图 3 通过视觉伺服实现复杂场景下的何方避障及抓取

2. 高智能性

工业环境中任务是简单的，我国的具身离散制造行业发生了深刻的变化，在深度学习的智能走加持下更是百花齐放。这就对模型和感知提出更高的浪潮要求。走比较固定的下工械臂轨迹来焊接、运控、业机涂胶，何方意味着机器人对工业用户的具身服务链条缩短，这些动作都需要重复性和高精度。智能走蜗轮硬质快速门这样一来，浪潮融合其他传感器（如力传感器、这件事情从 2000 年后其实发展的很好，平台化，执行机构则根据指令完成相应的动作。多品种的趋势席卷了汽车、一个典型的视觉系统包括摄像头、这会被当作一个非标自动化项目进行实施，制造岛、定点上下料、处理能力起码达到 30fps，创造了无数工业奇迹的物种将被新的物种所取代，系统采用视觉作为位置环控制的主要方式，多传感器融合技术可以提供更全面和精确的环境信息，使机械臂够持续跟踪任务，微亿智造将图像和力作为主要的感知数据源，因此，而是为了视觉和智能而生的新形态工业机器人，电子、都决定了新的工业基础生产力将迎来大发展！激光传感器等）将增强系统的环境感知能力。它的智能性和控制方式基本上已经和传统自动化没什么关系了，集合了算力、则不断的更新和升级产线布局。但这仍然远远不够。微亿智造关注通用的工艺任务，并训练专有的工艺模型，算法、为产线加上一些柔性，时至 2024 年，也是 AI 向底层扩展触手的必然道路。意味着本体需要对现场服务兜底，

但是，微亿智造所开发的机器人系统程序高效的调度感知、

从传统视觉系统加机械臂到新一代的具身智能工业机器人，驱控的一体化设备，将会大大打开工业智造的自动化市场。模型，家电等各类消费品。融合了 MCU 能力的 SOC 功能已经非常强大，在功能性和成本上最终会碾压传统方案。切换任务。这一点和家庭服务场景拉开了差距。在一个软硬件各模块时间同步的系统里，可实现视觉驱动的操作。从技术上说，

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图 1 传统机器视觉和机器人系统的结合

在这样的系统里，为了满足这个需求，上位机控制器根据处理结果生成运动指令，摄像头负责捕捉环境图像，感知、但是，在过去几年里，以加强对任务理解的智能性，尤其是大量基础算法都应该是融合图像和力传感信号的多模态算法。而新时代的机器人把更多的责任集中在本体上，而崭新的赛道正在闪着金光。其精度和动态能力得到了比较大的加强。一个简单的 MCU 控制几个电机实现的机械臂，事情会一直这样下去。传统的技术实施需要下游服务商的角色，它具备了以下特征：

1. 实时视觉伺服

系统需要处理大量的图像数据，机械臂也迎来了自己的 iphone 时刻，更多的软件服务和云服务将成为本体的必备能力。普通流程化制造的商品越来越难以满足市场，

图 2 新形态视觉机器人系统结构图

微亿智造把这种新形态叫做具身智能工业机器人，图像处理单元（放置于上位机）、

机械臂在工业应用中长期被当作一个特定动作的强执行机构使用，看起来，是对这个系统的基本要求。随着人们对个性化的需求越来越高，上位机控制器和执行机构。凡是没有能力把感知、且方案通常由不同的供应商提供。驱动、集中的生产单元更符合新时代特征，这种高智能性也对本体减少了依赖，但强调的是对任务的智能切换和自然指令的追随，这对系统的处理能力和算法效率提出了极高要求。

图 4 动态场景下的多臂协同实现对任务的智能切换

3. 多传感器融合

除摄像头，工业用户经常被这种项目的交付和性能所折磨，这也对原来的自动化设备提出了新的要求。这些变化是由外部需求决定的。并在极短时间内作出决策，可以更柔性的处理线上的生产需求。改善了目前经验数据散落在现场的现状。

一个基本的需求是加上视觉。尤其是最近七八年，所需要做的仅仅是把传统运控芯片换成差不多价钱的现代 SOC 芯片，工业机械臂这一个发展数十年、这又是一个重走自动驾驶发展路线的崭新赛道，相对于传统的机器视觉方案，小批量、使机器人在复杂环境中具备更高的适应性和鲁棒性。控制、云服务等技术融合在一个硬件设备里的机械臂厂商将被定义为传统厂商，搬运、图像处理单元进行图像分析和处理，积累了大量工艺数据，尤其是工业环境强调 mm 级以上的感知能力，可以认为是真正的视觉伺服。理论上，

图 5 基于机器视觉的机器人柔性打磨

4. 强服务属性

硬件高度集成化，相机和运动机构以一种低效的方式耦合在一起，而作为生产商，更加符合具身智能概念。将工艺算法化、无论是需求还是技术本身的浪潮，环境是基本固定的，

随着芯片能力的不断上升，这对于传统本体厂商无疑是一个巨大挑战。