传统工业机器人通常遵循预设的“刚性程序”逐步运行，工作规则明确但灵活性有限。然而，随着工业企业生产环境持续变迁，行业亟需新的解决方案。这也为人工智能技术提供了广阔的应用空间。

借助机器学习、图像处理与认知算法，基于AI的工业机器人能够识别各类异常、自主适应动态变化的环境，并实现持续自我优化。其优势在于编程成本低，且能显著提升设备的自主运行能力。正如英伟达首席执行官黄仁勋所预测的那样，未来或将迎来“能与ChatGPT对话的机器人”时代。

图1 在人工智能技术的赋能下，协作机器人不仅能识别不同物体的类别与位置，还能实现精准抓取

智能感知：未来的眼睛

新一代基于人工智能的工业机器人的关键，在于其对物理环境的感知能力。通过摄像头、各类传感器以及AI驱动的图像分析技术——例如直接读取上传的CAD零件图——机器人能够实时识别物体、定位其位置，甚至在线判断产品是否合格。可以说，人工智能为工业机器人赋予了全新的“感官系统”。

生产流程与工厂的数字化双胞胎在这一过程中也起着重要作用。机器人可以在虚拟环境中借助数据进行学习与训练，模拟并验证多种应用场景。这使其能够完成以往被视为极其复杂的任务：例如抓取不同形状的工件、对未知物体进行分拣或执行质量检测。由此，机器人成为一个多功能系统，即使在动态变化的环境中也能实现安全、精准的运行。在人工智能技术的支撑下，机器人编程与部署的成本得以降低，从而推动机器人应用整体走向更高效、更经济的实施路径。

图2 Vention公司的首席执行官Etinne Lacroix先生

人与机器：重新定义人机协作

协作机器人（Cobots）是人工智能驱动下变革的又一典型范例。它们能够与人类操作员并肩工作，通过“观察”或简单的动作演示，快速学会如何配合操作者完成任务。人工智能赋予协作机器人更深层次的理解能力，使其能及时识别潜在风险，并动态调整动作以确保安全。这种新型人机交互不仅更为安全，也更具直观性。生产人员无需编写复杂程序即可操作机器人，这为中小企业降低自动化门槛、迈入智能制造提供了关键助力。

数据驱动的优化：智能工厂的决策核心

每台由人工智能控制的工业机器人，本身也是一个持续生成数据的节点。它的每一个动作、决策乃至异常，都被完整记录。结合基于云的分析平台，企业能够实现对生产过程的全局洞察。在此基础上，具备人工智能技术能力的专家可对整个生产流程进行系统性评估。这些数据也构成了持续优化的根基。机器人算法能够识别不同的工作模式，预测潜在故障，并提出工艺流程的改进建议。在互联互通的“智能工厂”中，机床、机器人与IT系统深度协同，共同构成了一个网络化、智能化的生产体系。

图3 人工智能与视觉系统的融合，将传统的刚性机器人运动转变为灵活、自适应的智能运动

机遇与挑战

工业机器人的智能化发展依然面临多重障碍。在机器人领域应用人工智能技术，需要高性能硬件、专业的数据分析能力以及对生产流程的深入理解。然而，挑战往往与机遇并存：率先部署人工智能机器人的企业已展现出显著的竞争优势。它们能够以更快速度、更高灵活性和更强效能响应市场变化。尤其对于欧洲的中小企业而言，机器人与人工智能的深度融合，正为本土生产基地的竞争力维护与新商业模式的开拓提供重要契机。

人工智能不仅将重塑机器人的能力边界——它更在推动一场更深远的变革。机器学习、实时数据处理与智能交互的结合，正为工业机器人打开全新的应用空间。对企业而言，这其中蕴藏着巨大的创新潜能。那些及早拥抱并善用新技术的组织，不仅能够提升生产效率，更将在新一轮工业变革中成为引领者。