机器人+人类VS人类团队
如果一名工程师与一个机器人组队，挑战一队具有十多年焊接经验的专家，比赛谁能更快地为一辆“悍马”(一种越野车)焊接出车体的金属框架，你觉得哪一方会赢？
这名与机器人组队的工程师名叫迈克尔·道森·哈格蒂(MichaelDawson-Haggerty)。他获得硕士学位后进入了卡内基·梅隆大学的机器人研究所担任工程师。
他的比赛搭档是一个机器人。与常见的机器人不同，这个4米高，具有一个机械臂、名为“喷火”的焊接机器人经过改进，配备了一部可以充当“眼睛”的激光器，能同人类并肩工作。
此外，在工作中并不是由道森·哈格蒂下达命令，这个“两人”小组的合作更像是以另一种方式进行：首先，根据谁能更有效的完成某项任务，道森·哈格蒂和“喷火”会将那些颇具难度的定位和焊接工作进行分配，并由机器人来指挥工序的进行。其中，做出决定的往往是机器人，而非人类。
也就是说，在这场比赛中，道森·哈格蒂的领导是机器人。
经过如此的分工合作，道森·哈格蒂和他的机器人搭档花费了10个小时和1150美元(包括原材料和人工费用)来焊接出这个框架；而作为对照组，焊接专家完成同样的工作花费了89个小时不说，还收了7075美元！
传统工业机器人的缺陷
过去半个多世纪里，制造企业已经在通过使用工业机器人实现自动化，来提高生产效率，并且它们工作得很出色。虽然机器人一直被用作执行特定的重复性操作(例如为生产线上的每辆汽车焊接一组特定的接口)，但是人类已经对生产线进行了精心的安排和设置，来充分利用机器人强大的力量和高度的精确性。
这种模式在生产汽车这类大批量制造的产品时很有效。然而，随着个性化或定制生产需求的增加，制造企业要越来越多的根据用户需求制造小批量产品，而用于设定制造工序(例如焊接或加工)所需的时间就成了一个主要瓶颈。准备机器人从事特定工作需要的时间太长，有时得好几个月。其间人们必须安排焊接顺序，重新组装部件，为机器人编写程序，准备库存材料，以及优化焊接参数。
传统的工业机器人只听命于“程序”，而无法与人类“合作”。传统工业机器人根据其“本性”不达目的不罢休，无论是否有人类挡在前面。如果有障碍物阻挡了它的移动，工业机器人就会进入错误状态并自动关机。这种情况虽然比碾过什么人要好些，但却大大降低了生产效率。如果人类和这些“同事”们只是在彼此互相过于接近时暂停一下，就可以少耽误多少工作？
机器人领导人类
下一代工业机器人将得到本质上的改变，可以足够安全地在人类周围工作。如果一部机器人不慎撞到了人，其撞击力应该不是致命的，或者压根就不足以带来危险。机器人将了解厂房里人类所处的位置，并且它们应该能够运用声音、姿势、“面部表情”、文字、图形等手段，来同它们的人类同事交流。
以“喷火”与道森·哈格蒂的组合为例，“喷火”不仅能向人类学习，它还足够聪明，能指导人类工作。“喷火”会将一个大工程分割成小步骤，并客观的根据“谁”(机器人或人类)能更快地完成，来将这些任务进行分配，而不会主观地优先考虑某一方。
道森·哈格蒂和“喷火”的车架焊接工作，始于从车框架的CAD描述文件中提取“物料清单”。基于这份清单，机器人中的计算机自动安排从供应商处订购哪些部件，及如何将标准尺寸的钢管切割到精确的长度。随后，计算机会计划最佳的焊接工序，并给出部件的最佳固定方式，来让它们在焊接过程中保持稳定。
“喷火”还装备了一部小型投影仪，让它能够直接将图像和文字投射到框架上。这些图像增强了实体的表现性，机器人能用它一步一步地引导道森·哈格蒂，来设置复杂的制造进程。道森·哈格蒂将所有的材料部件都放置到位——从事这些通常被认为是“苦力”的工作，人类其实是更好的选择。因为这些相对较轻部件形状多变，人类的手比机器人的机械臂更适合握住。
“喷火”还能使用激光位移传感器来精确感知三维工作空间，并检查确认所有部件都被正确地放置。利用投影仪和传感器，它能用光在车框架上标注出精确的位置，并在焊接装配过程中指引人类工作。
但两位搭档将需要焊接的部件安排好之后，“喷火”就接手进行快速的焊接工作。“喷火”不仅仅是一个动作极快的焊接工——完成一个5厘米的焊接只需5秒钟，它的焊接技术也是超一流的。通常，在开始每一项焊接工作之前，专业焊接工要调整约20项重要的焊接参数。而“喷火”会测试这些试焊接的效果，并调节自身的设置来进行改进。可以说，这部机器人通过自学而成为了一名专业的焊接工。
但是“喷火”还不是完美的。在某些情况下，这部机器人无法完成一些特定的焊点，这时它会指引道森·哈格蒂过来帮忙，完成一些棘手的工作。
人类若能同机器人合作，工厂将不再需要耗时耗力地设置那些繁琐的组装线，可节省数十亿美元的设备安装费用。对畅销产品进行改进也不是什么问题：人类与机器人搭档，能为客户设计、制造从电子设备到飞机的任何定制产品，而不需要进行昂贵的设备升级。这项技术将能让企业迅速相应用户需求，产品的更新周期将从数年缩短为数周。所以，我们需要认识到：未来，由机器人来领导工作团队，而非仅仅从事生产，其效率可能会更高。
