機(jī)器人學(xué)有一個常用的格言：對機(jī)器人來說容易的任務(wù)對人類來說很難，對人類來說容易的工作對機(jī)器人來說很難。
機(jī)器人可以下棋、做手術(shù)和在裝配線上制造汽車——所有這些都是人類需要努力才能做到熟練的任務(wù)。但是，讓機(jī)器人做一些人類每天都在做的事情，比如在廚房煮咖啡或在商店買雜貨，大多數(shù)都會失敗。
在過去的幾年里，機(jī)器人越來越擅長做簡單的事情。當(dāng)然，也有復(fù)雜的。
IEEE會員Juan Galindo說：“在過去的十年里，機(jī)器人技術(shù)取得了顯著進(jìn)步，不僅在執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)上變得更加高效，而且在日常生活中的應(yīng)用也越來越廣泛。盡管機(jī)器人還沒有實(shí)現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)的完全自主，但它們可以在很少的人工監(jiān)督下執(zhí)行多項(xiàng)任務(wù)。在農(nóng)業(yè)中，機(jī)器人可以進(jìn)行灌溉、播種作物和測量土壤濕度。在工業(yè)環(huán)境中，它們能夠移動不同大小的物體，進(jìn)行焊接和裝配多個部件。無人機(jī)群也被用于控制森林火災(zāi)，確定何時何地必須攜帶或噴灑以及何時充電。”
雖然機(jī)器人還沒有普及到所有地方，但機(jī)器人的使用比你所知道的要多。
根據(jù)數(shù)字來看
國際機(jī)器人聯(lián)合會的數(shù)據(jù)顯示（https://ifr.org/ifr-press-releases/news/world-robotics-2023-report-asia-ahead-of-europe-and-the-americas），工業(yè)環(huán)境中機(jī)器人的比例在2017年至2022年間翻了一番，從每萬名工人85臺機(jī)器人增加到每萬名員工151臺機(jī)器人。這些數(shù)字表明工廠的自動化水平在不斷提高。韓國在機(jī)器人密度方面領(lǐng)先世界，每萬名工人約有1000臺機(jī)器人。
在美國，機(jī)器人約占所有設(shè)備銷售額的1%，即每年約120億美元（https://www.census.gov/library/publications/2023/econ/2022-robotic-equipment.html）。
機(jī)器人（幾乎）無處不在
以下是機(jī)器人部署的一些方式：
對可回收材料進(jìn)行分類：許多回收項(xiàng)目使用“單流”垃圾箱，將玻璃、塑料和鋁混合在一起。機(jī)器有時會在人類的幫助下對這些材料進(jìn)行分類，但仍然會出現(xiàn)不準(zhǔn)確的情況，導(dǎo)致可回收物被錯誤分類或送往垃圾填埋場。為了提高分揀精度，公司現(xiàn)在正在將人工智能整合到機(jī)器人系統(tǒng)中。公司正在將人工智能添加到機(jī)器人分揀機(jī)中，以提高準(zhǔn)確性（https://spectrum.ieee.org/ai-guided-robots-are-ready-to-sort-your-recyclables）。
送餐機(jī)器人：近年來，大學(xué)校園里出現(xiàn)了大量運(yùn)送零食和熱餐的四輪無人機(jī)。這些無人機(jī)也擴(kuò)展到了其他地方，如機(jī)場、辦公園區(qū)，甚至城市環(huán)境。
機(jī)器人廚師：機(jī)器人似乎是重復(fù)性餐廳任務(wù)的理想選擇，如食物準(zhǔn)備，但新鮮食材和人類技術(shù)的復(fù)雜性減緩了采用的腳步。然而，一家機(jī)器人公司已經(jīng)成功制作了2000萬份高度可重復(fù)的餐食（https://spectrum.ieee.org/chef-robotics-food-robots）。除了烹飪，機(jī)器人還被用來端食物，以及打掃桌子（https://ieeexplore.ieee.org/document/10161283）。
安保：不難發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)在很多視頻中都出現(xiàn)了四足機(jī)器人用于監(jiān)控財(cái)產(chǎn)的用例，能夠幫助防止故意破壞和非法侵入（https://transmitter.ieee.org/why-do-so-many-robots-look-like-dogs/#:~:text=Liu%20says%20that%20the%20robot,largest%20segments%20of%20the%20legs.）。
機(jī)器人手術(shù)：手術(shù)機(jī)器人可以縮短恢復(fù)時間，因?yàn)樗鼈兯龅那锌诟 ８鶕?jù)IEEE醫(yī)學(xué)與生物學(xué)工程協(xié)會的數(shù)據(jù)顯示（https://www.embs.org/pulse/articles/robots-to-improve-surgery-for-all/ ），到2021年，最受歡迎的機(jī)器人手術(shù)模型之一已經(jīng)完成了1000萬次手術(shù)。
機(jī)器人攝像機(jī)：廣播體育依靠機(jī)器人攝像機(jī)來捕捉動作。攝像機(jī)通常由展臺上的操作員遠(yuǎn)程控制，允許廣播團(tuán)隊(duì)將攝像機(jī)放置在人類不方便觸及的地方，比如密閉空間。一些相機(jī)也融入了機(jī)器視覺。當(dāng)用作安全攝像頭時，這些攝像頭可以識別人類是否進(jìn)入了禁區(qū)。另一個研究機(jī)構(gòu)一直在努力賦予機(jī)器人相機(jī)更多的自主權(quán)，即使是在消費(fèi)者層面（https://spectrum.ieee.org/hoverair-x1）。
零售業(yè)的機(jī)器人：機(jī)器人已經(jīng)越來越多地走進(jìn)倉庫，在那里它們幫助整理庫存和挑選物品進(jìn)行運(yùn)送。它們也被部署在零售環(huán)境中。他們可以執(zhí)行庫存任務(wù)，巡邏過道，掃描RFID標(biāo)簽以監(jiān)控庫存水平，或整理垃圾。
更好的零件，更少的錢
近年來，機(jī)器人技術(shù)的改進(jìn)是由更好的低成本傳感器和人工智能的興起推動的。
IEEE高級會員Ming Liu說：“更好的硬件，如改進(jìn)的傳感器和更強(qiáng)大的處理器，使機(jī)器人能夠更有效地收集和處理數(shù)據(jù)。同時，使用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能使機(jī)器人能夠從這些數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，隨著時間的推移提高它們的性能。”
自然語言處理允許人們與機(jī)器人互動，就像他們與另一個人交談一樣，這可能會進(jìn)一步加速機(jī)器人的使用。
Liu表示：“通過NLP，人類可以使用自然語言與機(jī)器人進(jìn)行交流，使非專家更容易與機(jī)器人互動和控制它們。這也可能為機(jī)器人帶來更直觀、更用戶友好的編程界面。”
家用機(jī)器人還有很長的路要走
家用吸塵器機(jī)器人已經(jīng)存在了幾十年。然而，一個能煮咖啡、洗淋浴和洗衣服的通用家用機(jī)器人可能還有很長的路要走。
這是因?yàn)榇蠖鄶?shù)機(jī)器人都是為非常具體的任務(wù)（如吸塵）而建造的，通常存在于嚴(yán)格控制的環(huán)境中，以降低出錯的風(fēng)險(xiǎn)。
目前，一些技術(shù)愛好者也在進(jìn)行嘗試，這有助于家用機(jī)器人技術(shù)的真正改進(jìn)。你可以在這里讀到研究人員為此都做了些什么：https://spectrum.ieee.org/hello-robot-stretch-3。 
