在当今数字化浪潮席卷全球的背景下，工业机器人作为智能制造的核心力量，正经历着前所未有的变革与发展。其关键技术的突破以及在多样化场景中的广泛应用，正在重塑制造业的未来。今天电子展小编就来简单聊一聊工业机器人的技术革新与应用拓展的未来图景。
智能制造工业机器人应用现状
（一）政策中国在推动机器人产业发展的过程中，工业机器人的发展相对较为成熟，政策支持体系也较为完善。工业机器人行业的政府主管部门包括国家工业和信息化部、国家发展和改革委员会、科学技术部等，所属技术相关的自律性组织包括中国机械通用零部件工业协会及中国机械工业联合会机器人分会（原中国机器人产业联盟）。
目前，中国工业机器人已经渗透到各个产业，政府及相关部门陆续出台了一系列政策及规范性文件，融入智能制造、人工智能、数字经济、新型基础设施建设等国家战略，为中国机器人行业提供了良好的政策环境。
（二）工业机器人作业类型
1、智能视觉检测 采用"手眼协同"方式，通过末端相机与深度学习算法实现工件表面缺陷检测。三维视觉检测已从传统三坐标测量升级为光学非接触式测量，但大尺寸、复杂结构表面检测仍存在精度不足问题。在深圳某手机代工厂的SMT产线上，300台搭载YOLOv7算法的检测机器人正以每秒15帧的速度扫描电路板。某型号手机中框检测工序中，系统通过6000张缺陷样本训练，将漏检率控制在0.05%以下——这相当于每2000块中框仅允许1块瑕疵品流出。但当遇到曲面玻璃背板检测时，0.3mm深的划痕仍需人工复检，工程师正尝试用激光散斑投影技术突破这一瓶颈。
2、高效磨抛机器人磨抛系统通过恒力控制实现高精度重复作业，但受限于刚性不足与臂展限制，全表面打磨仍依赖人工路径规划，缺乏高效算法支持。
沈阳黎明航空发动机厂的七轴联动磨抛机器人，正在给某型涡扇叶片做"美容"。通过恒力控制技术，机器人能保持0.01mm的型面精度，但处理叶片边缘0.5mm的倒角时，仍需工程师手动调整路径参数。有趣的是，这台机器人每天要消耗相当于3个工人的咖啡量——不是因为它需要休息，而是恒力装置产生的热量需要冷却系统持续工作。
3、柔性精密装配当前以单轴孔装配为主，复杂力交互场景下协同作业能力不足，异形零部件装配仍需人工干预。 在吉利汽车杭州湾变速箱工厂，双目视觉系统正引导机器人完成齿轮轴孔装配。这套系统能识别0.01mm的孔位偏差，装配成功率达99.7%。但当遇到0.02mm过盈量的精密装配时，机器人需要像跳华尔兹般反复调整3-5次才能完成，效率比老师傅慢20%。工程师戏称这是"机器人版的强迫症"。
4、工件抓取转运基于视觉的动态路径规划已实现基础避障，但多机器人协同抓取时因位置偏差导致的形变控制仍是难题。菜鸟网络嘉兴仓的移动机器人集群，正在演示多机协同抓取的绝活。当遇到堆叠混乱的纸箱时，领航机器人会先"扫"一遍货架，用SLAM技术绘制3D地图，再指挥同伴从不同角度包抄。但当10台机器人同时作业时，货架0.5mm的形变会导致抓取失败，这个精度刚好是人工搬运不会在意的"安全余量"。
（三）工业机器人制造场景航空航天：多机器人协同装配系统提升机身段对接效率30%，但复杂曲面部件的自动化装配仍处验证阶段。海洋船舶：移动喷涂系统研发中，焊接自动化率有待提高，非连续焊缝跟踪技术需突破。轨道交通：白车身打磨仍以人工作业为主，机器人换电方案在动力电池领域率先应用。电子信息：视觉检测分拣系统实现秒级检测，但微小元件装配精度受限于末端执行器设计。
智能制造工业机器人技术发展趋势
（一）大范围动态场景理解工业机器人在自主制造场景中，对环境和运行状态感知要求高，作业环境多变、状态难测。需构建动态语义地图，解决机器人精细化路径规划、协同作业控制难题，实时感知机器人与工件信息以全面监控制造状态。长期以来，大型部件制造信息感知多依赖人工，多机器人视觉感知系统应用后，人为干涉多、自主性低、协同弱的问题仍未有效改善。面向大型复杂部件制造的多机器人智能感知与认知研究刚起步，多模态感知理论体系亟待完善。针对复杂工业动态场景的大范围场景感知与理解，是未来重要发展方向。
（二）集群化作业智能制造关键在于机器设备互联、互通、互融，集群机器人协同作业为高效协同、自主组织等智能制造理论与技术提供关键支撑。集群机器人系统由多个单体机器人组成，通过信息交互等构建行为协同与自主决策能力，适应复杂作业任务。与单体机器人相比，它能重塑大型复杂构件制造过程，执行难以完成的制造与检测任务，支撑提质、增效、降本和柔性生产。智能化集群机器人制造是重大装备制造的有效形式和发展趋势。
（三）柔性作业目前工业机器人作业调试多采用人工示教方式。高端装备关键核心部件结构复杂、质量要求高、批量小、型号多，机器人定制化调试模式难以胜任。智能制造工业机器人需适应小批量、多品种生产模式，增强生产线智能性和灵活性。执行接触型作业时，机器人要准确跟踪轨迹，控制末端执行器与工件的位姿和接触力。人工操作在智慧性等方面有优势，工业机器人需在保持自身强项的同时增强柔性作业能力。配置功能增强型传感器和末端执行器，提升操控性能，是重要发展方向。
（四）具身智能工业制造模式转向小批量、多品种柔性离散作业，制造场景、环境和任务存在不确定性。常规工业机器人感知与作业能力有限，难以适应复杂环境。具身智能是 AI 技术重要分支，是工业机器人新兴研究方向。具身智能机器人能理解自然语言、感知环境、自主规划任务并与环境交互，突出与环境的强关联和交互，可更好应对柔性离散制造环境。相关技术涉及多模态感知系统等，在智能制造技术体系中的地位不断提升。
（五）网络化协同工业机器人系统有序执行智能制造作业，需机器人个体间通信与计算支持。云计算、边缘计算等信息技术发展迅速，相关部署架构及平台集成异构信息互通与计算力分配功能，克服单个设备局限，是解决机器人通信计算融合问题的有力依托（见图 3）。“云边融合”作业模式集成多种传感器信息，深度感知生产实体特性与状态，实时动态进行数据交换、计算分配和任务分发，延伸至智能制造设备，驱动机器人与其他设备高效共享资源，支持制造系统网络化、智能化和多设备协同。构建高效安全的集群机器人通信计算一体化网络架构，保障机器人间低时延、高安全网络传输及计算分配，是未来重点发展方向。
（六）数字孪生 数字孪生以数字化方式创建实体虚拟模型，模拟物理实体在现实环境中的变化。对于智能制造工业机器人，基于数字孪生技术开展虚实交互等活动，可增强系统功能，监控运行情况，预测和优化作业参数，提升复杂环境作业性能。工业机器人数字孪生系统相关系统已在多类装备制造领域应用，如飞机智能制造平台将实际生产数据融入数字孪生系统，提前规划任务、调整参数。但机器人与制造环境复杂交互的数字孪生存在建模精度不高、数据交互整合困难、预测准确性和实时性欠佳等问题，需开展技术攻关推动发展与应用。
结语
工业制品市场需求变化迅速，先进制造技术也在快速迭代，小批量、多品种、柔性化、易部署的多机器人智能制造系统将成为发展主流，多机交互、人机交互、机器人与场景交互的广度和深度也将不断拓展。为应对复杂的交互需求，智能制造工业机器人技术需要在动态场景理解、集群化作业、柔性作业、具身智能、网络化协同、数字孪生等方向着力突破，探索构建感知 – 规划 – 控制一体化的复杂多维协同作业机制。加快形成制造模式柔性化、制造过程信息化、制造工序无人化的新型生产方式，为化解高端装备制造难题提供新型解决方案，支撑高端装备制造业的数字化、网络化、智能化转型升级。
电子展小编觉得，工业机器人正处于一个快速发展的关键时期。其关键技术的突破和场景化应用的拓展，不仅将推动制造业的转型升级，还将为社会经济的可持续发展提供强大的动力。我们有理由相信，在不久的将来，工业机器人将在更多领域展现其强大的能力和价值，为人类创造更加美好的未来。
文章来源：长林智能