机器人技术的进步：全面概述

高性能重载机器人有哪些最新进展？

目前，机器人行业正经历着重载机器人的蓬勃发展，这些机器人能够承载巨大的负载。埃斯顿全新ER1000-3300重载机器人就是这一发展的典范，该机器人在2025年德国慕尼黑国际自动化技术与自动化展览会（Automatica 2025）上进行了全球首发。这款创新机器人可承载高达1000公斤的负载，工作半径可达3300毫米。尤其令人印象深刻的是，尽管负载巨大，其重复精度仍高达±0.1毫米。

该机器人的技术规格体现了机器人技术的进步：ER1000-3300 自重 4,850 公斤，自重与有效载荷比小于 5，可实现轴 1 上 68°/秒到轴 6 上 101°/秒的相对“紧密速度”。刚性设计允许轴 J5 上的腕部扭矩为 9,000 Nm，轴 J6 上的腕部扭矩为 6,000 Nm，允许的负载惯性矩分别为 1,800 kg/m² 和 850 kg/m²。

但埃斯顿并非唯一一家在该领域进行创新的制造商。库卡推出了“KR Titan ultra”，这是一款功能更强大的机器人，其重量仅为4.5吨，但能够搬运高达1500公斤的有效载荷。这款机器人的工作半径可达4200毫米，有效载荷高，并且高度市场化，可根据汽车和一级供应商客户的需求进行定制。

这些重型机器人的应用领域广泛且具有战略意义。它们尤其适用于钢铁和汽车行业以及建筑机械领域的重型应用。其中一个特别重要的目标市场是汽车行业的电池装配线，而埃斯顿在该市场已在中国占据领先地位。模块化设计确保了不同机器人系列之间的兼容性和可扩展性，这对制造商和用户均有利。

埃斯顿在重型机器人研发方面已拥有骄人的业绩。该公司此前已推出一款有效载荷达700公斤的机器人，该机器人采用自主研发的动态算法和轻量化结构设计。这些创新技术使埃斯顿的重型机器人被列入工信部首创关键技术应用项目资助目录。

人形机器人如何彻底改变音乐界和其他领域？

近年来，人形机器人的研发取得了显著进展，尤其是在创意应用领域。一个引人入胜的例子是“机器人鼓手”，这是意大利瑞士应用科学与艺术大学、Dalle Molle人工智能研究所和米兰理工大学的研究人员共同研发的项目。这款人形机器人可以演奏从爵士乐到金属乐等各种复杂的音乐，节奏准确率超过90%。

该项目的特别之处在于其名为“节奏接触链”的创新训练方法，其中音乐以精确定时的鼓点接触序列来呈现。研究人员从 MIDI 文件中提取打击乐通道，并将其转换为机器人的精确节拍。通过在模拟环境中进行强化学习，机器人自主开发了类似人类的技巧，例如交叉双臂、动态切换鼓槌以及优化整套鼓的动作。

此次测试使用的Unitree G1是一款人形机器人，身高1.2米，重约35公斤，售价1.6万美元。G1拥有23个自由度，扩展版本可达到43个自由度，使其能够灵活地执行复杂的动作序列。这款机器人鼓手的曲目涵盖了各种音乐类型 – 从戴夫·布鲁贝克的爵士经典《Take Five》到邦·乔维的《Living on a Prayer》，再到林肯公园的《In the End》。

另一个有趣的例子是奥斯陆大学的鼓机器人ZRob，它拥有灵活的“手腕”，可以像人类手腕一样放松对鼓槌的握持。这个机器人可以聆听自己打鼓的声音，并利用强化学习来提升演奏水平。研究人员认为，人们经常通过肢体动作来表达乐器的演奏。

但其他制造商也尝试制作音乐机器人。小米的 CyberOne 也能打鼓，据制造商称，它还能自动将 MIDI 音轨转换为鼓点。该机器人有 13 个关节，全身动作与音乐同步。

但人形机器人的应用范围远不止于音乐。人形机器人的愿景远不止于此：它们旨在成为能够独立装载洗碗机餐具并在装配线上其他位置同样出色工作的多功能工具。工业制造商正专注于专门为工业任务开发的类人机器人。

下一步的开发是将学习到的技能从模拟环境迁移到真实硬件上。研究人员还在努力教授机器人即兴演奏技能，使其能够实时响应音乐提示。这将使机器人鼓手能够像人类鼓手一样“感受”音乐并做出反应。

哪些专用机器人正在彻底改变农业？

农业专用机器人的一个杰出代表是SHIVAA，它是由德国人工智能研究中心开发的机器人，用于完全自主地采摘露地草莓。这款创新机器人令人印象深刻地展示了人工智能与机器人技术如何协同工作，彻底改变农业流程。

SHIVAA 专为露天田地开发，在露天田地中，草莓的自然种植能够带来生态友好的最终产品。该机器人位于田地边缘，使用 3D 摄像头独立探测田地结构并接近第一排植株。到达第一排植株后，其他摄像头（同样处理不可见光）会识别草莓的位置和成熟度。

采摘过程本身非常精准：机器人利用两个抓手，从植株下方采摘成熟的果实。像人类一样，抓手的手指抓住草莓，然后扭转将其从植株上分离。配备抓手的机械臂迅速移动到上方的箱子，并将草莓放置到位。

SHIVAA 的性能数据令人印象深刻：该机器人每小时可收获约 15 公斤水果，并且每次至少可运行 8 小时。这种能力使其成为那些苦苦挣扎于劳动力成本上升和劳动力短缺的农场的宝贵支持。

SHIVAA 的一大优势在于它能够在夜间作业。持续的人工照明为机器人的图像处理算法创造了更有利的条件。此外，该机器人还可以与人类一起采摘，从而无缝融入农场。

该系统由德国汉堡应用技术大学等机构合作开发，目前正在梅克伦堡-前波美拉尼亚州霍恩维申多夫的格兰茨草莓农场进行测试。格兰茨草莓农场经理Jan van Leeuwen很高兴参与该项目，因为农场经济压力日益增大，高达60%的生产成本是劳动力成本。

据项目经理海纳·彼得斯 (Heiner Peters) 介绍，该机器人还需要几年的开发才能实现量产。该产品可能需要长达七年的时间才能在田间大规模部署。然而，SHIVAA 并非首个为协助草莓采摘而开发的全自动机器人。它与主要在温室中运行的同类系统的不同之处在于，它专为露地种植而开发。

未来，这项技术还可以应用于其他水果的采摘。彼得斯希望，这些机器人能够大幅降低生产成本，使草莓能够再次以更低的价格在超市出售，并使英国的农场能够通过更高效的生产与进口产品竞争。

据开发人员介绍，这项技术并非旨在取代人类工人，而是为了辅助和减轻他们的负担。农场可以使用机器人来避免作物损失并保持水果质量。

协作机器人如何改变人类和机器协同工作的方式？

协作机器人（也称为 cobot）代表着人类与机器人协同工作方式的范式转变。与必须在防护围栏内操作的传统工业机器人不同，协作机器人经过专门设计，能够在共享工作环境中与人类安全有效地互动。

人机交互分为不同级别，从完全自动化到真正的协作。在完全自动化的模式下，人类和机器人在各自的工作空间内工作，空间上由防护围栏隔开。在共存模式下，防护围栏被移除，但人类和机器人仍在各自的工作空间内独立工作。

在协作中，人类和机器人共享一个工作空间，并按顺序工作，但通常不会相互接触。最高级别是人机协作，在这种情况下，人类和机器人之间可以接触，有时甚至是必要的，因为两者通常同时工作。

协作机器人使用传感器、摄像头和人工智能来控制其运动，并确保不会对人类造成伤害。它们可以帮助人类完成重复性、高强度且精确的任务，从而使人类工人能够专注于更复杂、更具创造性的活动。协作机器人可以执行各种各样的任务，例如抓取、抬起和放置零件、组装，以及焊接、粘合、钻孔、铣削、打磨和抛光。

一个特别有趣的实际应用案例是LAT集团，该公司业务范围涵盖从安全技术到牵引动力，涵盖从轨道交通到公共交通的各个领域。该公司拥有一只名为Spot的配备传感器的机器狗，它可以自主识别地铁隧道中受损的电缆。如果全面推广，理想情况下每年可节省5亿多欧元。

未来几年，协作机器人的应用领域将显著扩展。萨尔茨堡研究中心“物联网”研究小组负责人费利克斯·斯特罗迈尔 (Felix Strohmeier) 坚信，未来十年，协作机器人也将在工厂之外得到应用：“你会在建筑工地和其他领域看到它们。在道路维护和农业领域，已经存在能够协同工作或至少自主操作的产品。”

CONCERT项目正在开发一种新型协作机器人，能够与工人安全地协同工作。这些机器人将比人类更强大，拥有自主能力，并展现出协作智能。机器人与用户之间的协作将通过现代界面和交互式工具进行。

CONCERT 机器人能够从周围环境中收集信息并执行更高级别的指令，例如，执行远程控制任务时，它们能够自主适应环境。远程操作在执行高风险施工任务（例如喷洒化学品）时将发挥尤为重要的作用，同时还能保护操作员的安全。

传统上，机器人被视为人类工作者的替代品。然而，协作机器人却另辟蹊径，专注于协作。这些机器人旨在与人类并肩作战，协助人类完成人类技能无法替代的任务和流程。

机器人的整合正在显著改变工作场所的动态。协作机器人并非取代人类员工，而是接管了重复性和危险性的任务，使员工能够专注于需要创造力、同理心和决策能力的更复杂任务。这为重新定义工作职能和转向更以价值为导向的工作模式打开了大门。

人机协作最重要的优势之一是提升整体效率。协作机器人经过编程，能够精准快速地执行任务，从而加速生产流程。人类可以专注于需要创造力和人类智慧的任务，从而提高团队的整体生产力。

人机协作的目标是将人类的优势 – 灵巧、灵活和适应性 – 与机器人的优势 – 力量和耐力 – 相结合，从而创造出既灵活又高效的流程。为了确保工作安全，协作机器人配备了内置传感器，可以检测碰撞并停止机器人运行，从而消除对人类的任何危险。

尽管自动化和人工智能不断发展，但人性化依然是宝贵的财富。协作机器人无法比拟人类在某些职业中至关重要的同理心、情商和直觉。人类特质与机器人能力的相互作用，创造了一个兼具两者优势的协同工作环境。

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人工智能在现代机器人系统中扮演什么角色？

人工智能已成为现代机器人系统不可或缺的组成部分，彻底改变了机器人学习、决策以及与环境交互的方式。人工智能技术在机器人领域的应用正在不断拓展，为自主智能机器开辟了全新的可能性。

机器学习是机器人技术领域最重要的人工智能技术之一。它使机器人能够学习识别模式并根据数据和经验做出预测。监督学习、无监督学习或强化学习等算法使机器人能够识别物体、理解语言或模仿人类动作。

尤其令人印象深刻的是生成式人工智能的发展，它使机器人能够从训练中学习并创造新事物。机器人制造商正在开发生成式人工智能驱动的界面，以便更直观地对机器人进行编程：用户使用自然语言而非代码进行编程。工人不再需要专业的编程知识来选择和定制所需的机器人动作。

另一个例子是forward-looking人工智能，它分析机器人性能数据，以确定设备的未来状况。forward-looking维护可以帮助制造商节省机器停机成本。在汽车供应行业，每小时的计划外停机成本估计高达130万美元。

神经网络是基于人脑结构和功能的人工智能模型。它们由相互连接的人工神经元组成，可以解决复杂的模式识别任务。神经网络可用于机器人，以改善视觉感知、语言处理和决策能力。

计算机视觉是另一项关键的人工智能技术，它使机器人能够解读和理解图像或视频中的视觉信息。利用人工智能算法，机器人可以检测、跟踪和解读物体、面部、手势和其他视觉特征。这使它们能够在环境中导航、执行任务并与物体和人互动。

卡尔斯鲁厄理工学院与合作伙伴共同开发了创新的协作学习方法，使来自不同公司、不同地点的机器人能够相互学习。联邦学习允许使用来自多个站点、多个工厂甚至多家公司的训练数据，而无需参与者披露敏感的公司数据。

在 FLAIROP 项目中，训练过程中无需交换图像或抓取点等数据。相反，只有神经网络的局部参数（即高度抽象的知识）被传输到中央服务器。在那里，所有站点的权重被收集并使用各种算法进行组合。改进后的版本随后被回放到现场站点，并基于本地数据进行进一步训练。

物理人工智能的发展标志着另一个重要的里程碑。像英伟达这样的机器人和芯片制造商目前正在投资开发模拟真实环境的专用硬件和软件，以便机器人能够在这种虚拟环境中进行自我训练。经验取代了传统的编程。

分析型人工智能能够处理和分析机器人传感器捕获的大量数据。这有助于应对公共场所或生产过程中不可预测的情况或不断变化的条件。配备图像处理系统的机器人可以分析其工作步骤，以识别模式并优化工作流程。

自然语言处理使机器人能够理解、解读和响应自然语言。人工智能模型用于分析用户输入、回答问题、进行对话和生成文本。NLP 支持通过口头或书面语言与机器人进行交互。

强化学习是机器学习的一种形式，当机器人执行特定动作时，它会获得正强化奖励；当机器人执行不利动作时，它会受到负强化惩罚。机器人通过反复试验来学习，在特定情况下选择最佳动作，训练复杂的动作或在动态环境中导航。

机器学习算法还可以用于分析多个机器人同时运行的数据，并基于这些信息优化流程。通常，机器学习算法接收的数据越多，其性能就越好。

自主移动机器人市场发展如何？

目前，自主移动机器人市场正经历着惊人的增长，被认为是机器人行业最具活力的领域之一。2024年，全球AMR市场规模达28亿美元，预计2025年至2034年期间的复合年增长率将达到17.6%。

电子商务和全渠道商务的强劲增长显著推动了AMR在分拣、运输、装配和库存管理领域的应用。根据国际贸易管理局的数据，预计到2027年，全球B2C电子商务市场规模将达到5.5万亿美元，年复合增长率为14.4%。这一增长直接增加了仓储和物流领域对AMR的需求。

自主导航使移动机器人的路线规划和地图绘制具有最大的灵活性。借助车队管理器，公司可以监控其自主物料运输并分析记录的生产数据。AMR 系统提供多种设计，包括推车式运输车、洁净室型、ESD 型，以及定制上部结构和补充系统。

它广泛应用于电子制造、制造工厂、物流中心、汽车工业、制药工业和医疗技术。在Automatica 2025展会上，欧姆龙展示了全新的“OL-450S”移动机器人，这是一款专为运输手推车和货架而设计的自主移动机器人。凭借其集成的升降功能，它能够在不干扰现有基础设施的情况下实现灵活的物料流动。

Node Robotics 推出了 Node.OS，这是一个智能软件平台，可使自主移动机器人和无人驾驶运输系统高效协作。该平台提供精确的定位和导航、智能路线规划和可扩展的车队管理，并可无缝集成到现有的自动化系统中。

该软件采用独立于硬件的架构，能够灵活集成不同的机器人型号和传感器系统。全新的交通管理器 (Traffic Manager) 优化了机器人车队的效率、协调性和利用率，确保在复杂的工业环境中实现更顺畅的物料流。

DS Automotion 推出 Amy，这是一款紧凑且经济高效的自主移动机器人，适用于运输重量不超过 25 公斤的小件货物。它以其易用性和高度灵活性而著称。其采用主动升降台的转运理念，可将源头和接收器设计为被动站，即使在现有系统中也能轻松实现经济高效的实施和扩展。

人工智能的持续进步将极大地影响AMR技术的未来，使其导航、物体识别和决策能力得到提升。更先进的传感器技术，包括更先进的激光雷达系统和3D摄像头，将使AMR能够更全面、更准确地了解其周围环境。

电池技术的持续改进将带来更长的运行时间和更快的充电速度，从而提升AMR运营的实用性和效率。车队管理软件和云平台的日益普及，将使大型AMR运营能够更好地协调、监控和优化。

移动协作机器人的出现，将自主移动机器人 (AMR) 的移动性与协作机器人的协作能力相结合，预计将在电子和电池生产等领域开辟新的应用。DS Automotion 的 Amy 机器人可以完全自主运行，也可以沿着虚拟车道行驶，甚至可以根据需要避开意外障碍物。

全球AMR市场正在快速增长。目前的估计表明，到2024年，该市场将达到相当规模，并在未来几年呈指数级增长。自主移动机器人制造商必须开发专为电商仓储设计的精密AMR，特别是用于分拣、运输和库存管理。

机器人技术对劳动力市场有何影响？

机器人技术对劳动力市场的影响比最初设想的更为复杂，与几年前盛行的悲观预测截然不同。德国就业研究所（IAB）、曼海姆大学和杜塞尔多夫大学的研究人员进行的一项综合研究表明，尽管1994年至2014年间，由于机器人的使用，德国工业领域损失了27.5万个工作岗位，但这并不是由于裁员，而是因为年轻人就业减少。

与此同时，服务业新增就业岗位数量保持不变，这意味着就业岗位总体数量几乎没有变化。这与美国形成了鲜明对比。在美国，尽管德国经济使用的机器人数量相对于雇员数量而言远超美国，但自动化却导致大批产业工人失业。

德国工会在这方面发挥着重要作用。他们成功地保住了工业领域的就业岗位，但与此同时，他们却几乎没有能力为低技能工人争取更高的工资。由于自动化，很大一部分工人的收入正在减少。这尤其影响到中等技能的工人，例如那些工作涉及大量机器人的熟练工人。

主要受益者是那些拥有更高资质的人，以及那些能够将生产力提升转化为更高利润的公司。曼海姆欧洲经济研究中心的一项研究证实了这一结论。该研究发现，自动化技术的使用通常会导致裁员，但与此同时，新的就业岗位也会随之产生，弥补失去的岗位。

ZEW研究人员得出结论，2016年至2021年间，自动化将创造56万个新增就业岗位。能源和供水行业将受益最大，就业增长率将达到3.3%。电子和汽车行业也呈现出积极的趋势，就业增长率将达到3.2%。在其他制造业领域，预计就业增长率甚至达到4%。

然而，自动化的发展对建筑行业至关重要，预计该行业将失去约4.9%的就业岗位。教育、医疗保健和社会服务行业也可能因自动化而失去员工。尽管如此，总体而言，新增就业岗位多于流失岗位，因此总体而言是积极的。

自动化的一个关键驱动因素是熟练工人的短缺。Automatica Trend Index 开展的一项调查显示，75% 的受访者认为机器人技术能够提供解决方案。绝大多数德国员工认为，工厂机器人能够确保国家的竞争力。约四分之三的受访者预计，机器人将有助于增强竞争力，并将工业生产留在本国。

趋势指数显示，对于机器人和自动化是否会改善未来工作的问题，支持率特别高：绝大多数人希望机器人接管工厂里肮脏、枯燥和危险的任务。85% 的人认为机器人降低了危险活动中受伤的风险，84% 的人认为机器人是处理关键材料的重要解决方案。

在制造业，许多工作岗位已被机器人取代，但这也催生了机器人编程和维护等领域的新岗位。机器人和人工智能在零售和医疗保健等其他领域的应用也日益广泛。

未来，人机协作将变得越来越重要。虽然某些任务将由机器接管，但其他任务仍需人类完成。机器人不会取代人类工人，而是会接管重复性和危险性的任务，让工人专注于更复杂、更需要创造力、同理心和决策能力的任务。

IZA劳动经济研究所的Terry Gregory并不认为机器人会在很多工作岗位上完全取代人类。他认为计算机创造的就业岗位比它们消灭的要多。但所有人都一致认同一件事：工作将会改变。一些工作将不复存在，机器人将成为我们的同事，我们再也不用再像以前那样，在一张办公桌前坐上40年了。

就业研究所（IAB）预测，新增就业岗位的数量将与流失的岗位数量相当。科隆经济研究所的专家预测：我们不必害怕机器人。它们不会抢走我们所有的工作。

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机器人如何为可持续发展和环境保护做出贡献？

机器人在促进可持续发展和环境保护方面发挥着越来越重要的作用，其功能远远超出了传统的工业机器的概念。移动机器人本质上是可持续的，能够提供环保的解决方案，彻底改变运营流程。

机器人能够提升制造业可持续性的一个关键原因是其能够降低能源成本。现代工业机器人加速并优化了制造流程，从而显著提升了能源效率。由于机器人能够连续运行且频繁地执行多任务，并且无需照明、加热或持续监控，因此能够节省更多能源。

移动机器人的设计旨在优化能耗，通常采用可充电电池和高效的运动算法。与传统的人工劳动或固定自动化系统相比，移动机器人的能耗更低，从而有助于减少二氧化碳排放。

通过自动化物料运输和搬运等任务，移动机器人可以优化资源利用率。它们简化流程，最大限度地减少浪费，并减少对过剩材料的需求，所有这些都有助于节约资源。机器人可持续使用的另一个令人信服的理由是减少材料消耗和生产浪费。

工业机器人操作精准，有效降低错误率。此外，现代机器人技术的运用能够优化物料规划，从而显著减少生产浪费。这意味着粘合剂和油漆等材料的浪费也会减少。

移动机器人运行安静，污染物排放量极低，是传统工业机械的环保替代品。其电力驱动系统产生的排放更少，有助于减少工业环境中的空气和噪音污染。

国际机器人联合会探讨了机器人如何助力实现联合国17个可持续发展目标中的13个。对于可持续发展目标7，即获得负担得起、可靠和可持续的能源，绿色技术可以通过工业机器人实现量产。它们具备所需的精度，并确保资源的优化利用。

例如，机器人应用于太阳能行业、电池制造，甚至核电站拆除。对于可持续发展目标9——建设韧性基础设施和促进可持续工业化——而言，二手或租赁机器人是经济高效的自动化切入点。重复使用二手机器人也有利于环保。

机器人还能提高生产效率，减少浪费，从而更具可持续性。但联合国可持续发展目标也关乎人类健康 – 机器人可以执行危险或繁重的任务，而我们则可以从事需要人类创造力等优势的更高价值的活动。

关于可持续发展目标 12——可持续消费和生产模式，值得一提的是，机器人凭借其高精度和可重复性，能够确保生产过程稳定，并最大程度地减少浪费。这也能降低能耗，尤其是在越来越多的节能技术被融入机器人之后。

KUKA 持续致力于降低机器人能耗的解决方案。在开发新产品时，我们注重精益且坚固的产品设计。降低机器人能耗可以减少生产过程中的二氧化碳排放，同时降低运营成本。

机器人在促进可再生能源、废物管理和环境监测方面也发挥着重要作用。在农业领域，它们可以实现精准灌溉和施肥，减少资源消耗，并最大限度地减少环境影响。它们还可以用于废物管理，实现回收流程的自动化，促进循环经济。

机器人还可以通过探索危险环境并收集重要数据，在环境监测和救灾方面提供宝贵服务。可持续自动化解决方案涵盖产品和系统的整个生命周期，从设计、制造到运行和处置。

机器人本身的能源效率也在不断提高，各种措施正在实施，以进一步降低功耗。总而言之，机器人技术显然可以成为材料回收、资源效率以及实现联合国可持续发展目标的关键。

现代机器人系统适用哪些安全标准和规范？

机器人技术的安全由一套复杂的规范和标准体系来保障，这些规范和标准会根据技术发展不断调整。EN ISO 10218“机器人技术 – 安全要求”系列标准为实际应用的安全要求奠定了基础。

新版本 ISO 10218-1:2025 和 ISO 10218-2:2025 于 2025 年 2 月发布，取代了 2011 年的旧版本。这些标准在第 1 部分定义了工业机器人的安全要求，在第 2 部分定义了机器人系统、机器人应用和机器人单元集成的安全要求。ISO 10218-1 将机器人视为半成品机器，主要涉及工业机器人和协作机器人的制造商。

第二部分 10218-2 涵盖集成机器人的完整机器和工厂，适用于将工业机器人集成到完整解决方案中的任何人，例如机器制造商或系统集成商。作为协调标准，这两个部分均推定符合机械指令 2006/42/EC 的基本健康和安全要求。

EN ISO 10218 的修订工作已进行了近五年，其重要目标是保持其协调标准的地位。这对欧盟来说非常重要，尽管对全球三分之二的国家来说并非绝对必要。然而，所有机器人制造商和许多集成商都希望保持这一地位。

更新和调整是绝对必要且可以预见的，因为自2012年以来，工业机器人的使用量几乎翻了一番：如今，投入使用的机器人数量已接近350万台。近年来，市场对网络安全和协作机器人的需求不断增长。

当前的威胁及相关问题，例如欧盟《网络安全法》和美国政府对关键基础设施的立场，正在影响10218-1。网络安全攻击的威胁是标准制定过程中需要考虑的因素。

对于人机协作，EN ISO 10218 第 1 部分和第 2 部分以及 ISO/TS 15066“机器人和机器人设备 – 协作机器人”标准详细描述了四项基本保护原则。在所有人机协作的情况下，都必须通过安全措施消除对人类的危害。

为确保即使系统发生故障，也不会对人员造成危险，必须使用安全技术实施符合限值所需的控制措施。EN ISO 13849-1 标准通过类别和性能等级对“安全技术”进行了定义，所有安全相关组件均须遵循这些定义。

机器人安全标准 EN ISO 10218-1 规定，机器人控制器的安全功能类别为“3”级，性能等级为“d”，除非风险评估得出更高或更低的数值。基于风险评估，确定适用的健康和安全要求，并采取适当措施。

欧洲议会的机械指令 2006/42/EC 为在欧洲经济区内销售的机械设立了统一的安全和健康保护标准。所有欧盟成员国都必须将该机械指令转化为国家法律。在德国，这是通过《产品安全法》来实现的。

由于欧洲协调标准通常基于 ISO 或 IEC 的国际标准或直接采用这些标准，因此在机器人设计和应用设计中遵守这些标准的优势在于，甚至可以在欧洲境外提供合规的解决方案。

进入机器人领域，了解旨在预防操作机器人和机器人系统时发生职业事故的相关标准和法规至关重要。例如，工业机器人核心安全标准 ISO 10218 第 1 部分和第 2 部分，以及 ISO/TS 15066。

根据德国工业机器人协会 (BGHM) 的数据，超过四分之三的涉及工业机器人系统的严重工伤事故都发生在故障排除等作业过程中。事故发生前，通常会出现生产中断，例如零件卡住或传感器脏污。有时，员工会在系统尚未正常关闭的情况下试图进入危险区域解决问题。

如今，功能强大的摄像头系统能够限制机器人的运动，从而创造安全的工作空间，在关键时刻保护员工免受事故的侵害。此外，机器人系统的安全技术也在不断发展。远程诊断技术已成功应用于实践。

法规和规则正在不断适应不断变化的技术。为了确保安全工作，协作机器人配备了内部传感器，可以检测碰撞并停止机器人运行，从而消除对人类的任何危险。这是将机器人从笼子中移出并在没有防护围栏的情况下直接与人类并肩工作的先决条件。

到 2030 年，哪些未来趋势将影响机器人技术的发展？

机器人行业正面临一场革命性的变革，其影响将持续到2030年，主要趋势将影响这一变革。预计到2030年，全球机器人市场规模将以每年超过20%的速度增长，达到1800亿美元以上。这一发展趋势的驱动力来自于人工智能的进步及其与机器人技术的融合。

国际机器人联合会（IFR）确定了2025年将影响未来几年的五大关键趋势：人工智能、人形机器人、可持续性、新业务领域以及解决劳动力短缺问题。全球已安装工业机器人的市场价值已达到165亿美元的历史最高水平。

人工智能正在三个维度上发展：物理、分析和生成。人工智能驱动的机器人仿真技术有望在典型的工业环境和服务机器人应用中取得进展。机器人和芯片制造商正在投资开发模拟真实环境的专用硬件和软件，以便机器人能够在这种虚拟环境中进行自我训练。

此类生成式人工智能项目旨在为机器人技术创造“ChatGPT时刻”，即“物理人工智能”。分析型人工智能可以处理和分析机器人传感器收集的大量数据，帮助应对不可预测的情况或不断变化的条件。

人形机器人正吸引着媒体的广泛关注，并有望成为能够独立装载洗碗机并在装配线上工作的多功能工具。专家预测，到2050年，全球将有超过40亿台机器人投入使用，而2024年这一数字仅为3.5亿台。

增长最快的领域是人形机器人、护理机器人和送货机器人。人形机器人尤其具有巨大的潜力，因为它们拥有类似人类的外形和灵活的移动能力，用途广泛。工业制造商正专注于开发专为工业任务而开发的类人机器人。

可持续性正成为机器人技术发展中日益重要的因素。机器人可以帮助实现联合国17个可持续发展目标中的13个。它们有助于减少能源消耗、材料浪费和排放。

消费者偏好和社会趋势的变化催生了新的商业机会，加速了对先进机器人解决方案的需求。消费者对更快交付定制产品的需求将推动机器人在制造定制和物流应用领域的能力扩展。

众所周知，尤其是在领先的工业化国家，技术工人短缺。机器人可以发挥重要作用，承担人力不足的任务。75%的德国受访者认为机器人技术能够解决技能短缺问题。

全球服务机器人市场预计将从 2025 年的 263.5 亿美元增长到 2032 年的 900.9 亿美元。预测期内，工业和商业领域将巩固其主导地位并实现显著增长。

工业 5.0 更加重视人机协作。在生产环境中与人类紧密互动的协作机器人是这场新革命的核心要素。人工智能的进步使协作机器人更加强大、功能更加多样。

重点在于进一步优化工业 4.0 系统，并更高效地整合整个供应链的数据。依赖现代维护软件的企业可以提升其生产流程的可持续性和灵活性。

预计从 2025 年到 2034 年，全球自主移动机器人市场规模的复合年增长率将达到 17.6%。移动协作机器人将 AMR 的移动性与协作机器人的协作能力相结合，将在电子和电池生产等领域开辟新的应用。

预计到2030年，工业和物流机器人的收入将达到约800亿美元，而专业服务机器人的市场份额将高达1700亿美元。消费者偏好的转变和社会趋势推动着对先进机器人解决方案的需求，从而加速了这一发展。

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