美國制造業占了12％的全國GDP以及占有9％就業人員總數。接近70％來自美國的進出口和制造業有關。該行業代表了一個對國家經濟健康非常重要的領域。 在過去的40年中，機器人應用方面取得了巨大的進步，特別是在汽車行業。最近，電子行業已經成為主導行業。在2011年，制造業的機器人銷售增長了44％，這是美國生產系統復蘇的一個明顯原因。在一些公司，機器人生產系統已經被用來作為生產制造的促進者，如蘋果、聯想、特斯拉、富士康等等。機器人的應用正從一些大公司如通用、福特、波音、洛克希德·馬丁公司等到中小型企業過渡，使得一次性產品的制造呈現爆發狀態。

在《機器人技術能否讓美國制造業騰飛？》一文中我們總結了機器人及自動化技術在美國制造業以及在美國經濟中所占的重要地位，描述了機器人及自動化技術將在何處大大提高生產力，并展現了一個具有遠見的研究與發展路線圖，使美國的國家投資能夠對這些重點研究領域起到推動作用。

美國國家科學基金會頒布了一個為期十五年的機器人領域技術路線圖，制造業作為單獨一張論述。在報告中提出的研究計劃將顯著增強美國的制造業經濟，將有利于形成一個受過良好訓練的并具有高超技術的生產線，創造新的就業機會，并且將在美國經濟的再次崛起起到重要的作用。

路線圖研究流程

美國制造業技術路線圖描述了制造業通過發展一系列機器人技術領域的基礎技術使其關鍵能力得到發展的前景。每一項關鍵能力都由一個或多個在制造業中廣泛應用的領域發展而來，且都指向某些基礎研發的主要技術領域（如下圖）。將路線圖的內容整合為連貫的方案是非常重要的。

機器人技術對制造業的影響

現在我們用假想的例子對具有一定影響力的機器人技術應用和在應用中具有很大積極作用的關鍵能力進行介紹。這些假想的場景有助于說明制造業模式的變化，也是能力與技術融合的實例。本路線圖闡明了各項能力在5年，10年，15年時的關鍵節點。

事例1：流水線輔助機器人

汽車制造商面臨著其新型電動汽車訂單的激增，需要快速整合其他已生產完畢的早期型號汽車流水線的生產能力。流水線快速地進行了任務的重新分配，以適應新的汽車模型。工廠購置了一組流水線輔助機器人，其被很快地進行了設置并開始與人類工人一起完成新的任務。流水線的第一項作業是要對機器人參數進行微調以優化其傳感器系統與機器學習算法，第二項作業是在四天的執行時間里使工廠產量翻番。緊接著，一個關鍵供應商要求更改裝配序列以適應電池組在裝配過程中的耐受程度。于是工程師使用計算工具快速修改了裝配程序，將其打印給工人，并將新的裝配程序上載至流水線輔助機器人。這種靈活的制造業正逐步進入我們的生活。比如，2012年8月，Rethink Robotics公司宣布，其價值2萬2千美元的機器人Baxter可由未經培訓或極少培訓的演示示范而直接對其進行編程。安裝與操作成本的降低將改變未來自動化技術在商業案例中的應用。

事例2：獨特離散部件制造與組裝

一個職業醫師來到一個只有5名員工的主要接受來自醫療器械公司訂單的小工場。他想制造一種乘坐輪椅的四肢癱瘓病人所使用的頭部控制輸入裝置。今天，這種特殊的設備都非常昂貴，因為對其進行制造與組裝將花費大量的時間與勞動來對機器進行設置。這個小工場的老板擁有一臺可接受語音及手勢命令的機器人，在機器人不知如何處置時可對其進行指示。這臺機器人能將加工材料放置于銑床或車床上并開動機器，并且能夠對必要的機械與電子組件進行設置，并在指令模糊而無法動作時請求協助。在不同工作位置之間的移動中，機器人能夠清理冷卻劑的泄漏并且對在狹小空間進行工作的工人進行安全提示。機器人能夠響應工作時的快速請求，并且不會因為該請求會對其主要工作造成延遲而拒絕。最后，機器人對組件進行裝配并且在下午將產品裝車。這樣的突發性工作對工場的日常工作只造成了很小的中斷。

事例3：快速、集成且基于模型的供應鏈設計

國外主要供應商提供的用于嬰兒配方奶粉的包裝被發現具有嚴重的質量控制問題。在美國的首席工程師能夠使用綜合的多尺度模數融合供應鏈模型，引入新的供應商，重用供應鏈中可重用部分并且對整個供應鏈的轉變造成影響：包括生產、分配、裝箱、供應及分銷。整個轉變中最重要的部分是20臺用于快速生產以對包裝袋進行重新設計的機器人。

這些例子在今天看起來也許還很遙遠，但我們已經擁有了技術基礎，大量的專業人員、教育基礎設施以及在關鍵技術領域適當的投資。這些基礎能夠讓我們在15年內實現上述目標。制造業的關鍵能力

在本節中，我們將對制造業的關鍵能力進行簡要地討論，并且給出5年、10年及15年可能會達到的技術節點。在后續內容中，我們將討論一些可以使我們達到上述技術節點的具有前景的研究方向。

具備可適應性及重構性的生產線

今天，一種新產品從概念設計到在生產線上進行制造之間的時間間隔大得無法接受。對于一輛新型汽車來說，這個時間間隔能長達兩年。當面對一個新的產品以及可以進行生產的生產線子系統時，我們希望能夠對子系統進行重構設置，設立工作站來進行新產品的生產。因此，在未來15年，具備適應性及重構性生產線的路線圖包含下面三個目標：

自主導航

 

 

自主導航是一項基本能力，這將影響采礦和建筑裝備的自動化，原材料到成品的高效運輸，在裝配生產線上對原材料進行裝卸處理并將成品帶往檢查站的導引車輛的自動化，以及類似于入庫存儲和調配的后勤支持的操作。使機器人能夠在包含靜止障礙物、車輛、行人以及動物的非結構化環境中進行安全的自主導航，需要在組成部件技術上有關鍵性的投資。自主導航的路線圖包含以下技術節點：

綠色制造業

美國建筑師William McDonough說：“污染是設計（與制造）失敗的標識”。目前，從組件到系統，滿足自上而下需求的制造業需要進行全面的重新構想。制造業對于減少廢棄物的解決方式絕大部分是針對于生產過程中產生的廢棄物、可利用廢棄物以及在停工和維護時產生的廢棄物。我們針對綠色制造業的路線圖著眼于所有組件及系統在整個生產過程中的回收利用，其過程包括從原材料的開采與加工，到產品制造與分發，到最后材料的回收。為了能夠達成逐步的改變，我們必須引進新的制造業技術且新產品的設計也必須遵循綠色制造這一目標。比如，向增材制造過渡將會極大地減少產品或零件生產中產生的廢料。新的物流系統也需要具有廣泛的回收能力。目前，物流系統很難回收那些制造企業無法回收或其本可以進行回收但不回收的材料。我們非常關注制造業基礎設施的重用、原材料的回收、每一個制造環節里對能源使用的最小化以及為生產新產品對子系統進行重新設置。

類人的靈巧操作技術

機器人手臂與手掌的靈活度最終將超越人類。在速度與強度方面，這已經是既成現實。然而，與機器人對手相比，人類的手在完成那些需要高靈巧度方面的任務時仍然具有優勢。這種差距歸因于機器感知、可靠的高保真傳感器以及規劃與控制等關鍵技術。機器人的靈巧操作技術路線圖包含以下的技術節點：

基于模型的供應鏈整合與設計

目前，計算機領域與信息科學的發展使將物理制造過程模型化、使研究人員“將圖靈機帶進制造業”成為可能。如果完成此項技術，制造業會像數據庫及計算機一樣蓬勃發展，使系統與組件具有互操作性，產品具有更高的質量、更好的可靠性、更低的成本以及更快地進行交付。所以，基于模型的供應鏈整合與設計路線圖具有以下的技術節點：

納米級制造

經典的基于CMOS的集成電路與計算模式正被新的納米級制造與計算技術超越。我們已經看到了非硅微系統技術以及使用自然界中觀察到的合成技術進行構建的新方法的成長與發展。微機電系統（MEMS）、低功耗超大規模集成電路以及納米技術的發展已經使次毫米級自供能機器人的出現成為可能。新的并行甚至隨機裝配技術有望出現。傳統的制造方式將被新的、目前只存在于想象中的納米級制造方式所取代。故納米級制造以及納米機器人技術必須強調其基礎研發：

非結構化環境感知技術

在自動化制造業中，固定的自動化設備已被證明更加易于進行大規模生產。除了一些特定應用之外，柔性自動化技術以及大規模定制自動化技術的前景并未受到關注。造成這種現象的主要原因之一是固定的自動化設備為自身構建了一個結構化的環境以極大地簡化“智能”制造所面臨的挑戰。小批量的自動化制造要求機器人更加智能、靈活，并能在與人類工人共同工作的低結構化環境中安全地運行。比如，在產品流層面，機器人及其他機器設備需要在各種不同的地點進行工作，以完成對產品（比如一輛飛機或一艘輪船）的制造，而在功能層面，則是產品在各種機器設備間進行運動。單一部件制造的挑戰性加劇了上述困難。感知技術的路線圖包含以下技術節點：

與人類共事的內稟安全機器人：機器人大眾化

現在有很多關于內稟安全機器人的討論，這些討論并不只是局限于“內稟安全”這個詞匯的具體含義。“內稟安全”的設備被定義為“在正?；虍惓l件下，在某種特定危險氣體最易被點燃的情況下，無法釋放出足夠將其引燃電能或熱能的設備或布線”。簡而言之，一臺“內稟安全”的設備無法引燃可燃氣體。“內稟安全”的要求顯然也需要像其他被設計用制造業領域的機器一樣，在機器人系統中得到重視。雖然顯而易見的是“內稟安全”會為機器人的行為帶來更多負擔，但也許這更關系到“內稟”這個詞本身的定義。

內稟：屬于其本質或構造的事物；來源并包含于有機體或其部分。這就是癥結所在：我們期望機器人必須從內在來說就是安全的，對人類完全無害的，不管這會有怎樣的代價。這來源于那種恐懼人類可能會制造出某種凌駕于人類之上的東西的文化。也許，我們已經制造出了凌駕于人類之上的產物。

比如，汽車是危險的。第一輛不用馬匹的馬車對于路上其他傳統的馬車來說是個威脅，不過我們早已過了那個年代?，F在的高速公路上，你可以以超過120公里的速度超車。這并不是說汽車具有“內稟安全“，而是說我們已經學會接受汽車帶來的風險。隨著時間的過去，我們逐漸創造了一個依賴于人類對其能力、限制以及在高速路上開車所面臨風險都具有認知的交通系統。我們將汽車大眾化，讓汽車與大眾相關，讓大眾需要汽車，汽車才成為我們社會的一部分。

在制造業領域中進行機器人的大眾化，必須引入一個類似的風險和責任評估模型。像開車一樣，制造業的環境本身就蘊含一定程度的風險。我們的目標是當機器人被加入到制造業中時，風險程度不會因此提高。對此目標是否達到的一個可以接受的衡量指標是工作損失天數。如果工作損失天數在引入機器人或自動化設備之后沒有增加，那么我們就走在機器人大眾化的正確道路上。之后我們將繼續發展并細化安全標準，并且為用戶自定義任務找到工程系統化的解決方案。

事實上，我們必須安全地展開并且持續鼓勵針對用戶溝通需求的協同解決方案。這就包括對每個自動裝置的能力、限制以及相關風險進行定義。創新的多樣性將推動對機器人風險和責任評估模型的接受。社會對人類與機器人同在工廠工作的理解與大的文化環境將會隨著機器人的大眾化一起到來。上述社會氛圍只會在機器人用戶數量拓寬的基礎上隨時間慢慢發生。自然語言編程、控制學習以及材料技術的進展都是可能加速這一過程的潛在途徑。

機器人與人類共事的路線圖如下：

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