厉害了，近年来人工智能火了！智能产业，随着近年科技业的炒作而成了媒体的新宠儿。人工智能，不同的时代对它有着不同的诠释。

人工智能最早可以追溯到百年，甚至千年以前的知识学。到了八十世纪，第一波工业革命接近尾声，以蒸汽机等外燃机带动的生产线工业使得人们开始感受到机器人取代人力的忧虑。然而，当时的工业化机械尚未有稳健的人工智能理论基础。

现代的人工智能理论应该要从二十世纪初的计算学开始，代表人物包括哥德尔和图灵。

而在1960年代，学术界发生了很重要的变革，那就是认知科学革命。此变革，产生了现代人工智能的基础。

1970年代开始，一些学者与业界人士开始利用认知心理学的知识模型与逻辑学来设计所谓的专家系统，这类系统讲究资料之间与概念之间的关系，让机器可以进行人类一般的深层语义推理。

在学术界，若提到人工智能，大家联想到的就是1970年代主流的传统人工智能。

到了1990年代，许多人工智能学者和业界人士发现传统人工智能的系统太过于复杂且古板，无法用来设计实用的大型商用系统。因此，往后，越来越多学者与业界人士开始投入利用统计学模型来模拟人类决策的机器学习。

2016年的李世石与alphago的这场人机大战，把人工智能再一次推向风口浪尖。

近年来，机器人市场继续保持高速增长，预计今年全球市场有望突破33万台，其中，中国市场有望突破10万台。未来，新兴国家将是机器人增速最快的市场，欧美等发达国家基本饱和，刚性需求明显减少。未来30年，中国将是机器人及智能装备产业最大市场。

既然机器人的市场如此之大，单单一个机器人何以能够做得了这么多五花八门的工作？最终还是需要相关的技术人员来操作机器人，对机器人进行编程，来告诉机器人究竟要做什么。所以机器人背后更强大的市场就是机器人编程方式了。

示教编程打从机器人诞生之日起估计就已经一直跟随者机器人了，所以示教编程也就是传统的机器人编程方式了，虽说传统但也一直在机器人编程方面起着不可替代的作用，现在很多行业依旧在持续着传统的示教编程方式。随着科技的进步，机器人示教编程的很多弊端随之也就暴露出来了，加工零件精度不高、耗时费力、生产效率低，尤其在对复杂零件的加工过程这一缺点更加淋漓尽致的暴露出来了。为了弥补机器人示教编程的诸多缺陷，随之而来机器人离线编程应运而生了，它的出现不仅弥补了示教编程的不足，同时也使得机器人编程更上一个新的台阶。

随着机器人产业的突飞猛进，机器人离线编程越来越受到业界人士的关注，离线编程，这对于在机器人行业工作的工人们来说简直就是福音啊！帮助他们远离脏乱差的工作环境，单凭这一点对于现在如火如荼的机器人行业，离线编程就已经有很大的优势了，这还不算什么，离线编程大大能提高生产效率，从而帮助其获得更大的利益，对于企业来说岂不是更大的福音？

机器人行业火了，随之而来的机器人离线编程行业也随之火起来了。离线编程其实早已不再是所谓的新兴产业了，只不过在中国的机器人行业还没有这么迅猛的发展以前，使用它的人并不是很多。就像以前大家很少见到机器人一样，偶尔见一下觉得新奇的不得了，现在对于大多数人来说机器人乃是家常便饭了，何以见得机器人现在是有多大的市场。

对于机器人离线编程来讲，像robotmaster、robotworks、robotdk这类老外的东西咱就不多说了，今天我们就来说说国产机器人离线编程软件，国产机器人离线编程软件当属robotart，现在robotart机器人离线编程软件在业界已经是一个响当当的机器人离线编程品牌了。robotart一直致力于机器人离线编程仿真方面的研究，始终将“让机器人工作更简单”放在首位，先后在激光切割领域、去毛刺领域、焊接领域、打磨抛光等领域都有应用。为了完善在各领域的应用，开发了相应的工艺包功能，使得用户使用起来更加的方便高效。

robotart自2003年起开始展开对工业机器人领域的相关布局，并着力研究机器人在工业领域的应用。在喷涂、码垛以及焊接等这类高强度、伤害大的工种上，“机器换人”的需求量非常可观。

目前，robotart在离线编程方面已是相当的成熟，在工业上多个领域的应用使得robotart在技术上也得到了相当多的沉淀。自定义机器人功能的出现已经打破了平日里人们担心没有机器人模型的问题了，日趋完善的工艺包功能也使得非专业人士用起来都已经得心应手了，更别说仅需轨迹设计——生成轨迹——仿真——后置这四步就把整个离线编程过程轻松搞定了。更加强大的机器人模型库和工具库真正帮助用户解决因没有模型而无从下手的困惑了。对于robotart来说，只有用户想不到的，没有robotart做不到的。

不管怎样，robotart都希望借着机器人来势汹汹的这股东风来帮助机器人使用者从根本上解决他们所遇到的问题。作为国产机器人离线编程软件的领导者，相信robotart也会再接再厉，不负国人期望。

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