經過了半個多世紀的發展，工業機器人已廣泛應用于生產制造的很多環節，但仍然有大量生產環節需要人工完成，機器人工人的數量目前仍然不到人類工人數量的1%，對于機器人工人的需求還遠未滿足，如果將范圍擴展至商業、醫療康復等廣義生產活動，這一需求更為龐大。面向這些需求，傳統工業機器人的限制在哪里？協作機器人是否解決了這些問題？我們需要什么樣的機器人技術？

　　工業機器人的優勢與短板

　　傳統工業機器人由電動機器演化而來，和人工的比較優勢是負載能力大、速度快、位置精度好。劣勢是：應對環境不確定性的調整能力差，智能化程度低。協作機器人在傳統工業機器人基礎上通過降低結構重量，并限制電機功率和速度，實現與人在同一空間工作的安全保障，本質是工業機器人的一個分支。

　　工業機器人（包括協作機器人），都是控制機器人位置，一般采用示教-執行的開環過程，這種方式只能應用于嚴格結構化的場景，對場景中出現的不確定性不能很好處理。比如零部件裝配，零部件公差配合的精度遠高于機器人位置控制的精度，只靠位置控制完不成裝配。而人工憑借力覺和手臂柔性，以及學習決策能力，可以輕松完成裝配動作。所以目前工廠需要大量工人在零部件裝配環節，工業機器人在這方面也做了大量應用嘗試，但效率很難pk人手。

　　如果把機器人的應用場景擴展到商業、醫療康復等廣義生產活動，比如康復理療，工業機器人在這些場景下相對人類手臂更是完全處于弱勢。醫生更多靠手臂力度幫助病人完成護理動作，而人類手臂的肌肉控制柔順特性，傳統工業機器人很難實現。目前傳統工業機器人仍然有大量的人工替代存量場景，但對于工業裝配、廣義生產活動，真正pk人類手臂的能力才是機械手臂的下一階段目標。

　　柔性機器人有什么區別，帶來什么好處

　　雖然傳統工業機器人也可以通過末端加力傳感器的方式實現力覺控制，但受限于面向位置的控制體系結構，力覺閉環經過的環節多，反應遲鈍，節拍很慢，很難比擬人手。柔性機器人與傳統工業機器人不同的軟硬件體系結構：每個關節都配置力傳感器，并且底層控制體系結構由原來的位置控制，轉變為力和位置融合控制，使機器人兼具高精度位置控制和高動態力控制。

　　所謂高動態力控，即力的閉環頻率相對工業機器人提升了一個到兩個數量級，力覺反應更靈敏，同時實現模擬人類手臂肌肉控制的柔順特性，使機器人具備了處理環境不確定性的能力。比如在零部件裝配場景，可以通過控制相應方向的主動柔順，模擬人手順應位置偏差，進行柔順裝配。再比如復雜曲面打磨，柔性機器人在前進方向進行位置控制，在打磨壓力方向進行力控制，并通過機械臂的柔順調整，自適應曲面的彎曲變化，這和人工操作的特性是一致的。

　　依靠高動態力控技術，可以全面升級目前協作機器人的特性：比如通過靈敏力感知，實現更輕便的拖動示教，甚至可以直接拖動機器人寫毛筆字，使機器人更易用。通過高靈敏度外力碰撞檢測，使人機協作更安全。

　　另外，如果把AI比作人類大腦決策，則機械臂運動控制類似小腦和肢體控制，只有位置控制的肢體是不協調的。而力覺和柔順特性的加入，給上層智能提供了更強大平臺支撐，可以加速AI在廣義生產活動中的落地。

　　通過以上核心技術特性，柔性機器人可以解決生產裝配等傳統工業機器人的應用短板，同時可以使其可以拓展至輔助醫療和商業服務等更廣泛的場景中。