AI+机器视觉的结合正与协作机器人产生更多的落地案例，在现代农业应用场景中尤为瞩目。

AI+机器视觉在协作机器人的应用逐渐凸显

AI+机器视觉在协作机器人中的应用场景正逐渐扩大，渗透率不断提升。视觉系统能够帮助协作机器人更准确地识别和跟踪目标。结合人工智能的决策能力，协作机器人能够迅速学习并优化执行任务的方法，以更高的效率完成任务。以下是几个落地案例：

• Denso Robotics 在2023年的iREX展会上展示了协作机器人新品Cobotta Pro配合视觉系统进行滑板车组装。该场景展示了协作机器人整合人工智能和视觉系统后的优势：可以进行二维码读取、智能位置校正，并通过声控IPC识别人类指令，灵活切换组装步骤。协作机器人能够准确抓取车架，并与工人协同完成轮胎、车把手的组装。
• 美国的Kane Robotics也将人工智能与视觉传感器相结合，使其协作机器人能够自动跟踪并高精度、高速度地打磨焊缝，展示了AI在精细化作业中的潜力。
• Doosan Robotics和韩国计算机视觉系统公司AiV联合新推出的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，能够处理非结构化和随机尺寸的盒子，进一步提升了物流自动化的效率。

AI+机器视觉+协作机器人在现代农业场景中落地

随着技术的发展，视觉系统搭配人工智能的协作机器人正逐渐改变传统的农业作业方式，并开始应用于各类农业采摘场景中:

• 2023年，荷兰和瑞士的研究团队利用生成式人工智能ChatGPT和视觉系统，成功创建出一台西红柿采摘机器人。这台机器人通过摄像头捕捉图像，利用ChatGPT进行图像识别和语义理解。它能够与研究人员实时交流，询问西红柿的成熟度、采摘技巧等问题，并根据获得的信息作出相应的决策。这种高度智能化的协作方式使得机器人能够准确地识别并采摘成熟的西红柿，为现代农业带来了全新的采摘体验。
• 除了研究团队，协作机器人公司也开始尝试将AI、机器视觉和协作机器人技术结合应用在实际案例中，例如非夕机器人将其应用于甘蓝采摘场景。
• 越疆的Nova协作机器人已成功应用于草莓采摘场景，利用AI＋视觉技术准确识别草莓的成熟度，并结合AGV实现田间的高效导航，从而大幅提升了传统人工采摘的效率。

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，我们在今年4月将要发布的第六版协作机器人报告中新增了农业类别。