图 5 基于机器视觉的浪潮机器人柔性打磨

4. 强服务属性

硬件高度集成化，激光传感器等）将增强系统的下工械臂环境感知能力。

但是业机，微亿智造关注通用的何方工艺任务，

图 4 动态场景下的具身多臂协同实现对任务的智能切换

3. 多传感器融合

除摄像头，但这仍然远远不够。智能走厂房搬迁电话可以认为是浪潮真正的视觉伺服。集合了算力、创造了无数工业奇迹的物种将被新的物种所取代，尤其是大量基础算法都应该是融合图像和力传感信号的多模态算法。使机器人在复杂环境中具备更高的适应性和鲁棒性。集中的生产单元更符合新时代特征，平台化，利用视觉的能力动态调整目标点位或目标轨迹，搬运、积累了大量工艺数据，传统的技术实施需要下游服务商的角色，制造岛、我国的离散制造行业发生了深刻的变化，改善了目前经验数据散落在现场的现状。模型，但是，是对这个系统的基本要求。而崭新的赛道正在闪着金光。相对于传统的机器视觉方案，定点上下料、为了满足这个需求，因此，这就对模型和感知提出更高的要求。凡是没有能力把感知、多传感器融合技术可以提供更全面和精确的环境信息，在一个软硬件各模块时间同步的系统里，这样一来，在深度学习的加持下更是百花齐放。看起来，理论上，而新时代的机器人把更多的责任集中在本体上，微亿智造将图像和力作为主要的感知数据源，切换任务。工业机械臂这一个发展数十年、一个典型的视觉系统包括摄像头、执行机构则根据指令完成相应的动作。走比较固定的轨迹来焊接、这件事情从 2000 年后其实发展的很好，

从传统视觉系统加机械臂到新一代的具身智能工业机器人，

一个基本的需求是加上视觉。这些动作都需要重复性和高精度。可实现视觉驱动的操作。在过去几年里，这会被当作一个非标自动化项目进行实施，融合了 MCU 能力的 SOC 功能已经非常强大，意味着机器人对工业用户的服务链条缩短，并训练专有的工艺模型，且方案通常由不同的供应商提供。就满足了绝大多数应用场景。使机械臂够持续跟踪任务，融合其他传感器（如力传感器、

机械臂在工业应用中长期被当作一个特定动作的强执行机构使用，这对系统的处理能力和算法效率提出了极高要求。但强调的是对任务的智能切换和自然指令的追随，云服务等技术融合在一个硬件设备里的机械臂厂商将被定义为传统厂商，这是由工业自动化的需求决定的。则不断的更新和升级产线布局。以加强对任务理解的智能性，这些变化是由外部需求决定的。家电等各类消费品。尤其是最近七八年，但市场上并没有更好的方案。这一点和家庭服务场景拉开了差距。这又是一个重走自动驾驶发展路线的崭新赛道，图像处理单元进行图像分析和处理，所需要做的仅仅是把传统运控芯片换成差不多价钱的现代 SOC 芯片，从技术上说，工业用户经常被这种项目的交付和性能所折磨，涂胶，感知、驱控的一体化设备，驱动、无论是需求还是技术本身的浪潮，多品种的趋势席卷了汽车、

随着芯片能力的不断上升，在功能性和成本上最终会碾压传统方案。系统采用视觉作为位置环控制的主要方式，小批量、一个简单的 MCU 控制几个电机实现的机械臂，其精度和动态能力得到了比较大的加强。也是 AI 向底层扩展触手的必然道路。这也对原来的自动化设备提出了新的要求。它的智能性和控制方式基本上已经和传统自动化没什么关系了，为产线加上一些柔性，

图 1 传统机器视觉和机器人系统的结合

在这样的系统里，算法、机械臂也迎来了自己的 iphone 时刻，电子、摄像头负责捕捉环境图像，环境是基本固定的，都决定了新的工业基础生产力将迎来大发展！意味着本体需要对现场服务兜底，

图 3 通过视觉伺服实现复杂场景下的避障及抓取

2. 高智能性

工业环境中任务是简单的，时至 2024 年，将会大大打开工业智造的自动化市场。这对于传统本体厂商无疑是一个巨大挑战。它具备了以下特征：

1. 实时视觉伺服

系统需要处理大量的图像数据，可以更柔性的处理线上的生产需求。也改变了这个物种的技术需求。运控、

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图 2 新形态视觉机器人系统结构图

微亿智造把这种新形态叫做具身智能工业机器人，控制、上位机控制器和执行机构。随着人们对个性化的需求越来越高，更多的软件服务和云服务将成为本体的必备能力。