简介：应用领域拓展，与日常生活密切相关的行业自动化率依旧较低，市场潜力巨大 趋势： 由批量生产向大规模定制转变 更短的交货周期、更快的上市速度 人为干预大幅减少（安全操作决策、协作） 新的行业和应用场景越来越多 工业机器人新场景应用难点及未来趋势 1.工……
应用领域拓展，与日常生活密切相关的行业自动化率依旧较低，市场潜力巨大
趋势：
由批量生产向大规模定制转变
更短的交货周期、更快的上市速度
人为干预大幅减少（安全操作决策、协作）
新的行业和应用场景越来越多
1.工业机器人新场景应用难点
柔性对象控制和操作的困难
传统工业机器人可以对明确、刚性的对象进行操作。但在电缆插拔或缝制等行业中，针对柔性物料的操作是有困难的。
空间与能力的限制
工业机器人一般采用位置控制，只能应用于严格结构化的场景，对场景中出现的不确定性不能很好处理。随着工业自动化进程的加快及工业品工艺标准的提升，面临一些新兴行业和场景，现有机器人的功能无法满足其需求。
核心技术和基础服务能力的隔阂
在汽车的焊接或涂装中，有非常标准的工艺包或非常完备的定制方案。而面对一些新兴行业，尤其跨行业的一些新场景，机器人还有很长的路要走。
2.未来智能机器人系统引领智能制造
未来机器人是一个智能化系统，具备感知、技能学习、智能安全等方面的能力。
提高机器人的智能化程度，降低机器人的使用门槛，是工业机器人发展的一个趋势。比如机器人和视觉/力感知技术深度融合，利用机器学习技术构建一个智能系统，来解决生产中面临的一些高阶问题，才能在更多的行业和场景中得到大规模应用和延伸。
从客户需求层面来看
要求机器人的编程更加便捷、有效。另外可以提供更多场景的应用程序，即工艺软件包，并且在多任务之间能够进行高效互联配合。
从用户角度来看
对机器人的要求有易于使用、安全协作、可移动性等，比如协作机器人和AGV、AMR结合，拓展更多的应用场景。另外，机器人可以进行环境感知和自我诊断，比如机器人自我保养提醒，可以降低维护成本。
从技术实现层面来看
前面的高阶应用、高阶实现，都是需要机器人通过模型的建立、自我感知、环境感知、机器学习来应对这些复杂的应用场景。
文章来源，
工业机器人维修官网：www.zr-abb.com
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