人工智能机器人将如何颠覆制造业?

什么是人工智能机器人?

人工智能机器人是在现实世界环境中活动的人工代理。机器人和人工智能领域的变化正在促使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，机器人现在还可以对人类和环境输入的变化做出反应。

汽车和电子制造业仍然是工业武器最大的应用市场，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。这种情况将被人工智能机器人和深度学习等新技术改变。自动化和工业机械臂在制造业中已经存在了几十年，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也还有很长的路要走。例如，汽车装配的大部分部件仍然是手工完成的。这也是汽车工厂劳动密集程度最高的部分。平均而言，汽车工厂三分之二的员工在装配车间工作。

为什么完全自动化如此困难?

到目前为止自动化还无法克服的技术限制。

今天的自动化生产线一般是为大批量生产而设计的。它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，定制化生产的需求增加。人类通常比机器人更有能力对这些新产品线做出反应，因为他们不需要花很多时间重写程序或改变制造过程。

• 灵巧性和复杂性
  尽管科技进步迅速，但人类仍然比机器人灵巧得多。虽然装配过程已经高度自动化，但它们仍然需要使用人力进行编程。
  生产和仓储所需的物料准备是一个可以提高生产效率的领域。在装配过程中，装配所需的所有部件都可以放在一个工具箱中。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。如果每个零件都在其固定的位置和角度，则自动编程相对容易。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包，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。
  这些细微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，并总结出所需的行动，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些什么?

人工智能给机械臂带来的最大改变是:过去，机械臂只能反复执行工程师编写的程序。虽然精度和速度很高，但它们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，人工智能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，也无法像人眼那样准确判断深度和距离。它们也不能识别透明包装、反射表面或变形物体。机器视觉在过去几年中取得了很大的进步，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。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出透明或反射的物体包装。
• 可伸缩性
  深度学习不需要像传统的机器视觉那样，提前为每件物品建立3D模型。只需输入图片，经过训练，人工神经网络就可以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人工标记数据或特征的需要。这使得机器以更接近人类的方式学习，消除了人类的干预，并允许机器人在不需要工程师重写程序的情况下面对新的任务。随着机器的持续运行，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。
  由于深度学习模型通常存储在云中，因此机器人可以相互学习并共享知识。这样既节省了其他机器的学习时间，又保证了质量的一致性。
• 聪明的位置
  “请小心搬运，或将物品摆放整齐”，这对机械臂来说是一个巨大的技术挑战。
  如何定义“小心处理”?物体一接触桌面，它就停止施加力了吗?还是移动到一定的距离，然后放开，让物体自然下落?这是对技术的测试。
  要“把东西整理整齐”就更难了。为了准确地将物品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。大多数机械手臂使用吸盘或夹子，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，以便机器可以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颠覆制造业?

现有的行业参与者通常选择专注于不断创新，改进现有的产品和服务，以服务现有的客户。在这个时候，一些资源较少的小公司可以抓住机会，瞄准被忽视的市场，并在这些市场中站稳脚跟。人工智能机器人将给制造业带来颠覆性创新。

颠覆性创新分为以下两种类型:低层次市场创新和新市场创新。人工智能机器人带来的是对新市场的颠覆性创新。新市场创新是指新公司针对现有公司尚未服务的新市场所进行的创新。

随着汽车和电子制造业占工业机械臂的60%，许多制造商专注于不断创新，做他们最擅长的和客户最需要的，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、高精度的机器人，而是希望机器人手臂更加灵活，能够学会灵活地执行不同的任务。看到这一未被满足的需求，AI Robotics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准备、包装和仓储等新市场。机器学习模型中使用的低级相机可以自动完成材料准备和货物分拣等程序，而这些程序在过去只能手动完成。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与机遇

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蹴而就的。即使机械臂公司开始投资人工智能，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，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。虽然创业公司了解人工智能和机器人技术，但他们不一定了解制造过程。这也给了台湾厂商抓住机遇成长转型的最佳时机。

台湾在制造业发展人工智能，不仅带来了解应用案例、掌握数据的优势，更利用AI机器人等新技术，达到产业转型的目标。

如果台湾制造商能够率先与这些初创公司合作，不仅可以通过过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解决方案。国际创业公司摆脱大规模生产和降价竞争的战略，可以成为新一代人工智能机器人的试验场，并为电子或半导体制造行业开发专属解决方案，从而增加出口产量。