全球机器人市场正在快速增长。2025 年市场规模达到 500 亿英镑，预计到 2030 年将超过 820 亿英镑(677 亿美元)。随着机器人技术在消费者和各行业领域的普及，提升安全性能已成为机器人设计师的首要任务。一项最新调查显示，由于安全和风险缓解措施的实施，77% 的科技行业领导者现在信任机器人能够执行关键功能。

为了赢得公众对其产品的信任，机器人公司必须设计出能够在不可预测的环境中表现稳定的机器。在讨论新发布的工业机器人安全指南时，一位行业领导者表示：“这项标准提供了更清晰的指导、更智能的分类，以及智能自动化时代的安全路线图。”

她继续说道：“它使制造商和集成商能够更有信心地设计和部署更安全的系统，同时在不损害人类福祉的前提下支持创新。”

早期型号的机器人安全系统比较简单，例如物理防护装置、紧急停止按钮和硬接线关机装置。这些系统在可预测的环境中执行重复性任务时能够正常工作。但更复杂的机器人需要更先进的安全功能。有些机器人甚至需要具备预测能力，能够在风险发生之前进行预判，而不是仅仅做出反应。

边缘智能对于这些新的安全功能至关重要。边缘系统使设备能够即时进行计算、感知和决策。云系统通常面临延迟和可靠性问题，而边缘人工智能则能够实现即时可靠的决策。

边缘系统的优势

边缘计算帮助电子设备消除可能在关键时刻造成影响的延迟，同时最大限度地降低中断和网络威胁的风险。这些系统正在成为机器人安全的关键组成部分，它们提高了速度和效率，同时降低了网络风险。

消除延迟

基于云的系统总是存在一定程度的延迟，因为数据需要传输一定的物理距离才能进行处理。这阻碍了机器人进行实时决策。

然而，在与人类近距离工作并管理复杂环境的机器中，几秒钟的延迟都可能导致严重的后果。边缘系统几乎可以消除云延迟。这不仅支持毫秒级的决策，还为开发预测性安全功能提供了可能性。

效率和成本控制

边缘计算最大限度地减少了对昂贵的大规模数据中心的依赖。它开辟了数据管理的新途径，使运营商能够最大限度地提高效率，进一步降低成本并节约资源。

降低漏洞风险

在更靠近数据源的地方处理敏感数据可以降低传输风险和遭受网络威胁的风险。例如，特斯拉 Model 3 汽车的一个漏洞使黑客能够未经授权控制关键功能。这使得汽车面临故障或被盗的风险，也使驾驶员面临人身伤害的风险。在机器人中实施边缘系统对于保护这些设备及其附近的人类至关重要。

可扩展性

边缘计算相对于云计算的一个显著优势是边缘系统可以快速扩展。构建小型数据收集和处理站点不仅比构建新的超大规模数据中心更快，而且遇到诸如分区委员会、社区反对和电网可用性等问题的可能性也大大降低。

预测性安全功能

在 2026 年国际消费电子展 (CES) 上，Algorized 和 KUKA 展示了一款预测性安全引擎，旨在预测共享空间中人类的运动和意图。这两家公司将 KUKA 机械臂的功能与 Algorized 的新型基础模型相结合。由此产生的机器能够“感知人体生理特征、理解意图、预测运动并实时做出调整——即使在遮挡、黑暗或视觉混乱的环境下也能正常工作”。

该机械臂利用边缘人工智能和无线毫米波雷达，不仅可以检测到人的存在，还能检测到呼吸、姿势以及提供意图线索的微小动作。

这款预测性安全引擎采用边缘计算驱动的机器人技术，零延迟，无需云端处理，使机器人能够在毫秒级的时间内对不稳定环境做出反应。它在各种复杂条件下都能良好运行，并提供上下文信息，使机器人能够预测意图并主动采取安全措施。

Algorized 首席执行官兼联合创始人 Natalya Lopareva 表示：“我们将安全视为一个智能问题。通过为 KUKA 机器人提供一个具备直觉能力的基础模型，我们正在构建一种工作流程，使机器能够在操作员做出动作之前就理解他们的下一步行动。”

信任要素

大多数人信任机器人能够完成简单重复的任务，但对人机深度交互却缺乏信心。许多人乐于购买和使用 Roomba 扫地机器人，但却不会考虑使用自动驾驶汽车。因此，注重安全至关重要，但这必须以公司透明的沟通和机器本身可预测的行为为基础。

QNX 公司通用嵌入式市场副总裁 Jim Hirsch 证实：“信任是脆弱的，如果机器人缺乏必要的底层软件来确保其高性能、安全性和可靠性，信任很容易被破坏。只有当我们优先考虑人类员工及其环境的安全时，工作场所机器人才能充分发挥其潜力。”

正因如此，机器人公司正在加大对先进安全功能的投入，并探索新的方法来解释系统行为、引入人工监督，并在自主功能达到极限时提供故障安全机制。

先进的安全功能已成为机器人设计的核心组成部分。将边缘计算系统集成到数据管理中，将有助于公司引入预测性边缘人工智能和强大的故障安全架构等功能，并有助于定义消费级和工业机器人技术的下一个发展阶段。