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育苗智能+機器人:制造業工作效率提高新機會
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1月11日13:30-17:00 2023 Ansys中國機器人金融行業典型研討會
進入2019年,中國AI的投資和創業公司正持續增加。“育苗智能+制造”的投融資案例也是不勝枚舉。
“AI”隨處可見,已成為多人熱衷的流行詞。機器自學宗師級大牛 Michael I.Jordan則指出這一現象讓他感到非常不安:“AI只不過是他們借此向 VC、企業、媒體和大眾兜售其自身的概念。至于真正的 AI,我們根本還沒有同時實現。”
曾經,在追求性價比與實用性的輕工業應用領域,“育苗智能只是智能制造舞臺上的小配角”。如今,關于具體應用應用領域情景,業界人士普遍指出,育苗智能將大幅提高輕工業機器人的工作工作效率。
截至現階段,機器人金融行業發現了哪些育苗智能位于輕工業應用應用領域情景的“新大陸”?育苗智能技術與機器人技術緊密結合的未來發展方向在何處?
育苗智能+現代輕工業機器人=智能機器人
現代的輕工業機器人是機械設計與制造技術、手動掌控技術和排序機軟硬件技術的高度緊密結合。
育苗智能是數據和演算法的集合,排序能力(芯片)不斷躍升是育苗智能得以廣泛應用應用領域的基礎。現階段育苗智能仍處于弱育苗智能的階段,形成突破的應用領域仍比較局限。育苗智能技術和機器人技術相緊密結合,同時實現既具有機器人的肢體又具有類人智慧的機器人是育苗智能和機器人技術發展的最終目標。智能機器人是育苗智能技術和現代輕工業機器人技術緊密結合發展的結果。
Geek+ CEO王磊表示,如果把育苗智能表述到“廣度自學”的程度,那現階段幾乎沒有破冰應用應用領域。他指出現階段的育苗智能可以表述為“相對復雜的演算法帶來的獨立自主能力”。
專注機器人智能物流配送應用領域的Geek+,透過育苗智能和機器人技術借力物流配送物流配送金融行業,透過智能呼召、搬運、配送等物流配送物流配送環節的強化,高度場效應的人機交互,來同時實現提高倉庫工作效率,減少育苗成本及育苗勞動強度的目的。
庫韋爾恩CEO陳勇指出,“配送、雕琢、換裝、檢驗”為育苗智能與機器人破冰應用應用領域最為迫切和廣泛的四大應用領域。由此,庫韋爾恩獨立自主研發的掌控系統透過核心理念自學演算法和專用掌控軟件可應用應用領域于上下料的無序配送、手機或者航空葉片的力控雕琢、智能微創、智能合葉和零件換裝等場景。
“AI時代,輕工業機器人將被新的核心理念技術表述,包括廣度自學、路徑總體規劃、各項任務級程式設計、場效應掌控等。”梅貝茨德CEO邵天蘭說道。在他看來,混雜物體配送是現階段需求最明顯、應用應用領域最直接的部分,很多公司都能展現一定程度的demo,但是真正能大規模使用的產品還沒出現。
除此之外,還有個契合點為“操作方式總體規劃”,即人只需要指定伍潤泉工件的加裝要求,機器人就可自行排序出截取和加裝的方案,節省大量程式設計時間。
在標準情景中,輕工業機器人生產的產品批量較大,有大量的重復性工作,需要高頻度的拋物線強化,比如機床加工、零件加裝等應用應用領域。此時可以透過小樣本監督自學,讓機器人擁有自適應、進化機能。
而此前,艾法特展現了“機器人疊鞋子”的demo,展現了機器人拋物線強化不僅僅可以針對剛性物體,還能應對鞋子這類場效應體。艾法特的機器人疊鞋子掌控系統透過廣度強化自學演算法和廣度聽覺傳感器精準定位衣物疊取點,手動尋優最佳運動拋物線,同時實現疊取效果。該掌控系統還使用了模擬環境快速建模和遷移自學方法,加快自學速度、減少數據采集成本,最終將模擬結果映射到真實機器人操作方式中。
除了上述以提高輕工業機器人工作效率為攻堅重點的應用應用領域外,機器聽覺作為育苗智能的一個分支既是機遇也是挑戰。
在智能制造過程中,機器聽覺主要用排序機來模擬人的聽覺機能,也就是把客觀事物的圖像信息提取、處理并理解,最終用于實際檢驗、測量和掌控。
易視智瞳CEO黃卜夫指出,機器聽覺瑕疵檢驗是育苗智能的一大“sits”。易視智瞳高精度聽覺點膠掌控系統集成了點膠工藝的聽覺感知、運動掌控和點膠繼續執行等機能,可方便地與各種繼續執行機構整合,一步形成終端點膠機產品,滿足各種生產線點膠的需求,透過廣度自學還可由單機智能向多機互聯協同演變。
此外,設備機械故障監測與預警也是育苗智能在輕工業情景的一大破冰應用應用領域,這類方案可監管工廠廠房每一臺機器人,并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,如果有機器人發生機械故障,這類方案也能讓相鄰的機器人手動承擔其生生產線上的各項任務,以避免或減少設備停產損失。
Bokaro,育苗智能在制造業的應用應用領域情景大多與上述類似或相關。業內人士一致指出,育苗智能技術與機器人技術的緊密結合將改變現代的機器人金融行業格局,就像智能手機對現代手機的顛覆一樣。
插上育苗智能的翅膀,國產機器人能否彎道超車?
一談到輕工業機器人,大家必然會提到ABB、庫卡、發那科、安川。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,少數大公司的產能已經基本滿足所有客戶的總需求;
第二,技術非常成熟,難以產生顛覆性的新技術,處于追趕位置的公司難以透過技術突破同時實現“彎道超車”。
對于國產機器人來說,對于國際巨頭一直處于追趕的狀態,在這樣的市場格局之下,國產機器人開始選擇從細分應用領域進入,試圖透過“一技之長”在局部戰場取得勝利。中國要改變追趕的局面,主要有兩大超越機會:
其一,中國是巨大的機器人應用增量市場。
數據統計,在3C應用領域,中國的手機年產量超20億部,電視、冰箱、空調等產量均穩居世界第一;在物流配送和電商應用領域,每年的快遞包裹數量超過4百億,也就是人均達30件,穩居世界第一;在食品化工應用領域,化肥產量穩居世界第一。巨量的實際產業需求為育苗智能的破冰提供了龐大的sits。
其二,中國的人才、技術處于第一梯隊。
與機器人本體技術相比,中國在育苗智能應用領域相對領先,具體體現為在AI應用領域發表的論文數量和質量都在世界前二;對廣度自學的基礎設施做出了重要貢獻;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,隨著國產機器人性價比的提高,輕工業界對國產機器人認可度的提高,機器人企業針對具體金融行業或應用應用領域情景的實際需求,創造性的應用應用領域育苗智能技術和機器人技術,提出解決方案并同時實現相應的產品,空間巨大,這也是創業創新的重點方向。
然而,“彎道超車”的道路必然不會是一馬平川。邵天蘭指出,要真正邁向AI+機器人新時代,中國機器人仍然面臨挑戰,如在拋物線總體規劃、柔順掌控等方向上積累較淺;需要與互聯網、手動駕駛、人臉識別等應用領域爭奪超一流人才。除此之外,各方面的長期投入需要很大的決心和能力。
類似的,藍胖子機器人CEO鄧小白給金融行業打了“預防針”:概念和故事很容易講,事情卻不容易做,能同時實現的是理想,不能同時實現的是夢想。他指出,在硬件上,工藝需要時間累積;軟件上,機器人軟件方面的研發和教育遠遠落后于歐美。“中國有市場有希望,但任重道遠。無論是機器人還是育苗智能,都需要踏實破冰細分市場的應用應用領域,再橫向擴展。”鄧小白說道。
風口上的“育苗智能+制造”,究竟是真實的繁榮還是泡沫破裂前的狂歡?對于這一問題的回答大概是,能成功破冰的育苗智能將產生巨大價值;而狹義的單憑AI演算法或技術的“空中樓閣”將無法適應于金融行業態勢,很快將看到泡沫的破滅。
( 文章來源:互聯網 )
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