机器人技术是一个迅速增加的行业，目前在制造业、医疗保健、零售、农业、国防等行业都有应用，预计到2030年价值 5680亿美元，包括云计算、人工智能 (AI)、自动化和补充劳动力短缺在内的一些关键因素有助于释放当今机器人技术的全部潜力。下面根据英国研究咨询机构全球数据（GlobalData）确定影响机器人主题的关键技术、宏观经济和监管等三个方面的趋势分析。

  人工智能。人工智能技术，尤其是机器学习 (ML)，是智能工业机器人发展不可或缺的一部分，智能工业机器人能根据对来自一系列传感器的数据的解释来预测和适应某些情况。某些人工智能技术要进一步进步，包括计算机视觉、对话平台和上下文感知计算，才能将工业自动化和工业机器人技术提升到一个新的水平。神经形态处理器（模拟人脑结构的芯片）将成为下一代机器人的重要组成部分，使用有关数据的基本库进行训练，然后通过处理感官输入来教会他们自己思考。最终，这些芯片将利用他们获得的技能使用关联和概率来执行分配的任务。

  边缘计算。尽管很多机器人技术都可以从云端完成，但安全和延迟问题意味着许多机器人一定要能处理有关其操作环境的实时数据并立即做出响应。由于较低的延迟，边缘计算有可能提高机器人的性能，同时提高安全性，因为边缘比云更安全。边缘计算与机器人自包含的“感知-决定-行为”固件循环相结合时，将使网络攻击变得更困难。

  网络安全。机器人大范围的应用的主要挑战之一是网络攻击的威胁。机器人，尤其是那些联网的机器人，极易受到黑客攻击。如果不加以保护，可能会允许对关键应用程序和系统来进行没有经过授权的访问，进而可能会引起敏感信息的丢失、被盗、破坏或不当使用。黑客还可以控制机器人并破坏机器人功能以生产有缺陷的最终产品并导致生产停机。因此，机器人制造商不得不在设计和开发阶段关注安全问题，并投资于有效的安全解决方案。最新的工业网络安全管理解决方案解决了与工业自动化设备、应用程序和工厂相关的风险。这些解决方案使企业能够遵守行业特定的网络安全法规，例如北美电力可靠性公司的关键基础设施保护(NERC CIP)。

  工业互联网。几十年来，工业机器和过程一直受到实时监控，监控和数据采集 (SCADA) 等技术自1970年代以来就已经存在。然而，工业互联网意味着系统之间更大程度的互连，并假设监控数据将超越工厂边界，由基于云的服务消费和管理。尽管人们对未来工厂和工业4.0感觉到很兴奋，但现有工厂、机器和流程代表了工业互联网的主要机会，而最大的短期收益将来自对当今工业基础设施的先进通信和管理功能进行改造。

  云机器人。人工智能的进步促进了机器人的发展，使它们成为高度复杂的产品，而不是过去的独立、固定功能的机器，同时反过来又增加了机器人能执行的角色数量。这一发展的核心是云计算，它允许更快速、更安全、更大规模地管理传感、计算和内存。云机器人领域的领导者结合了基础设施和人工智能能力，即亚马逊、谷歌、IBM 和微软。除了实现AI，在机器人技术中使用云有可能改变技术的使用方式。

  机器人卓越中心(CoE)。机器人CoE负责开发和实施高效、多产且响应行业需求的机器人解决方案，这可确保公司实现其自动化目标。简而言之，CoE收集、评估和管理简化机器人解决方案部署的信息。

  开放式流程自动化(OPA)。传统上，控制器等机器人组件仅与同一家公司生产的产品兼容。例如，西门子控制器只能与西门子产品配合使用，而ABB控制器只能与ABB产品配合使用。现在，各种组织都在努力摆脱这些限制，并建立一个开放系统，使机器人组件普遍兼容。这些努力促成了OPA的发展，它允许技术供应商与各种组织合作，生产标准、安全和开放的架构，可以简化机器人集成，由此产生供应商中立的解决方案。埃克森美孚发起了旨在构建能够转变为商业上可行的OPA系统的原型的计划。它可以通过为机器人组件开发分布式、模块化和基于标准的架构来实现，该架构具有可适应变化的可扩展系统。

  轻量化设计。2020年代的机器人将更小、更轻，这将使它们灵活性更好、更具成本效益且易于部署，轻量化设计的趋势适用于机器人的身体和大脑。几家公司正在投资优化操作系统、软件和编程。学术界也在为一些最复杂的问题开发解决方案，例如轨迹简化，旨在让机器人更好地在环境中导航。

  可定制的机器人。尽管机器人已经在不同的行业中变得普遍，但机器人的设计和建模是乏味、繁琐且昂贵的。此外，在后期容纳微小的变化或修改能更加进一步延长过程。作为回应，制造商正在尝试创建能定制的机器人原型。例如，初创公司大象机器人开发了一款低成本、智能的六自由度机械臂，能适应多种场景和应用。

  柔软且自愈的机器人。软机器人由柔软的材料或聚合物制成，而不是传统的金属。这些材料赋予机器人有机特征，复制肌肉的工作方式。正在研究使它们能够自我修复，这将使它们灵活性更好和适应能力强。自愈机器人仍处于起步阶段，但预计继续研究将改进该技术。

  机器人市场的每个部分都有望在未来十年内增长。随机器人技术扩展到更多工业和服务行业，政策制定者面临的最重要任务之一将是利用机器人技术带来的经济效益，同时最大限度地减少负面社会影响。

  中国。中国对全球经济和产业的影响是显而易见的。尽管是第一个受到 Covid-19 袭击的国家，但它在 2020 年仍然是世界上最大的汽车制造商。全球半导体产量的 33% 以上被中国消费，工业机器人市场的 38% 也是如此。此外，它还是世界上最大的关键原材料消费国，如铜、建筑用砂、锂、钴和稀土元素。在“中国制造2025”计划下，中国的目标是在半导体、机器人、电池等战略产业上与美国、日本和韩国并驾齐驱，并在人工智能（AI）上取而代之。该国拥有世界上最丰富、最具扩展性的数据集，可用于其算法的研究，并为百度、阿里巴巴、腾讯和科大讯飞等人工智能公司的研发工作提供国家支持。

  从根本上说，美国和中国之间的贸易争端是关于美国（甚至欧洲和日本）反对中国制造 2025 背后的中国重商主义体系。因此，未来大部分收入依赖于庞大的中国国内市场的美国芯片公司将不得已在中国体系内运作，同时认识到他们的中国客户的目标是成为他们的竞争对手。在机器人领域，中国本土的机器人公司仍旧没办法与发那科等公司匹敌。然而，美的收购德国库卡，让中国控制了一家领先的工业机器人公司。

  日本。机器人已经主导了日本的工厂，其工业机器人制造商——发那科、川崎和安川——是世界领先的。根据国际机器人联合会（IFR）的数据，日本拥有世界第三高的工业机器人密度，仅次于新加坡和韩国。机器人慢慢的变多地渗透到日本的服务业，尤其是在照顾老人方面。该国在2020年东京奥运会上展示了其机器人技术，但由于新冠疫情而推迟到2021年。日本也是全球最大的机器人精密机械零部件制造商，日本领先的机器人零部件制造商包括谐波传动、凯因斯、纳贝特斯科、纳奇富士康、欧姆龙和日本陶瓷。

  欧洲。欧盟（EU）似乎正在意识到在技术上落后的风险。德国在机器人的生产和采用方面领先欧洲其他几个国家，德国工厂的机器人密度是欧洲最高的。库卡（KUKA）是领先的工业机器人公司中唯一的欧洲参与者，其总部在德国最富裕和工业化程度最高的州之一巴伐利亚。然而，作为一个地区，欧洲的机器人公司难以与日本和美国的机器人公司竞争，同时也有被中国超越的风险。事实上，库卡自 2016 年以来一直归中国美的所有。可能引发欧洲机器人革命的一个因素是人口统计，就像日本和韩国一样，欧洲的人口正在老龄化，一些最有前途的机器人初创公司正在护理机器人领域出现。一个例子是Kompaï机器人，这是一家法国公司，今年开发了一种多功能机器人来帮助。

  未来的工作。机器人技术通过改变生产线和在某些情况下取代人类工人来影响工作。协作机器人和物流机器人等机器人技术正在将工厂转变为先进的工程实验室，在那里不断分析、简化和改进装配线流程和组件。这种未来工厂的领导者是工业机器人领导者（发那科、库卡、ABB和安川），与思科、日立、罗克韦尔自动化、华为和日本人工智能初创公司首选网络等技术供应商合作。工会、政策制定者和社会科学家越来越担心自动化（机器人技术是其中的重要组成部分）会导致失业率上升。每个工业机器人能代替几个人类工人，所以这些担忧似乎不是没有根据的。例如，在日本的疗养院，机器人减少了对夜班护士的需求，将一些工人从不合群的上班时间中解放出来，并解决了该部门人员短缺的问题。根据IFR的数据，韩国的机器人工人密度在全球排名第二，仅次于新加坡，领先于日本和德国。韩国在2020年的生育率也是世界最低的，日本和德国也紧随其后。因此，如果自动化会给劳动力带来风险，机器人技术还能够在一定程度上帮助解决未来劳动力短缺的问题。

  行业多元化。机器人技术仍然不成比例地依赖汽车行业。根据IFR 2020年公布的数据，2019年所有工业机器人中有60%部署在汽车工厂。然而，别的行业也慢慢变得多地使用机器人。来自电子、机械、塑料、化工产品和食品加工公司的机器人订单有所增加。

  许多行业都在急切地等待监管部门的批准，以获得机器人技术的竞争优势。目前，监管限制对物流、气象和环境、采矿、石油和天然气以及媒体和娱乐等领域的机器人技术，更准确地说是无人机技术的采用构成了重大障碍。随着限制的放宽，预计各行业的申请率将稳步增长。

  无人机。监管挑战是无人机的一些用例难以起飞的原因之一。最重要的案例是亚马逊的无人机送货计划。尽管该公司没放弃使用无人机将订单送到客户家门口的计划，但在获得美国监督管理的机构批准进行试飞方面，它落后于UPS和Alphabet。在英国，据报道该公司正在缩减其计划，因为它无法制造重量超过27公斤的无人机送货设备，英国监督管理的机构认为这不是小型无人机。全球参与者面临着在非常分散的监管环境中导航的挑战。很少有国家对无人机采取放任自流的态度。其中，只有土耳其、瑞典和阿根廷是重要市场。无人机在机器人技术中提出了特定的监管挑战。它们的低成本和易用性使它们对从非法监视到毒品走私或的犯罪活动具有吸引力。无人机经常被用来将违禁品走私到监狱，贩毒集团和持不同政见者组织更大规模地使用无人机将不可避免地增加。

  中国监管政策。随机器人越来越受人工智能 (AI) 驱动，驱动 AI 引擎所需的数据集慢慢的变重要。中国在生成这一些数据集方面具有优势，因为它拥有比任何其他几个国家都更丰富的工业数据宝库。此外，其网络安全法要求在其境内处理所有此类数据，中国的数据安全法（DSL）已经制定多年。因此，将数据传输到中国以外的地点将变得更困难，违反法律将受到严厉处罚。

  伦理学和机器人学。人工智能的更广泛使用引发了复杂的伦理问题，随着该技术在医学、金融和法律等领域的影响变得更普遍，其相关性只会增加。随着AI行业的成熟，一个重要的重点领域将是确保人类的偏见和偏见不会通过数据、算法和交互传递给AI系统。此外，确保人工智能带来的经济效益在全社会共享也至关重要。AI是机器人技术的核心，它带来了AI在其他领域面临的一些道德困境。例如，软机器人将产生类似人的机器，当和AI结合时，可以创建未来能够感受到疼痛或压力的机器人，这将引起人们对机器权利和福祉的担忧。

  本文来自英国研究咨询机构全球数据制作的《影响机器人发展》专题研究报告编辑摘录。其观点不代表蓝海长青智库立场。

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