正如一夜之間席卷大江南北骄闺，并成功幫助一些傳統(tǒng)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的“互聯(lián)網(wǎng)+”那樣赛邢，如今的制造業(yè)常枢，特別是工業(yè)機器人領域又出現(xiàn)了一股“AI+”之風氏篇。在大數(shù)據(jù)、云計算蹭睡、智能制造等概念不絕于耳的當下衍菱，“工業(yè)機器人+AI”究竟是噱頭，還是實實在在的需求?

■ 智能化肩豁，工業(yè)機器人的實際需求

“當前脊串，工業(yè)機器人還太‘笨’，智能化程度不高清钥，需要靠AI讓其更加智能化琼锋。”大族機器人總經(jīng)理王光能說祟昭，工業(yè)機器人未來會融入包括機器視覺在內(nèi)的人工智能缕坎，而這也是技術發(fā)展的客觀需要。

易視智瞳CEO黃卜夫博士則表示篡悟，在探討“工業(yè)機器人+AI”之前谜叹，有個問題需要厘清:人工智能(AI)分為弱人工智能、強人工智能和超人工智能搬葬，目前常見的是前兩者荷腊。“工業(yè)機器人的智能分揀芜监，其對應不同的場景拾拄，針對不同的環(huán)境或者物料，如何提高準確率和響應速度锦售，或者如何讓不同工件的移動距離更短莺肘，都需要借助弱人工智能;而強人工智能則是我們經(jīng)常在媒介看到的諸如無人工廠內(nèi)的工業(yè)機器人如何進行多機協(xié)作，自主決策茉蔗，在沒有人類干預的前提下完成各項任務等智能化更高的技術峭跺。兩種程度的人工智能都是需要的，只不過強人工智能離我們的現(xiàn)實稍遠懂棘，所以才會有人認為‘工業(yè)機器人+AI’是噱頭男梆，其實弱人工智能早已在很多場景中被使用了∠热”

有觀點認為贸卦，中國的工業(yè)機器人市場非常龐大，但真正搭載機器視覺或者是其他人工智能技術的機器人卻非常少挪确，即使是按照當前的增長速度诊胞，人工智能的市場份額依舊會很低。微鏈科技總經(jīng)理張宇則駁斥了這種觀點锹杈，他說:現(xiàn)在有很多的工作崗位撵孤，還是不得已要用人工。不是因為那些制造業(yè)企業(yè)不愿意去把人工換成機器人竭望，而且沒有好的解決方案邪码。精密裝配裕菠、亂序分揀等工作都需要用到感知智能、機器視覺闭专、深度學習等人工智能技術奴潘。“所以我認為這個不是一個噱頭影钉，而是必然画髓。讓人工智能由淺入深的，把工廠里一些原來無法用機器替代的崗位替代下去平委，讓人解放出來奈虾，去做一些更高端的，真正無法被替代的工作廉赔∫韵ⅲ”

■ AI是手段而不是目的

梅卡曼德CEO邵天蘭說，AI(人工智能)這個詞本身有一定“熱詞”的成分衫半，實踐中一般是指深度學習骑琳、邏輯推理、各種優(yōu)化方法等洋虫。以梅卡曼德為例蜀短，使用了非常多的深度學習、強化學習权疾、路徑規(guī)劃等技術趋奸，這些技術現(xiàn)在在非專業(yè)的場合經(jīng)常被“AI”包括。

在不久前舉辦的漢諾威工業(yè)展上满律，梅卡曼德展示了搭載3D視覺系統(tǒng)的機器人對貨品群鞭、金屬件等不同物體的識別、抓取咖迄、分類刃纽。

“通過使用深度強化學習，我們從混放堆疊的金屬工件中定位出可抓取的工件溉浙，使得速度和效果比傳統(tǒng)方法強非常多烫止。正是通過這類的新技術，我們才能夠在價格比原有產(chǎn)品低60%甚至80%的情況下達到更好的效果戳稽。對于電商馆蠕、物流中的多類貨品，就更需要這類新技術惊奇，”邵天蘭說互躬。

他認為，真正的邏輯應該是這樣:物流、電商吼渡、更靈活的制造等等提出新需求-->要求機器人有新功能(自主路徑規(guī)劃容为、能解決復雜問題的視覺等等)-->原有技術不能解決-->需要AI(如深度學習等)。“最后客戶不關心是不是AI寺酪，價格低舟奠、穩(wěn)定可靠、速度快房维、簡單易用、靈活性高才是他們的關注點跳蚓∫刹遥”

■國內(nèi)機器人企業(yè)如何順應趨勢?

“工業(yè)機器人對于人工智能有實實在在的需求，所以埃夫特在相關的領域已經(jīng)開始布局”抠建，埃夫特副總經(jīng)理曾輝告訴高工機器人網(wǎng)估掐。根據(jù)埃夫特的發(fā)展規(guī)劃，未來該公司會專注于智能化產(chǎn)品及相關零部件的開發(fā)盛己。

格力智能裝備技術研究院的工作人員也告訴記者船酗，格力正在開發(fā)AI版塊，特別是機器視覺和云數(shù)據(jù)弊肢，格力的生產(chǎn)線和檢測線都在使用收泥。這位工作人員表示，格力在相關領域起步較晚蠕为，還需要借助一些外部力量琐店。

黃卜夫則給機器人AI技術的研發(fā)企業(yè)提出了兩點建議:

第一點，要基于實際的工況需求來應用人工智能艘珊。不要盲目的從底層開始研究俊势，也不要過分追求算法的先進性，這不是企業(yè)應有的追求點或切入點绷旗。

第二點喜鼓，多利用現(xiàn)有資源。人工智能的人才和資源價格較為昂貴衔肢，所以如果要自己從頭到尾搭建可能周期較長庄岖，成本較高。多利用現(xiàn)有資源或者和高等院校合作的方式來解決人工智能的基礎研究膀懈，在此基礎上再增加實際應用的二次開發(fā)顿锰，可能會比較快捷。

邵天蘭表示启搂，從大的技術趨勢看硼控，AI是一波技術紅利。大的技術紅利可以打破原有格局。

但對國產(chǎn)機器人本體企業(yè)而言仍然需要直道追趕牢撼，在機械設計匙隔、控制、軟件等很多層面補課熏版，“并不是說AI時代這些就不重要了”纷责。另一方面，國內(nèi)以機器人智能為主的優(yōu)秀企業(yè)與歐美日的同類企業(yè)基本在同一層次系亭，是有機會在國際競爭中搶占先機的剿哪。“舉個例子晋合，中國的汽油車長久以來技術上明顯落后于德日主厅，但是電動車就好很多，自動駕駛有機會掐腕，機器人也一樣咒祠。本體等技術上仍然要追趕，關鍵技術必須要自己突破捺再。但是在新賽道上中國企業(yè)完全有機會直接超越萌琉。”

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