2022年，工业机器人技术的发展呈现出更大的灵活性。Insident公司首席执行官Wendy Tan White在一场采访中预测，这一领域将迎来更多创新。她认为，软件优先解决方案、廉价传感器和丰富数据的推动下，我们正处于工业机器人复兴的时期。制造商正在寻求更小、更灵活的设计，以便它们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，对机器人在正常制造空间之外发挥作用的需求也将不断增长。特别是在协作机器人（Cobots）方面，它们提供了与人类进行更大合作和协作工作的可能性。例如，亚马逊的Kiva机器人是一种可以跟随工人的托盘搬运车，有助于支持他们完成任务。在2022年及以后，机器人将越来越多地用于在仓库或生产线周围拣选和移动产品。
对于未来工业机器人的必备技术之一是增加对2D和3D视觉系统使用。这使得“盲”（没有视觉系统）的机器只能完成简单重复性的任务，而具有视觉功能的机械臂则能对周围环境做出直观反应。借助2D系统，可以通过摄像头读取颜色或纹理重要信息；而3D系统，则可以创建目标对象3D模型，是适用于任何形状或位置需要考虑任务，如自动抓取零件。
展望未来，配备3D视觉系统的人工智能（AI）会释放更多潜力，不仅能检查发动引擎零件质量，还可用于包装检查、组件方向检测等缺陷检验。在几年内，从传感设备硬件向构建AI进行转变，将成为工业智能化趋势的一个关键步骤。此过程中，将结合深度学习，使得如OpenAI开发的一些虚拟机械手这样的深度学习算法能够通过反复试验学习，并最终应用到实际生活中的高效操作上。
边缘计算也是一个关键点，它意味着尽可能靠近数据源处理数据，以便快速获取并确定优先级。这不仅包括智能传感器，如语言处理能力强的大麦克风或者湿度压力传感，但还涉及到计算图像与边缘计算相结合，让机械臂通过智能传感者与3D视觉读取数据，然后发送至带有HMI服务器的地方，让操作员可以查看这些信息。边缘计算减少了云之间数据流量，从而缓解网络拥塞和延迟，使得这些新型硬件更加精确且速度快。
总结来说，我们应该期待在未来的几个月里看到更多关于如何利用这三项技术——二维、三维图像识别以及增强分析——来提高生产效率并降低成本。此外，还有许多其他新的应用正在研究中，比如基于图像识别无需飞行者的无人驾驶汽车，以及为了改善物流业效率而开发的人类-robot协同工作模式。此外，由于其经济优势，该行业预计会继续吸引大量投资以促进进一步创新。如果你想了解更多关于这一主题的话题，请随时关注我们的最新更新！
