机器人属于典型的跨学科研究领域，其应用无法直接移植于其他行业。比如，富士康曾尝试借鉴机器人在汽车行业的经验用于3C行业，却遭遇“百万机器人”项目失利。因为汽车行业机器人精度尚可、位置控制简单，但3C行业机器人则在精度和位置控制方面具备更高的技术挑战。

     机器人的应用需要综合涵盖机器人专业知识、普通学科知识以及特定领域知识，对教师和学习者提出了较高的综合素质要求。以个人课堂经历举例，我曾担任导师讲解机器人课程，发现内容杂乱无章，感觉难以把握。尽管导师是机器人领域的先驱者之一。之后，我在海外教授机器人课程长达20年，每班学生人数不超过30人，其中部分学生甚至不知所云，中途退学者占比高达50%以上。为了提升机器人教育质量，我付出了巨大努力，深知机器人领域人才培养的艰辛，对教师的要求极高。

     在实际应用中，企业需将工业机器人本体、控制软件、应用软件、周边设备整合为一体，方能投入生产。此外，不同品牌的工业机器人集成和应用模式各异，故合格的应用人才不仅需具备理论基础，还需积累丰富的实践经验。

     当前，亟待培养大批掌握机器人系统知识并能与特定领域需求相结合的应用工程人才，为用户实施机器人应用提供支持，拓展机器人市场。然而，现有的教学方式仍难满足这项要求。

     实际上，推动机器人产业智能化的关键在于智力资源的充分挖掘，即人才的大力培养。中国劳动力价格优势逐渐丧失，“用工荒”现象日益严重，这正是机器人产业及智能制造崛起的重要原因。同时，中国工程师年均成本仅为3万美元，远低于发达国家的十分之一，这为我国发展机器人与智能制造提供了强大动力，也是实现机器人大跃进的最大优势。通过有效的人才培养，低廉的智力资源将助力机器人发展，消除劳动力价格优势，催生新型高素质、高效能、高收入的机器人自动化就业群体。