质量管理类应用占比约为22%, 主要原因是机器视觉检测的成
熟 ，AI 优化了图像识别复杂和精度，实现了万物识别，检测机器人的应用从标准化领域拓展到非标领域，应用范围大大拓展。
此类场景“机器人+人工智能”应用模式主要为“机械臂+识别类
模型”
,AI 应用的主要目标是识别外观缺陷情况，随着机器视觉检
测能力的提升，机器人可以适应各类大小、形状、质地的检验对象，
并同时开展多个检测流程，如大族机器人Elfin 协作机器人能在60
秒时间内完成电池托盘法兰面内测平面度检测、内腔长度检测、碰焊
点检测等10多项检测，又比如ABB提供的人工智能机器人焊接质检
系统，以比人工快20倍的速度，检测、发现和识别仅22微米的缺陷。
移动机器人+识别类模型+自主导航模型模式,AI应用的主要目标是实现环境识别和路径规划;移动机器人+协同优化模型模式,AI应用的目标是开展多种物流机器人的协调配合
机械臂+操作优化模型模式，AI应用的主要目标是提高操作精度;机械臂+操作学习模型模式,AI应用的目标是提升机器人的灵活性和适应性
决策过程不可追溯,推理过程缺乏显式的规则表达;伦理与责任归属困境,行为逻辑模糊性可能引发伦理争议;动态环境适应性不足,难以预测其在未知场景中的反应模式
大模型作为最爆火的人工智能概念，推动了人形机器人大脑的形成，助力人形机器人具有人的感知、交互与决策能力；对 于控制系统仍在切入中
原生机器人大模型ERA-42, 展示了与自研五指灵巧手星动XHAND1 结合后的灵巧操作能力,能够完成超过100种复杂灵巧的 操作任务,是真正的具身大模型
普渡机器人提出了 Robot-to-Everything 架构，实现万物互联，全场景的智能生态;率先完成了专用、类人形、人形三类机 器人的完整产品布局
机器人像人一样使用工具的灵巧手,是提升机器人柔性操作能力的关键部件,是柔性制造避不开的一环;灵巧手工程量占据Optimus工程量的50%,灵巧手是机器人走向“好用”的关键
欠驱动手硬件集成度高，整体系统简洁高效、体积小、质量轻，便于进行动力学分析;存在功能性不足,对于精度要求比较高的手指精巧控制无法胜任
具有完全可重复的运动轨迹,适合某些功能性和精细操作较高的场合,在工业场合， 例如组装、测量等情况下有更好的表现,没有合理的运动学分析控制时，整体的灵活性差
机器人的触感灵巧手Linker Hand具备20个主动自由度,包括柔性电子皮肤,实现精细触觉感知,构建全球最大的灵巧操作数据集,包含了大量的人手操作数据,覆盖了各 种复杂的抓取和操作任务
当人们认为机器人是有意图的代理时，他们的大脑以类似的方式处理自己和机器人的行动结果,意图归因在人机交互中起着至关重要的作用,可能包括通过言语指令等非交互性手段来调整人们对机器人意图的感知
移动机器人系统用于解决探索性化学中的三个主要问题以及根据数据决定下一步做什么,移动机器人做出与人类研究人员相同或相似的决定比人类快得多
