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奔驰汽车在德国的辛德尔芬根工厂，4500台工业机器人组成的超级智能工厂正在如火如荼的开展生产，这家工厂早在1971年就开始使用机器人。目前在全德范围内服役的机器人约为20万台，2025年预计将达到100万台。

德国辛德尔芬根工厂自动化流水线

另据德国《法兰克福汇报》引述纽伦堡就业市场和职业研究所的报告称，未来几年，“工业4.0”将在德国创造43万个新岗位，同一时间也会造成49万工人失业。未来产业结构正在快速调整。

的中国同样面临产业结构化调整的问题，因此对于大众来讲，未来的选择比努力更为重要，也就是在近几周，机器人大讲堂收到了来自不同地区的网友咨询。在机器人领域，哪些研究方向和市场前景更明朗一些？

▍目前计算机视觉、运动规划控制、手臂抓取等是机器人类目为火爆的赛道

我们在选择的时候，要明白一点，学术性前沿可以允许天马行空的想法与创意，但如果要落到产品应用层面，则需要大量的案例以及数据的积累，机器人的高效平稳运行是商业公司为看重的地方。

纵观德国与美国两个市场，抛开近几年爆火的大模型与AI方向，基于传统机器人研究方向来看，计算机视觉（深度学习方向）、机械臂抓取操作、运动规划与控制几个方面都是需求量非常旺盛的领域，就业前景相对明朗，薪资水平普遍较高。

具体来看，排名热度的当属深度学习的计算机视觉方面，其主要领域应用广泛，包括自动驾驶领域，智能医疗以及工业自动化方向。机器人领域是计算机视觉（深度学习）方面的一个重要分支，包括在结构与非结构化环境下，用于图像或视频中检测和定位特定对象。此前视频曝光的特斯拉Optimus曝光的自主地将物体按颜色进行分类，应用到的就是视觉技术及完全本地部署的神经网络相结合，从而可以迅速适应环境并完成多项任务。

而运动规划控制部分通常与计算机视觉（深度学习）是脱离不开的，在工业领域，运动规划控制用于执行复杂的装配、焊接、喷涂等任务。在医疗领域，手术机器人则需要基于运动规划与控制，配合定位系统，实现手术机器人的操控，这几年越来越多的应用在癌症筛查的活检软组织穿刺方面。基于工业自动化与医疗这两条赛道的商业化前景清晰，就业前景更好。

手臂抓取是机器人领域的末端应用，工业领域的手臂抓取应用主要集中在非结构化环境下对物品的抓取成功率方面，其研究通常伴随着视觉感知、运动规划与控制一起进行。另一种基于软机器人的手臂抓取是近两年关注度较高的领域，包括MIT、北航等高校和科研实验室都在对软机器人手臂抓取方面进行攻关，目前基于软机器人手臂自适应抓取研究可能会成为一个新的行业增长点。

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