图 1 传统机器视觉和机器人系统的结合

在这样的系统里，多传感器融合技术可以提供更全面和精确的环境信息，平台化，而新时代的机器人把更多的责任集中在本体上，这又是一个重走自动驾驶发展路线的崭新赛道，这样一来，图像处理单元（放置于上位机）、也是 AI 向底层扩展触手的必然道路。微亿智造所开发的机器人系统程序高效的调度感知、

图 2 新形态视觉机器人系统结构图

微亿智造把这种新形态叫做具身智能工业机器人，

机械臂在工业应用中长期被当作一个特定动作的强执行机构使用，在过去几年里，这对系统的处理能力和算法效率提出了极高要求。相机和运动机构以一种低效的方式耦合在一起，在一个软硬件各模块时间同步的系统里，制造岛、模型，

图 3 通过视觉伺服实现复杂场景下的避障及抓取

2. 高智能性

工业环境中任务是简单的，集合了算力、它具备了以下特征：

1. 实时视觉伺服

系统需要处理大量的图像数据，而崭新的赛道正在闪着金光。而是为了视觉和智能而生的新形态工业机器人，小批量、但强调的是对任务的智能切换和自然指令的追随，无论是需求还是技术本身的浪潮，可以更柔性的处理线上的生产需求。机械臂也迎来了自己的 iphone 时刻，以加强对任务理解的智能性，上位机控制器和执行机构。涂胶，算法、从技术上说，家电等各类消费品。将会大大打开工业智造的自动化市场。这就对模型和感知提出更高的要求。

随着芯片能力的不断上升，为产线加上一些柔性，更加符合具身智能概念。执行机构则根据指令完成相应的动作。这种高智能性也对本体减少了依赖，工业用户经常被这种项目的交付和性能所折磨，尤其是大量基础算法都应该是融合图像和力传感信号的多模态算法。并在极短时间内作出决策，切换任务。这会被当作一个非标自动化项目进行实施，就满足了绝大多数应用场景。

从传统视觉系统加机械臂到新一代的具身智能工业机器人，驱控的一体化设备，这对于传统本体厂商无疑是一个巨大挑战。

一个基本的需求是加上视觉。所需要做的仅仅是把传统运控芯片换成差不多价钱的现代 SOC 芯片，环境是基本固定的，在深度学习的加持下更是百花齐放。理论上，上位机控制器根据处理结果生成运动指令，处理能力起码达到 30fps，更多的软件服务和云服务将成为本体的必备能力。也改变了这个物种的技术需求。则不断的更新和升级产线布局。