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、规划和控制技术，为数字制造系统提供知识和推理支持。
在转型过程中，工业机器人作为核心设备，不仅实现了不同作业场景和作业任务的适应，还加快了生产效率。因此，它们已成为大规模柔性流水线上的主体，并在社会发展中发挥越来越重要作用。
传统作业如喷涂、抛磨及装配等，由于缺乏智能性，仍然依赖于人工结合专用设备。现有模式不仅影响作业人员健康，也无法满足市场需求，因此需要对现有系统进行升级，使之具备第2代（Robotics 2.0）或第3代（Robotics 3.0）的特性，即具备智能属性的机器人。
基于此，我们将探讨如何通过硬件与软件双重升级，使得工业机器人的应用范围扩展至更多领域，以及它们如何与其他先进技术融合，以提升生产效率并解决定制化产品需求增长的问题。
首先，我们将介绍典型的技术路线，然后分析关键共性技术，并最后详细阐述两种关键技术——面向机器人视觉感知系统及其三维环境重建能力，以及基于这些基础上的人类-机器协同工作模式。
工业机器人的典型应用路线
图1展示了通过“云⁃边⁃端”系统协同实现现场与数字世界融合的方法。这意味着硬件与软件相结合，是实现真正现场数据采集和处理的一个重要步骤。在这个过程中，将经历以下几个阶段：
a) 硬件改造：增加多模态传感能力以增强感知。
b) 软件升级：采用算法优化以提高执行速度。
c) 数据处理：利用大数据分析工具预测未来趋势。
d) 系统集成：确保所有组成部分能够高效地交互工作。
关键共性技术
为了有效地实施这些策略，我们需要关注两个关键方面：
a) 智能感知系统
b) 基于视觉信息的地形模型构建
a). 智能传感器是使Industrial Robot更接近人类灵活操作能力的一项关键创新。它可以为Industrial Robot提供丰富的实时数据，这些数据包括但不限于机械位姿、力度以及环境状态变化。此外，对 Industrial Robot 的位姿估计也是一个复杂而紧迫的问题，因为这直接关系到其精准控制所需的情报输入。为了克服这一挑战，我们需要开发更加高性能且可靠性的位姿估计算法，以确保 Industrial Robot 能够在各种复杂情况下保持稳定、高效地执行任务。
b). 三维重建是另一个具有革命意义的手段，它允许我们创建一套关于实际世界物理结构的地图。这对于 Industrial Robot 来说尤其重要，因为它能够帮助它们理解周围环境，从而避免潜在危险并优化其路径计划。此外，在某些情况下，三维重建还可能用于识别物体或者检测缺陷，从而提高整体质量标准。
总结来说，Industrial Robots 在进入第三代之前必须通过大量更新，其硬件设计必须变得更加灵活，而软件则必须能够学习并适应不断变化的情况。如果我们成功地将这些目标付诸实践，那么我们就可以期待看到一次产业革命，就像汽车行业曾经经历过一样，那时候汽车由单调循环往复走变成了现代车辆带有的各种功能。在未来的几年里，我相信我们会见证这一切发生，而且这种改变将彻底改变我们的生活方式。
