场景进步倒逼云端化

就实际应用场景来说，更智能化是机器人发展不断满足引用场景需求复杂化的必然趋势，而云端机器人可以说就是人工智能的实体化，因此走向云端也是未来工业、服务等领域实现智能化转型升级的极好途径。

在任何行业发展过程中，企业都会为了提升竞争力思考如何降本增效，而具体到场景就是例如如何在较短时间完成部署、产线之间如何相互感知协同、如何实时了解工厂运行状态、出了问题怎么样最快地去解决，以及本地计算成本怎么降低，机器人行业的发展也在延续着这一轨迹，在机器人 1．0时代，机器人从对外界环境没有感知，只能单纯复现人类的示教动作，只能在制造业领域替代工人进行机械性的重复体力劳动，于是人们为此将传感器应用到了行业中。

到了机器人2．0时代，就可以通过传感器和数字技术的应用构建起机器人的感觉能力，并模拟部分人类功能，这不但促进了机器人在工业领域的成熟应用，也逐步开始向商业领域拓展应用，但为了提升机器人在更多场景的柔性化，在3．0 时代下，机器人实现了从感知到认知、推理、决策的智能化进阶，柔性化程度不断提升，拖动示教、虚拟仿真等方式使得机器人能够应用和还原更多行业的复杂生产工艺并加强，但人类仍然想要实现机器人在处理效率上进行加强。

于是到目前，人类开始考虑让机器人真正替代人类的劳动时间，脱离开固定的形体和场地做一些更为实际的工作，在这时机器人除了要具备感知能力，还需要有记忆、场景理解的能力，拥有知识，才能够优化决策，能自主实施工作，并进行个性化演进，因此仍然需要提高机器人完成特定和复杂问题解决能力。而这些问题，人工智能与5G技术的发展使得云端智能服务机器人产业能够实现更优秀的解决方案。例如利用人工智能技术提高机器人本体感知能力的同时，提升个性化自然交互能力，利用 5G 技术，机器视觉系统时延能无限接近与人，同时大大缩短从终端到接入网的时间，带宽大幅度上升，这使得很多东西可以放到边缘端，加入更多的计算能力，包括云端大脑的一些扩展，即将大脑计算和机器人本体分离，能把大脑计算放在云端，实现集中控制和智能输出，助力机器人规模化部署。

云端机器人能做什么？

那云端控制大脑到底能实现哪些机器人的提升呢？举个简单的例子，在移动机器人领域，想要协调数百个乃至成千上万甚至更多机器人之间的复杂行为，这对于普通电脑而言已经将很难实现，但如果将移动机器人调度控制云端化，多个客户共用一台云端调度服务器，则可以充分利用云端计算机的算力，降低单机部署成本。5G带来的高可靠、高并发和低延迟的云端无线接入方式可以实现云端调度实时化，从而有效的提升工厂的整体效率，降低硬件所带来的成本，在目前，斯坦德机器人等一部分AGV企业也已经开始在采用此类云端柔性物流调度系统，全方位提升物流调度效率。

而在工业领域，云端机器人也在不断改变着生产方式，随着如今消费者的个性化需求繁多，小批量、多品种、个性化定制等生产需求的不断改变，对生产模式的柔性化要求越来越迫切，普通的生产线难以完全按照消费者需求生产出相应的产品，导致部分装备换代频次低的企业产品出现不畅销或者产能过剩。而另外一些客户的小批量需求，因为产线不匹配或者柔性低而无法生产出完全满足客户需求的产品。

随着5G、大数据、云计算和人工智能技术的快速发展，工业互联网的需求愈演愈烈。云端机器人未来能把基于大数据的智能化计算移到云端，从而实现在工艺过程优化、远程监控、状态分析和预测性维护等生产使用环节的数据化，优化机器人本体的控制器等硬件，同时利用机器学习和云计算技术将这些海量数据、规则和知识形成机器人的云端智能生产力。整个制造系统的数字化、网络化和智能化将是未来工业发展的必然趋势，决胜云端不再只是一个口号。