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与大数据和物联网一样，AI是工业 4.0的关键要素。AI 已经在帮助来自工业、医疗、农业和制药等行业的企业，在应对 COVID-19疫情不确定性和劳动力可用性等方面提供广泛支持，以帮助他们在全球市场中保持竞争力。
从我们道路上的自动驾驶汽车和世界仓库中的自主移动机器人，到AI驱动的机器视觉系统、制造环境中的边缘计算，以及可以即时处理大量数据的农业无人机，AI技术的融入极大地提高了机器人的性能。
AI不仅为机器人提供基于对数十亿数据点分析的智能决策能力，以及神经网络和深度学习策略控制工程网版权所有，更至关重要的是，AI使机器人更加灵活控制工程网版权所有，同时增强了所有类型自动化流程的可追溯性。
机器人技术的挑战之一在于现实世界有多种可变性。Facebook人工智能研究团队近日与两所高校团队合作，教机器人如何实时适应不同的行走条件。这个由中国初创公司Unitree生产的机器人通过训练，可以在走过石头、下楼梯、穿过建筑工地和户外地形时，自动调整自己的行走方式。
研究人员使用两种技术的组合，在计算机模拟中训练人工智能控制的机器人，在现实世界中测试之前，将机器暴露在各种表面和更残酷的条件下。该团队将这一AI突破称为快速电机适应，并指出这是第一个完全基于学习的系统，使腿部机器人通过探索和与世界互动，从头开始适应环境。
AI技术正在渗透到机器人应用的方方面面，当然工业领域也不能落后。谷歌母公司Alphabet日前宣布，旗下一家名为Intrinsic的机器人软件和 AI 公司正式完成孵化，将专注于为工业机器人领域的软件开发。新公司旨在利用正在进步的AI技术以及低成本传感器，打造一套让工业机器人更加经济、灵活也更易于使用的工具，为制造企业释放工业机器人的创造和经济潜力。
虽然产品方面还没有具体的信息透露，但根据研究团队发表在ICRA 2021上的论文控制工程网版权所有，Intrinsic的研究人员提出了一种能够从机器人的图像、触觉等反馈中，提取密集奖励函数的方法。简单来说，就是通过最大限度减少研究人员在设计强化学习奖励函数时的工作量，来提高机器人学习多接触的操纵任务的效率。
比如在2小时内教会机械臂插拔不同的电源接口，而之前要让一个机械手学会这样的工作www.cechina.cn，需要训练上百个小时。Intrinsic想要从软件算法层面www.cechina.cn，把过去调教工业机器人所需的数百小时编码时间，压缩到甚至只需几个小时的程度。
在过去5年的内部孵化过程中，Intrinsic招募了一支由机器人、计算机感知、机械设计甚至电影制作领域的领先专家组成的团队，积极探索如何将自动感知、深度学习、强化学习、运动规划、力控制和模拟等技术结合起来，使工业机器人更加有用和灵活。
自工业机器人诞生至今，它们都只会机械地进行重复性劳动，如果部署到一个新的生产环境中，就要从头再来。工程师需要花费数百个小时进行编程和调试之后，它们才能够正式上岗。如果有一种新的方法可以让工程师无需再学习复杂的PLC编程，将有助于让他们将更多的注意力放在机械加工流程和工艺上来改善生产效率。
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