在全球化和信息化的推动下，传统的制造业正在经历着深刻的变革。随着技术进步尤其是人工智能、物联网、大数据等新兴技术的不断发展，传统工业自动化已经无法满足生产需求，而这时候机器人工程扮演了关键角色，它不仅改变了生产方式，也重新塑造了整个产业结构。

1. 机器人工程：驱动智能制造的关键技术

机器人工程，是指利用计算机控制系统来执行重复性或危险性工作的一门学科。它集成了机械设计、电子控制、软件开发以及其他相关领域，以实现自动化操作。在智能制造时代，这门学科成为了企业提升效率、降低成本并提高产品质量的重要支撑。

2. 智能制造与机器人的紧密结合

智慧工厂是指通过集成各种先进技术，如大数据分析、云计算和物联网，实现生产过程中的自适应性、高效性和灵活性的工厂。这种模式下的每一个环节都需要高级别自主系统（HLA）来进行实时监控，并对生产过程进行优化。这就要求我们必须拥有能够快速响应变化且具备高度灵活性的设备——即那些被赋予了一定程度自主能力的机器人。

3. 优势与挑战：从单一任务到多功能应用

传统上，机器人的主要作用是在特定的环境中执行特定的任务。但随着新材料、新技术以及更为复杂的问题解决方案出现，我们正面临着新的挑战，即如何让这些单一目的设计出来的设备适应更加多样化而不可预测的情况。例如，将原来的数控加工中心升级为可以同时进行装配线上的零部件安装，以及对产品质量做出实时调整。此外，还有关于安全问题，比如如何确保在没有人类监督的情况下运行仍然能够保证最高安全标准。

4. 人类与AI合作：协同创新的未来

尽管存在诸多挑战，但最终目标是将人类智慧与AI能力相结合，使得两者协同工作以创造出既可靠又具有创新精神的人-robot团队。在这个过程中，研究人员正在探索如何通过改善用户界面，让操作员能够更好地理解并指导这些高级别自主系统，同时也在寻找方法使得这些系统能够学习人类经验并独立决策。

5. 教育培训：培养未来的专业人才

教育体系也不能落后于时代，它们必须准备好提供必要的手段和工具去培养未来需要处理复杂问题及反馈循环的人才。这包括增加针对跨学科知识融合课程，如物理学、数学、生物医学工程等；加强实验室实践训练，让学生亲身体验最新科技；以及鼓励项目式学习，让学生参与实际应用案例，从而学会将理论转换为现实解决方案。

综上所述，在智能制造时代背景下，机器人的角色越发重要。而它们所面临的问题则涉及到从单一任务扩展到多功能应用，再到超越简单程序执行成为真正参与决策流程的一部分。这是一个充满希望但同时充满挑战的事业，其成功不仅取决于技术突破，更依赖于跨学科合作、持续创新教育，并且对伦理道德考量持开放态度。