機器人產(chǎn)業(yè)已成為全球經(jīng)濟重要支柱產(chǎn)業(yè)之一，IFR機構預計2022年全年，全球機器人市場規(guī)模將達到513億美元，從市場結構來看，目前全球機器人產(chǎn)業(yè)主要由工業(yè)機器人、服務機器人和特種機器人構成，那么隨著全世界對機器人技術的依賴程度越來越高，人工智能和機器學習的進步，隨著人工智能的進步，人工智能機器人將對行業(yè)帶來什么樣的影響？
Canonical機器人產(chǎn)品經(jīng)理Gabriel Noury機器人將變得更加人性化。 2023 年，社區(qū)機器人將快速發(fā)展。從硬件上2022 年索尼等公司已經(jīng)推出了 Poiq 等機器人。而軟體演算法上在 GPT-3 等自然語言生成模型的支援下，機器人已經(jīng)可以實現(xiàn)的對話系統(tǒng)。這些新技術將提高機器人與人類的互動性，讓機器人可以回答任何問題，同時更加動態(tài)。
2023年將是一站式方案（turnkey project）解決方案之年。由于機器人技術、機器學習和零組件技術的進步使自動化走向簡單化的步伐大步躍進，這不僅讓企業(yè)部署自動化比以往更加容易，還使得機器人本體設備制造商 （OEM）能圍繞現(xiàn)有技術不斷開發(fā)出新應用和產(chǎn)品，企業(yè)能夠更好透過結合技術來推動創(chuàng)新，這也使得本體公司將借助一站式工程走向機器人行業(yè)發(fā)展的核心地位。制造商將轉向模組化生產(chǎn)。未來的企業(yè)需要最具成本效益、更小、更輕且更易于部署的機器人，同時要求機器人對于環(huán)境有著更強靈活性和適應性，機器人廠商會愈發(fā)重視重量和多功能性，可重構機器人工作單元無疑是一種很均衡的發(fā)展方案。
協(xié)作機器人也將有更高的有效載荷和更長的臂展。制造商會更加兼顧機器人的重量和靈活性，例如未來機器人可以松開底座螺栓并重新定位，或者將其連接到帶輪子的移動底座上，這將為機器人應用創(chuàng)造新的可能性，并將推動全面創(chuàng)新。
協(xié)作機器人行業(yè)的上升趨勢將在2023 年恢復。全球工業(yè)依然面臨著勞動力等問題的挑戰(zhàn)，全球工業(yè)也正處于向工業(yè) 5.0 的過渡之中，在工業(yè) 5.0 中，人與機器人將一起工作，這就需要更多以人為本、可持續(xù)發(fā)展和有柔性的自動化產(chǎn)品。客戶將成為企業(yè)產(chǎn)品開發(fā)的核心。 2023年，企業(yè)比以往任何時候都更需要不斷創(chuàng)新并保持市場適應性才能生存和擴張，為此機器人公司會越來越多讓客戶參與產(chǎn)品開發(fā)，或者共同開發(fā)特定解決方案，這不僅提供了訂單，也會為機器人公司提供更有價值的回饋。
2023年行動機器人整體可能出現(xiàn)放緩，自主移動機器人的需求將會增加。根據(jù)研究公司 Allied Market Research 的資料，預計到 2030年移動機器人將達到124億美元，尤其配備感測器、人工智慧和電腦視覺的AMR機器人仍將受到高度追捧，但行業(yè)整體在爆發(fā)后放緩將成為必然。歐美市場保持強勁，東南亞有好轉跡象。 2022年，在多項政策的支持下，歐洲機器人技術發(fā)明專利已經(jīng)迎來爆發(fā)，這意味著歐洲有望成為下一個機器人技術進步的中心，緊隨其后的是美國機器人市場。隨著低階制造業(yè)朝著勞動力更廉價國家轉移，Mordor Intelligence預計機器人在東南亞的采用率會越來越高，預計在 2021年至2026年內復合年增長率將達到10.7%，新加坡、泰國和越南的機器人部署將加速。機器人即服務（robots-as-a-service）的趨勢發(fā)展非常迅速。RaaS是一種基于云端的「機器人租賃」系統(tǒng)，全球 RaaS 市場預計到 2026 年將增長超過 20 億美元，2021 年至 2026 年的復合年均增長率為 18.12%。在這種模式下，機器人制造商更容易將機器人設備出租給各行各業(yè)想要嘗試機器人的最終用戶，這對于企業(yè)意味著將削減大量的初始部署投資和維護成本。作為 2022年出現(xiàn)的新生事物，這種商業(yè)模式使得許多小型公司和初創(chuàng)公司能夠迅速嘗試在各個工業(yè)領域部署自動化，RaaS模式有望在2023年成為流行趨勢。
數(shù)據(jù)成為自動化的重要驅動。人類已經(jīng)進入大數(shù)據(jù)時代，機器人自動化技術越來越受數(shù)據(jù)的驅動，越來越強調應用基于真實世界數(shù)據(jù)的解決方案。歐洲一些分析師稱，三分之一的歐洲企業(yè)現(xiàn)在正在優(yōu)先考慮以數(shù)據(jù)驅動的自動化。目前在物流供應鏈中，機器人已經(jīng)能根據(jù)即時物流數(shù)據(jù)執(zhí)行決策，為自動化和數(shù)據(jù)化的價值進行很好的實踐。
機器人+人＞機器人。越來越多企業(yè)認識到，機器人并不是人類工作的替代品，而是一種增強人類員工效率的方法。隨著更多行業(yè)面臨令人擔憂的技能和勞動力短缺問題，機器人正成為填補日益擴大缺口的必要方式，但大約35% 的公司希望機器人技術與其他技術結合應用，以增強人類能力并逐步去解決勞動力短缺問題。
協(xié)作機器人的使用將繼續(xù)上升。在過去十年中，協(xié)作機器人已成為機器人領域的重要組成部分，預計到 2027 年協(xié)作機器人將占整個機器人市場的 30%。協(xié)作機器人旨在與人類一起安全工作，并且本質上更易于使用。這使得它們非常適合以前沒有機器人技術經(jīng)驗并且沒有足夠的空間或資源來容納需要額外安全圍欄的大型工業(yè)機器人的公司。
自主移動機器人時代即將到來。全球電子商務正在復蘇，自主移動機器人正在進入更多行業(yè)，尤其是物流領域仍然是機器人技術的「最佳領域」，許多公司現(xiàn)在正在采用移動機器人來提高他們在倉庫和其他工業(yè)環(huán)境中的物流營運效率。
工藝短缺可能阻礙自動化進程，「機器人即服務」是未來。進入機器人自動化領域的門檻正在降低，但由于機器人工藝包短缺，缺乏機器人程式設計技術的企業(yè)將減緩對機器人自動化的部署，這使得機器人企業(yè)能否開發(fā)幾乎任何人都可以部署的機器人解決方案在未來變得更加重要。除了應用套裝程式簡化，「機器人即服務」的商業(yè)模式也被越來越多企業(yè)認可，這意味著整個機器人解決方案需要越來越簡單易用。
汽車行業(yè)失去了領先地位，電子裝配自動化持續(xù)增長。傳統(tǒng)汽車企業(yè)廠的轉型還陷在猶豫期，反倒是越來越多電子企業(yè)發(fā)現(xiàn)，與從事相同工作的人類工人相比，機器人可以更一致地組裝電子零件，這無疑可以節(jié)省時間和金錢，同時減少產(chǎn)品手動組裝造成的錯誤，這使得電子組裝的自動化需求量陡增。例如許多企業(yè)已經(jīng)開始用機器人鎖螺絲，目前這項基本任務正幫助加快整個裝配過程。這標志著機器人技術已經(jīng)變得愈發(fā)普遍，未來將進入更多行業(yè)。機器人走向更智能化和更強適應性。許多企業(yè)最新研發(fā)的機器人已經(jīng)可以實現(xiàn)機器學習功能并將學習的內容整合到自動化流程中，進而能夠快速回應環(huán)境的變化并即時改變操作步驟。隨著實用人工智慧演算法的興起，可以期待在未來看到更先進、更復雜的機器人。
機器人走向智能與機器學習。由于人工智慧被納入機器人技術，越來越多公司采用機器學習、動力學建模、強化學習、機器視覺等使得機器人可以使用即時資訊來優(yōu)化任務，即時資料和大型資料集也被用來訓練機器人更加精確和高效，機器人已經(jīng)能夠更好地感知周圍環(huán)境并更快地區(qū)分物體，同時人工智慧驅動的機器人在制造業(yè)中用于自動化非標性操作，包括 3D 打印、挑選和安排零件以及品質檢查，服務機器人還能采用自然語言處理 （NLP） 來改善酒店和零售機構的客群體驗。自主移動機器人正在快速部署。在工業(yè)領域，初創(chuàng)企業(yè)為了減少長期投資成本，大企業(yè)為了擴大規(guī)模，大多會使用 AMR 來實現(xiàn)工業(yè)流程的自動化，例如監(jiān)控庫存水準、自動化物料處理、重物拖運、長距離運輸部件和零件。同時在服務領域，AMR還被用于醫(yī)院和廠房消毒，用于酒店業(yè)的客房服務，或者用于餐飲業(yè)將食品和其他物品運送。機器人正迅速用于最后一公里的快速交付 （LMD） 和非接觸式交付。
機器人即服務 （RaaS）模式快速發(fā)展。初期購買和中期維護機器人需要花費金錢和大量精力，這對于小型企業(yè)來說，意味著無法將機器人技術納入其營運范圍，然而，RaaS 提供了一種新商業(yè)模式，按需使用機器人讓企業(yè)能夠快速擴充業(yè)務以回應不斷變化的市場條件。此外，機器人服務商基于云端機器人技術，可以快速掌握機器人的維護動態(tài)，提高即時資料的性能。
協(xié)作機器人快速部署。與標準工業(yè)機器人相比，協(xié)作機器人包含了先進的感測器和演算法，可確保人們周圍的安全行為，還能在整合過程中盡可能減少生產(chǎn)停機時間。對于人類工人而言，可以讓這些機器人負責搬運重金屬、聚合物和其他材料等危險物品，或者用于例如零件焊接和螺絲鉆孔 （EOAT）等自動化裝配任務。
新技術加快與機器人融合。例如5G 和高性能運算 （HPC） 的使用正改善人機協(xié)作的動態(tài)回應能力，機器與人之間的 M2M 和 M2H 通信促進了更有效的人機協(xié)作。物聯(lián)網(wǎng) （IoT）技術則為機器人了提供傳感、監(jiān)控和跟蹤能力，邊緣運算平臺通過收集和發(fā)送資料來實現(xiàn)回饋驅動的工作流程，為機器人提供了更多動力。由于邊緣運算和物聯(lián)網(wǎng)的最新進展，機器人制造商可在生產(chǎn)制造、維護過程中，使機器人系統(tǒng)借助近乎即時的資料最大限度地說明企業(yè)提高任務效率。
機器人網(wǎng)路安全問題需要重視。由于物聯(lián)網(wǎng)的整合對資料連接的需求增加，機器人技術很容易成為網(wǎng)路攻擊的主要目標。此外，由于部分機器人技術在國防、制造、醫(yī)療保健和航太工業(yè)中已經(jīng)快速部署，保護機器人解決方案免受非法訪問非常必要。這誕生了一個新的領域，即機器人網(wǎng)路安全解決方案保護端點和連接堆疊中心，這項技術通過允許公司即時監(jiān)控設備活動并快速識別安全問題，或許可以防止資料泄露和資產(chǎn)中斷，幫助企業(yè)避免停機和經(jīng)濟損失。
人形機器人依然是當之無愧的熱點。包括特斯拉在內的越來越多企業(yè)嘗試為醫(yī)療保健、教育、娛樂和酒店等領域的一系列用途創(chuàng)造人形機器人，人形機器人可以用于非接觸式清潔和住院分娩等工作。此外，它們還探望用來老人和病人，在柜臺接待來訪者，并更大程度上發(fā)揮類似人類的作用。
輔助機器人發(fā)展趨勢已經(jīng)明顯。輔助機器人能提高人們的獨立性和生活品質，這對各種喪失活動能力的人有著很多幫助。但瓶頸在于感知、處理和與人類交流，這意味著復雜的演算法和感測器。目前有許多公司在用演算法增強機器人的認知決策能力，以幫助老年人、殘疾人或身體不適的人履行他們的日常職責 （ADL）。此外，動力外骨骼和其他機器人輔助技術作為患者康復的工具也在快速發(fā)展，這些可穿戴機器人設備不僅可說明殘障人士恢復運動能力，還促進了人體工程學的研究，同時部分企業(yè)還將其用在工業(yè)減少工人的疲勞或重復性壓力傷害。
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