從醫療保健、物流配送，到工業組裝，AI如何引領多功能機器人革新？
當小米汽車在15個月內交付30萬台SU7時，整個汽車產業為之震動。這一成績不僅在新能源汽車的交付速度中表現突出，更刷新了新能源車企產能爬坡紀錄。支撐這一“飛輪效應”的是汽車工廠每76秒下線一輛車的智慧製造體系——超過700台機器人協同作業，在200多道關鍵工序中，自動化率達到100%。這場效率革命的背後，是人工智慧（AI）對工業機器人的深度變革，其影響已從智慧製造延伸至醫療、物流等更廣闊領域。
機器視覺：工業製造的“火眼金睛”
以汽車工廠壓鑄車間為例，9100噸級巨型壓鑄機一次性將鋁板鍛造成車身部件。確保每個壓鑄件完美無瑕的是一套基於深度學習的X光智慧檢測系統，它像經驗豐富的老師傅一樣，通過X光片識別微米級缺陷，效率比人工提升數十倍。
新一代機器視覺技術的典型應用，解決了傳統工業視覺依賴預設規則，難以應對複雜場景的難題。前沿方案融合了3D視覺感知、點雲處理與視覺大模型三重突破：高精度RGB-D相機能在強光、反光條件下實現毫米級定位；動態目標識別演算法可處理亂序堆疊工件；視覺大模型能在樣本少的X光圖像中準確識別內部缺陷。這一技術使質檢系統達到99.9%的準確率，將傳統汽車製造中耗時最長的質檢環節壓縮至瞬間完成。
智慧決策：從機械執行到自主優化
視覺系統賦予機器人“眼睛”，AI決策引擎則為其裝上了“大腦”。先進的汽車組裝工廠是一個完整的智慧閉環：AGV自動運輸部件、機器人精準組裝、中央系統即時優化生產節奏。這種協同依賴三大技術支柱：動態生產調度平臺整合設備狀態，利用質量數據實現視覺化調控；混流生產系統支援多車型柔性切換，單一產線能同時滿足多種生產需求；最具革命性的工業大模型應用，如“免註冊任意物體泛化抓取”，使機器人面對新零件也能快速適應，大幅降低產線換型時間。這種零樣本學習能力正是未來“黑燈工廠”的核心價值。
具身智能：跨領域協同的“眼腦手”系統
新興具身智慧（Embodied AI）打破了傳統工業機器人對結構化環境的依賴。突破性的“眼腦手”一體化平臺利用多模態感知技術，僅需視覺資料就能讓機器人理解自身形態；自主規劃系統可即時輸出物體6D位元姿；靈巧操作將車門安裝間隙控制在±0.3mm內。
當下，這種閉環模式正突破工廠界限，向更為廣闊的領域加速拓展。在繁忙的物流倉庫中，3D視覺如同“智慧之眼”，精準引導機器人靈活分揀形態、大小各異的包裹，高效而有序；在關乎生命的手術室裡，視覺伺服機械臂憑藉卓越性能實現了±0.02mm的超高精度操作，宛如技藝精湛的外科大師。這一切無不昭示著，通用機器人時代已展開。
順應時代浪潮，破局AI與機器人發展挑戰
Statista市場預測資料顯示，全球AI機器人市場規模將從2024年的170億美元增長至2027年的300億美元，2032年有望飆升至825億美元，這得益於賦能技術可用性的持續提升。
AI為下一代機器人賦予了適應動態環境、與人互動及執行複雜任務的能力，但挑戰也隨之而來。資料安全邊界方面，工業大模型訓練依賴海量生產資料，如何在保護智慧財產權與推動技術共用間找到平衡，成為亟待解決的難題。人機協作安全方面，儘管微視系統能在0.5秒內識別人體並急停，但在高速場景下，仍需更可靠的保障機制。
為應對上述挑戰，安富利基於亞馬遜雲科技（AWS）服務打造了IOTCONNECT™ 平臺，以低層抽象介面簡化了AWS服務集成，讓大規模開發和部署自主機器人等互聯解決方案易如反掌。
此外，安富利提供涵蓋汽車、工業和商業應用的圖像和深度感測器產品組合，以其在複雜照明條件下的出色表現、高動態範圍和卓越的低光性能，確保系統在各種環境中穩定運行，為應對AI機器人時代的挑戰提供了有力的軟硬體支援。
