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8月25日消息，2017世界機器人大會在亦莊正式開幕，大會于8月23日至27日舉行。本屆世界機器人大會以“創新創業創造，迎接智能社會”為主題，大會，分為論壇、展覽、比賽三部分。展覽部分展出面積約5萬平方米。全球機器人行業的領先企業攜“明星”展品悉數亮相，展示了機器人行業產業鏈上下游各環節的最新技術應用，勾勒出一幅充滿未來感的機器人世界圖景。

ABB 機器人業務全球產品管理負責人 張暉

8月24日大會主論壇上，ABB 機器人業務全球產品管理負責人 張暉發表了“未來工廠與工業機器人”的主題演講，以下為實錄：

張暉：很榮幸有機會和大家分享這樣一個話題，就是未來工廠和工業機器人。和前面幾位嘉賓不太一樣，我的話題會著重于制造業，因為對任何一個國家來講制造業都是立國之本，在這種情況下工業機器人到底會有怎樣的發展形態？預測未來必須要有兩個法寶，一個是要有水晶球，一個是要有望遠鏡，我是兩個法寶都沒有，但是今天給大家帶來了一段視頻，能夠分享目前最先進的工廠的制造業已經到達了什么水平，已經是什么形態。

（播放短片）

張暉：這是一個典型的汽車車身工廠，每個主要的制造工藝的安排和設備是在什么環境下開展協調工作，包括針對靈活性采取的措施，這個工廠代表了目前汽車工業最先進的制造形態。

這里我們需要探討另外一個非常相關的以后領域，就是所謂的數字技術。大家知道數字技術最早是在計算機通信這個領域發展起來的，它的發展已經到了一個相當的程度，最典型的代表就是各位現在手頭上拿的智能手機。針對數字技術的應用，這條生命曲線是已經開始發展，但還不是很成熟的階段。這個階段引領各路英豪共同獻計獻策，帶領整個行業走向新的未來。

今天的自動化對一般的工廠來講要面對的都有哪些挑戰？只有當我們理解了這些挑戰之后才可以定義，這樣的未來工廠是已經將要到來還是仍然很遙遠。這里最根本的挑戰在于每個人希望自己的產品都是定制化的，都是和別人不一樣的，這種不一樣就導致了以前大規模的生產單一產品的生產形式正在發生根本性的變化，小批量多品種帶來的復雜性是我們很多工廠目前面臨和要解決的重要課題。一個工廠只要開工就希望無論是設備還是人員都是最高效的，一個管理很先進、代表行業水平的汽車工廠，整個效率目前無論是中國還是別的國家大概是85%左右，可以想像一天開工10小時的話只有8.5小時是真正在有產出的。一家汽車工廠如果停工1小時損失是100萬美元，如果每天損失100萬美元，長年累月的話競爭能力的下降是有多么可怕。

機器人在未來工廠應該扮演怎樣的重要角色？小批量多品種在各個環節需要的質量要求，無論是現在的工廠還是未來的工廠都需要著重解決這個問題，如果各位在制造業工作過的話，應該知道對任何一家工廠最主要的目標是產能，每個小時能夠出多少貨，再就是成品率，開工了不能造出來的都是廢品，成品率應該保證在99%還是99.99%，這對工廠的競爭力來講具有相當重要的作用。所有的設備需要生產的時候是不是可以用，就是所謂設備的上線率，這三個問題是任何一家工廠的廠長都需要考慮和頭痛的事情。

未來的工廠都需要哪些技術？這里帶來了一個所謂的在未來工廠里面需要的人機協作技術，為什么需要？根本原因還是剛才提到的整個生產的過程當中所需要的靈活性和柔性而導致的在生產過程當中需要人和機器不斷地交互，人機協作對不同的人意味著不同的含義，有些工廠覺得安全性是人機協作帶來的最主要的好處，另外更多的是易于安裝、易于編程，或者使用更加簡單化。如果你的問題在于領導性，人工智能要解決的最主要的問題是每個小時要生產多少件，有了這樣的產能需求，在這種情況下協作型的機器人將會發揮重要的作用。

大家知道現實生活當中互聯性都已經解決了互聯的問題，如果我們把視野稍微放窄一點，現在不同的設備已經變成互聯的了，工廠有6000萬臺制造設備等待著互聯。那么數字技術帶來的互聯性到底要解決什么問題？首先它不是要解決機器人本梯的問題，我們有全球不同國家不同工廠，可能某些設置得不對，或者一般的工廠設置當中這些信息都是沒有被探知的，也是沒有被采集的，沒有信息就不可以做任何事情。

未來的互聯工廠有什么愿景呢？剛才說要解決小批量多品種的問題，最極端的例子是任何一家工廠可以做到用戶下的單件產品進行定制化的生產。這樣的工廠存不存在呢？至少在某些國家少數極端的例子已經存在了，有些工廠宣稱無論客戶有什么要求，只要是規定的范圍我可以做到單件可定制化。比如我采集了生產工藝過程當中不同的生產信息、不同的生產設備信息、不同生產工藝過程當中的信息，然后可以自我編程。

工業機器人是不具有智能的，怎么才能讓工業機器人自我編程自我優化？這些應該都是未來工廠的一些場景，我們談到了這些的需求當中人機協作怎樣才能減輕這些問題帶來的困擾，回頭看一看數字化的問題。我們不應該說只解決生產過程當中某個階段的問題，整個數字化的技術對生產過程是全價值鏈的提升，無論是從工程、調試、運營還是最終的維護。設計階段怎么才能有數字的模型，和現實的模型是具有高度的逼真性，數字模型上就可以做相應所有的操作。這種操作包括編程、糾錯和所謂的調試，這樣的技術在汽車工廠已經發生了，它有一個專門的名詞叫做Virtual Commissioning，或者是虛擬調試技術。

剛才說到數字技術在整個價值鏈周期當中的不同表現方式，能力范疇當中也有類似的解決途徑。引入數字技術不是單純為了增加機器人本身的可靠性和可使用效率，因為機器人是為了某種生產制造工藝服務的，只有解決了生產制造工藝過程當中帶來的各種各樣的問題和瓶頸才會給工廠和客戶創造價值。能力的階梯也有不少階段，從最早收集信息到利用這些信息進行有限度的改進，一直到整個工廠層級全面的優化，這些都是數字技術對整個制造業能夠帶來的貢獻。

未來工廠已經不遠了，相比我們剛才討論人工智能的問題，未來工廠很多的形式都已經在發生，我們已經在變革當中了。這里再給大家一些宏觀的畫面，因為我在講制造業，其中一個問題是全球有多少人在從事制造業？我們知道全球有70億人口，去除掉老人和小孩，其中有8億人口從事和制造業相關的工作。這里最典型的包括汽車工業，現在全球每年生產9000萬輛汽車、20億部手機，所以這是一個很宏觀的數字。如果看中國的話，目前中國大概有1億左右的工人在從事和制造業相關的工作，無論是汽車行業還是電子行業都是作為世界最主要的制造基地，發揮著不可磨滅的作用。

無論是消費趨勢、制造商還是對機器人產品本身的要求，我只想講一點：如果從整個制造行業的角度來看，生產的模式不是單一的，所以我們有很大規模的工廠，要在中國找2-5萬人的工廠是不太困難的，但同時還有很小型的工廠，一直到兩三個人的小作坊。可能目前對自動化的需求還不是太迫切，但是隨著時間的推移，這樣的需求總有一天是要提到議事日程上來的。這樣的故事在所謂的發達國家已經在發生了，針對這兩種不同的生產模式，未來的工廠形式也是不太一樣的，采用的解決方案也是不太一樣的。超級工廠有專業的工程團隊，會做很多有效率的解決方案，同樣的事情如果取個名字的話，移動工廠或者小型工廠的環境下不太可能實現。未來不只是解決超大型或者大型工廠的生產模式，一定是大型小型和中間所有的各種形態都是共存的，技術要求也是不太一樣的。

這部視頻講的主要是電子行業的形態，現在分享的還是針對有規模的大型工廠，如果各位在這個行業工作過的話應該比較清楚，中國電子行業已經成為了最大的行業，超過了汽車工業。上個星期中國電子行業已經占據了機器人行業35%的份額，汽車行業已經縮減到了30%，當然了，總量還是在上升的，但是比重已經發生了變化。這在其它任何一個國家都是沒有發生的，也是為什么剛才科大訊飛的院長提到中國在某些領域已經開始領先了，針對電子產業的自動化課題方面中國絕對是領先的，因為70%的制造業都發生在這塊土地上。

（播放視頻）

張暉：可以看到，這已經不是某一家實驗室在發生的事情，而是整個生產案例。剛才我提到的都是針對所謂的大型工廠，也有專業的團隊能夠解決自動化帶來的各種各樣的柔性問題，針對中小工廠到底是怎樣的？這個課題可以留給剛才討論人工智能的團體，從簡單易用的角度來講，工業機器人目前沒有任何一家廠商、沒有任何一個國家解決了這樣的問題，就是怎么能夠讓機器人從一個什么都不會的學徒工，通過學習人的動作能夠變成一個熟練工。如果人工智能的學術界能夠幫助這個產業解決這樣的問題，整個產業都會感激你們。