再往前走五十年，机器人的定义有了翻天覆地的变化
再往前走五十年，机器人的定义有了翻天覆地的变化，现代机器人是可编程的网络物理机器，当然，不包括汽车和空中无人机。
通常说的工业机器人是大型的笼式装置，用来代替人类重复、危险的工作。而随着智能手机的革命和自动驾驶汽车的发展，更小、更灵巧、成本更低的机器人进入了工厂。
这些重量较轻、成本较低的机器人可以配备传感器，使它们能够在工业环境中与人类协同工作，成为“cobot”（协作机器人）。机器人可以执行特定的任务，如抓紧小物体、观察，甚至学习处理“边缘情况”（edge cases）。
尽管协作机器人仅占400亿美元规模的工业机器人市场的很小一部分，但下一个十年将迅猛增长成为100亿美元市场。
机器人的痛点和解法
从历史上看，机器人行业在很大程度上一直困扰着一些问题：
1、视觉问题：允许机器人识别和导航物体（包括人）的视觉技术一直在缓慢改进，公司依靠笼子来保护人类，同时也就杜绝了近程操纵的可能。
2、灵巧性问题：机器人抓握和机械能力仍然有限。
3、低投资回报：昂贵的机器人价格加上低劳动力成本，阻碍了在农业和制造等领域广泛普及机器人技术的需求。
下文将详述cobot（协作机器人）如何应对这些技术挑战，并改变制造业、电子商务、农业和食品服务等产业的。
新的视觉技术
随着机器人逐渐被应用于世界各地的工厂，研发视觉系统，使机器人可以识别物体，进行安全导航，被提上日程。
许多机器人的功能是在高度结构化的环境中，执行可重复的任务。因此，传统的安全措施通常由一个笼子组成，简单有效的避免了人类与机器人接触产生的危险。但现在，变化正在发生。
近年来，视觉硬件（如激光雷达）已经变得更便宜、更有效，并且得到了更广泛的应用。如今，许多初创公司都在使用基于新的视觉技术的协作机器人，它们装载着传感器，人类员工可以站在它身边进行操控。
大约1996，有许多不同的形状和大小的协作机器人被发明了出来，根据人类工作场所进行了设计。这种机器人容易重新编程，相对自治，力量上远不如低技术型工业机器人。
协作机器人在小型工厂环境找到了“绝佳位置”，进行3d打印，制造医疗设备，或完成更多的认知任务，如仓库订单拣选等。在那里，人类员工也参与工作。
机器人的认知
教机器人适配环境（map）和操作物体，是一项艰巨的任务。有幸的是，谷歌的deepmind和uc伯克利的一些研究进展已经成功证明了“一次性学习”（one-shot learning）的可行性，即协作机器人可以在没有大量训练数据的情况下识别新的对象。
未来的机器人可能只需要观察人类员工的工作流程就能完成任务学习；或者操作者可以使用vr手势进行编程（协变开创的方法），使机器人掌握工作方式。
虽然这项技术还有很长的路要走，但今天的技术已经足够成熟到可以让机器人和人类协同工作了。目前，协作机器人和它的麻吉agvs（自动引导车辆/运输机器人），已经成为制造业和仓库环境的标准配置。
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这些重量较轻、成本较低的机器人可以配备传感器，使它们能够在工业环境中与人类协同工作，成为“cobot”（协作机器人）。机器人可以执行特定的任务，如抓紧小物体、观察，甚至学习处理“边缘情况”（edge cases）。
尽管协作机器人仅占400亿美元规模的工业机器人市场的很小一部分，但下一个十年将迅猛增长成为100亿美元市场。
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1、视觉问题：允许机器人识别和导航物体（包括人）的视觉技术一直在缓慢改进，公司依靠笼子来保护人类，同时也就杜绝了近程操纵的可能。
2、灵巧性问题：机器人抓握和机械能力仍然有限。
3、低投资回报：昂贵的机器人价格加上低劳动力成本，阻碍了在农业和制造等领域广泛普及机器人技术的需求。
下文将详述cobot（协作机器人）如何应对这些技术挑战，并改变制造业、电子商务、农业和食品服务等产业的。
新的视觉技术
随着机器人逐渐被应用于世界各地的工厂，研发视觉系统，使机器人可以识别物体，进行安全导航，被提上日程。
许多机器人的功能是在高度结构化的环境中，执行可重复的任务。因此，传统的安全措施通常由一个笼子组成，简单有效的避免了人类与机器人接触产生的危险。但现在，变化正在发生。
近年来，视觉硬件（如激光雷达）已经变得更便宜、更有效，并且得到了更广泛的应用。如今，许多初创公司都在使用基于新的视觉技术的协作机器人，它们装载着传感器，人类员工可以站在它身边进行操控。
大约1996，有许多不同的形状和大小的协作机器人被发明了出来，根据人类工作场所进行了设计。这种机器人容易重新编程，相对自治，力量上远不如低技术型工业机器人。
协作机器人在小型工厂环境找到了“绝佳位置”，进行3d打印，制造医疗设备，或完成更多的认知任务，如仓库订单拣选等。在那里，人类员工也参与工作。
机器人的认知
教机器人适配环境（map）和操作物体，是一项艰巨的任务。有幸的是，谷歌的deepmind和uc伯克利的一些研究进展已经成功证明了“一次性学习”（one-shot learning）的可行性，即协作机器人可以在没有大量训练数据的情况下识别新的对象。
未来的机器人可能只需要观察人类员工的工作流程就能完成任务学习；或者操作者可以使用vr手势进行编程（协变开创的方法），使机器人掌握工作方式。
虽然这项技术还有很长的路要走，但今天的技术已经足够成熟到可以让机器人和人类协同工作了。目前，协作机器人和它的麻吉agvs（自动引导车辆/运输机器人），已经成为制造业和仓库环境的标准配置。
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