近年来，人工智能、云计算、物联网等技术迅猛发展，这些新兴技术的融合推动了主要工业国家提出了面向智能制造的战略规划，如德国的“工业 4.0”、美国的“工业互联网”以及中国的“中国制造 2025”，助力制造业从数字化转型升级。自动化装备如工业机器人通过与先进技术融合，实现了不同作业场景和作业任务适应性，加速了制造业升级。
随着我国制造业对智能化需求不断增长，以及相关技术成熟度提升，工业机器人的应用范围正在拓展至更多领域。它们不仅在传统单一重复作业中发挥作用，还被用于非结构化环境中的作业，如喷涂、抛磨和装配等。在这些场景中，现有的生产模式由于效率低下和产品质量问题，对于巨大的市场需求造成限制。
为了解决这些矛盾，我们需要基于智能化、数字化技术对现有系统进行升级，使之具备第 2 代或第 3 代（Robotics 2.0 或 Robotics 3.0）的特性。这要求在硬件上增加感知能力，比如视觉感知系统；在软件上，将经验式工艺转换为可以驱动机器人执行任务的数字版工艺。
改造过程中，以非接触式和接触式作业为基础，可以组成标准化生产线，其特点是高效率、高设备利用率，但对于定制产品需求增多而小批量生产则存在挑战。因此，未来趋势是采用人机协作系统满足多样性、小规模、可控周期性的特点，这需要结合运动规划算法，让人类与拥有智能传感器功能的人类合作完成任务。
关键技术包括面向行业用途设计的一体感知系统，其中视觉感知尤为重要，它能提供丰富信息并支持全局闭环控制以提升质量。此外，在接触式操作中，力传感器能够保护双方免受损害，并提高安全性能。在三维环境重建方面，由数学描述真实空间内物体信息，是位姿估计和运动规划数据基础。
总结来说，本文探讨了如何通过将现有手工作程数字化，并结合具有自主学习能力的人类与带有视觉及力传感功能的人类合作来实现更高效且安全的人间协同工作模式。这种方法不仅适用于简单重复工序，也适用于更加复杂多变的情境，为未来的定制订单提供灵活应变方案，从而推动整个社会走向更高度自动、高效率、高品质的地理经济发展。
