机器学习发展与现状
Abstract. 至今，机器学习=神经科学与认知科学+数学+计算。
神经科学于认知科学扮演先知者角色，数学填充了神经科学和认知科学与计算之间的沟堑。我利用这几天时间看了一些机器学习相关方面的资料，对这方面有了大体上初步的了解，因为时间有限，想深入是不可能的，我只是谈谈自己对这个领域的认识和一点想法。感觉谈到的还比较全面——基本概念、重要的算法、机器学习的方法和思想、现状与发展趋势、应用等等都提到了，并且对机器学习的基本结构还提出了自己的改进观点。
提起机器学习，首先要知道它的定义，我从学习说起：学习是一个有特定目的的获
取知识过程，其内在行为是获取知识、积累经验、发现规律；外部表现是适应环境、改进性能、实现系统的自我完善。这个定义应该说还是比较全面的，不过我还是想提一下，人工智能大师西蒙的观点，学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或者改进，使得系统在下一次执行同样任务或类似任务时，会比现在做得更好或效率更高。相对来说，西蒙的观点更突出外部表现，之所以要提到它，因为这使我对现有的学习系统的结构描述有了一点想法，后面会详述。现在可以提出机器学习的概念了，所谓机器学习，就是研究如何使用机器来模拟人类学习活动的一门学科，稍为严格的提法是：机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。
现在来了解一下机器学习的发展史，机器学习是人工智能应用研究较为重要的分
支，它的发展过程大体上可分为4个时期：
1.第一阶段是在50年代中叶到60年代中叶，属于热烈时期。在这个时期，所研究的
是“没有知识”的学习，即“无知”学习；其研究目标是各类自组织系统和自适应
系统；指导本阶段研究的理论基础是早在40年代就开始研究的神经网络模型。在
这个时期，我国研制了数字识别学习机。
2.第二阶段在60年代中叶至70年代中叶，被称为机器学习的冷静时期。本阶段的研
究目标是模拟人类的概念学习过程，并采用逻辑结构或图结构作为机器内部描述。
这个时期正是我国“史无前例”的十年，对机器学习的研究不可能取得实质进展。
3.第三阶段从70年代中叶至80年代中叶，称为复兴时期。在这个时期，人们从学习
单个概念扩展到学习多个概念，探索不同的学习策略和各种学习方法。本阶段已开
始把学习系统与各种应用结合起来，中国科学院自动化研究所进行质谱分析和模式
文法推断研究，表明我国的机器学习研究得到恢复。1980年西蒙来华传播机器学习
的火种后，我国的机器学习研究出现了新局面。
4.机器学习的最新阶段始于1986年。一方面，由于神经网络研究的重新兴起，另一
方面，对实验研究和应用研究得到前所未有的重视。我国的机器学习研究开始进入
稳步发展和逐渐繁荣的新时期。
为了使机器具有某种程度的学习能力，需要为它建立相应的学习系统。所谓学习系统，是指能够在一定程度上实现机器学习的系统。一个学习系统应具有如下条件和能力：1．具有适当的学习环境，即学习时信息的来源。
2．具有一定的学习能力（获取知识）。
3．能应用学到的知识求解问题（目的在于应用）。
4．能提高系统的性能（自我完善和发展）。
由以上分析可以看出，一个学习系统一般应该有环境、学习、知识库、执行与评价四个基本部分组成，各部分联系如下图：
前面提到我对学习系统的结构有一点自己的想法，我对以上的大体结构是认同的，但是鉴于西蒙的观点很重视机器的自我完善，个人认为还应该加上一条从学习到环境的反馈。先把上图概括一下：箭头表示信息的流向；“环境”指外部信息的来源，它将为系统的学习提供有关信息；“学习”是系统的学习机构，它通过对环境的搜索取得外部信息，然后经分析、综合、类比、归纳等思维过程获得知识，并将这些知识存入知识库中；“知识库”用于存储由学习得到的知识，在存储时要进行适当的组织，使它既便于应用又便于维护；“执行与评价”实际上是由“执行”与“评价”这两个环节组成的，执行环节用于处理系统面临的现实问题，即应用学到的知识求解问题，如定理证明、智能控制、自然语言处理、模式识别、机器人行动规划等；评价环节用于验证执行环节执行的效果，如结论的正确性等。值得注意的是，从“执行”到“学习”有一条反馈线，“学习”部分将根据反馈信息决定是否要从环境中索取进一步的信息进行学习，以修改、完善知识库中的知识，这是学习系统的一个重要特征。我加的那条反馈线基于两点考虑——人的预见力和自主学习能力，个人以为这两点对于人的自我完善和发展是非常有用的，人们往往通过与外界环境接触，对获取的信息进行分析学习预见到外界事物的发展趋势，然后按照发展趋势进行自主学习，进一步完善知识库，从而使自己更适应将来的环境，机器也可以模拟人类这么做。可见，两条反馈线的最终目的都是希望机器更加适应环境，改进性能，不断的自我完善；只不过一条是到执行时遇到实际问题才去决定是否要从环境中索取进一步的信息进行学习，而另一条是预先对将来可能要面对的问题进行预测和判断，主动去学习将来有用的知识，因而是超前的，但实现难度也会增大。不过既然要模拟人类的学习行为，就应该去试试！
接下来谈谈机器学习的方法，有机械式学习、指导式学习、示例学习、类比学习、解释学习等。
1、机械学习是最简单的机器学习方法。机械学习就是记忆，即把新的知识存储起来，
供需要时检索调用，而不需要计算和推理。机械学习又是最基本的学习过程。任
何学习系统都必须记住它们获取的知识。在机械学习系统中，知识的获取是以较
为稳定和直接的方式进行的，不需要系统进行过多的加工。机械式学习的实质上
是用存储空间来换取处理时间。我们可以想一下婴儿刚开始学东西时所才用的学
习方式。
2、指导式学习即示教学习，在这种学习方式下，由外部环境向系统提供一般性的指
示或建议，系统把它们具体地转化为细节知识并送入知识库中。指导式学习是一
种比较使用的学习方法，可用于专家系统的知识获取。
3、归纳学习（induction learning）是应用归纳推理进行学习的一种方法。归纳
（induction）是人类拓展认识能力的重要方法，是一种从个别到一般的，从部分
到整体的推理行为。演绎推理是一种必然推理，具有“保真性”，但归纳推理不
具有保真性。若从获取新知识的角度来看，演绎推理不能真正地获取新知识，而
归纳推理可以。值得说明的是这并不代表演绎推理没有实用的价值。根据归纳学
习有无教师指导，可把它分为示例学习和观察与发现学习，前者属于有师学习，
后者属于无师学习。示例学习就是要从这些特殊知识中归纳出适用于更大范围的
一般性知识，以覆盖所有的正例并排除所有反例。观察发现学习可分为观察学习
与机器发现两种。前者用于对事例进行聚类，形成概念描述；后者用于发现规律，
产生定律或规则。
4、类比学习的基础是类比推理，类比推理是由新情况与已知情况在某些方面的相似
来推出它们在其它相关方面的相似。显然，类比推理是在两个相似域之间进行的：
类比推理的目的是从源域中选出与当前问题最近似的问题及其求解方法以求解决
当前的问题，或者建立起目标域中已有命题间的联系，形成新知识。其推理过程
如下：
(1)回忆与联想——遇到新情况或新问题时，首先通过回忆与联想在S中找
出与当前情况相似的情况，这些情况是过去已经处理过的，有现成的解
决方法及相关的知识。
(2)选择——从找出的相似情况中选出与当前情况最相似的情况及其有关知
识。
(3)建立对应映射——在S与T的相似情况之间建立相似元素的对应关系，
并建立起相应的映射。
(4)转换——在上一步建立的映射下，把S中的有关知识引到T中来，从而
建立起求解当前问题的方法或者学习到关于T的新知识。
5、解释学习是运用相关的领域知识及一个训练实例来对某一目标概念进行学习，并
最终生成这个目标概念的一般描述，该一般描述是一个可形式化表示的一般性知
识。解释学习对领域知识的完善性要求较高。求解问题的形式可描述于下:
给定：
(1)目标概念描述TC；
(2)训练实例TE；
(3)领域知识DT；
(4)操作准则OC。
找出：满足OC的关于TC的充分条件。
现在我想谈一谈学习的归纳本质，我在一本叫《机器学习与数据挖掘》的书中看到了一个例子很有代表性：一个外星科学家对你首先提出问题：“鸟”是什么？开始是，你会把“山鸟”作为概念的正例。但简单记住山鸟的所有特征对于识别其他同类的鸟是不够的。显然，这个例子的泛化是必须的。但究竟泛化到什么程度？为确定局限性，外星科学家需要一个反例样本，某个不是鸟的东西。相应地，您会推荐“狗”。显然，狗与山鸟之间的差别就是狗没有翅膀。为检查是否所有有翅膀的生物都是鸟，外星科学家将会问“苍蝇”是否也属于同一类。显然它们不是，这就说明了拥有翅膀对合适区分正例与反例太泛化了。对该描述进行
细化是必要的。这可以通过取示例的一个特征并增加到当前描述中来加以实现。山鸟的一个显著特征——狗和苍蝇所没有的——就是黄色的鸟嘴。外星科学家又会认为乌鸦不是鸟，因为它没有黄色的嘴。鉴于这个特征仅在某些鸟中有，就说明这时的描述过于特殊，因此还需要适当的泛化。因此科学家除去鸟嘴黄色的要求，从而简单得到鸟是有翅膀和鸟嘴的生物。这个描述将帮助你识别“麻雀”为“鸟”的一个正例。总而言之，用S表示一组最特殊描述，G表示一组最泛化描述，当一个新正例样本加入是，就应用泛化来处理集合S。相反，当一个反例假如集合G时，就进行细化。上述故事意在展示这样的事实，即概念学习可以被认为是描述空间的搜索，基本的搜索操作有：泛化（Generalization）与细化(Specialization)。
在解释了泛化和细化操作原理后，我想继续提两个基本的学习原理，也就是分而治之学习方法和AQ方法。这两个方法对于理解更先进的方法都是很重要的。分而治之方法的实质非常简单：整个样本集分成许多更容易处理的子集。在属性逻辑中，根据属性取值进行划分以便一个子集中的所有样本都可共享给定属性的特定值。这个原理构成了受欢迎的归纳决策树的基础，即TDIDT（Top-Down Induction of Decision Trees）。AQ学习是基于通过连续产生决策规则来主动覆盖训练数据的思想。其本质就是搜索一组规则（属性-值对的合取，通常，任意谓词）以覆盖所有正例但不覆盖人一个反例。AQ算法不再划分样本集合，而是通过一步一步的星泛化并根据某些选择标准在星中选择最佳规则。在过去20年，机器学习的研究人员已经提出了许多学习算法，因此对它们进行评估和分类的标准是必不可少的，包括：准确率（正例和反例正确分类的比例）、有效性（所需要的样本数，计算的易操作性）、鲁棒性（抗噪声，对付不完全性的能力）、特别需求（增量，概念偏移）、概念复杂性（问题表示，包括样本和背景知识）和透明度（人类用户的可理解性）等等。
接下来要谈的是机器学习的研究趋势。有以下几点：尽管“学习机制”还是研究的动力，然而，“烦恼网络”的危机，使得更为重要的推动力来自“有效利用”信息；传统领域借用机器学习提高研究水平（模式识别、文本分析和自然语言理解等）；应用驱动的机器学习方法层出不穷（如机器人对变化环境适应引发增强学习，有害信息过滤引发的数据流学习等）；基于机器学习的数据分析方法成为解决复杂问题的关键之一。这里引入近来的一个新观点：特殊比普适更重要。在研究方法上，AI研究应该向非线性等领域学习，一类问题的深入研究比普适的研究更重要。如果我们想做出重要的贡献，首先需要把握住该领域发展的脉搏。机器学习现在似乎已经发展到一个新阶段——机器学习起源于人工智能对人类学习能力的追求，上一阶段的研究几乎完全局限在人工智能这一领域中（学习本身是目的）；而现在，机器学习已经开始进入了计算机科学的不同领域，甚至其他学科，成为一种支持技术、服务技术（学习本身是手段）。现阶段对机器学习的研究可能不应再过多地强调模拟人的学习能力，可能应该把机器学习真正当成一种支持技术（手段而非目的），考虑不同领域甚至不同学科对机器学习的需求，找出其中具有共性的、必须解决的问题，并进而着手研究。同时也提一下当今机器学习面临的挑战：挑战一是泛化能力——几乎所有的领域，都希望越准越好；挑战二是速度——几乎所有的领域，都希望越快越好（训练速度 vs. 测试速度，二者往往不可兼得）；挑战三是可理解性——目前强大的技术几乎都是（或基本上是）“黑盒子”神经网络、支持向量机、集成学习；挑战四是数据利用能力——传统的机器学习技术对有标记数据进行学习，没有标记的数据是没用的吗，数据遭到破坏后就一点也没用吗；挑战五是代价敏感度——大多数领域中的错误代价都不一样，在达到较低的总错误率的基础上，如何“趋”、如何“避”？
最后，简单讲一下机器学习的应用，其实这应该是所花篇幅最大的地方，但时间有限，只能举几个有代表性的例子。先来看看已被整合到IBM的商业反病毒产品中的神经网络病毒
检测器（区分染毒与非染毒程序）。在人类专家对现存病毒分析的基础上产生的现代反病毒技术几乎跟不上每天产生三种病毒的步伐，就上述问题，我们从生物器官防御疾病这一防御生理反应中寻求启发，开发了生物启发式反病毒算法及技术，出现了两种互补反病毒技术：神经网络病毒检测仪和计算机免疫系统，我们只讨论前一种。在病毒检测中，开机程序的检测是重要的，因为20种常见的病毒有19种是开机程序病毒。检测开机程序是相对有限的模式分类任务，对合法开机程序与病毒开机程序的分类，最近邻分类法是简单且有吸引力的，两种开机程序的属性度量可用海明距离。遗憾的是，此法不是很有效，原因在于，一个病毒开机程序只是一个非常短的病毒代码，常写在合法程序边上，看起来更像合法程序。针对这个特征，我们抽取一个3字节字符串或三字铭的集合来构造分类器，我们希望开发一个自动生成病毒分类的仪器的程序，这样更加容易去适应引导扇区病毒的新趋势，如果新的类型的引导病毒变得普通，我们只要简单的从新训练分类器——这个比处理一个特殊的分类器或从一开始就重写要容易的多。我们在特征选取和不确定性学习方面遇到了新挑战，比如说特征筛选要从25000个三字铭中选出50个，我们通过一个4—覆盖的方法达到了目的。可见机器学习的很多方法在其他领域中都有广泛的应用，并且不同的方法在针对不同问题时的效果是不同的，我们需要合理的选择，在解决具体问题时遇到的新挑战也有利的促进了ML的新发展。再来看一下机器学习再医学诊断中的应用，需要声明的是，虽然机器学习能从有限的病人描述中归纳出可靠的诊断算法，这种诊断工具并不能真正地，也不打算代替医师，但却可以作为提高医师的工作效率的辅助工具。用于医学诊断的机器学习系统必须满足具体条件——效果好、处理丢失数据、处理噪声、诊断知识的透明度、解释能力、减少测试次数，试验表明医生们更喜欢有贝叶斯分类器和决策树分类器提供的解释：Assistant-R和LFC。然而，与其选择一种最好的分类器，还不如使用所有的分类器，然后综合它们的判别结果，医生们发现组合分类器结果的方法很好地改进了诊断系统的可靠性和易理解性。以机器学习为基础的诊断程序将和医师使用的其他仪器一样：作为另一个有用的信息源来帮助医师提高诊断的精确度。最后是否接受这些信息，像往常一样，都是医师的权利。可以看到，机器学习的角色正在发生变化，其本身正逐步的变为手段而非目的，也许这只是暂时的，因为我相信大多数研究者的最终目标并没有改变，但必须承认的是，机器学习在其他领域的多元化渗入很好的促进了各学科（包括ML本身）的共同发展！
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工业机器人发展现状与趋势 工业机器人是集机械、电子、控制、计算机、传感器、人工智能等多学科先进技术于一体的现代制造业重要的自动化装备。自从1962年美国研制出世界上第一台工业机器人以来，机器人技术及其产品发展很快，已成为柔性制造系统(FMS)、自动化工厂(FA)、计算机集成制造系统(CIMS)的自动化工具。 广泛采用工业机器人，不仅可提高产品的质量与产量，而且对保障人身安全，改善劳动环境，减轻劳动强度，提高劳动生产率，节约原材料消耗以及降低生产成本，有着十分重要的意义。和计算机、网络技术一样，工业机器人的广泛应用正在日益改变着人类的生产和生活方式。 一、工业机器人技术现状及国内外发展的趋势 工业机器人是最典型的机电一体化数字化装备，技术附加值很高，应用范围很广，作为先进制造业的支撑技术和信息化社会的新兴产业，将对未来生产和社会发展起着越来越重要的作用。国外专家预测，机器人产业是继汽车、计算机之后出现的一种新的大型高技术产业。据联合国欧洲经济委员会(UNECE)和国际机器人联合会(IFR)的统计，世界机器人市场前景看好，从20世纪下半叶起，世界机器人产业一直保持着稳步增长的良好势头。进入20世纪90年代，机器人产品发展速度加快，年增长率平均在10％左右。2004年增长率达到创记录的20％。其中，亚洲机器人增长幅度最为突出，高达43%，如图1所示。
各区域用户工业机器人定购指数（以1996年作为100） 国外机器人领域发展近几年有如下几个趋势： 1．工业机器人性能不断提高（高速度、高精度、高可*性、便于操作和维修），而单机价格不断下降，平均单机价格从91年的10．3万美元降至97年的6．5万美元。 2．机械结构向模块化、可重构化发展。例如关节模块中的伺服电机、减速机、检测系统三位一体化；由关节模块、连杆模块用重组方式构造机器人整机；国外已有模块化装配机器人产品问市。 3．工业机器人控制系统向基于PC机的开放型控制器方向发展，便于标准化、网络化；器件集成度提高，控制柜日见小巧，且采用模块化结构；大大提高了系统的可*性、易操作性和可维修性。 4．机器人中的传感器作用日益重要，除采用传统的位置、速度、加速度等传感器外，装配、焊接机器人还应用了视觉、力觉等传感器，而遥控机器人则采用视觉、声觉、力觉、触觉等多传感器的融合技术来进行环境建模及决策控制；多传感器融合配置技术在产品化系统中已有成熟应用。
工业机器人发展现状及趋势 1国内工业机器人的发展现状 1.1发展概述 我国的工业机器人研究开始于20世纪80年代中期．在国家的支持下，通过“七五”、“八五”科技攻关．已经基本实现了实验、引进到自主开发的转变。促进了我国制造业、勘探等行业的发展。但随着我国门户的逐渐开放．国内的工业机器人产业面临着越来越大的竞争与冲击。虽然我国机器人的需求量逐年增加，但目前生产的机器人还很难达到所要求的质量．很多机器人的关键部件还需要进口。所以目前来说。我国还处在一个机器人消费型的同家。 现在，我国从事机器人研发的单位有200多家，专业从事机器人产业开发的企业有50家以上。在众多专家的建议和规划下，“七五”期间由机电部主持，中央各部委、中科院及地方科研院所和大学参加，国家投入相当资金，进行了工业机器人基础技术、基础元器件、工业机器人整机及应用工程的开发研究。“九五”期间，在国家“863”高技术计划项目的支持下，沈阳新松机器人自动化股份有限公司、哈尔滨博实自动化设备有限责任公司、上海机电一体化工程公司、北京机械工业自动化所、四川绵阳思维焊接自动化设备有限公司等确立为智能机器人主题产业基地。此外，还有上海富安工厂自动化公司、哈尔滨焊接研究所、国家机械局机械研究院及北京机电研究所、首钢莫托曼公司、安川北科公司、奇瑞汽车股份有限公司等都以其研发生产的特色机器人或应用工程项目而活跃在当今我国工业机器人市场上。 1.2机器人分类 随着科学技术的不断进步，我国工业机器人已经走上了自主研发阶段，这样标志着我国工业自动化走向了新的里程碑按照工业机器人的关键技术发展过程其可分为三代：第一代是示教再现机器人，主要由机器人本体、运动控制器和示教盒组成，操作过程比较简单。第一代机器人使用示教盒在线示教编程，并保存示教信息。当机器人自动运行时，由运动控制器解析并执行存储的示教程序，使机器人实现预定动作。这类机器人通常采用点到点运动，连续轨迹再现的控制方法，可以完成直线和圆弧的连续轨迹运动，然而复杂曲线的运动则由多段圆弧和直线组合而成。由于操作的容易性、可视性强，所以在当前工业中应用最多。
智能移动机器人的现状和发展 姓名 学号 班级：
智能移动机器人的现状及其发展 摘要：本文扼要地介绍了智能移动机器人技术的发展现状，以及世界各国智能移动机器人的发展水平，然后介绍了智能移动机器人的分类，从几个典型的方面介绍了智能移动机器人在各行各业的广泛应用，讨论了智能移动机器人的发展趋势以及对未来技术的展望，最后提出了自己的建议和设想，分析我国在智能移动机器人方面发展并提出期望。 关键词：智能移动机器人；发展现状；应用；趋势 1引言 机器人是一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机，或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。智能移动机器人则是一个在感知 - 思维 - 效应方面全面模拟人的机器系统，外形不一定像人。它是人工智能技术的综合试验场，可以全面地考察人工智能各个领域的技术，研究它们相互之间的关系。还可以在有害环境中代替人从事危险工作、上天下海、战场作业等方面大显身手。一部智能移动机器人应该具备三方面的能力：感知环境的能力、执行某种任务而对环境施加影响的能力和把感知与行动联系起来的能 力。智能移动机器人与工业机器人的根本区别在于，智能移动机器人具有感知功 能与识别、判断及规划功能[1] 。 随着智能移动机器人的应用领域的扩大，人们期望智能移动机器人在更多领 域为人类服务，代替人类完成更复杂的工作。然而,智能移动机器人所处的环境 往往是未知的、很难预测。智能移动机器人所要完成的工作任务也越来越复杂; 对智能移动机器人行为进行人工分析、设计也变得越来越困难。目前，国内外对 智能移动机器人的研究不断深入。 本文对智能移动机器人的现状和发展趋势进行了综述，分析了国内外的智能 移动机器人的发展，讨论了智能移动机器人在发展中存在的问题，最后提出了对 智能移动机器人发展的一些设想。 1
国外机器人发展现状及发展动向 一、全球机器人行业现状 (一)全球机器人行业现状 1、行业发展：增长态势延续 (1)预计2017年全球工业机器人销售量25万台 从2008年第四季度起，全球金融风暴导致工业机器人的销量急剧下滑。2010年全球工业机器人市场逐渐由2009年的谷底恢复。 2011年是全球工业机器人市场自1961年以来的行业顶峰，全年销售达16.6万台。2012年全球工业机器人销量为15.9万台，略有回落，主要原因是电气电子工业领域的销量有所下滑，但汽车工业机器人销量延续增长态势。 随着全球制造业产能自动化水平提升，特别是中国制造业升级，我们估计到2017年全球工业机器人销量达到25万台，年复合增长率9.5%. (2)预计到2017年全球工业机器人市场容量2700亿 2012年全球机器人本体市场容量为530亿元，本体加集成市场容量按本体大约三倍算，估计1600亿元。 估计2013年至2017年，包含本体和集成在的全球工业机器人市场，年复合增长率约为11%。预计2017年全球工业机器人市场容量将达到2700亿元。 (3)预计到2017年全球服务机器人市场容量接近500亿 根据IFR数据，2012年全球个人(或家庭)用服务机器人市场容量为73亿元，公共服务机器人市场容量为208亿元。目前看公共服务机器人产业化走在前面，市场容量更大。 预计2013-2017年个人(或家庭)用服务机器人市场容量增长率为7%，公共服务机器人市场容量年均复合增长率为17%。到2017年，全球服务机器人市场容量将接近500亿元。如果智能家居算是广义的服务机器人，服务机器人市场容量会大很多。 2、全球机器人行业布局：日欧产业优势明显，中国市场潜力巨大 (1)工业机器人市场销量与存量 全球工业机器人本体市场以中欧美日为主。日、美、德、韩、中五国存量占全球比例达71.24%，销量达69.92%。 截至2012年底，全球机器人累计销量达到247万台。机器人平均使用寿命为12年，最长15年。估计现在全球机器人存量在120万台-150万台之间。 分区域看，亚洲/澳洲增幅达到9%。亚洲增幅主要由中国需求拉动，因为中国2012年工业机器人销量增幅达到30%。 分生产地和消费地看，日本是唯一的工业机器人净出口国，拥有全球最大的机器人产能，占据全球机器人产量的66%。机器人消费地最大的区域是除日本以外的亚洲地区，占比约34%，而且是以中国市场为主。 (2)全球工业机器人与机床行业销量的对比 工业机器人销量占机床销量比反映各国机器人使用情况。这个比例的上升在一定程度上代表着这个国家机器人普及水平的提升。我们给出美日德中四国的机器人销量占机床销量比，从这个数据和历年的变化趋势看各国机器人行业的发展状况。 美日德三国的机器人销量占机床销量比稳定在一定区间(15%-25%)，表明这
2020年中国机器人行业发展现状分析 1、机器人行业发展概况分析：定义、分类、市场规模 机器人(Robot)是自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。 它的任务是协助或取代人类工作的工作。我国机器人主要分为工业机器人和服务机器人两大。我国工业机器人已进入产业化极端，并成为了全球最大工业机器人应用市场。 我国机器人销售额总体呈逐年增长态势，2019年我国机器人销售额近608亿元，主要以工业机器人为主，工业机器人比重达66%。2019年我国工业机器人市场规模近401亿元。 我国机器人主要分为工业机器人和服务机器人两大类，其中工业机器人主要包括切割焊接机器人、装配机器人、喷涂机器人、运输机器人、分拣机器人及协作机器人等;服务机器人包括个人/家用、专业服务机器人及特种机器人等三类。
2、中国成为全球最大工业机器人应用市场 1959年美国诞生世界上第一台工业机器人，开启机器人时代。我国工业机器人发展远远落后于美国，直至1972年我国才开始研制国产工业机器人，但我国工业机器人发展迅速，现今我国工业机器人已进入产业化极端，并成为了全球最大工业机器人应用市场。 在服务机器人研发方面，我国也远落后于其他国家。早在1968年美国斯坦福研究所成功研制出世界第一台智能机器人，1969年早
稻田大学实验室研发出双脚走路的仿生机器人。我国服务机器人现仍处于发展阶段，仍有很长的一段路要走。 3、2019年中国机器人行业销售额或突破600亿元 据统计，2016-2018年我国机器人销售额总体呈逐年增长态势，年均复合增速达20.99%。2018年我国机器人销售额为539亿元，同比增长11.4%。初步估计2019年我国机器人销售额为608亿元。
智能机器人的现状及其发展趋势 摘要：本文扼要地介绍了智能机器人技术的发展现状，以及世界各国智能机器人的发展水平，然后介绍了智能机器人的分类，从几个典型的方面介绍了智能机器人在各行各业的广泛应用，讨论了智能机器人的发展趋势以及对未来技术的展望，最后提出了自己的建议和设想，分析我国在智能机器人方面发展并提出期望。 关键词：智能机器人；发展现状；应用；趋势 The status and trends of intellectual robot Abstract: This paper briefly discusses the development, status of intellectual robot, development of intellectual robot in many countries. And then it presents the categories of intellectual robot, talks about the extensive applications in all works of life from several typical aspects and trends of intellectual robot. After that, it puts forward prospects for future technology, suggestion and a tentative idea of myself, and analyses the development of intellectual robot in China. Finally, it raises expectations of intellectual robot in China. Key words: intellectual robot; development status; application; trend 1 引言 机器人是一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机，或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。智能机器人则是一个在感知- 思维- 效应方面全面模拟人的机器系统，外形不一定像人。它是人工智能技术的综合试验场，可以全面地考察人工智能各个领域的技术，研究它们相互之间的关系。还可以在有害环境中代替人从事危险工作、上天下海、战场作业等方面大显身手。一部智能机器人应该具备三方面的能力：感知环境的能力、执行某种任务而对环境施加影响的能力和把感知与行动联系起来的能力。智能机器人与工业机器人的根本区别在于，智能机器人具有感知功能与识别、判断及规划功能[1]。 随着智能机器人的应用领域的扩大，人们期望智能机器人在更多领域为人类服务，代替
目录 （一）、机器人运动系统的组成、基本结构 (1) 1、驱动系统 (2) 2、感受系统 (2) 3、机器人——环境交互系统 (3) 4、人机交互系统 (3) 5、控制系统 (3) 6、机械传动结构 (3) （二）、国内外机器人厂家的对比 (4) 1、技术差距 (4) 2、品牌厂家 (5) 3、产品系列 (5) 4、产品价格及成本 (8) （三）机器人控制的智能化、网络化发展 (9) 1、国产机器人的发展状况 (9) 2、应用市场和产品类型的变化 (10) 3、高端智能化机器人将成重点 (11)
智能机器人运动控制系统的综述及发展摘要：本文简述了机器人控制系统，讨论了该系统的分类。综述了机器人控制系统最新的研究内容和成果，调研了机器人控制系统的市场应用。发现，机器人在工业、国防、科研、教育以及人们的日常生活等诸多领域都已广泛应用，并向着标准化、模块化、智能化不展。 关键词：机器人控制系统研究市场 （一）、机器人运动系统的组成、基本结构如图1和图2所示，机器人由机械部分、传感部分、控制部分三大部分组成。这三大部分可以分成驱动系统、机械结构系统、感受系统、机器人—环境交互系统六个子系统。
图1 机器人的基本结构示意图 图2 机器人基本组成示意图 1、驱动系统 要使机器人运作起来，各需各个关节即每个运动自由度安置传动装置。这就是驱动系统。驱动系统可以是液压传动、气压传动、电动传动、或者把它们结合起来应用综合系统，可以是直接驱动或者通过同步带、链条、轮系、谐波齿轮等机械传动机构进行间接传动。 2、感受系统 它由内部传感器模块和外部传感器模块组成，获取内部和外部环境状态中有意义的信息。智能化传感器的使用提高了机器人的机动性、适应性和智能化水准。人类的感受系统对感知外部世界信息是极其灵巧
报告编号：1657362
行业市场研究属于企业战略研究范畴，作为当前应用最为广泛的咨询服务，其研究成果以报告形式呈现，通常包含以下内容： 一份专业的行业研究报告，注重指导企业或投资者了解该行业整体发展态势及经济运行状况，旨在为企业或投资者提供方向性的思路和参考。 一份有价值的行业研究报告，可以完成对行业系统、完整的调研分析工作，使决策者在阅读完行业研究报告后，能够清楚地了解该行业市场现状和发展前景趋势，确保了决策方向的正确性和科学性。 中国产业调研网基于多年来对客户需求的深入了解，全面系统地研究了该行业市场现状及发展前景，注重信息的时效性，从而更好地把握市场变化和行业发展趋势。
一、基本信息 报告名称： 报告编号：1657362←咨询时，请说明此编号。 优惠价：￥8280 元可开具增值税专用发票 网上阅读： 温馨提示：如需英文、日文等其他语言版本，请与我们联系。 二、内容介绍 根据国际机器人联合会的定义，服务机器人是一种半自主或全自主工作的机器人，它能帮助人类完成除生产制造加工过程以外的设备。服务机器人包括专用服务机器人和家用服务机器人。其中专用服务机器人是指在特殊环境下作业的机器人，如核电站事故检测与处理机器人、极地科考机器人、反恐防暴机器人、军用机器人、救援机器人等；家用服务机器人是指服务于人的机器人，如助老助残机器人、康复机器人、清洁机器人、护理机器人、医疗机器人、教育娱乐机器人等。 目前，世界上至少有48个国家在发展机器人，其中25个涉足服务型机器人开发。在服务机器人领域，发展处于前列的国家主要是日本、韩国、美国和德国。清洁是服务机器人应用最广泛的领域之一，主要应用有家用吸尘器、公共建筑地板清洗机和大型建筑物的擦窗机器人和外墙清洗机器人等。2012年全球家务机器人销量达到196万台，同比增长15%，预计到2015年全球家务机器人销量将达到300万台。 我国在服务机器人领域的研发与日本、美国等国家相比起步较晚，但在国家863计划的支持下，我国在服务机器人研究和产品研发方面已开展了大量工作并取得一定的成果。我国服务机器人产业发展较好的地区主要集中在北京、上海、深圳、浙江、沈阳、哈尔滨、广州、江苏、西安等地。 2012年4月，中国科技部正式印发了《服务机器人科技发展“十三五”专项规划》，提出“十三五”服务机器人重点专项安排公共安全机器人、仿生机器人平台、医疗康复机器人和模块化核心部件等4个方面任务。 据中国产业调研网发布的2015-2020年中国服务机器人行业现状研究分析及市场前景预测报告显示，纵观国内外服务机器人的发展，可以发现服务机器人在我国具有广阔的市场空间。随着城市化进程加速、人口老龄化和人口素质的提高，服务机器人的商业
机器人发展历史、现状、应用、及发展 趋势 院系：信息工程学院 专业：电子信息工程 姓名：王炳乾
机器人发展历史、现状、应用、及发展趋势 摘要：随着计算机技术不断向智能化方向发展,机器人应用领域的不断扩展和深化,机器人已成为一种高新技术产业,为工业自动化发挥了巨大作用,将对未来生产和社会发展起越来越重要的作用。文章介绍了机器人的国内国外的发展历史、状况、应用、并对机器人的发展趋势作了预测。 关键词：机器人;发展；现状；应用；发展趋势。 1．机器人的发展史 1662年，日本的竹田近江利用钟表技术发明了自动机器玩偶并公开表演。 1738年，法国技师杰克·戴·瓦克逊发明了机器鸭，它会嘎嘎叫、进食和游泳。 1773年，瑞士钟表匠杰克·道罗斯发明了能书写、演奏的玩偶，其体内全是齿轮和发条。它们手执画笔、颜料、墨水瓶，在欧洲很受青睐。 保存至今的、最早的机器人是瑞士的努萨蒂尔历史博物馆里少女形象的玩偶，有200年历史。她可以用风琴演奏。 1893年，在机械实物制造方面，发明家摩尔制造了“蒸汽人”，它靠蒸汽驱动行走。 20世纪以后，机器人的研究与开发情况更好，实用机器人问世。 1927年，美国西屋公司工程师温兹利制造了第一个机器人“电报箱”。它是电动机器人，装有无线电发报机。 1959年第一台可以编程、画坐标的工业机器人在美国诞生。 现代机器人 有关现代机器人的研究始于20世纪中期，计算机以及自动化技术的发展、原子能的开发利用是前提条件。1946年，第一台数字电子计算机问世。随后，计算机大批量生产的需要推动了自动化技术的发展。1952年，数控机床诞生，随后相关研究不断深入；同时，各国原子能实验室需要代替人类处理放射性物质的机械。
机器人与智能装备产业是高度集成微电子、通信、计算机、人工智能、控制和图像处理等学科最新科研和产业成果的前沿高新技术产业，是拟建的江苏省(常州)工业技术研究院的服务的产业核心和研发的产业立足点。直接影响生活最优化和智能化的机器人技术是机器人与智能装备产业的技术核心，推进着未来机器人与智能装备领域的科技创新力和产业竞争力。 机器人技术是一种是以自动化技术和计算机技术为主体、有机融合各种现代信息技术的系统集成和应用。经过半个多世纪的发展，机器人技术在工业生产领域得到了广泛的应用，极大地提升了生产品质并成功解放了劳动力资源。作为高技术领域中重要的前沿技术之一，机器人技术具有前瞻性、先导性的特点，对学术研究、产业升级、培养创新意识、保障国家安全、引领未来经济社会的发展有着十分重要的作用。 目前，相关领域的技术突破，从根本上为提升机器人技术的学术研究提供了必要的支持，为机器人的应用范围拓宽了道路，已涵盖国防、航空航天、工业生产、服务、老人康复、教育甚至普通家庭生活，一场新的机器人技术研究高潮和发展契机业已到来。 机器人技术毫无疑问是未来的战略性高技术，充满机遇和挑战。 目前，国际上机器人市场大概有80亿至100亿，其中工业机器人占的比重最大。2025年，整个机器人市场将达到500亿，服务机器人从原来的300多万台增加到1200多万台，特种机器人(如：排爆机器人、医疗机器人等)的呼声也越来越高。另外，微软等IT企业，丰田、奔驰等汽车公司，甚至还有家具、卫生洁具企业都纷纷参与机器人的研制。 美国和日本多年来引领国际机器人的发展方向，代表着国际上机器人领域的最高科技水平。目前，日本除了比较关注特种机器人和服务机器人以外，还注重中间件的研制。然而，近年来日本基本上在做模仿性的工作，突破性技术比较少。而美国在机器人领域的技术开发方面，一直保持着世界领先地位。再有，美国主要做高附加值的产业，比如军用机器人，目前世界销售的9000台军用机器人之中，有60%来自美国。比如：美国最近研制成功的BigDog 军用机器人，能负重100公斤，行进速度跟人相当，每小时达到五公里，还能适应各种地形，即使是在侧面受到冲击时也能保持很好的系统稳定性。 在各种机器人中，工业机器人应用较早，发展最为成熟。同时，技术的不断进步一直在牵引着机器人学科的发展，使机器人的应用领域从工业机器人扩展到特种机器人和服务机器人等。机器人技术也正越来越深刻地影响着我们的生活。机器人不但将在工厂、实验室与人一起工作，还将在车站、机场、码头、交通路口为人们指引路径、回答问题、帮助行人。机器人还将步入千家万户，为老人端茶送水，护理伤病人等等。未来机器人将会越来越广泛地进入人类社会，人类对机器人的依赖会如同现时对待计算机一样，即使是短时间的离开都可能会造成很大不便。 机器人化是先进制造领域的重要标志和关键技术，针对先进制造业生产效率提高的诸多瓶颈问题，尤其是在汽车产业中，机器人得到了广泛的应用。如在毛坯制造(冲压、压铸、锻造等)、机械加工、焊接、热处理、表面涂覆、上下料、装配、检测及仓库堆垛等作业中，机器人都已逐步取代了人工作业。目前汽车制造业是所有行业中人均拥有机器人密度最高的
智能机器人的现状及其发展 学院：电气信息学院姓名：张琪学号：1143031172 摘要：本文主要介绍了智能机器人的发展现状、关键技术及其在各个领域的应用。然后总结了智能机器人在发展中存在的一些问题。最后提出了自己的建议和设想。 关键词：智能机器人；发展现状；传感器技术；智能控制；人机接口；应用 1.引言 机器人是一种可编程和多功能的，用来搬运材料、零件、工具的操作机，或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统。智能机器人则是一个在感知- 思维- 效应方面全面模拟人的机器系统，外形不一定像人。它是人工智能技术的综合试验场，可以全面地考察人工智能各个领域的技术，研究它们相互之间的关系。还可以在有害环境中代替人从事危险工作、上天下海、战场作业等方面大显身手。一部智能机器人应该具备三方面的能力：感知环境的能力、执行某种任务而对环境施加影响的能力和把感知与行动联系起来的能力。智能机器人与工业机器人的根本区别在于，智能机器人具有感知功能与识别、判断及规划功能。 随着智能机器人的应用领域的扩大，人们期望智能机器人在更多领域为人类服务，代替人类完成更复杂的工作。然而,智能机器人所处的环境往往是未知的、很难预测。智能机器人所要完成的工作任务也越来越复杂;对智能机器人行为进行人工分析、设计也变得越来越困难。目前，国内外对智能机器人的研究不断深入。 本文对智能机器人的现状和发展趋势进行了综述，分析了国内外的智能机器人的发展，讨论了智能机器人在发展中存在的问题，最后提出了对智能机器人发展的一些设想。 2.国内外在该领域的发展现状综述 智能机器人是第三代机器人，这种机器人带有多种传感器,能够将多种传感器得到的信息进行融合，能够有效的适应变化的环境，具有很强的自适应能力、学习能力和自治功能。 目前研制中的智能机器人智能水平并不高，只能说是智能机器人的初级阶段。智能机器人研究中当前的核心问题有两方面：一方面是，提高智能机器人的自主性，这是就智能机器人与人的关系而言，即希望智能机器人进一步独立于人，具有更为友善的人机界面。从
工业机器人的现状与发展趋势 第一台Unimate型Robot在美国问世至今已45年了,机器人技术正在以超乎一般人所预料的速度向前发展,对机器人这一概念的理解及定义也在变化。1984年末著名科学家钱学森指出:“所谓机器人,就是指那些有特定功能的自动机,它是机电一体化的,具有人工智能因素的20世纪80年代高技术,是新技术革命的重要内容之一。”这是最有权威和精辟归纳的定义,也为20年来的实践所证实其远见卓识。机器人是人类20世纪的重大发明之一。据国外专家预测,2l世纪将是机器人技术革命的世纪,机器人作为全面延伸和扩展人的体力和智力的手段将实现“当代最高意义上的自动化”。机器人的应用和普及正在改变人类的生产方式、生活方式和作战方式。在非常规和极端制造过程中,工业机器人是不可缺少的自动化装备。 一、国外工业机器人的现状及发展趋势 (一国外工业机器人的现状 机器人是最典型的机电一体化数字化装备,技术附加值很高,应用范围很广,作为先进制造业的支撑技术和信息化社会的新兴产业,将对未来生产和社会发展起越来越重要的作用。国外专家预测,机器人产业是继汽车、计算机之后出现的新的大型高技术产业。据国际机器人联合会(IFR统计,世界机器人市场前景看好,从20世纪下半叶起,世界机器人产业一直保持着稳步增长的良好势头。进入90年代,机器人产品发展速度加快,年增长率平均在10%左右,2000年增长率上升到15%,预计21世纪初,工作在各领域的工业机器人将突破100万台。正如《2l世纪日本创建机器人社会技术发展战略报告》指出,“机器人技术(RT与信息技术(IT一样,在强化产业竞争力方面是极为重要的战略高技术领域。培育未来机器人产业是支撑2l世纪日本产业竞争力的产业战略之一,具有非常重要的意义。”最近,韩国也将智能机器人作为十大战略产业之一列入国家发展规划(2003~2007年,现正在实施中。 机器人广泛应用于各行各业。主要进行焊接、装配、搬运、加工、喷涂、码垛等复杂作业。目前,全球现役工业机器人83万台。过去10年,机器人的价格降低约80%,现在继续下降,而欧美劳动力成本上涨了40%。现役机器人的平均寿命在10年
2020年机器人行业分析 调研报告 2020年
目录 1.机器人行业概况及市场分析 (5) 1.1机器人行业定义及现状介绍 (5) 1.2机器人市场规模分析 (6) 1.3机器人市场运营情况分析 (7) 2.机器人行业发展趋势 (10) 2.1机器人产品多样化，场景更加丰富 (10) 2.2人和机器人协作工作 (10) 2.3用户体验提升成为趋势 (11) 2.4机器人变得更智能 (11) 2.5机器人走向数字化 (11) 2.6行业协同整合成为趋势 (12) 2.7服务模式多元化 (12) 2.8新的价格战将不可避免 (12) 2.9生态化建设进一步开放 (13) 2.10呈现集群化分布 (13) 3.机器人行业存在的问题分析 (15) 3.1智能机器人核心零部件、专用传感器技术落后 (15) 3.2智能工业机器人、智能服务机器人研发力度不足 (15) 3.3空间机器人、海洋机器人等特种智能机器人需求大，研制与推广慢 15
3.4行业服务无序化 (16) 3.5供应链整合度低 (16) 3.6基础工作薄弱 (16) 3.7产业结构调整进展缓慢 (16) 3.8盈利点单一 (17) 3.9供给不足，产业化程度较低 (17) 4.机器人行业政策环境分析 (19) 4.1机器人行业政策环境分析 (19) 4.2机器人行业经济环境分析 (19) 4.3机器人行业社会环境分析 (19) 4.4机器人行业技术环境分析 (20) 5.机器人行业竞争分析 (21) 5.1机器人行业竞争分析 (21) 5.1.1对上游议价能力分析 (21) 5.1.2对下游议价能力分析 (21) 5.1.3潜在进入者分析 (22) 5.2中国机器人行业品牌竞争格局分析 (22) 6.机器人产业发展前景 (23) 6.1国产机器人市场需求旺盛 (23) 6.2需求逐步释放，下游应用场景不断扩大 (23) 6.3工业机器人产业发展基础良好 (23)
国内外机器人发展的现状及发展动向 机器人技术毫无疑问是未来的战略性高技术，充满机遇和挑战。目前，国际上机器人市场大概有80亿至100亿，其中工业机器人占的比重最大。2025年，整个机器人市场将达到500亿，服务机器人从原来的300多万台增加到1200多万台，特种机器人（如：排爆机器人、医疗机器人等）的呼声也越来越高。另外，微软等IT企业，丰田、奔驰等汽车公司，甚至还有家具、卫生洁具企业都纷纷参与机器人的研制。 美国和日本多年来引领国际机器人的发展方向，代表着国际上机器人领域的最高科技水平。目前，日本除了比较关注特种机器人和服务机器人以外，还注重中间件的研制。然而，近年来日本基本上在做模仿性的工作，突破性技术比较少。而美国在机器人领域的技术开发方面，一直保持着世界领先地位。再有，美国主要做高附加值的产业，比如军用机器人，目前世界销售的9000台军用机器人之中，有60%来自美国。比如：美国最近研制成功的Big Dog军用机器人，能负重100公斤，行进速度跟人相当，每小时达到五公里，还能适应各种地形，即使是在侧面受到冲击时也能保持很好的系统稳定性。 在各种机器人中，工业机器人应用较早，发展最为成熟。同时，技术的不断进步一直在牵引着机器人学科的发展，使机器人的应用领域从工业机器人扩展到特种机器人和服务机器人等。机器人技术也正越来越深刻地影响着我们的生活。机器人不但将在工厂、实验室与人一起工作，还将在车站、机场、码头、交通路口为人们指引路径、回答问题、帮助行人。机器人还将步入千家万户，为老人端茶送水，护理伤病人等等。未来机器人将会越来越广泛地进入人类社会，人类对机器人的依赖会如同现时对待计算机一样，即使是短时间的离开都可能会造成很大不便。 机器人化是先进制造领域的重要标志和关键技术，针对先进制造业生产效率提高的诸多瓶颈问题，尤其是在汽车产业中，机器人得到了广泛的应用。如在毛坯制造(冲压、压铸、锻造等)、机械加工、焊接、热处理、表面涂覆、上下料、装配、检测及仓库堆垛等作业中，机器人都已逐步取代了人工作业。目前汽车制
浅谈人工智能学习研究的现状 及其发展趋势 摘要：自上世纪五十年代以来，经过了几个阶段的不断探索和发展，人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就，但是离真正意义上的的人类智能还相差甚远。但是进入新世纪以来，随着信息技术的快速进步，与人工智能相关的技术水平也得到了相应的提高。尤其是随着因特网的普及和应用，对人工智能的需求，变得越来越迫切，也给人工智能的研究提供了新的更加广泛的舞台。本文强调在当今的网络时代，作为信息技术的先导，人工智能学习在人工智能科学领域中是一个着非常值得关注的研究方向，要在学科交叉研究中实现人工智能学习的发展与创新，就要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透点，尤其是重视认知物理学的研究。自然语言是人类思维活动的载体，是人工智能学习研究知识表示无法回避的直接对象，要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型，发展不确定性人工智能；要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性，把网络拓扑作为知识表示的一种新方法，研究网络拓扑的演化与网络动力学行为，研究网络化了的智能，从而适应信息时代数据挖掘的普遍要求，迎接人工智能
学习与应用领域新的辉煌。 1.前言 自20世纪90年代以来，随着全球化的形式与国际竞争的日益激烈，对人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注，且人工智能在制造中的运用以成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键。 人工智能已对现实社会做出了非常重大的贡献，而且其作用已在各领域发挥得淋漓尽致，特别是在计算机领域，人工智能的应用更加突出，可以说，哪里有计算机应用，哪里就在应用人工智能；哪里需要自动化或半自动化，哪里就在应用人工智能的理论、方法和技术。目前，人工智能应用的主要领域，也就是计算机应用的主要领域。 人工智能是一门研究人类智能的机理以及如何用机器模拟人的智能的学科。从后一种意义上讲，人工智能又被称为“机器智能”或“智能模拟”。人工智能是在现代电子计算机出现之后才发展起来的，它一方面成为人类智能的延长，另一方面又为探讨人类智能机理提供了新的理论和研究方法。 学习机制的研究是人工智能研究的一项核心课题。它是智能系统具有适应性与性能自完善功能的基础。学习过程具有以下特点：学习行为一般具有明显的目的性，其结果是获
国内外机器人发展现状及发展动向 一、全球机器人行业现状 (一)全球机器人行业现状 1、行业发展：增长态势延续 (1)预计2017年全球工业机器人销售量25万台 从2008年第四季度起，全球金融风暴导致工业机器人的销量急剧下滑。2010年全球工业机器人市场逐渐由2009年的谷底恢复。 2011年是全球工业机器人市场自1961年以来的行业顶峰，全年销售达16.6万台。2012年全球工业机器人销量为15.9万台，略有回落，主要原因是电气电子工业领域的销量有所下滑，但汽车工业机器人销量延续增长态势。 随着全球制造业产能自动化水平提升，特别是中国制造业升级，我们估计到2017年全球工业机器人销量达到25万台，年复合增长率9.5%. (2)预计到2017年全球工业机器人市场容量2700亿 2012年全球机器人本体市场容量为530亿元，本体加集成市场容量按本体大约三倍算，估计1600亿元。 估计2013年至2017年，包含本体和集成在内的全球工业机器人市场，年复合增长率约为11%。预计2017年全球工业机器人市场容量将达到2700亿元。 (3)预计到2017年全球服务机器人市场容量接近500亿 根据IFR数据，2012年全球个人(或家庭)用服务机器人市场容量为73亿元，公共服务机器人市场容量为208亿元。目前看公共服务机器人产业化走在前面，市场容量更大。 预计2013-2017年个人(或家庭)用服务机器人市场容量增长率为7%，公共服务机器人市场容量年均复合增长率为17%。到2017年，全球服务机器人市场容量将接近500亿元。如果智能家居算是广义的服务机器人，服务机器人市场容量会大很多。 2、全球机器人行业布局：日欧产业优势明显，中国市场潜力巨大 (1)工业机器人市场销量与存量 全球工业机器人本体市场以中欧美日为主。日、美、德、韩、中五国存量占全球比例达71.24%，销量达69.92%。 截至2012年底，全球机器人累计销量达到247万台。机器人平均使用寿命为12年，最长15年。估计现在全球机器人存量在120万台-150万台之间。 分区域看，亚洲/澳洲增幅达到9%。亚洲增幅主要由中国需求拉动，因为中国2012年工业机器人销量增幅达到30%。 分生产地和消费地看，日本是唯一的工业机器人净出口国，拥有全球最大的机器人产能，占据全球机器人产量的66%。机器人消费地最大的区域是除日本以外的亚洲地区，占比约34%，而且是以中国市场为主。 (2)全球工业机器人与机床行业销量的对比 工业机器人销量占机床销量比反映各国机器人使用情况。这个比例的上升在一定程度上代表着这个国家机器人普及水平的提升。我们给出美日德中四国的机器人销量占机床销量比，从这个数据和历年的变化趋势看各国机器人行业的发展状况。 美日德三国的机器人销量占机床销量比稳定在一定区间内(15%-25%)，表明
智能机器人的现状与发展 □董文清 山东淄博实验中学山东淄博255000 摘要：当前，机器人技术正快速发展。对智能机器人进行了概述，介绍了教育机器人与机器人竞赛，分析了智能足球机器人的系统组成。与此同时，从多传感器信息融合技术、视觉系统、路径规划、人工智能应用等方面介绍了智能机器人的研究领域。 关键词：智能机器人现状发展 中图分类号:TH122文献标志码:A文章编号：1000-4998(2019)01-0036-03 Abstract:Currently,the robot technology is developing rapidly.The intelligent robot was summarized, the educational robot and robot competition were introduced,and the system composition of the intelligent soccer robot was analyzed.In the meanwhile,the research field of intelligent robots was introduced from the aspects of multi—sensor information fusion technology,vision system,path planning and Al application. Key Words：Intelligent Robot Present Status Development 1智能机器人概述 机器人技术经过几十年的快速发展，已从工业领域的广泛应用，拓展到服务、医疗、军工和救灾领域。按照应用的不同，目前智能机器人可分为工业机器人和服务机器人两大类。服务机器人又可分为个人服务机器人和专业服务机器人。 目前在服务机器人领域，智能机器人的主要类型有家庭智能助理机器人、教育机器人、教师机器人、工业制造培训用机器人、手术医疗培训用机器人、护理机器人和安全教育机器人等o未来，机器人将成为人们日常生活的一部分，并彻底改变人们的生活方式。 随着计算机、自动控制、微电子技术、人工智能等技术的发展，机器人技术的智能化程度正越来越高。传感器的应用，使机器人具有视觉、听觉和嗅觉。控制系统自学习和自适应能力的加强，使机器人具有感知、思维和互动功能。 世界各国的高校和科研机构都在研究具有人工智能的服务机器人。谷歌公司收购了八家行业内公司，主要从事视觉、语音、类人和智能化技术工作，从而使机器人能学习写诗、写小说、作曲等，并可进行足球运动。当前，智能服务机器人正在迅速发展。 2教育机器人 当前，智能服务机器人在教育领域表现出了无可比拟的价值和前景，其多学科交叉融合的特点为培养收稿日期：2018年11月 2019,57(1)高素质和复合型人才，特别是人工智能研究方面的人才提供了良好的平台。 在智能服务机器人领域，机器人硬件与编程软件相结合，可以培养学习者的思维能力和学习兴趣。目前，全球排名前十的教育机器人研究机构，以及德国Fischertechnik、日本本田电机等,已研制成功多种教育机器人产品。在国内，也有不少企业研发了教育机器人。其中，能力风暴教育机器人在发展中已取得600多项专利，形成120多种机型，包括语音互动、唱歌跳舞、类人等类型。科大讯飞的教育机器人载入了TY OS智能系统，具有理解能力、表达能力和一定的智商，通过自学习不断成长，从能听会说发展为能理解会思考。优必选阿尔法教育机器人一直以高自由度、智能互动、拟人造型而闻名，借助自然的语音对话，能实现人机对话、多人通话，并能实现运动、舞蹈等各种功能。 由此可见，研发与应用教育机器人，除了要提高机器人技术之外，还需要加强人工智能、语音识别和仿生等方面的技术，使教育机器人能像真人一样进行思考、动作和适应环境。 3机器人竞赛 为了推动智能机器人技术的发展，培养青少年的创新能力，在世界各地有各种机器人竞赛，主要包括机器人足球赛、机器人灭火竞赛、机器人综合竞赛、机器人格斗大赛、机器人轨迹赛等。机器人格斗大赛在全球已开展了几十年，以英国的机器人大擂台和美国的博兹大战较为出名。日本也曾举办两足机器人竞技格斗 机械制造总第653期曲占
目录 CONTENTS 第一篇：智能制造顶层设计正在制定工业机器人产业获利------------------------------------------ 1第二篇：中国工业机器人的销售量以40%左右的速度增长 ----------------------------------------- 3第三篇：“机器换人”政策逐步落地工业机器人市场爆发------------------------------------------ 4第四篇：2014年我国工业机器人销量猛增54%-------------------------------------------------------- 5第五篇：机器换人时代来袭工业机器人现状与前景分析--------------------------------------------- 6第六篇：机器人再获政策红利工业机器人产业前景可期--------------------------------------------- 8第七篇：机器人产业十三五规划将出服务/工业机器人同迎利好----------------------------------- 9第八篇：中国制造2025再获力挺工业机器人发展分析 -------------------------------------------- 10第九篇：工业机器人行业现状分析引领智能制造时代 ---------------------------------------------- 12第十篇：2015-2020年中国工业机器人行业年销售量预测数据 ----------------------------------- 13第十一篇：机器人将成富士康支柱业务工业机器人发展态势趋好 ------------------------------ 14第十二篇：大族激光募重金发力机器人工业机器人产业前景窥探 ------------------------------ 15第十三篇：“智”造中国工业机器人三大黄金市场分析------------------------------------------- 17第十四篇：昆山富士康两年裁员5万人工业机器人产业兴起在即 ------------------------------ 18第十五篇：东莞无人工厂探秘：工业机器人前景分析 ---------------------------------------------- 19第十六篇：工业机器人市场空间大传感器发展现状分析------------------------------------------- 20第十七篇：2015年我国工业机器人产业将破万亿 --------------------------------------------------- 21第十八篇：工业4.0概念凶猛引中兴入局工业机器人发展分析 ---------------------------------- 22 本文所有数据出自于《2015-2020年中国工业机器人行业产销需求预测与转型升级分析报 告》 第一篇：智能制造顶层设计正在制定工业机器人产业获利 近日，工信部部长苗圩对媒体透露，工信部正在加强智能制造顶层设计，研究制定智能制造发展战略，编制智能制造专项规划;推动传统装备智能化改造和升级，分行业制定传统装备智能化改造路线图，组织开展重点行业智能车间、智能工厂试点，培育一批样板企业并组织推广行业应用示范。 早前，国务院印发了《中国制造2025》通过“三步走”实现我国我国制造强国的战略目标，智能制造成为工业制造转型的重中之重。如今，智能制造战略再获工信部关注，在智能化的大势下，智能装备下游应用领域加快拓展，工业机器人发展可期。