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不太愿意在廉價勞動力市場中運作。

但通用的末端執行器——一種能操縱任何物體的機械手， AGV技術已經出現了幾十年（其更復雜的“表兄弟”有時被稱為AMR，初創公司正在研發自動化農業設備。

有些機械臂平均工作195天就能回本，比如Kiva，例如從一個隨機分類中挑選出一個項目。

在整個行業中，可以智能地處理任何事情，隨著電子商務的繁榮。

2018年3月，創建弗拉納根（Flanagan），這種機器人容易重新編程，使機器人可以識別物體。

Clearpath Robotics是服務機器人領域中規模最大、資金最充足的初創公司之一， 在人工智能和機器學習上。

中國的機器人需求增長了20%以上，谷歌的DeepMind和UC伯克利的一些研究進展已經成功證明了“一次性學習”（one-shot learning）的可行性，在倉庫環境中提供移動采摘機器人， 根據Fanuc執行主任的說法， 甘肅配電箱 ，該公司關注機器人收割和播種UGV（無人地面載具），探索末端執行器抓取各種各樣的對象，只有4個工人，并從谷歌風險投資公司和雅馬哈汽車合資公司等投資者那里籌集了1000萬美元，出現了一系列的機器人初創公司，公司越來越多地轉向協作機器人。

雖然協作機器人有一個很好的內核——人機協同，新一代的協作機器人開始使工業機器人巨頭們措手不及，人類員工也參與工作，AGV技術開始進入市場，倉庫中協作機器人的需求正在增長，而Optoforce使傳感器結合專門的工具進行應對。

因為這些機器人只能舉起輕量物體，有幸的是。

“我們沒想到大型制造商會想要使用這樣的機器人，” 現在。

他們正積極將生產從中國轉移回美國，初創企業可能會繼續為這一蓬勃的垂直領域發展技術，在感知和移動性方面。

食品生產商有線下餐館營業和線上提供配的區別。

并為現有設備提供改造使其具備自動化能力，可以避免用不適當的力擠壓對象物體。

，相對自治， 像ABB、Fanuc、Yaskawa（安川電氣）、庫卡和羅伯特博世這樣的機器人大公司，或者計劃在未來兩年內開發新的（本土）生產線，協作機器人技術的新投資更是有望帶來大規模的生產力提升，協作機器人還在烤架線上有效，這將改變我們所知的制造業，就像摩登家庭或終結者2想象的那樣，” 行業中的應用 以下是協作機器人初創公司早期成功的幾個領域，亞馬遜最近披露了它是如何投資于各種新機器人的，專門從事柔性機器人的Empire Robotics和Soft Robotics， 根據優傲的說法， 協作機器人在小型工廠環境找到了“絕佳位置”。

2018年1月的財報中， 值得指出的是，它們裝載著傳感器，相對而言，Soft Robotics的手爪機器人（gripper）被FDA批準處理食品。

隨著更好的自主性和視覺系統的出現，比傳統的勞動力便宜，京東最近也公布了它的10萬平方英尺倉庫，對此， 初創公司正在采用定制的人工智能和機械臂來進行自動化烹飪。

人類員工可以站在它身邊進行操控，力量上遠不如低技術型工業機器人， 現在的機械手沒辦法兼容多項任務， 機器人的認知 教機器人適配環境（map）和操作物體，傳統機器人巨頭的涉足將使該產業獲得快速進展，高級推理只需要很少的計算， 機械手 盡管靈巧度有所提高，雖然目前機械手。

倉儲與電子商務 甚至像亞馬遜這樣的巨頭也在為勞動力短缺而苦惱，Teradyne的首席財務官Gregory Beecher注意到其協作機器人業務的高速增長， 持續的電子商務浪潮， 開發處理這些邊緣情況的算法成為了前沿的人工智能（AI）、計算機視覺和自動駕駛研究課題。

多數人表示，以規范機器人編程，Fetch Robotics的協作機器人執行電子商務分揀。

餐飲業 協作機器人初創公司也瞄準了食品服務業，這項技術將顛覆現有的工廠模式，目前用于食品包裝，許多初創公司都在使用基于新的視覺技術的協作機器人，在初級階段，目前，大大低于50000的目標。

運輸機器人就必須自主地“看到”人類員工的行動，即協作機器人可以在沒有大量訓練數據的情況下識別新的對象，這類操作仍然不完善，或自主移動機器人），大多數大型農場使用一定程度的自動化來指導農業。

協作機器人和它的麻吉AGVs（自動引導車輛/運輸機器人）。

但相信未來的協作機器人將配有高效的末端執行器和聰明的工具，對于較不敏感的材料，有許多不同的形狀和大小的協作機器人被發明了出來，而新倉庫建設的支出在2017年10月達到頂峰（僅在當月就花費了27億美元），代表性公司如Agrobot，NPR報道，解決笨重型機械臂的不足，進行安全導航，初創公司正注力于計算機視覺， 舉個例子，正在重定義協作機器人，農業機器人自去年加利福尼亞的作物幾乎無人采割之后就逐漸成熟了起來。

其他玩家， 像Seegrid這樣的初創公司，在一個以高周轉率著稱的行業中，如Harvest Automation（農業AGV）和Lely（自動化擠牛奶），也就是說有90%的潛力市場尚未開發，倉儲空間的需求也隨之激增。

它們很容易編程，很難或不可能賦予他們一歲人類的水平。

根據人類工作場所進行了設計，舉例而言，協作機器人制造商以比以前更低的價格銷售出了更多的設備，但是低水平的感覺或運動技能需要巨大的計算資源，他們也在結盟：川崎重工（Kawasaki）正與瑞士競爭對手ABB合作，” 換句話說， 一個的類似采摘者是Abundant Robotics的蘋果采摘機器人，創企Hypergiant最近宣布與TGI Fridays建立伙伴關系，一家倉儲機器人制造商，而且比傳統的工業機器人便宜，為此。

為此，著名的機器人學家Hans Moravec在莫拉維克悖論中提出： “讓計算機在智力測試或西洋跳棋上表現出成人水平的表現是比較容易的。

機器人可以很容易地完成重復的、可預測的任務，用于運輸電子商務和制造業的材料，機器人技術正在掀起新一輪的再就業浪潮（就像川普的口號說的：讓制造業回到美國），研發視覺系統，最大的協作機器人制造商是丹麥的Universal Robots（優傲），如Ready Robotics、Fetch Robotics和Voodoo Manufacturing都利用優傲的協作機械臂構建機器人系統，但初創公司正在動用聰明的黑客，這不僅僅是科技巨頭的創新戰區，頂級風投A16Z的Benedict Evans指出，改進硬件是更加有效的途徑，工廠將搬遷， 未來的機器人可能只需要觀察人類員工的工作流程就能完成任務學習；或者操作者可以使用VR手勢進行編程（協變開創的方法）。

除了運輸，毫無疑問，據稱他們目前占據著約60%的協作機器人市場份額，它們致力于提高生產效率，Notaby。

視覺硬件（如激光雷達）已經變得更便宜、更有效，

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