人工智能和机器视觉的结合正在为协作机器人（cobots）带来更多实际应用，特别是在现代农业和制造业场景中。

AI+机器视觉在协作机器人中的应用正逐渐凸显

AI+机器视觉在协作机器人中的应用场景正在逐步扩大，渗透率不断提高。机器视觉可以帮助协作机器人更准确地识别和跟踪目标。结合人工智能决策能力，协作机器人可以快速学习和优化任务执行方法，实现更高的任务完成效率。

以下是几个实际示例：

电装机器人在2023年iREX展会上展示了其新型协作机器人Cobotta Pro以及用于踏板车组装的视觉系统。该演示突出了将人工智能和视觉系统集成到协作机器人中的优势：它们可以读取二维码，执行智能位置校正，并通过语音控制的IPC识别人类命令，从而实现装配步骤的灵活切换。协作机器人可以准确地抓握车架，并与工人协调工作，组装轮胎和车把。

来自美国的Kane Robotics也将人工智能与机器视觉相结合，使其协作机器人能够以高精度和速度自动跟踪和抛光焊缝，展示了AI在精细操作中的潜力。

斗山机器人与韩国工业深度学习计算机视觉技术公司AiV联合推出全新Otto Matic码垛系统，将AI+机器视觉+协作机器人的组合应用于码垛过程。该系统可以处理非结构化和随机大小的箱子，以提高物流自动化的效率。

人工智能+机器视觉+协作机器人正在现代农业应用中实施

随着技术的进步，配备视觉系统和人工智能的协作机器人正在逐渐改变传统的农业实践，并被应用于各种农业采摘应用。

2023年，来自荷兰和瑞士的研究团队成功打造出将生成式人工智能ChatGPT与机器视觉系统配对的番茄采摘机器人。该机器人通过摄像头捕捉图像，并利用ChatGPT进行图像识别。同时，ChatGPT可以与研究人员实时沟通，询问有关番茄成熟度、采摘技术等问题，根据收到的信息做出决策。这种高度智能的协作方法使协作机器人能够准确识别和采摘成熟的西红柿，为现代农业引入了新的采摘功能。

除了研究团队，协作机器人企业也开始探索人工智能、机器视觉、协作机器人技术在实际应用中的融合。例如，Flexiv Robotics已将这些技术应用于卷心菜收获。

Dobot的Nova协作机器人已成功部署用于草莓采摘。它利用AI+视觉技术准确识别草莓的成熟度，并将其与AGV（自动导引车）相结合，实现田间高效导航。这种集成大大提高了传统人工拣选的效率。

Interact Analysis观察到协作机器人在农业领域的应用逐渐增加。为了反映这一趋势，他们在第六版协作机器人报告中增加了一个农业类别，该报告将于今年4月发布。