Molex莫仕發布了一份前瞻性行業報告，展望了未來機器人在人機溝通與協作領域的潛力，指出：借助機器人技術，我們有望實現更直觀、智能且互聯的互動方式?！禡olex莫仕2024年機器人技術報告：機器人技術如何激發人類潛能》描繪了高度先進的機器人系統和多功能機器人將如何徹底改變未來生活的基本方面 - 從提升工廠運營效率、革新學生學習模式，到增強智能家居效能、優化患者護理，乃至加強對軍事行動的支持。

Molex莫仕消費與商業解決方案總裁Brian Hauge表示：

“在研究機器人在不同行業中的作用時，我們愈發意識到機器人的未來將由人機關系的不斷發展來決定。這份最新的行業報告揭示了人機交互前所未有的發展前景，同時強調了關鍵的支撐技術以及機器人系統與人類之間無縫連接的必要性，以實現更快速、更有效且極其精確的決策?！?/p>

推動機器人技術進步的基礎技術

機器人未來的發展依賴于通信與計算技術的持續進步，這些新技術支撐著機器人在動態環境中自主運行。高速連接最為重要，因為機器人系統需要低延遲的通信和即時數據傳輸，以便快速且準確地做出反應。5G/6G網絡將提供高帶寬、低延遲的通信服務，在設計機器人解決方案時，還需考慮多種連接方式，包括在5G、Wi-Fi或衛星網絡之間切換，以確保多通道冗余。

同樣，邊緣設備能夠就近處理數據，確保機器人系統及機器人的獨立連續運行。邊緣計算使自動化解決方案能即時處理數據，對決策起到至關重要的作用。在多數工業自動化或制造環境中，機器人通常配備安全應急協議，以確保在連接中斷或受損時，將電源和功能降至安全運行狀態。

機器人技術受益于AI/ML和傳感器融合創新

人工智能和機器學習是機器人適應性提升的最大推動力。人工智能算法使機器人能夠根據實時數據做出明智決策，并快速適應新情況，甚至能夠根據以往的互動預測未來狀況。通過機器學習，機器人還可以通過分析模式以優化行為，并不斷學習、適應和改進來提升效率和精度。傳感器融合技術將來自激光雷達、攝像頭、深度和力度傳感器等多種來源的數據結合在一起，幫助多用途機器人在不同環境中更好地感知深度、運動情況和障礙物。

加強人機互動的關鍵因素

根據Molex莫仕發布的機器人報告，市場即將出現能夠理解、響應甚至預見人類情感和情境需求的機器人。例如，通過自然語言處理(NLP)，機器人可以理解口頭命令、參與對話并根據情境調整行為。此外，情感人工智能使機器人能夠通過分析人類的語氣或面部表情來識別并回應情感線索。

Molex莫仕預計，這種以人為本的互動的興起將促使未來的機器人系統和自主機器人能夠更好地適應復雜的家庭環境，并扮演新的角色，如個性化教育導師、必要的手術助手和提供持續服務的患者監護者。

隨著工業4.0時代的到來，協作機器人(cobot)在工業領域的應用愈發廣泛，承擔的任務也愈加復雜。它們不僅能保障生產線穩定運行，還能預見并解決潛在的生產瓶頸問題，同時輔助工程師設計更優質的產品。展望未來，協作機器人將在手術室、教室及戰場等多樣環境中重新詮釋精準與個性化的概念。

機器人變革的關鍵推動力

我們通過機器人技術的重大進步，把握住更廣泛的互動機會。該進步依賴于連接技術、電源管理和數據處理方面的創新。Molex莫仕堅固可靠的連接器產品組合將支持日益增長的人機協作需求，滿足各行業應用場景中最苛刻的要求。