人工智能机器人将如何影响制造业?

什么是人工智能机器人?

人工智能机器人是在现实环境中活动的人工代理。机器人和人工智能领域的变化，正导致制造商从传统生产中使用的自动化流程转变为使用自主学习的流程。除了处理日常任务的能力外，机器人现在还可以对人类和环境输入的变化做出反应。

制造业自动化的现状

根据国际机器人联合会(IFR)最近发布的一份报告，2018年工业机械臂的全球出货量创下新高，达到38.4万台。在主要进口国中，中国是最大的市场(占35%)，其次是日本和美国。台湾排名世界第六。

汽车和电子制造业仍然是工业武器的最大应用市场，约占60%，高于金属、塑料、食品等其他行业。

由于传统机器人和计算机自动化的局限性，目前，除了汽车和电子行业外，几乎没有仓储、农业等行业开始使用机械臂。人工智能机器人和深度学习等新技术将改变这种情况。自动化和工业机械臂在制造业已经存在了几十年，但即使是自动化程度最高的汽车制造业，距离所谓的熄灯工厂还有很长的路要走。例如，汽车组装的大部分部件仍然是手工完成的。这也是汽车厂中劳动最密集的部分。汽车厂平均有三分之二的员工在装配车间工作。

全自动化为什么困难?

到目前为止，自动化还不能克服的技术限制。

今天的自动化生产线通常是为大规模生产而设计的。他们可以有效地降低成本，但缺乏灵活性。随着消费者对生命周期越来越短的产品的偏好，定制化生产的需求也在增加。人类通常比机器人更有能力应对这些新的产品线，因为他们不需要花费大量时间重写程序或改变制造流程。

• 灵巧和复杂性
  尽管科技飞速发展，人类仍然比机器人灵巧得多。尽管装配过程已经高度自动化，但仍然需要人工编程。
  制造和仓储所需的物料准备是生产效率可以提高的领域。在装配过程中，所有装配所需的零件都可以放在一个工具包中。然后，机器人可以从工具包中取出每个部件并进行组装操作。如果每个部件都在其固定的位置和角度，自动编程相对容易。相反，当需要从无序的零件盒中识别和检索零件时，这对现有的机器视觉和机器人技术是一个挑战。
• 视觉和非视觉反馈
  许多复杂的装配操作需要操作人员的经验或感觉。无论是安装汽车座椅还是将零件放入工具箱，这些看似简单的动作都需要操作员或机器人根据各种视觉甚至触觉信号来接收和调整动作的角度和力度。
  这些精细的调整要求使得传统的自动化编程几乎毫无用处，因为每次您挑选或放置物品时，过程都是不一样的。你需要有能力从多次尝试中学习，并总结所需的行动，就像一个人一样。然而，机器学习，尤其是深度学习和强化学习，可以给机器人技术带来重大变化。

机器人2.0:人工智能能让生产做什么?

AI给机械臂带来的最大变化是:在过去，机械臂只能重复执行工程师编写的程序。虽然精度和速度都很高，但无法应对任何环境或工艺变化。但现在由于人工智能，机器可以自己学习更复杂的任务。

具体而言，与传统机械臂相比，AI机器人在三大领域有重大突破:

• 视觉系统
  即使是最高端的3D工业相机也不能像人眼那样准确地判断深度和距离。它们也不能识别透明包装、反射表面或变形的物体。机器视觉在过去几年取得了很大的进步，利用深度学习、语义分割和场景理解来提高低端相机的深度和图像识别能力。这使得制造商无需使用昂贵的相机就能获得足够精确的图像。这种图像识别可以成功地识别透明或反光的物体包装。
• 可伸缩性
  深度学习不需要像传统机器视觉那样预先构建每个项目的3D模型。只需输入图片，经过训练，人工神经网络就能自动识别图像中的物体。它甚至可以使用无监督或自监督学习来减少手动标记数据或特征的需要。这使得机器能够以一种更接近人类的方式学习，消除了人类的干预，让机器人在不需要工程师重写程序的情况下面对新的任务。随着机器的不断运行，收集到的数据越来越多，机器学习模型的准确性进一步提高。
  由于深度学习模型一般存储在云端，机器人可以相互学习并分享知识。这不仅节省了其他机器的学习时间，而且保证了质量的一致性。
• 聪明的位置
  “请轻拿轻放，或将物品整齐摆放”，这对机械臂来说是一个巨大的技术挑战。
  如何定义“小心轻放”?它是否在物体接触桌面时停止施力?还是移动到一定距离然后放手让物体自然下落?这是对技术的测试。
  “整齐排列物品”更是难上加难。为了将物品准确地放置在所需的位置和角度，我们必须首先从正确的位置拾取物品。机械臂仍然不如人手灵巧。大多数机械臂使用吸盘或夹具，要达到人类关节和手指的灵活性，还有很长的路要走。其次，我们需要能够立即确定被抓取物体的角度位置和形状。我们需要知道其他物体或障碍物的位置，以便判断在哪里放置物品以节省最大的空间。
  通过AI，机器人手臂可以更准确地判断深度，也可以通过训练来学习提高。物品可以面朝上，面朝下，或放在其他不同的位置。您还可以使用对象建模(Object Modeling)或体素化(Voxelization)来预测和重建3D对象，以便机器能够更准确地确定实际对象的大小和形状，并将对象放置在适当的位置。

人工智能机器人将如何影响制造业?

为了服务现有的客户，行业中的现有参与者一般会选择专注于持续创新，改进现有的产品和服务。这时，一些资源较少的小公司可以抓住机会，瞄准被忽视的市场，在这些市场站稳脚跟。人工智能机器人将为制造业带来颠覆性创新。

颠覆性创新分为以下两种类型:低级市场创新和新型市场创新。人工智能机器人给新市场带来的是颠覆性创新。新市场创新是指新公司针对现有公司尚未涉足的新市场进行的创新。

由于汽车和电子制造业占工业机械臂的60%，许多制造商专注于持续创新，做自己最擅长的事情，做客户最需要的事情，以进一步提高速度和精度。仓储、食品制造和材料准备程序被忽视了。客户并不缺乏高速和高精度的机器人，但他们正在寻找更灵活的机械臂，能够灵活地学习执行不同的任务。看到这种未被满足的需求，AI机器人公司开始将人工智能应用于机器人，使机械臂可以用于材料制备、包装和仓储等新市场。在机器学习模型中使用的低级相机将材料准备和货物分类等程序自动化，而这些在过去只能手工完成。机械臂可以在更多的地方和广泛的行业中使用。

人工智能机器人带来的挑战和机遇

人工智能和机器人的结合带来了许多可能性，但这些变化绝不是一朝一夕就能实现的。即使机械臂公司开始投资AI，他们也必须考虑如何重建他们的组织和发展战略，以最大限度地减少转型的负面影响，并满足每个公司管理层提出的需求。

另一方面，开发新市场绝不是一件简单的事情。初创公司仍然需要与制造商密切合作，以开发更好地满足客户需求的解决方案。制造过程甚至比仓储更加复杂和多样化。尽管初创公司了解人工智能和机器人技术，但它们不一定了解制造过程。这也给了台湾制造企业抓住成长和转型机遇的最佳机会。

台湾在制造业发展人工智能，带来的不仅是了解应用案例、掌握数据的优势，更是利用AI机器人等新技术，实现产业转型的目标。

如果台湾厂商能够率先与这些初创企业合作，不仅可以通过流程自动化提高生产效率和质量，还可以为过去难以执行的流程提供定制化解决方案。通过摆脱大规模生产和价格竞争的战略，国际创业公司可以成为新一代AI机器人的试验场，为电子或半导体制造业开发专属解决方案，从而增加出口产量。