无论是最近一大批云端智能机器人服务提供商受到美国实体清单影响，类似达闼科技企业SEC上市等商业活动步伐受挫，还是国内作为云端调度系统服务商的九号机器人即将登录科创板，或者是不久前全家便利店引进用于缓解人力的远程遥控云端机器人，更早以前南京邮电大学和日本远程教育大学采用云端机器人的毕业仪式。云端机器人产业其实一直没有离开机器人科学创新学者和企业家的视野。
云端机器人的起源到爆发
说起云端机器人，这个产业从开始到发展也不过才10年时间。最早在Humanoids2010会议上，卡耐基梅隆大学的JamesKuffner教授提出了“云机器人”的概念，即借助5G互联网与云计算，帮助机器与人相互学习和知识共享，解决单个机器自我学习的局限性，概念提出后引起了广泛的讨论，一部分领先学者和企业家开始尝试对云端机器人的研究和产业化落地。
云端机器人概念得到了国内产业界和学术界有识之士的重视是在2017年，中国信通院、IDC和英特尔共同发布的《人工智能时代的机器人3．0新生态》白皮书也就曾提出，2015年后机器人步入3．0时代下，感知、计算、控制等技术的迭代升级和图像识别、自然语音处理、深度认知学习等新型数字技术在机器人领域将得到深入应用，实现从感知到认知、推理、决策的智能化进阶。报告认为，当机器人按照该路线演变，无限接近人的智力水平时，现有电子元器件的集成水平必然不再能够满足新的需求，而在5G能够提供大带宽、低时延、高可靠通信的数据传输服务后，新的机器人思考和决策方式即将出现，届时，云端机器人就能成为一种有着极大想象空间的解决方案。
机器人4．0在云端
时间到了2019年，达闼科技联合英特尔、新松、科沃斯在《机器人4．0白皮书》写到，机器人在2020年后将进入4．0时代，也就是云端机器人时代，简单来说就是机器人的脑袋在云里，机器人的身体可以在现场，机器人的神经网络是移动通信，云、网、端三者结合形成云端机器人，即把传统机器人的决策大脑分布在从云到端的各个地方，充分利用边缘计算去提供更高性价比的服务，把要完成任务的记忆场景的知识和常识很好的组合起来，实现规模化部署。4．0时代下，机器人除了具有感知能力实现智能协作，还具有理解和决策的能力，达到自主的服务。当时，达闼科技也完成了3亿美元的B轮融资，估值超过15亿美元，CloudMinds这家企业才开始受到业界更广泛的关注，同时他们所提到的云端机器人也受到全世界的瞩目。
但云端机器人在学术界和产业界都是一个较为超前的创新生态，媒体行业和普通民众对此的关注程度一向不高，相关产业上下游发展并不算迅速，直至2020年初，疫情在全世界开始爆发，达闼科技捐赠多款5G云端智能机器人助力疫情防控，无人化云端远程机器人应用才开始逐渐见著于更多媒体报道。随着疫情在全世界的蔓延，5G、AI、大数据等为代表的信息技术应用让更多人看到了未来云端智能机器人的发展前景。
与此同时，全球5G商用步伐不断提速，根据GSA的统计数字，截至2020年3月，全球共有63家运营商实现了5G商用，359家运营商投资5G，进行网络部署和测试验证，5G网络建设呈现如火如荼的景象，这为云端机器人的发展创造了坚实的硬件基础。
同时，在2020年3月初，国家在大政策上也开始针对新产业发力，中央明确提出要加快5G网络、人工智能、数据中心等新型基础设施建设进度，新基建被多数地方政府列入2020年投资计划。创新技术从未像今天这样被推到前台，展现历史未见的高度，在新基建政策推动下，人工智能正变得越来越基础设施化，相关产业发展逐步进入快车道，而能提供强大算力支撑的云计算，在数字经济发展中也有着不可或缺的重要性，作为新基建软件技术的重要承接载体，云端机器人了更广阔的应用领域。
但随后5月23日，一系列与达闼科技、云从科技类似布局前沿云相关产业的中国科技企业都被列入“实体清单”，云机器人作为一种世界前沿的新概念，美国希望此举限制中国企业在前沿产业上的技术创新能力，再后来更是通过禁止MATLAB打击中国高校推进技术创新发展，这场中美之间面向未来产业的科技较量愈演愈烈，也变相证明了云端机器人等新兴技术产业的发展潜力。
场景进步倒逼云端化
就实际应用场景来说，更智能化是机器人发展不断满足引用场景需求复杂化的必然趋势，而云端机器人可以说就是人工智能的实体化，因此走向云端也是未来工业、服务等领域实现智能化转型升级的极好途径。
在任何行业发展过程中，企业都会为了提升竞争力思考如何降本增效，而具体到场景就是例如如何在较短时间完成部署、产线之间如何相互感知协同、如何实时了解工厂运行状态、出了问题怎么样最快地去解决，以及本地计算成本怎么降低，机器人行业的发展也在延续着这一轨迹，在机器人1．0时代，机器人从对外界环境没有感知，只能单纯复现人类的示教动作，只能在制造业领域替代工人进行机械性的重复体力劳动，于是人们为此将传感器应用到了行业中。
到了机器人2．0时代，就可以通过传感器和数字技术的应用构建起机器人的感觉能力，并模拟部分人类功能，这不但促进了机器人在工业领域的成熟应用，也逐步开始向商业领域拓展应用，但为了提升机器人在更多场景的柔性化，在3．0时代下，机器人实现了从感知到认知、推理、决策的智能化进阶，柔性化程度不断提升，拖动示教、虚拟仿真等方式使得机器人能够应用和还原更多行业的复杂生产工艺并加强，但人类仍然想要实现机器人在处理效率上进行加强。
于是到目前，人类开始考虑让机器人真正替代人类的劳动时间，脱离开固定的形体和场地做一些更为实际的工作，在这时机器人除了要具备感知能力，还需要有记忆、场景理解的能力，拥有知识，才能够优化决策，能自主实施工作，并进行个性化演进，因此仍然需要提高机器人完成特定和复杂问题解决能力。而这些问题，人工智能与5G技术的发展使得云端智能服务机器人产业能够实现更优秀的解决方案。例如利用人工智能技术提高机器人本体感知能力的同时，提升个性化自然交互能力，利用5G技术，机器视觉系统时延能无限接近与人，同时大大缩短从终端到接入网的时间，带宽大幅度上升，这使得很多东西可以放到边缘端，加入更多的计算能力，包括云端大脑的一些扩展，即将大脑计算和机器人本体分离，能把大脑计算放在云端，实现集中控制和智能输出，助力机器人规模化部署。
云端机器人能做什么？
那云端控制大脑到底能实现哪些机器人的提升呢？举个简单的例子，在移动机器人领域，想要协调数百个乃至成千上万甚至更多机器人之间的复杂行为，这对于普通电脑而言已经将很难实现，但如果将移动机器人调度控制云端化，多个客户共用一台云端调度服务器，则可以充分利用云端计算机的算力，降低单机部署成本。5G带来的高可靠、高并发和低延迟的云端无线接入方式可以实现云端调度实时化，从而有效的提升工厂的整体效率，降低硬件所带来的成本，在目前，斯坦德机器人等一部分AGV企业也已经开始在采用此类云端柔性物流调度系统，全方位提升物流调度效率。
而在工业领域，云端机器人也在不断改变着生产方式，随着如今消费者的个性化需求繁多，小批量、多品种、个性化定制等生产需求的不断改变，对生产模式的柔性化要求越来越迫切，普通的生产线难以完全按照消费者需求生产出相应的产品，导致部分装备换代频次低的企业产品出现不畅销或者产能过剩。而另外一些客户的小批量需求，因为产线不匹配或者柔性低而无法生产出完全满足客户需求的产品。
随着5G、大数据、云计算和人工智能技术的快速发展，工业互联网的需求愈演愈烈。云端机器人未来能把基于大数据的智能化计算移到云端，从而实现在工艺过程优化、远程监控、状态分析和预测性维护等生产使用环节的数据化，优化机器人本体的控制器等硬件，同时利用机器学习和云计算技术将这些海量数据、规则和知识形成机器人的云端智能生产力。整个制造系统的数字化、网络化和智能化将是未来工业发展的必然趋势，决胜云端不再只是一个口号。
产业与展望
从全世界云机器人的概念提出到如今，也不过短短10年，虽然5G、大数据、人工智能的产业都出现了可惜的发展态势，这些仍然不够形成一个完善的云机器人产业生态，任何一个产业链的从上游原材料和零部件的产商到下游应用集成延伸，生态构建都存在一定周期性，云端机器人产业的发展也不是对机器人既有模式简单的继承和叠加，而是在生产方式上出现的全新变革。现如今，中国的云端相关产业链企业虽然在人工智能、AI等新学科的大力推进下取得了一定阶段性成果，都仍还在不断成长的过程中。
按照国内最早开始进入云端机器人领域企业达闼科技的构想，未来云端机器人会将由云端大脑、神经网络VBN和及机器人本体等组成。其中，云端大脑提供机器人所需要的智能视觉、智能听觉、智能运动等多模态AI能力，通过遍布全球的移动通信安全高速网络，将能力传输给远端的机器人控制器和各种机器人、智能设备本体上。立足云端机器人的概念，达闼科技建立了云端大脑、神经网络、机器人本体三层架构，并广泛培植生态，达闼科技旗下产品也形成云端智能架构、云端智能设备以及云端机器人三大类，目前实现不仅局限单一的设备，更是全方位硬件的云端化改造和升级。
据公开资料显示，目前达闼科技的云端大脑HARIX基于人工增强的机器智能，将视觉处理、自然语言处理、机器人运动控制和虚拟现实等技术集成在云端，旨在实现百万级机器人的在线运营。这或许也成为达闼科技被列入“实体清单”的根本原因。
而目前类似九号机器人等应用企业提出的云端机器人解决方案，是将机器人的计算能力和数据从本地迁至云端，从而以此为基础研发出一整套的高配送效率、高响应速度的云端调度系统。他们将机器人与云平台结合，把机器人的“大脑”置入云平台（云端），借助于云服务强大的计算、存储能力以及资源共享等优势，从而达到运维人员可随时随地上访信息、了解机器人运行状态，以此节省机器人制造成本、人工运维成本，提高机器人运作所需的计算能力。用SLAM技术结合云端计算能力，能让机器人拥有智能和自主性，从而使得机器人具备更强室外自主导航和自主避障能力。
可以看到，虽然目前有相关的企业已经在云端机器人领域进行了可延续性的拓展，但作为一个全新的产业，其进展并不算快，目前大多数企业仍然处在实验室摸索阶段，与大规模大范围的商业化落地还存在相当大的差距。
不得不考虑到的是，作为一个全新的产业，虽然外界有观点认为，云端机器人和当时作为移动通信网络产业的新业务增长点手机的发展类似，但因为云端技术的研发高集成度品机器人的耗资，目前看来将会远远高于研发智能手机，同时5G、AI、区块链、机器人的研发也需要大量精英人才，上游供应链的产业集群没有太多的铺垫，热度还没有完全形成，成本相应居高不下，这导致目前云端机器人产业上下游都面临着资金，人才、市场等多重考验，再加上疫情和贸易战等多个维度不同形式的冲击，云端机器人产业想要真正崛起，确实还需要更多维度的努力。
