机器之能 | 编译：阿芬|
在 2019 年，我们看到，机器人在解决劳动力短缺和承担危险任务方面证明了自己的价值，机器人技术将从制造业和供应链/物流领域向外扩张，并扰乱新市场。
即使是在传统领域，取得进步的人工智能和软件也在帮助机器人完成新的任务，使机器人比以往更能与人协作。
如今，新年已至，机器人领域的 2020 会是什么样子？我们做了一些猜测：
1、机器人公司间的团队合作会越来越多
在成熟的机器人市场，随着终端客户将他们的自动化项目提升到新的水平，我们期待看到合作和「下一个阶段」。就好像移动机器人公司与分拣系统合作，或者夹具公司合作起来在制造业中开发新的机器人应用。那些已经成功实现业务流程自动化的终端用户公司（无论是在供应链、物流还是制造领域）将会采取下一步行动。例如，一旦机器人能够成功地检索到一个物品并将其从仓库搬到包装站，另一个机器人就会接管，要么抓取该物品对其进行包装，要么协助工人进行下一步操作。成功将由机器人公司相互合作获得，而不是某一家公司通过独自尝试获得。
在其他机器人尚未造成破坏性影响的新兴市场，机器人公司仍然可以靠针对特定问题或自动化任务提供定制化的解决方案过活（勉强度日）。
2、更多大公司将进行更多收购
第三方物流供应商、电子商务和全渠道零售商将会在仓储自动化领域进行更多收购。在移动机器人公司证明该项技术已经足够成熟并且可以有所作为后，那些大公司可能会发现，自己更容易获得这项技术，并在公司内部运用这项技术。（例如，亚马逊收购了仓储机器人 Kiva System，Shopify 收购了物流自动化创企 6 River Systems，虽然二者略有不同。）
就连仓库管理软件制造商 HighJump，也在试图「跨入」机器人领域，通过提供部署移动机器人系统的集成商服务。我们期待，其他公司在 2020 年也采取类似的行动，或者干脆直接收购其中一家。
随着新技术（将某种机器人的优势赋予其他种类机器人的技术）的出现，协作机器人与工业机器人间的争论将会在 2020 年渐渐消失。我们已经看到，协作机器人体积变得更大、速度变得更快；与此同时，工业机器人也能够在靠近人的时候降速或者停下来了。
终端用户公司在选择机器人时，将更少关注他们所需的机器人类型，更多考虑自动化的流程或应用程序、在该流程中是否还需要人工操作、以及完成流程需要多长时间。即使协作机器人会在传统工业环境中消失，因为新的传感器可以应用于更快的工业机器人。但协作机器人仍然可以在中小型制造环境中找到一席之地，因为油漆、焊接、抛光和数控机床管理等领域的熟练技工持续短缺。
4、商用无人机部署遥遥领先
去年，商用无人机活动取得了很大进展，特别是可以在视线以外执行飞行任务（BVLOS）的自动化系统的开发，也包括通过新的传感对电池和有效载荷的改进。到 2020 年，我们期望在这个领域看到进一步的成功，让我们离交付、基础设施检查、地下环境和危险地点的商业应用部署更近。
但是政府对无人机的监管仍处于早期阶段，因此，这一领域今年不太可能蓬勃发展。最近，美国联邦航空局（FAA）的 RemoteID 提案规定，所有无人机都需要登记在册，类似于上「车牌」。此外，我们认为，这些规定还会与统一的空中交通管制系统联系在一起，（有人驾驶的飞机和无人驾驶飞机均在这个系统的管制内，）更不用说围绕城市空中交通服务制定的任何规则了。
5、2020 年奥运会将助推机器人发展
2020 年夏季奥运会将展示日本在机器人技术方面的最新成果，包括为日本老龄化人口服务的辅助机器人技术和自动驾驶汽车。我们期望看到许多人形机器人帮助客人了解不同场所的信息，以及在封闭环境中使用自动驾驶汽车接送客人。我们也希望看到使用无人机和反无人机系统作为奥运会安全细节的一部分，尽管这可能不像其他机器人展示那样明显。
我们预计，媒体将会有正面报道，也会有负面报道。但总体而言，我们认为，机器人技术的知名度将会因为这次奥运会得到提高。
6、自动驾驶汽车将集中在可控场景中
美国自动驾驶汽车的发展将会继续，但是大部分新闻将会在可控场景中产生，例如在校园、退休社区、停车场等区域运行的车辆。此外，自动驾驶汽车的增长将出现在「最后一英里」的送货场景中（例如 Nuro 送货车/送披萨车），而不是私家车或共享出行领域（除了亚利桑那州的 Waymo）。法规的延迟、昂贵的零部件以及天气状况都可能继续阻碍这个行业在 2020 年引爆流行。
7、零售商将使用机器人扩大内存
零售商将使用机器人和自动化系统来增加他们能够搬运的 SKU 数量，因为他们将无法依靠雇佣额外的劳动力和现有的自动化系统来处理不太受欢迎的款式。虽然这些系统可以处理流行款，但机器人技术的增长将用于运送不太受欢迎的款式，这将会增加这些公司的收入。
8、移动操控仍处于非常早期的阶段
移动操控机器人（带轮子和一个机械臂的移动机器人）将继续接受供应商合作伙伴和研究人员的测试，但这些系统不会在 2020 年大规模部署。单个项目或定制系统可能会在某些市场有所增长，但从 A 点移动到 B 点、抓取一个物品后快速返回 A 点的机器人将不会很快部署
