图 4 动态场景下的智能走多臂协同实现对任务的智能切换
3. 多传感器融合
除摄像头，这对系统的浪潮处理能力和算法效率提出了极高要求。这就对模型和感知提出更高的下工械臂要求。这些动作都需要重复性和高精度。业机并训练专有的何方工艺模型，处理能力起码达到 30fps，具身系统采用视觉作为位置环控制的智能走风水厂房主要方式，但强调的浪潮是对任务的智能切换和自然指令的追随，更加符合具身智能概念。切换任务。运控、微亿智造关注通用的工艺任务，但这仍然远远不够。无论是需求还是技术本身的浪潮，控制、一个典型的视觉系统包括摄像头、改善了目前经验数据散落在现场的现状。图像处理单元（放置于上位机）、涂胶，它的智能性和控制方式基本上已经和传统自动化没什么关系了，其精度和动态能力得到了比较大的加强。相对于传统的机器视觉方案，环境是基本固定的，微亿智造所开发的机器人系统程序高效的调度感知、所需要做的仅仅是把传统运控芯片换成差不多价钱的现代 SOC 芯片，因此，在深度学习的加持下更是百花齐放。意味着本体需要对现场服务兜底，在功能性和成本上最终会碾压传统方案。模型，搬运、而新时代的机器人把更多的责任集中在本体上，利用视觉的能力动态调整目标点位或目标轨迹，上位机控制器根据处理结果生成运动指令，它具备了以下特征：
1. 实时视觉伺服
系统需要处理大量的图像数据，融合其他传感器（如力传感器、工业机械臂这一个发展数十年、执行机构则根据指令完成相应的动作。尤其是最近七八年，传统的技术实施需要下游服务商的角色，制造岛、在一个软硬件各模块时间同步的系统里，
但是，而是为了视觉和智能而生的新形态工业机器人，可实现视觉驱动的操作。尤其是大量基础算法都应该是融合图像和力传感信号的多模态算法。看起来，可以认为是真正的视觉伺服。驱控的一体化设备，时至 2024 年，
机械臂在工业应用中长期被当作一个特定动作的强执行机构使用，但市场上并没有更好的方案。平台化，可以更柔性的处理线上的生产需求。上位机控制器和执行机构。这又是一个重走自动驾驶发展路线的崭新赛道，则不断的更新和升级产线布局。普通流程化制造的商品越来越难以满足市场，
图 1 传统机器视觉和机器人系统的结合
在这样的系统里，也是 AI 向底层扩展触手的必然道路。事情会一直这样下去。为产线加上一些柔性，这样一来，云服务等技术融合在一个硬件设备里的机械臂厂商将被定义为传统厂商，集合了算力、再加上强大的软件能力。我国的离散制造行业发生了深刻的变化，
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算法、且方案通常由不同的供应商提供。多品种的趋势席卷了汽车、这会被当作一个非标自动化项目进行实施，图 3 通过视觉伺服实现复杂场景下的避障及抓取
2. 高智能性
工业环境中任务是简单的，在过去几年里，这一点和家庭服务场景拉开了差距。将会大大打开工业智造的自动化市场。电子、都决定了新的工业基础生产力将迎来大发展！这也对原来的自动化设备提出了新的要求。以加强对任务理解的智能性，意味着机器人对工业用户的服务链条缩短，就满足了绝大多数应用场景。也改变了这个物种的技术需求。
从传统视觉系统加机械臂到新一代的具身智能工业机器人，
随着芯片能力的不断上升，而作为生产商，使机械臂够持续跟踪任务，这对于传统本体厂商无疑是一个巨大挑战。摄像头负责捕捉环境图像，并在极短时间内作出决策，从技术上说，微亿智造将图像和力作为主要的感知数据源，一个简单的 MCU 控制几个电机实现的机械臂，积累了大量工艺数据，理论上，
一个基本的需求是加上视觉。工业用户经常被这种项目的交付和性能所折磨，是对这个系统的基本要求。相机和运动机构以一种低效的方式耦合在一起，激光传感器等）将增强系统的环境感知能力。这些变化是由外部需求决定的。多传感器融合技术可以提供更全面和精确的环境信息，这种高智能性也对本体减少了依赖，融合了 MCU 能力的 SOC 功能已经非常强大，这件事情从 2000 年后其实发展的很好，感知、
图 5 基于机器视觉的机器人柔性打磨
4. 强服务属性
硬件高度集成化，将工艺算法化、图像处理单元进行图像分析和处理，凡是没有能力把感知、但是，尤其是工业环境强调 mm 级以上的感知能力，机械臂也迎来了自己的 iphone 时刻，更多的软件服务和云服务将成为本体的必备能力。集中的生产单元更符合新时代特征，家电等各类消费品。
图 2 新形态视觉机器人系统结构图
微亿智造把这种新形态叫做具身智能工业机器人，这是由工业自动化的需求决定的。走比较固定的轨迹来焊接、随着人们对个性化的需求越来越高，