2015年11月23日，2015世界机器人大会在北京举行。
国家会议中心会场内，一幅展开的画轴前聚集起了围观的人群，正在长卷上勾勒腾龙图案的画者却全无紧张“神色”，不紧不慢地移动着它金属铸就的“手臂”——这是一台高精度工业机器人。与一般人印象中的机器人不同，这台机器人的造型看起来完全不像人，也无法与观众互动交流，它是“广州数控”展示的新一代“赤金龙”系列机器人。结合离线编程技术，它可以绘制出长达4米的龙纹图案。
人们现在使用的机器人（Robot）一词，是由1920年捷克作家卡雷尔·查培克创造的“Robota”一词衍生而来的。机器人的形象大多来自于影视中塑造的那些有着类似人的造型、能够用语言交流的装置。而在现实中，对于应用在工业生产上的大部分工业机器人而言，“机械臂”可能是对它们更准确的描述。
据中国机器人产业联盟统计，2014年中国市场共销售工业机器人5.7万台，较上年增长55%，约占全球市场总销量的四分之一。中国已连续两年成为全球第一大工业机器人市场。据估计，未来5至10年，中国都将是全球最大的机器人需求与消费市场。
攻而不克
当今国际机器人行业巨头有“四大家族”之谓——瑞士abb、日本发那科、日本安川电机、德国库卡，它们占据着中国市场的主要份额。2014年，中国市场销售的工业机器人中，国产机器人的市场占有率不到30%。在中国机器人厂商中，拥有百台以上制造能力的仅有沈阳新松、广州数控、安徽埃夫特等几家。而且，在中高端的伺服电机、控制器、减速器等关键零部件上，大部分中国企业还要依赖进口。
精密减速器是控制机器人关节运动的核心部件，日本的纳博特斯克和哈默雷科两家企业就占据了这一领域75%的全球市场。中科院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃介绍说：“精密减速器主要分为谐波减速器和RV减速器两种。在这一领域我们国家也一直在攻关，但进展不多。目前美国已经出现了第三种（减速器）技术，而国内甚至知道这种技术存在的都很少。”由于缺乏核心技术，国产机器人企业在零部件采购中议价空间狭窄，导致成本居高不下。
而很多国外厂商本身就是核心部件的提供商，如发那科是世界上最大的专业数控系统生产厂商，安川是全球最大电机制造商之一，这使得他们在成本上具有天然优势。此外，国外厂商还可以通过与主要核心零部件厂商的长期合作关系形成默契，因采购量大而拿到更优惠的价格。
中国社会科学院工业经济研究所工业发展研究室主任吕铁表示，购买零部件占国产机器人整体生产成本70%以上；其中，精密减速器占总生产成本的45%，而在日本这一数字仅为25%。
国内并非没有可以制造精密减速器的厂家，浙江恒丰泰和南通振康已实现RV减速器的小批量生产。但国内机器人应用企业虽然在测试国产RV减速器，却都抱着观望心态，真正购买的企业十分有限。精密减速器对轴承、齿轮的精度要求非常高，而齿轮的加工精度与数控机床等设备的精度密切相关，我国在这一领域尚处于技术追赶阶段。一位业内人士说，“说到底，机器人的发展还要依赖一个国家制造业的整体水平。”
早在20世纪80年代中期国家863计划启动之初，机器人就被列入重点攻关领域；“七五”以来，机器人产业亦始终榜上有名，“十二五”规划中更将其列为国家战略性新兴产业。那么，国产机器人核心零部件技术为何攻而不克？
对此，中国机器人产业联盟专家委员会副主任郝玉成向《中国新闻周刊》介绍说，当时的科研体制，各项资源都集中在政府所属的科研院所。“很多技术一研发出来就直接进了档案室，其中大多数的技术因为没有办法实现产业化就再也没有拿出来过。”郝玉成大学毕业后就进入北京机械工业自动化研究所，我国第一台液压伺服机器人、第一条全自动机器人喷涂生产线都诞生于此。但这些科研成果投入生产线之后，却常常发生故障，因为影响生产流程，只能又卸下来。科研机构与市场相脱节，科研成果于是成了一张“锁在抽屉的废纸”。而这样的问题如今依然存在。
征地、建园、砸钱
2015年5月，国务院发布了《中国制造2025》发展规划，其中机器人成为产业转型升级、下一波智能制造的核心关键。在此之前，国家主席习近平也在两院院士大会上引用“机器人是制造业皇冠顶端的明珠”的说法，提出要加紧进行机器人产业布局，抢占技术和市场制高点。
近期，《机器人产业“十三五”发展规划》（草案）基本制定完成，其中提出：到2020年，中国工业机器人年销量将达15万台，保有量达80万台，将较“十二五”末期新增40万台；到2025年，工业机器人年销量将达26万台，保有量达180万台。
作为对一系列利好政策出台的回应，广东、浙江等地近期开始推行“机器人换人”，通过对购买机器人的企业给予不同程度补贴的方式，促进传统制造业的装备智能化。上海也已开始试水手机行业的“无人化工厂”，上海晨兴希姆电子科技有限公司负责人姚文辉表示，按计划，二楼车间年内实现无人线，至少60%岗位将被替换。
对此，沈阳新松机器人自动化股份有限公司总裁曲道奎认为，“经过半个多世纪的发展，目前全球机器人拥有量不到200万台。而中国一年的汽车产量为2000万台。机器人作为一种产业或者产品，规模非常小，机器人的替代率几乎可以忽略不计。”
他的结论来自国际机器人联合会（IFR）的数据。2013年，韩国每万名产业工人对应的机器人数量为437台，日本为323台，德国为282台，全球平均数为62台。在中国，工业机器人的分布密度除了在汽车产业能够达到281台／万人，其他行业仅为14台／万人。后一组数字正是中国工业机器人市场被认为具有巨大增长潜力的原因之一。
众多技术限制使机器人只能局限在制造业中领域很窄的一部分里。曲道奎说：“全球平均99.38%的工作还是人来做，机器人替代率只有0.6%多一点。大量工作机器人不能替代，原因在哪儿？关键是机器人技术无法支撑。”目前的机器人只能做程序化、规定性的工作。在真正需要灵巧性的或者需要变通的环境中，机器人无能为力。
实际上，中国目前拥有的500多家机器人公司中，还有一部分是研发交互软件、人工智能等“泛机器人”概念的公司，真正生产工业机器人的厂商并不多。但伴随着政策利好信号，中国机器人产业出现了值得警惕的泡沫现象。“几乎每周都有四五家新的机器人公司出现，就连有些县也在搞机器人产业园。”新松机器人部门总经理刘长勇说。
截至2014年年底，全国已建或拟建的机器人相关产业园已经超过35个，产业园规划面积超过3万亩；到2020年，全国机器人产业规划投资额将超过5000亿元。
2015年4月底，江西省政府官网发布消息称，九江市星子县总投资10亿元的机器人产业园项目开工建设。此外，重庆市璧山县、河北省固安县以及香河县，都在积极筹建机器人产业园。某些仅入驻两三家本土企业的机器人产业园区宣称，产值规模在几十亿元、上百亿元不等。而据知情者透露，已建成的机器人产业园中，京津冀地区“做得最好”的天津产业园，工业机器人的产值也不过在两三千万元左右。国际机器人及智能装备产业联盟执行主席罗军认为，当前国内的机器人产业园建设“已经处于失控状态”，缺乏科学合理的顶层设计和行业规划。
实际上并不是有机器人企业的地方都适合建设园区，同时针对机器人公司的招商也非常困难，很多机器人产业园入驻率较低。四川成都机器人产业园后来更名为“创新转化园”，就是因为单一定位为机器人产业园范围太小，只好把招商对象变成更大范围的智能制造范畴。
用传统的征地建园加招商引资的模式发展机器人产业，可能与《中国制造2025》的核心理念背道而驰。王飞跃表示：“如果机器人行业拿钱砸就能砸出成果，那中国早就没机会了，毕竟发达国家还是比咱们钱多。”
而在郝玉成看来，《中国制造2025》在机器人工业领域的核心目标，并不仅仅是增加一个行业的产值那么简单。“智能制造不是说你生产线上用个机器人就智能了，而是要用信息化、智能化的手段去改变你的制造过程，从以规模取胜的制造业转型为以价值取胜的制造业。”
造“机器”易，造“人”难
“在机器人行业，硬件相当于人的身体，软件相当于大脑。照现在国内机器人行业的发展趋势，我们将来的机器人很可能是四肢发达头脑简单。”王飞跃介绍说，随着互联网技术的发展，传统机器人已无法满足社会发展的需求，社会环境的迅猛变化使机器人产业进入智能阶段。包括谷歌、脸书（Facebook）、IBM在内的世界知名科技公司纷纷斥巨资，进驻人工智能领域，抢占智能机器人技术高地。
机器人向智能机器人的演变，需要经过计算智能、感知智能向认知智能的转变，集运动、感觉及思考功能于一体。目前，中国机器人技术的研发大多集中在第一阶段，而国际上智能机器人发展处于感知智能阶段。业内专家认为，后两个阶段，尤其是认知智能应该是未来机器人技术研发的关键。
“过去我们制造机器人，主要是从机械的角度，从硬件着手，搭建”他“的骨骼。”清华大学教授孙富春说，“而今天的机器人需要的是肌肉，是大脑。”
“就像电脑这个行业，中国在硬件方面一直投入很多，现在联想把IBM都收购了，笔记本电脑它是老大。但是现在利润的大头都在软件上。”王飞跃认为，在注重发展工业机器人和服务机器人的同时，不能忘记还有一个更高的山头，那就是软件机器人、知识机器人。这里所谓的知识机器人，就是能利用庞大的数据库和复杂的算法，帮人们完成精确的分析、预测，或完成一些知识性工作的人工智能。目前，已经出现了能写新闻的写作机器人和能帮客户炒股票的机器人投资顾问（Robo-adviser）。而结合线上的软件机器人和线下的物理机器人，就是能完成更复杂任务的“平行机器人”。
不过，比起让机器人“思考”，让它们学会“感觉”是更困难的。本届机器人大会上吸引最多眼球的莫过于号称“世界最性感机器人”的美女情感机器人Genminoid F。这款机器人的皮肤由硅胶制成，采用真人比例大小制作。“她”不仅拥有极为逼真的外貌形态，同时还能够像真人一样发声、对话和唱歌。“她”的核心技术即认知技术，正是中国当前所欠缺的。
对于机器人来说，运算10位数的乘除法很简单，要识别物体的形状、颜色却困难得多。而如果要让机器人理解人类的表情、听懂一句话的情绪就更难了。因为对只能进行逻辑运算的机器人来说，识别这些信息所需要的编码极其复杂，而人类实际上也是在漫长的进化过程中才习得这些技能的。
如今，深度学习算法及并行计算水平的提高，带来人工智能在视觉识别、语音识别以及自然语言识别上的进步。2015年实现了机器视觉识别率超过人眼。学术界对机器人的研究由控制机器骨骼运动，进入到神经系统层面。但是机器人在自我认知、情感交互等方面仍需要较长时间才能实现。
传统机器人要想迈向智能机器人还有很多“功课”要做，包括更高精度的人脸识别、语音识别、动作感知等。好消息是，在“天网”或“矩阵”那样的超级人工智能在暗地里打算毁灭我们之前，人类应该还有足够的时间，为自己制造一个真正意义上的机器人。也许，治得了病、卖得了萌的“大白”，能够在不久的将来真正出现。