大会在浙江宁波余姚如期举行。本届峰会以“机器智联，赋能万物“为主题，邀请了国内外中国智能制造与机器人领域的专家学者和优秀企业家，旨在持续推动机器人与智能制造、人工智能的深度融合，促进机器人在不同行业的应用赋能。
在9日上午的主题论坛中，中国科学院院士潘云鹤发表了题为《AI与机器人的新方向》的主题演讲。潘云鹤指出，AI作为一门融合了计算机科学、脑神经学和社会科学的前沿综合性学科，不仅是新一轮产业变革的核心驱动力，也是催生新产品、新模式、新业态的重要动能。随着人工智能进入2.0发展的新阶段，未来人工智能将在大数据智能、群体智能、跨媒体智能、人机混合增强智能和自主智能系统这五大新方向得到非常快速的发展。而机器人作为人工智能领域一个重要的应用场景，也将开拓出更多的应用空间。
中国科学院院士、上海交通大学校长郑南宁发表了题为《直觉性AI与无人驾驶》的主题演讲。郑南宁提出，当面我们让机器解决一些对于人类而言看似非常简单的问题，实际上操作起来是比较困难的，因为现阶段的人工智能缺少感知和反应能力。因此，我们需要从脑认知机理和神经科学获得灵感和启发，发展新的AI计算模型与架构，让机器具备对物理世界最基本的感知与反应，即使机器具有“常识”推理的能力，从而实现更加健壮的人工智能系统。
浙江智昌机器人产业集团董事长甘中学发表了题为《从自主智能机器人到群智机器人——重新定义工业机器人》的主题演讲。甘中学认为，严格说来现阶段一个工业机器人，并不能够算作一个完整的机产品，因为一旦它没有被集成到系统中，就无法被工业应用；其次，现阶段的工业机器部分集中于焊接、喷涂等传统工艺上，在面对目前朝向柔性化发展的工业4.0智能工厂时，对应的不是智能制造庞大的市场。而新型的自主智能机器人应该智能类似于人，但是它的能力要高于人。
现阶段，计算机逻辑分析能力正不断大幅度提高，将使计算机自主的逻辑思维能力有足够的行为表现，并逐渐摆脱人类的框架式控制，进而成为一种自主的智能思维，采用了这种自主智能思维模式的智能无人自主系统成为人工智能重要应用之一，大力推动了AI技术的创新。
2017年7月，中国发布了《新一代人工智能发展规划》，并指出我国人工智能将在以下五个方面取得高速发展，分别是：大数据智能、群体智能、跨媒体智能、人机混合增强智能和自主智能系统。而在潘云鹤院士的演讲中，机器人未来的发展趋势，恰好与自主智能系统和人机混合增强智能高速发展的趋势不谋而合。
潘云鹤院士表示：“现阶段有大量的研究表明机器人的核心技术是人工智能。如果把机器人的思考、观测、移动、对话、工作等功能进行细化，并仔细分析的话，其实和人工智能的建模、感知、规划、理解和学习有很高的对应度。”不管是过去的无人机、无人船，还是如今的智能无人驾驶，智能无人自主系统在机械方面的应用在日渐成熟的同时，也给机器人行业带来新的动能，并且随着研究的进一步深入，成为机器人发展的未来趋势。
潘云鹤院士指出，在十几年里，人机交互技术已经越来越丰富。“我们开始有图形交互，后来有可视化技术、语音识别、自然语言理解、图象和视频的识别、动作的捕捉、还有虚拟现实等等，这些交互技术催生了机器人发展的重要方向，就是加强人机交互。”在便携式传感器高速发展的当下，人机交互的实操性愈加明显，智能手机和穿戴式设备便是最佳的例子。这种趋势同样会在机器人领域得以体现。
从近年趋势来看，我国机器人产业取得了非常快速的发展，从机器人本体到核心零部件都取得了非常明显的颈部，但实则发展过程依旧面临挑战。国家科技部高技术研究发展中心副主任卞曙光在致辞中强调，目前，中国机器人智能感知、深入学习、自主决策等核心关键技术不多，高端零部件依赖进口，行业标准体系不完善，人才缺失等问题依旧不断显现，必须不断强化中国机器人发展的创新突破、人才培养和领先应用。
而作为我国最早提出“机器换人”政策的浙江在这个过程中又做到了什么呢？除了“机器换人”，浙江省“机器人+”和智能化技术改造等系列政策举措引导，促使该省机器人产业取得较快发展，机器人取得了非常明显的成效。
为了推进“整零协作”，破解关键零部件“卡脖子”难题，推进机器人产业协调发展，浙江省经济和信息化厅组织工业机器人核心零部件企业与机器人本体领军企业进行了合作协商，在开幕式上有8家企业组成了4对整零协作组合，进行了机器人“整零协作”签约。希望通过8家企业的合作示范，树立样板，推进以应用促进产业发展，努力打造浙江机器人产业发展的“新生态”“新模式”。
同时，开幕式上还举行了项目签约仪式，共有28个项目进行签约，总投资121.65亿元。这些项目聚焦机器人与智能制造，核心技术领先、创新带动强劲，对推动产业转型、助力高质量发展，具有重要作用。
德国库卡集团运营总裁Michael Wombacher认为：“随着机器智联，赋能万物的这一目标和基本要求进一步明确，产业成长的需求和转化目标得到进一步推进以及落实。通过这次会议平台，我们将会加速智能技术的推广与应用，进一步激发机器人以及智能制造企业发展潜力。”