被邀请进行预测的几家公司都是机器人领域的佼佼者，涉及工业机器人制造、AMR、工业软件、云数据仓库等，其对行业的预判具有一定代表性和参考价值。

　　01「交钥匙」方案将使自动化更唾手可得

　　协作机器人市场在过去几年一直稳步增长，并且没有放缓的迹象。事实上， Interact Analysis 预测，到 2026 年，协作机器人市场将继续强劲增长，年增长率略高于 20%。

　　机器人制造商 Universal Robots （UR）报告称，2022 年，被集成到 OEM 解决方案中的 UR 协作机器人销售额增长了约 50%。

　　公司表示，到 2023 年，将有 80 多个 OEM 合作伙伴将 UR 协作机器人集成到「交钥匙」系统，还有 300 多个 UR+ 合作伙伴推出经认证可的与 UR 协作机器人无缝协作的应用套件和组件。

　　「制造商买回机器人手臂，费很大力气才能搞清楚怎么集成的日子一去不复返了。」Universal Robots 预测，「交钥匙」解决方案（包括所有硬件、软件、传感器和接口）将成为 2023 年企业自动化的强大驱动力。

　　「到 2023 年，协作机器人自动化将变得更加复杂，但使用起来也更简单。」Universal Robots 应用程序开发和战略营销高级经理 Joe Campell 表示。

　　应用场景上，我们将看到焊接、码垛和机器维护等场景应用的显著增长。机器人焊工是主要增长动力。

　　事实上，UR 焊接渠道在 2022 年增长了 80% 以上，因为新的合作机器人焊机进入了俄亥俄州钣金制造商 Raymath 等地的工厂。

　　Raymath 首席执行官 Greg LeFevre 拜访了当地 UR 合作伙伴 并亲身体验了编程演示后，立即写下了购买订单。

　　「四个小时内，我们对 20 个焊接点进行了编程。我实际上是在练习，并在我将要制作的部件上取样。」他介绍说。

　　「它向我证明，如果我能在 4 个小时内编写这个程序，并让我的部件运行起来，它就可以在我们的车间工作。」

　　Raymath 安装了4 台由 UR 协作机器人驱动的焊机。现在，操作员只需过去的一半，焊接速度提高了两倍，生产率提高四倍。

俄亥俄州钣金制造商 Raymath 首席执行官在亲身体验了编程演示后立即下单。

　　02 更高的有效载荷、更长距离协作机器人，以及制造商转向模块化生产

　　随着越来越多的公司转向协作机器人自动化，许多公司将希望处理更重的有效载荷。

　　好消息是，我们最近看到了几种更高负载、更长距离的协作机器人的推出。到 2023 年，这些将继续改变制造业的一部分，改善许多员工的工作生活。

与其他 UR 协作机器人相比，UR20 的有效载荷为 20 公斤，工作范围为 1750 毫米，速度和扭矩提高了 30%。

　　例如，2023 年 Universal Robots 将推出新型 UR20 协作机器人，专为更高的有效载荷、更快的速度和卓越的运动控制而打造，所有这些都融合在一个轻巧、占地面积小的系统中。

　　其中，20 公斤的有效载荷能力将改变码垛等行业， 1750 毫米的工作范围将用于焊接和机器维护。

　　由于机器人足够轻，寻求额外灵活性的制造商还可以松开螺栓并重新定位或连接到带轮子的重型底座上，这也将为新的应用创造提供可能。

　　除此之外，模块化自动化是 2023 年的另一个主要趋势，Universal Robots 希望能看到比以往更多的可重组的机器人工作单元。

全球每年安装的工业机器人

　　03 客户将成为产品开发的核心

　　尽管我们广泛谈论工作场所的机器人协作，但人类协作才是推动创新的动力。

　　客户比其他任何人都更了解自己的需求，并且随着自动化市场的成熟，客户比以往任何时候都更有能力针对他们的需求提供有价值的意见。

　　这意味着，机器人公司将让客户更多地参与产品开发。这就是为什么 Universal Robots 重组了其产品团队，并在设计解决方案之前重点关注了解客户面临的问题。

　　机器人公司和客户共同开发特定解决方案的合作开发项目也必将在 2023 年及以后增加。

　　最终，这些做法将允许客户直接影响他们购买的产品，同时为机器人公司提供有价值的反馈这意味着他们将能够推出一种产品，使整个市场受益。

　　04 RaaS 市场变得更大

　　知名机器人公司 Berkshire Gray 为 FedEx、Target 和沃尔玛等财富 100 强客户设计和部署人工智能和机器人技术，对零售、电子商务、食品杂货、包裹处理和物流行业正在发生的事情拥有广阔视野。

　　Berkshire Grey 副总裁 Chris Geyer 提供了他对 2023 年的一些见解和预测。

　　首先，中小电商将拥抱 RaaS 模式。通常，较小电商没有昂贵的自动化项目所需资金，但机器人即服务 ( RaaS ) 产品将使这些较小的运营商获得自动化。

　　这些公司不必预先投入资金，而是可以为模块化自动化服务支付订阅费。RaaS 模型将使他们具有成本竞争力，并在需要机器人自动化才能生存的时代保持竞争力。

　　食品杂货店自动化将飙升。我们将在来年看到的一个大趋势杂货店自动化程度更高。

　　由于疫情 ，网上购物持续增长，也全面加剧了在线购物市场的竞争，给所有在线或实体商家带来降本、提速的压力。

　　我们看到网上购物和补货对拣选和分拣机器人需求的激增，而且这种需求似乎也没有放缓迹象。

　　仓库劳动力短缺威胁着企业生产，也是对机器人自动化兴趣与日俱增的首要、次要和第三因素。

　　在日益紧张的劳动力市场中，仓库正在尽可能地实现自动化。近四分之三 (71%) 高管认为，机器人自动化对于应对年轻一代减少的工作申请和缓解长期劳动力短缺是必要的我预计，我们将在 2023 年看到这一数字继续增长。

　　05 智能软件驱动的自动化继续兴起

　　贸易争端、劳动力短缺、供应链中断和全球大流行促使公司评估回岸生产还是近岸外包，以减轻未来风险。著名制造业软件和机器人公司 Bright Machines 首席运营官 Paolo Avagliano 预测 ，到 2023 年，经济不确定性将为赋能回岸生产的技术提供更多动力。

　　在创建分布式工厂网络时，自动化可以更好地控制成本并实现高度灵活性，从而使扩展更容易。

　　此外，与体力劳动不同的是，部署智能自动化解决方案成本几乎不存在地区差异，这也使得该行业可以将生产从劳动力成本较低的地区转移到劳动力成本较高的地区，以便在离销售地更近的地方建厂，并降低未来风险。

　　因此，弹性的、软件驱动的自动化将在未来几年继续兴起，以减轻回岸生产的障碍。

Bright Machines 的愿景是围绕微型工厂的概念构建依靠机器人技术和自动化软件驱动的生产线。

　　Bright Machines 营销副总裁 Justine Crosby 认为，当今由智能软件驱动的自动化正在为工业业务转型重新注入活力，在投资回报方面，也超出甲方对速度、规模和灵活性预期，提供真正价值。

　　制造商已经开始改变工作方式使用更分布式、与位置无关的生产方法，这意味着，他们可以在更灵活、更小、更可持续的工厂中生产更好的产品。

　　人们可以感觉到，未来产品将按需生产，更贴近客户。但我最兴奋的是，这种方法具有显著加速创新的潜力。

　　随着工厂变得更加数字化和分布式，它们也将变得更加透明和可访问。今天的技术将使任何人都可以根据需要在任何地方构建任何东西，实现真正的创新民主化。

　　06 社交机器人卷土重来、AI 「结对」程序员将彻底改变软件工程

　　如果没有计算机代码和代码编写者，我们会怎样？他们接下来会带我们去哪里？知名公司 Celonis、Snowflake 和 Canonical 的专家带来了他们的预测。

　　Canonical （Ubuntu Linux 为其主力产品）机器人产品经理 Gabriel Aguiar Noury 预测，2023 年社交机器人将卷土重来。

　　2022 年底，我们看到索尼等公司推出了 Poiq 等机器人，为新一轮的社交机器人浪潮奠定了基础。

　　在 GPT-3 等自然语言生成模型支持下，机器人可以创建新的对话系统，这将提高机器人与人类的互动性，让机器人可以回答任何问题。

　　社交机器人还将建立叙事和丰富个性，这让与用户互动变得更有意义。GPT-3 还为图像生成器 Dall-E 提供动力。这些技术结合起来，不但使机器人能够讲述故事，还是动态展示它们。

　　这不止于新奇效应，Dall-E 将继续推动研究，帮助机器人根据周围环境定义自己的行为。

　　随着图像检测和上下文生成的融合，机器人场景感知和社交智能将实现新的飞跃。通过生成图像的详细文本描述，机器人将很快能够了解他们所在的房间或人们在做什么朝着真正自治，又迈近一步。

　　但是，我们不能对技术的滥用视而不见。

　　战争研究所(Institute for Study of War)已经表示，无人机与炮弹一样重要。它们的大规模部署使这场战争成为我们所见过的最大规模的「无人机战争」。

　　自动驾驶汽车也在冲突中找到了一席之地，被用于军队运输装备。水下无人机也是如此。

　　最大的云端数据仓库服务商 Snowflake 高级副总裁 Christian Kleinerman 预测，商业应用程序将开始重生，支持新的数据驱动版本。

　　我们正处于软件开发复兴的开端 开发人员将把他们的应用程序带到中央组合数据源，而不是像传统方法那样，将数据复制到应用程序。

　　每个单一应用类别（无论是横向的还是特定于垂直行业的），都将被新的数据驱动的应用程序的出现所重塑利用大量数据，个性化他们的产品、优化他们的服务。

　　数据驱动的应用程序的兴起，将为所有不同类型的开发人员提供巨大的机会，无论他们是在为应用程序和基于该应用程序的业务开发一个全新的想法，还是在寻找如何扩展现有的软件业务。

　　平台提供商将分担大部分安全、治理、隐私、分发和货币化，让开发者和企业家可以自由地围绕他们的主要差异化因素进行创新。

带有 Streamlit 的 Snowflake 的架构。Snowflake 8 亿美元收购了开源的数据分析软件服务商 Streamlit ，布局新业务。后者业务主要是提供低代码开源数据可视化软件。

　　Snowflake Streamlit 负责人 Adrien Treuille 认为，应用程序开发将成为生产者和消费者之间的双向对话。

　　易使用的低代码或无代码平台的出现，已经为精通技术和业务的用户简化了交互应用的构建和共享。

　　在此基础上，下一个出现的转变将是模糊之前两个截然不同的角色之间的界限应用程序生产者和软件消费者。

　　应用程序开发将成为一个协作的工作流程，消费者可以实时地对生产者所做的工作进行评估，例如，通过对代码进行评论。

　　实际上，应用程序的创建将遵循与其他数字产品(如文档、图表和演示文稿)类似的路径，其中协作和迭代的工作流通过谷歌 Docs、谷歌 Slides 和 Figma 等工具实现双向对等协作。

　　更进一步说，未来应用开发平台有机制在开发者开始开发软件之前就从消费者那里收集应用需求。

　　社交媒体「有影响力的程序员」将对推动开源技术的普及产生更大的影响。

　　我们生活在一个充满热情和魅力的有影响力的人可以通过他们在社交媒体上的推荐和活动来显著影响人们的观点和品味的时代。

　　开源正迅速成为一个受到社交媒体影响者影响的生态系统。

　　例如，Data Professor、devaslife、George Hotz 和 Primeagen 已经定期在 Twitch 和 YouTube 上直播代码，展示他们最喜欢的开源项目。

　　我希望这种趋势能继续下去，并在帮助一些开源项目迅速流行和更广泛采用方面发挥更大的作用。受益的不仅仅是全新的技术。

　　有影响力的人也会欣赏旧的开放源代码之美，并将其带给全新的受众。对于开源来说，一个重要的新成功衡量标准不仅是一个项目有多酷，还包括酷的因素以及它的时尚网红粉丝在社交媒体上的影响力。

　　另外，AI 「结对」程序员将从根本上改变软件工程。

　　一段时间以来，机器学习技术已经发生了改变，并使软件开发过程变得更快特别是在减少代码中表达思想所需的字符数量方面。

　　GitHub Copilot 或 TabNine 等新的 AI「结对」程序员的不同之处和令人兴奋之处在于，我们正在见证一种新的、从根本上更具表现力的语言发明。

　　这些新工具经过数十亿行代码的训练，可以使用学习到的上下文自动生成开发人员正在编写的代码，从而转换他们的工作量。

　　项目中可用的代码越多，在该项目中编写代码的速度就越快。

　　我们将看到更多的开发人员通过编写一行自然语言英语来创建整个应用程序，然后看着AI「结对」程序员完成剩下的工作。

Celonis 流程挖掘截图

　　流程挖掘独角兽 Celonis 产品营销总监 Sam Attias 预测，在接下来的一年里，我们将看到越来越多的人采用流程挖掘，因为它演变到包含自动化功能。

　　流程挖掘曾是一个孤立的数据科学，通过提取数据并可视化地表示它，帮助公司识别隐藏的低效率，就像 x 光一样，让企业看到他们的运营中的低效率。

　　然而，现在它正变得更加规定性而不是描述性，并将使企业能够模拟新的方法和流程，以估计成功率和错误率，并在问题实际发生之前提出行动建议。

　　它将通过自动化和执行管理实时解决效率低下的问题。

　　此外，通过结合以对象为中心、革命性的新流程挖掘技术，流程挖掘正在经历一个重大的步骤变化。

　　利用该技术的企业现在可以从多维度理解流程以及所有相关业务因素和依赖关系。

　　流程挖掘不仅仅是识别单一的低效率，它将作为一种直观而强大的方式，让公司轻松分析复杂的相互关联的流程，并查看最初的低效率是否已经转移到业务的其他部分。

　　在关于数据共享与合作方面，他认为，当今的宏观经济挑战更加强调了企业共享数据的必要性，以及方便获取见解的必要性。

　　传统上，跨部门、跨办公室和跨地区共享数据对企业来说是困难的，也是无法访问的，导致在企业最负担不起的时候缺乏可见性。

　　通胀压力和供应链问题促使企业领导人在自己的公司内部共享和基准数据，这就是为什么数据共享和协作在明年对企业至关重要的原因。

　　公司将越来越多地寻求利用技术和平台，以无缝和安全的方式在组织内部和整个生态系统中共享数据。

　　通过开发更广泛的数据集，2023 年的企业将使用流程智能来揭示应该在内部采用哪些最佳实践，推动创新，并创造更好的业务成果。

　　随着数据共享和基准测试的增加，流程智能还将在内部部门和团队之间创造良性竞争。