负载
额定负载 · 有效载荷
机器人手腕端能够承受的重量。夹具、线缆和工件都要算进去,不能只算被抓取的物品。
为什么重要
接近负载上限时,速度和可用工作范围可能下降,所以搬 10 kg 工件往往不能只选 10 kg 机器人。
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不背定义,只理解它是什么、容易和什么混淆,以及选产品时为什么要关心。覆盖机器人本体、仓储物流、工业自动化、软件自动化和 AI 智能体。
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看懂实体机器人能力边界时最常遇到的参数和接口。
额定负载 · 有效载荷
机器人手腕端能够承受的重量。夹具、线缆和工件都要算进去,不能只算被抓取的物品。
为什么重要
接近负载上限时,速度和可用工作范围可能下降,所以搬 10 kg 工件往往不能只选 10 kg 机器人。
工作范围 · 臂展
机械臂从底座向外能够到达的最远距离。它只是外边界,不代表范围内每个位置和角度都能轻松到达。
为什么重要
治具、进出料角度和障碍物都会缩小真正可用的空间,不能只看参数表里的最大值。
DOF · 轴数 · 关节数
机器人能够独立控制的运动维度。常见六轴机械臂既能移动工具位置,也能调整工具朝向。
为什么重要
轴数更多通常更容易绕开障碍、调整姿态,但也会增加成本和控制复杂度。
重复精度
机器人反复回到同一个示教点时有多稳定。它强调每次是否一致,不代表第一次到达的位置就是绝对正确的。
为什么重要
装配、点胶等重复任务很看重它,但不能把它当作绝对精度。
定位准确度 · 绝对定位精度
无需事先示教某个点时,机器人到达指定真实坐标的准确程度。
为什么重要
离线编程、多机器人交接和测量任务更依赖绝对精度,只有重复定位好还不够。
单循环时间 · 生产节拍
完成一整次作业所需的时间,通常包括移动、抓取、等待和交接,而不只是机器人运动时间。
为什么重要
机器人速度快,不代表整条工作站就快;视觉识别、供料或设备等待可能才是真正瓶颈。
EOAT · 机器人末端工具 · 夹爪
安装在机器人手腕上的工具,例如夹爪、吸盘、焊枪、螺丝刀、相机或定制机构。
为什么重要
机械臂只负责移动,真正接触工件的是末端执行器,它往往决定方案能不能落地。
协作机械臂 · 人机协作机器人
为靠近人员作业而设计的机器人,常见特点包括力限制、碰撞检测和更容易示教。
为什么重要
“协作”不等于天然无需防护,工具、速度、负载和具体任务仍然需要安全评估。
软件开发工具包 · 开发套件
一组代码库、文档和示例,帮助开发者控制或扩展产品,不必从零研究底层接口。
为什么重要
演示再漂亮,如果 SDK 封闭或不稳定,真正集成时也可能比看起来普通但接口开放的产品困难得多。
ROS2 · 机器人操作系统 · 机器人中间件
帮助传感器、控制器、可视化和应用交换数据的机器人软件生态。虽然名字里有“操作系统”,但它本身不是一套完整操作系统。
为什么重要
支持 ROS 2 可以减少开发工作,但要核实真实驱动、支持版本和文档,而不能只看参数表上的一个标志。
移动机器人如何导航、协同,以及怎样接入仓储系统。
自主移动机器人
能够理解环境并自主规划路线的移动机器人,遇到人员或障碍时通常可以重新绕行。
为什么重要
AMR 更适合路线会变化的场地,但导航能力不能替代车队调度、充电规划和流程集成。
自动导引车 · 无人搬运车
通常沿磁条、二维码、反光板或预设路线行驶的自动导引车辆。
为什么重要
在路线长期稳定的场地,AGV 可能更简单、更可控,并不是任何情况下 AMR 都更先进、更合适。
同步定位与建图 · 定位建图
机器人一边建立或更新地图,一边判断自己在地图中的位置,可以理解为“边画地图,边找到自己”。
为什么重要
反光墙面、相似巷道、密集人流或光线变化,都可能影响不同 SLAM 方案的稳定性。
动态避障 · 防碰撞
机器人发现路径上的物体后,通过减速、停车或重新规划路线来避免碰撞。
为什么重要
空旷演示区通过避障并不难,真实场地还要测试玻璃、低矮物体、盲角和高峰人流。
机器人调度 · RCS · 多机器人调度
把多台移动机器人作为一个车队管理的软件,负责分配任务、避免拥堵、安排充电并监控状态。
为什么重要
单台机器人表现很好,不代表几十台一起运行也顺畅;任务和交通调度常常决定最终吞吐量。
仓库管理系统 · 仓储管理系统
管理库存有什么、放在哪里、哪些订单需要出库的仓储系统。
为什么重要
只有库位、库存和订单数据可靠,机器人才能把货物正确地搬到正确的位置。
仓库执行系统 · 仓储执行系统
协调人员、输送线、机器人和工作站的执行层,让仓库任务按节奏连续流动。
为什么重要
WMS 更像决定“要完成什么”,WES 更关注“下一步由谁、何时执行”。
工厂设备背后的控制、生产管理和系统集成。
可编程逻辑控制器 · 工业控制器
能够读取传感器并按确定逻辑控制设备的工业控制器,强调稳定、实时和长期运行。
为什么重要
机器人工作站通常依靠 PLC 完成设备联锁、动作顺序以及与其他设备的协同。
制造执行系统 · 生产执行系统
管理生产订单、在制品、质量和设备活动的制造执行系统,连接计划与车间现场。
为什么重要
只有把生产结果和异常回写到管理系统,自动化才不只是孤立运行的一台设备。
工业视觉 · 视觉检测
相机、光源、镜头和算法一起工作,让设备能够定位、检测或测量目标。
为什么重要
相机只是其中一部分,稳定光照和真实缺陷样本往往比单纯提高像素更加重要。
系统集成商 · 自动化集成
把机器人、夹具、传感器、控制系统、软件和现场改造组合成一套可工作的完整方案。
为什么重要
购买机器人往往只是开始,集成质量决定可靠性、安全性以及故障后能否快速恢复生产。
虚拟调试 · 数字模型
与真实设备或流程保持足够对应关系的数字模型,可用于测试、监控或预测运行情况。
为什么重要
只有三维模型并不等于数字孪生;真正有用的孪生还需要实时数据、行为规则和明确用途。
设备停机 · 停线 · 故障停机
设备本应生产却因故障、维护、换型或缺料而无法工作的时间。
为什么重要
如果故障恢复很慢,一次停机就拖住整条产线,那么机器人快几秒可能没有实际价值。
自动处理界面、文档、API 和重复数字工作的常见方式。
机器人流程自动化 · 软件机器人
像人操作电脑一样,在现有软件界面中点击、输入、复制和搬运数据的软件机器人。
为什么重要
没有 API 时它很实用,但界面变化和未预料的异常都可能让机器人失效。
流程自动化
用规则在多个应用之间传递信息并触发动作,例如提交表单后创建记录并发起审批。
为什么重要
它通常通过 API 和事件工作;如果连接器完善,往往比依赖界面点击的 RPA 更稳定。
光学字符识别 · 文字识别
把扫描件、照片或 PDF 里的文字转换成计算机可以搜索和处理的字符。
为什么重要
识别出文字不等于理解字段;版式混乱、印章遮挡或低清图片仍需要校验和异常处理。
应用程序接口 · 接口
一套让软件之间直接请求数据或动作的规则,不需要像人一样在界面上逐步点击。
为什么重要
稳定 API 通常比界面自动化更容易维护和监控,但仍要关注权限、限流和版本变化。
本地部署 · 私有化部署
把软件运行在自己控制的服务器或云环境中,而不是完全依赖厂商提供的在线服务。
为什么重要
你会获得更多数据和部署控制权,同时也要自己承担升级、备份、安全和故障处理。
后台机器人 · 无人值守机器人
由定时任务或事件触发,不需要人工每次启动并全程盯着运行的自动化。
为什么重要
它比有人值守的助手更节省人工,但必须准备好凭证管理、监控、重试和异常队列。
模型驱动自动化背后的关键组件、能力和风险控制。
智能体 · AI 智能体
不只返回一次答案,而是能够决定步骤、调用工具并围绕目标继续行动的模型驱动系统。
为什么重要
自主性越强,出错方式也越多,因此权限、评测和审批边界本身就是产品能力的一部分。
检索增强生成 · 知识库问答
系统先从指定知识来源中找出相关资料,再把资料交给模型生成回答。
为什么重要
它能让回答参考最新的企业资料,但检索错了或没找到时,模型仍可能给出自信却没有依据的回答。
函数调用 · 插件调用
模型选择预先定义的函数,例如搜索、发送或更新,并提供结构化参数交给软件执行。
为什么重要
它让聊天变成真实操作,因此每个工具都需要最小权限、参数校验和安全的失败处理。
向量库 · 嵌入数据库
通过比较称为“向量”或“嵌入”的数字表示,找出语义上相似内容的存储与检索系统。
为什么重要
它常用于语义搜索和 RAG,但文本切分、元数据和访问控制往往比选择哪个数据库品牌更重要。
HITL · 人工介入 · 人在回路
在流程中预先设计一个节点,由人来复核、批准或纠正自动化结果。
为什么重要
它最适合放在不可逆、高成本或敏感操作之前,而不是笼统地说“会有人看”。
AI 测试 · 效果评估
用一组可重复的真实样例和评分规则,检查 AI 系统是否足够有用、准确和安全。
为什么重要
演示只能证明某一次能成功,评测才能说明成功率有多高,以及版本变化后哪里退步了。
AI 胡编 · 事实错误
AI 生成了听起来合理、实际上没有依据、并不正确或凭空编造的内容。
为什么重要
RAG 可以减少部分错误,但不能保证绝对真实;重要结果仍需要证据、校验或人工批准。