據全球技術情報公司ABI Research稱，人工智能（AI）與機器人技術的融合不再是遙不可及的未來概念，而是蓄勢待發的現實，即將迎來顯著的市場擴張。一份新報告指出，人工智能增強型工業和協作機器人已達到廣泛應用所需的成熟技術水平，為制造商和物流供應商帶來了切實的投資回報機會。這一關鍵時刻有望釋放大量新的收入來源，助力完成以往傳統自動化技術無法實現的復雜、動態且需要靈巧操作的任務。
“多年來，機器人行業一直在努力克服‘仿真到現實’的差距，以及對新興人工智能的過度吹捧。我們對這項技術成熟度的深入研究證實，強大的算法，尤其是在動態策略調整（DPA）和新興機器人基礎模型方面，現在能夠兌現真正自適應自動化的承諾，”ABI Research高級分析師George Chowdhury表示。“這并非漸進式改進，而是一次范式轉變，機器人終于能夠適應不可預測的現實世界，超越僵化的編程，實現真正智能的自適應執行。”
雖然現有的靜態制造流程仍然依賴傳統機器人，但巨大的增長潛力在于那些自動化程度較低、需要復雜且多樣化靈巧操作的市場和工作流程。這包括生命科學、小眾高價值制造（例如半導體生產）以及規模龐大的物流和倉儲行業等專業領域。在這些領域，應對變化的能力至關重要。
ABI Research對物理人工智能技術的最新分類強調了重塑機器人技術的關鍵進展，包括強化學習、機器人基礎模型、用于人機交互(HRI)的大型語言模型(LLM)界面、新型即時定位與地圖構建(SLAM)和世界模型、智能體人工智能、動態策略調整(DPA)平臺以及機器視覺算法。該報告評估了這些技術的成熟度，并指出了推動各領域發展的領先創新者。
致力于推進DPA和自適應自動化技術的公司包括InBolt、T-Robotics、Apera、Cambrian AI、V-SIM、Summer Robotics、Robovision和NVIDIA。在機器視覺硬件和垂直AI機器人解決方案領域，知名廠商包括SICK、Solomon3D、Cognex、Basler、Mech-Mind、Intel RealSense、Zebra、Nikon、OnRobot、Augmentus和Universal Robots。此外，來自谷歌DeepMind、Covariant、Intrinsic、Meta、Dexterity、Field AI、Skild AI和Physical Intelligence等公司的新型機器人基礎模型，標志著自主系統正朝著功能更強大、適應性更強的方向發展。
Chowdhury說：“現在的關鍵挑戰是將這種技術轉化為廣泛的商業應用。”供應商必須優先考慮易用性、透明度和清晰的投資回報率指標，以克服經濟不確定性和市場疑慮。
