在智能制造产品的社会应用中，工业机器人作为自动化装备的核心，在智能化技术的推动下实现了从单一作业到多样作业场景的转型升级。这种转型不仅提升了生产效率，还提高了产品质量和安全性。然而，传统工业机器人的应用仍然局限于结构化工作场景，如标准化流水线生产、组装等。而面对非结构化作业场景，如喷涂、抛磨、装配等，现有的人工结合专用设备的生产模式显得过时，其生产效率和产品质量无法满足市场需求。
为了解决这一矛盾，我们需要将工业机器人与智能技术、大数据、云计算及工业互联网等先进技术融合，使其具备第 2 代（Robotics 2.0）、第 3 代（Robotics 3.0）工业机器人的特性，即具备智能属性。基于此，我们提出了一个以“云⁃边⁃端”系统为基础的技术路线，该路线通过硬件智能化和软件智能化的融合，将现有的数字制造系统升级至以知识和推理为核心的智能制造系统。
首先，我们进行原有生产工艺的数字化转换，以适应不同作业场景；其次，我们研究环境建模、位姿估计、力/位混合控制等关键技术，并将这些技术集成到数字化工艺中，以提升生产效率。此外，由于定制化产品需求不断增长，而传统的大批量生产模式难以满足小批量、小变更需求，因此我们提出人机协作系统作为未来制造业趋势之一。在这个体系中，人类利用视觉感知信息指导手臂完成复杂任务，而工业机器人则借助于视觉感知系统提供丰富信息，为执行自主作业提供反馈。
在接触式作业领域，比如打磨或装配过程中，引入力传感器用于精确地测量受力情况，从而保护机械免受损害，同时保证产品质量。此外，在安全性的考量上，基于力的精确感知是柔顺控制与人机安全保障不可或缺的一部分。
总之，不断发展并完善这些关键共性技术，是促进工业机器人从简单重复向高精度、高灵活性的方向发展必不可少的一步。这不仅能够提升企业竞争力，也能够满足社会对高品质、高效能商品与服务日益增长的一个重要要求。
