核心观点与关键数据
- 机器人与自主技术正处于复兴阶段：随着大型语言模型、数字孪生、模拟和多模式传感技术的融合，自主代理正出现，能够执行人类任务，如 threading 纤维光缆、重新路由障碍物和服务卫星。
- 经济案例日益强劲：劳动力短缺推动了对机器人的需求，尤其是在制造业、物流和一线服务领域。全球机器人收入预计在 2023 年达到 508 亿美元。
- 亚洲-太平洋地区引领增长：该地区占新工业机器人安装量的 70%，各国正竞相嵌入适应性自主技术。
- 未来五年将见证重大增长：协作机器人部署和 AI 驱动的自主性将得到提升，使机器人能够在更动态、不可预测的环境中工作。
- 人类不会立即被取代：机器人将首先用于自动化重复性、易出错的劳动，使人类能够转向更高价值的角色。
关键挑战与障碍
- 技术挑战：功率 hungry 的执行器、无约束空间中不完整的感知以及缺乏大规模真实世界训练数据。
- 商业挑战：高昂的资本支出、与遗留系统集成、网络安全以及投资回报率不明确。
- 心理挑战：人类对类似人类的机器人的“恐怖谷”效应以及认知疲劳。
- 治理挑战：数据隐私、算法偏见、安全标准以及劳动力不平等问题。
2035 年的自主未来：三种可能的世界
- 机器人革命：机器人处理大多数重复性体力劳动，人类劳动力转向设计、监督和高同理心角色。
- 受管理的网状结构（最有可能）：大约一半的工业和服务任务将被机器人化，机器人将占据可预测的半结构化角色。
- 警示故事：边缘 AI 受数据本地性规定的限制、公众信任受到破坏、网络破坏和安全事件引发禁令、政府实施“机器人许可”并限制部署密度。
我们希望 2035 年看起来像什么
- 机器人成为无处不在的基础设施层，工厂实现无人化，微型工厂根据需求生产定制产品。
- 预测控制和动态库存放置使在线购物更便宜、更快、更环保。
- 落地硬件价格和开源 AI 模型将使这些收益普及到工厂和农场。
- 机器人将根据特定环境进行个性化定制，操作简单，无需高学历或工程经验。
- 自动化有助于重建中产阶级，通过学徒制、重新设计工作以及投资培训创造真正可持续的工作。
- 机器人将成为工作场所的得力助手，能够执行多项任务，提高效率并减轻员工负担。
- 人类型机器人将成为工业环境的一部分，它们学习、适应并处理边缘情况，成为不可或缺的伙伴。
通往 2035 年的 10 年路线图
- 设计尊严：从一开始就嵌入包容性、可访问的用户体验。
- 以同理心部署：在现实工作场所进行试点，关闭实时反馈循环。
- 以信任进化：通过透明的指标持续改进系统。
- 采用机器人即服务：将重资本支出转换为稳定的可变运营支出。
- 确保互操作性：确保新机器人可以轻松地插入现有系统。
- 提供强大的入职培训和动手培训：使人们能够与该技术一起工作。
- 民主化：使用自然语言、视觉输入或直观界面进行训练和重新任务分配。
- 建立生态系统：需要跨硬件、传感器、模拟、AI 模型、渲染、控制等多个技术的创新。
- 将机器人视为企业转型项目：而不是采购决策。
- 将叙事转变为协作：机器人不是取代人类，而是帮助企业应对不断变化的世界。
- 以人为本：确保人类在协作中感到安全、舒适和控制。
- 专注于集成，而不是炫耀：确保机器人能够集成到真实系统中。
结论
真正的关键问题不再是我们能否构建一个由机器人和 AI 驱动的世界，而是我们如何构建一个适合人类的世界。通过以人为本、负责任地设计和采用机器人技术，我们可以创造一个更高效、更公平、更可持续的未来。
