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下一代机器人——自主协同机器人时代来临

作者:www.cechina.cn2021.06.03阅读 6414

         ——访风河系统公司产品管理高级总监Michael Chabroux

  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(Robotics)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。自主协同机器人竟然获得如此之高的优先排名控制工程网版权所有,这的确令人吃惊!
  那这个自主协同机器人和现在的机器人有什么不同呢?它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?为此,我们采访了风河系统公司产品管理高级总监Michael Chabroux,就这些问题进行了一次深入沟通。

风河系统公司产品管理高级总监Michael Chabroux

  新一代人工智能增强型工业机器人来袭
  对于高质量、高可靠、高度定制化的产品,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。
  Michel Chabroux指出,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,工业设备将会必须变得更聪明,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,可以在机电边缘自动地做出决策,这类机器人可称为新一代人工智能增强型工业机器人。在这里,机器可以与其他机器、人类和环境相互作用。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,在混合和不同的环境中自动化地完成工作流程。是什么在推动这一切成为现实呢?是结合了5G等新通信的人工智能集成机器人技术。
  边缘智能让自主决策成为可能
  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场景。
  Michel Chabroux谈道,为了让机器人实现自动自主化、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。
  人工智能应部署于设计过程的最前沿
  正如企业的数字化转型,支持人工智能的协作机器人需要对传统设计进行彻底的反思。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转换,让解决方案能够满足整个生命周期的需求。
  人工智能为先导的方法不是简单地增强现有的机器运作,而是将智能部署于设计过程的最前沿。Michel Chabroux指出,重点在于构建适当的解决方案CONTROL ENGINEERING China版权所有,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CONTROL ENGINEERING China版权所有,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,采用新IIoT技术(例如AI集成的机器人技术)的企业将使运营成本降低8.5%。这些企业还可以在软件开发和部署方面享受更大的灵活性,与现有业务单元实现更完整的集成化,并在所有业务运营领域提高效率。
  事实上,人工智能和机器人相集成预计将达到的复合年增长率为15.1%,到2027年将达到664.8亿美元。
  Michel Chabroux认为,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,在制造过程中以前所未有的方式提高了效率。

  自主机器人正在超越传统的生产过程
  随着人工智能复杂度的提升,新技术也强化了智能优势,使用工业机器人的机会正在超越传统的生产过程。
  Michel Chabroux举例说,在工业生产领域CONTROL ENGINEERING China版权所有,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控制工程网版权所有,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。
  “当然,在电商零售行业、在农业领域、应急响应领域、医疗和太空探索等非制造领域,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。自主机器人都给这些行业带来了前所未有的进步,一切变得更加自动化、智能和灵活。” Michel Chabroux补充道。
  风河助力下一代工业机器人的开发
  自主协同机器人是一个融合人工智能技术的机器人,软件和算法成为机器人的核心。那作为全球知名的智能互联系统软件供应商,在新一代的人工智能工业机器人发展之中将会如何助力呢?
  Michael Chabroux对此表示,对于风河而言,可以在多个方面帮助用户打造AI工业机器人。
  首先,在风河推出的产品中提供了最佳的框架,支持用户完成框架搭建任务。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。
  其次,通过风河推出的Wind River Studio,可以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(该平台非常便于配置,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%,这个想法就是分工。” Michael Chabroux说道,“那我们现在可以尽情畅想,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,也许它会远远超出您的想象!”
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