電子發燒友網報道（文/李寧遠）多年來，機器人一直在制造工業中扮演著重要角色。不論是大型的工業機械臂還是中小型的工業機器人，自動化工廠需要這些高效率、高精確的機器來提升制造水平。

隨著自動化工廠向智能化、柔性化轉變，傳統工業機器人不夠智能，不夠靈活的劣勢愈發明顯。智能化柔性化發展趨勢下，自動化工廠需要更智能更靈活的機器人來完成產線工作。所以近幾年，協作機器人迅速成為工業自動化領域備受重視的機器人類型。

協同、智能，協作機器人成為自動化升級重要推手

協作機器人，是在傳統工業機器人的基礎上發展出的新型工業機器人。其核心，在于“協作”二字。傳統的工業機器人應用在固定的獨立區域內，機器人只能和機器人一起工作完成固定的產線任務，人和機器人是分開的，不存在協同工作的概念。

協作機器人強調機器人與人的互動與協同，它們被設計用于直接與人共享工作空間，人與機器人共同組成靈活快速的生產單元，而無需像傳統工業機器人那樣為了安全設置安全柵欄或隔離措施。

協作機器人的出現，讓機器人不再是單純的機械替代，而是成為人類工作者的“同事”。它們可以在需要高度靈活性和創造力的場合中輔助人類，使生產過程更加高效和個性化。人和機器人一起工作的人機協作模式，可以提高效率、加強質量控制、增強生產的靈活性，減少物流線的成本，讓自動化工業更加智能更加靈活。

機器人毫無疑問是智能制造工業的支撐設備，而人機協作正在成為下一代工業智能機器人的本質特征。

協作機器人在制造業和非制造業市場都有應用，其中制造業無疑是協作機器人最重要的行業。根據Omdia的數據統計，2022年，協作機器人應用在制造業占比約為80.2%，全球市場規模為20億美元。同時Omdia預測到2027年，全球協作機器人市場將達到48億美元，復合年增長率為19.1%。

Grand View Research給出的預測更積極，預計全球協作機器人市場將以32%的復合年增長率到2030年的110.4億美元。

在國內市場，根據GGII的數據分析，預計至2026年，中國協作機器人的年銷量將接近10萬臺，市場規模將超過60億元人民幣。

國產協作機器人的崛起，整體價格進一步下降，未來，隨著柔性生產、人機安全協同、產業多樣化和安全需求的增加，協作機器人在工業領域的應用會顯著上升。

協作機器人背后的核心半導體組件需求

機器人作為智能軟硬件結合的代表，其豐富功能的實現離不開背后核心的半導體組件。像協作機器人這種追求高精準度高靈活性的設備，在設計時需要采用多軸電機控制。

不同于以往傳統的工業機器人，協作機器人需要使用具有較高原始性能的MCU/MPU來更快地完成控制處理，并具有更多計算帶寬來提供更多靈活的功能以滿足日益增長的自動化和智能需求，避免系統因通信、處理和采集延遲而降級，畢竟協作機器人需要持續測量電機電流、電壓和位置來精確控制電機的位置和速度，還需要處理外部傳感器提供的環境信息。

目前一些在協作機器人里應用比較典型的，如ST基于Cortex-M7內核的STM32F7系列、TI的Sitara系列、瑞薩的RA8等等，都是目前協作機器人實時控制方案里較為領先處理能力的代表，協作機器人必須同時處理來自多個軸的輸入，快速處理是至關重要的。

實時性控制是保障協作機器人安全操作的前提，也是多機合作人機協作的基礎。除了實時控制能力，通信是其中同樣重要的一環，目前工業領域通信協議非常多，如EtherCAT、Profinet、Ethernet/IP、CC Link IE，還有各種編碼器協議，數據的傳輸延遲幾乎決定了協作機器人的同步性，傳輸的延遲是影響機器人多軸協同的重要參數，不能提供穩定的低延遲通信那么多軸機器人的同步性就大打折扣。

將多協議支持能力集成到主處理器中，是非常有必要的。這樣不僅有助于節省設計成本、縮減布板空間和減少開發工作量，同時還可以更大限度地減少外部組件與主機之間通信的相關延遲。

TSN的應用在很多工業4.0應用中都有提到，TSN的引入對協作機器人來說意義重大，是未來非常有潛力的方向。TSN將進一步增強協作機器人的實時控制和協同操作，并提高機器人系統的靈活性和響應能力。協作機器人的中央處理器板需要有這種可拓展性，能夠適應不斷發展的TSN標準。現在很多半導體廠商提供的協作機器人方案都會重視在實時通信協議和TSN上支持。

隨著自主決策與操作的發展以及人機交互的不斷增加，協作機器人應用對功能安全的需求也在增加，功能安全合規型的器件采用也是很有必要的。

在傳感方面，機器人涉及的傳感非常多，3D視覺傳感是和協作機器人最常被一起提及的，協作機器人的精準識別需要3D視覺技術予以支持。以往比較常用的是用英特爾一整套SoC或者視覺處理平臺來做，現在國內像全志，肇觀、瑞芯微視覺芯片在協作機器人市場也應用得很多。

AI加速與協作機器人融合

Omdia報告預計2028年全球機器人人工智能芯片組市場規模將達到8.66億美元，大大推動AI在機器人領域的普及。NVIDIA、Qualcomm、Intel和AMD等不少廠商都已經推出了針對機器視覺、導航和測繪以及功能安全等設備端機器人應用的人工智能SoC或者專用人工智能芯片組。

邊緣AI在機器人中的應用已經取得了一定的成績，借助邊緣AI，協作機器人可以做出快速反應，有效避免潛在風險，增強安全保障。像上面提到的視覺傳感，已經實現了使用視覺輸入邊緣AI系統通過單個攝像頭在生產線上實現質量控制，或通過多個傳感設備在協作機器人中實現功能安全。邊緣AI與協作機器人的融合已經取得了不錯的應用效果。

隨著生成式AI爆火，其強大應用潛力已然不用贅述，進步神速的GenAI不但有效提升了工作生活的效率和質量，更推動了機器人行業的進化，機器人與GenAI正在加速融合。Google 、Meta、OpenAI 和豐田等公司正在其機器人應用中試用或測試各種基礎模型，達閥、獵戶星空等中國機器人供應商也已經成功開發出自己的基礎模型，并計劃將這些模型與客戶端軟件系統集成。

在協作機器人的終極形態——人形機器人短期內還不可能大范圍推廣的背景下，協作機器人是生成式AI較為成熟的應用形式。Omdia應用智能首席分析師也提到，通過各種大模型技術優化擴展機器人中生成式AI的功能來強化實時控制和性能是必需的。實時控制的進一步強化，也正是協作機器人需要的。

小結

協作機器人正在成為自動化領域的新寵，而Interact Analysis在去年發布的《協作機器人市場洞察與分析》中指出，協作機器人非工業應用市場也在迅速崛起，潛力巨大。更智能、更靈活、更自主的協作機器人正在打開未來人機協同的大門。