01「交鑰匙」方案將使自動化更唾手可得

　　協作機器人市場在過去幾年一直穩步增長，並且沒有放緩的跡象。事實上， Interact Analysis 預測
，到 2026 年
，協作機器人市場將繼續強勁增長
，年增長率略高於 20%。

　　機器人製造商 Universal Robots （UR）報告稱，2022 年，被集成到 OEM 解決方案中的 UR 協作機器人銷售額增長了約 50%。

　　公司表示，到 2023 年，將有 80 多個 OEM 合作夥伴將 UR 協作機器人集成到「交鑰匙」係統，還有 300 多個 UR+ 合作夥伴推出經認證可的與 UR 協作機器人無縫協作的應用套件和組件。

　　「製造商買回機器人手臂，費很大力氣才能搞清楚怎麼集成的日子一去不複返了。」Universal Robots 預測，「交鑰匙」解決方案（包括所有硬件
、軟件

、傳感器和接口）將成為 2023 年企業自動化的強大驅動力。

　　「到 2023 年
，協作機器人自動化將變得更加複雜
，但使用起來也更簡單。」Universal Robots  應用程序開發和戰略營銷高級經理 Joe Campell 表示。

　　應用場景上
，我們將看到焊接、碼垛和機器維護等場景應用的顯著增長。機器人焊工是主要增長動力。

　　事實上，UR 焊接渠道在 2022 年增長了 80% 以上，因為新的合作機器人焊機進入了俄亥俄州鈑金製造商 Raymath 等地的工廠。

　　Raymath 首席執行官 Greg LeFevre 拜訪了當地 UR 合作夥伴 並親身體驗了編程演示後，立即寫下了購買訂單。

　　「四個小時內，我們對 20 個焊接點進行了編程。我實際上是在練習，並在我將要製作的部件上取樣。」他介紹說。

　　「它向我證明
，如果我能在 4 個小時內編寫這個程序


，並讓我的部件運行起來
，它就可以在我們的車間工作。」

　　Raymath 安裝了4 台由 UR 協作機器人驅動的焊機。現在，操作員隻需過去的一半，焊接速度提高了兩倍，生產率提高四倍。

俄亥俄州鈑金製造商 Raymath 首席執行官在親身體驗了編程演示後立即下單。

　　02 更高的有效載荷、更長距離協作機器人
，以及製造商轉向模塊化生產

　　隨著越來越多的公司轉向協作機器人自動化，許多公司將希望處理更重的有效載荷。

　　好消息是，我們最近看到了幾種更高負載
、更長距離的協作機器人的推出。到 2023 年，這些將繼續改變製造業的一部分，改善許多員工的工作生活。

與其他 UR 協作機器人相比，UR20 的有效載荷為 20 公斤，工作範圍為 1750 毫米，速度和扭矩提高了 30%。

　　例如，2023 年 Universal Robots 將推出新型 UR20 協作機器人
，專為更高的有效載荷、更快的速度和卓越的運動控製而打造
，所有這些都融合在一個輕巧、占地麵積小的係統中。

　　其中，20 公斤的有效載荷能力將改變碼垛等行業
， 1750 毫米的工作範圍將用於焊接和機器維護。

　　youyujiqirenzugouqing，xunqiuewailinghuoxingdezhizaoshanghaikeyisongkailuoshuanbingzhongxindingweihuolianjiedaodailunzidezhongxingdizuoshang，zheyejiangweixindeyingyongchuangzaotigongkeneng。

　　除此之外
，模塊化自動化是 2023 年的另一個主要趨勢
，Universal Robots 希望能看到比以往更多的可重組的機器人工作單元。

全球每年安裝的工業機器人

　　03 客戶將成為產品開發的核心

　　盡管我們廣泛談論工作場所的機器人協作，但人類協作才是推動創新的動力。

　　客(ke)戶(hu)比(bi)其(qi)他(ta)任(ren)何(he)人(ren)都(dou)更(geng)了(le)解(jie)自(zi)己(ji)的(de)需(xu)求(qiu)，並(bing)且(qie)隨(sui)著(zhe)自(zi)動(dong)化(hua)市(shi)場(chang)的(de)成(cheng)熟(shu)，客(ke)戶(hu)比(bi)以(yi)往(wang)任(ren)何(he)時(shi)候(hou)都(dou)更(geng)有(you)能(neng)力(li)針(zhen)對(dui)他(ta)們(men)的(de)需(xu)求(qiu)提(ti)供(gong)有(you)價(jia)值(zhi)的(de)意(yi)見(jian)。

　　這意味著，機器人公司將讓客戶更多地參與產品開發。這就是為什麼 Universal Robots 重組了其產品團隊，並在設計解決方案之前重點關注了解客戶麵臨的問題。

　　機器人公司和客戶共同開發特定解決方案的合作開發項目也必將在 2023 年及以後增加。

　　最終
，這些做法將允許客戶直接影響他們購買的產品，同時為機器人公司提供有價值的反饋——這意味著他們將能夠推出一種產品
，使整個市場受益。

　　04 RaaS 市場變得更大

　　知名機器人公司 Berkshire Gray 為 FedEx、Target 和沃爾瑪等財富 100 強客戶設計和部署人工智能和機器人技術，對零售、電子商務、食品雜貨、包裹處理和物流行業正在發生的事情擁有廣闊視野。

　　Berkshire Grey 副總裁 Chris Geyer 提供了他對 2023 年的一些見解和預測。

　　首先

，中小電商將擁抱 RaaS 模式。通常，較小電商沒有昂貴的自動化項目所需資金
，但機器人即服務 ( RaaS ) 產品將使這些較小的運營商獲得自動化。

　　這些公司不必預先投入資金，而是可以為模塊化自動化服務支付訂閱費。RaaS 模型將使他們具有成本競爭力，並在需要機器人自動化才能生存的時代保持競爭力。

　　食品雜貨店自動化將飆升。我們將在來年看到的一個大趨勢——雜貨店自動化程度更高。

　　由於疫情 ，網上購物持續增長，也全麵加劇了在線購物市場的競爭
，給所有在線或實體商家帶來降本、提速的壓力。

　　我們看到網上購物和補貨對揀選和分揀機器人需求的激增，而且這種需求似乎也沒有放緩跡象。

　　倉庫勞動力短缺威脅著企業生產
，也是對機器人自動化興趣與日俱增的首要
、次要和第三因素。

　　在日益緊張的勞動力市場中
，倉庫正在盡可能地實現自動化。近四分之三 (71%) 高管認為，機器人自動化對於應對年輕一代減少的工作申請和緩解長期勞動力短缺是必要的——我預計，我們將在 2023 年看到這一數字繼續增長。

　　05 智能軟件驅動的自動化繼續興起

　　貿易爭端、勞動力短缺、供應鏈中斷和全球大流行促使公司評估回岸生產還是近岸外包，以減輕未來風險。著名製造業軟件和機器人公司 Bright Machines 首席運營官 Paolo Avagliano 預測 

，到 2023 年，經濟不確定性將為賦能回岸生產的技術提供更多動力。

　　在創建分布式工廠網絡時，自動化可以更好地控製成本並實現高度靈活性，從而使擴展更容易。

　　此ci外wai，與yu體ti力li勞lao動dong不bu同tong的de是shi，部bu署shu智zhi能neng自zi動dong化hua解jie決jue方fang案an成cheng本ben幾ji乎hu不bu存cun在zai地di區qu差cha異yi，這zhe也ye使shi得de該gai行xing業ye可ke以yi將jiang生sheng產chan從cong勞lao動dong力li成cheng本ben較jiao低di的de地di區qu轉zhuan移yi到dao勞lao動dong力li成cheng本ben較jiao高gao的de地di區qu，以yi便bian在zai離li銷xiao售shou地di更geng近jin的de地di方fang建jian廠chang，並bing降jiang低di未wei來lai風feng險xian。

　　因此，彈性的、軟件驅動的自動化將在未來幾年繼續興起，以減輕回岸生產的障礙。

Bright Machines 的願景是圍繞微型工廠的概念構建依靠機器人技術和自動化軟件驅動的生產線。

　　Bright Machines 營銷副總裁 Justine Crosby 認為，當今由智能軟件驅動的自動化正在為工業業務轉型重新注入活力
，在投資回報方麵，也超出甲方對速度、規模和靈活性預期
，提供真正價值。

　　製造商已經開始改變工作方式——使用更分布式、與位置無關的生產方法，這意味著，他們可以在更靈活、更小、更可持續的工廠中生產更好的產品。

　　人們可以感覺到
，未來產品將按需生產，更貼近客戶。但我最興奮的是，這種方法具有顯著加速創新的潛力。

　　隨(sui)著(zhe)工(gong)廠(chang)變(bian)得(de)更(geng)加(jia)數(shu)字(zi)化(hua)和(he)分(fen)布(bu)式(shi)，它(ta)們(men)也(ye)將(jiang)變(bian)得(de)更(geng)加(jia)透(tou)明(ming)和(he)可(ke)訪(fang)問(wen)。今(jin)天(tian)的(de)技(ji)術(shu)將(jiang)使(shi)任(ren)何(he)人(ren)都(dou)可(ke)以(yi)根(gen)據(ju)需(xu)要(yao)在(zai)任(ren)何(he)地(di)方(fang)構(gou)建(jian)任(ren)何(he)東(dong)西(xi)，實(shi)現(xian)真(zhen)正(zheng)的(de)創(chuang)新(xin)民(min)主(zhu)化(hua)。

　　06 社交機器人卷土重來、AI 「結對」程序員將徹底改變軟件工程

　　如果沒有計算機代碼和代碼編寫者，我們會怎樣？他們接下來會帶我們去哪裏？知名公司 Celonis、Snowflake 和 Canonical 的專家帶來了他們的預測。

　　Canonical （Ubuntu Linux 為其主力產品）機器人產品經理 Gabriel Aguiar Noury 預測，2023 年社交機器人將卷土重來。

　　2022 年底

，我們看到索尼等公司推出了 Poiq 等機器人，為新一輪的社交機器人浪潮奠定了基礎。

　　在 GPT-3 等自然語言生成模型支持下，機器人可以創建新的對話係統，這將提高機器人與人類的互動性，讓機器人可以回答任何問題。

　　社交機器人還將建立敘事和豐富個性，這讓與用戶互動變得更有意義。GPT-3 還為圖像生成器 Dall-E 提供動力。這些技術結合起來，不但使機器人能夠講述故事，還是動態展示它們。

　　這不止於新奇效應
，Dall-E 將繼續推動研究，幫助機器人根據周圍環境定義自己的行為。

　　隨sui著zhe圖tu像xiang檢jian測ce和he上shang下xia文wen生sheng成cheng的de融rong合he，機ji器qi人ren場chang景jing感gan知zhi和he社she交jiao智zhi能neng將jiang實shi現xian新xin的de飛fei躍yue。通tong過guo生sheng成cheng圖tu像xiang的de詳xiang細xi文wen本ben描miao述shu，機ji器qi人ren將jiang很hen快kuai能neng夠gou了le解jie他ta們men所suo在zai的de房fang間jian或huo人ren們men在zai做zuo什shen麼me——朝著真正自治，又邁近一步。

　　但是，我們不能對技術的濫用視而不見。

　　戰爭研究所(Institute for Study of War)已經表示，無人機與炮彈一樣重要。它們的大規模部署使這場戰爭成為我們所見過的最大規模的「無人機戰爭」。

　　自動駕駛汽車也在衝突中找到了一席之地，被用於軍隊運輸裝備。水下無人機也是如此。

　　最大的雲端數據倉庫服務商 Snowflake 高級副總裁 Christian Kleinerman 預測，商業應用程序將開始重生，支持新的數據驅動版本。

　　我們正處於軟件開發複興的開端 —— 開發人員將把他們的應用程序帶到中央組合數據源
，而不是像傳統方法那樣，將數據複製到應用程序。

　　每個單一應用類別（無論是橫向的還是特定於垂直行業的），都將被新的數據驅動的應用程序的出現所重塑——利用大量數據
，個性化他們的產品、優化他們的服務。

　　數(shu)據(ju)驅(qu)動(dong)的(de)應(ying)用(yong)程(cheng)序(xu)的(de)興(xing)起(qi)，將(jiang)為(wei)所(suo)有(you)不(bu)同(tong)類(lei)型(xing)的(de)開(kai)發(fa)人(ren)員(yuan)提(ti)供(gong)巨(ju)大(da)的(de)機(ji)會(hui)，無(wu)論(lun)他(ta)們(men)是(shi)在(zai)為(wei)應(ying)用(yong)程(cheng)序(xu)和(he)基(ji)於(yu)該(gai)應(ying)用(yong)程(cheng)序(xu)的(de)業(ye)務(wu)開(kai)發(fa)一(yi)個(ge)全(quan)新(xin)的(de)想(xiang)法(fa)，還(hai)是(shi)在(zai)尋(xun)找(zhao)如(ru)何(he)擴(kuo)展(zhan)現(xian)有(you)的(de)軟(ruan)件(jian)業(ye)務(wu)。

　　平台提供商將分擔大部分安全
、治理、隱私、分發和貨幣化
，讓開發者和企業家可以自由地圍繞他們的主要差異化因素進行創新。

帶有 Streamlit 的 Snowflake 的架構。Snowflake 8 億美元收購了開源的數據分析軟件服務商 Streamlit 
，布局新業務。後者業務主要是提供低代碼開源數據可視化軟件。

　　Snowflake Streamlit 負責人 Adrien Treuille 認為
，應用程序開發將成為生產者和消費者之間的雙向對話。

　　易使用的低代碼或無代碼平台的出現，已經為精通技術和業務的用戶簡化了交互應用的構建和共享。

　　在此基礎上，下一個出現的轉變將是模糊之前兩個截然不同的角色之間的界限——應用程序生產者和軟件消費者。

　　應用程序開發將成為一個協作的工作流程，消費者可以實時地對生產者所做的工作進行評估，例如，通過對代碼進行評論。

　　實際上，應用程序的創建將遵循與其他數字產品(如文檔、圖表和演示文稿)類似的路徑，其中協作和迭代的工作流通過穀歌 Docs
、穀歌 Slides 和 Figma 等工具實現雙向對等協作。

　　更進一步說，未來應用開發平台有機製在開發者開始開發軟件之前就從消費者那裏收集應用需求。

　　社交媒體「有影響力的程序員」將對推動開源技術的普及產生更大的影響。

　　我們生活在一個充滿熱情和魅力的有影響力的人可以通過他們在社交媒體上的推薦和活動來顯著影響人們的觀點和品味的時代。

　　開源正迅速成為一個受到社交媒體影響者影響的生態係統。

　　例如，Data Professor
、devaslife
、George Hotz 和 Primeagen 已經定期在 Twitch 和 YouTube 上直播代碼

，展示他們最喜歡的開源項目。

　　我希望這種趨勢能繼續下去
，並在幫助一些開源項目迅速流行和更廣泛采用方麵發揮更大的作用。受益的不僅僅是全新的技術。

　　有you影ying響xiang力li的de人ren也ye會hui欣xin賞shang舊jiu的de開kai放fang源yuan代dai碼ma之zhi美mei，並bing將jiang其qi帶dai給gei全quan新xin的de受shou眾zhong。對dui於yu開kai源yuan來lai說shuo，一yi個ge重zhong要yao的de新xin成cheng功gong衡heng量liang標biao準zhun不bu僅jin是shi一yi個ge項xiang目mu有you多duo酷ku
，還hai包bao括kuo酷ku的de因yin素su以yi及ji它ta的de時shi尚shang網wang紅hong粉fen絲si在zai社she交jiao媒mei體ti上shang的de影ying響xiang力li。

　　另外
，AI 「結對」程序員將從根本上改變軟件工程。

　　一段時間以來，機器學習技術已經發生了改變，並使軟件開發過程變得更快——特別是在減少代碼中表達思想所需的字符數量方麵。

　　GitHub Copilot 或 TabNine 等新的 AI「結對」程序員的不同之處和令人興奮之處在於，我們正在見證一種新的
、從根本上更具表現力的語言發明。

　　這些新工具經過數十億行代碼的訓練，可以使用學習到的上下文自動生成開發人員正在編寫的代碼，從而轉換他們的工作量。

　　項目中可用的代碼越多，在該項目中編寫代碼的速度就越快。

　　我們將看到更多的開發人員通過編寫一行自然語言英語來創建整個應用程序
，然後看著AI「結對」程序員完成剩下的工作。

Celonis 流程挖掘截圖

　　流程挖掘獨角獸 Celonis 產品營銷總監 Sam Attias 預測
，在接下來的一年裏，我們將看到越來越多的人采用流程挖掘，因為它演變到包含自動化功能。

　　流程挖掘曾是一個孤立的數據科學
，通過提取數據並可視化地表示它，幫助公司識別隱藏的低效率，就像 x 光一樣
，讓企業看到他們的運營中的低效率。

　　然(ran)而(er)，現(xian)在(zai)它(ta)正(zheng)變(bian)得(de)更(geng)加(jia)規(gui)定(ding)性(xing)而(er)不(bu)是(shi)描(miao)述(shu)性(xing)，並(bing)將(jiang)使(shi)企(qi)業(ye)能(neng)夠(gou)模(mo)擬(ni)新(xin)的(de)方(fang)法(fa)和(he)流(liu)程(cheng)，以(yi)估(gu)計(ji)成(cheng)功(gong)率(lv)和(he)錯(cuo)誤(wu)率(lv)，並(bing)在(zai)問(wen)題(ti)實(shi)際(ji)發(fa)生(sheng)之(zhi)前(qian)提(ti)出(chu)行(xing)動(dong)建(jian)議(yi)。

　　它將通過自動化和執行管理實時解決效率低下的問題。

　　此外

，通過結合以對象為中心
、革命性的新流程挖掘技術

，流程挖掘正在經曆一個重大的步驟變化。

　　利用該技術的企業現在可以從多維度理解流程以及所有相關業務因素和依賴關係。

　　流liu程cheng挖wa掘jue不bu僅jin僅jin是shi識shi別bie單dan一yi的de低di效xiao率lv，它ta將jiang作zuo為wei一yi種zhong直zhi觀guan而er強qiang大da的de方fang式shi，讓rang公gong司si輕qing鬆song分fen析xi複fu雜za的de相xiang互hu關guan聯lian的de流liu程cheng，並bing查zha看kan最zui初chu的de低di效xiao率lv是shi否fou已yi經jing轉zhuan移yi到dao業ye務wu的de其qi他ta部bu分fen。

　　在關於數據共享與合作方麵，他認為，當今的宏觀經濟挑戰更加強調了企業共享數據的必要性，以及方便獲取見解的必要性。

　　傳統上，跨部門、跨辦公室和跨地區共享數據對企業來說是困難的
，也是無法訪問的，導致在企業最負擔不起的時候缺乏可見性。

　　tongzhangyalihegongyinglianwenticushiqiyelingdaorenzaizijidegongsineibugongxianghejizhunshuju，zhejiushiweishenmeshujugongxianghexiezuozaimingnianduiqiyezhiguanzhongyaodeyuanyin。

　　公司將越來越多地尋求利用技術和平台
，以無縫和安全的方式在組織內部和整個生態係統中共享數據。

　　通過開發更廣泛的數據集，2023 年的企業將使用流程智能來揭示應該在內部采用哪些最佳實踐，推動創新，並創造更好的業務成果。

　　隨著數據共享和基準測試的增加，流程智能還將在內部部門和團隊之間創造良性競爭。