擴展性能好 1769-IT6 安全環保

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奔馳汽車在德國的辛德爾芬根工廠，4500臺工業機器人組成的超級智能工廠正在如火如荼的開展生產，這家工廠早在1971年就開始使用機器人。目前在全德范圍內服役的機器人約為20萬臺，2025年預計將達到100萬臺。

德國辛德爾芬根工廠自動化流水線

另據德國《法蘭克福匯報》引述紐倫堡就業市場和職業研究所的報告稱，未來幾年，“工業4.0”將在德國創造43萬個新崗位，同一時間也會造成49萬工人失業。未來產業結構正在快速調整。

的中國同樣面臨產業結構化調整的問題，對于大眾來講，未來的選擇比努力更為重要，也就是在近幾周，機器人大講堂收到了來自不同地區的網友咨詢。在機器人領域，哪些研究方向和市場前景更明朗一些？

▍目前計算機視覺、運動規劃控制、手臂抓取等是機器人類目為火爆的賽道

我們在選擇的時候，要明白一點，學術性前沿可以允許天馬行空的想法與創意，但如果要落到產品應用層面，則需要大量的案例以及數據的積累，機器人的高效平穩運行是商業公司為看重的地方。

縱觀德國與美國兩個市場，拋開近幾年爆火的大模型與AI方向，基于傳統機器人研究方向來看，計算機視覺（深度學習方向）、機械臂抓取操作、運動規劃與控制幾個方面都是需求量非常旺盛的領域，就業前景相對明朗，薪資水平普遍較高。

具體來看，排名熱度的當屬深度學習的計算機視覺方面，其主要領域應用廣泛，包括自動駕駛領域，智能醫療以及工業自動化方向。機器人領域是計算機視覺（深度學習）方面的一個重要分支，包括在結構與非結構化環境下，用于圖像或視頻中檢測和定位特定對象。此前視頻曝光的特斯拉Optimus曝光的自主地將物體按顏色進行分類，應用到的就是視覺技術及完全本地部署的神經網絡相結合，從而可以迅速適應環境并完成多項任務。

而運動規劃控制部分通常與計算機視覺（深度學習）是脫離不開的，在工業領域，運動規劃控制用于執行復雜的裝配、焊接、噴涂等任務。在醫療領域，手術機器人則需要基于運動規劃與控制，配合定位系統，實現手術機器人的操控，這幾年越來越多的應用在癌癥篩查的活檢軟組織穿刺方面。基于工業自動化與醫療這兩條賽道的商業化前景清晰，就業前景更好。

手臂抓取是機器人領域的末端應用，工業領域的手臂抓取應用主要集中在非結構化環境下對物品的抓取成功率方面，其研究通常伴隨著視覺感知、運動規劃與控制一起進行。另一種基于軟機器人的手臂抓取是近兩年關注度較高的領域，包括MIT、北航等高校和科研實驗室都在對軟機器人手臂抓取方面進行攻關，目前基于軟機器人手臂自適應抓取研究可能會成為一個新的行業增長點。

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