2019年我們對機器人技術有什么期望？協作機器人可以更精確嗎？機器人能節省零售店的成本嗎？物聯網和量子計算對自治系統和人工智能意味著什么？外骨骼能夠為工人甚至消費者提供高端用途嗎？

越來越多的行業領導者不得不對他們的預測進行思考。

比如 “你怎么看待自動駕駛汽車？”這通常表達的是提問者對自動駕駛技術信任與否的表現，下面的答案同樣也涉及自動駕駛的保險、監管機構和卡車司機。

下面一起來看看機器人領域的專家們是怎么說的：

工業化及自動化的市場趨勢使得協作型機器人、移動化工業機器人的需求不斷增長。

優傲機器人總裁Jürgen von Hollen：

“在2019年，我們預計公司將不得不繼續應對客戶方面的市場和地緣政治環境帶來的重大變化，這將要求企業快速調整和適應這些需求。自動化升級使公司變得更加靈活，最終為客戶提供更多價值，將是他們成功的關鍵。”

OnRobot首席執行官Enrico Krog Iversen：

“隨著協作機器人市場繼續提供兩位數的增長數字，工業自動化的這一開創性發展呈現出一種新的現實，即協作機器人正快速成為一種商品，因為真正的創新發生在最終的手臂工具領域。”

“為了支持這種增長，我們需要縮短cobots的部署時間，以便制造商可以使用相同的員工部署更多的機器人。展望未來，具有無縫集成的智能終端工具在實現協作應用方面將變得更加重要。”

機器人在重復性、危險性和精確性任務會越來越高地被利用起來，因此員工可以側重于質量控制和編程方面的工作。

MIR首席執行官Thomas Visti ：

“未來是協作和可移動，我們將看到人機協作繼續發展，Cobots將在更高程度上有效地用于重復、危險和精確的任務，而人類則負責質量檢查和編程等事情。”

“我們將在更多的應用中看到移動機器人，我們將看到移動性如何與工業機器人手臂結合，如移動傳送帶已經在許多行業中使用。”

“另一個重要趨勢是在機器人技術中使用AI。對于我們的自動移動機器人來說，這意味著他們將能夠區分不同的障礙物，因此他們會根據遇到的是人，是電動托盤搬運車還是其他機器人而做出不同的反應。”

協作型機器人市場雙倍數增長，零售機器人使得實體零售經濟可以在機器人的幫助下在物理環境和數字虛擬環境下得到改善。

零售機器人Simbe Robotics首席執行官Brad Bogolea

“在機器人技術等技術的幫助下，物理和數字將繼續融入店內環境。在零售方面，實體店一直在重塑自我，因此購物者覺得他們在實體店中獲得了電子商務的效率。這種類型的全渠道轉型長期以來一直在進行，例如自助結賬和雜貨配送等按需服務。2019年，商店將繼續采用機器人技術等先進技術，以滿足這種高速發展的需求。”

“數據+云技術將變得更受歡迎，并幫助公司取得進展。2019年將有更多機會利用這些見解。”

“公司將繼續大力投資先進技術，以保持消費者第一。例如，機器人通過店內優化來增強客戶體驗，確保產品不會錯位，缺貨或價格不正確。”

從證明到推出

美國倉庫機器人研發制造商Locus Robotics創始人兼董事長Bruce Welty

“顯然，機器人行業在2018年已經看到了其成功和失敗的份額。我們預計2019年是機器人公司在‘友好型機器人’市場取得重大成功的一年，機器人目前正在為其客戶增加價值，例如倉庫中的自動移動機器人或AMR。抓住系統和自動駕駛汽車的潛力仍然令人興奮，我們預計該領域將持續加速，但隨著這些參與者試圖從證明階段轉向推出階段，市場機會仍然遙遙無期。

機器人的連接自治

從事物體追蹤技術開發的Humatics公司首席執行官David Mindell

“2019年將成為自治系統學習連接環境的一年。機器人可以單獨導航，他們可以在不連接世界的情況下進行本地化。這種理念限制了工廠和自動駕駛汽車中移動機器人的發展。”

“相反，2019年將看到混合動力導航的快速起飛，其中車載系統通過環境中的廉價傳感器得到增強，以實現全新水平的精度，穩健性和安全性。無論是與天花板上的小型燈泡大小的傳感器或嵌入路燈的傳感器進行交流，機器人和自動駕駛汽車都將以精美，精確的編排方式進行合作 - 以高精度和高效率的完成工作。”

幫助工作的外骨骼

Levitate Technologies營銷和業務開發副總裁Joseph Zawaideh

“我們希望外骨骼大量部署在許多大型工業公司。在未來五年內，上肢外骨骼將成為‘個人防護裝備’家族的標準部分。你戴上安全眼鏡，安全手套和外骨骼，繼續工作。“

“在員工生產力方面，外骨骼也將成為精益生產的重要組成部分。未來的工作站將包含一個外骨骼，就像椅子或組裝工具一樣。”

“工人賠償第三方管理員和提供者將在外骨骼的部署中發揮重要作用。我們還預計，在未來五年內，普通消費者可以使用被動外骨骼，而不僅僅是工業制造。”

“通過更輕，更實用，更舒適，外骨骼將繼續變得更加實用。不同的設計將針對不同類型的工作，配件將在外骨骼的未來發揮重要作用。例如，外科醫生將有一個高端功能。此外，我們預計低端外骨骼價格會降低，并且可能會在大型商店出售。”

“外骨骼將通過監測專業人員和熟練的貿易工作者的肌肉骨骼系統來整合物聯網。外骨骼傳感器的實時數據分析和外骨骼支持的肌肉傳感器將為雇主提供改善員工健康和生產力的工具。”

深度學習和人工智能更快，更清晰

Dejan Milojicic，IEEE計算機協會前任主席，惠普杰出技術專家

“在2019年，我們期望在運輸、高級安全和人類技術領域不斷采用深度學習加速器。在先進材料的推動下，虛擬現實和身體互聯網的采用將把未來擴展到新的未知數。”

John Smith，IBM研究員，AI技術經理

“因果建模將使AI變得更加人性化。雖然人類直覺是我們日常行為和判斷中不可或缺的一部分，但它并不能為機器計算。我們今天的大多數人工智能方法基本上都是基于相關性而缺乏對因果關系的深刻理解。新興的因果推理方法使我們能夠從數據中推斷出因果結構，有效地選擇干預措施來檢驗推定的因果關系，并通過利用因果結構的知識做出更好的決策。在2019年，這些因果建模技術的改進將有助于推動AI更接近人類智能，并為我們如何管理業務流程，解釋模擬以及開發新的藥物和材料帶來新的洞察力。”

“值得信賴的AI將開始打開AI的'黑匣子'。人工智能的進展已經放緩，因為人們不相信他們所認為的黑盒子。今年，許多組織建立了道德咨詢委員會，為社會福利促進了人工智能，并引入了工具，使組織對其理解和管理人工智能系統的能力充滿信心。在2019年，我們將開始看到這些早期努力的成果，因為它們成為公司如何構建，培訓和部署AI技術的核心。我們希望特別關注將研究進展轉移到實際產品和平臺上。強調鼓勵技術團隊的多樣性和包容將確保許多觀點指導技術進步。”

“量子計算將加速人工智能的擴展。在2019年，我們將看到量子實驗和研究的加速牽引力，以及量子計算如何在訓練和運行AI模型中發揮作用的新研究。隨著人工智能問題的復雜性不斷增加，數千家企業已經通過IBM的云量子計算服務訪問，來改變我們處理AI計算任務的方式，并有助于加快部署速度。”

無人駕駛車輛：邊緣計算、擔憂、保險和立法

微軟Dominic Wellington，全球IT傳播者

“攝取和分析互聯汽車產生的大量數據將繼續成為IT部門面臨的主要挑戰。在云中應用人工智能和機器學習[ML]將是未來創新整體成功的關鍵一步，特別是在高度自動化的車輛方面。由于預計這些車輛將在有限或無人為干預的情況下做出即時決策，因此在我們認為車輛安全之前，潛在問題將成為最高的攀登山峰。”

“邊緣計算已迅速成為自動駕駛系統的必需品。例如，通過將AI和自動學習應用于互聯網的‘邊緣’，通過將其中的大部分應用于車載和高速公路，可以避免或至少減輕延遲問題。由于這些智能車輛通過傳感器吸收大量數據，因此邊緣計算使我們能夠將這些數據僅減少為基本信息，從而限制在運行期間從云和車輛來回發送的信息。”

DriverReach首席執行官Jeremy Reymer

“司機認為自動卡車技術是一個問題，因為他們擔心這將對他們的工作產生影響。然而，我們距離看到真正的自動卡車在路上經常出現還有10到15年的時間。即使他們到達，他們仍然需要司機和操作員，這些司機可以填補這些位置。”

“半自動技術繼續發展和進步，特別是在新卡車上。這仍然是一個焦點，因為它不僅可以改善駕駛體驗，而且還有可能顯著減少碰撞。卡車運輸行業認識到在座位上占據一席之地的重要性，而不是圍繞著它的立法。”

Scott McLaren，CMO或Fortegra

“雖然我們大多數人已經經歷過某種版本的車輛自主駕駛，但真正無人駕駛的駕駛可能還需要幾年的時間。從監管問題到保險責任，與自動駕駛汽車相關的風險是真實的。雖然美國目前在自動駕駛汽車開發方面處于領先地位，但我們可能希望將歐洲視為安全第一的方法。盡管邁向未來，但在每位乘客都能坐下來，放松身心，享受自動化體驗之前，世界還有很長的路要走。”

“由于變化會影響汽車行業和公共基礎設施，保險公司也需要進行調整。當一輛自動駕駛汽車撞壞時，誰應該受到責備？司機？生產廠家？經銷商？為了做好準備，保險公司應該立即開始進行這些對話。”

“隨著主要公司繼續開發自動駕駛汽車，可能會出現一個主要障礙，可能會導致一切停滯：政府立法。即使我們越來越接近無人駕駛汽車，現實情況是，大多數汽車法律已經過時，可能會阻止這項新技術起飛。”