在全球范围内，技术的飞速发展已经带来了前所未有的智能制造革命。德国的“工业 4.0”，美国的“工业互联网”，以及中国的“中国制造 2025”等战略规划，无不体现了各国对智能制造未来趋势的重视。在这样的背景下，工业机器人作为自动化装备的一种，不仅在传统作业场景中发挥着越来越重要的地位，而且正逐渐迈向更高层次——面向不同作业场景、作业任务和工艺进行智能化应用。
随着数据处理能力和信息管理系统日益完善，数字化技术成为了推动制造业转型升级的关键驱动力。从单一柔性工作站到大规模柔性流水线生产，工业机器人的发展速度令人瞩目，它们不仅成为智能制造系统中的核心设备，也是现代产业竞争力的重要组成部分。
然而，在实际操作中，我们发现尽管传统机器人在结构化环境下的表现出色，但它们缺乏适应非结构化环境变化所需的人类灵活性和直觉。这导致许多复杂或特殊工序，如喷涂、抛光、装配等仍然依赖于人类劳动力结合专用设备，这严重影响了生产效率和产品质量，同时也威胁到了工人的健康安全。
为了解决这些问题，我们需要将现有的人工与专用设备相结合的生产模式进行升级改造，使之达到第2代（Robotics 2.0）甚至第3代（Robotics 3.0）的水平。在这种新型机器人中，将会融入更加先进的人工智能、大数据分析，以及云计算技术，以实现更为精准、高效地感知环境并执行任务。
1 工业机器人智能化应用关键共性技术综述
要实现这一目标，我们首先需要对原有的生产工艺进行数字化转换，并且采用合适的人类-机器协同工作模式。此外，还必须开发出能够适应各种非结构化作业条件下的新型感知系统，比如视觉识别、触觉反馈等，以便于提高机械手臂的手眼协调能力，从而提升整体工作效率及产品质量。
图1 描述了一个典型的情景，其中通过集成多种传感技术，如激光扫描仪、摄像头等，可以构建出一个完整且精确的地理模型。此模型可以帮助我们理解真实世界中的物理关系，从而使得我们的机械手臂能够更好地定位其周围环境并执行特定的任务。
2 人类-机器协同工作模式
第二个关键点是建立一种有效的人类与机械手臂之间沟通方式。这意味着我们需要开发一种语言或者信号交互方式，让人类能够指导机械手臂完成复杂或具有创造性的任务，而不是简单重复性的操作。例如，如果一个人想要让机械手臂去拾起一个物体，他可能会通过指令告诉它该物体位于哪个位置以及如何去抓取它，而不是直接做出来显示给他看再由他自己操作。
总结来说，要想真正实现工业4.0时代下的智能制造，我们必须加快研发新的感知系统以增强自动装备对于非结构化作业环境的大胆探索，同时还要关注如何优雅地把握每一次接触，因为这就是能否让两者共同合作顺畅的地方。最后，还需要深入思考如何让这两者之间形成良好的沟通桥梁，以便它们可以无缝衔接，将最大的潜能释放出来，为整个社会带来更多创新机会。
