脫上“高科技”的外(wai)套(tao)，機器(qi)人經常出現正(zheng)在“替換(huan)人類(lei)(lei)”的話題里，讓人類(lei)(lei)心(xin)中打鼓。
卻不知(zhi)，正在生產(chan)線24小(xiao)時連軸轉的工業機器人，卻時常被抱怨(yuan)道“太笨(ben)了”“一(yi)根筋”“不知(zhi)變通”。
“傳(chuan)統(tong)工業機器人(ren)只能(neng)正在流動的(de)情況下，依附(fu)正確(que)的(de)反(fan)復定位(wei)才能(neng)處置重復性的(de)事情，借(jie)不克不及順應靜態龐大的(de)情況，或許跟人(ren)類協作實現同(tong)一(yi)項(xiang)事情。”中(zhong)國科(ke)學院(yuan)沈陽自(zi)動化研究所副(fu)研究員張華良(liang)通知《中(zhong)國科(ke)學報》。
跟著愈(yu)來愈(yu)多(duo)的科(ke)技(ji)人員(yuan)致力于讓工(gong)業(ye)機器人合用于更多(duo)場景、更易用，這(zhe)一環境(jing)正在發生變化。
日前(qian)，美國一家公司開辟出了一種新型芯(xin)片。該芯(xin)片可以讓機(ji)器人“思慮”若何處置懲罰靜態場景(jing)，并“想(xiang)象”采用分歧舉措的成果，最(zui)初取舍最(zui)合適的舉措對外輸出，以此付與(yu)工業機(ji)器人智能。
實驗(yan)室(shi)中，兩個機器人裝(zhuang)上(shang)芯片后，展現出(chu)驚人的團隊(dui)協作才能，它們(men)結伴同行，時不時傳送(song)(song)物(wu)品，并(bing)試圖繞開(kai)障礙物(wu)品傳送(song)(song)的障礙物(wu)。
工(gong)業機器(qi)人走向智能化將會為出產生涯帶來哪些影響？
“腦筋簡略四肢發達”已過期工業機(ji)器人出(chu)生于上世紀40年月，最初(chu)是為(wei)了處置高危事情(qing)或(huo)做人力沒法企(qi)及之事，好(hao)比核燃料處置懲罰(fa)等。
今后，機器人(ren)被用于汽(qi)車(che)、電子、金(jin)屬(shu)跟(gen)物流等行業，處置焊接、拆卸、噴涂、打磨、切割、搬運跟(gen)分揀等事情。
中(zhong)國是工業制造業大(da)國，自2013年起，中(zhong)國也成為(wei)世界最(zui)大(da)的工業機器(qi)人消(xiao)費(fei)國。
一路(lu)高歌猛進(jin)的(de)(de)工(gong)業(ye)機器(qi)(qi)人(ren)(ren)近期(qi)卻呈現降(jiang)(jiang)低態勢，高工(gong)產研(yan)(yan)機器(qi)(qi)人(ren)(ren)研(yan)(yan)究所的(de)(de)數據(ju)顯現，本年(nian)一季度，中國(guo)多功能工(gong)業(ye)機器(qi)(qi)人(ren)(ren)進(jin)口量同(tong)比降(jiang)(jiang)低了29%。與此(ci)同(tong)時，國(guo)家統計(ji)局的(de)(de)數據(ju)顯現，本年(nian)前4個月(yue)，中國(guo)工(gong)業(ye)機器(qi)(qi)人(ren)(ren)總產量較去年(nian)同(tong)期(qi)下滑10%。
張華良默示，據(ju)中國機器人產業(ye)(ye)同盟(meng)宣布(bu)的2018年中國工業(ye)(ye)機器人市(shi)場(chang)信(xin)息顯現，電子電氣設備(bei)跟(gen)東西制(zhi)造業(ye)(ye)跟(gen)汽車(che)行業(ye)(ye)的需要降(jiang)低(di)，是(shi)招致全(quan)部工業(ye)(ye)機器人市(shi)場(chang)降(jiang)低(di)的次(ci)要緣故原(yuan)由。
不外銷量較著降低(di)的(de)(de)多集合于外資品(pin)牌工(gong)業(ye)機器人，我國(guo)自(zi)立品(pin)牌工(gong)業(ye)機器人的(de)(de)銷量跟(gen)占比(bi)力(li)往年反有晉升。
快遞分揀機器人優化算法面臨總產(chan)量下滑的(de)(de)態勢，他認為需(xu)惹起業界正(zheng)視，對工(gong)業機器人(ren)(ren)的(de)(de)研(yan)發做(zuo)出調劑進級。“好比龐大的(de)(de)編程，很大水平上限定了工(gong)業機器人(ren)(ren)的(de)(de)利用(yong)規模(mo)，招(zhao)致工(gong)業機器人(ren)(ren)的(de)(de)使用(yong)里較(jiao)窄。”
若(ruo)何探(tan)求工(gong)業機器人開展的突破口？
張華(hua)良默示，該當(dang)拓寬工業(ye)(ye)機器(qi)人的(de)應用領域跟行業(ye)(ye)，踴躍(yue)發掘中小企(qi)業(ye)(ye)的(de)使用潛能。
梅卡曼(man)德公司(si)創始人兼(jian)CEO邵(shao)天蘭加(jia)倍簡單明了，工業機器(qi)人是實現智能制造(zao)的要害根(gen)底技巧。
分揀機器人能不能識別商品種類為了工業的開(kai)展，付與工業機器人智能(neng)、增(zeng)長工業機器人使用場(chang)景是殊途(tu)同(tong)歸。
“鑒貌辨色”借不敷作甚智能(neng)？邵天蘭舉(ju)了一個例子。
倘若家(jia)中(zhong)的(de)空調(diao)可(ke)能(neng)自(zi)動依據室(shi)內的(de)溫度、人數停止調(diao)節，當它發(fa)明屋里有(you)白叟跟小孩時，可(ke)自(zi)動把風調(diao)小，而發(fa)明室(shi)內有(you)幾個大汗淋漓的(de)小伙子時，把風力(li)加(jia)強(qiang)，那便解釋空調(diao)擁有(you)了智能(neng)。
“智能(neng)(neng)最(zui)緊張的特點就是感知(zhi)情況(kuang)(kuang)并依據(ju)情況(kuang)(kuang)情況(kuang)(kuang)停止調劑。是以，實現工(gong)業機(ji)器人低級智能(neng)(neng)最(zui)緊張的感知(zhi)才能(neng)(neng)就是視覺(jue)，其(qi)次是聽覺(jue)，其(qi)他的感官減起來也不那二(er)者份量年夜。”
他認為，實現機器(qi)人的視覺跟聽覺方針，從(cong)硬件上(shang)道面對兩處應戰：一是(shi)(shi)傳感(gan)器(qi)，特殊是(shi)(shi)視覺傳感(gan)器(qi)；二是(shi)(shi)擁有智能(neng)決議計劃的算法(fa)。
現階段，以視(shi)覺(jue)、聽覺(jue)等感到為代表的研(yan)討成為工業(ye)機(ji)器(qi)人研(yan)發的熱點(dian)。但庫(ku)柏特科技有(you)限(xian)公司創始人兼CEO李(li)淼卻沒(mei)有(you)這么認(ren)為。“只(zhi)管，視(shi)覺(jue)、力控、觸(chu)覺(jue)等傳感器(qi)研(yan)發是‘庫(ku)柏特’的焦(jiao)點(dian)營業(ye)，但工業(ye)機(ji)器(qi)人智能(neng)化是體系層面的問題。工業(ye)機(ji)器(qi)人是一個多學(xue)科穿插融會(hui)的產物，它的智能(neng)化波及(ji)多方面，不克不及(ji)只(zhi)存眷視(shi)覺(jue)或觸(chu)覺(jue)。”
要存(cun)眷(juan)工業(ye)機(ji)器人的計(ji)劃(hua)，起首要存(cun)眷(juan)原始計(ji)劃(hua)——那決意機(ji)器人的才能規模。
其次，機器(qi)人須要存在(zai)決議(yi)計劃判斷(duan)能(neng)力，好比當一個乒乓球(qiu)飛過來(lai)時，機器(qi)人須要斷(duan)定(ding)來(lai)球(qiu)是(shi)(shi)上旋仍(reng)是(shi)(shi)下旋、正拍仍(reng)是(shi)(shi)反拍，進擊提議(yi)面(mian)正在(zai)那里、落點正在(zai)那里，這些皆要經由過程感知，之后(hou)還要斷(duan)定(ding)它彈起(qi)后(hou)的形態。
顛末一系(xi)列(lie)“思(si)慮(lv)(lv)”后，機器人再(zai)來(lai)精準履(lv)行思(si)慮(lv)(lv)成果，未來(lai)球擊出。
您認為完畢了？實在另有最初最要害的一步——自(zi)省。
李淼默示(shi)，機器(qi)人并不是每(mei)次(ci)皆能(neng)將球時(shi)興擊出，也有“失(shi)手”的時(shi)間，那(nei)便須要它正在(zai)自(zi)省(sheng)中發明問題，吸取教(jiao)訓，停止智能(neng)化的自(zi)動進級。
“智”愛工業現階段，智能化的(de)(de)工業機器人借處于實(shi)驗室研討階段，正(zheng)在(zai)傳統(tong)的(de)(de)機器人的(de)(de)根底上“苦練(lian)本事”，進步使用機能。
正(zheng)在一線多(duo)年，李淼(miao)的感(gan)想更(geng)詳細(xi)，他(ta)認(ren)為，大多(duo)工業機器人(ren)(ren)的研討(tao)逗留(liu)正(zheng)在計(ji)(ji)劃、感(gan)知(zhi)(zhi)、精準履(lv)行階段，觸及(ji)機器人(ren)(ren)決議計(ji)(ji)劃斷(duan)定的研討(tao)較少，可能(neng)把“計(ji)(ji)劃-感(gan)知(zhi)(zhi)—斷(duan)定—履(lv)行—自省”作為一個閉環研討(tao)的團隊更(geng)是鮮見。
只管(guan)尚(shang)處于假想跟研討階段，但研發職員窺見一(yi)斑，足(zu)以憧憬工業機器人將來的使用(yong)場景(jing)。
邵(shao)天蘭默示，智能化(hua)的(de)工業(ye)機器人將普遍呈現正在自動化(hua)水平比(bi)力低的(de)行業(ye)，好(hao)比(bi)物流等，和人力密集型行業(ye)，好(hao)比(bi)制衣、制鞋、汽(qi)車組裝、玩具組裝等。
李淼(miao)先(xian)容，他(ta)們(men)正(zheng)在研發一款(kuan)揀蘑菇的機(ji)器人。香(xiang)菇雖然少(shao)正(zheng)在同一個處所(suo)，但其(qi)斑紋分歧，須要對其(qi)停止分類。
智能分揀機器人的價格以往靠人(ren)工分(fen)揀(jian)香(xiang)菇(gu)(gu)，付與(yu)工業機器人(ren)“分(fen)揀(jian)”的視覺后(hou)，機器人(ren)便(bian)能(neng)對香(xiang)菇(gu)(gu)停止斷定。
工業機器人被付(fu)與更多(duo)智能，它的使用(yong)規(gui)模將加倍廣漠。
“將來，工(gong)業(ye)機(ji)器人(ren)的(de)使用場(chang)景將會愈來愈多，日常生活(huo)須要的(de)效勞機(ji)器人(ren)、助殘機(ji)器人(ren)、養老機(ji)器人(ren)等，也會用到(dao)工(gong)業(ye)機(ji)器人(ren)的(de)技巧，但不可否認(ren)的(de)是(shi)工(gong)業(ye)機(ji)器人(ren)現階段的(de)主戰場(chang)正在工(gong)業(ye)范疇。”張華良道(dao)。
束縛人類休息談及工業機(ji)器人(ren)是(shi)不是(shi)會(hui)替換人(ren)類的事情，張華良默示，正在某(mou)些層(ceng)面是(shi)必然的。
好比工(gong)場(chang)流水線上，按品(pin)類(lei)遴選產物的(de)(de)(de)(de)分(fen)揀員、打(da)磨(mo)器件的(de)(de)(de)(de)工(gong)人(ren)、搜檢產品(pin)質量的(de)(de)(de)(de)質檢員等(deng)均有(you)能夠被工(gong)業機器人(ren)取(qu)代(dai)。“從(cong)踴躍的(de)(de)(de)(de)角度看，跟著(zhu)人(ren)類(lei)被工(gong)業機器人(ren)取(qu)代(dai)，可以催(cui)促人(ren)類(lei)找到新的(de)(de)(de)(de)就業標(biao)的(de)(de)(de)(de)目的(de)(de)(de)(de)。鼓動(dong)勉勵人(ren)類(lei)增長事情(qing)妙技(ji)，擁有(you)更龐(pang)大(da)的(de)(de)(de)(de)事情(qing)才(cai)能，這(zhe)類(lei)變化對人(ren)類(lei)開展是有(you)意思的(de)(de)(de)(de)。”
李淼(miao)默示，雖然(ran)機器人會替換一部分人，但(dan)這些(xie)事(shi)情(qing)大(da)多是重(zhong)復性的、沉重(zhong)的，以至有毒無害(hai)的體力勞動，與其說“替換”不如說“束縛”，將人力解放出來。
當低端的(de)崗(gang)亭用機器(qi)人(ren)替換(huan)后(hou)，人(ren)力本錢降低，更好的(de)崗(gang)亭便(bian)會正在海內涌現。
他強調，除存眷(juan)是不是會“替換人(ren)(ren)類”，借(jie)該當(dang)留神(shen)工業(ye)機器人(ren)(ren)給(gei)工業(ye)數據(ju)帶來的厘(li)革(ge)。智能的實現(xian)必需經由(you)過程數據(ju)，智能化(hua)的焦點就是基(ji)于(yu)數據(ju)的決(jue)議計劃。
工業機器(qi)人(ren)智能化的進程，也是讓(rang)工業數據變得(de)更有(you)代價的進程，這(zhe)才是工業機器(qi)人(ren)智能化最大的奉獻(xian)。
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