工业机器人产业链中,上游核心零部件的受限于进口严重限制了我国工业机器人的发展,突破核心零部件生产的本土企业具备大规模产业化基础,在竞争中具备优势。工业机器人的产业链上中下游分别为零部件、本体和集成,我国企业大多集中在集成端,承担系统二次开发、定制部件和售后服务等附加值低的工作。工业机器人零部件亟需国产化突破,并且是规模化量产的突破,否则没有意义。国内具有机器人零部件研制、本体制造和系统集成能力的机器人企业才具备大规模产业化基础,能在接下来的竞争中占据优势。
但与当前工业机器人的核心零部件缺失带来的研发成本居高不下相比,提升工业机器人的易用性可能更加困难。工业机器人需要使用工业控制系统进行精确的编程,但当前市面上的机器人没有从经验中学习的能力,它们只能依靠新程序来学习新任务,这种缺陷就限制了工业机器人在可预测的和明确的任务中的应用。然而深度学习已经带来了变革,它将机器人变成学习机器。不需要精确编程,机器人可以随着时间的推移从数据和经验中学习,并能执行多种任务。