近年来，人工智能、云计算、物联网等技术飞速发展，推动主要工业国家提出了面向智能制造的战略规划，如“工业 4.0”、“工业互联网”和“中国制造 2025”，助力制造业从数字制造向智能制造转型升级。自动化装备融合了智能感知、规划和控制等技术，为以知识和推理为核心的智能制造系统奠定基础。
在具体的转型升级过程中，工业机器人作为自动化装备的一员，与先进技术如智能技术和工艺数字化技术相结合，实现了面向不同作业场景、作业任务和工艺多样性的应用，加速了制造业的转型步伐。因此，从单一柔性工作站到大规模柔性流水线生产线，这些机器人已经成为现代生产中的关键设备，其作用日益显著。
在传统单一重复作业上，第1代（Robotics 1.0）示教再现型机器人已得到广泛应用，但这些机器人的缺点是缺乏自适应能力，只能用于结构化环境下标准化流水线生产或简单重复操作。而在汽车零部件、3C电子产品及五金压铸行业，还有大量非结构化作业需求，如喷涂抛光与装配等，而现有的人工结合专用设备模式，不仅影响工作人员健康，也限制了生产效率提升。
为了解决市场需求与效率矛盾，以及提高作业人员技能水平问题，我们需要对现有的工业机器人系统进行升级改造，使之具备第2代（Robotics 2.0）、第3代（Robotics 3.0）的特性。这将促进机器人的快速发展至高端领域，并满足产品定制化需求增长所带来的挑战。
基于以上背景，我们探讨了一种典型的工业机器人与产业互联网融合的路线图，这个路线图展示了硬件与软件之间紧密合作如何实现真实世界与数字世界之间数据交换，以此来提升整个生态系统的性能。在这个过程中，将经验式加工工艺转换成可以驱动实际执行任务的地理信息系统（GIS）。
我们还分析了两类主要类型——非接触式和接触式作业——并提出了一种利用视觉传感数据进行位姿估计以及力/位置混合控制以实现精确操作的手段。通过这种方式，可以有效地减少误差并保证质量，同时也能够适应小批量、高定制度要求。
总结来说，我们认为，在未来的智慧时代，对于既要保持高效又要满足多样性的需求而言，无论是在标准化的大批量还是定制的小批量生产中，都需要一种集成且灵活的人类-机械协同体系，其中人类提供直观判断能力，而机械部分则提供执行力度精确无误。此外，由于安全是首要考虑因素，所以强调使用最先进且可靠的情报感知手段以保障全程安全。
