在刚刚结束的2023世界机器人大会上发布了这样一组数据：2022年我国机器人产业营业收入超1700亿元，保持两位数增长；机器人领域专精特新“小巨人”企业达273家，10家机器人企业成长为制造业单项冠军；2022年中国工业机器人装机量占全球比重超过50%，稳居全球第一大市场，制造业机器人密度达到每万名工人392台……
毋庸置疑，我国机器人产业正迎来蒸蒸日上的时代。其中，作为制造业的重要组成部分，工业机器人在此间也发挥着关键作用。
一方面，工业机器人能在生产线上执行复杂的任务，提高生产效率和产品质量。例如，在汽车制造中，工业机器人能完成焊接、喷涂、组装等工序，减少了人工操作的误差和劳动强度。
另一方面，工业机器人还可以在危险环境下代替人类工作，保障员工的安全。例如，在化工行业中，机器人能在有毒有害的环境中进行作业，避免了人员暴露于危险之中。同时，随着科学技术的快速的提升，工业机器人还逐步从传统的“机械臂”转变为拥有自主感知、学习和决策能力的智能机器人，这一智能化的趋势为人机一体化智能系统带来了全新的机遇和挑战。
“传统的生产线往往有必要进行繁琐的调整和改造，以适应新产品的生产，而智能化的工业机器人能通过学习和优化，快速调整工作模式，以此来降低生产线调整的时间和成本。”国内某机械制造企业加工车间负责人对中国经济时报记者表示，工业机器人智能化的发展和应用，正成为人机一体化智能系统的重要推动力量。
当前，人工智能、大数据、新材料等新技术正与机器人技术深层次地融合，新产品、新形态、新应用等层出不穷。随着大数据技术的持续不断的发展，数据在工业机器人智能化中的作用越发重要，数据驱动慢慢的变成为工业机器人智能化的核心。具体而言，大数据技术使得机器人能收集和分析大量的生产数据，从而了解生产的全部过程的变化和趋势。而AI技术，特别是深度学习，赋予了机器人处理和理解这一些数据的能力，进而实现自主决策和智能行动。
不过，有业内人士对中国经济时报记者表示，从目前情况去看，工业机器人智能化发展正面临一些挑战。
首先，机器人的自主感知和决策能力仍然相对有限，很难适应复杂多变的生产环境。例如，在一直在变化的生产场景中，机器人可能难以准确感知和识别各种不同的工件和情况。
其次，工业机器人的智能化需要大量的数据支持，但数据的获取、处理和分析也面临一定的难题。一方面，工厂生产的数据往往分散在不同的系统中，如何将这一些数据整合起来以支持机器人的智能化决策是一大难题。另一方面，数据的质量和准确性是智能化的关键，不准确的数据可能会引起错误的决策，影响生产效率和质量。因此，如何确保数据的准确性和完整性也是一个重要的挑战。
此外，工业机器人的智能化还需要克服技术融合的问题。不同的智能技术需要在机器人中进行融合，以实现全面的智能化。这涉及到机械工程、电子工程、计算机科学等多个领域的交叉，要解决技术集成和协同工作的难题。
最后，工业机器人智能化的研发和应用需要大量的资产金额的投入，这对中小型企业可能构成一定的压力。
对此，专业的人建议，首先要加强研发，推动机器人感知和决策能力的提升。通过引入先进的传感技术和深度学习算法，使机器人能够更准确地感知环境并作出智能决策。其次要加强数据管理和分析能力。建立完善的数据采集、存储和分析系统，为机器人的学习和决策提供较为可靠的数据支持。同时，还要推动技术融合，促进不相同的领域技术的交流与合作，实现工业机器人智能化所需技术的有机整合。
此外，培养专业人才也是应对智能化挑战的关键。工业机器人的智能化涉及多个领域的知识，需要工程师具备跨学科的技术能力。因此，推动培养具备工业机器人智能化应用和研发能力的人才，是保障人机一体化智能系统可持续发展的重要措施。
总而言之，工业机器人智能化发展势不可挡，其在人机一体化智能系统中的应用前景广阔。随着人工智能、大数据和物联网等技术的慢慢的提升，工业机器人将具备更强的自主感知、学习和决策能力，更加适应复杂多变的生产环境。未来，工业机器人或会成为人机一体化智能系统中的核心驱动力量，推动制造业向更高效、智能、绿色的方向发展。
