奔馳汽車在德國的辛德爾芬根工廠，4500臺工業機器人組成的超級智能工廠正在如火如荼的開展生產，這家工廠早在1971年就開始使用機器人。目前在全德范圍內服役的機器人約為20萬臺，2025年預計將達到100萬臺。

德國辛德爾芬根工廠自動化流水線

另據德國《法蘭克福匯報》引述紐倫堡就業市場和職業研究所的報告稱，未來幾年，“工業4.0”將在德國創造43萬個新崗位，同一時間也會造成49萬工人失業。未來產業結構正在快速調整。

今天的中國同樣面臨產業結構化調整的問題，因此對于大眾來講，未來的選擇比努力更為重要，也就是在最近幾周，機器人大講堂收到了來自不同地區的網友咨詢。在機器人領域，哪些研究方向和專業市場前景更明朗一些？

▍目前計算機視覺、運動規劃控制、手臂抓取等是機器人類目最為火爆的賽道

我們在選擇專業的時候，要明白一點，學術性前沿可以允許天馬行空的想法與創意，但如果要落到產品應用層面，則需要大量的案例以及數據的積累，機器人的高效平穩運行是商業公司最為看重的地方。

縱觀德國與美國兩個市場，拋開最近幾年爆火的大模型與AI方向，基于傳統機器人研究方向來看，計算機視覺（深度學習方向）、機械臂抓取操作、運動規劃與控制幾個方面都是需求量非常旺盛的領域，就業前景相對明朗，薪資水平普遍較高。

具體來看，排名熱度第一的當屬深度學習的計算機視覺方面，其主要領域應用廣泛，包括自動駕駛領域，智能醫療以及工業自動化方向。機器人領域是計算機視覺（深度學習）方面的一個重要分支，包括在結構與非結構化環境下，用于圖像或視頻中檢測和定位特定對象。此前視頻曝光的特斯拉Optimus曝光的自主地將物體按顏色進行分類，應用到的就是視覺技術及完全本地部署的神經網絡相結合，從而可以迅速適應環境并完成多項任務。

而運動規劃控制部分通常與計算機視覺（深度學習）是脫離不開的，在工業領域，運動規劃控制用于執行復雜的裝配、焊接、噴涂等任務。在醫療領域，手術機器人則需要基于運動規劃與控制，配合定位系統，實現手術機器人的精準操控，這幾年越來越多的應用在癌癥篩查的活檢軟組織穿刺方面。基于工業自動化與醫療這兩條賽道的商業化前景清晰，就業前景更好。

手臂抓取是機器人領域的末端應用，工業領域的手臂抓取應用主要集中在非結構化環境下對物品的抓取成功率方面，其研究通常伴隨著視覺感知、運動規劃與控制一起進行。另一種基于軟機器人的手臂抓取是最近兩年關注度較高的領域，包括MIT、北航等高校和科研實驗室都在對軟機器人手臂抓取方面進行攻關，目前基于軟機器人手臂自適應抓取研究可能會成為一個新的行業增長點。

▍基于四足、雙足人形機器人的locomotion是就業的第二列縱隊

今年年初開始，基于足式機器人賽道開始變得愈發火爆，如果機器人領域就業這個問題放在去年甚至前年來回答，那么基于足式機器人的locomotion確實排不上號，但今年不一樣了，尤其是工信部下發了《人形機器人創新發展指導意見》，已將人形機器人提升至國家戰略高度，未來足式機器人市場規模將呈現井噴式增長。

但我們也必須要意識到一個問題，目前國內機器人的硬件起步較晚，在運動平臺的選取方面，機器人普遍采用AGV模式，普遍研發成本較低。國內基于四足與雙足機器人的研究平臺屈指可數，且市場化落地仍在探討當中。目前四足機器人主要聚焦在科研與巡檢兩條賽道，如行業頭部宇樹科技、云深處以及逐跡動力等企業。

宇樹Unitree B2行業四足機器人

從行業發展來看，歐美等國家對于雙足與四足的locomotion起步研究早，且需求大。基于該平臺的研究與開發條件較為完善，擇業需求較為廣泛。國內方面，基于雙足與四足的locomotion研究呈現緩慢上升的態勢，且未來有望追平歐美第一梯隊。目前基于足式機器人的locomotion研究屬于價值洼地。隨著產業規模的不斷擴大，人才將會在未來幾年之內出現供不應求的局面。

▍機器人本體底層機電硬件系統是領域的第三縱隊

與前兩個縱隊不同，底層機電硬件系統是機器人領域投入周期最長，人才需要最多的縱隊。如果就職于研究所和高校實驗室，那么薪資的高低取決于你所選的行業火爆程度，但不需要擔心失業問題。而從企業層面來看，底層機電硬件系統的研發與投入需要研發周期與資源投入以及充沛的人才團隊，通常企業作為商業機構，市場獲利周期較長，且存在不確定性，因此并不愿意觸碰這個領域。

理工華匯自研一體化高爆發關節用內藏型減速器

以人形機器人為例，國內具備重點專利布局的集中在清華大學、北京理工大學、哈爾濱工業大學以及浙江大學，這也是早期涉足人形機器人的高校研究機構。近幾年高校開啟科研技術轉化方面的探索，并逐步開啟商業化道路。

從擇業方面來看，參與研究底層機電硬件系統就業場景廣泛，但不同賽道之間的差異化相對較為明顯，主要取決于賽道熱門程度以及商業化程度。

▍結語與未來：

目前機器人領域的人才需求以物理硬件為底層邏輯，向上延伸至足式機器人locomotion再到計算機視覺、運動規劃控制、手臂抓取領域。本文僅對當前形勢下，基于現有行業發展現狀及需求程度對機器人擇業領域進行分析，但不排除今后機器人產業出現新爆發點，如今年3月以Chat GPT為代表的大語言模型得到普及，引發“具身智能”概念的興起，一定程度上加速機器人產業的智能化迭代。

對于從事機器人研究與學習的各位同學，機器人這條賽道充滿著機遇與挑戰，不管你目前選擇的是熱門賽道還是偏冷門賽道，都要明白一點，機器人產業輪動加快，相關技術與應用正在快速切換。現在熱門的板塊不一定在未來持續熱門，人才供需結構與產業格局正在加速調整。你選擇熱愛的這條賽道，才是最適合你的職業成長軌跡。