Будущие тренды в робототехнике

Углубление технологической интеграции

Механическая технология будет координироваться с новейшими передовыми инновациями, такими как портативный интернет, IoT, большие данные и облачные вычисления. Применение технологии 5G сделает механических роботов неотъемлемой частью умных производственных систем, значительно улучшая эффективность за счет передачи данных в реальном времени. Непрерывная интеграция межотраслевых технологий позволяет широко применять передовые технологии в различных областях, и робототехника не является исключением. Технология 5G соединит механических роботов с промышленным интернетом, сделав их частью умной производственной системы.  Передача данных роботов в реальном времени через промышленный интернет может контролировать состояние работы, анализировать эффективность и прогнозировать потенциальные неисправности. Технология ИИ значительно повышает возможности роботов, делая их более восприимчивыми и способными к принятию более качественных решений. Кроме того, роботы будут все больше интегрироваться с новыми технологиями, такими как LiDAR, спутниковое дистанционное зондирование, ГИС, виртуальная реальность, когнитивные науки, биотехнологии и новые материалы, постоянно расширяя свои формы и функции.

Облачные и интеллектуальные трансформации

Роботы будут двигаться в сторону облачных и интеллектуальных трансформаций. Облачные решения означают, что роботы будут использовать периферийные вычисления для обработки небольших объемов данных, достигая легкости и низкого энергопотребления. Интеллектуальная трансформация позволяет роботам самостоятельно решать проблемы в сложных сценариях. С использованием новых цифровых технологий роботы будут продолжать развиваться в облачных и интеллектуальных направлениях. Облачные технологии позволяют роботам-терминалам использовать периферийные вычисления для обработки небольших объемов данных в реальном времени, при этом ресурсы хранения и вычисления предоставляются по мере необходимости, снижая нагрузку на оборудование, делая роботов легче и энергосберегающими, а также снижая затраты на использование. Будущие роботы станут все умнее и гибче, переходя от точечного восприятия к полевому восприятию, от перцептивного интеллекта к когнитивному интеллекту и от интеллекта одиночных машин к кластерному интеллекту.

Умное усиление

Технологии индустриальной робототехники продолжат расширяться, встраивая больше традиционного оборудования, такого как строительные машины и пищевые машины, улучшая возможности тонкой работы и адаптивного восприятия интеллектуальных роботов. Будущие роботы станут умнее и гибче, переходя от точечного восприятия к полевому восприятию, от перцептивного интеллекта к когнитивному интеллекту и от интеллекта одиночных машин к кластерному интеллекту.

Прорывы в области гуманоидных роботов

Гуманоидные роботы добьются прорывов в морфологии, управлении движением и интеллектуальном взаимодействии, с ускорением коммерциализации. Они будут широко применяться в сфере услуг, развлечений и здравоохранения. Ранние промышленные роботы работали независимо по заранее заданным программам, и, несмотря на технологические достижения, они все еще не могут полностью заменить человеческий труд. Если роботы и люди смогут работать вместе, это позволит использовать сильные стороны друг друга. В промышленных условиях роботы и люди могут работать в одном пространстве; в повседневной жизни роботы могут предоставлять различные услуги людям.

Этический и регуляторный фокус

По мере того, как гуманоидные роботы становятся более распространенными, связанные с ними этические вопросы и нормы будут постоянно совершенствоваться. Будущие роботы станут более умными, интегрированными и модульными, и будут применяться в большем количестве областей.

Расширение сценариев применения

Ранние роботы использовались главным образом в промышленных условиях для замены тяжелого ручного труда или работы в высокоточных, жестких условиях, в основном в автомобильной промышленности, судостроении, химической и электронной промышленности, выполняя такие задачи, как обработка, погрузка, сварка и окраска. В последние годы применение промышленных роботов расширилось на высокоточные и высокочувствительные задачи, такие как сборка, шлифовка и полировка. Кроме промышленных применений, сервисные и специальные роботы быстро развиваются. В секторе сервисных роботов благодаря использованию визуальных, давленческих и других сенсоров, оптимизации алгоритмов управления и развитию технологий ИИ, интеллект роботов значительно улучшился, проникнув в повседневные задачи, такие как уборка, образовательные развлечения, семейное общение, прием и доставка еды. В секторе специальных роботов, с развитием функций, форм и методов привода, сценарии применения продолжают расширяться, роботы широко используются в логистике, экстренной помощи, медицинской хирургии, глубоководных исследованиях, космических исследованиях и национальной обороне. Спрос на бесконтактные решения в повседневной жизни, особенно во время кризисов здравоохранения, способствует быстрому увеличению сценариев применения специальных роботов, с быстрым ростом рыночного спроса. Согласно Международной федерации робототехники, с 2017 по 2021 год объем рынка промышленных роботов вырос с 16,3 миллиарда до 17,5 миллиарда долларов. С дальнейшим развитием основных технологий и снижением стоимости, ожидается, что сервисные роботы станут самым быстрорастущим сегментом робототехники.

Новые бизнес-модели

Традиционная бизнес-модель в сфере робототехники предполагает, что производственные компании продают продукцию пользователям для получения дохода. Однако в этой модели некоторые финансово и технически более слабые компании, особенно малые и средние предприятия, не имеют средств для покупки и возможности поддерживать и развивать приложения после установки роботов. В последнее время появилась бизнес-модель "Роботы как услуга" (RaaS). Робототехнические компании предоставляют пользователям аренду роботов, услуги по эксплуатации и интегрированные решения. Компании могут гибко арендовать роботов, обеспечивая быстрое развертывание и интеллектуальное обновление производственных линий. Эта модель снижает трудности продвижения на рынке для робототехнических компаний, ускоряя развитие бизнеса и рост доходов. По мере того, как цифровые технологии продолжают интегрироваться с робототехникой и расширяются сценарии применения, будут возникать новые инновационные бизнес-модели.