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人工智能对下一代工业机器人的意义

作者:Michel Chabroux,风河公司2021.05.26阅读 3170

  在最近所做的一次关于工业4.0目标和项目的调查研究中,数据分析人工智能和自主协同机器人这三项技术被将近500位美国和欧洲的工业领袖认为是"投资回报最高(Bang for Your Buck)"之首选。工业机器人竟然获得如此之高的优先排名,这的确令人吃惊!让我们更仔细地一探究竟。新一代人工智能增强型工业机器人的应用场景和条件是否成熟?它们能够带来哪些好处?其中最有希望的机会有哪些?
  工业4.0已经到来,它正在改变一切
  对于高质量、高可靠、高度客制化的产品,整个世界的需求量都在增加,因此我们更要创新图变。说到工业4.0,自动化和计算机化的下一步演进将会带来更智能的商业模式,特别是在生产制造业。
  在经历了数字化变革的世界,拥有更高的效率和更高水平的设计和质量,工业设备将会变得更有活力;在高度分散的决策环境中自动自主地采取行动,这是必不可少的能力之一。因此,机器人正在进化为智能、自主的机器,可以在机电网络边缘自动地做出决策:在这里,机器可以与其他机器、人类和环境相互协同。他们不像上一代工业机器人那样封闭活动,而是变成更加智能的系统,在混合和复杂的环境中自动化地完成工作流程。推动这一切成为现实的,正是结合了5G等新通信的人工智能集成机器人技术。
  边缘数据是一场完美风暴
  这种分布式自动自主决策模型需要在现场进行计算,而不是在云端。带有传感器的机器人不断产生大量数据,并且实时、智能地处理这些数据。在这种趋势之下,Gartner预计,从明年开始,企业数据将会有超过50%会在传统数据中心之外产生和处理。随着更多计算工作负载从数据中心向边缘转移,智能云和智能边缘模型正在蓬勃发展,其中大部分低延迟计算发生在分散的地点,如工厂里不同的车间。
  除了边缘计算,智能边缘还需要有无处不在的网络互联机制来推动。进入5G时代,我们将会拥有闪电般的速度、超高可靠性、低延迟和安全的网络互连。具备了上述条件,这些系统就能通过数字反馈回路安全地获得和处理实时数据,从而在机器人、无人机、自动自主车辆和增强现实等系统中实现先进的自动自主应用系统。
  为了让机器人实现自动自主化并达到规模化应用,并及时处理不断收集到的系统数据,就必须形成一个良性发展的生态系统。处在网络边缘的不仅仅是机器,而且是一个机器所构成的生态系统,其中需要专门的边缘云,以便提供更多的服务,例如预测性维护、工厂整体优化和绩效管理。
  人工智能应推进至设计过程的最前沿
  面临企业的数字化转型,支持人工智能的协作机器人将会对传统设计进行彻底的变革。这不仅仅是对现有解决方案的重新建构或修补,而是需要实现体系结构的升级,让解决方案能够满足整个生命周期的需求。
  以人工智能为先导的方法不是简单地增强现有的机器,而是将智能技术推进至设计过程的最前沿。重点在于构建适当的解决方案,将硬件融合到软件定义的基础设施中,从而有效地运用机器学习和人工智能的功能,获得更快的速度、更高的可靠性、更高的信息安全性和功能安全性,在整个业务的核心部位达成使命。
  AI为工业机器人带来新的市场机会
  研究机构ABI Research预计,企业如果采用新IIoT技术(例如AI集成的机器人技术),将使运营成本降低8.5%。这些企业还可以在软件开发和部署方面拥有更大的灵活性,与现有业务单元实现更完整的集成化,并提高所有业务运营环节的效率。
  事实上,人工智能和机器人相集成,其复合年增长率将达到15.1%,市场规模到2027年将达到664.8亿美元。
  人工智能为高性能、高安全可靠性的工业机器人解决方案增加了市场机会。智能系统将会克服长期存在的技术障碍,例如异构网络和异构操作系统中集成不同组件的挑战。新一代智能移动机器人采用实时闭环控制的方式参与产品的制造、装配、测试、验证、库存、运输。 所有这些都减少了停机时间,以前所未有的方式提高制造业的生产效率。 
  自主机器人正在推升传统的生产流程
  随着人工智能复杂度的提升,新技术也强化了智能优势,工业机器人的正在推升传统的生产流程。例如:
  ●在工业生产领域:AI 机器人正在逐步渗透。包装机器人就是其中一个典型的应用场景,用来分析放进包装箱里的物品,以便根据其重量和体积来选择最佳的包装箱和包装材料(类似于3D俄罗斯方块:例如现有一瓶洗发香、一本书本和玩具一起运送,应该选用怎样的包装箱为最佳)。日渐盛行的定制化制造将会从AI技术大幅受益,因为这种生产制造方式不需要人工干预即可快速适应市场需要。在走向成熟的服装业机器人应用中,AI是一项关键性的技术,从而可以让机器更加聪明有效地进行服装生产。
  ●在电商零售行业:不论是规模较大的企业还是稍小的企业,都已经大量采用带有计算机视觉技术的机器人,应用于仓储运营,负责将货物准备好以便直接发货。有些机器人制造商在制造流程中把AI技术应用于辅助运动计算。
  ●在农业领域:无人驾驶拖拉机和智能引导无人机正在应用于农田调查、作物种植、供水监测和植物健康状况以及农产品采收。
  ●应急响应:高度自动化的消防机器人和消防车辆,在危险或困难的场合协助消防人员,穿越火场,自动自主地接通水源、铺设软管、喷射水和泡沫,尤其有助于存放危险材料或火灾已危及建筑物结构完整性的区域执行消防任务。
  ●机器骨骼:为了支持体力沉重的任务,或在人体工程学方面有挑战性的操作,机器骨骼可以增强工人的力量和机动性,使得在仓库中提升重型设备或执行其他需要很大力量的重体力任务成为可能。
  ●太空探索:无人太空任务和人工智能引导的机器人车辆在探索宇宙、绘制行星地形图、从遥远的太阳系边界获取数据以及获取有关地球系统和气候变化知识方面发挥着关键作用。
  风河推出多款产品助力AI工业机器人的开发
  对于AI工业机器人,风河可以在很多方面提供支持。以下是一些典型的方式:
  1. 在风河推出的产品中提供了最佳的框架,支持客户完成他们的任务。例如:
  - NumPy:这是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
  - Pandas:这是 Python 语言的一个扩展程序库,用于数据分析。
  - Tensor Flow:这是一个端到端开源机器学习平台。它拥有一个全面而灵活的生态系统,其中包含各种工具、库和社区资源,可助力研究人员推动先进机器学习技术的发展。
  2. 通过推出Wind River Studio,我们支持各类应用模型实现更加轻松便捷的集成和部署,特别是很好地整合并分析处理对于任何AI应用都极为关键的要素--数据(我们的平台非常便于配置,以便进行数据收集和汇总。)
  在第一次工业革命期间,亚当·斯密(Adam Smith)通过一个现在看来很简单的想法预测到生产率将提高480%:分工。但还是让这个话题就此打住,回来探讨第四次工业革命。我们可以尽情畅想,AI增强型机器人技术和5G等商业模式转换技术将如何影响生产力、效率以及我们未来的生活和工作方式。