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        工業機器人需要有發達的“腦子”

        2019-07-19 09:40:45

          穿上“高科技”的外衣,機器人經常出現在“替代人類”的話題里,讓人類心中打鼓。殊不知,在生產線24小時連軸轉的工業機器人,卻經常被抱怨說“太笨了”“一根筋”“不知變通”。
         
          “傳統工業機器人只能在固定的環境下,依賴精確的重復定位能力從事重復性的工作,還不能適應動態復雜的環境,或者跟人類合作完成同一項工作。”中國科學院沈陽自動化研究所副研究員張華良告訴《中國科學報》。
         
          隨著越來越多的科技人員致力于讓工業機器人適用于更多場景、更易用,這一情況正在發生變化。日前,美國一家公司開發出了一種新型芯片。該芯片可以讓機器人“思考”如何處理動態場景,并“想象”采取不同動作的結果,*后選擇*合適的動作對外輸出,以此賦予工業機器人智能。
         
          實驗室中,兩個機器人裝上芯片后,展現出驚人的團隊合作能力,它們結伴同行,時不時傳遞物品,并試圖繞開阻礙物品傳遞的障礙物。工業機器人走向智能化將會為生產生活帶來哪些影響?
         
          “頭腦簡單四肢發達”已過時
         
          工業機器人誕生于上世紀40年代,*初是為了從事高危工作或做人力無法企及之事,比如核燃料處理等。此后,機器人被用于汽車、電子、金屬和物流等行業,從事焊接、裝配、噴涂、打磨、切割、搬運和分揀等工作。
         
          中國是工業制造業大國,自2013年起,中國也成為世界*大的工業機器人消費國。一路高歌猛進的工業機器人近期卻出現下降態勢,高工產研機器人研究所(GGII)的數據顯示,今年一季度,中國多功能工業機器人進口量同比下降了29%。與此同時,國家統計局的數據顯示,今年前4個月,中國工業機器人總產量較去年同期下滑10%。
         
          張華良表示,據中國機器人產業聯盟發布的2018年中國工業機器人市場信息顯示,電子電氣設備和器材制造業和汽車行業的需求下降,是導致整個工業機器人市場下降的主要原因。不過銷量明顯下降的多集中于外資品牌工業機器人,我國自主品牌工業機器人的銷量和占比較往年反有提升。
         
          面對總產量下滑的態勢,他認為需引起業界重視,對工業機器人的研發做出調整升級。“比如復雜的編程,很大程度上限制了工業機器人的使用范圍,導致工業機器人的應用面較窄。”
         
          如何尋找工業機器人發展的突破口?張華良表示,應該拓寬工業機器人的應用領域和行業,積極挖掘中小企業的應用潛能。
         
          梅卡曼德公司創始人兼CEO邵天蘭更加簡單明了,工業機器人是實現智能制造的關鍵基礎技術。為了工業的發展,賦予工業機器人智能、增加工業機器人應用場景是必由之路。
         
          “察言觀色”還不夠
         
          何為智能?邵天蘭舉了一個例子。假如家中的空調能夠自動根據室內的溫度、人數進行調節,當它發現屋里有老人和小孩時,可自動把風調小,而發現室內有幾個大汗淋漓的小伙子時,把風力增強,這就說明空調擁有了智能。
         
          “智能*重要的特征就是感知環境并根據環境狀況進行調整。因此,實現工業機器人初級智能*重要的感知能力就是視覺,其次是聽覺,其他的感官加起來也沒有這兩者分量大。”
         
          他認為,實現機器人的視覺和聽覺目標,從硬件上說面臨兩處挑戰:一是傳感器,特別是視覺傳感器;二是擁有智能決策的算法。
         
          目前,以視覺、聽覺等感覺為代表的研究成為工業機器人研發的熱點。但庫柏特科技有限公司創始人兼CEO李淼卻不這么認為。“盡管,視覺、力控、觸覺等傳感器研發是‘庫柏特’的核心業務,但工業機器人智能化是系統層面的問題。工業機器人是一個多學科交叉融合的產品,它的智能化涉及多方面,不能只關注視覺或觸覺。”
         
          要關注工業機器人的設計,首先要關注原始設計——這決定機器人的能力范圍。其次,機器人需要具有決策判斷能力,比如當一個乒乓球飛過來時,機器人需要判斷來球是上旋還是下旋、正拍還是反拍,攻擊發起點在哪里、落點在哪里,這些都要通過感知,之后還要判斷它彈起后的狀態。經過一系列“思考”后,機器人再去精準執行思考結果,將來球擊出。
         
          你以為結束了?其實還有*后*關鍵的一步——自省。李淼表示,機器人并不是每次都能將球漂亮擊出,也有“失手”的時候,這就需要它在自省中發現問題,吸取教訓,進行智能化的自動升級。
         
          “智”愛工業
         
          目前,智能化的工業機器人還處于實驗室研究階段,在傳統的機器人的基礎上“苦練本領”,提高應用性能。
         
          在一線多年,李淼的感觸更具體,他認為,大多工業機器人的研究停留在設計、感知、精準執行階段,觸及機器人決策判斷的研究較少,能夠把“設計-感知—判斷—執行—自省”作為一個閉環研究的團隊更是鮮見。
         
          盡管尚處于設想和研究階段,但研發人員窺見一斑,足以暢想工業機器人未來的應用場景。
         
          邵天蘭表示,智能化的工業機器人將廣泛出現在自動化程度比較低的行業,比如物流等,以及人力密集型行業,比如制衣、制鞋、汽車組裝、玩具組裝等。
         
          李淼介紹,他們正在研發一款揀蘑菇的機器人。香菇雖然長在同一個地方,但其花紋不同,需要對其進行分類。以往靠人工分揀香菇,賦予工業機器人“分揀”的視覺后,機器人就能對香菇進行判斷。
         
          工業機器人被賦予更多智能,它的應用范圍將更加廣闊。“未來,工業機器人的應用場景將會越來越多,日常生活需要的服務機器人、助殘機器人、養老機器人等,也會用到工業機器人的技術,但不可否認的是工業機器人目前的主戰場在工業領域。”張華良說。
         
          解放人類勞動
         
          談及工業機器人是否會替代人類的工作,張華良表示,在某些層面是一定的。比如工廠流水線上,按品類挑選產品的分揀員、打磨器件的工人、檢查產品質量的質檢員等均有可能被工業機器人取代。“從積極的角度看,隨著人類被工業機器人取代,可以督促人類找到新的就業方向。鼓勵人類增加工作技能,擁有更復雜的工作能力,這種轉變對人類發展是有意義的。”
         
          李淼表示,雖然機器人會替代一部分人,但這些工作大多是重復性的、繁重的,甚至有毒有害的體力勞動,與其說“替代”不如說“解放”,將人力解放出來。當低端的崗位用機器人替代后,人力成本降低,更好的崗位就會在國內涌現。
         
          他強調,除了關注是否會“替代人類”,還應該注意工業機器人給工業數據帶來的變革。智能的實現必須通過數據,智能化的核心就是基于數據的決策。工業機器人智能化的過程,也是讓工業數據變得更有價值的過程,這才是工業機器人智能化*大的貢獻。  穿上“高科技”的外衣,機器人經常出現在“替代人類”的話題里,讓人類心中打鼓。殊不知,在生產線24小時連軸轉的工業機器人,卻經常被抱怨說“太笨了”“一根筋”“不知變通”。
         
          “傳統工業機器人只能在固定的環境下,依賴精確的重復定位能力從事重復性的工作,還不能適應動態復雜的環境,或者跟人類合作完成同一項工作。”中國科學院沈陽自動化研究所副研究員張華良告訴《中國科學報》。
         
          隨著越來越多的科技人員致力于讓工業機器人適用于更多場景、更易用,這一情況正在發生變化。日前,美國一家公司開發出了一種新型芯片。該芯片可以讓機器人“思考”如何處理動態場景,并“想象”采取不同動作的結果,*后選擇*合適的動作對外輸出,以此賦予工業機器人智能。
         
          實驗室中,兩個機器人裝上芯片后,展現出驚人的團隊合作能力,它們結伴同行,時不時傳遞物品,并試圖繞開阻礙物品傳遞的障礙物。工業機器人走向智能化將會為生產生活帶來哪些影響?
         
          “頭腦簡單四肢發達”已過時
         
          工業機器人誕生于上世紀40年代,*初是為了從事高危工作或做人力無法企及之事,比如核燃料處理等。此后,機器人被用于汽車、電子、金屬和物流等行業,從事焊接、裝配、噴涂、打磨、切割、搬運和分揀等工作。
         
          中國是工業制造業大國,自2013年起,中國也成為世界*大的工業機器人消費國。一路高歌猛進的工業機器人近期卻出現下降態勢,高工產研機器人研究所(GGII)的數據顯示,今年一季度,中國多功能工業機器人進口量同比下降了29%。與此同時,國家統計局的數據顯示,今年前4個月,中國工業機器人總產量較去年同期下滑10%。
         
          張華良表示,據中國機器人產業聯盟發布的2018年中國工業機器人市場信息顯示,電子電氣設備和器材制造業和汽車行業的需求下降,是導致整個工業機器人市場下降的主要原因。不過銷量明顯下降的多集中于外資品牌工業機器人,我國自主品牌工業機器人的銷量和占比較往年反有提升。
         
          面對總產量下滑的態勢,他認為需引起業界重視,對工業機器人的研發做出調整升級。“比如復雜的編程,很大程度上限制了工業機器人的使用范圍,導致工業機器人的應用面較窄。”
         
          如何尋找工業機器人發展的突破口?張華良表示,應該拓寬工業機器人的應用領域和行業,積極挖掘中小企業的應用潛能。
         
          梅卡曼德公司創始人兼CEO邵天蘭更加簡單明了,工業機器人是實現智能制造的關鍵基礎技術。為了工業的發展,賦予工業機器人智能、增加工業機器人應用場景是必由之路。
         
          “察言觀色”還不夠
         
          何為智能?邵天蘭舉了一個例子。假如家中的空調能夠自動根據室內的溫度、人數進行調節,當它發現屋里有老人和小孩時,可自動把風調小,而發現室內有幾個大汗淋漓的小伙子時,把風力增強,這就說明空調擁有了智能。
         
          “智能*重要的特征就是感知環境并根據環境狀況進行調整。因此,實現工業機器人初級智能*重要的感知能力就是視覺,其次是聽覺,其他的感官加起來也沒有這兩者分量大。”
         
          他認為,實現機器人的視覺和聽覺目標,從硬件上說面臨兩處挑戰:一是傳感器,特別是視覺傳感器;二是擁有智能決策的算法。
         
          目前,以視覺、聽覺等感覺為代表的研究成為工業機器人研發的熱點。但庫柏特科技有限公司創始人兼CEO李淼卻不這么認為。“盡管,視覺、力控、觸覺等傳感器研發是‘庫柏特’的核心業務,但工業機器人智能化是系統層面的問題。工業機器人是一個多學科交叉融合的產品,它的智能化涉及多方面,不能只關注視覺或觸覺。”
         
          要關注工業機器人的設計,首先要關注原始設計——這決定機器人的能力范圍。其次,機器人需要具有決策判斷能力,比如當一個乒乓球飛過來時,機器人需要判斷來球是上旋還是下旋、正拍還是反拍,攻擊發起點在哪里、落點在哪里,這些都要通過感知,之后還要判斷它彈起后的狀態。經過一系列“思考”后,機器人再去精準執行思考結果,將來球擊出。
         
          你以為結束了?其實還有*后*關鍵的一步——自省。李淼表示,機器人并不是每次都能將球漂亮擊出,也有“失手”的時候,這就需要它在自省中發現問題,吸取教訓,進行智能化的自動升級。
         
          “智”愛工業
         
          目前,智能化的工業機器人還處于實驗室研究階段,在傳統的機器人的基礎上“苦練本領”,提高應用性能。
         
          在一線多年,李淼的感觸更具體,他認為,大多工業機器人的研究停留在設計、感知、精準執行階段,觸及機器人決策判斷的研究較少,能夠把“設計-感知—判斷—執行—自省”作為一個閉環研究的團隊更是鮮見。
         
          盡管尚處于設想和研究階段,但研發人員窺見一斑,足以暢想工業機器人未來的應用場景。
         
          邵天蘭表示,智能化的工業機器人將廣泛出現在自動化程度比較低的行業,比如物流等,以及人力密集型行業,比如制衣、制鞋、汽車組裝、玩具組裝等。
         
          李淼介紹,他們正在研發一款揀蘑菇的機器人。香菇雖然長在同一個地方,但其花紋不同,需要對其進行分類。以往靠人工分揀香菇,賦予工業機器人“分揀”的視覺后,機器人就能對香菇進行判斷。
         
          工業機器人被賦予更多智能,它的應用范圍將更加廣闊。“未來,工業機器人的應用場景將會越來越多,日常生活需要的服務機器人、助殘機器人、養老機器人等,也會用到工業機器人的技術,但不可否認的是工業機器人目前的主戰場在工業領域。”張華良說。
         
          解放人類勞動
         
          談及工業機器人是否會替代人類的工作,張華良表示,在某些層面是一定的。比如工廠流水線上,按品類挑選產品的分揀員、打磨器件的工人、檢查產品質量的質檢員等均有可能被工業機器人取代。“從積極的角度看,隨著人類被工業機器人取代,可以督促人類找到新的就業方向。鼓勵人類增加工作技能,擁有更復雜的工作能力,這種轉變對人類發展是有意義的。”
         
          李淼表示,雖然機器人會替代一部分人,但這些工作大多是重復性的、繁重的,甚至有毒有害的體力勞動,與其說“替代”不如說“解放”,將人力解放出來。當低端的崗位用機器人替代后,人力成本降低,更好的崗位就會在國內涌現。
         
          他強調,除了關注是否會“替代人類”,還應該注意工業機器人給工業數據帶來的變革。智能的實現必須通過數據,智能化的核心就是基于數據的決策。工業機器人智能化的過程,也是讓工業數據變得更有價值的過程,這才是工業機器人智能化*大的貢獻。
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