人工智能在機器人和自動化領域的應用趨勢不斷增長。生成式人工智能的出現開辟了新的解決方案。人工智能的這個子集專門用于從通過訓練學到的東西中創造新的東西，并且已經被ChatGPT等工具所普及。機器人制造商正在開發生成式人工智能驅動的界面，允許用戶通過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。

　　另一個例子是預測人工智能分析機器人性能數據，以識別設備的未來狀態。預測性維護可以節省制造商的機器停機成本。據信息技術與創新基金會報告，在汽車零部件行業，每小時的計劃外停機預計造成130萬美元的損失。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，機器學習算法得到的數據越多，它的表現就越好。

　　人機協作仍然是機器人技術的主要趨勢。傳感器、視覺技術和智能抓取器的快速發展使機器人能夠實時響應環境的變化，從而與人類一起安全地工作。

　　協作機器人應用程序為人類提供了一種新工具，可以緩解和支持他們。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。

　　由于缺乏熟練的焊工，最近協作機器人焊接的應用有明顯增加。這種需求表明，自動化并沒有造成勞動力短缺，而是提供了解決這一問題的手段。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，傳統工業機器人的運行速度要快得多，因此對于提高生產率以應對緊張的產品利潤仍然很重要。

　　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，可以大幅擴大對協作機器人的需求。

　　移動機械手（MoMas）正在汽車、物流或航空航天等行業實現物料搬運任務的自動化。它們將機器人平臺的移動性與機械臂的靈巧性結合起來。這使它們能夠導航復雜的環境并操縱對象，這對于制造至關重要。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。熟練勞動力的短缺和缺乏工廠工作的員工可能會有所需求。

　　數字孿生技術越來越多地被用作一種工具，通過創建虛擬副本來優化物理系統的性能。由于機器人越來越多地在工廠中數字化集成，數字孿生可以使用其真實世界的操作數據來運行模擬并預測可能的結果。由于孿生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，不會產生安全隱患，同時還能節省成本。所有實驗都可以在接觸物理世界之前進行檢查。數字孿生彌合了數字世界和物理世界之間的差距。

　　機器人技術在類人機器人方面取得了重大進展，可以在各種環境中執行廣泛的任務。像人一樣的設計，有兩條胳膊和兩條腿，使機器人能夠靈活地在為人類創造的工作環境中使用。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最近公布了，到2025年大規模生產類人機器人的詳細目標。工信部預測，類人機器人可能會成為另一項顛覆性技術，類似于電腦或智能手機，可能會改變工廠生產商品的方式和人類的生活方式。

　　類人機器人對各個領域的潛在影響使其成為一個令人興奮的發展領域，但它們的大眾市場應用仍然是一個復雜的挑戰。成本是一個關鍵因素，成功與否將取決于它們的投資回報，與諸如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(International Federation of robotics)主席瑪麗娜·比爾(Marina Bill)表示:“2024年的五大相輔相成的自動化趨勢表明，機器人是一個多學科領域，技術正在融合，為廣泛的任務創造智能解決方案。”“這些進步將繼續塑造正在融合的工業和服務機器人行業以及未來的工作。”

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