以往，协作机器人因其轻量化、灵活性高的特征，主要被客户用来处理对负载要求不高的任务，所以相对于大负载协作机器人来说，低中负载场景中协作机器人的应用已经在前几年便获得了高速的增长。
大模型风起云涌，正在从虚拟世界进入现实世界。谷歌DeepMind日前推出Robotic Transformer 2（简称RT-2）大语言模型，让人类可以通过纯语言命令优化机器人控制，迈出了重要一步。
国内的AI大小厂商们，纷纷挂上了大模型的“招牌”，送其“出道”；机器人厂商自带流量，能跳会走的四足机器人与静止的人形机器人模型，都引得万千观众驻足；而此前爆火的元宇宙和XR虽然也有亮相，被关注的频率却并不算高。
巡逻机器人采用人工智能、物联网、5G等技术，集成了环境感知、动态决策、行为控制和报警装置的多功能智能装备。可帮助人类完成基础性、重复性、危险性的安保工作。目前，越来越多城市投入使用“警用巡逻机器人”，吸引了广大公安干警和群众的关注。
人类即使在看不清物体的情况下也能够毫不费力的感知抓取物体，受到这一启发，加州大学圣迭戈分校工程师领导的研究小组开发出了一种新方法，使机械手能够不依赖视觉，仅通过触摸就能感知旋转物体。
大语言模型不仅能让应用变得更智能，还将让机器人学会举一反三。在谷歌发布RT-1大模型仅半年后，专用于机器人的RT-2大模型于近期面世，它能让机器人学习互联网上的文本和图像，并具备逻辑推理能力。
