许多科技巨头们现在都在投身制造更加智能的机器人。例如,谷歌正在训练其六轴机器人捡起不同形状和材质的物体。这些机器人没有对特定物体进行预编程,因此在遇到新的物体时,它的失败率较高,不过它们可以从每一次失败中学习,因此能够在下一次捡起同类型物体时使用正确的策略。该机器人可以在其失败和成功的尝试中学习并通过云技术与其他机器人分享经验。 Fanuc正在使用深度学习算法进行类似的研究,使用尝试和失误来学习如何在捡起随机摆放的物体方面保持90%的精准度。Fanuc与Nvidia结成伙伴为预测停机时间以及提高现有机器人运行效率提供服务,而Nvidia为其提供提供GPU芯片组。更多对于深度机器学习的潜在应用包括,通过提前计划维护工作而降低停机时间,以及通过分析视觉系统和传感器数据来优化机器人的运动等。 与人类协作、互动的机器人 尽管协作机器人和它们传统的机器人同类相比还没那么有效率和精准,不过它们的优势很多,包括安全、可移动、灵活、节省空间、安装部署和编程都很简单。IHSMarkit预测协作机器人的市场规模会从2015年的1亿8百万美元增长到2020年的5亿7千万美元。 机器人的设计理念是使其了解周围的环境并且与人类互动,这与在组装线上工作的传统机器人不同。这些技术的目的是开发出一些自然的接口,可以在培训更少、能耗更低的情况下实现复杂的机器人系统运行。 协作机器人在全球范围内都是很热门的话题,许多工业机器人供应商都在展示他们的协作机器人,包括:来自ABB的YuMi;来自UniversalRobots的UR3,UR5和UR10;来自RethinkRobotics的Sawyer和Baxter;以及来自Fanuc的CR-35iA等。 根据2016年IHSMarkit服务机器人与无人机报告来看,2015年专业服务机器人的市场估计为26亿美元,预计到2020年,销售额会达到128亿美元。2020年以后,预计专业服务机器人的全球市场会增长的更快,在2030年会达到806亿美元,更多的机器人会从原型机阶段进化到满足各个不同应用的商品化阶段。 对于专业服务机器人市场来说,专业服务应用需求是以10亿美元为单位的商机。最早对于专业服务机器人的应用领域包括农业、物流、医疗、家政服务和健康等领域。 随着对服务机器人需求的增加,自动运行的机械设备正逐步代替由农民完成的工作。它们正在用于例如播种、种植、收割、修剪、除草、采摘、分拣、喷洒以及物料搬运等流程。 医疗和保健行业也在应用服务机器人方面取得了巨大的进展。随着外科手术机器人价格的降低以及它们在医疗操作中的任务越来越多,医疗行业仍将是机器人增长最快的领域之一。随着全球老龄化到来,特别是例如日本和德国这些发达国家,对于佣人机器人的需求会随着科技的发展而增长。 移动性是服务机器人和传统工业机器人之间的最主要区别之一。机器人的类型可以根据环境、移动性和可携带性分为四种类型:陆上用的、空中用的/空间中用的/无人机、水中用的、以及可穿戴的/外骨骼的。