机器人学有一个常用的格言：对机器人来说容易的任务对人类来说很难，对人类来说容易的工作对机器人来说很难。

机器人可以下棋、做手术和在装配线上制造汽车——所有这些都是人类需要努力才能做到熟练的任务。但是，让机器人做一些人类每天都在做的事情，比如在厨房煮咖啡或在商店买杂货，大多数都会失败。

在过去的几年里，机器人越来越擅长做简单的事情。当然，也有复杂的。

IEEE会员Juan Galindo说：“在过去的十年里，机器人技术取得了显著进步，不仅在执行复杂任务上变得更加高效，而且在日常生活中的应用也越来越广泛。尽管机器人还没有实现复杂任务的完全自主，但它们可以在很少的人工监督下执行多项任务。在农业中，机器人可以进行灌溉、播种作物和测量土壤湿度。在工业环境中，它们能够移动不同大小的物体，进行焊接和装配多个部件。无人机群也被用于控制森林火灾，确定何时何地必须携带或喷洒以及何时充电。”

虽然机器人还没有普及到所有地方，但机器人的使用比你所知道的要多。

根据数字来看

国际机器人联合会的数据显示（https://ifr.org/ifr-press-releases/news/world-robotics-2023-report-asia-ahead-of-europe-and-the-americas），工业环境中机器人的比例在2017年至2022年间翻了一番，从每万名工人85台机器人增加到每万名员工151台机器人。这些数字表明工厂的自动化水平在不断提高。韩国在机器人密度方面领先世界，每万名工人约有1000台机器人。

在美国，机器人约占所有设备销售额的1%，即每年约120亿美元（https://www.census.gov/library/publications/2023/econ/2022-robotic-equipment.html）。

机器人（几乎）无处不在

以下是机器人部署的一些方式：

对可回收材料进行分类：许多回收项目使用“单流”垃圾箱，将玻璃、塑料和铝混合在一起。机器有时会在人类的帮助下对这些材料进行分类，但仍然会出现不准确的情况，导致可回收物被错误分类或送往垃圾填埋场。为了提高分拣精度，公司现在正在将人工智能整合到机器人系统中。公司正在将人工智能添加到机器人分拣机中，以提高准确性（https://spectrum.ieee.org/ai-guided-robots-are-ready-to-sort-your-recyclables）。

送餐机器人：近年来，大学校园里出现了大量运送零食和热餐的四轮无人机。这些无人机也扩展到了其他地方，如机场、办公园区，甚至城市环境。

机器人厨师：机器人似乎是重复性餐厅任务的理想选择，如食物准备，但新鲜食材和人类技术的复杂性减缓了采用的脚步。然而，一家机器人公司已经成功制作了2000万份高度可重复的餐食（https://spectrum.ieee.org/chef-robotics-food-robots）。除了烹饪，机器人还被用来端食物，以及打扫桌子（https://ieeexplore.ieee.org/document/10161283）。

安保：不难发现，现在很多视频中都出现了四足机器人用于监控财产的用例，能够帮助防止故意破坏和非法侵入（https://transmitter.ieee.org/why-do-so-many-robots-look-like-dogs/#:~:text=Liu%20says%20that%20the%20robot,largest%20segments%20of%20the%20legs.）。

机器人手术：手术机器人可以缩短恢复时间，因为它们所做的切口更小。根据IEEE医学与生物学工程协会的数据显示（https://www.embs.org/pulse/articles/robots-to-improve-surgery-for-all/），到2021年，最受欢迎的机器人手术模型之一已经完成了1000万次手术。

机器人摄像机：广播体育依靠机器人摄像机来捕捉动作。摄像机通常由展台上的操作员远程控制，允许广播团队将摄像机放置在人类不方便触及的地方，比如密闭空间。一些相机也融入了机器视觉。当用作安全摄像头时，这些摄像头可以识别人类是否进入了禁区。另一个研究机构一直在努力赋予机器人相机更多的自主权，即使是在消费者层面（https://spectrum.ieee.org/hoverair-x1）。

零售业的机器人：机器人已经越来越多地走进仓库，在那里它们帮助整理库存和挑选物品进行运送。它们也被部署在零售环境中。他们可以执行库存任务，巡逻过道，扫描RFID标签以监控库存水平，或整理垃圾。

更好的零件，更少的钱

近年来，机器人技术的改进是由更好的低成本传感器和人工智能的兴起推动的。

IEEE高级会员Ming Liu说：“更好的硬件，如改进的传感器和更强大的处理器，使机器人能够更有效地收集和处理数据。同时，使用机器学习和人工智能使机器人能够从这些数据中学习，随着时间的推移提高它们的性能。”

自然语言处理允许人们与机器人互动，就像他们与另一个人交谈一样，这可能会进一步加速机器人的使用。

Liu表示：“通过NLP，人类可以使用自然语言与机器人进行交流，使非专家更容易与机器人互动和控制它们。这也可能为机器人带来更直观、更用户友好的编程界面。”

家用机器人还有很长的路要走

家用吸尘器机器人已经存在了几十年。然而，一个能煮咖啡、洗淋浴和洗衣服的通用家用机器人可能还有很长的路要走。

这是因为大多数机器人都是为非常具体的任务（如吸尘）而建造的，通常存在于严格控制的环境中，以降低出错的风险。

目前，一些技术爱好者也在进行尝试，这有助于家用机器人技术的真正改进。你可以在这里读到研究人员为此都做了些什么：https://spectrum.ieee.org/hello-robot-stretch-3。