近来，机器人领域正在经历着协作、自主移动和日益智能化的根本性变化。
然而，时机是决定性的：富士康公司在2011年宣布，希望在2014年之前部署100万台机器人。到了比初步设定日期晚了两年的2016年，富士康公司已经安装了4万台机器人仅完成最初目标的2%，富士康工厂内部70%以上的任务依然是由工人来完成。尽管遭遇了这样的挫折，机器人的发展并没有停滞不前。2019年，在全球最大的线上零售商亚马逊的仓库中运行着超过10万台机器人，亚马逊预计到2023年，移动机器人将成为物流和执行流程的标准。到2030年，亚马逊预计将有70%的物料搬运设备实现自主化。
在此背景下，本文将阐述协作机器人领域目前正出现的趋势、已经投入使用的技术，以及可预见的未来的相关见解。
什么是协作机器人?
1961年，第一台工业机器人诞生于美国新泽西州内陆费舍尔指导工厂的通用汽车装配线上。几十年来，工业机器人展现出以下特点：
（1）需要复杂难懂的编程，有时需要几个月的时间；
（2）被设计用于完成重载荷、高速度的工作；
（3）由于机器人并不了解周围环境，实际上会对工厂的工人构成极大的危险，所以利用笼子将工业机器人与操作人员分离开来；
（4）由于其功能有限，机器人行业曾一度将重心放在汽车行业。
时至今日，大部分机器人应用仍属于传统的工业机器人。国际机器人联合会的数据显示：2018年在全球销售的机器人中，传统工业机器人占3.3%。
协作机器人简称“cobot”，在20世纪90年代初首次登上历史舞台，依然是在通用汽车公司的生产线上。在欧洲开展了一系列学术研究项目之后，于2005年成立优傲机器人公司，这家丹麦公司开创了协作机器人领域的先河，开辟出这一全新的细分市常最早的协作机器人拥有更简单的用户界面，并提供手部指导教学。与传统工业机器人相比，它们的有效载荷更轻、速度更慢。此外，这些协作机器人的价格较低，能够为用户提供快速的投资回报率。
表1 2016年国际标准化组织的协同操作类别（来源：ISO/TS 15066）
此外，该标准还包含一份关于疼痛耐受性的研究报告，包括人体各部位能承受的最大力和压力水平的清单。
自2012年以来，协作机器人已经成为一大充满生命力的机器人类别，这个领域内既有成熟的玩家，也有新进入市场的初创企业。协作机器人与SCARA机器人（受到计算机、通信和消费类电子产品制造商的欢迎）是近两年中国机器人市场增长最快的两大细分市常
鉴于协作型机器人的占地面积较孝更容易编程、而且自由度越来越高（已达到六到七级的自由度），所以协作型机器人比传统的工业机器人更加灵活。
促进协作机器人兴起的因素
协作机器人的兴起得益于新技术设备的普及，使机器人首次能够安全地、以接近人类的方式工作。
表2 促进协作机器人兴起的因素
中国市场上主要的协作机器人供应商
表3 中国市场上主要的协作机器人供应商一览表（来源：STIELER）
当前行业趋势
尽管全球新冠肺炎危机造成了当前的困难局势，但协作机器人仍然是一个充满活力的市场领域。实际上，当前的状况可能会在中期提高适应速度。目前，我们观察到以下主要趋势：
1 价格进一步下降，部分原因来自国内竞争对手
我们以AUBO为例来说明国内协作机器人制造商获得的成功。AUBO公司成立于2015年，被公认为该领域最成功的国内供应商，其设计与优傲机器人公司非常相似，但价格更便宜，价格区间从8.98万到14.98万人民币（3~10公斤有效载荷），比优傲机器人公司低40%。他们的年销售额在2018年翻了一番。
2 编程和集成更加简单，部分原因是初创公司的驱动
Ready Robotics、Wandelbots和Vudu等初创企业正在利用创新的交互技术将机器人编程变得更加轻松，让每个人都可以独立对机器人进行编程。Pickit和Productive Robotics则致力于开发解决方案，用户只需按下一个按钮就可以训练机器人找到物体。
3 更多应用和新行业的支持
协作机器人的最初应用范围主要限于拾娶放置以及机器维护，但自2015年以来，轻工装配和点胶任务进一步趋向专业化。最近，我们还看到了协作机器人主要应用于：（1）焊接和钎焊；（2）切割、成型和包边；（3）精加工和检查；（4）调色、卸垛和垃圾箱拣选等领域。新型夹具、机器视觉和人工智能使机器人的功能得到增强，开辟出传统制造业以外的更多应用和行业，如食品和饮料、医疗保舰农业、物流等。其中针对这些垂直领域的特定应用包可能部分由新供应商提供。
下一步：移动操作
尽管最先进的自动驾驶汽车（AGV）制造商仍在探寻一些容易实现的目标，但移动机器人系统无疑将成为其下一个发展领域。具体来说，将协作机器人安装在AGV上，并且将机器人控制柜连接到机器人主体上以便控制运动，机器人控制柜还能通过电源逆变器连接到AGV电池以提供电能。协作机器人控制器和AGV车身之间存在信号连接，因此两个设备都可以协同工作。
移动机器人系统中需要实现的关键点包括：
（1）精度。目前AGV的位置精度在5mm～10mm之间，所以移动机器人会频繁出现位置误差。当移动机器人到达各个工位时，通过视觉系统获取物体的位置，并计算出与物体的相对位置偏差。在调整好位置后，机器人可以准确地拣选物体，并放置到AGV平台上，然后移动到下一个工位。
（2）电源供应。AGV自行携带电池模块，AGV蓄电池大多采用24V或48V直流供电，而传统的机器人供电方式为三相380V交流电或单相220V交流电，电源一般通过电缆连接。AGV充电站是由工厂专门设计，当具有区域机动性的机器人没有工作任务时，会自动开到充电站给AGV电池充电。
（3）控制系统。工厂的MES系统、自动控制系统和AGV交通控制系统进行通信，下达生产物料的操作任务。自动控制系统根据要求发出信号指令，并通过AGV系统传达给机器人。
中国市场的第一批解决方案来自于AGV供应商Geek+和MiR，这两家公司使用的都是优傲机器人公司的机器人手臂；欧姆龙使用的则是Techman和Adept公司的机器人手臂。这些机器人都自带自主导航软件、基本的自主路径规划功能和避障技术。最大的应用是在多个工位之间搬运零件，完成特定的生产程序，如拣选和放置零件等。
在该领域中，协作机器人、AGV、夹爪和视觉系统解决方案的价格为40万元人民币起步，但最高价格可达16万欧元（如Stubli的移动机器人系统HelMo）。
总结性思考：“人工智能”在机器人技术中的应用
即使仍然未达到百分之百的可靠，但人工智能，或者更准确的说，机器学习也已经深入到了机器人领域。可是，即使协作机器人安装了传感器，可以更好地了解环境，也更容易编程，但总的来说，它们仍然是相对不灵活和不智能的。
1 3D视觉、强化学习和运动规划
世界上有很多有前景的初创公司旨在利用3D视觉、强化学习和运动规划让机器人更智能、更灵活。迄今为止，市场上最受欢迎的应用是自动拣癣分拣和包装，尤其是在物流领域。相关的公司包括美国的Kindred、Ambidextrous、Right Hand Robotics，中国的Mech Mind、Dorabot，以及日本的Preferred Networks等。
2 灵活的、情景驱动的运动
上面所述的初创公司仍需要训练其解决方案，而ENERGID的Actin SDK则希望有进一步的发展，其解决方案可以适应环境的变化，而不需要重新编程。德国的micropsi industries公司也在开展类似的工作。
3 递归式皮层网络
机器学习的发展催生了窄人工智能，可以协助或接管特定的任务，如下“围棋”或调节数据中心的温度。然而，离通用人工智能还很远，它可以将一个领域中的知识转移到另一个领域（或通过图灵测试）。美国Vicarious公司正在利用大脑的理论化计算原理来构建能像人类一样思考和学习的软件，自2010年以来，该公司从Mark Zuckerberg、Elon Musk、Peter Thiel、Jeff Bezos、Marc Benioff、ABB、三星等公司筹集了1.3亿美元的资金，声称自己的人工智能技术可以完成全自动区分计算机和人类的图灵测试，并正在为机器人研发智能层。然而智能机器人的难度很大，据内部人士透露，Vicarious在内部多次超过了设定的时间期限，至今没有实现商业化。
