進入2018年擦灸，中國AI的投資和創(chuàng)業(yè)公司正持續(xù)增加癌羞。“人工智能+制造”的投融資案例也是不勝枚舉剂撑。

“AI”隨處可見豌富，已成為多人熱衷的流行詞。機器學習宗師級大牛 Michael I.Jordan則認為這一現(xiàn)象讓他感到非常不安：“AI只不過是他們借此向 VC苞毡、企業(yè)铅乡、媒體以及大眾兜售其自身的概念。至于真正的 AI烈菌，我們根本還沒有實現(xiàn)阵幸。”

曾經(jīng)芽世，在追求性價比與實用性的工業(yè)領域挚赊，“人工智能只是智能制造舞臺上的小配角”。如今济瓢，關于具體應用場景荠割，業(yè)界人士普遍認為，人工智能將大幅提升工業(yè)機器人的工作效率旺矾。

截至目前蔑鹦，機器人行業(yè)發(fā)現(xiàn)了哪些人工智能位于工業(yè)應用場景的“新大陸”？人工智能技術與機器人技術結合的未來發(fā)展方向在何處箕宙？

人工智能+傳統(tǒng)工業(yè)機器人=智能機器人

傳統(tǒng)的工業(yè)機器人是機械設計與制造技術嚎朽、自動控制技術以及計算機軟硬件技術的高度融合铺纽。

人工智能是數(shù)據(jù)和算法的集合，計算能力（芯片）不斷躍升是人工智能得以廣泛應用的基礎哟忍。目前人工智能仍處于弱人工智能的階段诫瑞，形成突破的領域仍比較局限。

人工智能技術和機器人技術相結合穗蚌，實現(xiàn)既具備機器人的肢體又具備類人智慧的機器人是人工智能和機器人技術發(fā)展的終極目標敬育。智能機器人是人工智能技術和傳統(tǒng)工業(yè)機器人技術融合發(fā)展的結果。

Geek+ CEO鄭勇表示崭守，如果把人工智能定義到“深度學習”的程度零勃，那目前幾乎沒有落地應用。他認為目前的人工智能可以定義為“相對復雜的算法帶來的自主能力”浙辫。

專注機器人智能物流領域的Geek+类菊，通過人工智能和機器人技術賦能物流倉儲行業(yè)，通過智能揀選郊檐、搬運玩捉、分揀等倉儲物流環(huán)節(jié)的優(yōu)化，高度柔性的人機交互茴怀，來實現(xiàn)提高倉庫效率词宴，降低人工成本及人工勞動強度的目的。

庫柏特CEO李淼指出找筝，“分揀蹈垢、打磨、裝配袖裕、檢測”為人工智能與機器人落地應用最為迫切和廣泛的四大領域曹抬。

由此，庫柏特自主研發(fā)的系統(tǒng)通過核心學習算法以及專用控制軟件可應用于上下料的無序分揀急鳄、手機或者航空葉片的力控打磨谤民、智能示教、智能貼標以及零件裝配等場景疾宏。

“AI時代张足，工業(yè)機器人將被新的核心技術定義，包括深度學習灾锯、路徑規(guī)劃兢榨、任務級編程、柔性控制等顺饮。”梅卡曼德CEO邵天蘭說道凌那。

在他看來沿阁，混雜物體分揀是目前需求最明顯嫌盲、應用最直接的部分，很多公司都能展示一定程度的demo铆贞，但是真正能大規(guī)模使用的產(chǎn)品還沒出現(xiàn)赐赁。

除此之外，還有個結合點為“操作規(guī)劃”伶摩，即人只需要指定好多個工件的安裝要求雕踊，機器人就可自行計算出抓取和安裝的方案，節(jié)省大量編程時間昂幕。

在標準場景中挺候，工業(yè)機器人生產(chǎn)的產(chǎn)品批量較大，有大量的重復性工作庶化，需要高頻次的軌跡優(yōu)化即钞，比如機床加工、零件安裝等應用迹姆。此時可以通過小樣本監(jiān)督學習部爱，讓機器人擁有自適應、進化功能岭埠。

而此前盏混，艾利特展示了“機器人疊衣服”的demo，展示了機器人軌跡優(yōu)化不僅僅可以針對剛性物體惜论，還能應對衣服這類柔性體许赃。

艾利特的機器人疊衣服系統(tǒng)通過深度強化學習算法和深度視覺傳感器精準定位衣物疊取點，自動尋優(yōu)最佳運動軌跡来涨，實現(xiàn)疊取效果图焰。該系統(tǒng)還使用了仿真環(huán)境快速建模和遷移學習方法，加快學習速度蹦掐、降低數(shù)據(jù)采集成本技羔，最終將仿真結果映射到真實機器人操作中。

除了上述以提升工業(yè)機器人效率為攻堅重點的應用外卧抗，機器視覺作為人工智能的一個分支既是機遇也是挑戰(zhàn)藤滥。

在智能制造過程中，機器視覺主要用計算機來模擬人的視覺功能社裆，也就是把客觀事物的圖像信息提取拙绊、處理并理解，最終用于實際檢測谈毫、測量和控制哟俩。

易視智瞳CEO黃卜夫認為，機器視覺瑕疵檢測是人工智能的一大“練兵場”。

易視智瞳高精度視覺點膠系統(tǒng)集成了點膠工藝的視覺感知褐琼、運動控制和點膠執(zhí)行等功能订淑，可方便地與各種執(zhí)行機構整合，一步形成終端點膠機產(chǎn)品涤瘸，滿足各種產(chǎn)線點膠的需求搁排，通過深度學習還可由單機智能向多機互聯(lián)協(xié)同演變。

此外延砾，設備故障監(jiān)測與預警也是人工智能在工業(yè)場景的一大落地應用占窥，這類方案可監(jiān)管工廠廠房每一臺機器人，并預測機器人的異常狀況段辈，在機器人出現(xiàn)問題前加派技術人員進行維修作業(yè)唆海。

此外，如果有機器人發(fā)生故障肖喂，這類方案也能讓相鄰的機器人自動承擔其生產(chǎn)線上的任務簇抵，以避免或減少設備停產(chǎn)損失。

萬變不離其宗射众，人工智能在制造業(yè)的應用場景大多與上述類似或相關碟摆。業(yè)內(nèi)人士一致認為，人工智能技術與機器人技術的結合將改變傳統(tǒng)的機器人行業(yè)格局叨橱，就像智能手機對傳統(tǒng)手機的顛覆一樣典蜕。

插上人工智能的翅膀，國產(chǎn)機器人能否彎道超車罗洗？

一談到工業(yè)機器人愉舔，大家必然會提到ABB、庫卡伙菜、發(fā)那科轩缤、安川。業(yè)內(nèi)人士分析贩绕，寡頭壟斷產(chǎn)生的條件是：

第一火的，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(shù)大公司的產(chǎn)能已經(jīng)基本滿足所有客戶的總需求淑倾；

第二馏鹤，技術非常成熟，難以產(chǎn)生顛覆性的新技術绸廉，處于追趕位置的公司難以通過技術突破實現(xiàn)“彎道超車”牵蠢。

對于國產(chǎn)機器人來說，對于國際巨頭一直處于追趕的狀態(tài)姨痊，在這樣的市場格局之下仓疯，國產(chǎn)機器人開始選擇從細分領域進入，試圖通過“一技之長”在局部戰(zhàn)場取得勝利。

中國要改變追趕的局面多盅，主要有兩大超越機會：

其一把毒，中國是巨大的機器人應用增量市場裹耗。

數(shù)據(jù)統(tǒng)計勤右，在3C領域，中國的手機年產(chǎn)量超20億部痘宋，電視虫甲、冰箱、空調(diào)等產(chǎn)量均穩(wěn)居世界第一塌瑞；在物流和電商領域辩块，每年的快遞包裹數(shù)量超過4百億，也就是人均達30件荆永，穩(wěn)居世界第一废亭；在食品化工領域，化肥產(chǎn)量穩(wěn)居世界第一具钥。巨量的實際產(chǎn)業(yè)需求為人工智能的落地提供了龐大的練兵場豆村。

其二，中國的人才骂删、技術處于第一梯隊掌动。

與機器人本體技術相比，中國在人工智能領域相對領先宁玫，具體體現(xiàn)為在AI領域發(fā)表的論文數(shù)量和質(zhì)量都在世界前二粗恢；對深度學習的基礎設施做出了重要貢獻；知名研究院欧瘪、高校在世界上屬于第一梯隊眷射；在各類AI競賽上刷榜等。

在具體實踐上佛掖，隨著國產(chǎn)機器人性價比的提升只逐，工業(yè)界對國產(chǎn)機器人認可度的提高，機器人企業(yè)針對具體行業(yè)或應用場景的實際需求恕孙，創(chuàng)造性的應用人工智能技術和機器人技術坠诈，提出解決方案并實現(xiàn)相應的產(chǎn)品，空間巨大帘缤，這也是創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新的重點方向扯氯。

然而，“彎道超車”的道路必然不會是一馬平川憋屑。

邵天蘭指出烟内，要真正邁向AI+機器人新時代，中國機器人仍然面臨挑戰(zhàn)，如在軌跡規(guī)劃面旋、柔順控制等方向上積累較淺摇龟；需要與互聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛吟沮、人臉識別等領域爭奪超一流人才遮乾。除此之外，各方面的長期投入需要很大的決心和能力刹勃。

類似的堪侯，藍胖子機器人CEO鄧小白給行業(yè)打了“預防針”：概念和故事很容易講，事情卻不容易做荔仁，能實現(xiàn)的是理想伍宦，不能實現(xiàn)的是夢想。他認為乏梁，在硬件上次洼，工藝需要時間累積；軟件上遇骑，機器人軟件方面的研發(fā)和教育遠遠落后于歐美卖毁。

“中國有市場有希望，但任重道遠质蕉。無論是機器人還是人工智能势篡，都需要踏實落地細分市場的應用，再橫向擴展模暗〗疲”鄧小白說道。

風口上的“人工智能+制造”沽票，究竟是真實的繁榮還是泡沫破裂前的狂歡撤筐？對于這一問題的回答大概是，能成功落地的人工智能將產(chǎn)生巨大價值憋考；而狹義的單憑AI算法或技術的“空中樓閣”將無法適應于行業(yè)態(tài)勢午伍，很快將看到泡沫的破滅。

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