趋势一：人工智能(AI)和机器学习

人工智能在机器人和自动化领域的应用趋势不断增长。生成式人工智能的出现开辟了新的解决方案。人工智能的这个子集专门用于从通过训练学到的东西中创造新的东西，并且已经被ChatGPT等工具所普及。机器人制造商正在开发生成式人工智能驱动的界面，允许用户通过使用自然语言而不是代码更直观地对机器人进行编程。工人将不再需要专门的编程技能来选择和调整机器人的动作。

另一个例子是预测人工智能分析机器人性能数据，以识别设备的未来状态。预测性维护可以节省制造商的机器停机成本。据信息技术与创新基金会报告，在汽车零部件行业，每小时的计划外停机预计造成130万美元的损失。这表明预测性维护具有巨大的成本节约潜力。机器学习算法还可以分析执行相同过程的多个机器人的数据以进行优化。一般来说，机器学习算法得到的数据越多，它的表现就越好。

趋势二：协作机器人扩展到新的应用领域

人机协作仍然是机器人技术的主要趋势。传感器、视觉技术和智能抓取器的快速发展使机器人能够实时响应环境的变化，从而与人类一起安全地工作。

协作机器人应用程序为人类提供了一种新工具，可以缓解和支持他们。它们可以协助完成需要举重、重复动作或在危险环境中工作的任务。

机器人制造商提供的协作应用程序范围不断扩大。

由于缺乏熟练的焊工，最近协作机器人焊接的应用有明显增加。这种需求表明，自动化并没有造成劳动力短缺，而是提供了解决这一问题的手段。因此，协作机器人将补充（而不是取代）对传统工业机器人的投资，传统工业机器人的运行速度要快得多，因此对于提高生产率以应对紧张的产品利润仍然很重要。

新的竞争对手也正在进入市场，特别关注协作机器人。移动机械手是协作机器人手臂和移动机器人(AMR)的结合，提供了新的用例，可以大幅扩大对协作机器人的需求。

趋势三：移动机械手

移动机械手（MoMas）正在汽车、物流或航空航天等行业实现物料搬运任务的自动化。它们将机器人平台的移动性与机械臂的灵巧性结合起来。这使它们能够导航复杂的环境并操纵对象，这对于制造至关重要。这些机器人配备传感器和摄像头，对机械和设备进行检查和维护任务。移动机械手的显着优势之一是它们能够协作和支持人类。熟练劳动力的短缺和缺乏工厂工作的员工可能会有所需求。

趋势四：数字孪生

数字孪生技术越来越多地被用作一种工具，通过创建虚拟副本来优化物理系统的性能。由于机器人越来越多地在工厂中数字化集成，数字孪生可以使用其真实世界的操作数据来运行模拟并预测可能的结果。由于孪生纯粹作为计算机模型存在，因此可以对其进行压力测试和修改，不会产生安全隐患，同时还能节省成本。所有实验都可以在接触物理世界之前进行检查。数字孪生弥合了数字世界和物理世界之间的差距。

趋势五：人形机器人

机器人技术在类人机器人方面取得了重大进展，可以在各种环境中执行广泛的任务。像人一样的设计，有两条胳膊和两条腿，使机器人能够灵活地在为人类创造的工作环境中使用。因此，它可以很容易地集成到现有的仓库流程和基础设施中。

中国工业和信息化部最近公布了，到2025年大规模生产类人机器人的详细目标。工信部预测，类人机器人可能会成为另一项颠覆性技术，类似于电脑或智能手机，可能会改变工厂生产商品的方式和人类的生活方式。

类人机器人对各个领域的潜在影响使其成为一个令人兴奋的发展领域，但它们的大众市场应用仍然是一个复杂的挑战。成本是一个关键因素，成功与否将取决于它们的投资回报，与诸如移动机械手等成熟的机器人解决方案竞争。

小结

国际机器人联合会(International Federation of robotics)主席玛丽娜·比尔(Marina Bill)表示:“2024年的五大相辅相成的自动化趋势表明，机器人是一个多学科领域，技术正在融合，为广泛的任务创造智能解决方案。”“这些进步将继续塑造正在融合的工业和服务机器人行业以及未来的工作。”