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人工智能+機器人=製(zhì)造業效率提升新機會?
2019-2-18  來源:-  作者:-

 
  曾經,在追求性價比與(yǔ)實用(yòng)性的工業領域,“人工智能隻是智能製(zhì)造舞台上的小配角”。如今,關於具體應用場景,業界(jiè)人(rén)士普遍認為,人工智能將大(dà)幅提升工業機器人的工作效率。人工智能技術與(yǔ)機器人技術結合的未來發展(zhǎn)方(fāng)向(xiàng)在何處?

  進入2018年,中國AI的投資(zī)和創業公司正持續增加。“人工智(zhì)能+製造”的投融資(zī)案例(lì)也是不勝枚舉。

  “AI”隨處可見(jiàn),已成為多人熱衷的流行詞(cí)。機器學習宗師(shī)級大(dà)牛 Michael I.Jordan則認為這(zhè)一現象讓他感到非常不安(ān):“AI隻不過是他們借此向 VC、企(qǐ)業、媒體以及大眾兜售其自身的概念。至於真正的(de) AI,我們根本還沒有實現。”

  曾經,在追求性價(jià)比(bǐ)與實用(yòng)性(xìng)的工業領(lǐng)域,“人工智能隻(zhī)是智能製造舞台上的小(xiǎo)配角”。如今,關於(yú)具體應(yīng)用場(chǎng)景(jǐng),業界人士普遍認為,人工(gōng)智能將大幅提(tí)升工(gōng)業機器人的工作效率。

  截至目前,機器人行業發(fā)現了哪些人工智能位於(yú)工業應用場(chǎng)景的“新(xīn)大陸”?人工智能技術與機器人技術結合(hé)的未來發展方向在何處?


    人工智能+傳統工業機器人=智能機器人

  傳統的工業機器人是機械設計與製造(zào)技術、自動控製技術以及計算機軟硬件技術的高度融(róng)合。

  人工智能是數據和算法的集合,計算能力(芯片(piàn))不斷躍升是人(rén)工智能得以(yǐ)廣泛應用的基礎。目前人工智能仍處於弱人工智能的階段,形成突破的領(lǐng)域仍比較局限。人工智能技術和機器人技術相結合(hé),實現既具備機器人的肢體又具備類人智慧的(de)機器(qì)人是人工智能和機器人技術發展的終極目標。智能機器人是人工智能技術和傳統工業機器(qì)人技術融合發展(zhǎn)的結果。

  Geek+ CEO鄭勇表示,如果把人工智能定義(yì)到“深(shēn)度學習”的程(chéng)度,那目前幾乎沒有落地應用。他認為目前的人工智能可以定(dìng)義為“相對複雜的算法(fǎ)帶來的自(zì)主能力(lì)”。

  專注機器人智能物流領域(yù)的Geek+,通過人工智能和機器人技術賦能物(wù)流倉儲(chǔ)行業,通過智能揀選、搬運、分揀等倉儲物流(liú)環節的優化,高(gāo)度柔性的人機交互,來實現提高倉庫(kù)效率,降低人工成本及人(rén)工勞動強度的目的。

  庫柏特CEO李淼(miǎo)指出,“分揀、打磨、裝配、檢測”為人工智能與機(jī)器(qì)人落(luò)地應用最為迫切和廣泛的四大領域。由此,庫柏特自主研發的係統通過核心學(xué)習算法以及專用控製軟件可應(yīng)用於上下料的無序分揀、手機或者航空葉片的力控打磨、智能示(shì)教、智能貼標以及零件裝配等(děng)場景。

  “AI時代,工業機器人將被新(xīn)的核心技術定(dìng)義(yì),包括深度學習(xí)、路(lù)徑規劃、任務(wù)級編程、柔性控製等。”梅卡曼德CEO邵天蘭說道。在他看來,混雜物體(tǐ)分(fèn)揀(jiǎn)是目(mù)前需求最明顯、應用(yòng)最直接的部分(fèn),很多公司(sī)都能展(zhǎn)示一定程度的demo,但是真(zhēn)正能大規(guī)模使用的產(chǎn)品還(hái)沒出現。

  除此之外,還有個結合點為“操作規劃”,即人隻(zhī)需要指定好多個工(gōng)件的安裝要求,機器人就可自行計算出抓取和安裝的方案,節省大量編程時間(jiān)。

  在標準場景中(zhōng),工業機器(qì)人生產的產品批量較大,有大量的重複性工作,需要(yào)高頻次的軌跡(jì)優化,比如機床加工、零件安(ān)裝(zhuāng)等(děng)應用。此(cǐ)時(shí)可以通過小樣(yàng)本(běn)監督(dū)學(xué)習,讓機器人擁有自適(shì)應、進化功能。

  而此前,艾利特展示了“機器人(rén)疊衣服”的demo,展示(shì)了機器人軌跡優化(huà)不僅僅可以針對剛性物體,還能應對衣(yī)服這類柔性體。艾利特的機器人疊衣服係統通過深度強化學習算法和(hé)深度視(shì)覺傳感(gǎn)器精(jīng)準定位衣物疊取點,自動尋優最(zuì)佳運動軌跡,實現疊取效果。該係統還(hái)使用了(le)仿真環境快速建模和遷移學習方法,加快學習速度、降(jiàng)低數據采集成本,最終將仿真結果映射到真實機器人操作中。

  除了上(shàng)述以提升(shēng)工業機器人效率(lǜ)為攻(gōng)堅重點的應用外,機器視(shì)覺作為人工智能的一個分支既是機遇也是挑(tiāo)戰(zhàn)。

  在(zài)智能製造過程中,機器視覺主要(yào)用計算機來模擬人的視覺功能,也就是把客觀事物的圖(tú)像信息提取、處理並理解,最終用於實際檢測、測量和控製。

  易視(shì)智瞳CEO黃(huáng)卜夫認為,機器視覺瑕(xiá)疵檢測(cè)是人工智能的一大“練兵場”。易視(shì)智瞳高(gāo)精度視覺點膠係統集成了點膠工藝的視覺感知、運動控製(zhì)和點膠執行等功能,可方便地與各種(zhǒng)執行機構整合,一步形成終端(duān)點膠機產品,滿(mǎn)足各種產線點膠的需求,通過深度學習還可(kě)由單機智(zhì)能向多機互聯協同演變。

  此外,設備故障監(jiān)測與預警也是人工智能在工業場(chǎng)景的一大落地應用,這(zhè)類方案可監管工廠(chǎng)廠房每一台機器人,並預測機器人的異常狀況,在機器人出現問題前加派技術人員進行維修作業。

  此外,如果有(yǒu)機器人(rén)發生故障,這類方(fāng)案也能讓相鄰的機器人自動承擔其生(shēng)產線上(shàng)的任務,以避(bì)免或減少設備停產損失。

  萬變不離其宗,人工智能在製造(zào)業的(de)應用(yòng)場景大多與上述類似或相關。業內人士一致認為,人(rén)工智能技術與機器人技術的結合將改變傳統的機器人行業格局,就像智(zhì)能手機對傳(chuán)統手機的顛覆一樣。


    插上人工智能的翅膀,國產機(jī)器人能否彎道超(chāo)車?

  一談到(dào)工業機器人,大家必然會提(tí)到abb、庫卡、發那科、安(ān)川。業內人士分析,寡頭壟斷產生的條件是:

  第一,市場空間的擴大速度不足以容納更多的同類廠商進入,少數大公司的(de)產能已經基本滿足所有客戶的總需求;

  第二,技術非常(cháng)成熟,難以產生顛覆性的新技術,處於追趕位置的公司難以通過技術突破實現“彎道超車”。

  對(duì)於國產機器人來說(shuō),對於國際(jì)巨頭(tóu)一直處於追趕的狀態,在這樣的市場格局之下,國產機器人開始選擇從細分領域進入,試圖通過“一(yī)技之長”在局部(bù)戰場取得勝利。中國要改變追趕的局(jú)麵,主要有(yǒu)兩大超越機會:

  其一,中國是(shì)巨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20億部,電(diàn)視、冰箱(xiāng)、空調等產量均穩居世界第一;在物流和電商領域,每年的快遞包裹數量超過4百億,也就是人均(jun1)達30件,穩居世界第一;在食(shí)品化工領域,化肥產量穩居世(shì)界第一。巨量的實際產業需求為人工智能的落地提供了龐大的練兵(bīng)場。

  其二,中(zhōng)國的(de)人才、技術處於第一梯隊。

  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(xiàn)為在(zài)AI領域發表的(de)論文數量和質量都在世界前二;對深度學習的基(jī)礎設施做(zuò)出了重要貢獻;知名研究院、高校在世(shì)界上屬於第一梯隊;在(zài)各類(lèi)AI競賽上刷榜等。

  在具體實踐上,隨著國產機器人性價比的(de)提升(shēng),工業界對國(guó)產機器人認可度(dù)的提高(gāo),機器人企業針對具體(tǐ)行業或應用場景的實(shí)際需求,創造性的應用人工智能技術和機器(qì)人技術,提(tí)出解(jiě)決方案並實現相應的產品,空間巨(jù)大,這(zhè)也是創業創新的重點方向。

  然而,“彎道超車”的道路必然不會(huì)是(shì)一馬(mǎ)平(píng)川。邵天蘭指出,要真正邁向AI+機器人新時代,中國機器人仍然麵臨挑戰,如在(zài)軌跡規劃、柔順控製等方向上(shàng)積累較(jiào)淺;需要與互聯網、自動駕駛(shǐ)、人臉識別(bié)等(děng)領域爭奪超一流人才(cái)。除此之外,各(gè)方麵的長期投入需要很大的決心和能力。

  類似的(de),藍胖子機器人CEO鄧小(xiǎo)白給行業打了“預防針”:概(gài)念和故事很容易講,事情卻不容易做,能實現的是理想,不(bú)能實(shí)現(xiàn)的是夢(mèng)想。他認(rèn)為,在硬件上,工藝需(xū)要(yào)時間累積(jī);軟件上,機器人軟件(jiàn)方麵的研發和教育遠遠落後於(yú)歐美。“中(zhōng)國(guó)有市場(chǎng)有希望,但任重道遠。無論是機器人還是人工(gōng)智能,都需(xū)要(yào)踏實落地(dì)細分市(shì)場的應用,再橫(héng)向擴展。”鄧小白說(shuō)道。

  風口上的(de)“人工智能+製造”,究竟是真實的繁榮還是(shì)泡沫(mò)破裂前的狂歡?對於這一問題(tí)的回答大(dà)概是,能成功落地的人工智能將(jiāng)產生(shēng)巨大價值;而狹義的(de)單憑AI算法(fǎ)或技術的“空中樓閣”將無法適應於(yú)行業態勢,很快將看到泡沫的(de)破滅。
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