不过，这一增长的主要驱动器将不再是过去几十年人们所看到的用来组装汽车的金属机械臂。新一代的制造业机器人正在崛起，与传统机械相比，他们的体积更小，更加协作，且更具有感知能力。到

　　目前，协同机器人发展受到了机器人底层技术的限制。协同机器人的设计旨在比生产线上执行相同的多个常规工作的机器人执行更复杂的任务。例如，它们可以用于帮助工人将材料移动到生产线上进行生产。但是由于它们的运行来自AI（人工智能）和机器学习，就目前来说，这是相对较为先进的新技术，它们还不能执行需要与人类高度协调的任务。

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　　但技术进步使其应用范围逐步扩大，进一步促使制造商对其进行投资：（1）随着劳动力成本的迅速上升。多年来，制造商在生产线上使用机器人作业，为劳动者分担了常规及更复杂的任务。但是，美国和中国——世界两大经济体的劳动力薪酬均成上升趋势，部分领先的制造企业试图在保证效率的同时降低成本，他们可以通过将这些机器人置于与人类紧密合作的环境中来实现，从而可以通过相同数量的工人提高生产力，或者完全取代工人。（2）边缘计算的增长将使协同机器人的部署更加无缝。协同机器人配备的传感器远远超过生产线对应的传感器，从而产生更多需要在云中进行处理和分析的数据。但是目前，类似4G LTE的蜂窝连接通常不能很快将数据传输到云端，从而造成滞后性，阻碍了生产过程。但是边缘计算不需要将这些丰富的数据传输到云端，并将在2020年将连接到56亿个IoT设备。这将允许公司将更多的协作机器人部署到其物联网中，从而提高生产持续增长。

　　物联网（IoT）正在改变企业，政府和消费者的固有模式，并改变他们与世界的互动。未来五年，全球企业将在物联网上支出将达5万亿美元，连接设备的激增和数据的大量增加正在加速分析革命的进程。

　　边缘计算是充分利用物端的嵌入式计算能力，以分布式信息处理的方式实现物端的智能和自治，并与云计算结合，通过云端的交互协作，实现系统整体的智能化。

　　边缘计算在制造业的核心价值是OT与IT的融合，从技术方面主要关注以下三点：

　　（1）要构建统一的技术架构，推进水平解耦和平台化，实现IT技术与OT技术的融合；

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