随着科技的快速发展，尤其是互联网和人工智能技术的突飞猛进，为工业机器人注入了新的活力，能极大提高工业机器人的作业能力，丰富工业机器人的应用场景，我们预计，工业机器人未来的发展方向主要是云互联和智能化两方面，云互联是基于大的工业机器人作业体系，而智能化指的是工业机器人个体。
一、云互联工业机器人—数据挖掘实现产业迭代
工业 4.0 是把现实工厂与虚拟世界连接起来，通过数字化技术把生产变得更透明化，提升生产效率和降低生成成本，而这也正是云互联技术所能解决的问题。云互联工业机器人将是未来的一种趋势。机器人连接网络后，通过传感器采集各种数据，如动力信息、运动信息及其他状态量等，数据上传到云端后，在控制终端可以通过不同位置机器人的数据进行比较分析以预测机器人状况，并能够对工业机器人进行远程配置和操控。这种方式可以改善工业机器人的维护，精准定位问题，方面调试，通过数据分析进行生产线的配置，进一步改进优化生产流程，同时可以预测机器故障点，提前做好设备保养，从而降低停机风险。
云互联是机器人走向更加智能化的必经之路。工业互联网，是人与机器人、机器人与机器人、机器人与设备之间实现交互的桥梁。只有实现互联，机器人的数据才能实现交互，交互之后才能实现智能化。其核心是数据，获取机器人的数据需要加入很多外围传感设备，未来通过增加传感器，如图像处理、三维视觉、语音交互等，机器人都可以实现交互，许多新的场景也都可以通过云互联来实现。
实现云互联主要依靠两个关键环节：物联网和云平台。
物联网是工业机器人云互联系统的脉络
物联网技术中，每台工业机器人都有一个 IP，相当于一个类似手机一样的移动互联终端，机器人的各项数据通过物联网打造的通道传输到云端进行计算，然后再进行分析和决策。每个机器人都通过物联网连为一体，一台机器人遇到的技术问题，将会实时反馈给管理人员并且经过分析后将解决方案回馈给机器人整体，大量机器人与工人在协同中产生的数据，将为生产流程的优化提供第一手资料。
由于移动终端的普及和发展，时间和空间不再是限制人机协作的障碍，同时，物联网的普及与大范围应用，则将会进一步把物品和物品、物品和人、物品和信息、物品和服务等连接起来，成为了真正的移动互联。未来，在智能终端与移动应用双重驱动下，产业工人、机器人、信息、环境之间的多重连接方式必将全面重塑，人机协作、人机共生的趋势越来越明显，传统制造与新技术走向融合，呈现出多重共振效应与复合影响力。移动互联网的普及，允许用户通过手机、移动平板等网络设备，可以在任何时间、任何地点都可以与互联网连接。移动互联，让人可以在千里之外查询机器人的工作状态、下达各种操作指令，这并不是简单的远程操作，而是在地理和空间上都对人机协作的概念进行了拓展。
云平台是工业机器人云互联系统的中枢
云平台汇集了各个机器人终端的数据，并对数据进行分析，产生决策，然后再将指令下发到各个终端，完成相应的动作。云平台获取设备的各种状态，进行 OEE 效率分析、机器人健康评估、机器人效能优化等计算和分析，可以实时监测到车间的生产概况，实现了生产信息化、过程可视化和决策智能化。
不同机器人之间、机器人与工人之间“会话”产生了大量的原始数据，而云计算对这些原始大数据的归类、分析、整理挖掘能力，借由物联网技术作为传输和反馈媒介，收集并将结果返回到人机协作的实时过程之中，迅速优化生产制造流程，为实现智能制造、个性化制造提供技术有力支撑。
人机协作过程中产生的原始数据可以分为两种主要类型，一种是协作过程中的主动数据，比如工人在何时做某个零件放到了何处，机器人某个动作持续的时长，这些属于基础协作数据；另一种是被动数据，比如工人某个无意识的行为习惯动作发生的频率，机器人在不同工人行为的影响下的运作效率等，这些数据更为隐蔽且容易被忽视。然而通过实时彼此互联的不同传感器组成的物联网，这些数据都被迅速收集，并且当数据达到一定数量时，就可通过数据挖掘和强劲的计算能力对从这些数据中分析出某种“模式”，看似简单的人机协作，也会在大数据的分析之下，得到某些之前无法察觉的结果，从而进一步更新优化整个人机协作流程，提高制造生产效率。
二、智能化工业机器人
对于工业机器人个体来说，基于传感技术和人工智能技术的发展，机器人也会越来越智能，未来发展的形态应该是人机协作。具体来说，工业机器人的进化方向是与人共处（要求安全监测）、可以处理非结构化或半结构化场景中的问题（具备机器视觉和轨迹规划能力）、可以装配等接触性工作（要求力控制）以及使用的简易性（简单示教和新一代通用上位机软件）。
参考观研天下发布《2017-2022年中国工业机器人行业发展态势及投资决策分析报告》
协作机器人是未来工业机器人的形态
人机协作是工业机器人发展的新形态，把人的智能和机器人的高效率结合在一起，共同完成作业；简单来说就是“人”直接用“手”来操作机器人。人机协作是机器人进化的必然选择，特点是安全、易用、成本低，普通工人可以像使用电器一样操作它。国际标准化组织将“人机协作”定义为，机器人与工人在一定的工作区域范围内为达成任务目标而进行的直接合作行为，机器人从事精确度高、重复性强的工作，人在机器人的辅助下做更有创造性的工作。而物联网技术、移动互联网、云计算、大数据等互联网技术深度应用于人机协作过程中，有助于探索并发掘出人机协作过程中的更多反馈结果，发现人机协作过程中的不足，优化制造生产效能，推进“人机协作”理念迈向更高级层次。
协作机器人结构简单，主要通过软件整合来实现功能。硬件构成主要是球形关节、反向驱动电机、力觉和视觉传感器及更轻的材料，传统的减速机等核心零部件未来将不再关键。协作机器人具有很强的交互性和柔性。随着材料、制造、工艺等各方面技术的不断更新，机器人将更加智能与安全，仿生物特征（比如模仿人）将更加明显。
人工智能技术推进工业机器人智能化发展
人工智能技术的发展将推动机器人的智能化发展。如今，全球都在关注人工智能的发展方向，争夺人工智能的制高点。目前，人工智能技术在智力竞赛、无人驾驶、语音识别、图像识别等领域均逐渐迈入快速发展阶段。而在工业机器人领域，人工智能主要的应用是机器视觉和深度学习。
机器视觉是现有的机器人从自动化设备转变为智能机器的一个关键因素。机器视觉要解决的问题主要是抓取和避让问题。技术路线主要包括 2D 视觉、3D 视觉以及机器学习。机器视觉最初是作为机器人的辅助工具，提高柔性和对工作环境的反馈，主要应用于引导和定位、检测和识别等，随着工业大数据和深度学习的发展，未来将使机器视觉成为智能生产系统的主导，做出决策和预判断。
深度学习主要是为了提高工业机器人对于新任务的工作效率，摆脱预编程序的束缚，真正走向智能化。深度学习使机器人可以像人一样通过学习掌握新的技能，适应未知的工作环境。深度学习在工业机器人的应用分为三个层次，一、机器人通过试错学会新技能；二、多台共享经验提高学习效率；三、机器人可以预防并且自行修复故障。目前已经到了第二个阶段。
一、云互联工业机器人—数据挖掘实现产业迭代
工业 4.0 是把现实工厂与虚拟世界连接起来，通过数字化技术把生产变得更透明化，提升生产效率和降低生成成本，而这也正是云互联技术所能解决的问题。云互联工业机器人将是未来的一种趋势。机器人连接网络后，通过传感器采集各种数据，如动力信息、运动信息及其他状态量等，数据上传到云端后，在控制终端可以通过不同位置机器人的数据进行比较分析以预测机器人状况，并能够对工业机器人进行远程配置和操控。这种方式可以改善工业机器人的维护，精准定位问题，方面调试，通过数据分析进行生产线的配置，进一步改进优化生产流程，同时可以预测机器故障点，提前做好设备保养，从而降低停机风险。
云互联是机器人走向更加智能化的必经之路。工业互联网，是人与机器人、机器人与机器人、机器人与设备之间实现交互的桥梁。只有实现互联，机器人的数据才能实现交互，交互之后才能实现智能化。其核心是数据，获取机器人的数据需要加入很多外围传感设备，未来通过增加传感器，如图像处理、三维视觉、语音交互等，机器人都可以实现交互，许多新的场景也都可以通过云互联来实现。
实现云互联主要依靠两个关键环节：物联网和云平台。
图：云互联工业机器人系统示例
物联网是工业机器人云互联系统的脉络
物联网技术中，每台工业机器人都有一个 IP，相当于一个类似手机一样的移动互联终端，机器人的各项数据通过物联网打造的通道传输到云端进行计算，然后再进行分析和决策。每个机器人都通过物联网连为一体，一台机器人遇到的技术问题，将会实时反馈给管理人员并且经过分析后将解决方案回馈给机器人整体，大量机器人与工人在协同中产生的数据，将为生产流程的优化提供第一手资料。
由于移动终端的普及和发展，时间和空间不再是限制人机协作的障碍，同时，物联网的普及与大范围应用，则将会进一步把物品和物品、物品和人、物品和信息、物品和服务等连接起来，成为了真正的移动互联。未来，在智能终端与移动应用双重驱动下，产业工人、机器人、信息、环境之间的多重连接方式必将全面重塑，人机协作、人机共生的趋势越来越明显，传统制造与新技术走向融合，呈现出多重共振效应与复合影响力。移动互联网的普及，允许用户通过手机、移动平板等网络设备，可以在任何时间、任何地点都可以与互联网连接。移动互联，让人可以在千里之外查询机器人的工作状态、下达各种操作指令，这并不是简单的远程操作，而是在地理和空间上都对人机协作的概念进行了拓展。
云平台是工业机器人云互联系统的中枢
云平台汇集了各个机器人终端的数据，并对数据进行分析，产生决策，然后再将指令下发到各个终端，完成相应的动作。云平台获取设备的各种状态，进行 OEE 效率分析、机器人健康评估、机器人效能优化等计算和分析，可以实时监测到车间的生产概况，实现了生产信息化、过程可视化和决策智能化。
不同机器人之间、机器人与工人之间“会话”产生了大量的原始数据，而云计算对这些原始大数据的归类、分析、整理挖掘能力，借由物联网技术作为传输和反馈媒介，收集并将结果返回到人机协作的实时过程之中，迅速优化生产制造流程，为实现智能制造、个性化制造提供技术有力支撑。
人机协作过程中产生的原始数据可以分为两种主要类型，一种是协作过程中的主动数据，比如工人在何时做某个零件放到了何处，机器人某个动作持续的时长，这些属于基础协作数据；另一种是被动数据，比如工人某个无意识的行为习惯动作发生的频率，机器人在不同工人行为的影响下的运作效率等，这些数据更为隐蔽且容易被忽视。然而通过实时彼此互联的不同传感器组成的物联网，这些数据都被迅速收集，并且当数据达到一定数量时，就可通过数据挖掘和强劲的计算能力对从这些数据中分析出某种“模式”，看似简单的人机协作，也会在大数据的分析之下，得到某些之前无法察觉的结果，从而进一步更新优化整个人机协作流程，提高制造生产效率。
二、智能化工业机器人
对于工业机器人个体来说，基于传感技术和人工智能技术的发展，机器人也会越来越智能，未来发展的形态应该是人机协作。具体来说，工业机器人的进化方向是与人共处（要求安全监测）、可以处理非结构化或半结构化场景中的问题（具备机器视觉和轨迹规划能力）、可以装配等接触性工作（要求力控制）以及使用的简易性（简单示教和新一代通用上位机软件）。
参考观研天下发布《2017-2022年中国工业机器人行业发展态势及投资决策分析报告》
协作机器人是未来工业机器人的形态
人机协作是工业机器人发展的新形态，把人的智能和机器人的高效率结合在一起，共同完成作业；简单来说就是“人”直接用“手”来操作机器人。人机协作是机器人进化的必然选择，特点是安全、易用、成本低，普通工人可以像使用电器一样操作它。国际标准化组织将“人机协作”定义为，机器人与工人在一定的工作区域范围内为达成任务目标而进行的直接合作行为，机器人从事精确度高、重复性强的工作，人在机器人的辅助下做更有创造性的工作。而物联网技术、移动互联网、云计算、大数据等互联网技术深度应用于人机协作过程中，有助于探索并发掘出人机协作过程中的更多反馈结果，发现人机协作过程中的不足，优化制造生产效能，推进“人机协作”理念迈向更高级层次。
图：协作机器人
协作机器人结构简单，主要通过软件整合来实现功能。硬件构成主要是球形关节、反向驱动电机、力觉和视觉传感器及更轻的材料，传统的减速机等核心零部件未来将不再关键。协作机器人具有很强的交互性和柔性。随着材料、制造、工艺等各方面技术的不断更新，机器人将更加智能与安全，仿生物特征（比如模仿人）将更加明显。
人工智能技术推进工业机器人智能化发展
人工智能技术的发展将推动机器人的智能化发展。如今，全球都在关注人工智能的发展方向，争夺人工智能的制高点。目前，人工智能技术在智力竞赛、无人驾驶、语音识别、图像识别等领域均逐渐迈入快速发展阶段。而在工业机器人领域，人工智能主要的应用是机器视觉和深度学习。
机器视觉是现有的机器人从自动化设备转变为智能机器的一个关键因素。机器视觉要解决的问题主要是抓取和避让问题。技术路线主要包括 2D 视觉、3D 视觉以及机器学习。机器视觉最初是作为机器人的辅助工具，提高柔性和对工作环境的反馈，主要应用于引导和定位、检测和识别等，随着工业大数据和深度学习的发展，未来将使机器视觉成为智能生产系统的主导，做出决策和预判断。
图：机器视觉系统
深度学习主要是为了提高工业机器人对于新任务的工作效率，摆脱预编程序的束缚，真正走向智能化。深度学习使机器人可以像人一样通过学习掌握新的技能，适应未知的工作环境。深度学习在工业机器人的应用分为三个层次，一、机器人通过试错学会新技能；二、多台共享经验提高学习效率；三、机器人可以预防并且自行修复故障。目前已经到了第二个阶段。
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