再往前走五十年，機器人的定義有了翻天覆地的變化

再往前走五十年，機器人的定義有了翻天覆地的變化，現(xiàn)代機器人是可編程的網(wǎng)絡(luò)物理機器，當(dāng)然，不包括汽車和空中無人機。

通常說的工業(yè)機器人是大型的籠式裝置，用來代替人類重復(fù)、危險的工作。而隨著智能手機的革命和自動駕駛汽車的發(fā)展，更小、更靈巧、成本更低的機器人進(jìn)入了工廠。

這些重量較輕、成本較低的機器人可以配備傳感器，使它們能夠在工業(yè)環(huán)境中與人類協(xié)同工作，成為“COBOT”（協(xié)作機器人）。機器人可以執(zhí)行特定的任務(wù)，如抓緊小物體、觀察，甚至學(xué)習(xí)處理“邊緣情況”（edge cases）。

盡管協(xié)作機器人僅占400億美元規(guī)模的工業(yè)機器人市場的很小一部分，但下一個十年將迅猛增長成為100億美元市場。

機器人的痛點和解法

從歷史上看，機器人行業(yè)在很大程度上一直困擾著一些問題：

1、視覺問題：允許機器人識別和導(dǎo)航物體（包括人）的視覺技術(shù)一直在緩慢改進(jìn)，公司依靠籠子來保護(hù)人類，同時也就杜絕了近程操縱的可能。

2、靈巧性問題：機器人抓握和機械能力仍然有限。

3、低投資回報：昂貴的機器人價格加上低勞動力成本，阻礙了在農(nóng)業(yè)和制造等領(lǐng)域廣泛普及機器人技術(shù)的需求。

下文將詳述COBOT（協(xié)作機器人）如何應(yīng)對這些技術(shù)挑戰(zhàn)，并改變制造業(yè)、電子商務(wù)、農(nóng)業(yè)和食品服務(wù)等產(chǎn)業(yè)的。

新的視覺技術(shù)

隨著機器人逐漸被應(yīng)用于世界各地的工廠，研發(fā)視覺系統(tǒng)，使機器人可以識別物體，進(jìn)行安全導(dǎo)航，被提上日程。

許多機器人的功能是在高度結(jié)構(gòu)化的環(huán)境中，執(zhí)行可重復(fù)的任務(wù)。因此，傳統(tǒng)的安全措施通常由一個籠子組成，簡單有效的避免了人類與機器人接觸產(chǎn)生的危險。但現(xiàn)在，變化正在發(fā)生。

近年來，視覺硬件（如激光雷達(dá)）已經(jīng)變得更便宜、更有效，并且得到了更廣泛的應(yīng)用。如今，許多初創(chuàng)公司都在使用基于新的視覺技術(shù)的協(xié)作機器人，它們裝載著傳感器，人類員工可以站在它身邊進(jìn)行操控。

大約1996，有許多不同的形狀和大小的協(xié)作機器人被發(fā)明了出來，根據(jù)人類工作場所進(jìn)行了設(shè)計。這種機器人容易重新編程，相對自治，力量上遠(yuǎn)不如低技術(shù)型工業(yè)機器人。

協(xié)作機器人在小型工廠環(huán)境找到了“絕佳位置”，進(jìn)行3D打印，制造醫(yī)療設(shè)備，或完成更多的認(rèn)知任務(wù)，如倉庫訂單揀選等。在那里，人類員工也參與工作。

機器人的認(rèn)知

教機器人適配環(huán)境（map）和操作物體，是一項艱巨的任務(wù)。有幸的是，谷歌的DeepMind和UC伯克利的一些研究進(jìn)展已經(jīng)成功證明了“一次性學(xué)習(xí)”（one-shot learning）的可行性，即協(xié)作機器人可以在沒有大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的情況下識別新的對象。

未來的機器人可能只需要觀察人類員工的工作流程就能完成任務(wù)學(xué)習(xí)；或者操作者可以使用VR手勢進(jìn)行編程（協(xié)變開創(chuàng)的方法），使機器人掌握工作方式。

雖然這項技術(shù)還有很長的路要走，但今天的技術(shù)已經(jīng)足夠成熟到可以讓機器人和人類協(xié)同工作了。目前，協(xié)作機器人和它的麻吉AGVs（自動引導(dǎo)車輛/運輸機器人），已經(jīng)成為制造業(yè)和倉庫環(huán)境的標(biāo)準(zhǔn)配置。