人工智能对工业机器人的影响

随着世界对大规模生产的产品提出了更多的要求，同时也要求产品具有高质量、可靠性，并提供更多的定制化服务。因此，需要进行变革。随着工业4.0的到来，自动化和计算机化的下一步将带来更加智能化的经营方式，尤其是在制造和生产领域。在一个数字化转型的世界中，提供更高的效率和改进的设计和质量，工业设备必须变得更加动态;需要作为高度分散的决策环境的一部分，近乎自主地行动。因此，机器人正在发展成为智能、自主的机器，可以在机电边缘做出决策：在机器与其他机器、人类和环境互动的地方。它们正在超越上一代工业机器人的围栏式活动，成为更加智能的系统，在混合和不同的环境中实现工作流程的自动化。是什么让这一切成为现实?AI集成的机器人技术，结合5G等新的通信技术。

完美风暴

这种分布式自主决策的模式推动了对就地计算的需求，而不是在云端。带有传感器的机器人正在产生大量的数据，并实时智能处理这些数据。鉴于这些趋势，Gartner预计，到明年，超过50%的企业产生的数据将在传统的数据中心或云计算之外创建和处理1随着更多的计算工作负载远离数据中心，智能云和智能边缘模式正在发展，大多数低延迟计算发生在分布式地点，如工厂车间。

除了边缘计算外，智能边缘还需要一个无处不在的连接推动者。进入5G，它能提供闪电般快速、超可靠、低延迟和安全的连接。有了它，包括人工智能增强型机器人在内的智能系统就可以通过数字反馈回路安全地采集和处理实时数据，从而实现先进的自动化和自主场景。现在的边缘不仅仅是机器，而是一个机器的生态系统，它需要自己的边缘云来提供更多的服务，如预测性维护、工厂整体优化和性能管理。表面上般配的爱情。

办法

与数字化转型一样，AI赋能的协作机器人需要对传统设计进行彻底的重新思考。这不仅仅是对现有解决方案的重新组织或修修补补，它们需要转变架构，以满足整个生命周期内的解决方案需求。而不是简单地通过栓上人工智能驱动的组件来增强现有的机器操作，人工智能优先的方法将智能放在设计过程执行的最前沿。重点是构建解决方案，将硬件融合到软件定义的基础架构中，以有效地使用机器学习和AI引导的功能，以更快的速度、可靠性、安全性和安全性执行任务的核心。

优势与机遇

根据ABI Research的预测，拥抱新的IIoT技术(如AI集成机器人)的组织将增加8.5%的运营成本节约。它们还能在软件开发和部署方面享受更高的灵活性，与现有业务部门更完整的整合，并在业务运营的各个领域提升效率。

事实上，在预测期内，人工智能和机器人的整合预计将以15.1%的年均复合增长率刺激市场增长，到2027年将达到664.8亿美元。

AI放大了高性能、安全可靠的工业机器人解决方案的机会。智能系统正在解决长期存在的技术障碍，如在异构网络和适应工作流程的操作系统上集成不同组件的挑战。新一代智能移动机器人正在使用实时、闭环控制来做一些事情，比如参与制造和组装产品;在仓库中运输、装载和卸载组件;测试和验证完成的产品，所有这些都减少了停机时间，并推动制造过程中前所未有的效率。

随着人工智能越来越复杂，智能边缘被新技术强化，使用工业机器人的机会正在过渡到生产过程中的传统用途之外。

例如：

农业领域——无人拖拉机和智能引导的无人机正在勘测农田、种植作物、监测供水和植物健康以及收获农产品。

应急救援——高度自动化的机器人消防机器人和车辆，协助消防员在危险或困难的地方进行人工干预，清除废墟，自动向水源移动，并铺设软管来排出水和泡沫，特别是在存在危险物质或火灾已经危及建筑物结构完整性的地区。

外骨骼——为了支持繁重的任务或符合人体工程学的人类操作，外骨骼可以增强人类工人的力量和机动性，使其能够在仓库中举起重型设备或执行其他需要巨大力量的体力任务。

空间探索——无人太空任务和人工智能引导的机器人飞行器在探索宇宙、绘制行星地形图、从太阳系的遥远边界检索数据以及贡献有关地球系统和气候变化的知识方面发挥着关键作用。

在第一次工业革命期间，亚当.斯密预言，通过现在看来简单的想法：分工，生产力将提高480%。快进到今天，第四次工业革命。试想一下，像人工智能增强的机器人技术和5G这样的范式转变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。

2018年4月3日，中国高校人工智能人才国际培养计划启动仪式在北京大学举行。教育部国际合作与交流司司长许涛透露，教育部将进一步完善中国高校人工智能学科体系，在研究设立人工智能专业，推动人工智能一级学科建设。教育部在研究制定《高等学校引领人工智能创新行动计划》，通过科教融合、学科交叉、进一步提升高校人工智能科技创新能力和人才培养能力。