理解云机器人的三个关键点：知识共享、业务协作和人机交互。

关于工业机器人行业，最受关注的行业之一是云机器人。

一、什么是云机器人？

简单来说，云机器人就是云技术+智能机器人技术。不同于传统的网络化机器人技术，云机器人的核心在于如何利用云计算能力和存储来解决智能机器人之间的知识共享、信息存储和集体学习问题，其次，如何利用云技术解决智能机器人之间的交互。边缘人和智能机器人。

为什么机器人需要上云？这个问题，我们可以从机器人三次迭代的发展路径中看出端倪。

第一代：教学和复制机器人，即机器以预先编程的方式重复人类操作；

第二代：感知机器人，即除了模仿动作之外，机器人还可以感知环境，可以识别物体的形状、大小、颜色等； 大量新型、高性能、廉价的传感器产生的数据支持机器人进行复杂的逻辑推理、判断和决策，并在不断变化的内部状态和外部环境中自主确定自身的行为。

此时，随着机器人应用场景的复杂性、海量数据、机器人协同、复杂的人机交互需求，云机器人成为了更好的选择。

二、云机器人的概念与发展

面对复杂的生产环境，传统工业机器人应如何满足以下要求？

(1）大数据存储与处理；(2）计算能力强；(3）学习能力强。

传统的机器人使用计算机，它拥有具有一定计算和数据存储能力的计算机，达到了计算智能的水平。它可以根据编写的程序完成特定的任务，并在人类发出的命令的帮助下完成精确的指令和任务。当没有相应的程序支持时，机器人通常无法对突发的外部干扰做出合理的反应。传统机器人在执行实时定位建图、物品抓取、定位导航等复杂任务时，大量数据的采集和处理会给机器人本身带来巨大的存储和计算压力。即使能完成任务，实时性也不理想。在5G网络、云计算和人工智能技术的帮助下，云机器人已经达到了感知智能的水平。云机器人的基本特点是由云端的“大脑”控制。位于云端的数据中心拥有强大的存储能力和计算能力的“大脑”。它利用人工智能算法等先进的软件技术，通过5G通信网络控制本地机器人，让云端机器人充分感知环境、相互学习、共享知识。降低成本也将有助于机器人提高自学习能力和适应能力，促进机器人更快、更大规模的普及。云机器人的这些能力提高了其对复杂环境的适应能力，云机器人必将成为未来机器人的发展趋势。与传统机器人相比，云机器人将在技术、社会、产业各个层面带来颠覆性变革，包括新价值链、新技术、新架构、新体验、新商业模式。

三、云机器人的特点和功能

云机器人在云管理、多机器人协作、自主操作、数据共享和分析等方面具有很大优势。

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随着任务和环境的日益复杂，机器人不再局限于机械地执行预设程序的自动化设备。用户期望机器人具有一定的自主能力。这往往意味着机器人需要运行更复杂的算法，存储更大的数据，随之而来的能耗更高、体积更大、价格昂贵。如何提高机器人在各种客观约束下的自主行为，解决资源约束和能力提升之间的矛盾，是机器人研究人员和从业者面临的重要挑战之一。云机器人依靠云计算机集群强大的计算和存储能力，为机器人提供了具有感知智能的“大脑”。云计算的结合可以增强单个机器人执行复杂功能任务和服务的能力，同时使分布在世界各地的不同能力的机器人能够协同共享信息资源，完成更大更复杂的任务。广泛拓展机器人应用领域，加快简化机器人系统开发进程，有效降低机器人制造和使用成本。模具的应用具有极其深远的意义。例如，机器人的“大脑”可以构建在云端，包括强化学习、深度学习、视觉识别和语音识别、未知环境下的移动机器人导航（如街道点云数据的3D重建、SLAM、路线导航）、大型多机器人协作、复杂任务规划等。

1）云管理与多机器人协作

当工厂或仓库大量使用工业机器人时，机器人需要具备多种扩展功能。为保证整个现场设备的协调运行，需要使用统一的软件平台进行管理，需要与各种自动化设备进行通信，如传送带、起重机、机床、扫描仪等。

在本地管理机器人和自动化设备可能需要更多的服务器，而云技术可以提供更多的处理能力，而不需要昂贵的本地服务器。面对云端的海量机器人，可以实现数据处理和调度管理。在工厂生产线上，机器人将与许多自动化设备协同工作，因此信息交互和共享将变得极为重要。不同的机器人与云端软件进行通信，云端“大脑”分析环境信息，可以更好地将任务分配给正确类型的机器人。系统实时掌握每个机器人的工作状态，并分配就近的机器人执行任务。 管理人员无需到现场监控，可通过云端远程操作管理，提高工作效率。

2）自主操作能力

传统机器人由管理者教导，按照程序完成规定的任务。在语音视觉识别、环境感知、运动规划等数据密度较高的场景中，由于处理器性能低下，无法有效处理复杂任务。因此，在工作过程中，可能会出现障碍和停机，甚至发生事故，打乱生产计划。

结合云计算能力，机器人将具有智能和自主性，同时有效降低机器人功耗和硬件要求，使云机器人更轻、更小、更便宜。一个很好的例子是机器人的导航能力，在仓库、物流中心和工厂生产线之间运送货物的移动机器人，它们可以避开人、叉车等设备。通过安装在机器人身上的激光雷达，可以对周围环境进行扫描，将大量数据推送到云端进行处理和建图，规划路线，再下传给本地机器人进行导航。同时，这些地图和信息可以传递给其他机器人，实现多机器人之间的协作，提高货物装卸效率。

3）数据共享与分析

大数据分析是云计算赋予机器人的附加能力。机器人在执行任务的过程中会收集大量的运行数据，包括环境信息、机器状态和生产要求等，这些数据经过整理和分析，得出最佳的决策方案。

一个机器人每天可能会产生数十GB的数据，这些数据需要在云端存储和管理。机器人生成的数据在云端将非常有价值。因为，通过对历史数据的分析，系统可以提前预测接下来会发生什么，并做出相应的响应处理。

从存储到分析云制造，再到任务分配，对于机器人全过程的控制具有重要意义。此外，云端可以实现人工智能服务，包括语音指令，可以进一步缩短人机距离，实现更便捷的控制。

云端的数据服务可以连接到每一个机器人和自动化设备，数据共享让机器更加默契。系统可以掌握机器设备的状态，对每个机器人发出不同的任务指令，使机器相互配合，高效完成生产任务。

总体而言，云技术将使机器人更高效、性能更好，并使人机交互更容易。