質量管理類應用占比約為22%, 主要原因是機器視覺檢測的成
熟 ，AI 優化了圖像識別復雜和精度，實現了萬物識別，檢測機器人的應用從標準化領域拓展到非標領域，應用范圍大大拓展。
此類場景“機器人+人工智能”應用模式主要為“機械臂+識別類
模型”
,AI 應用的主要目標是識別外觀缺陷情況，隨著機器視覺檢
測能力的提升，機器人可以適應各類大小、形狀、質地的檢驗對象，
并同時開展多個檢測流程，如大族機器人Elfin 協作機器人能在60
秒時間內完成電池托盤法蘭面內測平面度檢測、內腔長度檢測、碰焊
點檢測等10多項檢測，又比如ABB提供的人工智能機器人焊接質檢
系統，以比人工快20倍的速度，檢測、發現和識別僅22微米的缺陷。
移動機器人+識別類模型+自主導航模型模式,AI應用的主要目標是實現環境識別和路徑規劃;移動機器人+協同優化模型模式,AI應用的目標是開展多種物流機器人的協調配合
機械臂+操作優化模型模式，AI應用的主要目標是提高操作精度;機械臂+操作學習模型模式,AI應用的目標是提升機器人的靈活性和適應性
決策過程不可追溯,推理過程缺乏顯式的規則表達;倫理與責任歸屬困境,行為邏輯模糊性可能引發倫理爭議;動態環境適應性不足,難以預測其在未知場景中的反應模式
大模型作為最爆火的人工智能概念，推動了人形機器人大腦的形成，助力人形機器人具有人的感知、交互與決策能力；對 于控制系統仍在切入中
原生機器人大模型ERA-42, 展示了與自研五指靈巧手星動XHAND1 結合后的靈巧操作能力,能夠完成超過100種復雜靈巧的 操作任務,是真正的具身大模型
普渡機器人提出了 Robot-to-Everything 架構，實現萬物互聯，全場景的智能生態;率先完成了專用、類人形、人形三類機 器人的完整產品布局
機器人像人一樣使用工具的靈巧手,是提升機器人柔性操作能力的關鍵部件,是柔性制造避不開的一環;靈巧手工程量占據Optimus工程量的50%,靈巧手是機器人走向“好用”的關鍵
欠驅動手硬件集成度高，整體系統簡潔高效、體積小、質量輕，便于進行動力學分析;存在功能性不足,對于精度要求比較高的手指精巧控制無法勝任
具有完全可重復的運動軌跡,適合某些功能性和精細操作較高的場合,在工業場合， 例如組裝、測量等情況下有更好的表現,沒有合理的運動學分析控制時，整體的靈活性差
機器人的觸感靈巧手Linker Hand具備20個主動自由度,包括柔性電子皮膚,實現精細觸覺感知,構建全球最大的靈巧操作數據集,包含了大量的人手操作數據,覆蓋了各 種復雜的抓取和操作任務
當人們認為機器人是有意圖的代理時，他們的大腦以類似的方式處理自己和機器人的行動結果,意圖歸因在人機交互中起著至關重要的作用,可能包括通過言語指令等非交互性手段來調整人們對機器人意圖的感知
移動機器人系統用于解決探索性化學中的三個主要問題以及根據數據決定下一步做什么,移動機器人做出與人類研究人員相同或相似的決定比人類快得多
