在 2019 年，我們看到，機器人在解決勞動力短缺和承擔危險任務方面證明了自己的價值，機器人技術將從制造業和供應鏈/物流領域向外擴張，并擾亂新市場。
即使是在傳統領域，取得進步的人工智能和軟件也在幫助機器人完成新的任務，使機器人比以往更能與人協作。
如今，新年已至，機器人領域的 2020 會是什么樣子？我們做了一些猜測：
1、機器人公司間的團隊合作會越來越多
在成熟的機器人市場，隨著終端客戶將他們的自動化項目提升到新的水平，我們期待看到合作和「下一個階段」。就好像移動機器人公司與分揀系統合作，或者夾具公司合作起來在制造業中開發新的機器人應用。那些已經成功實現業務流程自動化的終端用戶公司（無論是在供應鏈、物流還是制造領域）將會采取下一步行動。例如，一旦機器人能夠成功地檢索到一個物品并將其從倉庫搬到包裝站，另一個機器人就會接管，要么抓取該物品對其進行包裝，要么協助工人進行下一步操作。成功將由機器人公司相互合作獲得，而不是某一家公司通過獨自嘗試獲得。
在其他機器人尚未造成破壞性影響的新興市場，機器人公司仍然可以靠針對特定問題或自動化任務提供定制化的解決方案過活（勉強度日）。
2、更多大公司將進行更多收購
就連倉庫管理軟件制造商 HighJump，也在試圖「跨入」機器人領域，通過提供部署移動機器人系統的集成商服務。我們期待，其他公司在 2020 年也采取類似的行動，或者干脆直接收購其中一家。
3、協作機器人與工業機器人間的爭論將會消逝
隨著新技術（將某種機器人的優勢賦予其他種類機器人的技術）的出現，協作機器人與工業機器人間的爭論將會在 2020 年漸漸消失。我們已經看到，協作機器人體積變得更大、速度變得更快；與此同時，工業機器人也能夠在靠近人的時候降速或者停下來了。
（Productive Robotics的OB7模型是7軸模型，可以為協作機器人應用程序提供更大的靈活性。來源：Productive Robotics）
終端用戶公司在選擇機器人時，將更少關注他們所需的機器人類型，更多考慮自動化的流程或應用程序、在該流程中是否還需要人工操作、以及完成流程需要多長時間。即使協作機器人會在傳統工業環境中消失，因為新的傳感器可以應用于更快的工業機器人。但協作機器人仍然可以在中小型制造環境中找到一席之地，因為油漆、焊接、拋光和數控機床管理等領域的熟練技工持續短缺。
4、商用無人機部署遙遙領先
去年，商用無人機活動取得了很大進展，特別是可以在視線以外執行飛行任務（BVLOS）的自動化系統的開發，也包括通過新的傳感對電池和有效載荷的改進。到 2020 年，我們期望在這個領域看到進一步的成功，讓我們離交付、基礎設施檢查、地下環境和危險地點的商業應用部署更近。
但是政府對無人機的監管仍處于早期階段，因此，這一領域今年不太可能蓬勃發展。最近，美國聯邦航空局（FAA）的 RemoteID 提案規定，所有無人機都需要登記在冊，類似于上「車牌」。此外，我們認為，這些規定還會與統一的空中交通管制系統聯系在一起，（有人駕駛的飛機和無人駕駛飛機均在這個系統的管制內，）更不用說圍繞城市空中交通服務制定的任何規則了。
5、2020 年奧運會將助推機器人發展
2020 年夏季奧運會將展示日本在機器人技術方面的最新成果，包括為日本老齡化人口服務的輔助機器人技術和自動駕駛汽車。我們期望看到許多人形機器人幫助客人了解不同場所的信息，以及在封閉環境中使用自動駕駛汽車接送客人。我們也希望看到使用無人機和反無人機系統作為奧運會安全細節的一部分，盡管這可能不像其他機器人展示那樣明顯。
我們預計，媒體將會有正面報道，也會有負面報道。但總體而言，我們認為，機器人技術的知名度將會因為這次奧運會得到提高。
6、自動駕駛汽車將集中在可控場景中
美國自動駕駛汽車的發展將會繼續，但是大部分新聞將會在可控場景中產生，例如在校園、退休社區、停車場等區域運行的車輛。此外，自動駕駛汽車的增長將出現在「最后一英里」的送貨場景中（例如 Nuro 送貨車/送披薩車），而不是私家車或共享出行領域（除了亞利桑那州的 Waymo）。法規的延遲、昂貴的零部件以及天氣狀況都可能繼續阻礙這個行業在 2020 年引爆流行。
7、零售商將使用機器人擴大內存
零售商將使用機器人和自動化系統來增加他們能夠搬運的 SKU 數量，因為他們將無法依靠雇傭額外的勞動力和現有的自動化系統來處理不太受歡迎的款式。雖然這些系統可以處理流行款，但機器人技術的增長將用于運送不太受歡迎的款式，這將會增加這些公司的收入。
（移動機器人將幫助倉庫在其庫存中添加更多SKU，并在2020年交付訂單。）
8、移動操控仍處于非常早期的階段
移動操控機器人（帶輪子和一個機械臂的移動機器人）將繼續接受供應商合作伙伴和研究人員的測試，但這些系統不會在 2020 年大規模部署。單個項目或定制系統可能會在某些市場有所增長，但從 A 點移動到 B 點、抓取一個物品后快速返回 A 點的機器人將不會很快部署。（文章來源于網絡）
