傳統機器人依賴預編程，局限于大型生產線等結構化場景。近年來，柔性機器人結合柔性電子、力感知與控制、人工智能技術，獲得了力覺、視覺、聲音等感知能力，應對多任務的通用性與應對環境變化的自適應性大幅提升。機器人將從大規模、標準化的產線走向小規模、非標準化的場景。預計未來五年，柔性感知機器人將逐步替代傳統工業機器人，成為產線上的主力設備，并在服務機器人領域開始規?；瘧?。
趨勢解讀
機器人是技術的集大成者，在過去硬件、網絡、人工智能、云計算的融合發展下，技術成熟度有了飛躍式地進展，機器人朝向多任務、自適應、協同化的路線發展。
柔性機器人是重要的突破代表，具有柔軟靈活、可編程、可伸縮等特征，結合柔性電子、力感知與控制等技術，可適應多種工作環境，并在不同任務中進行調節。近年柔性機器人結合人工智能技術，使得機器人具備感知能力，提升了通用性與自主性，降低對預編程的依賴。
柔性感知機器人增加了對環境的感知能力(包含力、視覺、聲音等)，對任務的遷移能力增強，不再像傳統機器人需要窮舉可能性，并且可執行依賴感知的任務(如醫療手術)，拓展機器人的適用場景。另一個優勢是在任務中的自適應能力，面向突發變化能夠及時反應，準確地完成任務并避免問題發生。
在工業機器人領域，柔性感知機器人的出現讓機器人從大規模標準化走向小規模非標準化的產線，柔性感知機器人在任務間的轉換能力強，同時智能化后降低了使用門檻。在疫情影響下招工難度不斷提升，柔性感知機器人有望幫助補足用工缺口。
在服務機器人領域，柔性感知機器人極大改善人機交互的體驗與安全性，通過感知人的行為，更柔軟地產生反應，使得服務機器人可實現與人更自然地交互。
柔性感知機器人的另一個發展方向是可移動性，與AGV(自動導航機器)結合，可在更大范圍中實現自主性與彈性，也為機器間與人機協作創造更多可能。
柔性感知機器人需要克服三大挑戰：一是機器人領域的智能水平受制于端側算力與小樣本學習的有效性，有賴于云端協同的突破;二是柔性機器人的精度受制于材料的剛性，執行任務的準確性較低，有賴于可變材料的突破;三是柔性機器人的成本，有賴于工藝優化及通用化使得價格具備競爭力。
我們預測，未來五年內，柔性機器人將充分結合深度學習帶來的智能感知能力，能面向廣泛場景，逐步替代傳統工業機器人，成為產線上的主力設備。同時在服務機器人領域實現商業化，在場景、體驗、成本方面具備優勢，開始規?；瘧?。
（文章來源：達摩院DAMO）
