AI给机械臂带来的最大变化是：过去机械臂只能反复执行工程师编写的程序。虽然精度和速度很高，但它们无法应对任何环境或过程的变化。但现在因为有了人工智能，优傲机器人官网的机器人在不断改进，可以自己学习更复杂的任务。

图片来源于优傲机器人官网机械臂截图

具体来说，AI机器人与传统机械臂相比，在三大领域有重大突破：

视觉系统

即使是最高端的3D 工业相机，仍然无法像人眼那样准确判断深度和距离。它们也无法识别透明包装、反光表面或变形物体。机器视觉在过去几年取得了长足的进步，利用深度学习、语义分割和场景理解来提高低端相机的深度和图像识别能力。这使制造商无需使用昂贵的相机即可获得足够准确的图像。这种图像识别可以成功识别透明或反光物体包装。

可扩展性

深度学习不需要像传统机器视觉那样预先构建每个项目的 3D 模型。只需输入图片，经过训练，人工神经网络就可以自动识别图像中的物体。它甚至可以使用无监督或自监督学习来减少手动标记数据或特征的需要。这使机器能够以更接近人类的方式学习，消除人工干预，并允许机器人面对新任务而无需工程师重写程序。随着机器的不断运转，收集到的数据越来越多，机器学习模型的准确性进一步提高。

由于深度学习模型一般都存储在云端，机器人之间可以相互学习，共享知识。这样既节省了其他机器的学习时间，又保证了质量的一致性。

智能摆放

“请轻拿轻放，或将物品摆放整齐”，这对机械臂来说是一个巨大的技术挑战。

如何定义“小心处理”？它会在物体接触桌面的那一刻停止施加力吗？还是移动到一定距离后松手让物体自然下落？这是对技术的考验。

“整齐地摆放物品”更是难上加难。为了准确地将物品放置在所需的位置和角度，我们必须首先从正确的位置拾取物品。机械臂仍然不如人手灵巧。大多数机械臂使用吸盘或夹具，要实现人体关节和手指的灵活性还有很长的路要走。其次，我们需要能够即时确定被抓取物体的角度位置和形状。我们需要知道其他物体或障碍物的位置，以便判断放置物品的位置以节省最多空间。

图片来源于优傲机器人官网机械臂博客

通过AI，机械臂可以更准确地判断深度，也可以通过训练学习提高。物品可以面朝上、面朝下或其他不同位置放置。您还可以使用对象建模或体素化来预测和重建3D对象，以便机器可以更准确地确定实际对象的大小和形状，并将对象放置在适当的位置。

优傲机器人官网的协作式机器人（cobots）将会在加快该进程方面扮演越来越重要的角色。协作式机器人具备的人工智能使得它们早就不限于只能完成肮脏、呆板及危险工作的机器。