▍1、大模型技術與機器人的融合

大規模技術作為機器人發展的驅動力，是2023年機器人技術一大趨勢，該技術將繼續在2024機器人市場上發揮關鍵作用。深度學習和神經網絡技術的進步已經使機器人更加智能化，具備更高水平的感知、學習和適應能力，使得它們能夠自主執行更為復雜的任務。機器學習算法則允許機器人從他們的經驗中學習，使他們能夠適應各種情況和環境。這一進步不是會提高機器人的效率，而且還能提高決策時的準確性，將為機器人在復雜環境中執行任務提供更大的靈活性和精細度。

而除了將現有的視覺和語言基礎模型用于機器人領域，2024也可能實現針對機器人任務開發專屬基礎模型，比如動作操控模型或用于導航的運動規劃模型。這些機器人基礎模型展現出了強大的泛化能力，能適應不同的任務甚至具身方案，這展現出了將不同機器人模塊融合成統一模型的可能性。

此外，目前大多大模型研究使用的都是基于 Transformer 的架構，關注的重點是對物體和場景的語義感知、任務層面的規劃、控制。而機器人系統的其它部分則少有人研究，比如針對環境動態的基礎模型或可以執行符號推理的基礎模型。在今年大模型會得到提高發展。

▍2. 人機協作的新時代

在“工業 4.0”和智能工廠的背景下，協作機器人在制造業中的應用逐漸更廣，而今年機器人與人類的協作將變得更加普遍。機器人和人類將在生產環境、醫療領域和服務行業共同執行任務，充分發揮各自的優勢。這種協同勞動有望提高效率、降低成本，并創造更安全的工作環境。

我國協作機器人還存在著一定的不足，產品同質化比較嚴重，直驅電機、模塊化編碼器、力矩傳感器等部件仍未完全國產化，需通過國外進口來穩固機器人的高性能，價格高昂。但隨著我國政策支持力度的加大，產品的創新和技術突破將得到促進，在今年國內協作機器人品牌的競爭力，協作機器人將成為生產和生活中不可或缺的一部分。同時，人機協同技術也將成為重要的發展方向，成為未來所有機器人需要具備的特性之一。

▍3. 醫療機器人的進一步應用

醫療領域將迎來機器人技術的深刻變革。手術機器人、藥物分發機器人以及輔助護理機器人將在醫院和臨床環境中扮演更為重要的角色。這不是將提高醫療服務的質量，還能夠讓醫護人員更專注于患者護理。

在2024，醫療機器人會隨著科技的進步得到進一步發展，在不違背“機器人準則”的情況下獲得更多的“自主的權益”，更好地服務人類。隨著醫療機器人技術的不斷發展，機器人在某些方面的性能可能會超過人類的極限，當醫療機器人技術高度成熟時有望“自主”完成一部分醫療救治；其次，醫療機器人將具備更高的協作能力、可靠性能、集成化程度，在人機交互方面會實現觸覺、視覺方面的交互反饋，使臨床交互更快捷且自然。

▍4. 智能家居助手的崛起

今年有望迎來智能家居機器人的多處普及。從語音助手到清掃機器人，智能家居機器人將變得更加智能和貼心。這些機器人將學會理解家庭成員的需求，協助管理家庭事務，創造更加智能、舒適的生活環境。智能家居的崛起將改變人們對于家庭生活的期望，使生活變得更加便捷和愉悅。機器人助手將不是是是執行簡單任務的機器人，它們將能夠理解家庭成員的需求，協助管理日常生活。語音助手、清掃機器人和智能家居集成系統將成為家庭生活的常見一部分。

▍5. 教育機器人嶄露頭角

教育領域將成為機器人技術的重要應用領域之一。今年，我們看到更多的教育機器人進入教育和培訓機構等非結構化環境中。個性化學習、實時反饋將成為教育機器人的特征，這種機器人將能夠幫助學生更好地理解知識，培養創造力和解決問題的能力。教育機器人的崛起將為教育注入新的活力，推動學生在全球化、數字化時代獲得更好的教育，并推動創新。

▍6. 機器人預防性維護得到關注

隨著機器人技術的發展，大量智能機器人的運用節省了大量資金，提高了生產效率，但為保障機器人的比較好的性能，同時也帶來了維護成本。因此在今年，為提高機器人的使用壽命和可靠性，減少機器人故障帶來的風險，機器人預防性維護技術將得到大家的關注。

機器人預防性維護是指在機器人正常運行期間，通過使用物聯網傳感器等技術來監控機器人的性能和身體狀況，以預防可能發生的故障或損壞，從而確保機器人的可靠性和穩定性。預測在今年，自適應控制系統、傳感器技術、預測性維護軟件等技術的綜合運用將更加范圍更廣的和智能，這將大幅度提高機器人的可靠性，減少故障和停機時間，同時降低維護成本。

▍7、數據安全的挑戰

隨著各大類型機器人的普及和應用，對于數據安全的要求也越來越高，這些挑戰涉及到保護機器人系統中的敏感信息和確保其正常運行的安全性。例如存儲和傳輸的數據，包括設計圖紙、工藝參數、生產計劃等企業knowhow，都需要得到妥善的保護。

今年，機器人制造商和用戶將面臨更多的數據安全挑戰，我們需要綜合考慮硬件、軟件、通信和用戶隱私等多個方面，制定更嚴格的安全策略和措施，以確保機器人系統在各個層面都能夠抵御潛在的威脅。

▍8、企業大規模部署定制化人工智能模型

在今年，會有大規模的生成式AI應用爆發，許多企業都將部署定制的AI模型，數量可達上百個，用以解決各種業務領域和流程中的具體問題。這些AI應用將深度融入業務系統中，微調基于公司擁有的數據，以便在保障安全的環境下提供定制服務。

對于大規模語言模型的訓練，需要大量的比較好的數據，檢索增強生成（RAG）技術使得企業更好地解決數據稀缺和質量下降的問題。目前RAG將變成發展生成式AI應用的主要技術路線。RAG通過語義搜索從大型知識庫中獲取相關信息，比較好的提高了生成任務的準確性。定制的AI模型將具有檢索增強生成（RAG）功能，可將數據源與生成式AI模型連接起來，從而做出更準確、更明智的響應。一些排名靠前的公司，如 Amdocs、Dropbox、Genentech、SAP、ServiceNow 和 Snowflake，已經開始使用 RAG 構建他們的新生成式AI服務。

▍9、移動機器人市場規模持續擴大

近年來，在物流經濟的帶動和國家政策的扶持下，移動機器人行業實現了快速發展。隨著激光雷達，攝像頭，和基于SLAM的導航等中心技術的不斷進步，新能源、三方物流、醫療等行業的需求不斷擴大，移動機器人市場預計在2024年比較好的增長。

根據中商產業研究院發布的《2024-2029全球及中國自主移動機器人行業發展現狀調研及投資前景分析報告》顯示，2023年中國市場移動機器人市場銷量11萬臺，同比漲幅超30%。經過中商產業研究院分析師預測，2024年進一步增長，銷量將高達17萬臺，市場規模將達190億元。

▍10、人工智能立法加速推進

隨著AI的發展速度達到前所未有的高度，全球的政策制定者也開始關注這一變化。隨著2024年的到來，許多地方，包括我國、歐盟、美國和印度，都在努力構建完整的AI政策以保障機器人健康、可持續、負責任地發展。機器人研發領域的倫理考量將被置于優先位置。例如，美國在2023年 10月30日簽下了排名靠前的關于AI的行政命令；同時，在2023年12月8日，歐盟成員和歐洲議會議員初步同意了全球排名靠前的比較多面監管AI（包括ChatGPT）的法規。各國都在制定AI政策，其目標是推動技術突破、吸引全球投資，同時保護國民不受不良AI的影響。在行業內部討論認為，潛在的國際合作效應預示著在AI標準和規范方面的全球合作很快就會于2024年實現。

綜上所述，展望2024年，無論是人工智能技術自身的迭代發展，還是其對數據價值的重塑，抑或是向各行業、各領域的應用滲透，人工智能的影響可謂無處不在，既為科研、創新和經濟賦能，又帶來新的挑戰與風險。隨著這些趨勢的發展，我們可以期待一個更加智能和協作的未來。