在這個遍地黃金的時代，人，抓住了機遇就等于擁有巨額財富；企業，抓對了機遇就等于掌握了良好賽道。而隨著中國對自動化領域的推進，我們完全可以相信未來幾年，從事這些技術的機器人或自動化企業將有可能成為行業的獨角獸。

一、機器人視覺技術

機器人視覺，指的是將視覺信息作為輸入，進行信息處理，提取有用信息供給機器人。這一技術從六十年代開始，從只能識別平面上類似積木的物件到桌子、電話等物品識別已經發展到手勢、面部表情識別，人機界面功能可以實現。機器人視覺能應用于數個方面：為“機器人動作控制提供視覺反饋”，移動式機器人的視覺導航，代替或幫助人工對質量控制、安全檢查進行所需要的視覺檢驗。

工業機器人加上視覺，即可滿足復雜產線的各種揀選、檢測、組裝等工作，而移動機器人加上視覺，則可以實現自由路徑的切換，真正體現無軌導航。

目前機器人視覺系統的相關企業也有不少，它們還可用于設備、產品檢測，自動跟蹤焊接等等。機器人視覺技術讓一些精細的工作不再出現漏洞且能代替人時時刻刻作業，多領域的應用也讓它擁有廣大的市場，可以預計在未來幾年它會被更好的應用于工業領域。

二、智能交互技術

“智能交互技術”這一詞比較籠統，它涵蓋了智能交互的多種方式與作用：如會話式交互、手勢交互等；做為人與智能的一種溝通互動，它可以服務于人，也可以服務于機器人。

以會話式交互為例：早在1966年Eliza做為第一個聊天機器人誕生；1995年Alice能夠參與人類對話的程序誕生；2001年Smarterchild已經可以提供對話外功能性服務；隨后IBM開發出IBM Watson Conersation，能夠聊天、學習；然后2011年，喬布斯在iphone4S發布會展示Siri智能語音助理時，會話式智能交互技術便已經開始進入初級階段。隨后6年時間，這一技術在亞馬遜的AmazonEcho上得到了更好的應用，智能音箱這一會話式智能交互技術出現了具體的產品。國內百度、天貓、小米、科大訊飛等也都開始這方面的研究及產品生產。

除了會話式交互手勢交互作為AR/VR領域最被看好的交互技術也得到了良好發展。

智能人機交互是促進信息技術智能化發展的重要驅動力，正從傳統的人適應機器轉變為機器試圖理解人的交互意圖，包括語音交互、眼動交互、手勢交互、腦機交互等。智能交互技術讓機器能夠更好的服務于人，同時也讓智能有了進一步學習的機會。

三、自動駕駛技術

提到自動駕駛技術，很多人的思維便固定到了無人駕駛汽車上，認為其科技在幾年很難得以真正應用，其實不然。自動駕駛除了應用在汽車領域還有倉儲物流行業、農業自動駕駛車輛、局部封閉場所（景區、碼頭等）。

在汽車領域自不用說，谷歌、特斯拉以及眾多汽車公司都在研發這一技術，甚至在2016年美國政府提出計劃將國內交通事故死亡人數降為零——自動駕駛技術便是其基石。但是這些技術并沒有真正應用普及，三五年內亦是難在身邊出現。

而自動駕駛應用當以倉儲物流行業利用技術最為基礎、成熟——如京東物流的昆山無人分揀中心、天貓的廣東惠陽機器人倉。當前，眾多AGV機器人企業都在積極嘗試無人駕駛（視覺）的解決方案，同時國產激光雷達（單線、多線）也有了一定的市場應用，這種技術路徑將會直接影響AGV機器人未來的價格走向與應用范疇。

如深圳未來機器人專門研發無人駕駛工業車輛（叉車AGV），已在眾多領域有所應用。

此外，農業無人駕駛也有廣大市場，如深圳的井智高科已在農業自動駕駛方向有所踐行。

四、柔性系統集成技術

柔性系統集成區別于傳統的集成業務，更加體現一個企業的綜合實力以及對柔性生產線的理解和創新能力。柔性化代表著每一條生產線、每一個自動化設備都需要隨著生產的節奏實現快速換線、工裝、夾具、軟件系統等等。

為了提高制造工業的柔性和生產效率，縮短產品生產周期，提高良品率，柔性自動化系統集成便應時而生——特別是3C領域。3C電子行業更新換代的速度日漸加快，不斷的推出新產品成為各大廠商最重要的市場保障。因此如何讓自動化設備適應柔性化生產成為最大的難題。

為了解決自動化柔性線的問題，很多企業都外包尋求自動化生產線打造——以手機生產廠家為例，目前蘋果、華為、OPPO、VIVO的自動化柔性生產線均由其他為自動化服務的公司設計打造。

目前，大部分系統集成商都在探索柔性化解決方案的最佳路徑。如深圳橙子自動化以3C為切口，精專裝配和測試服務于企業，富士康、思科、蘋果、華為均有其多條柔性化自動裝配和檢測生產線。

除了以上技術，未來更多新的技術領域將會出現突破性解決方案，技術是最佳生產力，未來，誰能占據技術主導性，必將占據市場領先性。