云計算已經進入機器人技術領域，它允許用戶隨時隨地上訪信息，并提供了數據管理和存儲的服務，為機器人的能力擴展提供了極大的支持。預計，云計算在機器人領域將得到了大幅增長，強大的運算能力和共享服務，將成為未來機器人必不可必少一部分。

目前，機器人正從制造業擴展到物流、醫療、采礦、農業、建筑等行業中，并成為這些行業發展的一種新的趨勢。機器人正在利用云端的能力實現在線監控，并利用機器學習來達到高度自主化水平。

云機器人可以更好地進行人機交互和學習，借助云技術，機器人繁重的計算任務將不再是難題，云計算增加了機器和人類數據交互能力，以及認知計算能力等，機器人的功能將變得越來越強大。機器人開發者不再受限于機器人終端的處理能力和軟件數量，因為云計算為機器人提供了額外的計算能力。

目前，幾大云計算平臺都在大力推動與機器人的連接和能力融合，包括亞馬遜、谷歌、微軟、阿里等巨頭，他們幫助機器人實現更大的計算能力。例如移動機器人領域，物料搬運過程產生大量的數據，這些數據在云端處理后可以用于按需的自動化。

物流行業中的移動機器人需要連接網絡，將工作的數據上傳到云端，然后，就可以跟蹤倉庫和工廠的數據，利用RFID標簽來進行庫存盤點。目前，云計算技術主要為機器人帶來幾大能力的提升，包括升級管理、自主和數據共享等。

基于云端的管理

在工廠或倉庫中使用大量移動機器人的時候，需要擴展更多的機器人軟件。機器人需要利用軟件平臺進行調度，同時需要和三方軟件結合，包括與其它設備進行通信，例如傳送帶、自動門、電梯和手動掃描儀等。

采用本地方式管理機器和自動化設備可能需要更多的服務器，而云端技術能夠提供更大的處理能力而不需要購買和部署服務器。在云端，不管多少機器人，都能實現數據的處理和調度管理。

不同的機器人與云端軟件進行通信，能更好地將任務分配給正確類型的機器人，系統知道每一個機器人處于何地和進行哪種工作任務，并能安排最近的機器人去執行任務。管理者不需要到現場進行監控，通過云端可以在遠方進行操作和管理。

自主運行的能力

傳統的機器人都是由管理者輸入指令后，按部就班，完成所需要的任務。這些機器人沒有自主意識，不會判斷和處理一些突發情況。因此，在工作過程中可能會遇到障礙而停機，或者變得不知所措，最終導致整體生產效率的下降。

結合云端計算能力，機器人將可以擁有智能和自主性。很好的一個例子就是機器人的導航能力，移動機器人在倉庫、配送中心和工廠生產線之間運輸物料，他們可以繞開工人、叉車和其他設備。

通過安裝在機器人設備上的傳感器，可以對周圍環境進行掃描，并將數據推送到云端進行處理和構建地圖，然后向下傳輸給本地機器人進行導航。同時這些地圖和信息可以傳輸給其它的機器人，實現機器與機器之間的協作，以防止交通阻塞。

在工廠生產線上，機器人將與許多自動化設備進行協同工作，那么信息交互和共享將變得極為重要。系統只需要給移動機器人下一個任務，它就能通過環境信息進行分析，找出最佳的路線，制定合適的發車時間和行走速度，最終避開障礙并提升工作的效率。

機器人自主能力將比人為控制更高效，基于環境信息和機器間的數據交互，機器人可以更好的分析和做出最佳的運行決策。人類管理者可能無法確定下一秒會發生什么，例如包裹可能是發生歪斜，機器人系統可以通過攝像機圖像發現問題，并進行修正。

時間延遲可能是自動化廠擔心的問題，通過云端技術進行數據傳輸和分析可能需要幾秒或者十幾秒的時間，在物料搬運的過程對于這個時間并非是緊逼的，因為如果發生意外，人為去處理也需要大量的時間。而5G技術的出現，又將會降低時間延遲上的問題，相比人為處理的效率會高出很多。

數據共享和洞察

大數據分析是云計算賦予機器人的額外能力，機器人在執行任務過程中會收集大量的數據，包括環境信息，機器的狀態和生產需求等等，這些數據經過整理和分析，可以得出最佳的決策方案。

機器人每天可能產生幾十GB的數據，這些數據需要在云端進行存儲和管理，機器人產生的數據存放在云端將非常有價值。因為，通過歷史數據的分析，系統可以預先判斷下一步會發生什么，并做出相應的響應處理。

從存儲到分析，再到任務的下發，對于機器人整個過程的控制有著巨大的意義。還有，云端可以實現人工智能的服務，包括語音指令，可以進一步拉近了人與機器的距離，實現更加便利的控制。

云端的數據服務可以連接到每一個機器人和自動化設備，數據共享令機器之間更有默契。系統可以掌握機器設備的狀態，給每個機器人下達不同的任務指令，讓機器之間互相協作，高效地完成生產任務。總的來說，云端技術將讓機器人高效更高，性能更好，人與機器之間的交互將更輕松。

編輯：hfy