随着 2022 年的到来，中国AGV网（www.chinaagv.com)编译转载美媒机器人行业的领军人物展望未来。以下是他们将在 2022 年关注的内容。

Juan Aparicio，美国READY Robotics公司产品副总裁

更多机器人将继续部署，内部物流和服务中的机器人数量将不断增加。亚洲将继续在安装方面处于领先地位。垃圾箱拣选将成为主流，成功的部署将继续使极端情况能够由人工处理。主要瓶颈仍将是劳动力短缺和供应链脆弱。制造商将需要在他们的部署中运用独创性，使用更少的硬件和/或进入可重复使用的市场。

行业整合将继续

传感器和其他机器人硬件的价格将继续下降，使新创公司能够在建筑、餐饮等非传统行业提供机器人解决方案。随着更多机器人的安装和更多人与之互动，对易用性和互操作性的需求将会增加。此外，更多公司将意识到机器人技术不是一次性工具，而是其数字化之旅的核心部分。对于公司而言，投资于围绕自动化培养内部敏锐度将比以往任何时候都更加重要，避免过度自动化的诱惑，并从对工程师和技术人员来说没有黑匣子的低风险解决方案开始。人员技能再培训和技能提升，以及有意识地选择任何工人都能迅速熟练掌握的自动化硬件和软件，仍将是成功的关键。

可悲的是，进入这一领域的公司将继续进行大量的重复发明和测试。对通用机器人平台的需求将继续增加。

亚当·罗德尼茨基 (Adam Rodnitzky)，首席运营官，美国Tangram Vision 公司联合创始人

我预计，随着并购活动的活跃，我们将看到更多的风险投资涌入机器人、自主和相关领域。我认为这与劳动力短缺的说法关系不大，更多的是与更好地了解机器人技术可以产生积极影响的领域有关。就像工厂自动化在价值数十亿美元的行业中取代半熟练劳动力一样，水果收获和卡车驾驶也是如此。相反，在投机市场中取代非熟练劳动力的某些模型（例如人行道送货机器人）将开始面临筹资的逆风。

我还预测我们会看到机器人初创公司出现，团队中没有人是经典意义上的机器人专家。这将归因于可用于从头开始创建机器人公司的工具的成熟度和完整性。您现在可以将现成的操作系统 (ROS2) 组合在一起，将其添加到现成的机箱 (Clearpath)，添加必要的传感器（RealSense、Velodyne 等）和开发人员库（MoveIt、 Tangram Vision、RoboFlow），您将比几年前提前几个月到几年参加比赛。

Deepu Talla，美国NVIDIA （英伟达）公司嵌入式和边缘计算副总裁兼总经理

相对于物理世界，虚拟世界中将建造一百万倍的机器人，因为在完全适应现实世界操作之前，开发和测试物理机器人是昂贵、缓慢且不安全的。

2022 年将是全面使用模拟的关键一年。将最新的人工智能技术与 RTX 光线追踪图形和精确的高性能物理建模相结合，机器人技术的发展将得到加速。

Ken Goldberg，工业工程和运筹学教授；美国加州大学伯克利分校；William S. Floyd Jr. 加州大学伯克利分校杰出工程系主任；Ambi Robotics 联合创始人兼首席科学家

我的预感是 2022 年将加剧机器人的咆哮 2020 年代。以下是三个有望快速增长的趋势：

（1） 触觉感应：尽管数码相机在过去十年中取得了显着进步，但自 1980 年代以来，触觉感应方面的进步却非常小。然而，Meta (Facebook) 刚刚推出了一项重大举措，即使用准确、可靠、快速且廉价的内部光学器件开发触觉传感器。研究界很高兴探索这些传感器如何增强机器人操作。

（2） Sim2Real Learning：如果模拟器能够准确地模拟接触、冲击和摩擦等复杂因素，模拟可以极大地加速机器人的可靠学习。这一直难以捉摸，但 DeepMinds 在 11 月收购了 Mujoco 模拟器，现在正在扩展它以解决机器人操作中的问题。英伟达的一项类似工作表明，高效、可靠的操纵模拟器可能即将出现。

（3） 机器人与人的分工：驾驶和包裹处理的自动化依赖于机器人与人之间的分工。从业者意识到必须仔细定义边界条件，以区分机器人何时可靠工作，何时不可靠。并相应地切换控制。例如，Ambi Robotics 正在与我们的自动化包裹处理客户合作，以识别机器人难以处理的包裹类型，以便人工可以在上游处理它们。我相信随着机器人被采用来满足日益增长的电子商务需求，这一趋势将变得更加复杂。

Timothy Chung，美国国防高级研究计划局 (DARPA) 战术技术办公室项目经理

我预计机器人技术共享和广泛可用的数字基础设施将大幅增长——包括现场机器人数据集、现场测试和运营专业知识和工具，以及强大的虚拟环境——将缩小（大部分）模拟和真实之间的差距，并继续加速真实-机器人在复杂环境中的全球部署，类似于并超越 DARPA SubT 挑战中所面临的环境。

Kristian Hulgard，美国OnRobot 公司美洲分部总经理

我们看到“一揽子交易”应用程序趋向于机器人自动化的首次用户或小用户。用户不必将来自许多不同来源的机器人应用程序拼凑在一起，对兼容性、可靠的跟踪记录和总拥有成本感到疑惑，而是越来越多地寻求应用程序套件提供即插即用的设置，其中所有组件都经过验证可以协同工作从第 1 天开始。

随着我们开始更加关注减少应用程序的部署时间，这种趋势只会在 2022 年加剧。对自动化的需求并没有下降，那么我们如何更快地部署应用程序以满足这种需求，并帮助制造商解决劳动力短缺和供应链中断的问题，而许多中小企业都面临着“我现在需要机器人”的问题？我们必须提供较少定制的自动化，并在更高程度上考虑开发现成的标准化解决方案。

我们还需要研究如何帮助制造商调整和优化现有应用程序。精益制造和工业 4.0 不仅仅是流行语。我们的客户希望对机器人应用程序的执行情况有可操作的洞察力，他们需要实时设备诊断、警报和预防性维护措施，以将代价高昂的机器人单元停机时间降至最低。

Shermine Gotfredsen，丹麦ROEQ 机器人公司全球销售总监

我们预计将有更多自主移动机器人 (AMR) 参与者将其能力扩展到制造业之外，并进一步渗透到医院、服务和电子商务等其他行业领域。我们还预测更多的 AMR 不仅限于室内运动，具有更坚固的户外机动性。

2022 年还将更加关注为 AMR 开发第三方生态系统，使最终用户能够选择经过测试和审查以与 AMR 良好配合的移动机器人设备，从而使部署变得简单、快速、安全、可靠且具有成本效益。

Brian Gerkey，美国Open Robotics 公司联合创始人兼首席执行官

随着协作机器人世界的日益成熟，我开始更频繁地看到最终用户的逻辑拐点。医疗保健、电子商务、物流、制造等行业都在采用第二或第三波机器人。在大多数情况下，这些机器人采购与现有的采购不同。互操作性是机器人技术的下一个重大挑战。如果供应商 A 的机器人不与供应商 B 的机器人通信，那么最终用户将遇到问题。

这是我们自 2018 年以来一直在新加坡的一家医疗机构应对的挑战，我们将继续通过我们的Open-RMF 计划来应对这一挑战。不仅来自不同公司的机器人可以相互通信至关重要，而且这种机器人语言还需要扩展到其他设备，例如烟雾报警器、电梯等。

Joe Campbell，Universal Robots战略营销和应用开发高级经理

我预见到易于使用的协作机器人范式将扩展到机器管理之外，并扩展到复杂的过程应用，例如焊接、切割和分配。示例是 OEM，例如 Vectis Automation 构建基于协作机器人的产品，焊工可以设置和编程用于等离子切割和 MIG 焊接；Robot27 推出了流行的点胶套件。2022 年，我们将继续看到用于更高级、重型协作机器人任务的新用户友好型应用解决方案出现。

我还预测基于云的工具的扩展，以进一步简化协作机器人编程。大流行非常清楚地表明，我们的用户需要访问他们的协作机器人，无论他们是否能够来到现场。他们需要机器人工具集来帮助他们了解他们的应用程序是如何运行的，获得对问题的可见性，使他们能够主动支持生产和机器正常运行时间。

Sami Atiya，ABB 机器人与离散自动化总裁

我们正处于十年变革的开端。各行各业的企业都需要灵活应对全球大趋势，从劳动力短缺和供应链不确定性，到随着在线个性化订单爆炸式增长的快速变化的消费者行为，以及日益增长的可持续运营压力。

2022 年，我们将看到对灵活性的更多需求，以及更多采用机器人技术的企业。随着人工智能提高机器人的适应能力并完成更复杂的任务，它们将继续超越传统制造，进入物流和仓库、实验室甚至零售店。想想与人一起工作的自学协作机器人和在动态环境中运行的自主移动机器人。这十年将导致机器人在您的工作场所像智能手机或笔记本电脑一样熟悉——我认为 2022 年将使我们更接近这一现实。

Jason Bergstrom，德勤负责人和智能工厂负责人

我预测，在未来两年内，AMR 的需求将从材料运输转向其他用途，例如灵活的工作平台、数据收集设备和边缘计算设备。我们已经看到制造商使用 AMR 来扩展功能的趋势，例如通过使用机械臂来挑选甚至组装物品。AMR 的这些扩展用途正在改变制造商对工厂中材料和工作功能的思考方式，以优化制造过程中的敏捷性。

此外，AMR 可以作为“代理”来提供与工厂的材料、环境和流程相关的实时数据。由于 AMR 由车载计算机提供支持，因此它们还可以用来对这些数据执行计算，提供和调整实时决策。

最后，AMR 使用的增加也将推动对电池技术进步的需求，例如长寿命电池，甚至是自动更换系统，以快速更换电池而不是充电。

Markus Schmidt，瑞仕格美洲区总裁

灵活且可扩展的机器人自动化技术首先在电子商务实现中站稳了脚跟，因为这些系统使电子零售商能够以传统自动化无法做到的方式适应波动的需求和快速增长。现在，我们看到这些系统不断扩展到新的应用程序。

在从托盘处理到物品拣选的应用中，这些解决方案使仓库操作员能够独立扩展吞吐量和库存。它们从根本上能够在相同库存或扩大库存的情况下推动更高的性能，而无需更高的性能。这种能力与前所未有的冗余相结合，即使对于犹豫不决的人来说，也使它们成为一个简单的自动化选择。

它们还能够适应部署它们的建筑物的形状，通过升级旧仓库或重新利用不需要或未充分利用的设施（如封闭的零售店）来支持增加配送能力的趋势。虽然对市场来说并不新鲜，但灵活的机器人自动化技术已经从替代固定和不灵活的技术转变为几乎每个行业的运营商的首选。