奔驰汽车在德国的辛德尔芬根工厂，4500台工业机器人组成的超级智能工厂正在如火如荼的开展生产，这家工厂早在1971年就开始使用机器人。目前在全德范围内服役的机器人约为20万台，2025年预计将达到100万台。

德国辛德尔芬根工厂自动化流水线

另据德国《法兰克福汇报》引述纽伦堡就业市场和职业研究所的报告称，未来几年，“工业4.0”将在德国创造43万个新岗位，同一时间也会造成49万工人失业。未来产业结构正在快速调整。

今天的中国同样面临产业结构化调整的问题，因此对于大众来讲，未来的选择比努力更为重要，也就是在最近几周，机器人大讲堂收到了来自不同地区的网友咨询。在机器人领域，哪些研究方向和专业市场前景更明朗一些？

▍目前计算机视觉、运动规划控制、手臂抓取等是机器人类目最为火爆的赛道

我们在选择专业的时候，要明白一点，学术性前沿可以允许天马行空的想法与创意，但如果要落到产品应用层面，则需要大量的案例以及数据的积累，机器人的高效平稳运行是商业公司最为看重的地方。

纵观德国与美国两个市场，抛开最近几年爆火的大模型与AI方向，基于传统机器人研究方向来看，计算机视觉（深度学习方向）、机械臂抓取操作、运动规划与控制几个方面都是需求量非常旺盛的领域，就业前景相对明朗，薪资水平普遍较高。

具体来看，排名热度第一的当属深度学习的计算机视觉方面，其主要领域应用广泛，包括自动驾驶领域，智能医疗以及工业自动化方向。机器人领域是计算机视觉（深度学习）方面的一个重要分支，包括在结构与非结构化环境下，用于图像或视频中检测和定位特定对象。此前视频曝光的特斯拉Optimus曝光的自主地将物体按颜色进行分类，应用到的就是视觉技术及完全本地部署的神经网络相结合，从而可以迅速适应环境并完成多项任务。

而运动规划控制部分通常与计算机视觉（深度学习）是脱离不开的，在工业领域，运动规划控制用于执行复杂的装配、焊接、喷涂等任务。在医疗领域，手术机器人则需要基于运动规划与控制，配合定位系统，实现手术机器人的精准操控，这几年越来越多的应用在癌症筛查的活检软组织穿刺方面。基于工业自动化与医疗这两条赛道的商业化前景清晰，就业前景更好。

手臂抓取是机器人领域的末端应用，工业领域的手臂抓取应用主要集中在非结构化环境下对物品的抓取成功率方面，其研究通常伴随着视觉感知、运动规划与控制一起进行。另一种基于软机器人的手臂抓取是最近两年关注度较高的领域，包括MIT、北航等高校和科研实验室都在对软机器人手臂抓取方面进行攻关，目前基于软机器人手臂自适应抓取研究可能会成为一个新的行业增长点。

▍基于四足、双足人形机器人的locomotion是就业的第二列纵队

今年年初开始，基于足式机器人赛道开始变得愈发火爆，如果机器人领域就业这个问题放在去年甚至前年来回答，那么基于足式机器人的locomotion确实排不上号，但今年不一样了，尤其是工信部下发了《人形机器人创新发展指导意见》，已将人形机器人提升至国家战略高度，未来足式机器人市场规模将呈现井喷式增长。

但我们也必须要意识到一个问题，目前国内机器人的硬件起步较晚，在运动平台的选取方面，机器人普遍采用AGV模式，普遍研发成本较低。国内基于四足与双足机器人的研究平台屈指可数，且市场化落地仍在探讨当中。目前四足机器人主要聚焦在科研与巡检两条赛道，如行业头部宇树科技、云深处以及逐迹动力等企业。

宇树Unitree B2行业四足机器人

从行业发展来看，欧美等国家对于双足与四足的locomotion起步研究早，且需求大。基于该平台的研究与开发条件较为完善，择业需求较为广泛。国内方面，基于双足与四足的locomotion研究呈现缓慢上升的态势，且未来有望追平欧美第一梯队。目前基于足式机器人的locomotion研究属于价值洼地。随着产业规模的不断扩大，人才将会在未来几年之内出现供不应求的局面。

▍机器人本体底层机电硬件系统是领域的第三纵队

与前两个纵队不同，底层机电硬件系统是机器人领域投入周期最长，人才需要最多的纵队。如果就职于研究所和高校实验室，那么薪资的高低取决于你所选的行业火爆程度，但不需要担心失业问题。而从企业层面来看，底层机电硬件系统的研发与投入需要研发周期与资源投入以及充沛的人才团队，通常企业作为商业机构，市场获利周期较长，且存在不确定性，因此并不愿意触碰这个领域。

理工华汇自研一体化高爆发关节用内藏型减速器

以人形机器人为例，国内具备重点专利布局的集中在清华大学、北京理工大学、哈尔滨工业大学以及浙江大学，这也是早期涉足人形机器人的高校研究机构。近几年高校开启科研技术转化方面的探索，并逐步开启商业化道路。

从择业方面来看，参与研究底层机电硬件系统就业场景广泛，但不同赛道之间的差异化相对较为明显，主要取决于赛道热门程度以及商业化程度。

▍结语与未来：

目前机器人领域的人才需求以物理硬件为底层逻辑，向上延伸至足式机器人locomotion再到计算机视觉、运动规划控制、手臂抓取领域。本文仅对当前形势下，基于现有行业发展现状及需求程度对机器人择业领域进行分析，但不排除今后机器人产业出现新爆发点，如今年3月以Chat GPT为代表的大语言模型得到普及，引发“具身智能”概念的兴起，一定程度上加速机器人产业的智能化迭代。

对于从事机器人研究与学习的各位同学，机器人这条赛道充满着机遇与挑战，不管你目前选择的是热门赛道还是偏冷门赛道，都要明白一点，机器人产业轮动加快，相关技术与应用正在快速切换。现在热门的板块不一定在未来持续热门，人才供需结构与产业格局正在加速调整。你选择热爱的这条赛道，才是最适合你的职业成长轨迹。