柯马在工业机器人和工厂自动化领域拥有数十年的经验。公司如何制定战略以满足人工智能驱动和自主工业系统不断增长的需求？  

工业机器人不再局限于刺伤可重复性和精度是主要驱动因素的环境。因此，我们的战略已经从传统自动化发展为智能、自适应自动化，即人工智能、机器学习和先进视觉系统被集成到我们的机器人和自动化平台中。通过这种方式，柯马的解决方案能够解释非结构化环境、做出实时决策并持续优化性能。这种转变已经在人工智能应用中显现出来，例如智能拣选、预测诊断和实时质量控制，系统无需大量重新编程即可适应。  

在战略层面上，我们也在向软件定义的自动化转型，其中包括数字平台、物联网连接以及支持预测性和规范性制造的数据驱动服务。目标是从 st自动化生产线到灵活的网络，自动化可以快速重新配置和扩展。  

当今真正的挑战不再是在人工智能和自动化之间做出选择，而是将人工智能与物理自动化相结合，以提供可衡量的工业价值。在这种背景下，机器人技术成为数字世界和现实世界运营之间的战略桥梁。  

与 Aptiv 的新合作将柯马的机器人专业知识与先进的感知、计算和边缘软件技术相结合。是什么让安波福成为下一阶段工业自动化创新的正确战略合作伙伴？ 

与我们所有的战略合作一样，我们与 Aptiv 的联合协议基于强大的技术协同效应。柯马在工业机器人、系统集成和复杂的大规模部署方面拥有数十年的经验制造环境。 Aptiv 在感知、边缘计算和软件定义架构方面提供了先进的功能，我们认为这些功能对于下一代自动化越来越重要。 

这次合作之所以特别重要，是因为硬件和软件的融合。通过将我们的机器人专业知识与安波福先进的传感和计算平台相结合，我们可以不断开发能够处理数据、解释周围环境并实时自主行动的智能系统。这也解决了自动化采用的一个关键障碍，即复杂性。通过将先进的感知、边缘人工智能和软件集成到紧密的解决方案中，我们的目标是降低实施成本并简化部署。这对于灵活性和快速重新配置至关重要的行业尤其重要。  

柯马已将业务范围从汽车制造扩展到汽车制造物流、可再生能源、食品加工和电池生产。您认为哪些行业目前是机器人和自动化最大的增长机会？ 

诸如刚才提到的行业代表着高增长机会，因为它们将强劲的需求与相对较低的自动化成熟度结合在一起。例如，电子商务的快速增长以及定制需求的不断增长正在推动对灵活的软件驱动自动化的需求。许多仓库仍然严重依赖手动流程，这为机器人技术创造了巨大的潜力，特别是在拣选、分类和物料搬运方面。 

可再生能源和电气化也是主要增长领域，因为太阳能、氢气和电池生产需要可扩展、高精度的制造工艺，其中自动化可以发挥关键作用。与此同时，航空航天、关键基础设施、食品加工、重型和轻型工业等领域行业越来越多地采用自动化来解决劳动力短缺问题并提高运营灵活性。 自主移动机器人、协作机器人和人工智能仓库系统正在成为智能工厂转型的核心。柯马如何看待传统工业机器人与更灵活的自主系统之间的平衡演变？   

重要的是要认识到先进机器人技术并不是为了取代传统工业机器人而设计的。传统机器人技术不仅对于高速、高精度和可重复任务仍然至关重要，而且继续在焊接、加工和装配等结构化环境中提供无与伦比的性能。然而，当需要更大的灵活性时，答案就是人工智能系统、自主移动机器人 (AMR) 和协作机器人。这三者都在动态环境中表现出色，能够实现快速重新配置、分散式操作以及更紧密的合作。与人类工作者的互动。因此，平衡正在转向更加集成的框架，其中固定、移动和智能自动化共存。  

在这种情况下，人工智能成为统一层，因为它有助于连接和协调整个工厂的这些不同元素。这会带来更具适应性的生产流程、减少停机时间并提高资源利用率。实际上，这意味着智能工厂不会依赖于单一类型的机器人，而是依赖于在灵活的数据驱动环境中针对特定角色进行优化的专业系统的协调网络。   

此次合作凸显了边缘人工智能和实时工业智能的重要性。低延迟边缘计算对于在复杂的制造环境中实现更安全、更具适应性的机器人操作有多重要？ 

柯马相信低延迟边缘计算正在成为一种趋势机器人必须与人类交互、处理可变性并响应意外事件的环境中的数据要求。在这些情况下，决策不能仅仅依赖集中式或基于云的系统。  

边缘计算使数据能够直接在机器人内或生产线上进行处理。这大大减少了延迟，使系统能够实时做出反应，从安全角度来看，这是至关重要的。 

边缘计算还支持可扩展性并增强系统弹性。这是因为分布式智能允许多个系统自主运行，同时仍在更广泛的数字框架内进行协调。通过减少对外部连接的依赖，即使在网络中断的情况下也能确保运营的连续性。 

柯马长期以来一直倡导“人性化制造”，即人类与机器人协同工作。这个哲学怎么样影响下一代协作机器人和劳动力增强技术的设计？  

以人为本的技术概念基于这样的原则：自动化应该增强而不是取代人类的能力，这是我们实现创新的核心。协作机器人就是一个很好的例子。具有先进传感和人工智能功能的协作机器人可以与人类一起安全操作，无需物理障碍，从而促进更灵活、更符合人体工程学的工作流程。 

同时，我们正在开发新的界面，利用人工智能来简化编程和交互，使技术专业知识有限的操作员能够管理复杂的系统。这使得自动化的普及化并支持劳动力技能的提升。  

最终，以人为本的制造是要创建一个平衡的生态系统，其中技术y 增强人类的智力、效率和决策能力。它可以通过协作机器人、可穿戴外骨骼或直观的数字工具来实现人与机器之间更自然的交互。通过这种方式，自动化成为生产力和包容性的推动者，确保技术进步与劳动力赋权和长期工业可持续性相一致。 

工业公司经常面临自动化复杂性和集成成本的困扰。为了让中型制造商和新兴市场更容易使用先进的机器人技术，最需要哪些创新？ 

这里的主要障碍往往是成本、复杂性和缺乏专业技能。这就是模块化和标准化自动化可以提供帮助的地方。预设计的机器人单元和即插即用解决方案可显着减少设计时间、安装复杂性和前期投资，允许制造商根据其运营需求和财务资源逐步扩展自动化。 

另一个关键领域是软件简化。直观的编程界面通常由人工智能支持，使非专家能够配置和操作机器人系统。这减少了对高度专业化人员的依赖并加速了采用。模拟、虚拟调试和数字孪生等数字工具也发挥着关键作用，因为它们允许公司在部署之前测试和优化系统，从而最大限度地降低风险并提高投资回报率。最后，基于服务的新模式不断涌现，通过将自动化从资本支出转变为运营支出来降低进入壁垒。 

展望未来，随着人工智能、机器人、自主物流和数字孪生日益互联，您如何展望未来十年智能工厂的发展受到影响吗？  

智能工厂将越来越多地集成和利用互联智能，作为一个完全集成的网络运行，机器、软件和人类可以无缝协作。在这个人工智能支持的环境中，自主物流将发挥关键作用，AMR 和智能仓库系统可确保实时物料流优化。这将减少瓶颈，并以前所未有的精度实现准时生产。 

数字工具将提供整个工厂的虚拟表示，使公司能够模拟、监控和优化流程，这将显着减少停机时间、提高效率并加速创新周期。可持续性也将融入系统设计中，节能流程、循环生产模式和本地化供应链将成为标准。最后，人机协作将保持中心地位。工厂将以人为本，采用增强安全性、人体工程学和决策能力的技术。