机器人产业已成为全球经济重要支柱产业之一，IFR机构预计2022年全年，全球机器人市场规模将达到513亿美元，从市场结构来看，目前全球机器人产业主要由工业机器人、服务机器人和特种机器人构成，那么随着全世界对机器人技术的依赖程度越来越高，人工智能和机器学习的进步，随着人工智能的进步，人工智能机器人将对行业带来什么样的影响？
Canonical机器人产品经理Gabriel Noury机器人将变得更加人性化。 2023 年，社区机器人将快速发展。从硬件上2022 年索尼等公司已经推出了 Poiq 等机器人。而软体演算法上在 GPT-3 等自然语言生成模型的支援下，机器人已经可以实现的对话系统。这些新技术将提高机器人与人类的互动性，让机器人可以回答任何问题，同时更加动态。
2023年将是一站式方案（turnkey project）解决方案之年。由于机器人技术、机器学习和零组件技术的进步使自动化走向简单化的步伐大步跃进，这不仅让企业部署自动化比以往更加容易，还使得机器人本体设备制造商 （OEM）能围绕现有技术不断开发出新应用和产品，企业能够更好透过结合技术来推动创新，这也使得本体公司将借助一站式工程走向机器人行业发展的核心地位。制造商将转向模组化生产。未来的企业需要最具成本效益、更小、更轻且更易于部署的机器人，同时要求机器人对于环境有着更强灵活性和适应性，机器人厂商会愈发重视重量和多功能性，可重构机器人工作单元无疑是一种很均衡的发展方案。
协作机器人也将有更高的有效载荷和更长的臂展。制造商会更加兼顾机器人的重量和灵活性，例如未来机器人可以松开底座螺栓并重新定位，或者将其连接到带轮子的移动底座上，这将为机器人应用创造新的可能性，并将推动全面创新。
协作机器人行业的上升趋势将在2023 年恢复。全球工业依然面临着劳动力等问题的挑战，全球工业也正处于向工业 5.0 的过渡之中，在工业 5.0 中，人与机器人将一起工作，这就需要更多以人为本、可持续发展和有柔性的自动化产品。客户将成为企业产品开发的核心。 2023年，企业比以往任何时候都更需要不断创新并保持市场适应性才能生存和扩张，为此机器人公司会越来越多让客户参与产品开发，或者共同开发特定解决方案，这不仅提供了订单，也会为机器人公司提供更有价值的回馈。
2023年行动机器人整体可能出现放缓，自主移动机器人的需求将会增加。根据研究公司 Allied Market Research 的资料，预计到 2030年移动机器人将达到124亿美元，尤其配备感测器、人工智慧和电脑视觉的AMR机器人仍将受到高度追捧，但行业整体在爆发后放缓将成为必然。欧美市场保持强劲，东南亚有好转迹象。 2022年，在多项政策的支持下，欧洲机器人技术发明专利已经迎来爆发，这意味着欧洲有望成为下一个机器人技术进步的中心，紧随其后的是美国机器人市场。随着低阶制造业朝着劳动力更廉价国家转移，Mordor Intelligence预计机器人在东南亚的采用率会越来越高，预计在 2021年至2026年内复合年增长率将达到10.7%，新加坡、泰国和越南的机器人部署将加速。机器人即服务（robots-as-a-service）的趋势发展非常迅速。RaaS是一种基于云端的「机器人租赁」系统，全球 RaaS 市场预计到 2026 年将增长超过 20 亿美元，2021 年至 2026 年的复合年均增长率为 18.12%。在这种模式下，机器人制造商更容易将机器人设备出租给各行各业想要尝试机器人的最终用户，这对于企业意味着将削减大量的初始部署投资和维护成本。作为 2022年出现的新生事物，这种商业模式使得许多小型公司和初创公司能够迅速尝试在各个工业领域部署自动化，RaaS模式有望在2023年成为流行趋势。
数据成为自动化的重要驱动。人类已经进入大数据时代，机器人自动化技术越来越受数据的驱动，越来越强调应用基于真实世界数据的解决方案。欧洲一些分析师称，三分之一的欧洲企业现在正在优先考虑以数据驱动的自动化。目前在物流供应链中，机器人已经能根据即时物流数据执行决策，为自动化和数据化的价值进行很好的实践。
机器人+人＞机器人。越来越多企业认识到，机器人并不是人类工作的替代品，而是一种增强人类员工效率的方法。随着更多行业面临令人担忧的技能和劳动力短缺问题，机器人正成为填补日益扩大缺口的必要方式，但大约35% 的公司希望机器人技术与其他技术结合应用，以增强人类能力并逐步去解决劳动力短缺问题。
协作机器人的使用将继续上升。在过去十年中，协作机器人已成为机器人领域的重要组成部分，预计到 2027 年协作机器人将占整个机器人市场的 30%。协作机器人旨在与人类一起安全工作，并且本质上更易于使用。这使得它们非常适合以前没有机器人技术经验并且没有足够的空间或资源来容纳需要额外安全围栏的大型工业机器人的公司。
自主移动机器人时代即将到来。全球电子商务正在复苏，自主移动机器人正在进入更多行业，尤其是物流领域仍然是机器人技术的「最佳领域」，许多公司现在正在采用移动机器人来提高他们在仓库和其他工业环境中的物流营运效率。
工艺短缺可能阻碍自动化进程，「机器人即服务」是未来。进入机器人自动化领域的门槛正在降低，但由于机器人工艺包短缺，缺乏机器人程式设计技术的企业将减缓对机器人自动化的部署，这使得机器人企业能否开发几乎任何人都可以部署的机器人解决方案在未来变得更加重要。除了应用套装程式简化，「机器人即服务」的商业模式也被越来越多企业认可，这意味着整个机器人解决方案需要越来越简单易用。
汽车行业失去了领先地位，电子装配自动化持续增长。传统汽车企业厂的转型还陷在犹豫期，反倒是越来越多电子企业发现，与从事相同工作的人类工人相比，机器人可以更一致地组装电子零件，这无疑可以节省时间和金钱，同时减少产品手动组装造成的错误，这使得电子组装的自动化需求量陡增。例如许多企业已经开始用机器人锁螺丝，目前这项基本任务正帮助加快整个装配过程。这标志着机器人技术已经变得愈发普遍，未来将进入更多行业。机器人走向更智能化和更强适应性。许多企业最新研发的机器人已经可以实现机器学习功能并将学习的内容整合到自动化流程中，进而能够快速回应环境的变化并即时改变操作步骤。随着实用人工智慧演算法的兴起，可以期待在未来看到更先进、更复杂的机器人。
机器人走向智能与机器学习。由于人工智慧被纳入机器人技术，越来越多公司采用机器学习、动力学建模、强化学习、机器视觉等使得机器人可以使用即时资讯来优化任务，即时资料和大型资料集也被用来训练机器人更加精确和高效，机器人已经能够更好地感知周围环境并更快地区分物体，同时人工智慧驱动的机器人在制造业中用于自动化非标性操作，包括 3D 打印、挑选和安排零件以及品质检查，服务机器人还能采用自然语言处理 （NLP） 来改善酒店和零售机构的客群体验。自主移动机器人正在快速部署。在工业领域，初创企业为了减少长期投资成本，大企业为了扩大规模，大多会使用 AMR 来实现工业流程的自动化，例如监控库存水准、自动化物料处理、重物拖运、长距离运输部件和零件。同时在服务领域，AMR还被用于医院和厂房消毒，用于酒店业的客房服务，或者用于餐饮业将食品和其他物品运送。机器人正迅速用于最后一公里的快速交付 （LMD） 和非接触式交付。
机器人即服务 （RaaS）模式快速发展。初期购买和中期维护机器人需要花费金钱和大量精力，这对于小型企业来说，意味着无法将机器人技术纳入其营运范围，然而，RaaS 提供了一种新商业模式，按需使用机器人让企业能够快速扩充业务以回应不断变化的市场条件。此外，机器人服务商基于云端机器人技术，可以快速掌握机器人的维护动态，提高即时资料的性能。
协作机器人快速部署。与标准工业机器人相比，协作机器人包含了先进的感测器和演算法，可确保人们周围的安全行为，还能在整合过程中尽可能减少生产停机时间。对于人类工人而言，可以让这些机器人负责搬运重金属、聚合物和其他材料等危险物品，或者用于例如零件焊接和螺丝钻孔 （EOAT）等自动化装配任务。
新技术加快与机器人融合。例如5G 和高性能运算 （HPC） 的使用正改善人机协作的动态回应能力，机器与人之间的 M2M 和 M2H 通信促进了更有效的人机协作。物联网 （IoT）技术则为机器人了提供传感、监控和跟踪能力，边缘运算平台通过收集和发送资料来实现回馈驱动的工作流程，为机器人提供了更多动力。由于边缘运算和物联网的最新进展，机器人制造商可在生产制造、维护过程中，使机器人系统借助近乎即时的资料最大限度地说明企业提高任务效率。
机器人网路安全问题需要重视。由于物联网的整合对资料连接的需求增加，机器人技术很容易成为网路攻击的主要目标。此外，由于部分机器人技术在国防、制造、医疗保健和航太工业中已经快速部署，保护机器人解决方案免受非法访问非常必要。这诞生了一个新的领域，即机器人网路安全解决方案保护端点和连接堆叠中心，这项技术通过允许公司即时监控设备活动并快速识别安全问题，或许可以防止资料泄露和资产中断，帮助企业避免停机和经济损失。
人形机器人依然是当之无愧的热点。包括特斯拉在内的越来越多企业尝试为医疗保健、教育、娱乐和酒店等领域的一系列用途创造人形机器人，人形机器人可以用于非接触式清洁和住院分娩等工作。此外，它们还探望用来老人和病人，在柜台接待来访者，并更大程度上发挥类似人类的作用。
辅助机器人发展趋势已经明显。辅助机器人能提高人们的独立性和生活品质，这对各种丧失活动能力的人有着很多帮助。但瓶颈在于感知、处理和与人类交流，这意味着复杂的演算法和感测器。目前有许多公司在用演算法增强机器人的认知决策能力，以帮助老年人、残疾人或身体不适的人履行他们的日常职责 （ADL）。此外，动力外骨骼和其他机器人辅助技术作为患者康复的工具也在快速发展，这些可穿戴机器人设备不仅可说明残障人士恢复运动能力，还促进了人体工程学的研究，同时部分企业还将其用在工业减少工人的疲劳或重复性压力伤害。
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