在2022年，我们可以看到机器人技术的一个显著发展趋势，那就是更大的灵活性。工业机器人领域的创新正在不断推进，这主要得益于软件优先解决方案、成本更低的传感器和更加丰富的数据。在这场关于未来机器人的探讨中，制造商越来越多地寻求通过小型化设计使其能够轻松适应现有的生产线，或是重新调整用途并重新分配任务。
除了物流、仓库或实验室等其他领域，对于能与人类合作工作的协作机器人的需求也在持续增长。这些协作机器人（Cobots）将继续为人类提供更多机会，以进行更大的合作和协作工作。亚马逊的Kiva robot就是一个例子，它是一种被用于拣选和移动产品的小型搬运车，可以跟随仓库周围工人的步伐支持他们完成任务。
2022年及之后，预计将会有更多工业机器人应用于挑选和移动产品的地面上。此外，还包括与计算机数控（CNC）设备一起运行的协作机尔普，以及焊接应用中的可能性增加。这是否意味着这些不同角色已经准备好让工业机械担当？下面，让我们看看未来几年内工业机械必备哪些技术。
3D视觉系统不可或缺
为了执行新任务，如在仓库中挑选和移动产品，增加对2D和3D视觉系统使用变得尤为重要。“盲”式机械臂，即没有视觉系统的一般机械臂，只能完成简单重复性的任务，而具有高级视觉功能的机械臂则可以对周围环境做出直观反应。
借助于摄像头技术，即便是最基础的事务都能自动完成。例如，在条形码检测方面，2D系统非常有效；而3D系统，则依赖多个相互作用以创建目标对象三维模型，它们适用于任何形状或位置需要考虑的问题，比如自动抓取零件。而且由于它们能够克服配备了2D图像捕捉能力但无法物理操作目标物体的情况下的错误，从而不再需要手动诊断并解决问题，这可能导致故障发生。
展望未来的时间里，一旦拥有了3D图像捕捉能力的机械臂，将能够发挥更多潜力，如检查发动引擎零件或质量检验、包装检查以及组件方向检测等，并且确保所有这一切都保持精准无误。
从传感到AI：未来的重点转向AI
未来几年的工业自动化趋势将从传感设备硬件转向构建人工智能（AI），以帮助优化传感设备性能，最终提高整体效率。这一过渡将涉及结合高级认知功能，如学习能力，使得大型企业得以实现卓越运营、弹性以及成本效益最大化。
这个过程还会涉及深度学习，即通过反复试错过程使得原始信息获取方式得到改善，就像是Open AI所开发的人工智能实验室中的DACTYL系统那样，用虚拟的手部模拟真实世界中的活动来学习如何抓取物品，并根据这种类似人类学习方式提高实际活动效果。在边缘计算的大背景下，这些方法正逐渐成为实现真正自主行动能力所需的一部分，不仅仅局限于单一特定环境，而是跨越不同的环境类型范围广泛地适用。
