在智能制造生产线的社会应用中，工业机器人的关键共性技术综述显得尤为重要。近年来，人工智能、云计算和物联网等技术的快速发展推动了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”。这些战略规划助力于制造业从数字化转型升级至智能化，使自动化装备与智能感知、规划和控制等技术融合，构建以知识和推理为核心的智能制造系统。
在具体转型升级过程中，工业机器人作为自动化装备通过与先进技术如工艺数字化、精密传感器等融合，不仅实现了不同作业场景下的智能应用，还加速了制造业的转型升级。因此，从单台柔性工作站到大规模柔性流水线，工业机器人已成为智能制造系统中的核心装备，在社会发展中扮演越来越重要角色。
对于简单重复工序，上一代（Robotics 1.0）示教再现型机器人已经得到广泛应用，但它们缺乏真正意义上的智能性，只适用于结构化环境。在非结构化作业场景如喷涂、抛光、装配等，大量目标工件与环境都是高度非结构化的，这些领域仍然依赖于人工结合专用设备作业，严重影响生产效率和产品质量。
为了解决市场需求与生产效率低下的矛盾以及作业人员健康问题，将现有的人工结合专用设备模式进行升级改造，使之具备第二代（Robotics 2.0）或第三代（Robotics 3.0）的特点，即具备强大的自主决策能力和学习能力。基于这种思路，可以促进从第一代快速发展至第三代，即具有实时数据处理、高度自主执行能力及灵活应变能力的新一代工业机器人。
1 工业机器人的典型技术路线
图1显示的是基于“云-边-端”系统协同实现真实现场与数字世界融合的一种技术路线。这意味着硬件上改变或集成视觉传感器，以增加多模态信息输入；软件上将经验式产品加工与AI、大数据结合，为能驱动硬件执行任务的数字形态提供支持。
2 工程材料及其特性
根据工程材料及其物理属性，可以将其分为金属、中空板材、三角形管材四种类型，每种类型都有其特定的使用范围。
3 设计原则
设计原则是指在设计工程项目时所遵循的一系列基本准则，它们确保项目能够达到预期效果并满足安全标准。
4 实验方法
实验方法是指研究者用于收集数据并测试假设性的科学步骤。
5 数据分析
数据分析是对收集到的数据进行统计处理以发现潜在模式或关系的一项活动。
6 结论
结论总结了研究结果，并解释了这些结果如何回答研究问题或验证假设。
