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，如德国的“工业 4.0”，美国的“工业互联网”，中国的“中国制造 2025”。这些计划助推制造业从数字制造向智能制造转型升级。
在转型升级过程中，工业机器人作为自动化装备，以数据和信息处理为核心的数字制造系统融合了智能感知、智能规划、智能控制等技术。它们已经发展成为以知识和推理为核心的智能制造系统。因此，从单台柔性工作站到大型柔性流水生产线，工业机器人已发展成为社会重要的一部分。
传统作业方式单一且重复简单，但在现代生产中仍有广泛应用。在汽车零部件、3C 电子及五金压铸等行业，还存在大量非结构化作业场景，如喷涂、抛磨装配等。为了解决这些问题，我们需要对现有的工业机器人系统进行升级改造，使其具备第 2 代（Robotics 2.0）或第 3 代（Robotics 3.0）的特性。
随着我国制造业向智能制造转型升级需求不断增长，以及机器人与相关智慧技术成熟度提高，将促进机器人的快速发展至第 3 代，即具备高度自主能力和灵活适应性的高端装备。基于智慧化、大数据云计算及物联网技术结合的人工协同操作将逐步取代传统的手动操作，并通过持续学习和优化来提升效率。
1 工业机器人的典型应用
图展示了一个基于“云⁃边⁃端”系统协同实现真实现场与数字世界融合的大规模生产模式。这意味着我们可以利用云平台管理多个分散的地理位置，这些位置都连接到中央数据库并可访问所有必要信息。此外，这种集成也允许不同设备之间无缝通信，无论是内部还是跨企业合作都是可能的。
2 工业机器人的关键共性技术
2.1 智能感知系统
为了使机械手能够像人类一样精确地执行任务，它们需要能够感知周围环境并根据该环境做出反应。这涉及使用视觉传感器识别对象以及使用触觉传感器测量力量。在接触式作业中，比如打磨或抛光时，可以使用力传感器来监控机械手施加给物体上的力量，以避免损坏材料或造成安全风险。
视觉检测是一种常见的情报收集方法，它涉及使用摄像头捕捉图像，然后软件分析这些图像以确定是否存在任何问题或者缺陷。这种方法特别适用于检测不规则形状或大小产品，因为它可以被编程去寻找特定的特征，而不管产品尺寸如何变化。此外，对于那些难以用其他方法检查的小孔隙或微细裂纹，也可以通过视觉检测进行检查。
2.2 三维环境重建
三维重建是一种数学模型，用以描述真实世界中的空间关系。这对于创建精确模拟非常重要，因为这有助于设计师了解产品如何在实际操作中的行为，并据此调整设计以减少故障率。在某些情况下，可以建立虚拟试验室，其中包含准确复制现实世界物理条件的地方，这样就可以测试新产品而不会对现有设备造成破坏。如果发现任何问题，就能立即更正设计，而不是在投入生产后再发现错误并修正，那将会更加昂贵且时间紧迫。
