大家好，我是科技領域愛好者，在我看來科技讓我們的生活進步，科技讓我們變得方便。，針對這個問題 以下就是關於我的觀點和分享：

工業機器人在生產範疇已經有了比較廣泛的使用，比方當時在轎車製作範疇、物流範疇就有很多的工業機器人。

跟著工業機器人範疇的繼續不斷的開展，工業機器人逐步開端代替一些規矩明晰的重複性勞作崗位，並且工業機器人的功用鴻溝也在跟著人工智慧技能的開展而不斷得到拓寬，其間計算機視覺技能的開展，關於工業機器人的開展有很明顯的促進作用。

一、機器人的市場規模

報告資料顯示，全球機器人市場規模持續擴大，工業、特種機器人市場增速穩定，服務機器人增速突出。2018 年，全球機器人市場規模將達到298.2 億美元，2013-2018 年的平均增長率約為15.1%。其中，工業機器人168.2 億美元，服務機器人92.5 億美元，特種機器人37.5 億美元，佔比分別為56%、31%、13%。

二、探測機器人中的智慧技術

深度強化學習：使用深度強化學習是在複雜度可以接受的情況下，讓機器人透過試錯來學習，能 控制機器人在複雜環境中完成避開障礙，收集物品併到達指定地點等任務。深度強化學習的應用較好的解決了傳統演算法中存在容易陷入區域性最優、在相近的障礙物群中震盪且不能識別 路徑、在狹窄通道中擺動以及障礙物附近目標不可達等問題，並且大大提高了機器人軌跡跟蹤和動態避障的實時性和適應性.

深度模仿學習：經過多年的發展，模仿學習已經能夠很好的解決多步決策問題，其訓練目標是使模型生成的狀態-動作軌跡分佈和輸入的軌跡分佈相匹配。

鐳射SLAM: 鐳射SLAM 系統透過對不同時刻兩片點雲的匹配與比對，計算鐳射雷達相對運動的距離和姿態的改變，也就完成了對機器人自身的定位。鐳射雷達距離測量比較準確，誤差模型簡單，在強光直射以外的環境中執行穩定，點雲的處理也比較容易。

視覺SLAM技術：視覺SLAM 可以幫助機器人獲取三維空間環境資訊，使其具備自主移動、路徑規劃、場景理解等功能。視覺SLAM 的優點是它所利用的豐富紋理資訊。例如兩塊尺寸相同內容卻不同的廣告牌，基於點雲的鐳射SLAM 演算法無法區別他們，而視覺則可以輕易分辨。

無線5G 技術 ：得益於5G 的1ms 的延遲時間， 5G 的速度提高將簡化資料收集。5G 無線連線技術將給機器人帶來極大的靈活性並更快的傳回資料， 5G 的雲化統一架構也將使能未來的雲端實現實時控制。

三維物體識別：三維資料由感測器直接獲得，可以表示為深度圖、點雲、網格、CAD 等不同形式。其中點雲資料獲取便捷，易於儲存，具有離散和稀疏特性，方便擴充套件為高維的特徵資訊。另外，大部分立體視覺感測器具有主動發光單元，因此在不同的光照環境下 仍然可以得到相似的結果。這就使得三維視覺相對於傳統的二維視覺受環境和觀測條件影響較小。除了穩定性外，三維點雲相對於二維影象具有更加豐富的資訊，這為後續處理提供了更多的可能性和便利性。

作為一名科技工作者，同時也是一名計算機專業的教育工作者，我來回答一下這個問題。

首先，工業機器人本身就是人工智慧領域的重要研究方向之一，工業機器人本身也集成了大量人工智慧技術，其中計算機視覺、自動推理和機器學習這幾大方面有更為明顯的體現，隨著人工智慧技術的不斷髮展，工業機器人將整合更多人工智慧相關技術。

工業機器人在生產領域已經有了比較廣泛的應用，比如當前在汽車製造領域、物流領域就有大量的工業機器人。隨著工業機器人領域的不斷髮展，工業機器人逐漸開始替代一些規則清晰的重複性勞動崗位，而且工業機器人的功能邊界也在隨著人工智慧技術的發展而不斷得到拓展，其中計算機視覺技術的發展，對於工業機器人的發展有非常明顯的促進作用。

工業機器人領域的發展涉及到多個學科，工業機器人也是人工智慧技術落地應用的重要場景之一，同時工業機器人的發展對於物聯網、雲計算和大資料等技術也有一定的要求，工業機器人對於場景的要求目前還是相對比較高的，這也在一定程度上限制了工業機器人的應用。

目前人工智慧領域有六大研究方向，其中計算機視覺、自然語言處理、機器學習這三個領域的熱度相對比較高，其中自然語言處理在工業機器人領域的應用還有一定的壁壘，這主要與工業機器人的應用場景有直接的關係。實際上，在很多生產環境下，自然語言處理對於工業機器人的意義並不大。

最後，在產業結構升級的推動下，未來工業機器人的發展空間還是非常大的，產業規模也會逐漸擴大。

你好。人工智慧，它是計算機科學的一個分支。它涉及開發計算機程式來完成否則需要人類智慧的任務。AI演算法可以解決學習，感知，問題解決，語言理解和邏輯推理。AI在現代世界中以許多方式使用。例如，AI演算法用於Google搜尋，Amazon推薦引擎和SatNav路線查詢器。大多數AI程式不用於控制機器人。即使AI用於控制機器人，AI演算法也只是較大的機器人系統的一部分，它還包括感測器，執行器和非AI程式設計。

機器人:

是可程式設計機器人，通常能夠自主地或半自主地執行一系列動作。構成機器人有三個重要因素，：機器人透過感測器和執行器與物理世界進行互動。機器人是可程式設計的。機器人通常是自主或半自主的。

人工智慧顧名思義，就是利用機器去模仿一些人的思路和智力，去做人一直做的一些東西，也可以看成一種升級版本的自動化技術，自動化技術在工業上一直都在研究如何用機器取代人做事情，從這個角度而言，人工智慧當然是前景樂觀，畢竟人越來越懶，不願意做生產了，人工智慧工業機器人，實際就是控制演算法稍微複雜點的機械手，請關注：容濟點火器

1、工業裝置，除了機械本體，核心靈魂就是控制部分了，而控制的根本就是“演算法”，PID，模糊控制，神經元等等，都在一些領域上使用到，因為考慮到實時性，受制於傳統的電子硬體的速度，很多高階的演算法，一直都沒有得到大規模應用。人思考的思維思路也可以理解成一種演算法，人工智慧最重要的東西當然也是演算法了，在工業上，主要是看如何落地使用的問題。

2、現在的計算器技術和網路技術發達了，自動化越來越變“軟”了，裝置越來越聽人話了，資料採集會更多了，更能滿足所謂的柔性生產了，現在不是在講智慧化製造和工業4.0了嘛，把裝置聯網起來，管理起來，更能提升效率。這個智慧製造的過程，本身就要求裝置底層高度自動化，而工業機器人是這個自動化的核心單元，比如堆垛，搬運，倉儲，裝配，噴塗，焊接，都需要用到工業機器人。

3、目前相對比較成熟的人工智慧在工業上應用的環節，應該是機器視覺，透過攝像頭，讀取一些要受控物件的圖形，然後透過演算法來分析，和目標需要的圖案對比，再讓執行機構做對應的處理。比如要檢驗一張布料是否合格，以往要靠人眼睛和手感去判斷，依賴於質檢工人的經驗。如果設計一臺帶有機器視覺的工業機器人，可以透過攝像頭來讀取，計算器快速分析資料，對比存在電腦裡邊的合格的圖案，如果比較接近，就認為合格的，可以打包出貨，如果不合格，直接透過機械手取走。

4、工業上的東西，一般比民用發展會慢很多，因為它要求響應快，而且可靠性要求比較高，比較依賴於硬體方面，目前純粹玩演算法這種軟體的，的確沒有那麼好找工作，畢竟企業是講究效益的，目前這種東西很難給工廠帶來立竿見影的價值，但是隨著技術的發展，軟體的比例會越來越高，人工智慧當然會越來越重要。

5、最重要的是，現在的人，都不願意從事製造業了，越來越依賴機器人去完成，但是很多工種，機器人很難勝任，比如服裝製造這些，還嚴重依賴人來作業，終究有一天，所有的工廠，都可能會被智慧化的機器人取代，人只做一些創造性的設計和維修維護工作，所以這種智慧化的機器人，至少在未來20年內，都是非常有前景的產業。

人工智慧顧名思義，就是利用機器去模仿一些人的思路和智力，去做人一直做的一些東西，也可以看成一種升級版本的自動化技術，自動化技術在工業上一直都在研究如何用機器取代人做事情，從這個角度而言，人工智慧當然是前景樂觀，畢竟人越來越懶，不願意做生產了，人工智慧工業機器人，實際就是控制演算法稍微複雜點的機械手。

人工智慧在工業機器人方面有以下幾個方面的應用：

一，識別過程，外界輸入的資訊向概念邏輯資訊轉譯，將動態靜態影象、聲音、語音、文字、觸覺、味覺等資訊轉化為形式化（大腦中的資訊儲存形式）的概念邏輯資訊。

二，智慧運算過程，輸入資訊刺激自我學習、資訊檢索、邏輯判斷、決策，併產生相應反應。

三，控制過程，將需要輸出的反應轉譯為肢體運動和媒介資訊。

人工智慧讓工業機器人應用面向協作化人機互動場景，以及服務類場景大力的拓展。

所謂的人工智慧，從工業角度來說，就是能夠透過感測器，主動獲取外部資訊，並且根據機器人的模型以及不斷的深度學習之後，機器可以自己做出決策和判斷。

說白了，這玩意在工業生產中就是一個簡約化的大腦。

我們常見的影象智慧，透過攝像頭獲取外部環境的資訊，就能夠實現人機互動，例如來了一個滿載獲取的卡車，掃描之後制動拆垛。

例如慢慢一盤子五顏六色的零件，我們需要進行分揀，那怎麼辦？影象智慧就能識別這些物體，然後進行分揀。

那工業機器人是什麼東西？

工業機器人是執行機構，我們常見的工業機器人四軸，六軸，delta，scara機器人，都是執行機構，說白了就是一個機器人。他也是由大腦控制，只是整個大腦是程式化程式設計的機器人控制系統。目前工業機器人還不具備智慧化操作的能力，現在完成的工作都還是程式設計後的操作。

程式設計後的六軸機器人，在進行金屬板材的折彎工作

那麼當人工智慧同工業機器人結合，有哪些工作已經開始開始進入社會生產了呢？

1、檢測工作——枯燥與嚴謹的工作

全球工業生產領域，最重要的是什麼：是質量。確保質量的唯一工序是什麼？是不斷地檢測。你組裝好了之後，就要立刻檢測。檢測工作在電子裝置的生產環節中，包括晶片的生產環節中，都市非常普遍的。

我們以PCB板為例，基本上一次外掛之後就需要檢測一次。越複雜的東西約需要不斷地檢測。

並且，目前而言，檢測工作仍然是人工最多的領域，因為只有人才能夠綜合性的除錯以及判斷瑕疵的閾值。

說白了，機器可以簡單地判斷一個物體尺寸是否合適，那表面的瑕疵到哪種程度才算是合格，過多過少都影響良品率。

目前國內採用人工智慧，在缺陷檢測方面投入工作的比較多。例如曲面屏的檢測，異性PCB板的檢測都採用這種形式。透過人工智慧設定一定的閾值，挑選出合格的產品。然後機器人進行分揀。

2、智慧規劃路徑——焊接與點膠

大部分的朋友覺得工業機器人，應該是購買來之後，直接就可以生產了。這其實有很大的誤區，事實上工業機器人需要程式設計除錯，並且需要大量的除錯時間。

但是對於簡單的工作，例如焊接一個直線，或者圓弧的焊縫，板材的厚度在中厚板的情況，不需要坡口直接開大電流焊接就可以。那麼如果工業機器人直接能夠識別焊縫，並且進行自動規劃路徑焊接就非常實用。

同樣的在點膠應用方面也是相同的情況，kuka在運動鞋，鞋底的點膠方面就採用的3D識別後直接規劃路徑，這就是標間典型的影象智慧化規劃。

3、智慧物流與AGV+協作機器人

在工廠的協作環節中，流水線產品的運輸以及配料的運輸非常強調條理化。那麼在龐大的倉庫中，人工智慧針對來到的產品，進行自動燒苗，拆垛，然後堆垛。這已經在不少大型倉庫中國使用。

移動化的AGV+協作機器人，在工廠中同人工協作，進行流水線的配料。

遨博協作機器人移動平臺在海南進行割膠作業

4、服務機器人

工業機器人的新型拓展，尤其是向服務領域拓展，包括碧桂園的機器人餐廳，阿里巴巴的無人酒店。這些都是基於工業機器人做的服務性開發，目前主要還是採用了簡單的語音智慧溝通。尚且無法做到多項互動。但未來工業機器人向服務領域的滲透一定依賴於人工智慧的發展。

碧桂園機器人餐廳，漢堡機器人

人工智慧並不是一個虛無的技術，在大量的工業場景中，已經開始使用人工智慧技術，只是受限於不同的場景對於成本以及裝置的各項要求，有的使用比較初級，有的使用已經趨向於更高階的技術。因為對於立志於工業機器人領域的從業者，或者你的選擇會有更多的選擇，尤其是將人工智慧引入工業機器人的各類應用場景中。