擴展性能好 1769-IT6 安全環(huán)保

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奔馳汽車在德國的辛德爾芬根工廠，4500臺工業(yè)機器人組成的超級智能工廠正在如火如荼的開展生產(chǎn)，這家工廠早在1971年就開始使用機器人。目前在全德范圍內(nèi)服役的機器人約為20萬臺，2025年預計將達到100萬臺。

德國辛德爾芬根工廠自動化流水線

另據(jù)德國《法蘭克福匯報》引述紐倫堡就業(yè)市場和職業(yè)研究所的報告稱，未來幾年，“工業(yè)4.0”將在德國創(chuàng)造43萬個新崗位，同一時間也會造成49萬工人失業(yè)。未來產(chǎn)業(yè)結構正在快速調(diào)整。

的中國同樣面臨產(chǎn)業(yè)結構化調(diào)整的問題，對于大眾來講，未來的選擇比努力更為重要，也就是在近幾周，機器人大講堂收到了來自不同地區(qū)的網(wǎng)友咨詢。在機器人領域，哪些研究方向和市場前景更明朗一些？

▍目前計算機視覺、運動規(guī)劃控制、手臂抓取等是機器人類目為火爆的賽道

我們在選擇的時候，要明白一點，學術性前沿可以允許天馬行空的想法與創(chuàng)意，但如果要落到產(chǎn)品應用層面，則需要大量的案例以及數(shù)據(jù)的積累，機器人的高效平穩(wěn)運行是商業(yè)公司為看重的地方。

縱觀德國與美國兩個市場，拋開近幾年爆火的大模型與AI方向，基于傳統(tǒng)機器人研究方向來看，計算機視覺（深度學習方向）、機械臂抓取操作、運動規(guī)劃與控制幾個方面都是需求量非常旺盛的領域，就業(yè)前景相對明朗，薪資水平普遍較高。

具體來看，排名熱度的當屬深度學習的計算機視覺方面，其主要領域應用廣泛，包括自動駕駛領域，智能醫(yī)療以及工業(yè)自動化方向。機器人領域是計算機視覺（深度學習）方面的一個重要分支，包括在結構與非結構化環(huán)境下，用于圖像或視頻中檢測和定位特定對象。此前視頻曝光的特斯拉Optimus曝光的自主地將物體按顏色進行分類，應用到的就是視覺技術及完全本地部署的神經(jīng)網(wǎng)絡相結合，從而可以迅速適應環(huán)境并完成多項任務。

而運動規(guī)劃控制部分通常與計算機視覺（深度學習）是脫離不開的，在工業(yè)領域，運動規(guī)劃控制用于執(zhí)行復雜的裝配、焊接、噴涂等任務。在醫(yī)療領域，手術機器人則需要基于運動規(guī)劃與控制，配合定位系統(tǒng)，實現(xiàn)手術機器人的操控，這幾年越來越多的應用在癌癥篩查的活檢軟組織穿刺方面。基于工業(yè)自動化與醫(yī)療這兩條賽道的商業(yè)化前景清晰，就業(yè)前景更好。

手臂抓取是機器人領域的末端應用，工業(yè)領域的手臂抓取應用主要集中在非結構化環(huán)境下對物品的抓取成功率方面，其研究通常伴隨著視覺感知、運動規(guī)劃與控制一起進行。另一種基于軟機器人的手臂抓取是近兩年關注度較高的領域，包括MIT、北航等高校和科研實驗室都在對軟機器人手臂抓取方面進行攻關，目前基于軟機器人手臂自適應抓取研究可能會成為一個新的行業(yè)增長點。

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