2023年，全球制造业和工业生产疲软，主要国家面临高通胀和低增长的局面，叠加地理政治学风险，全球经济复苏缓慢，导致工业机器人行业整体需求放缓。预计2023年中国工业机器人全年销量约31.6万台，同比增长4%左右。
随着科技的慢慢的提升和工业自动化的持续不断的发展，工业机器人成为现代制造业中不可或缺的重要角色。工业机器人代替人工完成高强度重复性工作，提高生产率的同时保证产品的质量。图片来自互联网机器人控制器作为机器人的核心部分，主要是通过计算和控制信号输出，确保机器人的关节按照预定的轨迹和动作执行，控制器负责监控和调整关节驱动器的位置、速度和加速度，使机器人的运动精准而稳定。且
随着社会生活水平的逐步的提升，慢慢的变多的人开始重新定义品质生活。在智能科技快速地发展的今天，选择高科技智能机器人来协助家务已经变得司空见惯。
与具有专业相关知识和经验比较丰富的机器人集成商合作，同时采用高性能的机器人和先进的外围设备，有助于制造企业更高效地实现机器人自动化。
从步骤3开始监控宏：如果一个步骤超过了允许的最大维持的时间10s，机器人控制器会显示熔化超时宏步骤。默认情况下，步骤1和2不受监控，因此能根据需要持续多久。
高新兴基于openEuler Embedded打造安防特种机器人更强系统底座
特斯拉高级工程师表示，一切都是真实的，没用 CGI 生成，所以动作都是实时的，没有加速播放，并盛赞了特斯拉机器人在硬件性能上取得了难以置信的改进。
对于不同的宏类型，可以配置内联表单USER是否可用。默认情况下，USER在以下宏中可用
基于领先的核心技术LX-MRDVS®（蓝芯-移动机器人深度视觉系统），围绕SMT贴片自动化生产，蓝芯科技正式对外发布全球首款「纯」3D视觉移动机器人VMR产品。
近日，上海市经济信息化委、市科委等多部门联合公示《2023年度上海市智能机器人标杆企业与应用场景推荐目录》拟入选名单。
如果更换了 EDS (RDC)，其数据组将在控制器重启后与当前项目作比较（硬盘和 RDC）。
在当今数字化时代，嵌入式系统得到加快速度进行发展，机器人、人工智能、ChatGPT的频率慢慢的升高，工业智能系统对基于智能芯片上的解决能力和处理速度的需求更为强劲。传统基于CPU的处理器已经不能够满足各项智能任务的要求，智能控制SoC芯片的横空出世，慢慢的变成了众多智能终端设备的首选，智能控制SoC芯片的多核异构结构能够配合AI算法进行深度耦合，获取更高效能和更复杂算法
12月8日，第四届中国机器人行业年会在浙江湖州举办。奥比中光在会上荣获Leaderobot“2023年度机器人传感器创新应用奖”，并入选《2023中国机器人发展年刊》机器人视觉核心零部件杰出企业。
12月13日，2023（第十届）高工机器人年会暨十周年庆典在深圳举行，银牛微电子副总裁周凡博士受邀参加并发表了「3D空间计算时代下的人机一体化智能系统」主题演讲。 空间计算的概念在2003年已经被提出，是指人和机器的互动，通过机器操纵真实物体和空间的指示物，实现真实世界与虚拟世界的融合。3D空间计算可以帮助我们实现人与机器（人机一体化智能系统、无人驾驶、机器人等）更好的交互，从而极大的改变我们现有的生活方式。 周凡博士讲到，3D空间计算是机器人
2013年-2023年，中国工业机器人的销量从近3.7万台跃升到超30万台，全球市场占有率从20%提升至50%以上，我国连续九年成为全世界最大工业机器人消费国，稳居全球第一大工业机器人市场。 十年来，中国机器人产业的各个成长阶段被高工机器人一一记录下来。作为机器人产业的见证者和记录者，能得到高工机器人肯定的产品、人才和企业，无疑是机器人行业的杰出代表。 优秀的机器人产品，不仅能推动机器人产业的发展，服务于各个行业，提升社会生产力，提
近日，开源证券发布研究报告称，柔性触觉传感器又称为“电子皮肤”，可以在一定程度上完成与环境接触力、温度、湿度、震动、材质、软硬等特性的监测，是机器人直接感知环境作用的重要传感器，有助于智能化的人形机器人实现产业化落地。
机器人投资通常从几万到百万美元，在第一时间作出正确的选择并且避免常见的错误是很重要的，因为错误将导致不必要的开支或者任务的延期。
随着“机器换人”的趋势日益明显，海外市场的需求进一步增大。多个方面数据显示，2022年全球工业机器人市场规模约为485亿美元，预计到2032年将达到约1428亿美元，年复合增长率11.4%。 就我国今年的市场表现来看，尽管年初出现了“开局不利”、“增长乏力”的局面，但目前已经呈现“逐步回暖、提速发展”的态势。中商产业研究院预测，2023年中国工业机器人市场规模有望达到99亿美元。 中国人口红利不断减小的同时，制造业持续不断的发展、产业不断升级
是时候给大模型造个身体了。 近期，奥比中光研发团队结合机械臂与大模型，利用语音、语言、视觉-语言大模型，辅以Orbbec Gemini 2系列深度相机的数据输入，打造出一个能够理解、执行语音任务的机械臂。 该项目以斯坦福大学李飞飞教授团队打造的机器人智能体为基础，通过解决泛化、观测、控制等一系列工程化难题，将基于多模态大模型的机械臂从仿真环境落地到现实世界，拓展智能机械臂应用潜能。 融合多种大模型能力 让机械臂理解、执行语音
