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报告

Molex莫仕2024年机器人技术报告

机器人技术如何激发人类潜力

发布日期：2024年11月24日

目录

引言 03

基础技术：机器人技术的现状 04

从助手到善解人意的伙伴：家用机器人的未来 07

工业机器人：创新和协同创造中的合作伙伴 10

医疗保健机器人：以患者为中心的精准护理 14

教学机器人：个性化的学习伴侣 18

国防机器人系统：现代军事应用场合的自主系统 21

结论：Molex和机器人技术的未来 24

引言

随着机器人系统变得越来越直观、智能和互联，它们正逐步从实用工具转型为我们生活中不可或缺的伙伴。无论是在工厂、医疗机构、教室还是家庭中，机器人系统都在各行各业中发挥着变革性的作用。而这一切仅仅是开始。

设想一个这样的世界：机器人不仅能将任务自动化，还能与我们协同工作，预测需求并帮助我们防患于未然。它们将突破现有的界限。人工智能（AI）、机器学习（ML）和传感器技术的进步将加速这一进程，使机器人系统无缝融入我们的日常生活。除了提高效率和精确度外，我们还将依赖机器人系统来获得创造力、陪伴，并探索尚未想到的新用途。

在未来几年，各类机器人将从单一功能角色转变为多面手，如智能手机一样普及。它们将优化我们的工作、学习、医疗和生活方式，处理日常与复杂任务，让我们有更多时间来专注于更高层次的思考、创新及人际交往。这不仅是自动化的进阶，更是向未来的飞跃。未来，机器人将为人类开启新的可能性之门。

在探索机器人系统及设备在各行业中扮演的角色时，我们将见证它们如何以前所未有的方式重塑未来、承担更多责任、做出决策并增强人类能力。机器人时代已然来临，未来，它们将深深融入我们日常生活的每个角落。

本报告深入探讨了人类与机器之间日益演进的关系，依托于一支经验丰富的工程团队的专业知识。该团队在制造、医疗保健、国防和家庭自动化等多个行业领域进行创新。凭借这些丰富的经验，我们能够为设计人员提供所需的深度知识，以在各个关键应用中实现尖端的机器人技术。

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基础技术：机器人技术的现状

机器人系统的未来依赖于几项关键底层技术，这些技术不仅提升了机器人的性能，还使它们能够在动态环境中自主运行。尽管许多行业专家已对这些创新有所了解，但这些技术作为机器人的核心支撑，为实现人机协作的未来发展铺平了道路。现在，让我们深入探讨推动当前机器人技术进步的关键底层技术。

5G和6G连接：扩大机器人的视野

工程师们深知，低延迟通信对机器人系统在高速环境中的表现至关重

要。5G网络将数据传输延迟降至毫秒级，即将到来的6G有望实现更快、

近乎实时的数据传输，使机器人能够更加精准和敏捷地工作。然而，电路连接方面仍面临挑战。为此，工程师通过故障应急策略和边缘计算来应对并预防连接中断，确保即使在网络中断情况下，机器人也能持续运行。

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应对连接风险

众所周知，即便在5G/6G环境下，网络中断仍可能发生。为规避这些风险，工程师们采取了以下几种措施：

1.边缘计算：通过在机器人或附近的边缘设备上本地处理数据，机器人可以在不依赖网络的情况下继续独立运行。即使云连接失去，边缘计算也允许机器人根据本地数据做出即时决策和调整，以保持运营的连续性。

2.冗余通信路径：工程师设计的机器人系统具备多种连接选项，例如在一种连接失败时切换到5G、Wi-Fi或卫星网络。这种多通道的冗余结构确保机器人即便在网络故障的情况下也能与关键系统保持联系。

3.自主故障应急：依据故障应急协议，为机器人编程，确保其在出现故障时能维持基本功能或在连接受损时进入安全运行状态。这包括在工业环境中停止移动或切换至低功耗模式，直至连接恢复。

这些解决方案有助于在网络中断的情况下维持机器人系统的可靠性，确保在网络故障时重要任务不受到影响。

人工智能和机器学习：推动适应性和自主性

人工智能（AI)与机器学习(ML)是提升机器人系统和设备适应性的关键推动力。这些技术让机器人能够从环境、经验和互动中学习，随时间推移不断提升性能。人工智能使机器人能够基于实时数据做出明智的决策,而不仅仅依赖于预先编程的指令。

借助机器学习，机器人能够分析模式并优化自身行为，从而提升效率与准确性。人工智能算法助力机器人适应新环境、微调任务，并能基于过往互动预测未来情境。这种持续学习和改进的能力，推动了机器人从静态的专用机器进化为动态的自主系统。

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传感器融合：建立对环境的统一理解

机器人系统依赖众多传感器来解析周遭环境。通过传感器融合技术，来自不同源头（例如激光雷达、摄像头、深度及力传感器）的数据被整合起来，构建出反映当前状况的全面视图。这种传感输入的综