什么是人工智能机器人？人工智能(AI)机器人是在现实环境中工作的人工智能代理。机器人技术和人工智能的变化正在推动制造商从传统上用于生产的自动化流程转向使用自学流程。除了机器人处理日常任务的能力外，机器人现在还可以响应人类和环境的输入。制造业自动化现状据国际机器人联合会（IFR）近期发布的一份报告显示，2018年全球工业机械臂出货量创历史新高，达到38.4万台。在主要进口国中，中国是最大的市场（占35%），其次是日本和美国。汽车和电子制造仍然是工业机械臂最大的应用市场，占比约60%，高于金属、塑料、食品等其他行业。由于传统机器人和计算机自动化的局限性，除汽车和电子行业外，几乎没有仓储、农业等行业开始使用机械臂。这种情况将被人工智能机器人、深度学习等新技术所改变。自动化和工业机器人手臂已经在制造业中存在了几十年，但即使是自动化程度最高的汽车制造业距离所谓的熄灯工厂仍有很长的路要走。例如，汽车装配中的大部分零件仍然是手工完成的。这也是车厂劳动强度最大的部分。平均而言，汽车厂有三分之二的员工在装配车间工作。为什么完全自动化如此困难？迄今为止，自动化具有不可逾越的技术局限性。现在的自动化生产线一般都是为大批量生产而设计的。它们可以有效降低成本，但缺乏灵活性。随着消费者更喜欢生命周期越来越短的产品，定制制造的需求也在增加。人类通常比机器人更能对这些新产品线做出反应，因为他们不需要花费那么多时间来重写程序或改变制造流程。灵巧性和复杂性尽管技术进步迅速，但人类仍然比机器人灵巧得多。虽然装配过程是高度自动化的，但它们仍然需要人工编程。制造和仓储所需的材料准备是可以提高生产率的一个领域。组装时，组装所需的所有零件都可以放在一个工具箱中。然后机器人可以从工具箱中取出每个零件并执行组装操作。如果每个零件都处于固定的位置和角度，则自动编程相对容易。相反，它对现有的机器视觉和机器人技术提出了挑战，需要从杂乱的零件箱中识别和检索零件。视觉和非视觉反馈许多复杂的装配操作需要操作员的经验或感觉。无论是安装汽车座椅，还是将零件放入工具箱，这些看似简单的动作都需要操作者或机器人根据各种视觉甚至触觉信号接收并调整动作的角度和力度。这些微调要求使传统的自动化编程几乎毫无用处，因为每次拾取或放置物品时的过程都是不同的。你需要有能力从多次尝试中学习，并像人脑一样总结出所需的行动。然而，机器学习，尤其是深度学习和强化学习，可以为机器人技术带来重大变革。机器人2.0：人工智能可以赋能生产做什么？AI给机械臂带来的最大变化是，以往机械臂只能重复执行工程师编写的程序。虽然精度和速度很高，但它们无法应对任何环境或流程变化。但现在多亏了人工智能，机器可以自己学习更复杂的任务。具体来说，与传统机械臂相比，人工智能机器人在三大方面取得了重大突破：视觉系统即使是最高端的3D工业相机也无法像人眼一样准确判断深度和距离。它们也无法识别透明包装、反光表面或变形物体。机器视觉在过去几年取得了长足的进步，使用深度学习、语义分割和场景理解来提高低端相机的深度和图像识别能力。这使制造商无需使用昂贵的相机即可获得足够准确的图像。这种图像识别可以成功识别透明或反光物体包装。可扩展的深度学习不需要像传统机器视觉那样为每个项目预先构建3D模型。只需输入一张图片，经过训练，人工神经网络就可以自动识别图片中的物体。它甚至可以使用无监督或自监督学习来减少手动标记数据或特征的需要。这使机器能够以更像人类的方式学习，消除人为干预并允许机器人面对新任务，而无需工程师重写程序。随着机器的不断运转，收集到的数据越来越多，机器学习模型的准确率进一步提高。由于深度学习模型一般都存储在云端，因此机器人可以相互学习并共享知识。这样既节省了其他机器的学习时间，又保证了质量的一致性。智能放置“请轻拿轻放，或者将物品摆放整齐”，这对机械臂来说是一个巨大的技术挑战。您如何定义“小心处理”？物体接触到桌子时是否停止施力？还是移动到一定距离，然后松手，让物体自然落下？这是对技术的考验。“把东西摆整齐”就更难了。为了将物品准确地放置在所需的位置和角度，我们必须首先从正确的位置拿起物品。机械臂仍然不如人手灵巧。大多数机械臂使用吸盘或抓手，这距离实现人类关节和手指的灵活性还有很长的路要走。其次，我们需要能够在飞行中确定所抓取物体的角度位置和形状。我们需要知道其他物体或障碍物的位置，以便我们判断将物品放置在何处以节省最多空间。通过AI，机械臂可以更准确地判断深度，也可以通过训练和学习进行改进。项目可以面朝上、面朝下或其他各种位置放置。您还可以使用对象建模来预测和重建3D对象，以便机器可以更准确地确定实际对象的大小和形状，并将项目放置在适当的位置。人工智能机器人将如何颠覆制造业？业内现有参与者普遍选择专注于对现有产品和服务的持续创新和改进，以服务现有客户。这时，一些资源较少的小公司可以抓住机会瞄准被忽视的市场，并在这些市场站稳脚跟。人工智能机器人将为制造业带来颠覆性创新。颠覆性创新分为初级市场创新和新市场创新。人工智能机器人带来的是对新市场的颠覆性创新。新市场创新是新公司针对现有公司尚未服务的新市场所带来的创新。随着汽车和电子制造业占工业机械臂的60%，许多制造商正在专注于持续创新，以做他们最擅长和客户最需要的事情，进一步提高速度和准确性。仓储、食品制造和材料准备过程都被忽略了。客户并不缺少高速、高精度的机器人，但他们正在寻找更灵活的机械臂，可以学习灵活地执行不同的任务。看到这一未被满足的需求，AIRobotics开始将人工智能应用到机器人上，使机械臂能够用于备料、包装、仓储等新市场。机器学习模型中使用的低级摄像头使材料准备和货物分拣等过去只能手动完成的过程自动化。机械臂可以用在更多的地方和广泛的行业领域。人工智能机器人带来的挑战与机遇人工智能与机器人的结合开启了许多可能性，但这些变化绝不会一蹴而就。即使机械臂公司开始投资人工智能，也必须思考如何重构组织和发展战略，将转型的负面影响降到最低，满足公司管理层的需要。另一方面，开拓新市场并非易事。初创公司仍然需要与制造商密切合作，以开发更能满足客户需求的解决方案。制造过程比仓储更复杂、更多样化。虽然初创公司了解人工智能和机器人技术，但他们不一定了解制造过程。人工智能在制造业的发展，不仅带来了解应用案例、掌握数据的优势，还可以通过人工智能机器人等新技术实现产业转型的目标。通过与这些初创企业合作，传统制造商不仅可以通过流程自动化提高生产效率和质量，还可以为过去难以实施的流程提供定制化解决方案。通过摆脱大规模制造和降价竞争的战略，初创公司可以成为新一代人工智能机器人的试验场，为电子或半导体制造业开发专有解决方案。
