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　　01「交鑰匙」方案將使自動化更唾手可得

　　協(xié)作機器人市場在過去幾年一直穩(wěn)步增長，并且沒有放緩的跡象。事實上， Interact Analysis 預測，到 2026 年，協(xié)作機器人市場將繼續(xù)強勁增長，年增長率略高于 20%。

　　機器人制造商 Universal Robots （UR）報告稱，2022 年，被集成到 OEM 解決方案中的 UR 協(xié)作機器人銷售額增長了約 50%。

　　公司表示，到 2023 年，將有 80 多個 OEM 合作伙伴將 UR 協(xié)作機器人集成到「交鑰匙」系統(tǒng)，還有 300 多個 UR+ 合作伙伴推出經認證可的與 UR 協(xié)作機器人無縫協(xié)作的應用套件和組件。

　　「制造商買回機器人手臂，費很大力氣才能搞清楚怎么集成的日子一去不復返了。」Universal Robots 預測，「交鑰匙」解決方案（包括所有硬件、軟件、傳感器和接口）將成為 2023 年企業(yè)自動化的強大驅動力。

　　「到 2023 年，協(xié)作機器人自動化將變得更加復雜，但使用起來也更簡單。」Universal Robots  應用程序開發(fā)和戰(zhàn)略營銷高級經理 Joe Campell 表示。

　　應用場景上，我們將看到焊接、碼垛和機器維護等場景應用的顯著增長。機器人焊工是主要增長動力。

　　事實上，UR 焊接渠道在 2022 年增長了 80% 以上，因為新的合作機器人焊機進入了俄亥俄州鈑金制造商 Raymath 等地的工廠。

　　Raymath 首席執(zhí)行官 Greg LeFevre 拜訪了當?shù)?UR 合作伙伴 并親身體驗了編程演示后，立即寫下了購買訂單。

　　「四個小時內，我們對 20 個焊接點進行了編程。我實際上是在練習，并在我將要制作的部件上取樣。」他介紹說。

　　「它向我證明，如果我能在 4 個小時內編寫這個程序，并讓我的部件運行起來，它就可以在我們的車間工作。」

　　Raymath 安裝了4 臺由 UR 協(xié)作機器人驅動的焊機。現(xiàn)在，操作員只需過去的一半，焊接速度提高了兩倍，生產率提高四倍。

俄亥俄州鈑金制造商 Raymath 首席執(zhí)行官在親身體驗了編程演示后立即下單。

　　02 更高的有效載荷、更長距離協(xié)作機器人，以及制造商轉向模塊化生產

　　隨著越來越多的公司轉向協(xié)作機器人自動化，許多公司將希望處理更重的有效載荷。

　　好消息是，我們最近看到了幾種更高負載、更長距離的協(xié)作機器人的推出。到 2023 年，這些將繼續(xù)改變制造業(yè)的一部分，改善許多員工的工作生活。

與其他 UR 協(xié)作機器人相比，UR20 的有效載荷為 20 公斤，工作范圍為 1750 毫米，速度和扭矩提高了 30%。

　　例如，2023 年 Universal Robots 將推出新型 UR20 協(xié)作機器人，專為更高的有效載荷、更快的速度和卓越的運動控制而打造，所有這些都融合在一個輕巧、占地面積小的系統(tǒng)中。

　　其中，20 公斤的有效載荷能力將改變碼垛等行業(yè)， 1750 毫米的工作范圍將用于焊接和機器維護。

　　由于機器人足夠輕，尋求額外靈活性的制造商還可以松開螺栓并重新定位或連接到帶輪子的重型底座上，這也將為新的應用創(chuàng)造提供可能。

　　除此之外，模塊化自動化是 2023 年的另一個主要趨勢，Universal Robots 希望能看到比以往更多的可重組的機器人工作單元。

全球每年安裝的工業(yè)機器人

　　03 客戶將成為產品開發(fā)的核心

　　盡管我們廣泛談論工作場所的機器人協(xié)作，但人類協(xié)作才是推動創(chuàng)新的動力。

　　客戶比其他任何人都更了解自己的需求，并且隨著自動化市場的成熟，客戶比以往任何時候都更有能力針對他們的需求提供有價值的意見。

　　這意味著，機器人公司將讓客戶更多地參與產品開發(fā)。這就是為什么 Universal Robots 重組了其產品團隊，并在設計解決方案之前重點關注了解客戶面臨的問題。

　　機器人公司和客戶共同開發(fā)特定解決方案的合作開發(fā)項目也必將在 2023 年及以后增加。

　　最終，這些做法將允許客戶直接影響他們購買的產品，同時為機器人公司提供有價值的反饋——這意味著他們將能夠推出一種產品，使整個市場受益。

　　04 RaaS 市場變得更大

　　知名機器人公司 Berkshire Gray 為 FedEx、Target 和沃爾瑪?shù)蓉敻?100 強客戶設計和部署人工智能和機器人技術，對零售、電子商務、食品雜貨、包裹處理和物流行業(yè)正在發(fā)生的事情擁有廣闊視野。

　　Berkshire Grey 副總裁 Chris Geyer 提供了他對 2023 年的一些見解和預測。

　　首先，中小電商將擁抱 RaaS 模式。通常，較小電商沒有昂貴的自動化項目所需資金，但機器人即服務 ( RaaS ) 產品將使這些較小的運營商獲得自動化。

　　這些公司不必預先投入資金，而是可以為模塊化自動化服務支付訂閱費。RaaS 模型將使他們具有成本競爭力，并在需要機器人自動化才能生存的時代保持競爭力。

　　食品雜貨店自動化將飆升。我們將在來年看到的一個大趨勢——雜貨店自動化程度更高。

　　由于疫情 ，網上購物持續(xù)增長，也全面加劇了在線購物市場的競爭，給所有在線或實體商家?guī)斫当尽⑻崴俚膲毫Α?/p>

　　我們看到網上購物和補貨對揀選和分揀機器人需求的激增，而且這種需求似乎也沒有放緩跡象。

　　倉庫勞動力短缺威脅著企業(yè)生產，也是對機器人自動化興趣與日俱增的首要、次要和第三因素。

　　在日益緊張的勞動力市場中，倉庫正在盡可能地實現(xiàn)自動化。近四分之三 (71%) 高管認為，機器人自動化對于應對年輕一代減少的工作申請和緩解長期勞動力短缺是必要的——我預計，我們將在 2023 年看到這一數(shù)字繼續(xù)增長。

　　05 智能軟件驅動的自動化繼續(xù)興起

　　貿易爭端、勞動力短缺、供應鏈中斷和全球大流行促使公司評估回岸生產還是近岸外包，以減輕未來風險。著名制造業(yè)軟件和機器人公司 Bright Machines 首席運營官 Paolo Avagliano 預測 ，到 2023 年，經濟不確定性將為賦能回岸生產的技術提供更多動力。

　　在創(chuàng)建分布式工廠網絡時，自動化可以更好地控制成本并實現(xiàn)高度靈活性，從而使擴展更容易。

　　此外，與體力勞動不同的是，部署智能自動化解決方案成本幾乎不存在地區(qū)差異，這也使得該行業(yè)可以將生產從勞動力成本較低的地區(qū)轉移到勞動力成本較高的地區(qū)，以便在離銷售地更近的地方建廠，并降低未來風險。

　　因此，彈性的、軟件驅動的自動化將在未來幾年繼續(xù)興起，以減輕回岸生產的障礙。

Bright Machines 的愿景是圍繞微型工廠的概念構建依靠機器人技術和自動化軟件驅動的生產線。

　　Bright Machines 營銷副總裁 Justine Crosby 認為，當今由智能軟件驅動的自動化正在為工業(yè)業(yè)務轉型重新注入活力，在投資回報方面，也超出甲方對速度、規(guī)模和靈活性預期，提供真正價值。

　　制造商已經開始改變工作方式——使用更分布式、與位置無關的生產方法，這意味著，他們可以在更靈活、更小、更可持續(xù)的工廠中生產更好的產品。

　　人們可以感覺到，未來產品將按需生產，更貼近客戶。但我最興奮的是，這種方法具有顯著加速創(chuàng)新的潛力。

　　隨著工廠變得更加數(shù)字化和分布式，它們也將變得更加透明和可訪問。今天的技術將使任何人都可以根據(jù)需要在任何地方構建任何東西，實現(xiàn)真正的創(chuàng)新民主化。

　　06 社交機器人卷土重來、AI 「結對」程序員將徹底改變軟件工程

　　如果沒有計算機代碼和代碼編寫者，我們會怎樣？他們接下來會帶我們去哪里？知名公司 Celonis、Snowflake 和 Canonical 的專家?guī)砹怂麄兊念A測。

　　Canonical （Ubuntu Linux 為其主力產品）機器人產品經理 Gabriel Aguiar Noury 預測，2023 年社交機器人將卷土重來。

　　2022 年底，我們看到索尼等公司推出了 Poiq 等機器人，為新一輪的社交機器人浪潮奠定了基礎。

　　在 GPT-3 等自然語言生成模型支持下，機器人可以創(chuàng)建新的對話系統(tǒng)，這將提高機器人與人類的互動性，讓機器人可以回答任何問題。

　　社交機器人還將建立敘事和豐富個性，這讓與用戶互動變得更有意義。GPT-3 還為圖像生成器 Dall-E 提供動力。這些技術結合起來，不但使機器人能夠講述故事，還是動態(tài)展示它們。

　　這不止于新奇效應，Dall-E 將繼續(xù)推動研究，幫助機器人根據(jù)周圍環(huán)境定義自己的行為。

　　隨著圖像檢測和上下文生成的融合，機器人場景感知和社交智能將實現(xiàn)新的飛躍。通過生成圖像的詳細文本描述，機器人將很快能夠了解他們所在的房間或人們在做什么——朝著真正自治，又邁近一步。

　　但是，我們不能對技術的濫用視而不見。

　　戰(zhàn)爭研究所(Institute for Study of War)已經表示，無人機與炮彈一樣重要。它們的大規(guī)模部署使這場戰(zhàn)爭成為我們所見過的最大規(guī)模的「無人機戰(zhàn)爭」。

　　自動駕駛汽車也在沖突中找到了一席之地，被用于軍隊運輸裝備。水下無人機也是如此。

　　最大的云端數(shù)據(jù)倉庫服務商 Snowflake 高級副總裁 Christian Kleinerman 預測，商業(yè)應用程序將開始重生，支持新的數(shù)據(jù)驅動版本。

　　我們正處于軟件開發(fā)復興的開端 —— 開發(fā)人員將把他們的應用程序帶到中央組合數(shù)據(jù)源，而不是像傳統(tǒng)方法那樣，將數(shù)據(jù)復制到應用程序。

　　每個單一應用類別（無論是橫向的還是特定于垂直行業(yè)的），都將被新的數(shù)據(jù)驅動的應用程序的出現(xiàn)所重塑——利用大量數(shù)據(jù)，個性化他們的產品、優(yōu)化他們的服務。

　　數(shù)據(jù)驅動的應用程序的興起，將為所有不同類型的開發(fā)人員提供巨大的機會，無論他們是在為應用程序和基于該應用程序的業(yè)務開發(fā)一個全新的想法，還是在尋找如何擴展現(xiàn)有的軟件業(yè)務。

　　平臺提供商將分擔大部分安全、治理、隱私、分發(fā)和貨幣化，讓開發(fā)者和企業(yè)家可以自由地圍繞他們的主要差異化因素進行創(chuàng)新。

帶有 Streamlit 的 Snowflake 的架構。Snowflake 8 億美元收購了開源的數(shù)據(jù)分析軟件服務商 Streamlit ，布局新業(yè)務。后者業(yè)務主要是提供低代碼開源數(shù)據(jù)可視化軟件。

　　Snowflake Streamlit 負責人 Adrien Treuille 認為，應用程序開發(fā)將成為生產者和消費者之間的雙向對話。

　　易使用的低代碼或無代碼平臺的出現(xiàn)，已經為精通技術和業(yè)務的用戶簡化了交互應用的構建和共享。

　　在此基礎上，下一個出現(xiàn)的轉變將是模糊之前兩個截然不同的角色之間的界限——應用程序生產者和軟件消費者。

　　應用程序開發(fā)將成為一個協(xié)作的工作流程，消費者可以實時地對生產者所做的工作進行評估，例如，通過對代碼進行評論。

　　實際上，應用程序的創(chuàng)建將遵循與其他數(shù)字產品(如文檔、圖表和演示文稿)類似的路徑，其中協(xié)作和迭代的工作流通過谷歌 Docs、谷歌 Slides 和 Figma 等工具實現(xiàn)雙向對等協(xié)作。

　　更進一步說，未來應用開發(fā)平臺有機制在開發(fā)者開始開發(fā)軟件之前就從消費者那里收集應用需求。

　　社交媒體「有影響力的程序員」將對推動開源技術的普及產生更大的影響。

　　我們生活在一個充滿熱情和魅力的有影響力的人可以通過他們在社交媒體上的推薦和活動來顯著影響人們的觀點和品味的時代。

　　開源正迅速成為一個受到社交媒體影響者影響的生態(tài)系統(tǒng)。

　　例如，Data Professor、devaslife、George Hotz 和 Primeagen 已經定期在 Twitch 和 YouTube 上直播代碼，展示他們最喜歡的開源項目。

　　我希望這種趨勢能繼續(xù)下去，并在幫助一些開源項目迅速流行和更廣泛采用方面發(fā)揮更大的作用。受益的不僅僅是全新的技術。

　　有影響力的人也會欣賞舊的開放源代碼之美，并將其帶給全新的受眾。對于開源來說，一個重要的新成功衡量標準不僅是一個項目有多酷，還包括酷的因素以及它的時尚網紅粉絲在社交媒體上的影響力。

　　另外，AI 「結對」程序員將從根本上改變軟件工程。

　　一段時間以來，機器學習技術已經發(fā)生了改變，并使軟件開發(fā)過程變得更快——特別是在減少代碼中表達思想所需的字符數(shù)量方面。

　　GitHub Copilot 或 TabNine 等新的 AI「結對」程序員的不同之處和令人興奮之處在于，我們正在見證一種新的、從根本上更具表現(xiàn)力的語言發(fā)明。

　　這些新工具經過數(shù)十億行代碼的訓練，可以使用學習到的上下文自動生成開發(fā)人員正在編寫的代碼，從而轉換他們的工作量。

　　項目中可用的代碼越多，在該項目中編寫代碼的速度就越快。

　　我們將看到更多的開發(fā)人員通過編寫一行自然語言英語來創(chuàng)建整個應用程序，然后看著AI「結對」程序員完成剩下的工作。

Celonis 流程挖掘截圖

　　流程挖掘獨角獸 Celonis 產品營銷總監(jiān) Sam Attias 預測，在接下來的一年里，我們將看到越來越多的人采用流程挖掘，因為它演變到包含自動化功能。

　　流程挖掘曾是一個孤立的數(shù)據(jù)科學，通過提取數(shù)據(jù)并可視化地表示它，幫助公司識別隱藏的低效率，就像 x 光一樣，讓企業(yè)看到他們的運營中的低效率。

　　然而，現(xiàn)在它正變得更加規(guī)定性而不是描述性，并將使企業(yè)能夠模擬新的方法和流程，以估計成功率和錯誤率，并在問題實際發(fā)生之前提出行動建議。

　　它將通過自動化和執(zhí)行管理實時解決效率低下的問題。

　　此外，通過結合以對象為中心、革命性的新流程挖掘技術，流程挖掘正在經歷一個重大的步驟變化。

　　利用該技術的企業(yè)現(xiàn)在可以從多維度理解流程以及所有相關業(yè)務因素和依賴關系。

　　流程挖掘不僅僅是識別單一的低效率，它將作為一種直觀而強大的方式，讓公司輕松分析復雜的相互關聯(lián)的流程，并查看最初的低效率是否已經轉移到業(yè)務的其他部分。

　　在關于數(shù)據(jù)共享與合作方面，他認為，當今的宏觀經濟挑戰(zhàn)更加強調了企業(yè)共享數(shù)據(jù)的必要性，以及方便獲取見解的必要性。

　　傳統(tǒng)上，跨部門、跨辦公室和跨地區(qū)共享數(shù)據(jù)對企業(yè)來說是困難的，也是無法訪問的，導致在企業(yè)最負擔不起的時候缺乏可見性。

　　通脹壓力和供應鏈問題促使企業(yè)領導人在自己的公司內部共享和基準數(shù)據(jù)，這就是為什么數(shù)據(jù)共享和協(xié)作在明年對企業(yè)至關重要的原因。

　　公司將越來越多地尋求利用技術和平臺，以無縫和安全的方式在組織內部和整個生態(tài)系統(tǒng)中共享數(shù)據(jù)。

　　通過開發(fā)更廣泛的數(shù)據(jù)集，2023 年的企業(yè)將使用流程智能來揭示應該在內部采用哪些最佳實踐，推動創(chuàng)新，并創(chuàng)造更好的業(yè)務成果。

　　隨著數(shù)據(jù)共享和基準測試的增加，流程智能還將在內部部門和團隊之間創(chuàng)造良性競爭。