英媒稱，未來若干年，隨著勞動力成本提高以及工人的志向更加遠大，促使制造商接受自動化，中國使用的工業(yè)機器人的數(shù)量定將迅速增加。這一事態(tài)發(fā)展也許會增強人們的擔憂，即較窮國家的工人面臨被自動化取代的最大危險。花旗集團和牛津大學馬丁學院合作進行、今年早些時候發(fā)表的分析研究成果表明，在中國，超過75%的工作崗位面臨計算機化的“高風險”。以亞洲為關注焦點、管理著750億美元資產(chǎn)的未來資產(chǎn)管理公司預計，在2020年前，中國的機器人大軍將以35%的復合年均增長率擴張。
報道稱，鑒于國際機器人聯(lián)合會估計中國去年有26萬工業(yè)機器人這一事實，未來資產(chǎn)管理公司首席投資官拉胡爾·查達說：“基于一臺工業(yè)機器人取代4到5名工人這一經(jīng)驗法則，機器人已使100多萬人失去了工作。”
未來資產(chǎn)管理公司聲稱，在機器人使用方面，中國正沿著日本25年前開拓的道路前進，未來數(shù)年仍將迅速擴張。報道稱，這與國際機器人聯(lián)合會的預測相符。該聯(lián)合會稱，中國2014年采購了5.7萬臺機器人，但在2018年前，可能每年會購買15萬臺。
查達估計，未來5年，機器人將取代大約350萬中國工人。他說：“我與當?shù)毓竟芾韺訒鏁r，他們說，‘需求環(huán)境不好，我們能夠做的是，改進我們的過程，提高我們的生產(chǎn)率’。”
查達認為，這一過程正受到勞動力市場動態(tài)發(fā)生變化的推動。直到不久前，中國的低工資水平仍在使以資本取代勞動力的好處趨于最小化。然而，情況正開始變化。盡管，中國人的小時工資仍相對較低，但在2012年前的10年中，這一數(shù)字的復合年均增長率為17%，遠遠超過其他大型經(jīng)濟體的薪酬增長速度。報道稱，盡管工資增長速度將不可避免地放緩，但勞動力的供應量也可能收緊。在2010年前的10年中，中國的勞動力大軍規(guī)模增加了8000萬，至9.3億。但未來資產(chǎn)管理公司認為，未來數(shù)年，增長曲線將轉平，然后緩慢下降。
查達還說，正在加入勞動力大軍的年輕人中，越來越多的人開始避開制造業(yè)，教育程度提高了的勞動力更愿意進入服務業(yè)，而不是往往單調(diào)乏味、重復性強、具有潛在不安全因素的工業(yè)崗位。他認為，正因為如此，加上勞動力數(shù)量不再增長，機器人導致的解雇潮不會在中國或日本、韓國等生育率同樣較低的鄰國導致社會問題或動蕩。然而，自動化趨勢“將對印度、中東或非洲等地產(chǎn)生巨大的社會后果，印度需要每年創(chuàng)造100萬個就業(yè)崗位”。
隱憂：
曾走在機器人制造業(yè)前列的美國就是先例。在1980年代，美國機器人產(chǎn)業(yè)熱潮同樣在人力成本升高的背景下展開，超過200家企業(yè)同時出現(xiàn)。但隨著美國機器人市場的迅速飽和，美國機器人市場的銷售額迅速縮減近四倍，大批企業(yè)倒閉破產(chǎn)。
在各地政府扶持政策的推動下，中國已有數(shù)十個機器人產(chǎn)業(yè)園，園區(qū)內(nèi)高新、孵化等項目紛紛涌現(xiàn)，超過500家機器人公司。
當前機器人行業(yè)魚龍混雜，企業(yè)多是小企業(yè)，不少更是帶有投機性，企業(yè)停留在簡單拼湊、復制和山寨的初級階段，導致高端產(chǎn)業(yè)低端化。中國機器人產(chǎn)業(yè)的核心零部件和關鍵技術受制于人，應用系統(tǒng)開發(fā)不足也較為落后，導致產(chǎn)品層次不高，難以有效滿足需求。目前國內(nèi)的機器人公司不具規(guī)模，更沒有市場競爭力，普遍以生產(chǎn)加工為主，仍沒能走出傳統(tǒng)加工生產(chǎn)的誤區(qū)。沒有看清機器人產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢，只是盲目跟著國外跑。‘大躍進式’的發(fā)展將會導致產(chǎn)能過剩，泡沫化嚴重。
中國機器人市場份額占全球的40%，但中國企業(yè)在國內(nèi)市場的份額不到30%，超過一半的市場份額被“機器人四大家族”（瑞士ABB、日本發(fā)那科、日本安川電機、德國庫卡）占有。在30%的份額里面，中國企業(yè)在中高端的伺服電機、控制器、減速器等關鍵零部件上基本都得依賴進口。
盡管中國從事機器人研究生產(chǎn)的高校院所和企業(yè)眾多，但是同一技術的重復研究，浪費了大量的研發(fā)經(jīng)費和時間，在高校的研究過程中，由于高校考核更多以學術論文發(fā)表為依據(jù)，又造成了和產(chǎn)業(yè)、項目的脫節(jié)。
中國機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展必須更加趨于理性，學界和業(yè)界應當結合市場需求，在大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等眾多先進技術領域謀求融合發(fā)展，要更注重質(zhì)量而非數(shù)量。
