2017年初，美國創立先進機器人制造（ARM）創新機構，這是美國基于制造業創新網絡（NNMI）計劃建成的第14個創新機構，ARM與美國制造業創新網絡中的其他機構一起，致力于振興美國制造業，并鼓勵企業在美國進行新技術研發投資。

一、制造業創新網絡（NNMI）助推美國制造業創新

為了促進科技創新和成果轉化，美國政府啟動了國家制造業創新網絡計劃，即NNMI計劃。NNMI計劃旨在創造一個競爭性的、有效的和可持續發展的科研到制造體系，任務是連接人、概念和技術，解決行業內的先進制造業挑戰，從而提高產業競爭力，促進經濟增長，并加強國家安全。其四層戰略目標是：1.提升制造業競爭力。加大政府投入、增強智力創新、支持更多本土制造和創新研究；2.促進研究成果與制造能力的轉化。扭轉基礎研究難以轉化成現實制造業生產力的不利局面，加快技術轉化速度；3.促進先進制造業勞動力發展。加大人力資源開發，培育制造業各領域所需“下一代”人才；4.支持“制造業創新機構”穩定持久發展。通過商業模式運用，打造“制造業創新機構”的“生態系統”。NNMI計劃通過政府引導方式的來推動創新，進一步鞏固美國制造業在全球的領導地位。美國政府承諾為整個創新網絡投資超過10億美元，并且匹配超過20億美元的非聯邦投資。NNMI計劃現已建成包括ARM在內的14家制造業創新中心（見表1），在推動人工智能、生物技術、自動化、輕量化制造、機器人和材料工藝等18個重點領域（見表2）的制造工藝、技術、產品的研發和創新方面取得了重要進展。

表1NNMI計劃已建成的先進制造業創新機構

表2技術領域分布圖

二、先進機器人制造（ARM）整合美國機器人制造技術

ARM的全稱是“AdvancedRoboticsManufacturing”，即“高等機器人制造”,機構總部設在賓夕法尼亞州的匹茲堡，共獲得美國國防部8000萬美元的聯邦資金，以及來自各州、地方政府、工業界、大學、社區學院和非營利組織組成的機構成員提供的1.73億美元的配套資金。高額的配套資金反映出先進機器人技術在美國制造業創新領域的重要性以及其對美國商業、學術界和地方政府的價值。ARM旨在通過跨學科集成各種工業界實踐和學術界知識，創建并應用機器人技術，開發一系列機器人技術并應用于航空航天、汽車、電子和紡織等行業，形成制造創新生態系統。ARM的四項使命是加強美國勞動力、創造并維持就業、樹立機器人領導地位和促進中小企業的制造發展。

三、ARM確定的美國先進機器人制造未來發展方向

ARM將跨多個學科（傳感器技術、末端執行器技術的開發、軟件開發和人工智能、材料科學、人機行為建模和質量保證），整合各種制造行業的實踐，形成強大的制造創新生態系統。為此，ARM研究院的技術焦點至少包括六個主要領域：

1.協作機器人（總體設計）

協作機器人是下一代機器人發展的重要方向，其主要特點是能像工友一樣與其他機器人或人類一起工作，無需隔離防護。在協作環境中與人類和其他機器發生接觸是難免的，因此機器人設計必須以安全為根本，具備識別潛在物理接觸及計劃規避行動的能力。

（1）面向協作機器人的設計。隨著拓撲優化和材料技術的發展，未來的機器人設計可以集成軟控制技術、新型高性能驅動裝置以及先進材料，讓機器人能夠與人類進行物理接觸，并且在執行一系列任務時保持穩定操作。

（2）人－機／機－機交互。除了物理上的安全交互，機器人還需要通過直觀界面與人類進行有效溝通，比如通過語音（通用自然語言）或非語音（圖像、手勢）接收人類指令，識別人類活動以保持與其同步，并且把自己的意圖清晰傳達給人類。

（3）監督下的運行保證。為機器人運行提供實時監測和校正協作環境的手段，保證機器人的安全和性能。運行保證能力應該提供實時狀態感知、安保（包括賽博安全）、安全策略監測、調試、故障防護，以及系統行為驗證與確認（V&V;），獲得的相關數據可儲存在數據庫中用于分析。

2.機器人控制（學習、適應和改變用途）

下一代機器人可通過觀察演示來學習、調整其功能，敏捷變換用途。任務適應性的提升將使航空航天等行業擁有安全有效和高生產率的機器人系統，應對多品種、小批量生產。先進的自適應控制和人工智能是支撐這一領域發展的使能技術，此外還需一個具備綜合模塊化架構的開放式通用框架。

（1）學習與決策。使用案例學習技術，讓協作機器人觀察人類或其它機器人執行任務，并能在若干安全和性能限制下重復這些行為。為檢查任務執行的效果，可將高層級決策中的決策技術（最終將是成熟的推理技術）與低層級控制回路耦合以開發新技能，并通過不斷觀察而實時更新。高效的實時計算技術對于學習和推理的執行至關重要。

（2）適應。讓機器人更具適應能力，如在一個機器人班組中有機器人出現故障時，可在它們中間重新分配任務。適應性可包括：1）有效使用和集成開源軟件；2）快速修改預確認的算法以及通用軟件架構和代碼的能力；3）在機器人硬件中設計某些屬性，從物理上實現對制造周期中干擾和變化的自適應響應；4）對人類和機器人進行協作培訓，快速調整和適應新軟件、硬件和生產協議的實施。

（3）快速改變用途。關注改變機器人用途的便利性，并提高投資回報率。快速、經濟和安全的讓機器人平臺改變用途應包括：1）使能手段——修改或替換機器人的物理元件，允許其執行一系列新的人-機協作任務；2）軟件工具——快速和經濟的重新配置機器人以執行新任務，減少制造資產的空閑時間；3）安全協議——有效的人－機安全培訓和快速改變用途的獨特協議。

3.靈巧操作

為實現下一代機器人對不同大小、外形及易碎物體的平穩抓取和靈巧操作，需要為復雜末端執行器開發觸覺陣列密度接近人類的硬件，以及面向對象的算法。自適應學習是與這一領域密切相關的使能技術。針對下一代末端執行器的開發，還需要使用虛擬仿真手段優化設計、選擇并實施最恰當的靈巧操作實現方法。

4.自主導航與機動

在有人類走動和其他機器運行的制造環境中，下一代機器人應該快速響應其路徑規劃，自主移動，并且在預定路線上能夠敏捷地規避障礙。安裝在移動自主平臺上的靈巧機械臂可提供多用途操作能力，如噴漆、攀爬、進入狹小空間等。

（1）導航、動態路徑規劃、障礙察覺和規避。自主導航能力將需要在系統最穩（如安全）和性能最優（如速度）之間平衡，讓機器人在動態制造環境中知曉自身的尺寸和配置，以及它必須通過的障礙。只有機器人具備良好的狀態感知能力，并且能夠將傳感器信息處理成可執行的運動計劃時（如導航和路徑規劃能力），機器人才能自主移動。

（2）機動性使能條件。機器人的機動性會受系統電力要求、電池容量和尺寸、信號／通信等因素限制，還會受通信安全以及工廠基礎設施變化得影像，因此未來的理想狀態是一個不被電力和通信約束限制的機器人環境。

5.洞察與感知

洞察力對下一代機器人來說是一項需要極大提升的關鍵能力。必須對諸如視覺、距離、觸覺、溫度、力、扭矩等感知模式進行提高、分析和融合，以使機器人擁有恰當的狀態感知能力。車間中的機器人將需要集成具備洞察力的系統，以監測它們以及周圍事物（人類、其它機器人或設備）的行進。這些系統能夠檢測零部件的缺陷，估測人類維持安全和生產率的情緒和身體狀態，并且基于觸覺以其它反饋來執行更多的抓取和組裝策略。為全面解釋智能狀態感知，需要傳感器之間互操作和相兼容，并且需要數據簡化技術和先進分析方法。

6.測試、驗證和確認

輔助下一代機器人開發和分析的虛擬和物理手段與工具，包括基于實證的設計、實施和分析，以及面向所有成員的一個軟件測試臺和中央數據庫，這對于原型制造和工藝的確認至關重要。

（1）協作環境建模與仿真工具。開發對人機協作環境進行可預測的端到端設計所需的工具。目前針對機器人及相關技術來說，在設計、安全性以及性能等方面進行建模、分析并且驗證還存在挑戰，這包括在協作環境中用模型執行相關實驗的能力。協作環境應由一個可靠的知識管理系統支撐，能夠提供經確認的性能數據，未來創新的建模與仿真工具將解決這些問題。

（2）機器人軟件測試臺。開發可訪問的協作機器人軟件測試臺，在將其集成進最終的機器人系統之前測試子系統的行為可靠性。一個共享的測試臺應可在原型集成到各種實際制造系統之前，測試并確認原型中嵌入的軟件及其他軟件。理想狀態是擁有軟件自動化測試工具，以及在早期和開發與集成周期中驗證產品代碼的能力。