機器人物聯網 (IoRT) 不斷成長的市場概述：它來自哪裡，它意味著什麼，它的位置和方向。
如果你將物聯網簡化 為本質，你會看到可唯一辨識的 IP 對象，這些對象配備/嵌入了感測可能性（感測器）、標籤和可能的邊緣執行器。
這些物聯網設備與其他設備和集線器以及分析數據的平台（如果不是透過霧運算在邊緣完成）進行通信和傳輸數據，並為應用和洞察系統提供決策，可視化問題和模式，引導過程等等。因此，有數據收集、分析、通信、雲、中間件（物聯網平台）和應用，利用來自被動感測器的數據。
物聯網和機器人技術：第一階段
在這個物聯網的簡單描述中，你注意到我們基本上處於機器對機器（M2M，設備之間的通信）的現實和資訊收集系統的現實中，其中包括生態系統中的「事物」，數據被利用來推動洞察力和可操作的結果（而 M2M 是物聯網的一個子集）。
這些成果是許多物聯網用例：建立智慧停車系統、開發精準農業項目、監測（和減少）空氣污染，以及在工業物聯網中，預測性維護或提高工人安全等用例，例如我們在一個案例中解釋的製造業或採礦業。
對於後一種用例，通常是所謂的工業網路或工業 4.0 的一部分，我們進入物理組件非常高且具有大量營運技術(OT) 方面的行業。
製造業中主要的「物理」技術組件之一涉及機器人技術，在這種情況下是工業機器人。顯然，機器人技術不僅僅是工業機器人。我們看到更廣泛的機器人生態系統的各個部分都有成長，包括個人機器人，但很明顯，工業市場中的機器人代表了很大一部分。
機器人技術和物聯網之間已經存在許多聯繫。我們已經解釋了，由於透過物聯網連接機器人，ABB 機器人技術可以如何轉向預測性維護和全新的服務。然而，在這種情況下，仍然存在一個重要的人為因素，本質上，我們仍在討論利用基於感測器的數據，來實現基於此即時數據的特定結果的應用。
將實體和數位的橋樑更進一步：機器人物聯網
物聯網的「承諾」也一直是——現在也是——關於連接實體世界和數位世界。以零售業為例，物聯網在其中發揮了作用。
在工業 4.0 或工業網路中，這種連接實體世界和數位世界的橋樑，被稱為網路實體系統（即使還有更多）。
總而言之，這種橋接仍然相對「容易」，即使它開闢了我們仍然發現的新的可能性世界。但是，如果我們更進一步，真正將數位和實體整合到機器人中，這些機器人有可能在特定環境和範圍內做出自主決策，因為它們不僅嵌入了物聯網組件，還可以分析數據並對他們採取行動。
這就是機器人物聯網或 IoRT 的用武之地。在您思考「什麼，IoT、IIoT、IoE 等之上的另一個首字母縮寫詞和術語」之前：這個概念並不新鮮。ABI Research 在 2014 年提出了它。問題是，在 2016 年，我們看到了第一個真正的舉措，隨著機器人物聯網正在發生、成熟並成為現實，你會越來越多地聽到它。
機器人物聯網市場：到 2022 年將超過 200 億美元
讓我們在機器人物聯網市場上放一些數字。Markets and Markets 於 2016 年底發布的一份報告預測，到 2022 年，機器人物聯網市場的價值將約為 214.4 億美元。
這意味著到 2022 年，物聯網市場的複合年成長率 (CAGR) 將達到 29.7%。從這個角度來看： 2016 年公用事業市場（主要是智慧電網）的物聯網支出總計 690 億美元。儘管距離 2022 年還很遠，但如果預測或多或少正確，它可以讓你瞭解 IoRT 市場的重要性。
如果我們知道機器人物聯網雖然非常真實，但仍處於早期階段，那就更令人印象深刻了。
機器人物聯網的定義和解釋
現在，讓我們仔細看看機器人物聯網。正如我們所知，與物聯網的主要區別在於設備，機器人，在物理世界中採取（並且是）真正的行動。換句話說：你的智慧設備「做」某事。
以下是 ABI Research 在 2014 年定義機器人物聯網或 IoRT 的方式： 「......機器人物聯網 (IoRT) 的概念，智慧設備可以監控事件、融合來自各種來源的感測器數據、使用本地和分佈式智慧來確定最佳行動方案，然後採取行動控製或操縱實體世界中的物體，在某些情況下，在實體世界中行動時」。
因此，我們在機器人物聯網中有以下組件：
該設備（機器人）是智能的，因為它具有嵌入式監控（和感測）功能，同時可以從其他來源獲取感測器數據，這些數據融合用於設備的「代理」目的。
第二個「智慧」部分是設備，可以利用本地和分佈式「智慧」。換句話說，它可以從它監控的事件中分析數據（根據定義，這意味著在許多情況下存在邊緣運算或霧運算）並可以訪問（分析的）數據。
最後，兩個先前的組件都服務於第三個組件，其中包括（自主地）確定要採取什麼行動並採取該行動，由此行動可以是對實體世界中實體對象的控製或操縱。而且，如果它的目的是這樣做並且它被設計成能夠這樣做，那麼設備或機器人也可以在那個物理世界中行動。在這個階段並查看案例，我們還可以包括「通知」或「警報」，基於對「實體事件」的分析。
機器人物聯網的應用與發展
這看起來是不是有點像我們所知道的自主機器人，即使它只是來自電影？嗯，是的，也不是。
考慮到網路實體物聯網的承諾，它確實比當今大多數物聯網項目更強調「物理」方面，正如 ABI Research 所說的那樣，目前大多數物聯網專案主要關注「網路」組件。
首先讓我們提醒一下它還處於早期階段，但更重要的是讓我們看看應用案例，以及控製或操縱實體對象的確切含義，你會發現我們離那些電影機器人還很遠。
在這樣做之前，我們還要提醒一下，我們談論的是更廣泛意義上的機器人技術，所以不僅僅是工業機器人，即使我們看到一些實際專案也是如此。然而，根據前面提到的研究，IoRT 市場的成長將受到電子商務等應用的推動（例如，在亞馬遜，更多下文）。但也要考慮醫療保健、家用電器（個人機器人）和車輛中的機器人。
是時候介紹機器人物聯網中的一些示例、計劃和用例了。
協作機器人和物聯網：FANUC Intelligent Edge Link and Drive
在工業網路或工業 4.0 領域，日本知名和全球活躍的工業和智慧機器人製造商，以及工廠自動化專家 FANUC 與羅克韋爾自動化、Preferred Networks 和思科聯手開發了一個名為「 FIELD 」的系統（發那科智慧邊緣鏈路和驅動器）。
它使用感測器、中間件、深度學習、邊緣運算等，來支持工業機器人設備進行協調和協作（閱讀：行動）。工業協作機器人是物聯網的主要領域之一。
其他 IoRT 示例：從停車場機器人到清潔機器人和亞馬遜機器人
在 2016 年夏天的一次採訪中，ABI 研究總監 Philip Solis 舉了幾個機器人物聯網潛在應用的例子：
- 一種機器人設備，如果汽車被授權使用該停車場，則可以檢查該停車場，如果沒有，則發出警報。
- 他還引用了 Amazon Robotics 的倉庫自動化履行中心（這裡是我們的電子商務）的例子，行動機器人在該中心行動箱子和托盤，並且可以協調它們的行動（以避免事故）。
顯然，這些都是相對較早的措施。你可以想像在個人機器人領域的應用，正如所說的一種日益成長的現象，機器人可以透過學習和結合感測器數據，來採取實際的實體行動，無論是在花園維護、老年人支持還是清潔方面。在這方面經常提到的一個例子是 iRobot（清潔設備）。
你還可以想像（實體）安全等方面的應用。
在這些領域中的許多領域已經採取了舉措，當 Research and Markets 宣布其 IoRT 預測時，它在提到的家庭清潔和老年人援助示例中提到了對個人機器人的日益成長的需求。我們不要忘記醫療保健。我們提到的報導中還有更多示例。甚至這些只是一個開始。
最後，請注意，例如在製造環境中，可以做出決策和協作的 IoRT 和機器人並不意味著完全沒有人為因素。例如，正如我們在製造業數位化轉型概述中提到的那樣，我們引用了 IDC 的「製造業 10 大預測」FutureScape（2016 年 11 月末發布）的調查結果。
其中之一：「到 2020 年，G2000 製造商中 60% 的車間工人將與機器人、3D 列印、人工智慧和 AR/VR 等自動化輔助技術一起工作」。
機器與機器之間以及人與機器之間的協作。就目前而言，這是更大的想法。
上圖：Shutterstock -版權所有： Willyam Bradberry - 所有其他圖片均為其各自提及的所有者的財產。
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