智慧機器人是智慧產品的典型代表。智慧機器人至少要具備以下三個要素：一是感知要素，用來認識周圍環境狀態；二是運動要素，對外界做出反應性動作；三是思考要素，根據感知要素所得到的訊息，思考採用什麼樣的動作。
人們通常把機器人分成三代。第一代是可程式機器人，一般可以根據操作人員所編的程序，完成一些簡單的重複性操作。這一代機器人是從1960年代後半葉開始投入使用的，目前在工業界已被廣泛應用。
第二代是感知機器人，又叫作自適應機器人，它是在第一代機器人的基礎上發展起來的，具有不同程度的感知周圍環境的能力。
第三代機器人具有識別、推理、規劃和學習等智慧機制，它可以把感知和行動智慧化地結合起來，因此能在非特定的環境下作業，被稱為智慧機器人。
智慧機器人與工業機器人的根本差異在於，智慧機器人具有感知、辨識、判斷及規劃功能，因此機器的智慧又可分為兩個層次，一是具有感知、辨識、理解與判斷功能，二是具有總結經驗和學習的功能。
智慧機器人由於用途不同，系統結構和功能也千差萬別，這裡僅就工業應用的機器人的基本結構和智能特徵做介紹。圖2.3是智慧機器人的基本組成。
▲圖2.3 智慧機器人的基本組成
智慧機器人最顯著的智慧特徵是對外和對內的感知能力。
外部環境感知能力由外部感知系統實現，該系統由一系列外部感測器（包括視覺、聽覺、觸覺、接近覺、力覺和紅外線、超音波及雷射等）進行感測訊息處理、實現控制與操作。這些感測器包括碰撞感測器、遠紅外線感測器、光敏感測器、麥克風、光電編碼器、熱釋電感測器、超音波感測器、連續測距紅外線感測器、數位指南針、溫度感測器等。
內部感知系統由一系列用來偵測機器人本身狀態的感測器構成，可即時監控機器人各運動部件的各個座標的位置、速度、加速度、壓力和軌跡等，並監控各個部件的受力、平衡、溫度等。
由外在環境感知系統和內部感知系統所獲得的資訊組成智慧感知系統。該系統中使用的感測器種類和數量越來越多，每種感測器都有一定的使用條件和感知範圍，並且又能給出環境或物件的部分或整個側面的信息，為了有效地利用這些感測器信息，需要採用某種形式對感測器資訊進行綜合或融合處理，不同類型資訊的多種形式的處理系統就是感測器融合。
感測器的整合技術涉及神經網路、知識工程、模糊理論等在資訊、偵測和控制領域的新理論和新方法。
智慧機器人的系統控制能力由智慧控制系統實現，該系統的任務是根據機器人的作業指令程序以及從內部和外部感測器反饋回來的訊號，經過知識庫和專家系統辨識並應用不同的演算法分析和決策，進而發出控制指令，支配機器人完成規定的運動和功能。
若機器人不具備資訊回饋特徵，則該機器人的控制系統為開環控制系統，反之則為閉迴路控制系統。根據控制原理，控制系統可分為程式控制系統、適應性控制系統和人工智慧控制系統，而根據控制運動的形式，控制系統可分為點位控制系統和連續軌跡控制系統。
如何分析處理這些資訊並做出正確的控制決策，需要專家系統的支援。專家系統解釋從感測器收集到的數據，推導出機器人狀態描述，從給定的狀態推導並預測可能出現的結果，透過運行狀態的評價，診斷出系統可能出現的故障。
依照系統設計的目標與限制條件，規劃設計出一系列的行動，監控所得的結果與計畫的差異，提出維護系統正確運作的方法。人工智慧系統與傳統控制方法結合，形成整個閉環控製過程，這需要大量的知識、規則、演算法、模式識別等技術的支援。
隨著對智慧機器人的要求不斷提高，機器人所面臨的環境通常無法預知，非結構化環境成為主流。在動態多變的複雜環境中，機器人如果要完成複雜的任務，其學習能力就顯得極為重要了。
在這種情況下，機器人應根據所面臨的外部環境和任務透過學習不斷地調節自身，在與環境互動的過程中抽取有用的信息，使之逐漸認識和適應環境。透過學習可以不斷提高機器人的智慧水平，使其能夠應對一些意想不到的情況，從而彌補設計人員在設計過程中造成的可能存在的不足。
因此，學習能力是機器人應該具備的重要能力之一，它為處於複雜多變環境下的機器人在環境理解規劃與決策等方面提供了有效保障，從而改善整個機器人系統的運行效率。
智慧機器人和所有智慧產品一樣，未來都要成為工業互聯網的一個終端，因此智慧機器人要具備連接工業互聯網的能力。
以資訊物理融合系統（CPS）的原理建構通訊模組，對內與智慧控制系統集成，採集機器人的所有運作狀態；對外透過標準現場匯流排和乙太網路卡接取互聯網，實現機器人之間，機器人與物流系統之間、其他應用系統之間的集成，實現物理世界與資訊世界之間的整合。
智慧物聯繫統打破傳統實體世界和資訊系統的界限，將資料變成及時且有用的信息，讓使用者充分享用虛擬和現實世界的各種資源。
本文摘編自《智慧製造：AI落地製造業之道》（ISBN：978-7-111-69931-6），經出版方授權發布。
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