更大的可能性是合作。無論是美國互聯(lián)網(wǎng)巨頭還是中國本土互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)并不具備工業(yè)制造方面的實踐經(jīng)驗；而機器人制造企業(yè)不擅長做網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)平臺。

作為設(shè)備提供商，工業(yè)機器人的價值在于對所服務(wù)的產(chǎn)業(yè)具有專業(yè)知識，涉及到具體的制造工藝領(lǐng)域，工業(yè)機器人公司有幾十年甚至更久的歷史積累，這與互聯(lián)網(wǎng)公司是相互補充的關(guān)系。

ABB與互聯(lián)網(wǎng)公司有不同程度的合作，目前ABB Ability的云服務(wù)是基于微軟Azure平臺的。未來工業(yè)機器人企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)從不同的角度為制造業(yè)提供解決方案，相輔相成。