在李谦看来，机器人与人合作共存的概念越来越清晰，拥有人机交互轻量化的机器人，是下一步工业机器人发展的最新方向，经过轻量化设计的机器人，可确保人在安全的前提下协助人灵敏、精确、灵活的完成从简单到复杂的工作，把人从简单枯燥的工作中解脱出来，从而激发他们从事更多更有创造力的工作，对这一点，业界人士基本能够达成共识。

刘伟峰分析道：“小型化、轻量化机器人的开发困难重重。在应用上，理想与现实存在很大差距，供应链管理以及成本控制困难；在机械上，电机、谐波减速机、编码器、制动器的匹配设计中对体积、重量、发热、摩擦力、密封性、生产工艺的一致性、质量控制等要求高；在电气上，要对直流、小体积驱动器，有安全和拖教功能的控制器，驱动器与机械及控制器的兼容性有充分考虑。”

半开放系统平台和相对封闭的控制系统缺点也很明显，主要表现在：1. 二次应用开发局限较多；2. 差异化少，厂家识别度低；3. 核心工艺应用技术自主性差且核心技术无法得到有效保护；4. 在量产情况下，成本控制困难；5. 平台选择不灵活，开发成本高。

我们在做机器人基础时，要准备一些基本的应用工艺包，可以让客户去选择，这是我们基于视觉或者编码器来做的在线跟踪，通用机器人构型对于我们来说都是一样的。第二个应用是弧焊，这些焊接工艺包，都是我们企业未来切入焊接领域时必须要准备的一些基础技术，在这些工作上，我们做了很多年的积累，目的是为了帮助客户快速切入到这些行业。

“远荣智能发掘出汽车市场持久的潜力，继续服务好传统汽车零配件生产商，为企业提供优质合理的机器人自动化解决方案。同时，加大新能源汽车厂家的研发投入和客户群体的开发。” 王德升分享了远荣智能的应对策略。王德升进一步介绍，在消费电子产业，特别是手机行业，国产手机与国外品牌的市场份额差距在不断缩小。2016华为的稳定增长，OPPO、VIVO的异军突起，关注度超过国外品牌。

现在从系统集成商行业来讲，有一些没有办法克服的痛点，例如行业内产品非标、浪费问题、降低项目管理的难度、资金管理和信用、人才培训等方面。如果能够把内部管理予以妥善的解决，毛利率可以增加5-10个点。”赵铁军说，这属于对内智慧管理。

从整体产线层面来看，系统集成商应更多应用可通用的柔性制造单元或功能性工作站。将生产中功能相似的部分分离或整合，形成可通用、可重复的功能单元模块。而从零部件层面来看，应更多选用标准化，系列化，可快速搭建和重构的机械手运动模块。例如：直线运动模组，单轴、多轴机械手，单轴旋转单元，升降-旋转单元，抓取单元等。

“国产机器人要想突出重围，必须要把机器人从整体到软件系统、人机交互等所有模块引入工程设计中。”索利洋举例说明：“大家知道库卡机器人都做得非常酷炫，国产机器人也可以做到，只要你用心做就可以将人机交互做得外观美、操作界面风格选择多、编程简单易学、使用疲劳度低。”

什么推动了PC自90年代后的普及？在张明星看来，第一推动力是实用性，计算机从只能做数学、程式方面的运行到方便了人们更好地工作、学习、娱乐。同时，易用性促进计算机的使用难度极大降低。第三个推动力是经济性，“摩尔定律”驱动硬件成本急速下降。此外，开放式的架构创造了海量开发者和软硬件；制造工艺的进步使得计算机更轻更薄；互联网极大地促进了交流与分享。

目前，AGV应用需求发散不统一的特点日益凸显。关晓曼介绍：“AGV可以搬运的货品种类繁多，有山字型托盘、工装车等货品类别；运行环境更为复杂，有不足两米的窄通道，还包括夜间运行、雨天运行、室内运行等；在柔性接驳方面，AGV也运用在了高架库、集装箱的接驳，甚至会搬运到集装箱内部。”

陈平表示，就现状来说，东莞机器人集群已经初步形成，产业链配套日趋完善。据不完全统计，东莞已经集聚了270家与机器人相关的企业，截至2014年11月，松山湖高新区已有机器人及智能装备厂家50家。随着国家对东莞市政府对机器人产业发展的重点支持政策的出台实施及逐步完善，东莞机器人产品产值将达到150亿，成为国内重要的机器人产业集聚区。

诸春华认为机器人要想得到发展，首先需要具备很高的性价比，其次机器人要把稳定性先做好；第三，做国产机器人一定要有自主的核心技术，包括机器人应用在很多行业，无论是弧焊、喷涂、码垛等都需要应用软件支撑。

针对快速反应的3C电子领域，黄道权谈到中源智人有两个思路：第一，系统集成创新与原始创新相结合的发展思路，辅以标准化、模块化设计，我们认为标准化设计占到80%、20%是客制化；第二，以核心技术扩散为导向的创新管理模式。这个核心技术扩散，就是在智能机器人制造平台上，能够把机器人和每个细分领域结合进行扩散。

2015年系统集成市场规模达到336亿元，GGII预计2016年其市场规模为399亿元，同比增长为19%，到2018年中国工业机器人系统集成市场总规模约685亿元。然而，机器人系统集成因为不能批量复制、要熟悉相关工艺、需要专业人才的特点使得系统集成往行业细分化、标准集成化程度持续提高和柔性化设计、智慧化工厂方向发展。对于系统集成商提出了柔性化与集成化要求。

在手机中壳辅料贴合解决方案中，通过配置YAMAHA单轴机器人、SCARA四轴机器人、PLC+工业PC运动控制系统和自主研发的RVA视觉定位系统和RVA检测系统，能够提高生产良率，使作业精度达到0.1mm，实现每小时稳定1200pcs的高产能。因为模块化的设计，客户可自由组合，可以减少维护成本，再加上速美达可以提供整套的解决方案，因此可以节约客户的成本。

吴雪亮表示，以用户需求为导向的智能制造实现路径涵盖两层含义：一是通过“先软后硬”的实施策略—通过对行业的深刻洞察，规划好生产和运营管理平台，打通企业数字化服务平台，再进行硬件升级，进而实现智能化；二是“先医后药”的策略—确保工业用户在升级进化的过程中，明确智能制造需求及实施痛点，根据实际需求提供可行的智能制造解决方案，恰到好处地解决升级中的痛点和问题。

刘胜明表示，无反射板激光自主导航技术创造性的解决了AGV借助辅助标记导航的弊端，能适应现场环境，使AGV变成了自主的机器人，让机器人可以自己识别环境、自我学习，使AGV名正言顺的成为了机器人。在工厂里面，它可建一个整厂的地图，使AGV更智能化，工厂任何一个角落都可以精确到毫米级。

彭军辉在演讲中表示，任何对话都是一个先透过语言表达然后再理解对方意图的过程，人机自然语言交互也是这样的过程。“当我们产生了某个想法，然后用语言表达出来，只有对方理解了我们的意图，才是真正理解了我们。但语言不是意图本身，有时候语言能充分表达意图，有时候不能，有时候可能语言和意图是背离的。”

在高翔看来，机器人要想实现商业化，进入到一个成熟的市场，其实还是要回归到等价交换的商业本质，我们给用户提供的机器人产品需要用户支付一定的代价，而只有当功能和价值等同的时候，用户才会愿意买单。从黑白电视到互联网电视的发展中可以看到，不同的阶段用户愿意为不同的产品买单。

“从有人值守到无人值守，从智能巡检到智能处置，这是一个最好的时代！” 梁东兴感叹。体系化的特种环境机器人巡检解决方案如今已能运用在多个行业，如市政工程的地下管廊巡检、石化领域的钻井平台巡检、铁路巡检、电力领域的变电、输电、换流环境巡检、室内的数据机房以及开关柜巡检、核工业的辐射环境巡检巡视、排爆机器人等。

在机器人的情感上，有个“恐怖谷曲线”，原本人对于自身相似度越高的东西产生的共鸣就越大，但事实上，当机器人与人类相像超过一定程度的时候，人类对他们的反应便会突然变得极其反感。即哪怕机器人与人类有一点点的差别都会显得非常显眼刺目，从而整个机器人有非常僵硬恐怖的感觉。所以在机器人戏剧中我们通常会用到卡通人，太像人了会让人觉得恐惧。

而AI如何落地机器人？“现阶段，听觉交互消费级应用趋于成熟，但视觉与运动还在艰难尝试的过程中，芯片运算能力和成本是互为制约的因素。”张学武认为，嵌入式人工智能是未来的发展趋势，机器人需要本地端的AI能力，以深度学习应用为例，需要从算法本身的改进、模型压缩、场景数据反馈、工程优化等四个进行提升。

孙立宁教授在演讲中谈到，医疗机器人是服务机器人的一个分支。从当前的医疗器械来说，它不仅仅是过去简单的医疗装备，还包括能融合的先进制造技术、人工智能技术，比如说分子影像、基因诊断技术。
他表示，从装备上讲，现在的医疗概念跟过去来讲，已经完全不一样了，如智能传感器、低剂量、高清晰、诊疗一体化，这些发展的变化，使得医疗器械发生了很大的变化。从这点来看，它利用了当前的高科技，来提升传统医疗器械的水平升级。

目前，360儿童机器人最核心的功能是自然语音交互，在这块上，有在专门做儿童订制、专门的语音识别，为此曾在1000所学校，找很多小朋友们进行语音识别训练试验，我们的360儿童机器人是今年9、10月份陆续进入市场的。
对于用户的体验和交互，我们有足够的源去不断训练，我们做互联网公司的，追求不是硬件的盈利，追求的是未来的互联网盈利。在卖出去后，还回头看看用户。用的过程中，大量的语量让语音模型越来越好。通过机器学习，提高唤醒率。

我简单把人脸识别分成几个大的领域。人脸识别是模式识别的一个领域，四大识别领域包括人脸识别、语音识别、文字识别、虹膜识别，现在还有指纹、性别、步态、表情、病灶识别。凡是和东方文化，特别是中医、书法、围棋这些很相似的东西，我都非常愿意去做，我特别不愿意做天然存在最有解的东西，我就想做能够结合自己的一种个性的东西，或者体现个人自我能力、自我价值的东西去探寻。

那到底什么是机器人操作系统？王滨海博士介绍，狭义的机器人操作系统只是针对机器人的驱动、控制的软件架构，是软件上的一些驱动模块，也可以称之为软件中间件。它能给我们提供底层的进程管理、消息管理、编译管理、指令管理。 在这个基础上，很多人做一些各种各样的功能模块，大部分是UTC，也就是用户产生的内容，对整个机器人社区提供大量的开源支持。

PC交互靠的是键盘和鼠标，手机交互靠的是多点触摸，机器人的交互来源一定是综合性的，眼耳鼻口舌都有。输出也是综合性的，从梅拉比安沟通模型可知，文字内容在沟通中仅仅占7%，声音语调占38%，还有55%是靠视觉肢体动作传达的。

机器人的自主行走是一个系统工程，一方面要考虑的工作场景和周围环境(包括光照，路面等情况)，一方面要考虑到成本和效果的平衡，采用不同的传感装置，并且规划不同的方案。谷歌无人车的研发可以采用一个几十万的激光雷达，但是消费级的产品如果采用方案太贵，就无法进入千家万户。

对于机器人来说，语音识别是一个最直接的入口，直接反映到语音识别这一端，思必驰的核心的技术点有以下几个部分：语音识别、语音合成、语音识别++、语义理解、智能对话。
对于语音识别端来说，经过几年的发展，思必驰在云端识别和本地识别有一个混合引擎。针对于噪声识别，近期也取得了非常大的成绩，在国际上知名的数据库上，整个采用VDCN的算法，能够降低到1.71%的错误率。