根据国际机器人联合会(IFR)的数据,2024年全球工厂安装了54.2万台工业机器人。更值得注意的是:其中64,542台是协作机器人,它们被设计为在人身边工作,而不是在围栏里面之后。协作机器人如今约占新增工业机器人的九分之一,Interact Analysis 预计到2030年出货量将接近翻番,达到每年约12.9万台。
几十年来,工业机器人的规则是隔离。机器人快速、强壮但而“盲目”,所以它们在围栏和安全屏障后面工作。现如今，协作机器人拆除了这些屏障,而这改变的不只是工厂布局,更是自动化的目的本身。
早在2019年,协作机器人就登上了ST工业峰会的舞台;在文章《 2026年十大技术趋势》 中,我们预测大型行动模型将推动”由边缘 AI 驱动、与人协同工作的协作机器人广泛出现”。今年2月,意法半导体全球智能工业部门总监Allan Lagasca 在 E&T Magazine 上公开阐述了这一判断。
什么让机器人具备协作能力?
协作机器人简称 cobot，是一种能够与人安全共享工作空间、无需物理隔离的工业机器人。它把力限制、环境感知和实时控制结合在一起,能够检测人的存在并调整自己的动作。
这一区别在实践中意义重大。传统机器人在受控空间里执行固定程序;协作机器人所处的空间,每当有人俯身、伸手或经过,都会发生变化。这一个差异驱动了机器内部几乎所有的工程决策,也是为什么我们把感知、控制和安全当作一个问题,而不是三个。
为什么是协作机器人,为什么是现在?
“协作机器人代表了具身智能，或‘物理 AI’ 的首批大规模部署之一。在这里，感知、计算、运动和电源管理共同作用，使工业系统能够在现实世界中安全运行。“
— Allan Lagasca, 意法半导体全球智能工业部门总监撰文于 E&T Magazine
经济驱动力首先来自“人”——或者说，来自人手不足。据Deloitte 和 The Manufacturing Institute 估计,仅美国制造业到2033年就可能需要 380万名新工人,其中约190万个岗位可能无人填补。协作机器人不是替代企业招不到的劳动力,而是延伸企业已有的劳动力。制造商还面临人口结构的压力:经验丰富的操作工正在退休,技能日益稀缺,而生产率必须在不外迁产能的前提下提升。协作机器人正日益被视为一种务实的方式:增强工厂现有的操作工,沉淀他们的工艺知识,在不进行大规模工厂改造的情况下增加柔性。而劳动力缺口只是推动协作机器人发展的诸多因素之一：视觉与感知技术持续进步且成本下降，编程和部署已变得容易得多，生产对灵活性的需求也已超过固定自动化所能提供的能力，安全标准日趋成熟，而本地化/回流生产（reshoring）的趋势也进一步增加了在本地实现自动化的紧迫性。
许多任务也受益于“人类判断 + 机器精度”,这正是欧盟工业5.0框架的前提。而且协作机器人比围栏式机器人单元成本更低、集成工作量更小,把自动化的大门向那些曾被传统机器人价格挡在门外的中小制造商敞开。让这个价格点成为可能的关键点,很大程度上正是经济实惠、高度集成的芯片。
但仅有技术性能并不能保证部署成功,因为系统还必须被与它并肩工作的人接受。操作工必须信任每天同一张工作台旁的机器,而这种信任建立在透明、可预测的行为、安静的运行,以及可以被证明而不只是被宣称的安全表现之上。
协作机器人如何在人类身边安全工作?
协作机器人通过分层的感知与控制来维持安全:深度感知、视觉、力、扭矩和接近传感器构建工作空间的实时三维图景,嵌入式处理器在本地以毫秒级运行运动与安全逻辑。国际标准定义了这类机器必须遵守的力、速度和间距限值: 其核心是 2025年修订的 ISO 10218, 并将此前 ISO/TS 15066 中的协作要求纳入其中。
真实工厂中的安全还不止于避免碰撞。机器制造商和部署协作机器人的制造企业,必须在机器的整个生命周期内证明其符合功能安全要求,从风险评估、调试到维护和升级。随着协作自动化的普及,让合规更容易实现、更快达成认证,本身正在成为一种差异化优势。这也是半导体层能够发挥作用的地方: 例如符合 IEC 61508 SIL3 等级的经过认证的功能安全方案，正是为了缩短机器制造商的这条路径而存在。
有意思的是边缘智能带来的可能性。当传感器数据在本地,即在传感器上或其近旁被处理时,机器人不再只是碰到即停,而是读取运动轨迹,在接触发生之前就作出调整。在我们看来,安全正在变成一个感知问题:围栏和屏障是机械时代的答案,现代的答案是带边缘智能的分层感知。构建这一层的技术正在快速成熟,其中包括用于近距离人员检测的飞行时间(ToF)深度感知,以及内嵌机器学习核心的惯性传感器。
力量与轻柔必须共存于同一条手臂。协作机器人可能上一分钟举起沉重的壳体,下一分钟把易碎部件递给操作工,所以它的电机驱动会根据负载持续调整扭矩。还有两个设计约束关乎舒适性而非碰撞:表面温度和噪音。一台运行凉爽、几乎无声的机器更容易被信任,而信任决定协作能否成立。正如 Allan Lagasca 所说:”人与机器人协作中的心理层面不容忽视。”
“协作机器人之所以能在人身边安全工作,是因为它把实时感知、边缘智能和精确的运动控制结合在一起,把机器变成值得信赖的伙伴:保护人,自信地适应环境,并帮助塑造一个更安全、更协作的未来。“
— Allan Lagasca, 意法半导体全球智能工业部门总监
协作机器人今天在哪里创造价值
最有力的应用把机器的一致性与人的判断结合起来。在汽车工厂,协作机器人定位并托住内饰部件,操作工完成精细对位。在电子制造中,它们承担重复性的精密装配,而人则专注于质量。在仓库里,它们与员工并肩拣选和分拣。
当前这一代产品也在拉伸品类的边界。负载已增长到25至30公斤,让码垛成为协作机器人的主流任务。装在自主移动机器人上的协作机械臂开始在工位之间移动,这是我们与基于ST技术打造的英伟达Orin NanoAMR参考平台共同探索过的配置。AI视觉也越来越多地随新机型一起出厂,缩短了从开箱到投入使用之间的路径。
深入机器内部:我们如何看待协作机器人
对我们而言,协作机器人是一门实时集成的功课。传感器、控制器、电机驱动和功率电子必须像一个确定性系统一样协同行动,几毫秒的延迟就是”适应一个人”与”撞上一个人”的差别。多核微控制器和时间敏感网络(TSN)让这种协调保持可预测;高效率的功率级让手臂保持凉爽和安静。
挑战也不止于机器人自身的性能。协作机器人必须融入现有的运营技术(OT)环境,与PLC、驱动器、机器控制器和工厂软件平台交换数据。这正是开放的连接和确定性的工业网络,正在成为协作自动化走出试点单元、规模化落地的关键使能因素的原因。
在这个工业层面中，发展方向已经很清晰:每个关节都在变成一个智能子系统, 而电机控制正在吸收更多计算能力。一颗完整的微控制器如今就装在电机驱动内部,让每个关节运行自己的磁场定向控制(FOC)环路。工业级惯性传感器内嵌机器学习核心,能在机械臂关节失效之前发现异常;专用振动传感器把同样的思路延伸到整个机器人工作单元的预测性维护,覆盖机械臂和与之配合的设备。在电源侧,集成氮化镓功率级缩小了臂内电子的体积,也减少了散入共享工作空间的热量。
不过,连接是把双刃剑:当协作机器人接入工厂网络,物理安全与网络安全就交汇了。未经授权的访问、被篡改的软件或被入侵的通信,都可能变成运营与安全风险。因此,安全始于设计(secure-by-design)的架构,包括设备身份认证、安全固件更新和基于硬件的防护,是大规模部署值得信赖的前提之一。这是芯片本身必须覆盖的领域,需要符合 IEC 62443 等工业安全标准的安全始于设计架构。
今天在协作机器人上走向成熟的技术,边缘智能、传感器融合、精确而安全的运动,正是人形机器人未来将以更大规模依赖的技术。我们把协作机器人视为物理AI的试验场:在人形机器人规模化之前,人机协作的信任、安全与经济性,将先在协作机械臂上得到解答。我们与 NVIDIA 在机器人开发上的合作把同样的技术从今天的协作机器人带向明天的人形机器人。(这个故事的人形机器人篇,见另一篇 ST 观点系列文章。)
真正意义上的并肩工作
自动化曾经意味着把人从流程中设计出去。协作机器人反其道而行:把机器设计进依然属于人的空间。制造商获得柔性与一致性,工人卸下工作中重复且耗损身体的部分,更小的公司第一次用上了自动化。
机器人技术的下一个十年,将不由机器能否取代人来定义,而由机器能与人多安全、多高效地协作来定义。在这场转变中,赢家将是那些在边缘掌握感知、控制与能效的公司。想看看这条路通向哪里,请阅读我们关于物理AI的观点。