人工智慧給機械行業帶來什麼

Ⅰ 人工智慧對就業的影響，未來機器人會讓很多人失業嗎

首選，人工智慧是未來科技的發展方向和必然結果。

其次，人工智慧的出現是為了回服務於人類，而不是代答替人類。目前，各行各業，例如機械製造行業、汽車製造、物流甚至軍事等都已經出現機器人代替人類勞動者，其目的一方面是為了人操作的失誤率，也是為了減少對人的傷害。
然後，人工智慧的推廣應用，的確會讓很多人存在失業危機。這方面就要看政府、企業和個人之間如何去協調了，畢竟，如果大量的勞動力被人工智慧代替，那麼人的消費能力就會下降，直接會影響經濟發展，人工智慧的存在反而會帶來沉重的經濟負擔。
所以，人工智慧的發展，還是在於它如何的為人類服務，而不是去不斷的替代人類。

Ⅱ 智能製造對我們的生活產生了哪些影響

智能製造將在三個方面對傳統製造業產生重大作用。

第一是產品創新。把感測技版術以及軟體植入到產品當中權，就可能使產品的性能和質量發生質的變化。比如智能的工程機械、智能玩具、智能傢具、智能洗衣機、智能空調、智能冰箱、智能電飯煲等。當然這些產品從現在來看，它只是智能的一個初級階段，隨著人工智慧技術的進一步發展，它的智能程度將進一步提高。
第二是製造技術創新。在製造過程當中，從它的設計到製造，都使得整個生產過程大大縮短。為什麼運-20從國務院常務會議討論立項到現在僅用了五年的時間就成功了呢？就是利用了數字化網路化的手段。個性化的生產將會成為趨勢。
第三是產業模式創新。在互聯網、物聯網、雲計算、大數據等泛在信息的強力支持下，將大大促進規模定製生產方式的發展，深刻地改革傳統製造業的生產方式、生產模式和產業形態。例如，個性化批量定製生產將成為一種趨勢，電子商務的應用將日益廣泛。

Ⅲ 人工智慧會使哪些行業受益

人工智慧將會讓所有行業受益

物聯網的概念來源之一是IBM的智慧地球概念，智慧是物聯網創造價值的核心。而中國物聯網十二五規劃中九大試點領域包括：智能工業、智能農業、智慧物流、智能家居、智能醫療、智能環保、智能交通、智能安防、智能電網，全部與智能相關。

人工智慧是智能的一種形式，所以物聯網創造價值，一定需要人工智慧。

物聯網技術會改變所有行業，所以人工智慧必然影響所有行業。

物聯網技術引起的變革將與工業革命相比

社會的每一次進步，都是在生產工具的變革之後提升了生產力，在生產力瓶頸突破之後，改變生產關系，從而引發社會變革。

生產工具的改進越大，則社會變革越大。

物聯網技術將提升所有工具的效率，當所有工具都提升的時候，必然意味著生產力的大規模提升，那麼生產關系必然會隨之改變。

所以我認為物聯網技術的革命會是服務業革命。

工業革命解放人的體力勞動，服務業革命解放人的勞力勞動。

腦力勞動密集型行業是人工智慧優先發展的

既然物聯網技術促發服務業革命，而服務業革命解放的是人的腦力勞動。

所以腦力勞動密集型的行業，會優先使用人工智慧技術。通過人工智慧技術解放人力，降低成本，提升服務水平。

發展之初，人機交互是重點

提問者問的問題是哪個行業受益，但人工智慧發展還在早期，還沒有哪個行業會大規模使用，但從另外一個維度上，人工智慧會是最先使用的，就是人機交互介面，是人工智慧最先使用的。

比如最近流行的智能音響，實際上是人工智慧實現的人與機器的語言交互工具。

再比如視頻、圖像的人工智慧處理。最典型的應用是在自動駕駛以及汽車後市場安全領域都有應用。

所以人工智慧在人機交互領域都有應用，而只要使用機械設備的行業，都會有人機交互。

Ⅳ 機械專業與人工智慧知識有什麼聯系

機電一體化中的自動化就是關於人工職能的一方面，涉及的很淺。機專械專業又包括好多中··屬···我就是學機電一體化的，就如我學的機電一體化。它要學：電子、電工、機械設計、製造、制圖、微型計算機、PLC、供電、自動化、工程力學、數控技術······好多種的，說不清的。人工自動化就是信息反饋與數字指令的轉換。這有關PLC編程······很少見到大學開通人工智慧這個專業。就沒有見過或聽說過。

滿意請採納

Ⅳ 科技變革，大數據，人工智慧會給我們帶來什麼驚喜

加強新一代人工智慧研發應用，在醫療、養老、教育、文化、體育等多領域推進『互聯網+』。發展智能產業，拓展智能生活。運用新技術、新業態、新模式，大力改造提升傳統產業。」在2018年政府工作報告中，第二次被寫進報告的人工智慧「戲份更足了」。
目前，人工智慧已經成為國家發展戰略，去年7月，國務院下發的《新一代人工智慧發展規劃》中明確闡述，到2030年，中國人工智慧理論、技術與應用總體超越平均水平，成為世界主要人工智慧創新中心。
如今，人工智慧正在中國大地上全面開花，書寫著一個嶄新的智能時代。無論是人工智慧晶元、智慧醫療還是智能化的工業機器人，人工智慧迎來了在中國發展的黃金時期，也向世界宣告，人工智慧領域的中國力量正在崛起。
未來工廠：人機搭配幹活不累
在平昌冬奧會閉幕式上，人工智慧機器人像一根畫筆，描繪了一道華麗的「未來秀」，流光溢彩的北京8分鍾驚艷了世人。24台人工智慧機器人、24名舞蹈演員的龐大陣容，協調一致的人機交互表演，在世界范圍內尚屬首次。
這24台人工智慧機器人由沈陽新松機器人自動化股份有限公司的技術團隊設計製造並調試，「在人機互動的人工智慧機器人方面，我們團隊本身就有著比較豐富的經驗，做了充足的准備，因此才圓滿完成了任務。」演算法工程師趙勁超說。
「人機交互是人工智慧在製造業中的重要組成部分之一。」該公司技術總監徐方告訴記者，「在未來的工廠中，裝配車間里將會出現工人與具有一定思維能力的工業機器人合作的場景。比如，之前需要兩名工人配合完成的工序，隨著機器視覺、手勢識別等技術的發展，將會逐步變成人與機器人來協作完成。」
事實上，人工智慧技術可以應用在製造業的各個環節當中。以產品質量檢測為例，過去很多產品只能依賴經驗豐富的工程師進行判斷，判斷規則也比較復雜。在引入人工智慧技術後，效率可以得到大幅提升。在去年召開的一次人工智慧會議上，網路就與北京首鋼合作，現場展示了利用人工智慧技術對鋼板質量進行檢測，准確率達到了99.98%，與人工檢測的結果非常相近。
在《中國製造2025》的計劃當中，明確指出製造業是國民經濟的主體，是立國之本、興國之器、強國之基。而人工智慧技術的廣泛應用，顯然可以助力我國製造業向智能製造轉型，從製造大國進一步升級為製造強國。
智能晶元：持續發力占據不敗之地
如果說北京8分鍾展示了我國在人工智慧領域的實力，那麼在智能晶元上的突破則更令國人興奮不已。
早在2016年，脫胎於中科院計算所的寒武紀科技有限公司就發布了全球首款商用深度學習專用處理器寒武紀1A，該產品已經在華為各系列旗艦產品上得到了應用，寒武紀也得到了1億美元的A輪融資，成為國內首個人工智慧晶元領域的獨角獸企業。
在接受記者采訪時，該公司創始人之一陳雲霽博士表示，2018年寒武紀會在雲端人工智慧晶元上發力，重點解決雲計算平台和大數據中心的高速人工智慧處理問題，如果說2017年，寒武紀深度學習處理器已經走進了普通人的生活，那麼未來，寒武紀將努力向每個人生活中離不開的智能幫手努力。
「我國在這次人工智慧晶元的競爭中有著很好的機會，與國際同行站在了同一起跑線上。」陳雲霽介紹說，在深度學習專用處理器領域，中科院計算所的寒武紀科研團隊在國際上起步最早：第一個深度學習處理器架構、第一個多核深度學習處理器架構、第一個深度學習處理器晶元都來自寒武紀團隊。
除了寒武紀科技外，近一段時期AI晶元領域融資動作不斷。深鑒科技、杭州中天微、商湯科技、Think Force等AI公司或團隊都獲得了資本的青睞，其中有的企業創立還不足一年。
雖然取得了一定的成就，陳雲霽也提醒業界，AI領域技術的競爭非常激烈，哪怕一個決定的錯誤都可能導致掉隊。「要想在國際長期的深度學習處理器競賽中持續領先，產學研的結合非常關鍵。論文變成技術，技術變成產品，產品磨合中再形成論文，這個循環轉得越快，就越有機會。」
人工智慧尤其是深度學習對數據的需求非常龐大，而中國有著7億多使用中文的網民，所產生的數據對於訓練機器學習、訓練人工智慧模型等領域具有深刻的意義。
「相比美國、英國等其他國家，我國人工智慧產業的發展和實踐具備更好的土壤，無論是推廣還是普及都具有一定優勢。」中國信息通信研究院政策與經濟研究所主任工程師秦業告訴記者，2018年將是人工智慧技術與實體經濟開始實質性融合的一年，更多具備人工智慧特徵的產品和服務，將在這一年裡深刻影響傳統生產和生活領域。
「人工智慧晶元方面，我國在體系結構以及神經網路晶元的設計方面已經取得了進展，這使得自主可信的人工智慧終端成本大幅降低。」秦業說，「如家電、手機、無人機、工業終端等都將廣泛地出現人工智慧的身影。」
「近期，我國人工智慧在醫療方面的應用也有了實質性進展，可以應用的病種包括食道癌、肺癌、糖尿病視網膜病變等。」秦業說，「從效果上看，人工智慧技術的應用顯著地提高了人工閱片的速度，降低了對專家醫生的依賴程度，這對中小城市醫療能力的提升具有很大的意義。」
在智能製造方面，質量檢測、工藝優化、故障診斷等環節將成為2018年人工智慧向製造業滲透的重要突破口，在冶金、石化、機械等行業將出現一系列相對成熟的解決方案。
此外，以人臉識別、語音交互為核心技術手段的安防、家居產品等也將進一步普及推廣。
「我國人工智慧技術應用雖然量大面廣，但是應用的程度總體來說還比較初級，企業應用人工智慧的技術門檻相對較高，這需要政府加強引導產業界在人工智慧晶元、基礎工具、開源平台、技術標准等方面加強攻關，逐步形成協作共享的人工智慧技術與產品生態。

Ⅵ 未來是不是機械專業和人工智慧技術專業最吃香因為這兩個專業合起來是能造出智能機器人的，如今中國開始

ai還可以，不過距離電影里的還有一定距離，還需要時間。
機械專業，唉，都是淚啊

Ⅶ 人工智慧的發展會給我們的生活帶來哪些變化

1、人工智慧對自然科學的影響。在需要使用數學計算機工具解決問題的學科，AI帶來的幫助不言而喻。更重要的是，AI反過來有助於人類最終認識自身智能的形成。

2、人工智慧對經濟的影響。專家系統更深入各行各業，帶來巨大的宏觀效益。AI也促進了計算機工業網路工業的發展。但同時，也帶來了勞務就業問題。由於AI在科技和工程中的應用，能夠代替人類進行各種技術工作和腦力勞動，會造成社會結構的劇烈變化。

3、人工智慧對社會的影響。AI也為人類文化生活提供了新的模式。現有的游戲將逐步發展為更高智能的互動式文化娛樂手段，今天，游戲中的人工智慧應用已經深入到各大游戲製造商的開發中。

伴隨著人工智慧和智能機器人的發展，不得不討論是人工智慧本身就是超前研究，需要用未來的眼光開展現代的科研，因此很可能觸及倫理底線。作為科學研究可能涉及到的敏感問題，需要針對可能產生的沖突及早預防，而不是等到問題矛盾到了不可解決的時候才去想辦法化解。

(7)人工智慧給機械行業帶來什麼擴展閱讀

人工智慧是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規劃等）的學科，主要包括計算機實現智能的原理、製造類似於人腦智能的計算機，使計算機能實現更高層次的應用。人工智慧將涉及到計算機科學、心理學、哲學和語言學等學科。

可以說幾乎是自然科學和社會科學的所有學科，其范圍已遠遠超出了計算機科學的范疇，人工智慧與思維科學的關系是實踐和理論的關系，人工智慧是處於思維科學的技術應用層次，是它的一個應用分支。

從思維觀點看，人工智慧不僅限於邏輯思維，要考慮形象思維、靈感思維才能促進人工智慧的突破性的發展，數學常被認為是多種學科的基礎科學，數學也進入語言、思維領域，人工智慧學科也必須借用數學工具，數學不僅在標准邏輯、模糊數學等范圍發揮作用，數學進入人工智慧學科，它們將互相促進而更快地發展。

Ⅷ AI(人工智慧)在機械領域有哪些應用

1.機械領域的主要應用：1.1 機械設計 機械設計實際上是一個模型的綜合和分析的過程，它不僅包括大量的計算、分析、繪圖等數值計算型工作；還包括擬定初始方案，選擇最優方案，制定合理結構等方案設計工作。 目前， 有些企業已引入CAD/CAM 系統， 由於CAD/CAM系統對符號推理工作需要綜合運用多種科學的專門知識和豐富的實踐經驗才能解決，這需要CAD/CAM系統具有智能性，因此，設計智能化已成為機械設計中一個很熱門的研究課題之一，它把計算機從數值處理擴展到非數值處理，包括知識與經驗的集成、推理和決策，力圖使機械設計過程自動化，減少人類專家在設計過程中由於個人因素造成的不足。此外，與傳統設計方法相比，專家系統在機械設計中有著不可比擬的優勢，它不僅可以長期穩定工作、節省成本，還可以為專家知識特別是啟發式知識提供存儲手段和傳授途徑、易於繼承。1.2 機械製造 在機械生產製造過程中，需要為工廠中所有的裝配機器供應零件。目標可能由監控者提供，也可能由系統對當時狀態做出評估而產生。智能系統怎樣推斷出適當的目標，然後構造試圖達到目標的動作序列，這個過程通常稱為規劃(planning), 它是自動問題求解的特例，是人工智慧研究的重要子領域。 此外，計算機集成加工系統（CIMS）和柔性加工系統（FMS）在近年來獲得迅速發展。在一個復雜的加工過程中，不同條件下的多種操作是必要的。環境的不確定性以及系統軟硬體的復雜性，向當代工程師們設計和實現有效的集成控制系統提出了挑戰。為了把現有的Petri 網技術用於現代加工系統，需要開發一種新技術，把機器智能技術和Petri 網理論以及智能離散事件控制器連接起來。1.3 機械電子工程 在許多工程系統中，往往由於內部結構復雜，存在著對加工過程式控制制及故障診斷等方面的困難，一般的PID 等典型控制方法雖然能解決一些問題，但在一些場合已不能滿足生產的要求，當前，典型的機電一體化產品- 數控機床、交流伺服驅動裝置等正在向數字化、小型化、高精度等方向發展，為監控帶來新的挑戰，由於模糊神經網路控制不依賴控制對象和數學模型，具有較強的魯棒性，是一種非線性的控制方法，在解決此類問題中有很好的優勢。而專家系統主要用於復雜的機械繫統，能夠克服基於模型的故障診斷方法對模型的過分依賴性。1.4 機械繫統故障診斷 對機械設備進行故障診斷主要是通過對設備敏感部位的信號利用感測器進行數據採集和特徵提取，根據不同機械部件在不同時間和狀態下具有不同的特徵，來判斷是否工作正常。它包含兩方面的內容，即對系統運行狀態進行監測和發現異常情況後對故障進行分析、診斷。在系統運行過程中，若某一時刻系統發生故障，領域專家可以憑借視覺、聽覺、嗅覺、觸覺或測量設備得到一些客觀數據，並根據對系統結構和系統故障歷史的深刻了解很快做出判斷，確定故障的原因和部位。對於較為復雜的系統，這種基於專家系統的故障診斷方法尤為有效。2 人工智慧在機械繫統中的應用方法 應用機械繫統的AI 技術傳統上可以分為專家系統（ES）、人工神經網路(ANN)、模糊集理論(FST)和啟發式搜索(GA)四類。2.1 專家系統（Expert System .ES） 專家系統是人工智慧的主要分支之一。一個典型的專家系統由四部分組成：知識庫、推理機、知識獲取機制和人機界面。專家系統按其知識表達方式不同，可分為基於規則和基於框架的專家系統；按其推理方式不同可分為正向推理和逆向推理。在知識表達方面，利用產生式規則進行知識表達，一方面得有益於現有人工智慧語言，另一方面，它的表達合乎人的心理邏輯，便於進行知識獲取，利於人們接受，利用框架進行知識表達得到了越來越多的應用。在診斷推理方面，主要表現在對推理邏輯和推理模型的研究，在人工智慧領域，存在著許多推理邏輯，在專家系統中廣泛使用模糊推理邏輯降低系統復雜性，在機械繫統故障診斷上能產生很好的效果。專家系統技術的研究和應用正以前所未有的速度在故障診斷、模擬模擬、自動控制、工藝編程、生產規劃、產品設計等許多機械工程領域不斷發展。隨著研究工作的不斷深入，一些新的技術方法和先進製造技術正融入機械工程專家系統技術的研究和應用中，不僅使知識表示、知識庫構建、知識獲取和推理模式等關鍵技術的研究取得了一定成果，還出現了一些集成式的新型專家系統，如神經網路專家系統、模糊專家系統、基於Internet 的專家系統、CAD 專家系統、CAPP 專家系統等。他們綜合利用了專家系統啟發性、透明性、靈活性以及具有處理不確定知識能力的特點，使機械工程專家系統的應用領域不斷拓寬。2.2 人工神經網路（artificial neural network. ANN） 人工神經網路是模擬的生物激勵系統，將一系列輸入通過神經網路產生輸出。這里輸出、輸入都是標准化的量，輸出是輸入的非線性函數，其值可由連接各神經元的權重改變，以獲得期望的輸出值，即所謂的訓練過程。基於數值計算方法的神經網路，將已有數據和已知系統模式作樣本，通過學習獲得兩者的映射關系，實現了對人類經驗思維的模擬。 由於神經網路具有原則上容錯、結構拓撲魯棒、聯想、推測、記憶、自適應、自學習、並行和處理復雜模式的功能，使其在工程實際存在著大量的多故障、多過程、突發性故障、龐大復雜機器和系統的監測及診斷中發揮著較大作用。 在機械繫統的應用方式有：從模式識別角度應用神經網路作為分類器進行故障診斷；從預測角度應用神經網路作為動態預測模型進行故障預測；利用神經網路極強的非線性動態跟蹤能力進行基於結構映射的故障診斷；從知識處理角度建立基於神經網路的診斷專家系統等。目前，為提高神經網路在實用中的學習和診斷性能，主要從神經網路模型本身改進和模塊化模型診斷策略兩方面開展研究；同時，與模糊邏輯的結合研究也是一個研究熱點。2.3 模糊集理論（Fuzzy Sets Theory. FSN） 人的認知世界包含大量的不確定之時，需要對所獲信息進行一定的模糊化處理，以減少問題的復雜度。1965 年Zadeh 創立的模糊集理論是處理不確定性的一種很好的方法。模糊邏輯可認為是多值邏輯的擴展，能夠完成傳統數學方法難以做到的近似推理。目前基於多類電量測試信息模糊融合的模擬電路故障診斷方法已經提出。基於K故障節點診斷法和最小標准差法的元件故障隸屬函數構造方法,以及基於可測點電壓與不同測試頻率下電路增益的模糊信息融合診斷演算法也已闡述。分別利用此兩類測試信息及K 故障診斷法和最小標准差法,對電路進行初步診斷,再運用模糊變換及故障定位規則, 得到融合的故障診斷結果。模擬實驗結果表明,所提方法大大提高了機械繫統故障定位的准確率。2.4 啟發式搜索（Heuristic Search. HS） 遺傳演算法（Genetic Algorithms ,GA）和模擬退火（Simulated Annealing ,SA）演算法是近年來逐漸興起的兩種啟發式搜索，通過隨機產生新的解並保留其中較好的結果，並避免陷入局部最小，以求得全局最優解或近似最優解。GA是由數字串的集合表示優化問題的解，通過遺傳運算元，即選擇、雜交和變異的操作對數字串尋優。SA 在已知解的鄰近區產生新的解，並逐漸縮小鄰近區域的大小，直到逼近全局的最優解。兩種方法都可以用來求解任意目標函數和約束的最優化問題。 在交流伺服系統中採用遺傳演算法的模糊神經網路控制較之傳統的PID 控制方式具有響應速度快、誤差小、無震盪、伺服性能強等優點，模擬結果表明，將遺傳演算法融入模糊神經網路控制器來控制交流伺服系統，其系統的響應超調量明顯減少，具有較好的抗干擾性、伺服性。3 人工智慧在機械繫統中的發展趨勢 人工智慧中的四種主要工具， 即ES、ANN、FST 和GA，雖然在機械領域有不同程度的應用，但各自都存在一些局限：ES 存在知識獲取的「瓶頸」、知識難以維護、應用面窄、診斷能力弱等問題。ANN 在外推時誤差較大、系統結構變化時ANN 的組成結構也要變化、難以實現基於結構化知識的邏輯推理、缺乏解釋能力等。FST 存在可維護性問題。GA 在依據的信息發生畸變時，難以保證可靠性等。 目前，缺少一種普遍有效的方法應用於機械繫統的各個領域。混合智能，即綜合多種智能技術用以設計、控制、監測機械繫統成為新的發展趨勢。結合的方式主要有基於規則的專家系統與神經網路相結合，CBR 與基於規則系統和神經網路的結合，模糊邏輯、神經網路與專家系統的結合等。其中模糊邏輯、神經網路與專家系統結合的診斷模型是最具發展前景的，也是目前人工智慧領域的研究熱點之一。混合智能在機械繫統的應用中有如下發展趨勢：由基於規則的系統到混合模型的系統，由領域專家提供知識到機器學習、由非實時診斷到實時診斷、由單一推理控制到混合推理控制策略等。4 人工智慧在機械繫統中的應用實例 智能技術在機械領域已經有了許多成功的應用。在工程中，典型的專家系統有幫助工程師發現結構分析問題的分析策略的SACON 系統；幫助識別和排除機車故障的DELTA 系統；幫助操作人員檢測和處理核反應堆事故的REACTOR 系統。 在故障診斷方面,1967 年在美國航天局（NASA）倡導下，由美國海軍研究室（ONR）主持美國機械故障預防小組（MFPG），積極從事故障診斷技術研究和開發。目前各種類型的故障診斷和維修專家系統已用於美國F- 15 戰斗機、B- 1B 轟炸機、海軍艦艇、陸軍軍械裝置等現役裝備的故障診斷和維修中。在我國，華中理工大學研製了用於汽輪機組工況監測和故障診斷的智能系統DEST；哈爾濱工業大學和上海發電設備成套設計研究所聯合研製了汽輪發電機組故障診斷專家系統MMMD- ；清華大學研製了用於鍋爐設備故障診斷的專家系統等等。 在電路和數字電子設備方面，MIT 研製用於模擬電路操作並演繹出故障可能原因的EI 系統；美國海軍人工智慧中心開發了用於診斷電子設備故障的IN- ATE 系統;波音航空公司研製了診斷微波模擬介面MSI 的IMA 系統；義大利米蘭工業大學研製用於汽車啟動器電路故障診斷的系統。 2006 年初，上海交通大學機電控制研究所、上海市農業機械研究所成功研製了適用於我國數字農業特點的兩種主要智能型農業機械：中、小型收割機智能測產系統及其配套軟體；智能變數施肥、播種機及其配套軟體。雖然相關的應用實例還有很多，但它們大都處於實驗室或小范圍試驗狀態，限於成本、技術等問題，不能得到普及應用，這將成為智能技術在機械領域應用的「瓶頸」。引用： http://teardown.eefocus.com/xuweitao/blog/08-01/141923_aa9c4.html

Ⅸ 工業機器人給各行業帶來什麼好處

給企業帶來什麼？
工業機器人並不是在電影中看到的能走路、跳舞的「人形」機器人，而是面向工業領域的多關節機械手或多自由度的機器人，是集機械、電子、控制、計算機、感測器、人工智慧等多學科先進技術於一體的自動化裝備。可替代人工從事簡單、重復的工作，不僅可提高生產效率、保證產品質量，還能帶動產業技術升級。在勞動力日益緊缺和人力成本逐步上漲的今天，使用
工業機器人也是企業降低人力成本的有效途徑。抓取包裝貨物，移到指定位置，放下並整齊、自動地碼在托盤上（或生產線上），不斷重復著拿起、移位、放下、再拿起。廣州數控設備有限公司（以下簡稱廣州數控）智能製造工程中心機器人項目經理王建波向記者描述了一台碼垛工業機器人是如何工作的。與機械式碼垛機不同的是，當物品的體積、形狀等發生變化時只需在觸摸屏上稍做修改即可。從低速到高速、從包裝袋到紙箱及桶裝物料，從碼垛一種產品到多種不同產品，可廣泛應用於酒水飲料、石化、葯品等生產線的搬運、拆裝、擺放等方面，效率更高、適用性更強。「這也是工業機器人與其他專用自動機的差別，前者能夠自主動作、可重復編程、多功能、多自由度操作、能適應產品種類變更；後者則是適應大量長期穩定單一化的產品生產。」王建波說。近年來，在珠三角、江浙等製造企業比較密集的地區，像是碼垛、上下料、包裝等單調、頻繁的作業，或是塗膠、焊接等危險、惡劣環境下的作業，已經紛紛開始用工業機器人來代替人工。珠三角製造業使用機器人的企業
年增長速度更是達到了30%至60%。而在中國航天科工集團33所智能機器人研究室主任張新華看來，工業機器人的技術已日趨成熟，重點在於工業機器人的規模化、產業化，其未來將朝著標准化、輕巧型、智能化等方向快速發展。
工業機器人功能部件逐步標准化和模塊組合化，就能降低製造成本和提高可靠性，減輕重量和減少安裝佔用空間，從而使更多的企業有購買和使用的可能。近年來，世界各國紛紛開始發展的組合式機器人就是採用標准化的組合件拼裝而成的。在國內，中國航天科工集團33所也基於這一發展趨勢，研製出面向電子行業生產裝配的小型台式工業機器人，並已形成系列化產品。