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人工智能+機器人:製造業效率提升新機會

  進入2019年,中國(guo)AI的投資和創(chuang)業(ye)公(gong)司(si)正(zheng)持續(xu)增(zeng)加(jia)。“人(ren)工(gong)智(zhi)能(neng)+製造”的(de)投融資(zi)案例也(ye)是(shi)不勝枚舉(ju)。

    “AI”隨(sui)處可(ke)見(jian),已(yi)成為(wei)多人熱(re)衷的流(liu)行詞(ci)。機(ji)器(qi)學習(xi)宗師級(ji)大牛(niu) Michael I.Jordan則(ze)認(ren)為這(zhe)一現象(xiang)讓(rang)他感到(dao)非(fei)常不安(an):“AI隻(zhi)不過(guo)是他們(men)借此(ci)向(xiang) VC、企(qi)業、媒(mei)體以(yi)及大眾兜(dou)售其自身(shen)的概念(nian)。至(zhi)於(yu)真正的 AI,夜色飙车直播下载根本還沒(mei)有實現。”

    曾經(jing),在追(zhui)求性價(jia)比(bi)與實用性(xing)的工業領域,“人工智能隻是智能製造(zao)舞(wu)台上的小配角”。如(ru)今,關於具體應用場景,業界人士(shi)普遍(bian)認為,人工智能將(jiang)大幅提升工業機器人的工作效率(lv)。

    截(jie)至目前,機器人行業發現了哪些(xie)人工智能位(wei)於工業應用場景(jing)的“新大陸(lu)”?人工智能技(ji)術(shu)與(yu)機器人技術結合的未來發(fa)展方(fang)向在何(he)處?

    人工智能+傳統工業機器人=智能機器人

    傳統(tong)的工業機器人是機械設計(ji)與製造技術、自動(dong)控製(zhi)技術以及(ji)計算機軟硬(ying)件技術的高(gao)度融(rong)合。

    人工智能是數據和算(suan)法(fa)的集(ji)合(he),計算能力(芯片(pian))不(bu)斷躍升(sheng)是人工智能得(de)以廣(guang)泛應用的基(ji)礎(chu)。目前人工智能仍處於弱(ruo)人工智能的階段,形(xing)成突破的領域仍比較局(ju)限。人工智能技術和機器人技術相結(jie)合,實現(xian)既(ji)具備機器人的肢(zhi)體(ti)又具(ju)備類人智慧的機器人是人工智能和(he)機器人技術發展的終(zhong)極(ji)目(mu)標(biao)。智能機器人是人工智能技術和傳統工業機器人技術融合發展的結果。

    Geek+ CEO鄭勇表(biao)示,如果(guo)把人工智能定義到“深度學習”的程(cheng)度(du),那目前幾(ji)乎(hu)沒有(you)落(luo)地(di)應用。他認為目前的人工智能可以定義(yi)為“相對(dui)複雜的算法帶(dai)來(lai)的自主(zhu)能力”。

    專注機器人智能物流領(ling)域的Geek+,通過人工智能和機器人技術賦能物(wu)流倉(cang)儲(chu)行業,通過智能揀(jian)選、搬運、分(fen)揀等(deng)倉儲物流環(huan)節(jie)的優(you)化(hua),高度柔(rou)性的人機交互,來實現提高倉庫效(xiao)率,降(jiang)低人工成(cheng)本(ben)及人工勞(lao)動強度的目的。

    庫柏特CEO李(li)淼(miao)指(zhi)出(chu),“分揀、打(da)磨、裝(zhuang)配(pei)、檢測”為人工智能與機器人落地應(ying)用(yong)最為迫切(qie)和廣泛的四(si)大(da)領域(yu)。由此,庫柏(bai)特自(zi)主研發的係統通(tong)過核(he)心(xin)學(xue)習算法以及專(zhuan)用控(kong)製軟(ruan)件可應用於上(shang)下料的無(wu)序(xu)分揀、手機或者航空葉片的力控打(da)磨、智能示教、智能貼標以及零件裝(zhuang)配(pei)等場景。

    “AI時代(dai),工業機器人將被(bei)新(xin)的核心技術定義,包括(kuo)深(shen)度學習、路(lu)徑規(gui)劃、任務級編(bian)程、柔性控製等。”梅(mei)卡曼(man)德CEO邵天蘭(lan)說道。在他看(kan)來,混雜物體分揀是目前(qian)需(xu)求(qiu)最(zui)明顯(xian)、應用最直接(jie)的部分,很多(duo)公司都(dou)能展(zhan)示(shi)一(yi)定(ding)程度的demo,但(dan)是真正能大規模使用的產(chan)品還沒出現。

    除此之外,還有個結合點為“操(cao)作(zuo)規劃(hua)”,即人隻需要指定好(hao)多個工件(jian)的安裝要(yao)求,機器人就可自行(xing)計算出抓取和安裝的方案,節省大量(liang)編程時間。

    在標準(zhun)場景中(zhong),工業機器人生產的產品批量較大,有大量的重(zhong)複(fu)性工作,需要高頻(pin)次(ci)的軌(gui)跡(ji)優化,比如機床(chuang)加工、零件安裝等應用。此時可以通過小(xiao)樣(yang)本監(jian)督學習,讓機器人擁有自適(shi)應、進(jin)化功能。

    而(er)此前,艾利(li)特(te)展示了“機器人疊衣(yi)服”的demo,展示了機器人軌跡優化不僅(jin)僅可以針對剛性物體,還(hai)能應對衣服這類柔性體。艾利特的機器人疊衣(yi)服係統通過深度強化學習算法和深度視覺傳感器精準定位衣物疊取點,自動尋優最佳(jia)運動軌跡,實現疊(die)取效果。該(gai)係統還使用了(le)仿(fang)真(zhen)環境快(kuai)速建(jian)模(mo)和遷(qian)移(yi)學習方法,加快學習速度、降低數據(ju)采集成本,最終將仿真結果映射(she)到真實(shi)機器人操作中。

    除了上述以提升工業機器人效率為攻堅重點(dian)的應用外(wai),機器視覺作為人工智能的一個分支既是機遇也是挑戰(zhan)。

    在智能製造過程中,機器視覺主要用計算機來模擬人的視覺功能,也就(jiu)是把(ba)客觀事(shi)物的圖像(xiang)信息(xi)提取、處(chu)理(li)並理解,最終用於實際檢(jian)測、測量和控製。

    易(yi)視智瞳CEO黃卜夫認為,機器視覺瑕疵檢測是人工智能的一大“練(lian)兵(bing)場(chang)”。易(yi)視智瞳高精度視覺點膠係統集成了點膠工藝的視覺感知、運動控製和點膠執(zhi)行等功(gong)能,可方便地與各種(zhong)執行機構整(zheng)合,一步形成終端點膠機產品(pin),滿(man)足(zu)各(ge)種產線點膠的需求,通過深度學習還可由(you)單機智能向多機互(hu)聯(lian)協同演變(bian)。

    此外,設備故障(zhang)監測與預警也是人工智能在工業場景的一大落地應用,這類(lei)方案可監管(guan)工廠廠房(fang)每一台機器人,並(bing)預(yu)測機器人的異常(chang)狀(zhuang)況,在機器人出現問題(ti)前加派技術人員(yuan)進行維(wei)修作業。

    此外,如果有機器人發生故障,這類方案也能讓相鄰的機器人自動承擔其(qi)生產線(xian)上的任(ren)務(wu),以避(bi)免或(huo)減(jian)少設備停(ting)產損失(shi)。

    萬(wan)變不離(li)其宗(zong),人工智能在製造業的應用場景大多與上述(shu)類似(shi)或相(xiang)關。業內(nei)人士一致認為,人工智能技術與機器人技術的結合將改(gai)變傳(chuan)統的機器人行業格(ge)局,就像智能手機對傳統手(shou)機的顛(dian)覆一樣。

    插上人工智能的翅(chi)膀,國產機器人能否彎(wan)道(dao)超車(che)?

    一談到工業機器人,大家必然(ran)會(hui)提到ABB、庫卡(ka)、發那(na)科、安川(chuan)。業內人士分析,寡(gua)頭壟斷(duan)產生的條(tiao)件是:

    第一,市(shi)場空間的擴大速度不足以容納(na)更(geng)多的同(tong)類廠商(shang)進入,少(shao)數(shu)大公司的產能已經基本滿足所(suo)有客戶的總(zong)需求;

    第二,技術非常成熟,難(nan)以產生(sheng)顛覆性的新技術,處於追趕位置的公司難以通過技術突(tu)破實現“彎道超(chao)車”。

    對於國產機器人來說,對於國際巨頭一直處於追趕(gan)的狀態,在這樣的市場格局之下,國產機器人開始選擇(ze)從(cong)細(xi)分領域進入(ru),試(shi)圖通過“一技之(zhi)長(zhang)”在局部(bu)戰場取得勝(sheng)利。中國要改變追趕的局麵,主要有兩大超越(yue)機會:

    其一,中國是巨(ju)大的機器人應用增量市場。

    數據統計,在3C領域,中國的手機年產量超20億(yi)部,電視、冰(bing)箱、空調(diao)等產量均穩(wen)居(ju)世界(jie)第(di)一;在物流和電(dian)商領域,每(mei)年(nian)的快遞包(bao)裹(guo)數量超過4百(bai)億,也就是人均(jun)達(da)30件,穩居世界第一;在食(shi)品化工領域,化肥產量穩居世界第一。巨量的實際(ji)產業需求為人工智能的落地提供了龐大的練兵場。

    其二(er),中國的人才、技術處於第一梯(ti)隊。

    與機器人本體技術相比,中國在人工智能領域相對領先,具體體現為在AI領域發表的論文數量和質(zhi)量都在世(shi)界前二;對深度學習的基礎設施(shi)做(zuo)出了重要貢(gong)獻(xian);知(zhi)名(ming)研(yan)究院、高校在世界上屬於第一梯隊;在各類AI競賽上刷榜(bang)等。

    在具體實踐上,隨著國產機器人性價比的提升,工業界對國產機器人認可度的提高,機器人企業針(zhen)對具體行業或應用場景的實際需求,創造性的應用人工智能技術和機器人技術,提(ti)出解決方案(an)並實現相應的產品,空間巨大,這也是創業創新的重點方向。

    然而,“彎道超車”的道路必(bi)然不會是一馬平(ping)川。邵天(tian)蘭指出,要真正邁向AI+機器人新時代,中國機器人仍然麵(mian)臨(lin)挑(tiao)戰,如在軌跡規劃、柔順(shun)控製等方向上積(ji)累較淺(qian);需要與互聯網(wang)、自動駕駛(shi)、人臉識(shi)別(bie)等領域爭(zheng)奪(duo)超一流人才。除(chu)此之外,各方麵的長期投(tou)入需要很大的決(jue)心和能力。

    類似的,藍胖(pang)子機器人CEO鄧(deng)小白給(gei)行業打了“預防(fang)針”:概念和故(gu)事很容(rong)易講,事情(qing)卻不容易做,能實現的是理想(xiang),不能實現的是夢(meng)想。他(ta)認為,在硬件上,工藝(yi)需要時間累積;軟件上,機器人軟件方麵的研發和教育(yu)遠(yuan)遠落後(hou)於歐(ou)美。“中國有市場有希望(wang),但任重道遠。無論是機器人還是人工智能,都需要踏實落地細分市場的應用,再(zai)橫向擴(kuo)展。”鄧小白(bai)說(shuo)道。

    風口(kou)上的“人工智能+製造”,究竟(jing)是真實的繁榮還是泡(pao)沫(mo)破裂前的狂歡(huan)?對於這一問題的回(hui)答大概(gai)是,能成功落地的人工智能將產生巨大價值;而狹(xia)義的單憑(ping)AI算法或技術的“空中樓(lou)閣(ge)”將無法適應於行業態(tai)勢,很快將看到泡沫的破(po)滅。

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