隨著勞動力價格的上漲，中國制造業的“人口紅利”正在不斷消失，勞動密集型行業迎來機器換人的高潮。工業互聯網的本質就是把人、數據和機器放在一個平臺上，實現人與機器的深度融合，從而助力企業打通“任督二脈”。工業互聯網實現的是工業生產過程中全要素的的融會貫通，從而提高效率，推動整個經營體系的智能化。
近幾年，我國人工智能機器人為代表的的新經濟的發展一直處在不斷向好的階段，但產業卻一直面臨“叫好不叫座”的情況。追其根本，主要還是國產機器人的齒輪零部件不夠好。西門子、施耐德、松下、安川等眾多外資產品，在技術沉淀、市場認可度上比國內機器人關節舵機產品高出一個段位。那么，在新基建和工業互聯網的浪潮中，國產機器人齒輪零部件廠家如何滿足下游客戶需求，把握這一輪發展機遇？
深圳市兆威機電股份有限公司（以下簡稱“兆威”）聯合機器人制造廠商在微型傳動系統方面和關節部件構賦能機器人動力新引擎。通過對機器人關節結構分析和運動原理的設想測試，對關節舵機的結構的進行了優化讓關節舵機擁有更好的靈活性，可以大力矩小體積的關節電機在在狹小的空間更好的移動。將市場需求與產品研發結合起來，不斷滿足機器人客戶的產品升級的差異化需求。
眾所周知，智能機器人是一個機電一體化產品，由三大部分、六個子系統組成，三大部分分別是機械部分、傳感部分、控制部分，六個子系統分別是：驅動系統、機械結構系統、控制系統、人—機交互系統、感受系統、機器人—環境交互系統。工業機器人是面向工業領域的多關節機械手或多自由度的機器人。它是自動執行工作的機器裝置是靠自身動力和控制能力來實現各種功能。
電機是智能機器人產業鏈上關鍵的一環，機器人關節更是機器手臂上應用的部件之一。隨著機器人關節應用范圍的廣泛，機器人手臂亟需進行產品升級，這也對電機提出了更高要求。現有機器人手臂電機普遍存在規格多、批量小、零件的通用性差、成本高,質量與可靠性都不穩定的問題。一臺機器人手臂能完成任務的范圍受其自身的機械結構的限制,使用減速電機，對機器人手臂進行結構優化正是解決該問題的關鍵技術之一。
兆威聯合機器人制造廠家在微型傳動系統方面對機器人手臂齒輪箱電機進行結構優化，通過發展耐磨材料技術、加工工藝優化技術、潤滑技術、裝配技術、可靠性及壽命檢測技術以及傳動機理的探索，發展適合機器人手臂應用的效率、低重量減速器（齒輪箱），使其具備壽命長，工作穩定，高精密度等特點，避免了機器人手臂控制電纜的磨損和纏繞問題，更好滿足六自由度機器人的傳動需，大大提了智能機器人感知與識別、機構與傳動、控制與交互等方面的性能。
盡管人工智能對于企業潛力巨大，但在工業領域的試驗和規模化部署程度仍然很低。縱觀全球制造業，規模化實施工業4.0技術的企業尚不足3%；而在這些企業當中，也僅有約25%的企業剛剛開始落地工業人工智能；其中又有不足10%的企業真正實現了一項或多項工業人工智能的成熟應用。由此觀之，真正踏上工業人工智能舞臺的企業還不足百分之一，工業人工智能真正發揮的影響還不足潛力的千分之一。
據IFR統計，我國工業機器人密度在2017年達到97臺/萬人，已經超過全球平均水平，預計我國機器人密度將在2021年突破130臺/萬人，達到發達國家平均水平，工業機器人市場規模將突破70億美元。
當前，國內市場對機器人的需求正保持快速增長，帶動機器人關節減速器的新增需求以近20%的年復合增長率快速增加，預計到2025年全球精密減速器的市場銷售規模將超過600億元，其中國內市場銷售規模將超過全球的1/4。
機器人關節減速器是機器人的核心零部件之一，而下游系統集成則是機器人商業化、大規模普及的關鍵。目前國際上具備大規模生產能力且產品性能可靠的機器人減速器制造企業較少，全球絕大多數市場份額已被日本企業占據。國產機器人減速器價格雖然便宜，供貨期短，但產品性能與國外產品存在較大差距。因此，國產減速器大多只能供給中、低端機器人使用，無法滿足高端機器人市場需求。“技術壁壘”突圍是國產機器人制造廠家走向藍海的必選之路。兆威機器人關節舵機通過輸入軸上的小齒輪，嚙合輸出軸上的大齒輪，從而達到降低轉速，增加轉矩的目的，去改善動態性能。機器人本體是機器人產業發展的基礎，而下游系統集成則是機器人商業化、大規模普及的關鍵。
中國的國產機器人產業暗流涌動，新基建和工業互聯網的浪潮中，國產機器人齒輪零部件廠家通過微型傳動系統及精密齒輪零部件的不斷加碼去優化機器人關節部件的參數、功能來升級機器人部件，制造出真正有競爭力和差異化的國產機器人，改寫機器人產業格局，為國家智能制造進程助一“臂”之力。總體上，國產的國產機器人的技術含量，與外資產品的差距，體現在技術積累、科研人才、供應鏈管理多個方面。其中有一個重要方面，就是系統集成能力上。兆威在智能驅動系統方面為廣大智能機器人制造廠商提供微型傳動系統和電子驅動模塊定制化解決方案。機器人廠商可以根據不同軸數和運動要求來設計定制適合自己機器人齒輪零部件及傳動模組。
未來，人工智能和機器人不僅會替代傳統行業中簡單、重復性、操作性的崗位，還包括決策者的一部分職能。人工智能可以通過大數據的深度學習和模擬，來輔助，甚至是直接決策。在5G技術的極速發展下，無線高速數據傳輸變成了可能，低延遲，高帶寬的移動網絡將允許我們在機器人領域使用云技術，通過對云端大腦人工智能算法不斷訓練進化，能夠讓前端機器人本體的智能隨之迅速提高，使其具有更強的適應性和擴展性。機器人通過5G連接到云端大腦，獲取通用智能，找到執行任務和導航的最佳方式，避免重復開發，節省大量的人力和物力，減少開發周期 。制造業智能化曙光初現，人工智能技術競爭方興未艾。企業必須思考自身如何“點亮”工業人工智能，才能在這場獨屬于“追光者”的競賽中取得先發優勢。智能工廠作為我國從制造大國到制造強國的基石，建設智能工廠是一個循序漸進的過程需要穩打穩扎。工業互聯網和微型傳動技術賦能制造業產業鏈轉型、工廠智能化升級，將是企業在“新基建”大潮下智能制造發展的探索方向。
