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第697章（第1页）

在不掌握核心算法的情况下，国产工业机器人的稳定性、故障率、易用性等关键指标远远低于FANUC、abb、Yaskawa、KUKA四大工业机器人家族。

核心算法差异过大，导致国产机器人稳定性差，故障率高。

算法间隙不仅反映在核心控制器上，而且降低了伺服系统的响应速度。

机器人每次完成动作，都需要核心控制器、伺服驱动器和伺服电机的配合。

对于单伺服系统，国内机器人的动静态精度都很高，但高端机器人一般同时有6个以上的伺服系统，所以用传统的控制方法很难取得良好的控制效果。

同时华夏的核心工业软件产业基本上是一片“无人区”。

工业软件的缺乏给智能制造带来了麻烦。

当工业系统复杂到一定程度时，需要用计算机辅助工业软件代替人脑计算。例如，在“必要工件”EDA工业软件的芯片设计和生产中，国内EDA工具与国外主流EDA工具在设计原则上没有区别，但在软件性能上差距不小，主要体现在缺乏对先进技术和工艺的支持，以及国内EDA与国外先进EDA工具的“代沟”。

Cadence、Synopsys和mentor这三大国外EDA公司，占据了该行业全球年总收入的70%。

开发独立的工业操作系统+独立的工业软件系统同样迫在眉睫。

然而无论是核心算法亦或者是核心工业软件，它们想要不断地提升进步，大数据至关重要。

在互联网科技时代。

大数据成为了兵家必争之地。

掌握了数据。

才拥有着更为广泛的运用场地，以及对于各项技术，进行分析、改进、提升。

如今国际趋势智能化的时代。

智能化，运用在生活每一个角落。

小到办公、家居。

大到出行、国防、航天。