據報道，9月11日，在北京2021世界機械人大會上，中共工信部副部長辛國斌指出，中國工業機械人市場已連續八年穩居全球第一。

不過，辛國斌同時表示，中國機械人產業高端供給仍然不足，關鍵核心技術有待進一步突破。只是他也並未進一步說明，國產工業機械人與國外差距到底有多大？

根據相關報道，工業機械人中技術難度最高的三大核心部件分別是控制器（相當於大腦）、伺服電機或稱伺服系統（相當於心臟）和精密減速器（相當於手臂的關節）。目前，中國85%的減速器市場、90%的伺服電機市場、超過80%的控制系統市場被海外品牌佔據。

根據相關統計，對於高精度機械人減速器，日本具備絕對領先優勢，目前全球機械人行業75%的精密減速機均由日本的Nabtesco（納博特斯克）和Harmonic Drive（哈默納科）兩家公司提供。如齒輪壽命，哈默納科的基本產品與國產龍頭之比，就是5萬小時以上與1.5萬小時的差距。

對於機械人專用伺服電機，國外品牌佔據了中國交流伺服市場80%左右的市場份額。其中，日系產品以50%左右的市場份額居首，歐系品牌（以西門子、Bosch和施耐德為代表的）佔據國內伺服電機的高端市場，整體市場份額在30%左右。

對於機械人重中之重的部件──控制器，攸關工業機械人想要完成複雜的動作，控制器必須足夠「聰明」，這就離不開算法、算力。曾有國內專業分析文章直言，國產工業機械人與國外差距大，即是未掌握核心算法。

其實，機械人只不過是人工智能（AI）在工業領域的應用之一，所有人工智能行業產業鏈最上游，都是AI算法。中國工程院譚建榮在今年初曾說：「AI應用得再好，核心算法不行，創新能力就不行。」另一位院士徐匡迪早於2019年也說過：「核心算法缺位，人工智能發展面臨『卡脖子』窘境。」兩位院士的有感而發，應該是針對2018年的國內AI產業大爆發現象。

而2017年可謂中國AI爆發「元年」，可以回顧一下中共黨媒《人民日報》2017年發表的《我國人工智能越來越「能」》，其中，列舉了四項「數大」證明，有兩項可歸納為信息處理豐富與智能產品及應用大量，這是由於中國龐大的互聯網人口。其餘兩項，論文和專利授權量躋身世界前列，以及過去兩年（2015、2016），中國新增人工智能企業數超過前10年的企業數總和；騰訊、阿里雲、百度等躋身全球人工智能領域的佼佼者。

然而，據長江商學院219年發布《中國人工智能指數報告》，從多個領域來對比中美人工智能究竟差在哪。這裏僅列舉四個對比如下。

一、學術領域。中國發表的在人工智能領域的論文激增，但千級期刊論文引用（是指每一篇論文被引用的數字超過了1,000次）不如美國，特別是對有高品質、高影響力的（如在深度學習、機械人流程自動化、以及包括推理學習等在內的其它領域），從發表總數和引用率方面，與美國的差距顯著。換句話說，中國空有增速超過了美國的論文發表數量，論文影響力卻大大遜於美國。

二、產業領域。中國活躍的人工智能初創公司2016年登頂超過400家，之後下降，在2018年降至不到200家。在2016年之後，美國的人工智能初創公司數量快速上升，2018年超過600家。由美國人或美國企業首先提出了AI理念及其核心技術、重要發明和應用，美國互聯網公司天然是國際化公司，面向全球提供服務。而《人民日報》文章所謂「全球佼佼者」的百度、騰訊、阿里，並沒有提出任何類似的貢獻，而且主要服務僅限於中國大陸地區。

三、人才領域。AI人才中國是精英模式（總數5萬人），美國則量大面廣（總數為83萬人），美國AI人才總數是中國的16.5倍之多。在算法、機器學習的方面，美國不但人才的比例比中國大，人才總數更是中國的二十多倍。特別是，中國人工智能領域工作10年以上的不到39%，相比之下，美國超過71%的人工智能領域的人，工作了10年以上。

四、在基本算法方面。開源套裝軟件的使用和開發，93%的中國研究者使用的，開源套裝軟件是美國機構開發提供的，這表明中國研究者在基本算法方面，對美國開源套裝軟件的非常依賴。例如，中美兩國人工智能研究者使用最多的套裝軟件是Google開發的TensorFlow和微軟GitHub。看看國內對此曾有的輿論：拿美國的算法跑中國的大數據庫，還能說自己技術先進。假設美國禁止了世界所有國家對GitHub或者TensorFlow的訪問，屆時，世界上還有哪家公司有實力，成為第二家有「備胎」的公司呢？

總之，國產機械人向高端製造邁進的攔路虎是算法。人工智能三要素之最，也是算法。數碼經濟的基礎與核心，還是算法。而人工智能已成為數碼經濟的重要引擎，由此亦不難估計中國數碼經濟最為薄弱的一環，仍是算法。#

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