工業(yè)機器人已從單一執(zhí)行單元升級為智能制造系統(tǒng)的“神經末梢”，其價值不再是替代人工，而是通過數據交互實現生產全流程的智能決策。學習與實踐的重點，應轉向機器人與工業(yè)互聯網、人工智能技術的融合應用。在智能倉儲場景中，機器人需通過RFID讀取物料信息，結合WMS系統(tǒng)的庫存數據自動規(guī)劃取放路徑，同時將實時作業(yè)數據上傳至MES系統(tǒng)，實現生產計劃的動態(tài)調整。這要求掌握OPC UA通信協議，理解邊緣計算節(jié)點在數據預處理中的作用，避免大量冗余數據占用云端帶寬。學習中需掌握OpenCV庫的圖像處理方法，理解卷積神經網絡模型的訓練與部署流程，實現“感知-決策-執(zhí)行”的自主閉環(huán)。未來的工業(yè)機器人技術人才，必須具備跨學科視野，才能在柔性制造、定制化生產的浪潮中立足。