机器人产业如今的发展状况如何？哪些技术最能吸引用户的兴趣？在新的创新和应用方面，未来会有怎样的发展？听一听机器人与自动化专家是怎么说的。

问：您如何看待机器人行业的现状？

Chris Cacioppo - 6 River Systems：随着其他垂直行业（包括制造业和零售业）意识到流程自动化的巨大需求，机器人行业正在经历蓬勃发展。效率是每个企业的重中之重，如果不实现流程自动化，就很难达到业务目标。许多人可能担心 "机器人正在抢走工作"，但实际上，大多数机器人正在增强工作，让员工将注意力集中在更有意义的任务上。

Nick Longworth--SICK：机器人行业正处于转型状态--不仅仅是因为Covid-19病毒。即使在疫情发生之前，人们就在努力简化人们构建、编程和与机器人互动的方式。将这种简化的重点与即将进入市场的更先进的技术相结合，结果是一个正在转型的行业。过去30年的机器人行业将与我们在未来10年看到的行业有很大不同。

Kristin Fornal - IAM Robotics：新的自动化机会不断被发现 再加上用户采用率的上升，正在迅速扩大机器人行业的规模。在供应链中，机器人被用于帮助增强劳动力，提高生产率，减少错误，优化拣选和分拣，并降低危险环境中的员工受伤风险。

Steven Hogg--Bastian Solutions：公司通过投资成熟的机器人技术，专注于稳定劳动力和供应链。投资机器人技术可以减少满足其订单履行要求所需的工人数量。同时，机器人工作单元还提供了一个安全的、有社会距离的工作环境，比传统的操作员工作站更干净，操作效率更高。

Erik Nieves - Plus One Robotics：2020年是向非汽车用户出售的机器人数量超过汽车用户的第一年。这是一个分水岭，表明电子通讯的大规模增长正在推动机器人的应用和仓库自动化。在机器人领域，从来没有比现在更激动人心的时刻了。

问：哪些类型的机器人项目最受终端用户关注？

Jon Schechter - AutoStore：注意和采用是完全不同的东西。货到人机器人和协同拣选机器人正在获得最大的吸引力。其他机器人（例如拾件单元）引起了广泛关注，但尚未成为大型项目的默认技术。

Nicola Tomatis--BlueBotics：多年来，企业专注于实施机器人项目，以实现特定生产流程的自动化。然而，今天，人们明确地将重点放在扩展自动化项目上，包括生产线两端的材料处理和物流过程。

Rudi Lueg - Exotec:：作为一个拥有机器人解决方案的货到人领域的公司，我可以说，关于微型配送中心有很多的讨论。通过这些系统缩短交货时间和改善运输成本负担，使客户重新评估他们的供应链实践。许多人正在考虑放弃像穿梭系统这样的现代技术，以实现机器人技术提供的灵活性和部署优势。

Thomas Evans – Honeywell Intelligrated：在机器人和自动化领域的特殊发展时期，机器人的辅助或协作似乎是核心所在。仓库和配送中心希望能够复制或超越人工感应或拣选和分拣活动的吞吐量，此外还能延长作业时间或在最少的监督下完成工作。

问：微型仓储中心的发展对机器人技术有何影响，机器人供应商又是如何应对这些需求的？

Mark Messina - Geek++：微型配送中心(MFC)是一个绿色空间，是配送网络自然演进的一部分，以应对消费者对即时满足的需求。主要是受缩短配送周期的推动，我们看到它从零售商品扩展到杂货。成功的MFC是一种 "隐形 "硬件的组合，它尊重履行中心的密度要求，再加上AI（人工智能）软件，可以预测哪些商品需要占据那些非常有价值的本地房地产。最终，该行业以交付硬件和视觉及分拣系统的巨大创新来应对这些挑战。

Jon Schechter - AutoStore：我们看到零售商对满足激增的 "在线购买/到店取货"（BOPIS）需求的兴趣越来越大。这种兴趣的驱动力之一是对门店客流量减少的反应，也就是说，如何让履行在线订单的员工不至于拥挤在过道上，妨碍店内购物者。Microfulfillment就是要在更小的空间里做更多的事情，以满足这些消费者的期望。机器人技术现在能够缩小规模，以适应狭小的空间和低矮的天花板，以利用以前不可行的位置，同时支持高吞吐量以快速完成订单。

Kristin Fornal - IAM Robotics：消费者总是要求更多的产品和更快的交货速度。我们已经开始看到微型配送中心的增加，以帮助满足这些消费者的需求。在过去，更多的设施意味着更多的人需要为这些设施提供服务。今天，机器人解决方案能够帮助微型配送中心提供更快的吞吐量，并且不需要雇佣更多的员工来完成普通的任务，例如分拣。

Steven Hogg - Bastian Solutions: 随着大型零售商和食品杂货商的微型配送中心的出现，对机器人技术的要求比以往任何时候都要高，以扩大其 "劳动力"、灵活性和可靠性。传统的货到人技术现在正在向货到机器人工作站过渡，以确保公司实现其关键绩效指标（KPI），如订单履行、生产率、系统可用性和正常运行时间。机器人通过提高订单的准确性、缩短订单到发货的周期、实现准时交货来改善订单履行流程。

Nick Longworth--SICK：微型履行中心的挑战在于，在一个小空间内存储着高密度的产品，如杂货店或购物中心的位置。围绕这些中心有很多挑战，比如库存控制、清洁、订单拣选等。它本质上代表了机器人技术的一种新应用，并在行业内建立了一个新的开发和销售渠道。它允许进一步研究和开发能够在整个商店中与人类（潜在的客户）安全互动的机器人。

问：如何使当今的机器人系统更容易与其他仓库和自动化系统集成？

Rudi Lueg - Exotec：我认为模块化是有帮助的。在货到人应用的情况下，一个直观的、经过深思熟虑的仓库控制系统能很好地与大多数情况相融合，并为库存分配一个单一的位置，而不必担心装箱。如果您想添加自动拣选功能，这是一项功能-无需您从头开始构建。

Drew Eubank--AHS：在操作层面，如果结合正确的技术，物流方面的挑战通常很简单就能解决。创建能够让系统之间的信息更容易流动的软件，是所有自动化系统之间的关键环节，而对于机器人技术来说，这一点可能更为重要。

Nicola Tomatis - BlueBotics：今天的机器人技术本身也在变得更简单。因此，现在真正的挑战不是理解技术，而是如何将这种技术与客户想要实现的越来越复杂的流程有效匹配。为了轻松整合机器人系统，现在技术供应商不仅需要提供简单的技术，还需要提供非常清晰简单的接口，无论是硬件还是软件，都要以应用编程接口或API的形式提供。

Nick Longworth - SICK：与现有的仓库和自动化系统的集成可以涉及到流程（以及其中的人员）、设施设计、ERP系统等。我的公司]高度重视用于导航和安全操作的传感器解决方案，涉及到在设施中的人员、设备和障碍物周围工作。这些通常是LiDAR解决方案。此外，还开发了有助于设施流程模拟的传感器解决方案。这些模拟可以帮助工业工程师识别和纠正流程中的瓶颈和缺陷。

问：人工智能和机器学习以何种方式影响机器人设计？

Thomas Evans--Honeywell Intelligrated：由于日常活动的变数、包装和数量的季节性变化，以及最终用户希望在变化中拥有一个适应性强的解决方案，同时保持峰值性能，因此AI和机器学习对仓库和DC空间的机器人系统至关重要。如果没有人工智能和机器学习，部署在DC中的算法和系统就会不断地将过去的解决方案和决策应用到现在面临的问题上。

Steven Hogg--Bastian Solutions：AI允许机器人系统学习并适应产品状态和变化。多个机器人共享同一个软件，这样它们就可以互相学习，共同提高。通过AI，视觉系统能够像人类一样处理高变化和处理。这将推动未来所有仓库作业的改进和智能化。

Mark Messina - Geek+：AI和机器学习对系统有很大的影响，并带来巨大的性能提升。电池的寿命、充电器和工作站的数量，甚至分仓的大小和形式都会受到系统智能化的影响。这些东西直接影响到系统的不动产、密度、维护、服务、劳动效率等方面的价值。

Tim Criswell--Wynright：AI应用，尤其是3D视觉领域的应用，让工程师能够解决复杂的数据解读问题，为机器人提供在动态配送环境中运行所需的实时信息。传统的方法需要程序员开发复杂的决策树，对于正常的操作流程来说，决策树可以很好地发挥作用，但当试图解释应用中的每一个可能的场景和异常时，就会出现问题。

Erik Nieves - Plus One Robotics：以前，工业自动化由执行相同重复任务的机器组成。对过程或工作流程的任何实质性改变都需要工程努力，以使机器人重新具有生产力。人工智能的主要好处之一是，它使机器人能够随时适应变化，从而使机器人面向未来。有了人工智能，机器人可以变得更聪明，因为机器学习使它们能够适应仓库中的变化。