在2022年，我们已经看到了机器人技术发展的一个显著趋势，那就是更大的灵活性。工业机器人软件公司Insident的首席执行官Wendy Tan White预测，工业机器人领域将出现更多的创新。她认为，在软件优先解决方案、更便宜的传感器和更丰富的数据的推动下，我们正处在工业机器人复兴的风口浪尖。
今天的制造商正在寻求通过对现有生产线进行设计变革，使其能够轻松适应新的应用，或是重新分配现有的机器人的任务。在物流、仓库或实验室等其他领域，对于让机器人在正常制造空间之外发挥作用需求将不断增长。特别是在协作机器人的应用中，它们将继续提供与人类合作和协作工作的大量可能性。一个著名例子是亚马逊Kiva系列智能搬运车，它可以跟随仓库周围工人的移动并支持他们完成任务。
在2022年及以后的时间里，预计会看到更多用于拣选和移动产品的小型无线电托盘搬运车，以及运行与计算数控设备（CNC）设备一起运行的协作机械臂，这些都是未来增长领域中的热点。此外，焊接应用也将成为另一个增长点。
那么，是否已准备好这些不同的角色？为了回答这个问题，让我们来探讨一下今后工业机械臂必备哪些技术。
首先，是增加对2D和3D视觉系统使用。这不仅可以帮助提升重复性任务，更重要的是，可以使机械臂具备直观反应能力，从而能处理更加复杂的情况。例如，以往需要专业CAD编程才能识别形状，现在则可通过高级视觉系统实现自动检测，无论物品形状如何变化都能准确识别位置。
其次，将传感器转向AI方面，将是未来的重点。借助AI、图像识别以及深度学习技术，不仅能提高传感器性能，还能增强分析系统，为制造商带来成本效益和卓越运营水平。此举还包括了精确无序拣选应用，如 Shibaura Machine 的 TSVision3D 系统，它使用高速摄像头连续捕捉 3D 图像，并结合智能软件处理图像以识别物品位置，再由这过程确定最合乎逻辑顺序地抓取物品，就像是人类工人一样简单准确。
最后，不容忽视边缘计算技术，它意味着数据处理尽可能靠近源头，以获取数据并决定优先级。这不是传统麦克风或摄像头，而是一种智能传感网络，可以通过语言理解能力、湿度压力监测等方式收集信息，并且结合上述科技相结合，便可以减少云端之间数据交换，从而缓解网络拥塞延迟，为实时操作提供支持。
综上所述，我们应该期待在未来几年的工业机械臂领域见证更多创造力与变革，其中改进视觉系统、AI以及边缘计算也许能够共同发挥作用，以帮助企业持续蓬勃发展。
