一、唐山迁西县建立激光先进制造产学研合作基地

　　近日，唐山兆寰冶金装备制造有限公司与辽宁科技大学材料与冶金学院共建的激光先进制造产学研合作基地正式在唐山迁西县挂牌成立。

　　据了解，基地建立后，将整合、放大辽宁科技大学材料与冶金学院激光先进制造和再制造的前沿技术优势，唐山兆寰冶金装备制造有限公司硬件设施配置优势，实现优势互补、资源共享。双方将围绕钢铁领域开展激光先进制造和再制造技术研发新工艺、新产品，共同申报国家、省、市各级科研项目和产业化项目，共建激光先进制造技术研发中心。

　　该基地的建立，将有效推进激光先进制造的技术研发，促进成果转移转化，加快创新型人才培养和产学研对接。

二、2018世界3D打印年会在上海开幕

　　10月26日，上海市增材制造协会主办的第三届SAMA国际论坛暨2018世界3D打印年会在上海开幕。本次论坛以“构建世界3D打印产业共同体，实现共赢共享”为主题，以“高端化、国际化、专业化、市场化”为特色，吸引了来自全球的100多位顶级专家、行业领袖对话3D打印行业发展。会上，全球增材制造及应用领域的领先企业集中亮相和发布新品，展示和交流3D打印技术在航空航天、生物医疗、核电、汽车、机械、电子、文创、教育等领域的应用。

　　会议期间还举行了上海市增材制造协会非洲代表处、欧洲代表处授牌仪式、联合国工业发展组织全球创新网络增材制造示范中心启动仪式等活动，助力一带一路国家在3D打印产业领域齐头并进、为中非在先进制造领域的合作交流贡献力量，构建3D打印产业共同体，实现共赢共享。

　　本届论坛为期3天，论坛期间，包括3D打印工业应用、3D打印医学应用、3D打印材料与装备、3D打印创新与教育、人工智能与先进制造、智能制造检测检验与标准等主题分论坛以及新品发布会、3D打印产业用户洽谈会和商务考察等系列特色活动将逐一举行。

三、陕西多所高校与企业合作搭建“机器人工程”新平台

　　今年，教育部出台的《高等学院人工智能创新行动计划》中提出：到2030年，高校要成为建设世界主要人工智能创新中心的核心力量和引领新一代人工智能发展的人才高地，为我国跻身创新型国家行列提供科技支撑和人才保障。

　　10月25日，记者从教育部网站获悉，在日前发布的2017年普通本科院校备案与审批结果中，全国有86所本科院校开设了机器人工程专业。陕西有西安交通大学城市学院、西安文理学院、西安航空学院设立了该专业。陕西省“百人计划”专家、西安文理学院机器人工程专业学科带头人汪建国博士告诉记者：“这个专业涵盖了信息、电子、计算机、智能控制和机械及认知生物等多个学科领域，需要多学科共同教学。”

　　据悉，西安文理学院、西安理工大学、西京学院、西安信息学院、陕西工商职业学院等高校与西安华航唯实机器人科技有限公司等多家公司进行了深度的校企合作，针对机器人工程专业进行了教学科研平台硬件建设；完成机器人教学设备的研发生产及智能制造研发平台的搭建；研发专业教材与实训教材、离线仿真编程软件；建立了招生、培养、就业联动的专业动态调整机制，为科技企业培养复合型专业人才。

四、日本工业机器人对华出口额下滑近2成

　　日本机器人工业会10月25日发布的数据显示，2018年7-9月的工业机器人总出货额(基于会员企业统计数据)同比下滑5.0%，降至1861亿日元。自2016年4-6月以来时隔9个季度首次出现减少。这是因为面向主要出口对象中国的出口额减少了近2成。持续保持高速增长的工业机器人市场迎来平台期。

　　总出货额中，面向日本国内的出货额同比减少0.7%，降至480亿日元，变动不大。另一方面，出口额减少6.5%，降至1381亿日元，时隔8个季度首次出现减少。出口大幅减少的主要原因是，占到出口额近一半的对华出口表现低迷，下滑18.5%，降至555亿日元。

　　工业机器人的用途主要分为面向汽车和面向电子设备。对华出口的机器人中，用于汽车焊接工序的机器人同比持平，而用于组装电子零部件的机器人则大幅下滑。

五、发那科将AI用于机器人

　　近来将人工智能(AI)用于工厂机器人的动向正在加速。日本共同社就有关动向采访了机床巨头发那科(FANUC)机器人业务总部全面负责技术的技术总监榊原伸介。

　　有关AI用于机器人的实例，榊原伸介介绍称，发那科开发出了能使机器人以熟练工人同样水平进行取出零部件作业的AI。此前需要由人将零部件摆在确定的位置上，存在人被机器人使用的一面。在花费约8小时读取约五千张图片进行学习后，AI的成功率达到了90%左右。有关发那科的其他举措，榊原介绍称，AI机器人还可应用于故障的预测。一旦工厂突然停工就可能造成巨大损失，因此曾思考是否能事先把握故障。AI能够捕捉到人类不知道的微小异常，可在实际出现故障的几周前察觉。发那科交货的2万台机器人正在加以利用，未再出现突然停止的情况。

　　在被问及AI是否会抢走人的工作这一问题时，认为，发那科在很大程度上限定了AI的用途。如果不仔细考虑适用领域就很难成功。也存在需要灵巧手法的作业等人类更为擅长的领域。