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机器人（Robot）是一种能够半自主或全自主工作的智能机器。机器人能够通过编程和自动控制来执行诸如作业或移动等任务。历史上最早的机器人见于隋炀帝命工匠按照柳抃形象所营造的木偶机器人，施有机关，有坐、起、拜、伏等能力。 机器人具有感知、决策、执行等基本特征，可以辅助甚至替代人类完成危险、繁重、复杂的工作，提高工作效率与质量，服务人类生活，扩大或延伸人的活动及能力范围。
2021年，美国1/3的手术是使用机器人系统进行的。 2023年，美国亚利桑那州立大学（ASU）科学家研制出了世界上第一个能像人类一样出汗、颤抖和呼吸的户外行走机器人模型。
机器人一般由执行机构、驱动装置、检测装置和控制系统和复杂机械等组成。
执行机构即机器人本体，其臂部一般采用空间开链连杆机构，其中的运动副（转动副或移动副）常称为关节，关节个数通常即为机器人的自由度数。根据关节配置型式和运动坐标形式的不同，机器人执行机构可分为直角坐标式、圆柱坐标式、极坐标式和关节坐标式等类型。出于拟人化的考虑，常将机器人本体的有关部位分别称为基座、腰部、臂部、腕部、手部（夹持器或末端执行器）和行走部（对于移动机器人）等。
驱动装置是驱使执行机构运动的机构，按照控制系统发出的指令信号，借助于动力元件使机器人进行动作。它输入的是电信号，输出的是线、角位移量。机器人使用的驱动装置主要是电力驱动装置，如步进电机、伺服电机等，此外也有采用液压、气动等驱动装置。
检测装置的作用是实时检测机器人的运动及工作情况，根据需要反馈给控制系统，与设定信息进行比较后，对执行机构进行调整，以保证机器人的动作符合预定的要求。作为检测装置的传感器大致可以分为两类：一类是内部信息传感器，用于检测机器人各部分的内部状况，如各关节的位置、速度、加速度等，并将所测得的信息作为反馈信号送至控制器，形成闭环控制。另一类是外部信息传感器，用于获取有关机器人的作业对象及外界环境等方面的信息，以使机器人的动作能适应外界情况的变化，使之达到更高层次的自动化，甚至使机器人具有某种“感觉”，向智能化发展，例如视觉、声觉等外部传感器给出工作对象、工作环境的有关信息，利用这些信息构成一个大的反馈回路，从而将大大提高机器人的工作精度。
控制系统有两种方式。一种是集中式控制，即机器人的全部控制由一台微型计算机完成。另一种是分散（级）式控制，即采用多台微机来分担机器人的控制，如当采用上、下两级微机共同完成机器人的控制时，主机常用于负责系统的管理、通讯、运动学和动力学计算，并向下级微机发送指令信息；作为下级从机，各关节分别对应一个CPU，进行插补运算和伺服控制处理，实现给定的运动，并向主机反馈信息。根据作业任务要求的不同，机器人的控制方式又可分为点位控制、连续轨迹控制和力（力矩）控制。
1920年 捷克斯洛伐克作家卡雷尔·恰佩克在他的科幻小说《罗萨姆的机器人万能公司》中，根据Robota(捷克文，原意为“劳役、苦工”)和Robotnik(波兰文，原意为“工人”)，创造出“机器人”这个词。
1939年 美国纽约世博会上展出了西屋电气公司制造的家用机器人Elektro。它由电缆控制，可以行走，会说77个字，甚至可以抽烟，不过离真正干家务活还差得远。但它让人们对家用机器人的憧憬变得更加具体。
1942年 美国科幻巨匠阿西莫夫提出“机器人三定律”。虽然这只是科幻小说里的创造，但后来成为学术界默认的研发原则。
1948年 诺伯特·维纳出版《控制论》，阐述了机器中的通信和控制机能与人的神经、感觉机能的共同规律，率先提出以计算机为核心的自动化工厂。
1954年 美国人乔治·德沃尔制造出世界上第一台可编程的机器人，并注册了专利。这种机械手能按照不同的程序从事不同的工作，因此具有通用性和灵活性。
1956年 在达特茅斯会议上，马文·明斯基提出了他对智能机器的看法：智能机器“能够创建周围环境的抽象模型，如果遇到问题，能够从抽象模型中寻找解决方法”。这个定义影响到以后30年智能机器人的研究方向。
1959年 德沃尔与美国发明家约瑟夫·英格伯格联手制造出第一台工业机器人。随后，成立了世界上第一家机器人制造工厂——Unimation公司。由于英格伯格对工业机器人的研发和宣传，他也被称为“工业机器人之父”。
1962年 美国AMF公司生产出“VERSTRAN”(意思是万能搬运),与Unimation公司生产的Unimate一样成为真正商业化的工业机器人，并出口到世界各国，掀起了全世界对机器人和机器人研究的热潮。
1962年-1963年传感器的应用提高了机器人的可操作性。人们试着在机器人上安装各种各样的传感器，包括1961年恩斯特采用的触觉传感器，托莫维奇和博尼1962年在世界上最早的“灵巧手”上用到了压力传感器，而麦卡锡1963年则开始在机器人中加入视觉传感系统，并在1965年，帮助MIT推出了世界上第一个带有视觉传感器，能识别并定位积木的机器人系统。
1965年约翰·霍普金斯大学应用物理实验室研制出Beast机器人。Beast已经能通过声纳系统、光电管等装置，根据环境校正自己的位置。20世纪60年代中期开始，美国麻省理工学院、斯坦福大学、英国爱丁堡大学等陆续成立了机器人实验室。美国兴起研究第二代带传感器、“有感觉”的机器人，并向人工智能进发。
1968年 美国斯坦福研究所公布他们研发成功的机器人Shakey。它带有视觉传感器，能根据人的指令发现并抓取积木,不过控制它的计算机有一个房间那么大。Shakey可以算是世界第一台智能机器人，拉开了第三代机器人研发的序幕。
1969年 日本早稻田大学加藤一郎实验室研发出第一台以双脚走路的机器人。加藤一郎长期致力于研究仿人机器人，被誉为“仿人机器人之父”。日本专家一向以研发仿人机器人和娱乐机器人的技术见长，后来更进一步，催生出本田公司的ASIMO和索尼公司的QRIO。
1973年 世界上第一次机器人和小型计算机携手合作，就诞生了美国Cincinnati Milacron公司的机器人T3。
1978年 美国Unimation公司推出通用工业机器人PUMA，这标志着工业机器人技术已经完全成熟。PUMA至今仍然工作在工厂第一线。
1984年 英格伯格再推机器人Helpmate，这种机器人能在医院里为病人送饭、送药、送邮件。同年，他还预言：“我要让机器人擦地板，做饭，出去帮我洗车，检查安全”。
1990年 我国著名学者周海中教授在《论机器人》一文中预言：到二十一世纪中叶，纳米机器人将彻底改变人类的劳动和生活方式。
1998年 丹麦乐高公司推出机器人(Mind-storms)套件，让机器人制造变得跟搭积木一样，相对简单又能任意拼装，使机器人开始走入个人世界。
1999年 日本索尼公司推出犬型机器人爱宝(AIBO)，当即销售一空，从此娱乐机器人成为目前机器人迈进普通家庭的途径之一。
2002年 美国iRobot公司推出了吸尘器机器人Roomba，它能避开障碍，自动设计行进路线，还能在电量不足时，自动驶向充电座。Roomba是目前世界上销量最大、最商业化的家用机器人。iRobot公司北京区授权代理商：北京微网智宏科技有限公司。
2006年 6月，微软公司推出Microsoft Robotics Studio，机器人模块化、平台统一化的趋势越来越明显，比尔·盖茨预言，家用机器人很快将席卷全球。
诞生于科幻小说之中一样，人们对机器人充满了幻想。也许正是由于机器人定义的模糊，才给了人们充分的想象和创造空间。
家务型机器人：能帮助人们打理生活，做简单的家务活。
操作型机器人：能自动控制，可重复编程，多功能，有几个自由度，可固定或运动，用于相关自动化系统中。
程控型机器人：按预先要求的顺序及条件，依次控制机器人的机械动作。
示教再现型机器人：通过引导或其它方式，先教会机器人动作，输入工作程序，机器人则自动重复进行作业。
数控型机器人：不必使机器人动作，通过数值、语言等对机器人进行示教，机器人根据示教后的信息进行作业。
感觉控制型机器人：利用传感器获取的信息控制机器人的动作。
适应控制型机器人：能适应环境的变化，控制其自身的行动。
学习控制型机器人：能“体会”工作的经验，具有一定的学习功能，并将所“学”的经验用于工作中。
智能机器人：以人工智能决定其行动的机器人。
我国的机器人专家从应用环境出发，将机器人分为两大类，即工业机器人和特种机器人。所谓工业机器人就是面向工业领域的多关节机械手或多自由度机器人。而特种机器人则是除工业机器人之外的、用于非制造业并服务于人类的各种先进机器人，包括：服务机器人、水下机器人、娱乐机器人、军用机器人、农业机器人、机器人化机器等。在特种机器人中，有些分支发展很快，有独立成体系的趋势，如服务机器人、水下机器人、军用机器人、微操作机器人等。目前，国际上的机器人学者，从应用环境出发将机器人也分为两类：制造环境下的工业机器人和非制造环境下的服务与仿人型机器人，这和我国的分类是一致的。
空中机器人又叫无人机器，近年来在军用机器人家族中，无人机是科研活动最活跃、技术进步最大、研究及采购经费投入最多、实战经验最丰富的领域。80多年来，世界无人机的发展基本上是以美国为主线向前推进的，无论从技术水平还是无人机的种类和数量来看，美国均居世界之首位。
技术参数是机器人制造商在产品供货时所提供的技术数据。不同的机器人其技术参数不一样，而且各厂商所提供的技术参数项目和用户的要求也不完全一样。但是，机器人的主要技术参数一般都应有：自由度、定位精度和重复定位精度、工作范围、最大工作速度、承载能力等。
自由度是指机器人所具有的独立坐标轴运动的数目，不包括手爪（末端操作器）的开合自由度。在三维空间中描述一个物体的位姿需要6个自由度。但是，机器人的自由度是根据其用途而设计的，可能少于6个自由度，也可能多于6个自由度。例如，A4020型装配机器人具有4个自由度，可以在印制电路板上接插电子器件；PUMA562型机器人具有6自由度，可以进行复杂空间曲面的弧焊作业。从运动学的观点看，在完成某一特定作业时具有多余自由度的机器人，就叫作冗余自由度机器人，亦可简称冗余度机器人。例如PUMA562机器人去执行印制电路板上接插电子器件的作业时，就成为冗余度机器人。利用冗余的自由度可以增加机器人的灵活性、躲避障碍物和改善动力性能。人的手臂（大臂、小臂、手腕）共有7个自由度，所以工作起来很灵巧，手部可回避障碍物从不同方向到达同一个目的点。
大多数机器人从总体上看是个开链机构，但其中可能包含有局部闭环机构。闭环机构可提高刚性，但限制了关节的活动范围，因而会使工作空间减小。
机器人精度包括定位精度和重复定位精度。定位精度是指机器人手部实际到达位置与目标位置的差异。重复定位精度是指机器人重复定位其手部于同一目标位置的能力，可以用标准偏差这个统计量来表示。它是衡量一系列误差值的密集度，即重复度。
机器人操作臂的定位精度是根据使用要求确定的，而机器人操作臂本身所能达到的定位精度，取决于定位方式、运动速度、控制方式、臂部刚度、驱动方式、缓冲方法等因素。
工艺过程的不同，对机器人操作臂重复定位精度的要求也不同。
当机器人操作臂达到所要求的定位精度有困难时，可采用辅助工夹具协助定位的办法，即机器人操作臂把被抓取物体送到工、夹具进行粗定位，然后利用工、夹具的夹紧动作实现工件的最后定位。这种办法既能保证工艺要求，又可降低机器人操作臂的定位要求。
工作范围是指机器人操作臂末端或手腕中心所能到达的所有点的集合，也叫做工作区域。因为末端执行器的形状和尺寸是多种多样的，为了真实反映机器人的特征参数，所以是指不安装末端执行器时的工作区域。工作范围的形状和大小是十分重要的。机器人在执行某一作业时，可能会因为存在手部不能到达的作业死区（dead zone）而不能完成任务。
机器人操作臂的工作范围根据工艺要求和操作运动的轨迹来确定。一个操作运动的轨迹往往是几个动作合成的，在确定工作范围时，可将运动轨迹分解成单个动作，由单个动作的行程确定机器人操作臂的最大行程。为便于调整，可适当加大行程数值。各个动作的最大行程确定之后，机器人操作臂的工作范围也就定下来了。
通常指机器人操作臂末端的最大速度。提高速度可提高工作效率，因此提高机器人的加速减速能力，保证机器人加速减速过程的平稳性是非常重要的。
承载能力是指机器人在工作范围内的任何位姿上所能承受的最大质量。机器人的载荷不仅取决于负载的质量，而且还与机器人运行的速度和加速度的大小和方向有关。为了安全起见，承载能力是指高速运行时的承载能力。通常，承载能力不仅要考虑负载，而且还要考虑机器人末端操作器的质量。
机器人或机械手各动作的最大行程确定之后，可根据生产需要的工作节拍分配每个动作的时间，进而确定各动作的运动速度。如一个机器人操作臂要完成某一工件的上料过程，需完成夹紧工件，手臂升降、伸缩、回转等一系列动作，这些动作都应该在工作节拍所规定的时间内完成。至于各动作的时间究竟应如何分配，则取决于很多因素，不是一般的计算所能确定的。要根据各种因素反复考虑，并试作各动作的分配方案，进行比较平衡后，才能确定。节拍较短时，更需仔细考虑。
机器人操作臂的总动作时间应小于或等于工作节拍。如果两个动作同时进行，要按时间较长的计算。一旦确定了最大行程和动作时间，其运动速度也就确定下来了。
分配各动作时间应考虑以下要求。
①给定的运动时间应大于电气、液（气）压元件的执行时间。
②伸缩运动的速度要大于回转运动的速度。因为回转运动的惯性一般大于伸缩运动的惯性。机器人或机械手升降、回转及伸缩运动的时间要根据实际情况进行分配。如果工作节拍短，上述运动所分配的时间就短，运动速度就一定要提高。但速度不能太高，否则会给设计、制造带来困难。在满足工作节拍要求的条件下，应尽量选取较低的运动速度。机器人或机械手的运动速度与臂力、行程、驱动方式、缓冲方式、定位方式都有很大关系，应根据具体情况加以确定。
③在工作节拍短、动作多的情况下，常使几个动作同时进行。为此，驱动系统要采取相应的措施，以保证动作的同步。
在医疗行业中，许多疾病都不能只靠口服外敷药物治疗，只有将药物直接作用于病灶上或是切除病灶才能达到治疗的效果，现代医疗手段最常使用的方法就是手术，然而人体生理组织有许多极为复杂精细而又特别脆弱的地方，人的手动操作精度不足以安全的处理这些部位的病变，但是这些部位的疾病都是非常危险的，如果不加以干预，后果是非常致命的。
随着科技的进展，这些问题逐渐得到解决，微型机器人的问世为这一问题提供了解决的方法，微型机器人由高密度纳米集成电路芯片为主体，拥有不亚于大型机器人的运算能力和工作能力且可以远程操控，其微小的体积可以进入人的血管，并在不对人体造成损伤的情况下进行治疗和清理病灶。还可以实时的向外界反馈人体内部的情况，方便医生及时做出判断和制定医疗计划。有些疾病的检查和治疗手段会给患者造成大量的痛苦，比如胃镜，利用微型机器人就可以在避免增加患者痛苦的前提下完成身体内部的健康检查。截止到2022年，制约微型机器人发展的关键因素在于成本非常昂贵，稀有金属的替代品的寻找将成为未来发展的重要方向。
2021年，美国1/3的手术是使用机器人系统进行的。机器人更常被应用于医院的门诊外科手术中。机器人助手正在被整合到医疗领域，以改善服务质量，提高治疗和护理工作的效率。
将机器人最早应用于军事行业始于二战时期的美国，为了减少人员的伤亡，作战任务执行前都会先派出侦查无人机到前方打探敌情。在两军作战的时候，能够先一步了解敌人的动向要比单纯增加兵力有用得多。随着科技的进步，战争机器人在军事领域的应用越来越广泛，从最初的侦查探测逐渐拓展到战斗和拆除行动。利用无人机制敌于千里之外成为军事战略的首选，拆弹机器人可以精确的拆弹排弹，避免了拆弹兵在战斗中的伤亡。拥有完备的军事机器人系统逐渐成为一个现代强国必不可少的发展部分。
教育机器人是一个新兴的概念，多年来，机器人领域的技术发展研究方向都是如何应用于生活中代替人们完成体力或是危险工作，而教育机器人则是以机器人为媒介，对人进行教育或是对机器人进行编程完成学习目标。教育机器人作为一个新兴产业，发展非常迅速，其主要形式为一些机器人启蒙教育工作室，对儿童到青年不同的人群进行机器人组装调试编程控制等方面的教学。大型的教育机器人公司也会承办一些从小学到大学组的机器人竞赛，通常包含窄足、交叉足场地竞步，体操表演比赛。对于机器人的推广有着极为重要的作用。
2023年，一台拥有“超强大脑”的在列车检修领域试点应用的列车智能巡检机器人在京港地铁17号线次渠南停车场工作。
工厂制造业的发展历程十分久远，最初的工厂都是以手工业为主，后来逐渐发展成手工与机床结合的生产方式。现代社会的供给需求对生产力的要求越来越高，工厂对于人力成本方面的问题也一直难以攻克，尤其对于工作人员的管理和安全保障是最为难办的问题。对于一些会产生有毒有害气体粉尘或是有些爆炸和触电风险的工作场合，机械臂凭借着良好的仿生学结构可以代替人手完成几乎全部的动作。为了适应大规模的批量生产，零散的机械臂逐渐发展组合成完整的生产流水线，工人只需要进行简单的操作和分拣包装，其余的工作全部都由生产流水线自动完成。
随着技术的成熟，机器人和人们的生活的关系越来越密切，智能家居成为当下非常热门的话题，扫地机器人算是智能家居推广的先行者，将机器人技术引入住宅可以使生活更加安全舒心，尤其家里有老人和儿童，智能的家居和家政机器人可以起到自动操作调整模式并保障安全的作用。
机器人学国家重点实验室（State Key Laboratory of Robotics）依托于中国科学院沈阳自动化研究所，前身是中国科学院机器人学开放实验室。该实验室是中国机器人学领域最早建立的部门重点实验室，中国机器人学领域著名科学家蒋新松院士1989-1997年曾任实验室主任。近二十年来，实验室在机器人学基础理论与方法研究方面与国际先进水平同步发展，并在机器人技术前沿探索和示范应用等方面取得一批有重要影响的科研成果，充分显示出实验室具有解决国家重大科技问题的能力。中国在沈阳浑南技术开发区的“新松机器人”公司即是中国的该科研领域的基地。该实验室机器人学研究总体水平在国内相关领域处于核心和带头地位，是国内外具有重要影响的机器人学研究基地。
实验室定位于为中国经济和社会发展、国家安全和重大科学工程提供所需要的机器人技术与系统，研究机器人学基础理论与方法、发展可行技术和平台样机系统，培养和汇聚从事机器人学研究的高水平人才，推动中国先进机器人技术与系统的可持续发展。主要面向发展具有感知、思维和动作能力的先进机器人系统，研究机器人学基础理论方法、关键技术、机器人系统集成技术和机器人应用技术。
实验室坚持对外开放，吸引国内外专家学者开展交流与合作研究。通过设立基金课题，实验室与国内有关从事机器人学研究的近30所大学、研究所和企业建立了联系，几乎涵盖国内从事机器人学研究的所有单位。实验室结合自身的发展方向，有针对性地与国内外知名科研团队建立合作关系。这些合作，对于本实验室加强学科建设、了解国家需求、建立有针对性的演示验证系统，发挥了重要作用。
机器人实验室是专注于机器人技术研究与开发的空间，致力于机器人技术的基础研究和应用开发，包括机器学习、传感器技术和自动控制等领域。以下是对机器人实验室的详细阐述：
1、高度集成：实验室将多种智能机器人技术集成在一起，包含感知、决策、执行等环节，为科研人员提供全面的技术支持。
2、开放共享：实验室对所有科研人员开放，鼓励跨学科、跨领域的合作，推动创新成果的共享。
3、实践性强：实验室配备完善的实验设备和工具，如服务机械人平台、机器人应用系统开放平台、智能机械臂、无人机等，使科研人员可以迅速将理论应用于实践，增强研发效率。
4、国际化视野：实验室积极开展国际交流与合作，引进国外先进技术，提升我国智能机器人领域的竞争力。
1、研究领域：机器人实验室主要进行人工智能与机器学习、机械设计与制造等方面的研究。
2、应用领域：机器人实验室的研究成果广泛应用于医疗、教育、互联网、环保等多个领域。例如，在医疗领域，机器人可以用于仓储配送一体化自动化药房、自动配药系统、力控按摩、超声影像系统等；在教育领域，机器人可以用于智能制造示范线、智能柔性抓取科研与教学平台等。
1、人才培养：机器人实验室注重培养具有创新能力的高素质人才，为我国智能机器人产业提供人才支持。通过实验室的资源和设备，学生能够在智能机器人领域实现创新应用开发，涉及人机协作、自主导航和环境感知等关键领域。
2、学术交流：实验室积极开展国内外学术交流与合作，提升我国智能机器人领域的国际地位。通过参加国际学术会议、举办学术研讨会等方式，实验室成员与国内外同行保持紧密联系，共同推动智能机器人技术的发展。
以腾讯机器人实验室（RoboticsX）为例，该实验室自2018年成立以来，汇集了国内顶尖的机器人研究人才，并力争在前沿技术上开辟新的疆域。RoboticsX专注于移动、操作与智能决策三大核心能力的研究，通过团队的努力和集思广益，已经取得了多项具有创新性的成果，如能够做空翻的Ollie和四足机器狗Max等。
随着技术的不断进步和市场的不断扩大，机器人实验室将迎来更加广阔的发展空间。未来，机器人实验室将继续致力于机器人技术的创新与应用，推动智能机器人产业的发展，为人类社会的进步做出更大的贡献。
综上所述，机器人实验室在智能机器人领域发挥着重要作用，通过高度集成、开放共享、实践性强和国际化视野等特点，推动机器人技术的研究与应用不断向前发展。
2021年，据《科技日报》报道，美国的研究团队创造了一种有史以来首次可以自我繁殖的异形机器人（Xenobots 3.0），《美国国家科学院院刊》发表了这一研究结果。
2022年4月，中国科学院沈阳自动化研究所基于几何运动旋量重建出连续体机器人的空间三维形状，获得连续体机器人的曲率、挠率等信息。相关成果发表在IEEE Robotics and Automation Letters上。
2022年9月，美国康奈尔大学的研究人员在100到250微米大小的太阳能机器人上安装了比蚂蚁头还小的电子“大脑”，这样它们就可以在不受外部控制的情况下自主行走。该论文发表在9月21日的《科学·机器人》杂志。
2023年，美国亚利桑那州立大学（ASU）科学家研制出了世界上第一个能像人类一样出汗、颤抖和呼吸的户外行走机器人模型。这一测试机器人名为“ANDI”。
上海非夕机器人科技有限公司研发的“拂晓”机器人系全球首台自适应机器人。“拂晓”机器人像人手一样拥有底层“元”能力，柔性程度甚至超越人手，拓展了机器人能力边界。
机器人的研究进展可以从多个方面进行总结，以下是对当前机器人领域主要研究进展的概述：
1、核心零部件的进步：
高爆发电机、高算力芯片、精密减速器、高精度传感器和长续航电池等核心零部件的发展，为人形机器人的稳定性和性能提供了坚实基础。这些技术的进步使得机器人能够执行更加复杂和精细的任务，满足多样化的应用需求。
例如，高算力芯片的应用提升了机器人的数据处理和决策能力，而高精度传感器则增强了机器人的环境感知能力。
2、人工智能技术的融合：
神经网络、图语法、进化算法等AI技术被广泛应用于机器人设计中，能够根据具体场景和任务需求自动构建机器人的腿足、手臂、躯干等模块，实现形态和控制的协同优化。这种技术不仅提高了设计的效率，也为机器人的个性化和定制化打开了大门。
例如，通过生成式AI技术，机器人生产厂家正在开发生成式AI驱动的界面，让用户可以通过使用自然语言而不是代码来更直观地为机器人编程。
1、复杂地形行走能力：
机器人能够在复杂地形上实现稳定、自适应、抗干扰的行走。这得益于机器人运动控制算法的优化和硬件性能的提升，使得机器人能够应对斜坡、阶梯、门槛等人类环境的挑战。
2、双臂协同操作：
双臂协同操作技术的发展使得机器人能够在下半身不稳定的情况下，通过双臂协作完成高性能操作任务。这种技术不仅提高了机器人的操作效率，也增强了其应对复杂任务的能力。
1、多模态大模型的发展：
融合语音、图像、文本、传感信号、3D点云等多模态信息的能力，提升了机器人在复杂场景任务中的泛化能力。这种多模态感知技术使得机器人能够更全面地理解环境和任务需求，从而做出更准确的决策。
2、具身智能的研究：
具身智能是指在高变化环境下能够做出迅猛、精准反应的高性能智能系统。这种智能系统不仅依赖于虚拟环境的计算机仿真，还紧密结合了物理空间的机电系统。通过模拟人的肌肉骨骼系统和神经机理，机器人能够展现出更接近人类的高灵巧、高柔顺、高智能行为。
1、应用领域的扩大：
随着技术的不断进步和创新，机器人的应用场景从传统的工业制造、服务娱乐等领域扩展到更多领域。例如，在医疗领域，机器人可以辅助医生进行精细手术操作；在康复护理方面，机器人可以根据患者需求提供个性化的康复训练和护理服务。
此外，机器人在家庭服务、教育娱乐、公共安全、生产制造、家居等领域也展现出巨大的应用潜力。
2、市场需求的增加：
随着全球老龄化及劳动力短缺等问题的加剧，以及经济水平的提升和科技进步的推动，服务机器人市场需求不断增加。特别是在无接触服务需求激增的背景下，服务机器人的应用得到了进一步推动。
预计未来几年内，机器人市场规模将持续增长，成为推动经济发展的重要力量之一。
各国政府和国际组织纷纷制定相关政策和标准以支持机器人产业的发展。例如，中国自“十三五”以来就高度重视智能机器人产业的发展，并发布了多项规划和政策以推动技术创新和产业化进程。同时，国际机器人联合会等国际组织也在积极推动机器人领域的标准化工作，以保障机器人产品的安全性和可靠性。
综上所述，当前机器人领域的研究进展涵盖了技术创新、硬件发展、运动与操作能力、感知与认知能力、应用拓展与市场前景以及政策与标准制定等多个方面。这些进展不仅推动了机器人技术的快速发展和应用拓展，也为未来智能化时代的到来奠定了坚实基础。
上海机器人产业规模已达60-70亿人民币，在全国名列第一。国际上机器人领域排名前四的ABB、FANUC、KUKA、安川等均在上海设有机构。ABB机器人事业总部已落户上海，机器人的年产量达6000台，KUKA上月在松江的新工厂已开工，预计到2015年产能可达5000台。上海将拓展机器人系统集成应用，使上海发展成为我国最大的机器人产业基地、机器人核心技术研发中心、高端制造中心、服务中心和应用中心。
机器人产业近年来持续快速发展，市场规模不断扩大。以中国市场为例，2024年中国工业机器人市场规模预计将超过700亿元人民币。同时，人形机器人市场也呈现出强劲的增长势头，2024年中国人形机器人市场规模预计为21.58亿元，这一数字显示出机器人产业的巨大潜力和市场空间。
机器人产业的增长率非常显著。以人形机器人为例，据机器人产业研究所预测，中国在人形机器人赛道的年均增速将高于全球平均水平。2024年至2030年，中国人形机器人市场的复合增长率预计将超过61%。这种高增长率预示着机器人产业在未来几年内将持续蓬勃发展。
机器人产业的主要参与者包括众多知名的企业和品牌。例如，在人形机器人领域，有特斯拉、优必选科技、苹果等科技巨头以及众多国内外优秀的机器人整机厂和零部件供应商。这些企业在技术研发、产品创新、市场推广等方面都取得了显著的成果，推动了机器人产业的快速发展。
机器人的应用领域非常广泛，涵盖了工业制造、医疗健康、农业、军事、服务等众多领域。在工业领域，机器人自动化生产线已经成为提高生产效率和产品质量的重要手段。在服务领域，机器人也开始承担越来越多的任务，如餐厅服务、导游等。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，机器人的应用领域将继续扩大。
随着社会的不断发展，各行各业的分工越来越明细，尤其是在现代化的大产业中，有的人每天就只管拧一批产品的同一个部位上的一个螺母，有的人整天就是接一个线头，就像电影《摩登时代》中演示的那样，人们感到自己在不断异化，各种职业病逐渐产生，于是人们强烈希望用某种机器代替自己工作，因此人们研制出了机器人，用以代替人们去完成那些单调、枯燥或是危险的工作。由于机器人的问世，使一部分工人失去了原来的工作，于是有人对机器人产生了敌意。“机器人上岗，人将下岗。”不仅在中国，即使在一些发达国家如美国，也有人持这种观念。其实这种担心是多余的，任何先进的机器设备，都会提高劳动生产率和产品质量，创造出更多的社会财富，也就必然提供更多的就业机会，这已被人类生产发展史所证明。任何新事物的出现都有利有弊，只不过利大于弊，很快就得到了人们的认可。比如汽车的出现，它不仅夺了一部分人力车夫、挑夫的生意，还常常出车祸，给人类生命财产带来威胁。虽然人们都看到了汽车的这些弊端，但它还是成了人们日常生活中必不可少的交通工具。英国一位著名的政治家针对关于工业机器人的这一问题说过这样一段话：“日本机器人的数量居世界首位，而失业人口最少，英国机器人数量在发达国家中最少，而失业人口居高不下”，这也从另一个侧面说明了机器人是不会抢人饭碗的。
美国是机器人的发源地，机器人的拥有量远远少于日本，其中部分原因就是因为美国有些工人不欢迎机器人，从而抑制了机器人的发展。日本之所以能迅速成为机器人大国，原因是多方面的，但其中很重要的一条就是当时日本劳动力短缺，政府和企业都希望发展机器人，国民也都欢迎使用机器人。由于使用了机器人，日本也尝到了甜头，它的汽车、电子工业迅速崛起，很快占领了世界市场。从世界工业发展的潮流看，发展机器人是一条必由之路。没有机器人，人将变为机器；有了机器人，人仍然是主人。
机器人工程专业的就业方向及前景分析如下：
机器人工程专业的毕业生有多个就业方向，包括但不限于：
机器人制造与开发：毕业生可以从事机器人及其相关部件的设计、制造、组装以及机器人系统的集成和应用工作。
科研与教育：由于机器人工程专业所学知识面较广，毕业生也可以选择进入国内外重点高校或顶级科研院所，从事科学研究、技术攻关或教学工作。特别是具有博士学历的毕业生，在教学和科研方面有更多机会。
机器人应用：在制造业、医疗、农业、服务业等多个领域，机器人工程师可以负责自动化系统的设计与实施，提高效率和准确性。
无人驾驶与交通智能化：随着无人驾驶技术的兴起，机器人工程师在这一领域也有着广阔的就业前景，可以参与自动驾驶汽车的研发工作。
医疗保健与护理机器人：在人口老龄化趋势加剧的背景下，医疗机器人的研发和维护成为重要方向，毕业生可以从事与医疗机器人相关的各项工作。
项目管理与咨询：机器人工程项目的推进需要专业人才进行项目管理或提供技术咨询服务，这也是毕业生的一个就业选择。
机器人工程专业的就业前景乐观，主要原因有以下几点：
产业需求增长：智能制造、智慧物流、智慧城市等领域的快速发展推动了机器人技术的广泛应用。预计未来几年，随着机器人市场规模的持续扩大，对机器人工程专业人才的需求也将不断增长。
技术创新推动：机器人技术涉及多个综合性技术领域，需要持续的技术创新和研发。新技术的不断涌现为机器人工程专业的毕业生提供了更多就业机会。
全球市场需求：机器人技术的应用已经全球化，尤其在发达国家和地区，机器人应用成为趋势。因此，该专业的就业前景也将随着全球市场需求的增长而提升。
此外，从薪资角度来看，机器人工程专业的毕业生也具有较高的市场竞争力。在美国，该专业本科毕业起薪可达6万美元/年，而在国内，从事机器人相关领域的工作也属于中高收入职业。这进一步印证了机器人工程专业良好的就业前景。
综上所述，机器人工程专业提供了多样化的就业方向，并且随着技术的不断进步和市场需求的增长，其就业前景广阔，薪资待遇优厚。
机器人产业在技术问题上面临着多方面的挑战，以下是对这些问题的详细归纳：
1、多模态感知融合：
问题描述：如何将机器人多模态的感官感知（如视觉、听觉、触觉等）全部融合起来，以实现对环境的全面、准确理解，是当前机器人技术面临的一大难题。这要求机器人能够实时处理并整合来自不同传感器的信息，以作出正确的决策和行动。
解决方案建议：加强跨领域的技术合作，推动传感器技术、数据融合技术和人工智能算法的协同发展，提高机器人对复杂环境的感知和适应能力。
2、计算能力与能效比：
问题描述：随着机器人功能的不断增加，对计算能力的需求也在不断提高。如何在保证机器人性能的同时，降低其能耗，是机器人技术发展中需要解决的问题。
解决方案建议：发展高效能、低功耗的处理器和算法，优化机器人的能源管理系统，提高能效比。
3、自主决策与智能水平：
问题描述：虽然机器人在某些特定任务上已经表现出较高的自主决策能力，但在复杂、多变的环境中，其智能水平仍有待提高。
解决方案建议：加强机器学习、深度学习等人工智能技术的研究和应用，提高机器人对复杂环境的理解和应对能力。同时，探索新的算法和模型，使机器人能够更加灵活、自主地完成任务。
1、新材料和制造方法：
问题描述：机器人专家正开始尝试使用诸如人造肌肉、软机器人技术和新的制造方法，将多种功能整合在一种材料中。但这些先进的制造方法大多数还处于初期阶段，因此将它们整合还难以实现。
解决方案建议：加强新材料和制造方法的研究，推动其从实验室走向实际应用。
问题描述：在复制肌肉的机械性能和生物系统提供自身能量的能力方面，仍然存在着巨大的瓶颈。人造肌肉的发展已经有了很大的进步，但是这种肌肉的健壮性、效率、活力和能量密度都需要提高。将活细胞嵌入机器人可以克服为小型机器人提供动力的难题，也可以将自我修复和嵌入式传感等生物特性嵌入机器人，不过如何整合这些部分仍然是一个重大挑战。
解决方案建议：加强仿生学和生物技术的研究，探索将生物特性应用于机器人的新途径。
问题描述：能源储存是移动机器人技术的一个主要瓶颈。无人机、电动汽车和可再生能源对此的需求不断增长，推动了电池技术的进步，但多年来，根本挑战基本没有改变。这意味着，在电池开发的同时，要努力最小化机器人的用电需求，并且让它们使用新的能源。让它们从环境中获取能量并通过无线传输能量是值得研究的两种极具前景的研究方向。
解决方案建议：研发更高效的能源管理系统和新型能源供应方式，提高机器人的续航能力和使用便利性。
1、安全问题：
问题描述：在与人类共同工作或服务领域中，保证机器人操作安全至关重要。然而，目前许多工业机器人安全控制系统还存在缺陷，并未能有效避免意外事故的发生。安全问题仍然是制约机器人应用范围拓展的一个痛点。
解决方案建议：加强机器人安全控制系统的研发和应用，提高机器人的安全性和稳定性。同时，制定和完善相关的安全标准和规范，确保机器人与人类共处的安全。
2、标准化问题：
问题描述：机器人科技行业发展较为迅速，缺乏一致性的技术标准也成为了一个痛点。不同厂商采用不同的技术、通讯协议以及编程语言，给机器人集成和合作带来了很大的挑战。
解决方案建议：加强国际合作与交流，共同制定和完善机器人技术标准。通过标准化工作，推动机器人技术的互操作性和可集成性。
1、人机协作：
问题描述：虽然人机协作已成为机器人技术的一大趋势，但如何确保机器人与人类在安全、高效的环境中协同工作，仍是一个需要解决的问题。
解决方案建议：加强传感器、视觉技术和智能夹具等关键技术的研究和应用，提高机器人的环境感知和适应能力。同时，探索新的协作模式和交互方式，使机器人能够更好地融入人类工作环境。
2、社会互动：
问题描述：如果机器人要进入人类的生活，它们将需要学会与人类打交道。但这并不简单，因为我们几乎没有具体的人类行为模型，而且我们很容易低估我们与生俱来的人性中的复杂性。社交机器人需要能够感知到细微的社会线索，比如面部表情或语调，理解它们所处的文化和社会环境，并对与它们互动的人的心理状态进行建模，以适应与人类进行交流，无论是处于短期关系还是长期关系的过程中。
解决方案建议：加强人机交互技术的研究和应用，提高机器人的社交能力和情感理解能力。同时，加强公众教育和宣传，提高人们对机器人技术的认知和理解程度。
综上所述，机器人产业在技术问题上面临着多方面的挑战。为了推动机器人技术的持续发展和应用，需要不断加强技术研发、创新合作模式、完善标准和规范以及提高人机协作与互动能力。
