把機器人想像成一臺電腦，就可以理解這個問題了。

大量簡單的重複性的任務時，就不需要上傳伺服器處理。例如簡單的機器人玩具，工業機器人，只需提前輸入操作流程編碼，即可完成任務。

需要實時地，不斷地與人互動的機器人則必須上傳伺服器處理，例如各種智慧對話音響，掃地機器人，送餐機器人等等。

機器人運算基本都是在本地完成。上傳到伺服器中的需要另外一個獨立的系統一般採用MES（生產執行軟體系統）將所有機器人有效的溝通到一起，這才能實現雲端資料處理，以及資料共享。

機器人控制器是一個高階的運動控制器，你可以簡單的理解為一個簡約化的主機，事實上高階的PC-Base運動控制器，就是一臺裝有機器人控制系統的計算機。

機器人控制器主要的功能是：依託機器人控制系統，將應用各類複雜動作透過運動學演算法逆解，轉化為數字訊號，透過匯流排協議，給伺服驅動器傳送訊號，從而驅動電機轉動，並且實現機器人關節轉動。

我們常見的機器人的上層應用，碼垛應用軟體包，焊接應用軟體包，打磨，噴塗，3D列印等等應用軟體包，都是開發好的應用於不同場景的機器人動作，控制器將視覺化的介面呈現給人，你只需要直接呼叫，就可以實現機器人運動操作。

所以通俗的說：各類應用軟體包相當於APP——控制系統相當於android系統——晶片會處理各類上層指令到底層實現運動。這一套全部都是在本地控制器中完成。

如今，新型技術採用高階運動控制器直接控制機器人各軸，也已經非常成熟，國內埃斯頓旗下的TRIO運動控制器就可以直接帶4個scara機器人，同時還可以攜帶多個外部伺服軸。

1、機器人控制器集合了視覺軟體的情況

大部分的視覺軟體都是採用的上位機控制（可以簡單理解就是一臺計算機），如今也有不少機器人企業開始將視覺軟體植入到機器人控制系統中，例如愛普生就是這種操作。

2、機器人直接攜帶外部軸，也即使機器人再控制外部的幾個伺服軸

這種情況在焊接領域極為常見，也就是一個機器人帶一個2軸，或者3軸變位機，這種情況基本上就是控制器的功能擴充套件，目前來說各家機器人基本都是將外部的擴充套件軸放到2-8個。（但是要加錢！）

1、大型產線，以及智慧化產線，要實現遠端監控，以及故障排查管理的智慧化工廠。

確實需要機器人資料連線到雲端。但這也不是進行運算，主要還是進行資料監控以及緊急狀態下的故障排查，以及操控。

說白了，就是將每一個機器人實時的生產資料，位置特徵都同步到雲端，當你發現一臺機器人出故障了，透過雲端的監控能夠直接找運營，並且能夠知道各個生產環節的節拍在哪裡中斷的，這非常有利於產線的故障排查。

這種採用雲平臺，或者高階一些採用數字孿生技術的智慧工廠，基本上都是對自動化要求比較高。在疫情期間，不少人都提到能否實現“無人工廠”，或者說雲監工？

理論上是可以達到，達到的前提就是你的工廠需要有一個機器人的雲平臺，就是上面這個東西。

目前這類智慧化產線的雲平臺，核心功能是：透過資料的資訊化的全覆蓋產線的各個工藝段，實時監控生產的各個環節，以及出現問題的時候快速遠端干預，以及故障排查。

有人會說，這玩意感覺怎麼就只是一個監控的功能？又不具備自動修復功能？

這話說的好像有哪個老闆不是站在產線邊上監控工人幹活，你有見過老闆自己上產線的嗎？（如果你見到了，請早做打算）

2、回收資料，進行遠端操作和功能最佳化

這種形式的應用，並不是上面那種一條產線的情況。這種是機器人廠家，將自己生產的機器人全部聯網，實現所有機器人的全監控，實現在網監控，在網更新，以及未來更高階的機器學習的最佳化。

比較典型的應用形式，就是埃夫特的工藝雲系統。

這種使用了雲端工藝分析的機器人，並不是就實現了智慧化，而是相當於將每一個孤立的機器人資料都打通了，機器人公司可以透過這些資料來最佳化演算法以及生產工藝節拍。

理想的狀態下是實現機器學習，但是目前肯定達不到這個技術。

目前來說，第一種情況使用的較多。對於連通所有機器人實現全部在網的情況，基本上各個機器人廠商都在努力，但是還有一段很長的距離要走。