人工智能给机械行业带来什么

Ⅰ 人工智能对就业的影响，未来机器人会让很多人失业吗

首选，人工智能是未来科技的发展方向和必然结果。

其次，人工智能的出现是为了回服务于人类，而不是代答替人类。目前，各行各业，例如机械制造行业、汽车制造、物流甚至军事等都已经出现机器人代替人类劳动者，其目的一方面是为了人操作的失误率，也是为了减少对人的伤害。
然后，人工智能的推广应用，的确会让很多人存在失业危机。这方面就要看政府、企业和个人之间如何去协调了，毕竟，如果大量的劳动力被人工智能代替，那么人的消费能力就会下降，直接会影响经济发展，人工智能的存在反而会带来沉重的经济负担。
所以，人工智能的发展，还是在于它如何的为人类服务，而不是去不断的替代人类。

Ⅱ 智能制造对我们的生活产生了哪些影响

智能制造将在三个方面对传统制造业产生重大作用。

第一是产品创新。把传感技版术以及软件植入到产品当中权，就可能使产品的性能和质量发生质的变化。比如智能的工程机械、智能玩具、智能家具、智能洗衣机、智能空调、智能冰箱、智能电饭煲等。当然这些产品从现在来看，它只是智能的一个初级阶段，随着人工智能技术的进一步发展，它的智能程度将进一步提高。
第二是制造技术创新。在制造过程当中，从它的设计到制造，都使得整个生产过程大大缩短。为什么运-20从国务院常务会议讨论立项到现在仅用了五年的时间就成功了呢？就是利用了数字化网络化的手段。个性化的生产将会成为趋势。
第三是产业模式创新。在互联网、物联网、云计算、大数据等泛在信息的强力支持下，将大大促进规模定制生产方式的发展，深刻地改革传统制造业的生产方式、生产模式和产业形态。例如，个性化批量定制生产将成为一种趋势，电子商务的应用将日益广泛。

Ⅲ 人工智能会使哪些行业受益

人工智能将会让所有行业受益

物联网的概念来源之一是IBM的智慧地球概念，智慧是物联网创造价值的核心。而中国物联网十二五规划中九大试点领域包括：智能工业、智能农业、智慧物流、智能家居、智能医疗、智能环保、智能交通、智能安防、智能电网，全部与智能相关。

人工智能是智能的一种形式，所以物联网创造价值，一定需要人工智能。

物联网技术会改变所有行业，所以人工智能必然影响所有行业。

物联网技术引起的变革将与工业革命相比

社会的每一次进步，都是在生产工具的变革之后提升了生产力，在生产力瓶颈突破之后，改变生产关系，从而引发社会变革。

生产工具的改进越大，则社会变革越大。

物联网技术将提升所有工具的效率，当所有工具都提升的时候，必然意味着生产力的大规模提升，那么生产关系必然会随之改变。

所以我认为物联网技术的革命会是服务业革命。

工业革命解放人的体力劳动，服务业革命解放人的劳力劳动。

脑力劳动密集型行业是人工智能优先发展的

既然物联网技术促发服务业革命，而服务业革命解放的是人的脑力劳动。

所以脑力劳动密集型的行业，会优先使用人工智能技术。通过人工智能技术解放人力，降低成本，提升服务水平。

发展之初，人机交互是重点

提问者问的问题是哪个行业受益，但人工智能发展还在早期，还没有哪个行业会大规模使用，但从另外一个维度上，人工智能会是最先使用的，就是人机交互接口，是人工智能最先使用的。

比如最近流行的智能音响，实际上是人工智能实现的人与机器的语言交互工具。

再比如视频、图像的人工智能处理。最典型的应用是在自动驾驶以及汽车后市场安全领域都有应用。

所以人工智能在人机交互领域都有应用，而只要使用机械设备的行业，都会有人机交互。

Ⅳ 机械专业与人工智能知识有什么联系

机电一体化中的自动化就是关于人工职能的一方面，涉及的很浅。机专械专业又包括好多中··属···我就是学机电一体化的，就如我学的机电一体化。它要学：电子、电工、机械设计、制造、制图、微型计算机、PLC、供电、自动化、工程力学、数控技术······好多种的，说不清的。人工自动化就是信息反馈与数字指令的转换。这有关PLC编程······很少见到大学开通人工智能这个专业。就没有见过或听说过。

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Ⅳ 科技变革，大数据，人工智能会给我们带来什么惊喜

加强新一代人工智能研发应用，在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域推进‘互联网+’。发展智能产业，拓展智能生活。运用新技术、新业态、新模式，大力改造提升传统产业。”在2018年政府工作报告中，第二次被写进报告的人工智能“戏份更足了”。
目前，人工智能已经成为国家发展战略，去年7月，国务院下发的《新一代人工智能发展规划》中明确阐述，到2030年，中国人工智能理论、技术与应用总体超越平均水平，成为世界主要人工智能创新中心。
如今，人工智能正在中国大地上全面开花，书写着一个崭新的智能时代。无论是人工智能芯片、智慧医疗还是智能化的工业机器人，人工智能迎来了在中国发展的黄金时期，也向世界宣告，人工智能领域的中国力量正在崛起。
未来工厂：人机搭配干活不累
在平昌冬奥会闭幕式上，人工智能机器人像一根画笔，描绘了一道华丽的“未来秀”，流光溢彩的北京8分钟惊艳了世人。24台人工智能机器人、24名舞蹈演员的庞大阵容，协调一致的人机交互表演，在世界范围内尚属首次。
这24台人工智能机器人由沈阳新松机器人自动化股份有限公司的技术团队设计制造并调试，“在人机互动的人工智能机器人方面，我们团队本身就有着比较丰富的经验，做了充足的准备，因此才圆满完成了任务。”算法工程师赵劲超说。
“人机交互是人工智能在制造业中的重要组成部分之一。”该公司技术总监徐方告诉记者，“在未来的工厂中，装配车间里将会出现工人与具有一定思维能力的工业机器人合作的场景。比如，之前需要两名工人配合完成的工序，随着机器视觉、手势识别等技术的发展，将会逐步变成人与机器人来协作完成。”
事实上，人工智能技术可以应用在制造业的各个环节当中。以产品质量检测为例，过去很多产品只能依赖经验丰富的工程师进行判断，判断规则也比较复杂。在引入人工智能技术后，效率可以得到大幅提升。在去年召开的一次人工智能会议上，网络就与北京首钢合作，现场展示了利用人工智能技术对钢板质量进行检测，准确率达到了99.98%，与人工检测的结果非常相近。
在《中国制造2025》的计划当中，明确指出制造业是国民经济的主体，是立国之本、兴国之器、强国之基。而人工智能技术的广泛应用，显然可以助力我国制造业向智能制造转型，从制造大国进一步升级为制造强国。
智能芯片：持续发力占据不败之地
如果说北京8分钟展示了我国在人工智能领域的实力，那么在智能芯片上的突破则更令国人兴奋不已。
早在2016年，脱胎于中科院计算所的寒武纪科技有限公司就发布了全球首款商用深度学习专用处理器寒武纪1A，该产品已经在华为各系列旗舰产品上得到了应用，寒武纪也得到了1亿美元的A轮融资，成为国内首个人工智能芯片领域的独角兽企业。
在接受记者采访时，该公司创始人之一陈云霁博士表示，2018年寒武纪会在云端人工智能芯片上发力，重点解决云计算平台和大数据中心的高速人工智能处理问题，如果说2017年，寒武纪深度学习处理器已经走进了普通人的生活，那么未来，寒武纪将努力向每个人生活中离不开的智能帮手努力。
“我国在这次人工智能芯片的竞争中有着很好的机会，与国际同行站在了同一起跑线上。”陈云霁介绍说，在深度学习专用处理器领域，中科院计算所的寒武纪科研团队在国际上起步最早：第一个深度学习处理器架构、第一个多核深度学习处理器架构、第一个深度学习处理器芯片都来自寒武纪团队。
除了寒武纪科技外，近一段时期AI芯片领域融资动作不断。深鉴科技、杭州中天微、商汤科技、Think Force等AI公司或团队都获得了资本的青睐，其中有的企业创立还不足一年。
虽然取得了一定的成就，陈云霁也提醒业界，AI领域技术的竞争非常激烈，哪怕一个决定的错误都可能导致掉队。“要想在国际长期的深度学习处理器竞赛中持续领先，产学研的结合非常关键。论文变成技术，技术变成产品，产品磨合中再形成论文，这个循环转得越快，就越有机会。”
人工智能尤其是深度学习对数据的需求非常庞大，而中国有着7亿多使用中文的网民，所产生的数据对于训练机器学习、训练人工智能模型等领域具有深刻的意义。
“相比美国、英国等其他国家，我国人工智能产业的发展和实践具备更好的土壤，无论是推广还是普及都具有一定优势。”中国信息通信研究院政策与经济研究所主任工程师秦业告诉记者，2018年将是人工智能技术与实体经济开始实质性融合的一年，更多具备人工智能特征的产品和服务，将在这一年里深刻影响传统生产和生活领域。
“人工智能芯片方面，我国在体系结构以及神经网络芯片的设计方面已经取得了进展，这使得自主可信的人工智能终端成本大幅降低。”秦业说，“如家电、手机、无人机、工业终端等都将广泛地出现人工智能的身影。”
“近期，我国人工智能在医疗方面的应用也有了实质性进展，可以应用的病种包括食道癌、肺癌、糖尿病视网膜病变等。”秦业说，“从效果上看，人工智能技术的应用显着地提高了人工阅片的速度，降低了对专家医生的依赖程度，这对中小城市医疗能力的提升具有很大的意义。”
在智能制造方面，质量检测、工艺优化、故障诊断等环节将成为2018年人工智能向制造业渗透的重要突破口，在冶金、石化、机械等行业将出现一系列相对成熟的解决方案。
此外，以人脸识别、语音交互为核心技术手段的安防、家居产品等也将进一步普及推广。
“我国人工智能技术应用虽然量大面广，但是应用的程度总体来说还比较初级，企业应用人工智能的技术门槛相对较高，这需要政府加强引导产业界在人工智能芯片、基础工具、开源平台、技术标准等方面加强攻关，逐步形成协作共享的人工智能技术与产品生态。

Ⅵ 未来是不是机械专业和人工智能技术专业最吃香因为这两个专业合起来是能造出智能机器人的，如今中国开始

ai还可以，不过距离电影里的还有一定距离，还需要时间。
机械专业，唉，都是泪啊

Ⅶ 人工智能的发展会给我们的生活带来哪些变化

1、人工智能对自然科学的影响。在需要使用数学计算机工具解决问题的学科，AI带来的帮助不言而喻。更重要的是，AI反过来有助于人类最终认识自身智能的形成。

2、人工智能对经济的影响。专家系统更深入各行各业，带来巨大的宏观效益。AI也促进了计算机工业网络工业的发展。但同时，也带来了劳务就业问题。由于AI在科技和工程中的应用，能够代替人类进行各种技术工作和脑力劳动，会造成社会结构的剧烈变化。

3、人工智能对社会的影响。AI也为人类文化生活提供了新的模式。现有的游戏将逐步发展为更高智能的交互式文化娱乐手段，今天，游戏中的人工智能应用已经深入到各大游戏制造商的开发中。

伴随着人工智能和智能机器人的发展，不得不讨论是人工智能本身就是超前研究，需要用未来的眼光开展现代的科研，因此很可能触及伦理底线。作为科学研究可能涉及到的敏感问题，需要针对可能产生的冲突及早预防，而不是等到问题矛盾到了不可解决的时候才去想办法化解。

(7)人工智能给机械行业带来什么扩展阅读

人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。

可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。

从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。

Ⅷ AI(人工智能)在机械领域有哪些应用

1.机械领域的主要应用：1.1 机械设计 机械设计实际上是一个模型的综合和分析的过程，它不仅包括大量的计算、分析、绘图等数值计算型工作；还包括拟定初始方案，选择最优方案，制定合理结构等方案设计工作。 目前， 有些企业已引入CAD/CAM 系统， 由于CAD/CAM系统对符号推理工作需要综合运用多种科学的专门知识和丰富的实践经验才能解决，这需要CAD/CAM系统具有智能性，因此，设计智能化已成为机械设计中一个很热门的研究课题之一，它把计算机从数值处理扩展到非数值处理，包括知识与经验的集成、推理和决策，力图使机械设计过程自动化，减少人类专家在设计过程中由于个人因素造成的不足。此外，与传统设计方法相比，专家系统在机械设计中有着不可比拟的优势，它不仅可以长期稳定工作、节省成本，还可以为专家知识特别是启发式知识提供存储手段和传授途径、易于继承。1.2 机械制造 在机械生产制造过程中，需要为工厂中所有的装配机器供应零件。目标可能由监控者提供，也可能由系统对当时状态做出评估而产生。智能系统怎样推断出适当的目标，然后构造试图达到目标的动作序列，这个过程通常称为规划(planning), 它是自动问题求解的特例，是人工智能研究的重要子领域。 此外，计算机集成加工系统（CIMS）和柔性加工系统（FMS）在近年来获得迅速发展。在一个复杂的加工过程中，不同条件下的多种操作是必要的。环境的不确定性以及系统软硬件的复杂性，向当代工程师们设计和实现有效的集成控制系统提出了挑战。为了把现有的Petri 网技术用于现代加工系统，需要开发一种新技术，把机器智能技术和Petri 网理论以及智能离散事件控制器连接起来。1.3 机械电子工程 在许多工程系统中，往往由于内部结构复杂，存在着对加工过程控制及故障诊断等方面的困难，一般的PID 等典型控制方法虽然能解决一些问题，但在一些场合已不能满足生产的要求，当前，典型的机电一体化产品- 数控机床、交流伺服驱动装置等正在向数字化、小型化、高精度等方向发展，为监控带来新的挑战，由于模糊神经网络控制不依赖控制对象和数学模型，具有较强的鲁棒性，是一种非线性的控制方法，在解决此类问题中有很好的优势。而专家系统主要用于复杂的机械系统，能够克服基于模型的故障诊断方法对模型的过分依赖性。1.4 机械系统故障诊断 对机械设备进行故障诊断主要是通过对设备敏感部位的信号利用传感器进行数据采集和特征提取，根据不同机械部件在不同时间和状态下具有不同的特征，来判断是否工作正常。它包含两方面的内容，即对系统运行状态进行监测和发现异常情况后对故障进行分析、诊断。在系统运行过程中，若某一时刻系统发生故障，领域专家可以凭借视觉、听觉、嗅觉、触觉或测量设备得到一些客观数据，并根据对系统结构和系统故障历史的深刻了解很快做出判断，确定故障的原因和部位。对于较为复杂的系统，这种基于专家系统的故障诊断方法尤为有效。2 人工智能在机械系统中的应用方法 应用机械系统的AI 技术传统上可以分为专家系统（ES）、人工神经网络(ANN)、模糊集理论(FST)和启发式搜索(GA)四类。2.1 专家系统（Expert System .ES） 专家系统是人工智能的主要分支之一。一个典型的专家系统由四部分组成：知识库、推理机、知识获取机制和人机界面。专家系统按其知识表达方式不同，可分为基于规则和基于框架的专家系统；按其推理方式不同可分为正向推理和逆向推理。在知识表达方面，利用产生式规则进行知识表达，一方面得有益于现有人工智能语言，另一方面，它的表达合乎人的心理逻辑，便于进行知识获取，利于人们接受，利用框架进行知识表达得到了越来越多的应用。在诊断推理方面，主要表现在对推理逻辑和推理模型的研究，在人工智能领域，存在着许多推理逻辑，在专家系统中广泛使用模糊推理逻辑降低系统复杂性，在机械系统故障诊断上能产生很好的效果。专家系统技术的研究和应用正以前所未有的速度在故障诊断、模拟仿真、自动控制、工艺编程、生产规划、产品设计等许多机械工程领域不断发展。随着研究工作的不断深入，一些新的技术方法和先进制造技术正融入机械工程专家系统技术的研究和应用中，不仅使知识表示、知识库构建、知识获取和推理模式等关键技术的研究取得了一定成果，还出现了一些集成式的新型专家系统，如神经网络专家系统、模糊专家系统、基于Internet 的专家系统、CAD 专家系统、CAPP 专家系统等。他们综合利用了专家系统启发性、透明性、灵活性以及具有处理不确定知识能力的特点，使机械工程专家系统的应用领域不断拓宽。2.2 人工神经网络（artificial neural network. ANN） 人工神经网络是模拟的生物激励系统，将一系列输入通过神经网络产生输出。这里输出、输入都是标准化的量，输出是输入的非线性函数，其值可由连接各神经元的权重改变，以获得期望的输出值，即所谓的训练过程。基于数值计算方法的神经网络，将已有数据和已知系统模式作样本，通过学习获得两者的映射关系，实现了对人类经验思维的模拟。 由于神经网络具有原则上容错、结构拓扑鲁棒、联想、推测、记忆、自适应、自学习、并行和处理复杂模式的功能，使其在工程实际存在着大量的多故障、多过程、突发性故障、庞大复杂机器和系统的监测及诊断中发挥着较大作用。 在机械系统的应用方式有：从模式识别角度应用神经网络作为分类器进行故障诊断；从预测角度应用神经网络作为动态预测模型进行故障预测；利用神经网络极强的非线性动态跟踪能力进行基于结构映射的故障诊断；从知识处理角度建立基于神经网络的诊断专家系统等。目前，为提高神经网络在实用中的学习和诊断性能，主要从神经网络模型本身改进和模块化模型诊断策略两方面开展研究；同时，与模糊逻辑的结合研究也是一个研究热点。2.3 模糊集理论（Fuzzy Sets Theory. FSN） 人的认知世界包含大量的不确定之时，需要对所获信息进行一定的模糊化处理，以减少问题的复杂度。1965 年Zadeh 创立的模糊集理论是处理不确定性的一种很好的方法。模糊逻辑可认为是多值逻辑的扩展，能够完成传统数学方法难以做到的近似推理。目前基于多类电量测试信息模糊融合的模拟电路故障诊断方法已经提出。基于K故障节点诊断法和最小标准差法的元件故障隶属函数构造方法,以及基于可测点电压与不同测试频率下电路增益的模糊信息融合诊断算法也已阐述。分别利用此两类测试信息及K 故障诊断法和最小标准差法,对电路进行初步诊断,再运用模糊变换及故障定位规则, 得到融合的故障诊断结果。模拟实验结果表明,所提方法大大提高了机械系统故障定位的准确率。2.4 启发式搜索（Heuristic Search. HS） 遗传算法（Genetic Algorithms ,GA）和模拟退火（Simulated Annealing ,SA）算法是近年来逐渐兴起的两种启发式搜索，通过随机产生新的解并保留其中较好的结果，并避免陷入局部最小，以求得全局最优解或近似最优解。GA是由数字串的集合表示优化问题的解，通过遗传算子，即选择、杂交和变异的操作对数字串寻优。SA 在已知解的邻近区产生新的解，并逐渐缩小邻近区域的大小，直到逼近全局的最优解。两种方法都可以用来求解任意目标函数和约束的最优化问题。 在交流伺服系统中采用遗传算法的模糊神经网络控制较之传统的PID 控制方式具有响应速度快、误差小、无震荡、伺服性能强等优点，仿真结果表明，将遗传算法融入模糊神经网络控制器来控制交流伺服系统，其系统的响应超调量明显减少，具有较好的抗干扰性、伺服性。3 人工智能在机械系统中的发展趋势 人工智能中的四种主要工具， 即ES、ANN、FST 和GA，虽然在机械领域有不同程度的应用，但各自都存在一些局限：ES 存在知识获取的“瓶颈”、知识难以维护、应用面窄、诊断能力弱等问题。ANN 在外推时误差较大、系统结构变化时ANN 的组成结构也要变化、难以实现基于结构化知识的逻辑推理、缺乏解释能力等。FST 存在可维护性问题。GA 在依据的信息发生畸变时，难以保证可靠性等。 目前，缺少一种普遍有效的方法应用于机械系统的各个领域。混合智能，即综合多种智能技术用以设计、控制、监测机械系统成为新的发展趋势。结合的方式主要有基于规则的专家系统与神经网络相结合，CBR 与基于规则系统和神经网络的结合，模糊逻辑、神经网络与专家系统的结合等。其中模糊逻辑、神经网络与专家系统结合的诊断模型是最具发展前景的，也是目前人工智能领域的研究热点之一。混合智能在机械系统的应用中有如下发展趋势：由基于规则的系统到混合模型的系统，由领域专家提供知识到机器学习、由非实时诊断到实时诊断、由单一推理控制到混合推理控制策略等。4 人工智能在机械系统中的应用实例 智能技术在机械领域已经有了许多成功的应用。在工程中，典型的专家系统有帮助工程师发现结构分析问题的分析策略的SACON 系统；帮助识别和排除机车故障的DELTA 系统；帮助操作人员检测和处理核反应堆事故的REACTOR 系统。 在故障诊断方面,1967 年在美国航天局（NASA）倡导下，由美国海军研究室（ONR）主持美国机械故障预防小组（MFPG），积极从事故障诊断技术研究和开发。目前各种类型的故障诊断和维修专家系统已用于美国F- 15 战斗机、B- 1B 轰炸机、海军舰艇、陆军军械装置等现役装备的故障诊断和维修中。在我国，华中理工大学研制了用于汽轮机组工况监测和故障诊断的智能系统DEST；哈尔滨工业大学和上海发电设备成套设计研究所联合研制了汽轮发电机组故障诊断专家系统MMMD- ；清华大学研制了用于锅炉设备故障诊断的专家系统等等。 在电路和数字电子设备方面，MIT 研制用于模拟电路操作并演绎出故障可能原因的EI 系统；美国海军人工智能中心开发了用于诊断电子设备故障的IN- ATE 系统;波音航空公司研制了诊断微波模拟接口MSI 的IMA 系统；意大利米兰工业大学研制用于汽车启动器电路故障诊断的系统。 2006 年初，上海交通大学机电控制研究所、上海市农业机械研究所成功研制了适用于我国数字农业特点的两种主要智能型农业机械：中、小型收割机智能测产系统及其配套软件；智能变量施肥、播种机及其配套软件。虽然相关的应用实例还有很多，但它们大都处于实验室或小范围试验状态，限于成本、技术等问题，不能得到普及应用，这将成为智能技术在机械领域应用的“瓶颈”。引用： http://teardown.eefocus.com/xuweitao/blog/08-01/141923_aa9c4.html

Ⅸ 工业机器人给各行业带来什么好处

给企业带来什么？
工业机器人并不是在电影中看到的能走路、跳舞的“人形”机器人，而是面向工业领域的多关节机械手或多自由度的机器人，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自动化装备。可替代人工从事简单、重复的工作，不仅可提高生产效率、保证产品质量，还能带动产业技术升级。在劳动力日益紧缺和人力成本逐步上涨的今天，使用
工业机器人也是企业降低人力成本的有效途径。抓取包装货物，移到指定位置，放下并整齐、自动地码在托盘上（或生产线上），不断重复着拿起、移位、放下、再拿起。广州数控设备有限公司（以下简称广州数控）智能制造工程中心机器人项目经理王建波向记者描述了一台码垛工业机器人是如何工作的。与机械式码垛机不同的是，当物品的体积、形状等发生变化时只需在触摸屏上稍做修改即可。从低速到高速、从包装袋到纸箱及桶装物料，从码垛一种产品到多种不同产品，可广泛应用于酒水饮料、石化、药品等生产线的搬运、拆装、摆放等方面，效率更高、适用性更强。“这也是工业机器人与其他专用自动机的差别，前者能够自主动作、可重复编程、多功能、多自由度操作、能适应产品种类变更；后者则是适应大量长期稳定单一化的产品生产。”王建波说。近年来，在珠三角、江浙等制造企业比较密集的地区，像是码垛、上下料、包装等单调、频繁的作业，或是涂胶、焊接等危险、恶劣环境下的作业，已经纷纷开始用工业机器人来代替人工。珠三角制造业使用机器人的企业
年增长速度更是达到了30%至60%。而在中国航天科工集团33所智能机器人研究室主任张新华看来，工业机器人的技术已日趋成熟，重点在于工业机器人的规模化、产业化，其未来将朝着标准化、轻巧型、智能化等方向快速发展。
工业机器人功能部件逐步标准化和模块组合化，就能降低制造成本和提高可靠性，减轻重量和减少安装占用空间，从而使更多的企业有购买和使用的可能。近年来，世界各国纷纷开始发展的组合式机器人就是采用标准化的组合件拼装而成的。在国内，中国航天科工集团33所也基于这一发展趋势，研制出面向电子行业生产装配的小型台式工业机器人，并已形成系列化产品。