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机床领域未来的发展方向

伴随着电子信息技术的发展，世界范围内的机床已经进入以数字制造为的机电一体化时代，数控机床是典型的代表。作为制造业的加工母机，数控机床又是国民经济的重要基础之一，其经济和社会效果十分显著。机床工业在我国起步较晚，还处于发展阶段。

机械工业是现代工业的基石。中国的数控机床相对落后。长期来，我国数控机床产业发展不平衡，机床及关键设备主要依赖进口，中低端设备状况略好。

工艺技术和质量是数控机床竞争力的。企业拥有技术优势，竞争力和利润水平较高。智能、化是机床行业未来的发展方向。因此，制造业需要不断升级和突破技术，从产品向智能转变。随着我国各个行业的快速发展，对于机床和设备的市场需求不断加大，机床的市场发展空间巨大。

语义理解技术与实体经济融合领域

　　语义理解本质上就是文本理解技术，它是声音识别的输出，同时也是语言表达、逻辑推理、深度学习、行为技术的分析输入，文本就是数据，数据就是符号。数据本身没有任何意义，只有被赋予含义的数据才能被使用，这时候数据就转化为信息，而数据的含义就是语义。语义理解技术分为词汇级、句子级、篇章级3个方向，该行业需要大量的机器学习素材，因此大型公司往往采用开源的形式发布相关技术模块，例如谷歌发布了解析器SyntaxNet，科大讯飞发布了讯飞开放平台。

在手机终端上，手机终端在数字经济时代是移动互联网的载体，在人工智能时代是人类活动的助理机器人；移动互联网流量在整个互联网中占比在2018-2019年将超过60%。Gartner预测，2018年后AI智能终端的出货量占比将会逐年提升，2020年手机出货量将达25.5亿部，其中AI移动智能终端将达到13.3亿部，占比52.1%，当前智能手机的发展方向将是人工智能手机。

:持续推进机器人典型应用场景开发

随着AI、VR和5G等新技术发展成熟，越来越多厂商开始在设计研发中探索机器人产业与新技术的融合，为机器人落地应用提供了更多可能性。

此次发布的《规划》明确提出，将实施“机器人+”应用行动，持续推进机器人典型应用场景开发。、国家卫健委日前也联合发文，向领域征集手术、消毒清洁、远程问诊等机器人典型应用场景。

“拓宽机器人应用场景不但能促进技术到成果的多维度转化，更可以避免大量资源在特定领域形成过度竞争。”从事机器视觉方案研发工作的闫先生告诉记者，从普通的扫地机器人，到充满未来感的汽车机器人，都离不开能够“认路”的机器视觉系统。在AI、5G和4K/8K高清视频等新技术助力下，机器人可以“看”得更清晰、“想”得更明白、“走”得。加之不同功能的整合，扫地机器人甚至可以实现“跨界”，成为汽车、勘探、安防等机器人应用场景下技术积累的一环。

在技术与政策双重推动下，中国机器人产业正在工业生产、生活服务和特种作业等领域加速拓展应用场景。截至目前，中国工业机器人应用领域已经覆盖汽车、电子等52个行业大类、143个行业中类，服务机器人、特种机器人在仓储物流、教育娱乐等领域实现了规模应用。

装备工业一司副司长汪宏表示，“十四五”期间，中国机器人产业将面向产业转型和消费升级需求，深耕行业应用、拓展新兴应用、做强特色应用。“我们将推进人工智能、5G、大数据等新技术融合应用，提高机器人智能化和网络化水平。”汪宏说。

机器人开发平台与软件技术

■机器人开发平台与软件技术：操作系统、开发平台、技术、测试技术与设备、应用软件、服务机器人、机器人及视觉系统、相关机器、装置及零部件。

■机器人功能部件及零部件：伺服系统、控制器、示教器、电机、减速机、精密轴承及传动系统、传感器、机器视觉系统、嵌入式系统、机器人手爪、工具与夹具。

■机器人应用产品与解决方案：面向焊接、喷涂、搬运、装配、检测、包装等应用领域的工业机器人产品及解决方案；针对汽车、电子、食品、、物流、陶瓷、玻璃、注塑、五金、砖瓦、铸造、化工、纺织、皮革、航空航天的行业解决方案。

■智能产线物流:人机结合装配工作站、智能输送集成解决方案、自动化仓储集成解决方案、自动化包装系统解决方案、自动搬运系统、物流监控、自动识别系统。