我們可以看到機器人發展的一個顯著趨勢，那就是更大的靈活性。今天的制造商正尋求在機器人方面做更多的工作。用于希望更小、更靈活的設計能夠輕松地適應現有的生產線，或者他們現有的機器人能夠輕松地重新調整用途并重新分配任務。

在物流、倉庫或實驗室等其他領域，對機器人在正常制造空間之外發揮作用的需求將不斷增長。特別是協作機器人（cobots），將繼續提供與人類進行更大的合作和協作工作的可能性。

在2022年及以后，機器人將越來越多地用于在倉庫或生產線周圍揀選和移動產品。其他增長領域將包括與計算機數控 (CNC) 設備一起運行的協作機器人，焊接應用的可能性也越來越大。那么，機器人是否已經準備好勝任這些不同的角色了嗎？下面，我們來看看今后工業機器人將必備哪些技術。

機器人視覺系統將不可或缺

機器人執行新任務（例如在倉庫中挑選和移動產品）不可或缺的一項功能是增加對2D和3D視覺系統的使用。"盲"機器人（或沒有視覺系統的機器人）只能完成簡單的重復性任務，而具有機器視覺的機器人可以對周圍環境做出直觀反應。

借助2D系統，機器人就配備了一個攝像頭。這種方法更適合讀取顏色或紋理很重要的應用，例如條形碼檢測。

2D和3D視覺系統都可以提供很多功能。尤其是3D系統，可以克服配備2D的機器人在執行物理任務時遇到的一些錯誤，否則這些錯誤會需要人工診斷和解決，并可能產生故障。展望未來，配備3D視覺系統的機器人將在檢查發動機零件或產品質量等缺陷、包裝檢查、檢查組件方向等方面釋放更多的潛力。

從傳感器轉向AI

未來幾年，工業機器人技術的重點將從傳感器設備硬件轉向構建人工智能（AI），以幫助優化傳感器的使用，并最終提高性能。

AI、機器視覺和機器學習的結合將迎來機器人技術的下一階段。預計將看到更多旨在幫助制造商實現更高水平的卓越運營、彈性和成本效益的數據管理和增強分析系統。

這將包括機器視覺與學習能力的結合。以精確的無序揀選應用為例，這是機器人最搶手的任務之一。對于以前的機器人系統，需要專業的計算機輔助設計 (CAD) 編程來確保機器人能夠識別形狀。雖然這些CAD系統可以識別揀選箱中的任何給定物品，但如果，物品在揀選箱分揀任務中以隨機順序出現，系統就會遇到問題。

取而代之的是，先進的視覺系統使用被動成像，即光子被物體發射或反射，然后形成圖像。因此，機器人可以自動檢測物品，無論它們的形狀或順序如何。

機器人技術在將機器視覺與機器人學習相結合方面具有巨大潛力。可能的應用包括基于視覺的無人機、倉庫拾放應用和機器人分揀或回收等。

機器人將從錯誤中學習并適應

借助TSVision3D，我們看到機器人AI發展到可以像人類一樣可靠地解釋圖像的程度。這種演變的另一個關鍵特征是機器學習，它允許機器人從錯誤中學習并適應。

一個例子是由人工智能研究實驗室 OpenAI 創建的 DACTYL 機器人系統。借助 DACTYL 系統，虛擬機械手可以通過反復試驗進行學習。這些數據被傳輸到現實生活中靈巧的機器人手上，通過類似人類的學習，機器人能夠更有效地抓取和操作物體。

這個過程也稱為深度學習，是機器人 AI 的下一步。希望通過試錯過程，就像 DACTYL 系統一樣，機器人可以學會在不同的環境中執行更多不同的任務。

邊緣智能應用到機器人

邊緣計算意味著將數據處理盡可能靠近其源頭，以便更好地獲取數據并確定其優先級。它不是像傳統麥克風或攝像頭那樣的"啞巴"傳感器，而是使用智能傳感器，例如配備語言處理能力的麥克風、濕度和壓力傳感器，或配備計算機視覺的攝像頭。

邊緣計算可以與上述技術相結合。因此，機械臂可以通過智能傳感器和 3D 視覺系統讀取數據，然后將其發送到帶有人機界面 (HMI) 的服務器，在那里工作人員可以檢索數據。

使用邊緣系統可以減少與云之間的數據傳輸，從而緩解網絡擁塞和延遲，并允許更快地執行計算。這些工業 4.0 創新將用于改進最新的機械臂末端工具硬件系統，例如機器人的夾具或加工中心的夾緊系統，使這些硬件系統的精度逐年提高。

我們應該期待在工業機器人領域看到更多的創造力和變革。改進的視覺系統、AI和邊緣系統也可以結合起來，以幫助確保制造商及其機器人在未來幾年繼續蓬勃發展。