從物聯網到5G和人工智能，我們已經看到多種先進的數字技術的融合，將物理世界和數字世界拉得越來越近。這種融合的影響將在工業中感受得最為強烈；徹底改變我們設計、規劃、運營或提供面向消費者的產品和服務的方式。Digital Catapult的技術戰略總監Paul Ceely解釋說。

在網絡物理世界的其他趨勢中--如元宇宙或數字孿生--遠程和自主機器的崛起是制造業企業需要注意的一個趨勢：事實上，Digital Catapult將機器人和自主機器作為2022年的一個關鍵趨勢--預計到2026年，機器人技術的全球市場規模將達到驚人的538億英鎊。

雖然最著名的自主系統的例子是所謂的 "自動駕駛 "汽車，但這種流行病已導致人們對先進的數字技術使自主機器在經濟的許多其他部分越來越感興趣--制造業就是其中之一。

炒作和興奮在哪里停止，而影響何時開始？部署機器人技術和自主系統的最大挑戰是什么？

為工人做重活

機器人和自主系統在車間和工廠里協助人類工人的能力不僅僅是炒作，它已經在英國和其他國家實現了。

機器學習和人工智能技術正在為自動化系統、機器人和cobots（協作機器人，能夠學習多種任務以協助人類的機器人）提供動力，幫助減少周期時間、勞動時間和質量錯誤。在基本層面上，機器人甚至可以協助人類完成 "重活"--這在日本等人口老齡化國家正變得很普遍。

機器人和自主機器在工廠環境中的主要好處是，它們能夠進行人類原本要做的平凡、重復、體力消耗大甚至危險的工作--例如，國家電網公司與波士頓動力公司的合作，使用機器人監測危險環境。這不僅保護了工人的安全，而且使他們能夠在車間里以更高的生產力開展更高質量的工作。

由于大流行病的影響，我們也看到越來越多的制造商利用沉浸式技術、5G和機器人技術的混合物進行遠程工作。例如，福特公司就是一家使用沉浸式頭盔和微軟Hololens等工具為其工程師進行遠程會議和培訓的公司。

物流自動化和監測供應

雖然供應問題出現了緩解的跡象，但過去兩年經歷的挑戰--從人員配置到零部件短缺--暴露了供應鏈運行方式中不容忽視的系統性缺陷。機器人和自主機器有可能至少緩解這種壓力，特別是在勞動力短缺方面。

我們還沒有達到普及的階段，但由于正在進行的研究和開發，從長遠來看，我們可以看到自主卡車或自動無人機向城市和偏遠地區送貨。例如，目前在桑德蘭的日產工廠的一項試驗正在測試5G的能力，以通過自動卡車移動零件來提高生產力。

而且，自主機器人可以幫助測試、分類、檢查和建造；像Ocado這樣的組織已經在使用自主機器來支持分揀和包裝過程，我們將看到這些機器在受控的倉庫之外移動，例如，自主物流信息系統可以進行產品交付的掃描。

解決浪費材料、排放和金錢的問題

隨著人類每天產生約21.2億噸的廢物，有效利用自動化來更好地管理資源和緩解廢物流行對我們星球的影響是至關重要的。雖然自2011年以來，制造業的廢物管理已經增加了35%，但仍有工作要做。

機器智能、人工智能和計算機視覺正允許有效地使用機器人來識別、標記和分類大量的廢物流。還有一些早期的智能垃圾桶和容器的例子，它們可以與處理系統進行溝通，甚至在處理現場投放垃圾，這些都在不斷地完善。通過探索像這樣以技術為主導的廢物管理解決方案，制造業的領導者不僅可以從清潔的良心中受益，而且最終可以獲得更多的收益。

技能和道德

在一個似乎永無止境的技能短缺和招聘挑戰的時代，這些先進的技術代表了一個巨大的機會，可以幫助培訓和協助員工的日常工作，以及釋放員工的寶貴時間 - 讓他們專注于提高工作質量。

話雖如此，但要實現全面的機器人自主化，顯然仍有障礙。開發一個能夠應對許多變量的機器人或自主系統，如流體或不斷變化的環境條件--如不斷變化的光線、溫度等--在技術上具有挑戰性，而且許多自主系統需要長時間的數據流訓練。自主系統也是為解決某個任務而建立的--在制造業中有幾十個成功使用案例的 "通用型 "機器人還沒有被開發出來。

同時，這些系統必須以人類為中心的方式進行開發，將技術的負責任和道德的使用放在首位。這意味著，在構建這些系統時，需要考慮到員工和更多利益相關者的利益。

遠程和自主機器的未來

自主機器和機器人應對我們這個社會目前所面臨的一些最大的挑戰--無論是經濟還是社會--的機會是無限的。然而，隨著對自動化的需求成倍增長，我們必須確保我們正在努力提高這些機器的準確性、可靠性和安全性，并且它們與工人和鄰居和諧地適應環境，特別是如果它們是遠程操作的。