智能機(jī)器人 + 人工智能 為制造業(yè)提供新機(jī)遇
2022-08-23 15:06:51
截至目前，智能機(jī)器人行業(yè)發(fā)現(xiàn)了哪些人工智能位于工業(yè)應(yīng)用場景的“新大陸”?人工智能技術(shù)與機(jī)器人技術(shù)結(jié)合的未來發(fā)展方向在何處?
人工智能+傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人=智能機(jī)器人;傳統(tǒng)的工業(yè)機(jī)器人是機(jī)械設(shè)計與制造技術(shù)、自動控制技術(shù)以及計算機(jī)軟硬件技術(shù)的高度融合。
人工智能是數(shù)據(jù)和算法的集合，計算能力(芯片)不斷躍升是人工智能得以廣泛應(yīng)用的基礎(chǔ)。目前人工智能仍處于弱人工智能的階段，形成突破的領(lǐng)域仍比較局限。人工智能技術(shù)和機(jī)器人技術(shù)相結(jié)合，實現(xiàn)既具備機(jī)器人的肢體又具備類人智慧的機(jī)器人是人工智能和機(jī)器人技術(shù)發(fā)展的終極目標(biāo)。智能機(jī)器人是人工智能技術(shù)和傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人技術(shù)融合發(fā)展的結(jié)果。
“AI時代，工業(yè)機(jī)器人將被新的核心技術(shù)定義，包括深度學(xué)習(xí)、路徑規(guī)劃、任務(wù)級編程、柔性控制等?！?梅卡曼德CEO邵天蘭說道。在他看來，混雜物體分揀是目前需求最明顯、應(yīng)用最直接的部分，很多公司都能展示一定程度的demo，但是真正能大規(guī)模使用的產(chǎn)品還沒出現(xiàn)。除此之外，還有個結(jié)合點為“操作規(guī)劃”，即人只需要指定好多個工件的安裝要求，機(jī)器人就可自行計算出抓取和安裝的方案，節(jié)省大量編程時間。
在標(biāo)準(zhǔn)場景中，工業(yè)機(jī)器人生產(chǎn)的產(chǎn)品批量較大，有大量的重復(fù)性工作，需要高頻次的軌跡優(yōu)化，比如機(jī)床加工、零件安裝等應(yīng)用。此時可以通過小樣本監(jiān)督學(xué)習(xí)，讓機(jī)器人擁有自適應(yīng)、進(jìn)化功能。
而此前，艾利特展示了“機(jī)器人疊衣服”的demo，展示了機(jī)器人軌跡優(yōu)化不僅僅可以針對剛性物體，還能應(yīng)對衣服這類柔性體。艾利特的機(jī)器人疊衣服系統(tǒng)通過深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法和深度視覺傳感器精準(zhǔn)定位衣物疊取點，自動尋優(yōu)最佳運(yùn)動軌跡，實現(xiàn)疊取效果。該系統(tǒng)還使用了仿真環(huán)境快速建模和遷移學(xué)習(xí)方法，加快學(xué)習(xí)速度、降低數(shù)據(jù)采集成本，最終將仿真結(jié)果映射到真實機(jī)器人操作中。
除了上述以提升工業(yè)機(jī)器人效率為攻堅重點的應(yīng)用外，機(jī)器視覺作為人工智能的一個分支既是機(jī)遇也是挑戰(zhàn)。
在智能制造過程中，機(jī)器視覺主要用計算機(jī)來模擬人的視覺功能，也就是把客觀事物的圖像信息提取、處理并理解，最終用于實際檢測、測量和控制。
易視智瞳CEO黃卜夫認(rèn)為，機(jī)器視覺瑕疵檢測是人工智能的一大“練兵場”。易視智瞳高精度視覺點膠系統(tǒng)集成了點膠工藝的視覺感知、運(yùn)動控制和點膠執(zhí)行等功能，可方便地與各種執(zhí)行機(jī)構(gòu)整合，一步形成終端點膠機(jī)產(chǎn)品，滿足各種產(chǎn)線點膠的需求，通過深度學(xué)習(xí)還可由單機(jī)智能向多機(jī)互聯(lián)協(xié)同演變。
插上人工智能的翅膀，國產(chǎn)機(jī)器人能否彎道超車?
一談到工業(yè)機(jī)器人，大家必然會提到ABB、庫卡、發(fā)那科、安川。業(yè)內(nèi)人士分析，寡頭壟斷產(chǎn)生的條件是：
第一，市場空間的擴(kuò)大速度不足以容納更多的同類廠商進(jìn)入，少數(shù)大公司的產(chǎn)能已經(jīng)基本滿足所有客戶的總需求;
第二，技術(shù)非常成熟，難以產(chǎn)生顛覆性的新技術(shù)，處于追趕位置的公司難以通過技術(shù)突破實現(xiàn)“彎道超車”。
對于國產(chǎn)機(jī)器人來說，對于國際巨頭一直處于追趕的狀態(tài)，在這樣的市場格局之下，國產(chǎn)機(jī)器人開始選擇從細(xì)分領(lǐng)域進(jìn)入，試圖通過“一技之長”在局部戰(zhàn)場取得勝利。中國要改變追趕的局面，主要有兩大超越機(jī)會：
其一，中國是巨大的機(jī)器人應(yīng)用增量市場。
數(shù)據(jù)統(tǒng)計，在3C領(lǐng)域，中國的手機(jī)年產(chǎn)量超20億部，電視、冰箱、空調(diào)等產(chǎn)量均穩(wěn)居世界第一;在物流和電商領(lǐng)域，每年的快遞包裹數(shù)量超過4百億，也就是人均達(dá)30件，穩(wěn)居世界第一;在食品化工領(lǐng)域，化肥產(chǎn)量穩(wěn)居世界第一。巨量的實際產(chǎn)業(yè)需求為人工智能的落地提供了龐大的練兵場。
其二，中國的人才、技術(shù)處于第一梯隊。
與智能機(jī)器人本體技術(shù)相比，中國在人工智能領(lǐng)域相對領(lǐng)先，具體體現(xiàn)為在AI領(lǐng)域發(fā)表的論文數(shù)量和質(zhì)量都在世界前二;對深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)設(shè)施做出了重要貢獻(xiàn);知名研究院、高校在世界上屬于第一梯隊;在各類AI競賽上刷榜等。
在具體實踐上，隨著國產(chǎn)機(jī)器人性價比的提升，工業(yè)界對國產(chǎn)機(jī)器人認(rèn)可度的提高，機(jī)器人企業(yè)針對具體行業(yè)或應(yīng)用場景的實際需求，創(chuàng)造性的應(yīng)用人工智能技術(shù)和機(jī)器人技術(shù)，提出解決方案并實現(xiàn)相應(yīng)的產(chǎn)品，空間巨大，這也是創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新的重點方向。
然而，“彎道超車”的道路必然不會是一馬平川。邵天蘭指出，要真正邁向AI+機(jī)器人新時代，中國機(jī)器人仍然面臨挑戰(zhàn)，如在軌跡規(guī)劃、柔順控制等方向上積累較淺;需要與互聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛、人臉識別等領(lǐng)域爭奪超一流人才。除此之外，各方面的長期投入需要很大的決心和能力。
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