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机器人行业洗牌将至

在2016年-2017年期间，资本和政策都在大力推动工业机器人产业的发展，工业机器人发展十分迅猛

不过，进入2018年后，工业机器人的市场发生了变化，失去之前的强势，到了2019年，整个工业机器人行业逐渐低迷。

中国机器人产业联盟（CRIA）公布的数据显示，2018年中国工业机器人全年累计销售13.5万台，较2017年减少了6000台，同比下降3.75%，在继国产品牌占有率五年首降之后，国产工业机器人的市场销量也迎来下降。

工业机器人销量下滑，直接受到影响的就是机器人厂家。对于国产品牌而言，这个“冬天”则显得格外寒冷。

目前，国产工业机器人发展正面临销售下降、增长减缓、盈利困难的尴尬局面。

行为技术与实体经济融合领域

行为技术与实体经济融合领域 　　机器人行为技术是未来行动型通用、超级人工智能的前提，应用范围大致分为工业机器人、矿业机器人、建筑机器人、交通机器人、服务机器人、应急救灾机器人、机器人等，凡是人类四肢动作的劳动均可以通过机器人来实现。 　　工业机器人先在汽车行业普及，现在正在向家电制造行业、制造行业、物流行业普及。2018年中国工业机器人市场规模达到22.3亿美元，未来五年（2018-2022年）年均复合增长率约为22.73%，2022年中国工业机器人市场规模将达到50.6亿美元。当前工业机器人将加入机器视觉技术，使其成为通用机器人可以不用更改生产线机器臂轨迹参数而实现自主流水线生产。 　　我国物流行业已经能够实现从港口、仓库到快递派送的无人化（结合远程控制），如上海的洋山港、山东青岛港的全自动化港口；大型物流公司已基本普及AGV搬运机器人；某大型电商已在北京试点无人派送小车。

机器学习技术与实体经济融合领域

　　机器学习是人工智能技术体系的一个通用环节，机器学习使用归纳、综合方法，运用数据导入算法模仿人类智能。学习方式主要分为有数据学习和无数据学习：当前有数据学习显然广受欢迎，包括“监督学习”“无监督学习”“半监督学习”“深度学习”“迁移学习”等；无数据学习法主要为“强化学习”。有数据学习的典型应用为深度学习，深度学习包括DNN(深度神经网络)、CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)和LSTM(长短期记忆网络)等，它不依赖数字经济的发展，而是由人做数据标签，采用神经网络算法，学习效率不高、能源资源浪费，如AlphaGo下场棋要消耗3000美元电费。

　　强化学习只需要人类输入规则，机器就能通过自我奖励、自我诱导方式，跟自己下百万盘棋，不断自我完善，AlphaGo Zero三天内就打败了已经学习了几千盘棋的AlphaGo；数字技术发展越好、标准化数据量越大的领域往往人工智能发展越迅速，这就说明机器的学习能力不是人为训练的结果，而是数字经济发展到一定阶段顺其自然的结果。从使用场景上来说，有数据学习适用于规则活动领域的人工智能，是经验、控制使然；无数据学习适用于创新、无定论的领域，比如棋类竞赛、新药探索、艺术创作等，是创新、自由使然。

机器视觉的优势：

机器视觉的优势： 　　1.效率更高：人工检测效率低下。机器视觉检测速度要快得多，每分钟能够对数百个甚至数千个元件进行检测，而且能够24小时不间断持续工作。 　　2.准确性更高：人眼有物理条件的限制，也会受到主观性、身体精力等因素的影响，不能保证准确性。机器不受主观控制，只要参数设置没有差异，具有相同配置的多台机器就可以保证相同的精度。 　　3.总体成本更低：机器比人工检测更有效，从长远来说，机器视觉检测的成本更低。 　　4.信息集成：机器视觉检测可以通过多站测量方法一次测量多个技术参数，例如要检测的产品的轮廓，尺寸，外观缺陷和产品高度。 　　5.数字化统计管理：测量数据并在测量后生成报告，而无需一个个地手动添加。