由人工智能驱动的工业机器人改善了制造业

机器人AI洞察

• 人工智能机器人可以帮助机器人像人类一样学习，这可能会对传统制造业的运作方式产生巨大影响。
• 机器人在设计上是不灵活的，但使用传感器、数据驱动计算等的人工智能机器人可以增强它们的能力。

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人工智能(AI)、机器学习(ML)、深度学习(DL)和机器人技术的结合开始向工业制造设施过渡。这些先进的机器人系统使迄今为止不可能实现自动化的工业过程实现自动化。一段人工智能机器人的视频展示了这一过程。

这可能会对传统制造业的运作方式产生巨大影响，研究小组负责人尤金·索洛乔说，西门子在他的演讲“工业机器人AI及其应用”中自动化2023在底特律。

索洛乔说，传统制造业长期以来一直非常成功，这是有充分理由的。机器人技术在这一自动化进程中发挥了关键作用。他说，问题在于机器人不能对感官环境做出反应，而且不够灵活。

“经典工业机器人是一个非常成功的范例。然而，对于下一波机器人，为了开启下一个增长周期，我们将需要使机器人能够处理灵活性，”索洛乔说。

这就是人工智能机器人的用武之地。通过将人工智能、机器学习和深度学习结合到机器人技术中，特别是通过机器视觉，机器人可以迈出下一步。索洛乔说:“这些技术可以帮助机器人系统在非结构化和动态变化的环境中自动完成一般任务。”

机器人智能面临着一个有趣的悖论。像掌握国际象棋这样的难题，机器人很容易解决。像人类一样捡起任意的物体并不是机器人能轻易做到的。

实现机器人的认知行为

机器人本身无法学习人类的行为，但通过技术，它们可以获得学习人类行为的能力。索洛乔说，制造商可以通过三种方式做到这一点。

1. 感知环境使用传感器，摄像头，扭矩传感器，触觉传感和类似的反馈。

2. 数据驱动计算。情境需要被处理成有意义的东西，这样机器人才能计算观察结果。

3. 用工具增强机械臂。索洛乔说，让机器人变得困难的很多地方是行动和过程，以及能够使用传感器和计算技术以及集成自动化系统。

最重要的是，索洛乔表示，在支持人工智能的机器人随时可用之前，这些障碍不会消除。他说，通过将复杂的解决方案封装在易于使用的软件中，人工智能机器人技术的民主化将有助于使机器人更容易使用。

他说:“他们需要以一种可以被现场自动化工程师使用的方式提供，而不仅仅是少数专家。”

三个机器人人工智能应用实例

虽然人工智能机器人还没有成为主流，但索洛乔说，已经有很多例子表明，人工智能正在被使用和测试，以帮助推动这一概念，使机器人变得更智能。他举了三个例子来说明它们的使用方式。

1.挑选。索洛乔说，这是三个例子中最成熟的，但即使这样，还有很长的路要走。目标是让机器人能够在没有任何训练或高级编程的情况下捡起随机物体。就像人类一样，它只会“知道”。

“抓取任意物体会产生重大影响，”他说。“拥有一个没有经过训练或开发的机器人来挑选物体，但无论如何都可以是一个重大的发展。这是我们教给自己的最基本的概念之一。”

为了与配送中心和生产设施的悖论主题保持一致，拣件是最昂贵的任务之一，而且大部分是手工的，但它是最简单的人工任务之一。人工智能机器人可以帮助改变这种状况。参见视频示例。

2.服装制造。自动化已经改变了包括汽车和电子在内的许多行业，但服装制造业主要是手工制造。由于其他地方的劳动力成本较低，一些难以实现自动化的行业前段时间离开了美国和欧洲。

索洛乔表示，视觉和触觉感知等人工智能技术可以帮助实现一些任务的自动化，但机器人面临的挑战是提供有价值的投资回报(ROI)，使其获得回报。

“毕竟，”他说，“没人愿意花200美元买一件t恤。”

3.工业组装。通过对插入和组装的强化学习，人工智能机器人可以变得更智能、更高效。像狗一样，程序员或用户可以在机器人正确执行任务时将信息传递给机器人。机器人将获取这些信息，并在下次执行任务时更加一致。

缺点是不容易应用这些技术，这就是为什么将这些技能普及给非专家的工程师和程序员是关键。幕后工作越简单，回报就越大。

索洛乔对人工智能机器人的未来持乐观态度。

随着机器学习的进一步发展和硬件成本的降低，我们将看到更多的应用，但这是一个漫长的过程。”

克里斯Vavra，网站内容经理，CFE媒体与技术，cvavra@cfemedia.com．

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