在科技飞速发展的当下，协作机器人正逐渐走进我们的生活，成为人机共融新时代的重要标志。区别于传统工业机器人，协作机器人最大的特点便是能够与人类在共同空间中安全、高效地协同作业，打破了以往机器人与人之间的物理隔离。想象一下，在现代化工厂里，工人与机器人并肩作战，工人凭借敏锐的判断力和灵活的应变能力处理复杂情况，机器人则依靠精准的操作和不知疲倦的特性完成重复性高强度任务，两者配合默契，大幅提升生产效率 。
协作机器人的应用领域极为广泛，早已悄然融入我们生活的方方面面。在医疗领域，它能协助医生进行精密手术，稳定的机械臂有效减少人为手部抖动，提高手术成功率；教育场景中，协作机器人化身为智能教学助手，为学生带来新奇有趣的互动式学习体验，帮助学生更好地理解抽象知识；餐饮行业里，机器人咖啡师能熟练制作各种咖啡饮品，从研磨咖啡豆到精准萃取，再到拉花装饰，动作一气呵成，几分钟内就能为顾客呈上一杯香气四溢的咖啡 。这些生活中真实可见的应用，让我们切实感受到协作机器人为生活带来的便利与改变，也不禁让人好奇，如此神奇的协作机器人，其背后是否存在被 “卡脖子” 的技术难题呢？
市场繁荣背后的隐忧
近年来，中国协作机器人市场呈现出一片繁荣景象，已然成为全球最大的协作机器人市场，并且增长态势十分强劲 。国际机器人联合会发布的《2024 世界机器人报告》显示，2023 年中国工业机器人安装量高达 27.6 万台，占全球安装量的 51%，工业机器人密度达到每一万名员工配有 470 台机器人，跃居世界第三 。协作机器人在众多领域大显身手，3C 电子行业中，因其产品更新换代快、生产工艺复杂，对生产灵活性要求极高，协作机器人凭借灵活的操作和快速的编程调整能力，在电子产品的精密装配环节发挥着重要作用，从微小零部件的抓取放置到复杂线路板的组装，都能高效完成；汽车制造领域，协作机器人参与到汽车零部件的加工、焊接以及整车装配等多个环节，与工人紧密配合，既提高了生产效率，又保证了产品质量 。
尽管市场表现亮眼，但我们不得不正视一个严峻的现实：中国协作机器人产业在蓬勃发展的同时，正面临着 “卡脖子” 技术的困境。与发那科、ABB、优傲等国际知名品牌相比，国内协作机器人在一些核心技术指标和产品性能上仍存在差距。国外品牌凭借深厚的技术积累和长期的研发投入，在机器人的运动控制精度、稳定性以及智能化程度等方面占据优势，其产品能够更好地满足高端制造业对高精度、高可靠性生产的要求 。而国内部分企业在关键技术上依赖进口，这不仅限制了产品性能的提升，还使得企业在市场竞争中处于被动地位，一旦供应链出现问题，生产运营将受到严重影响 。
核心零部件之痛
中国协作机器人产业要想真正实现自主可控、高质量发展，突破 “卡脖子” 技术瓶颈迫在眉睫。而在众多制约因素中，核心零部件技术的短板尤为突出，其中减速器、伺服电机和传感器等关键零部件技术，与国际先进水平存在明显差距，成为限制中国协作机器人产业发展的关键因素 。
减速器：精度与寿命的较量
减速器在协作机器人中扮演着极为关键的角色，堪称机器人的 “关节”，对机器人的运动精度和负载能力有着决定性影响 。它就像是一个精密的力量调节枢纽，将伺服电机高速低扭矩的输出转化为机器人关节所需的低速高扭矩运动，确保机器人能够精准、稳定地完成各种动作 。在协作机器人进行精密装配任务时，减速器的精度直接决定了零部件能否被准确无误地安装到位，哪怕是极其微小的误差，都可能导致整个产品质量出现问题 。
当前，国产减速器虽然在市场上占据了一定份额，国产化率不断提高，但与国外先进产品相比，仍存在较大差距。在精度保持方面，国外知名品牌的减速器能够在长时间的高强度工作中，始终维持较高的精度，确保机器人的运动误差控制在极小范围内 。而国产减速器在使用一段时间后，精度容易出现下降，这使得机器人在执行重复性任务时，偏差逐渐累积，影响产品质量的稳定性 。以某国产协作机器人在电子芯片贴片生产线上的应用为例，起初机器人能够较为准确地将芯片贴装到电路板上，但随着运行时间的增加，由于减速器精度下降，芯片贴装位置的偏差逐渐增大，废品率明显上升 。
寿命也是国产减速器的一大痛点。国外先进减速器的额定寿命通常可达 10000 小时以上，能够满足工业生产中长时间连续运行的需求 。相比之下，国产减速器的寿命普遍较短，这不仅增加了设备的维护成本和停机时间，还降低了生产效率 。某汽车制造企业在使用国产协作机器人进行零部件焊接时，由于减速器寿命不足，频繁出现故障，需要定期更换减速器，导致生产线不得不间歇性停产，造成了巨大的经济损失 。
伺服电机：动力与控制的挑战
伺服电机作为协作机器人的动力源，犹如机器人的 “肌肉”，不仅为机器人的运动提供动力，还承担着精确控制机器人运动的重任 。其工作原理是将电能高效地转化为机械能，通过精准的控制算法，根据控制系统发出的指令，快速、准确地调整电机的转速、位置和扭矩，从而实现机器人各种复杂动作的精确执行 。在协作机器人进行人机协作的打磨作业时，伺服电机需要实时根据人手施加的力反馈，迅速调整自身的输出扭矩和转速，确保打磨力度均匀、稳定，既不能损伤工件表面，又要达到理想的打磨效果 。
然而，国产伺服电机在一些关键性能指标上与国外产品存在差距。功率密度方面，国外先进伺服电机能够在较小的体积和重量下，输出更大的功率，使得机器人的结构更加紧凑、轻量化，同时提高了能源利用效率 。而国产伺服电机的功率密度相对较低，这在一定程度上限制了协作机器人向小型化、轻量化方向发展 。在响应速度上，国产伺服电机也稍显逊色，无法像国外产品那样对控制指令做出极其快速的响应，导致机器人在进行高速运动或快速启停时，动作不够敏捷，影响作业效率 。某高速分拣协作机器人在采用国产伺服电机时，由于响应速度跟不上，在处理大量快递包裹分拣任务时，出现分拣不及时、漏拣等问题 。
控制精度同样是国产伺服电机的短板。在高精度的加工和装配任务中，国外伺服电机能够实现更高精度的位置和速度控制，保证机器人的运动轨迹更加精准，产品质量更有保障 。而国产伺服电机的控制精度相对有限，难以满足一些对精度要求苛刻的高端应用场景 。在精密光学仪器的组装过程中，需要协作机器人将微小的光学镜片精确放置在指定位置，误差要求控制在微米级，国产伺服电机由于控制精度不足，很难胜任此类任务 。
传感器：感知世界的瓶颈
传感器是协作机器人感知外部环境的 “触角”，是实现人机协作安全、高效的关键要素 。它能够实时采集机器人周围的各种信息，如位置、力、视觉、触觉等，并将这些信息转化为电信号或数字信号，传输给机器人的控制系统，为机器人的决策和动作执行提供重要依据 。在人机协作的物流搬运场景中，力传感器能够实时感知机器人与操作人员之间的作用力，当检测到异常的力时，机器人会立即停止动作，避免对人员造成伤害 ；视觉传感器则可以识别货物的形状、位置和尺寸，引导机器人准确地抓取货物 。
尽管国内传感器产业近年来取得了一定的发展，但与国外产品相比，在精度、可靠性和稳定性方面仍存在差距 。在精度上，国外先进传感器能够提供更加精确的测量数据，为机器人的精确控制和决策提供有力支持 。而国产传感器的测量精度相对较低，可能导致机器人对环境信息的感知出现偏差，影响其作业的准确性 。在一些对尺寸测量精度要求极高的精密制造领域，国产视觉传感器的测量误差较大，无法满足生产需求，只能依赖进口传感器 。
可靠性和稳定性也是国产传感器面临的挑战。在复杂的工业环境中，传感器需要长时间稳定工作，不受温度、湿度、电磁干扰等因素的影响 。国外传感器经过长期的技术积累和严格的质量控制，在可靠性和稳定性方面表现出色，能够适应各种恶劣环境 。而国产传感器在这些方面还有待提高，容易出现故障或性能波动，降低了机器人系统的整体可靠性 。在高温、高湿的化工生产车间，国产压力传感器可能会因为环境因素的影响，出现测量数据漂移、信号中断等问题，导致协作机器人无法正常工作 。
软件与算法难题
除了核心零部件，软件与算法也是协作机器人的关键技术，其重要性就如同机器人的 “大脑” 和 “思维”，指挥着机器人的一举一动。然而，在这一领域，中国同样面临着诸多挑战 。
操作系统：机器人的 “大脑” 短板
操作系统作为协作机器人的核心软件，承担着对机器人硬件资源的管理、任务调度以及与外部设备通信等重要职责，是机器人实现各种功能的基础平台 。它就像是一个精密的指挥中枢，协调着机器人各个部件的协同工作，确保机器人能够按照预设的程序和指令，准确、高效地完成各种任务 。以协作机器人在电商仓库中的货物分拣任务为例，操作系统需要实时获取视觉传感器传来的货物位置信息，根据这些信息快速规划机器人的运动路径，并将运动指令发送给伺服电机，同时还要监控机器人的运行状态，确保整个分拣过程的流畅性和准确性 。
国外在机器人操作系统领域起步较早，积累了丰富的技术和经验，已经形成了较为成熟的产品和生态系统 。例如，ROS（Robot Operating System）是目前广泛应用的开源机器人操作系统，它具有丰富的功能库和工具，能够方便地实现机器人的感知、规划、控制等功能，并且拥有庞大的社区支持，开发者可以在其基础上快速进行二次开发，缩短机器人的研发周期 。相比之下，国产机器人操作系统在兼容性、实时性和功能完整性方面存在不足 。在兼容性上，国产操作系统可能无法很好地适配各种不同品牌和型号的硬件设备，导致机器人在集成过程中出现问题，增加了开发成本和难度 。某国产协作机器人在采用国产操作系统时，由于与进口的高精度视觉传感器兼容性不佳，出现数据传输不稳定、图像识别错误等问题，严重影响了机器人的作业精度 。
实时性是机器人操作系统的关键性能指标之一，要求操作系统能够在极短的时间内对外部事件做出响应，确保机器人的动作准确、及时 。在协作机器人进行高速运动控制时，操作系统的实时性直接影响到机器人的运动精度和稳定性 。国产操作系统在实时性方面与国外产品存在差距，难以满足一些对实时性要求极高的应用场景，如高速精密加工、实时人机协作等 。在精密电子元件的高速贴片生产中，由于国产操作系统实时性不足，协作机器人在抓取和放置元件时出现延迟，导致元件贴装位置偏差，产品次品率上升 。
功能完整性上，国产操作系统的功能相对单一，缺乏一些先进的功能模块和算法，无法满足机器人在复杂应用场景下的需求 。在机器人的自主导航和避障功能中，国外操作系统通常集成了先进的 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即时定位与地图构建）算法和智能避障算法，能够使机器人在复杂环境中快速、准确地实现自主导航和避障 。而国产操作系统在这方面的功能相对薄弱，限制了机器人在复杂环境下的应用能力 。
智能算法：决策与适应的困境
智能算法是协作机器人实现自主决策、环境感知和任务执行的核心，它赋予机器人 “思考” 和 “学习” 的能力，使其能够根据不同的环境和任务需求，灵活地调整自身的行为和策略 。在智能算法的支持下，协作机器人就像是一个拥有智慧的助手，能够在复杂多变的环境中独立完成各种任务 。在物流仓储场景中，协作机器人利用智能算法可以根据货物的种类、大小、重量以及仓库的布局等信息，自主规划最优的搬运路径，同时还能实时避开障碍物和其他作业人员，高效地完成货物搬运任务 。
然而，国产智能算法在复杂任务处理、机器学习和深度学习应用方面与国外存在差距 。在复杂任务处理能力上，国外先进的智能算法能够对复杂的任务进行精确建模和分析，通过优化算法和策略，实现机器人对复杂任务的高效执行 。而国产算法在处理复杂任务时，可能存在计算效率低、决策不够准确等问题，导致机器人在面对复杂任务时表现不佳 。在汽车零部件的复杂装配任务中，国外协作机器人凭借先进的智能算法，能够快速、准确地识别零部件的形状、位置和姿态，并完成高精度的装配工作 。相比之下，采用国产算法的协作机器人在处理同样的任务时，可能会出现装配错误、效率低下等问题 。
机器学习和深度学习是当前智能算法发展的重要方向，能够使机器人通过大量的数据学习，不断提升自身的智能水平和适应能力 。国外在机器学习和深度学习算法的研究和应用方面处于领先地位，已经将这些技术广泛应用于机器人领域，取得了显著的成果 。例如，在机器人的视觉识别和语音交互功能中，深度学习算法能够使机器人更加准确地识别物体和理解人类语言，实现更加自然、流畅的人机交互 。而国产算法在这方面的应用相对滞后，缺乏有效的数据积累和算法优化，导致机器人在智能化程度上与国外产品存在差距 。在智能客服协作机器人中，国外产品利用深度学习算法能够准确理解客户的问题，并提供高质量的回答和解决方案 。而国产同类产品由于算法的不足，可能会出现理解错误、回答不准确等问题，影响用户体验 。
突围之路在何方？
面对 “卡脖子” 技术的重重困境，中国协作机器人产业并非束手无策，而是积极探寻突围之路，力求在技术创新的道路上实现突破，推动产业的可持续发展 。
企业：加大研发，合作创新
国内协作机器人企业应将加大研发投入作为首要任务，积极建立自主研发体系，不断提升自身的技术创新能力 。加大研发投入不仅能够为企业带来技术上的突破，还能提升产品性能，增强企业在市场中的竞争力 。例如，国内某知名协作机器人企业每年将营业收入的 20% 以上投入研发，通过持续的技术攻关，成功研发出具有自主知识产权的高性能伺服电机，其功率密度和控制精度达到国际先进水平，产品一经推出便在市场上获得广泛认可，订单量大幅增长 。
企业还应加强与高校、科研机构的合作，实现产学研深度融合 。高校和科研机构拥有丰富的科研资源和专业的人才队伍，能够为企业提供前沿的技术研究成果和创新思路 。通过合作，企业可以将科研成果快速转化为实际产品，缩短研发周期，提高创新效率 。例如，遨博（山东）智能机器人有限公司在当地政府帮助下与国内知名大学和科研院所合作，成功链接到业内领先的北京科技大学团队，实现了减速器和电机的自主产业化量产，让核心零部件不再受制于市场制约，全链条的发展让生产周期、成本更加可控，产品更具市场竞争优势 。
政府：政策支持，产业引导
政府在协作机器人产业发展中扮演着至关重要的角色，应出台一系列政策支持产业发展 。提供研发补贴是激励企业加大研发投入的有效手段，政府可以根据企业的研发项目和成果，给予相应的资金补贴，降低企业的研发成本，提高企业的创新积极性 。税收优惠政策也能减轻企业负担，增强企业的发展活力 。例如，对协作机器人企业实施税收减免，能够让企业将更多资金用于技术研发和产品升级 。
引导产业集聚是优化产业布局、提高产业协同效应的重要举措 。政府可以通过建设产业园区、提供土地和基础设施等优惠政策，吸引协作机器人企业、零部件供应商、系统集成商等相关企业集聚，形成完整的产业链生态 。以淄博为例，当地以遨博为龙头进行链式招商、以商招商，先后招引了 26 家从事机器人研发、生产、配套和集成的企业，基本形成了 “关键零部件 — 整机 — 系统集成” 的产业链，促进了产业的协同发展 。
人才：培养引进，储备力量
人才是协作机器人产业发展的核心要素，高校和职业院校作为人才培养的重要阵地，应优化相关专业设置，加强人才培养 。根据产业发展需求，高校和职业院校可以开设机器人工程、人工智能、自动化等相关专业，并在课程设置中增加机器人编程、运动控制、传感器技术等核心课程，注重实践教学，培养学生的实际操作能力和创新思维 。
企业应积极引进高端人才，为产业发展注入新的活力 。通过提供具有竞争力的薪酬待遇、良好的工作环境和广阔的发展空间，吸引国内外优秀的机器人技术人才、软件算法人才和管理人才加入 。同时，企业还应建立完善的人才激励机制，对有突出贡献的人才给予奖励，激发人才的创新积极性和工作热情 。例如，某协作机器人企业为吸引高端人才，提供了高于行业平均水平的薪资待遇，并设立了创新奖励基金，对在技术创新方面取得重大突破的团队和个人给予高额奖励，吸引了一批优秀人才加入，推动了企业技术水平的快速提升 。
