國際機器人聯合會(IFR)最新報告顯示，全球操作機器人庫存創下約390萬臺的新紀錄。這種需求是由許多令人興奮的技術創新推動的。

1 – 人工智能 （AI） 和機器學習
在機器人和自動化中使用人工智能的趨勢不斷增長。生成式人工智能的出現開辟了新的解決方案。人工智能的這一子集專門用于從通過訓練學到的東西中創造新的東西，并已被 ChatGPT 等工具推廣。機器人制造商正在開發生成式人工智能驅動的界面，允許用戶使用自然語言而不是代碼更直觀地對機器人進行編程。工人將不再需要專門的編程技能來選擇和調整機器人的動作。

另一個例子是預測性人工智能，它分析機器人性能數據，以確定設備的未來狀態。預測性維護可以節省制造商的機器停機成本。在汽車零部件行業，每小時的計劃外停機估計要花費130萬美元 - 信息技術與創新基金會報告。這表明預測性維護具有巨大的成本節約潛力。機器學習算法還可以分析來自執行相同過程的多個機器人的數據以進行優化。一般來說，機器學習算法提供的數據越多，它的性能就越好。

2 – 協作機器人擴展到新應用
人機協作仍然是機器人技術的主要趨勢。傳感器、視覺技術和智能抓手的快速發展使機器人能夠實時響應環境的變化，從而與人類工人一起安全地工作。

協作機器人應用程序為人類工人提供了一種新工具，減輕了他們的負擔和支持。它們可以協助完成需要舉重、重復動作或在危險環境中工作的任務。

機器人制造商提供的協作應用范圍不斷擴大。

最近的市場發展是協作機器人焊接應用的增加，這是由于熟練焊工的短缺。這種需求表明，自動化并沒有導致勞動力短缺，而是提供了解決勞動力短缺的方法。因此，協作機器人將補充而不是取代對傳統工業機器人的投資，這些機器人的運行速度要快得多，因此對于提高生產力以應對產品利潤率低仍然很重要。

新的競爭對手也正在進入市場，特別關注協作機器人。移動機械手是協作機器人手臂和移動機器人 （AMR） 的結合，提供了新的用例，可以大大擴大對協作機器人的需求。

3 – 移動機械手
移動機械手（即所謂的“MoMas”）正在自動化汽車、物流或航空航天等行業的物料搬運任務。它們將機器人平臺的機動性與機械臂的靈巧性相結合。這使他們能夠駕馭復雜的環境并操縱物體，這對于制造業中的應用至關重要。這些機器人配備傳感器和攝像頭，對機械和設備進行檢查和維護任務。移動機械手的顯著優勢之一是它們能夠協作和支持人類工人。熟練勞動力短缺和缺乏申請工廠工作的員工可能會增加需求。

4 – 數字孿生
數字孿生技術越來越多地被用作通過創建虛擬副本來優化物理系統性能的工具。由于機器人在工廠中的數字化集成程度越來越高，數字孿生可以使用其真實世界的運營數據來運行模擬并預測可能的結果。由于雙胞胎純粹作為計算機模型存在，因此可以對其進行壓力測試和修改，而不會產生安全隱患，同時節省成本。在接觸物理世界之前，可以檢查所有實驗。數字孿生彌合了數字世界和物理世界之間的鴻溝。

5 – 人形機器人
機器人技術正在見證人形機器人的重大進步，旨在在各種環境中執行各種任務。具有兩只胳膊和兩條腿的類人設計使機器人可以在實際為人類創造的工作環境中靈活使用。因此，它可以很容易地集成到現有的倉庫流程和基礎設施中。

中國工業和信息化部（MIIT）最近公布了中國到2025年大規模生產人形機器人的雄心的詳細目標。工信部預測，類人機器人可能會成為另一種顛覆性技術，類似于計算機或智能手機，可能會改變我們生產商品的方式和人類的生活方式。

類人機器人對各個行業的潛在影響使其成為一個令人興奮的發展領域，但它們的大眾市場采用仍然是一個復雜的挑戰。成本是一個關鍵因素，成功將取決于其投資回報，例如與移動機械手等成熟的機器人解決方案競爭。

國際機器人聯合會主席瑪麗娜·比爾（Marina Bill）表示：“2024年五大相輔相成的自動化趨勢表明，機器人技術是一個多學科領域，技術正在融合，為各種任務創造智能解決方案。“這些進步繼續塑造著融合的工業和服務機器人行業以及工作的未來。（國際機器人聯合會(IFR)）