AI賦能工業(yè)機器人,制造業(yè)革命,已悄然來臨!

時間:2025-01-17

來源:機器人在線

導語:近兩年,人工智能技術迅速發(fā)展,千行百業(yè)都面臨巨大的機遇和顛覆性的挑戰(zhàn)。在工業(yè)領域,人們迫切需要一種能實現人機自然交互,并根據生產需求進行實時調整的智能設備,于是“具身智能工業(yè)機器人”誕生了。

  近兩年,人工智能技術迅速發(fā)展,千行百業(yè)都面臨巨大的機遇和顛覆性的挑戰(zhàn)。在工業(yè)領域,人們迫切需要一種能實現人機自然交互,并根據生產需求進行實時調整的智能設備,于是“具身智能工業(yè)機器人”誕生了。

  工業(yè)機器人提供了具身智能所需的物理實體,使其能夠在現實世界中進行感知、操作和移動。AI大模型則為工業(yè)機器人提供了強大的“大腦”,使其具備更高級的智能。

  與現在火爆的人形機器人不同,具身智能工業(yè)機器人專為工業(yè)場景而生,更適應工業(yè)生產環(huán)境,而非自然環(huán)境。工業(yè)環(huán)境是一個相對封閉、簡單的環(huán)境,具有特定的任務和局限,因此不需要人形機器人這種適合自然環(huán)境的形態(tài)。

  隨著市場需求的多樣化和個性化,制造業(yè)將進入“定制化生產”時代。傳統(tǒng)的生產線往往采用固定的生產模式,難以適應變化。而AI大模型的加入,可以使機器人更加靈活,能夠根據不同的生產任務自動調整作業(yè)策略和流程,在柔性制造方面發(fā)揮重要作用,對需要中小批量、多品種生產的制造企業(yè)尤為重要。

  智能工業(yè)機器人循序漸進勢發(fā)展

  不同的生產任務有不同的生產環(huán)境,具身智能工業(yè)機器人必須具有高度的智能,才能夠在生產任務間靈活切換,適應不同的環(huán)境需求。

  在生成式AI浪潮之前,工業(yè)機器人行業(yè)就已經采用了大量的人工智能技術,比如在來料檢測、故障檢測、產品質檢等多個環(huán)節(jié)中,目前依然使用的是計算機視覺等傳統(tǒng)AI技術。

  不過,傳統(tǒng)AI應用只是受限于數據、算力等方面而產生的臨時性的、成本相對較低的一種解決方案。未來隨著AI大模型的不斷進化,其將在工業(yè)生產的各個環(huán)節(jié)得到更為廣泛的應用。

  比如在搬運碼垛應用領域,工人師傅只需在屏幕上輕輕一點,工業(yè)機器人便開始自動搬運貨物。在短短幾分鐘內,一堆雜亂無序的貨箱就被擺放至合理的位置。

  在焊接機器人應用領域,有了智能感知、機器視覺與AI算法的加持,工業(yè)機器人可以自主識別焊縫位置、調整焊接參數、實現焊縫跟蹤,全程無需人工干預,便可實現高質量、高效率的焊接作業(yè)。

  作為機器,隨著技術的進步,工業(yè)機器人的智能化發(fā)展勢必將循序漸進。前期階段,它將長期和人類共處在同一生產環(huán)境下。伴隨技術的發(fā)展,其智能化程度會越來越高,越來越多時候將不需要與人協(xié)作就可獨立完成任務。而發(fā)展的高級階段,將會實現真正的“無人工廠”。

  如何實現工業(yè)機器人智能化

  雖然AI大模型與機器人的融合前景廣闊,但仍面臨一些挑戰(zhàn),如何讓工業(yè)機器人很快具備執(zhí)行具體生產任務的能力,或者如何把人類的專業(yè)技能轉移到工業(yè)機器人上,核心在于通過“環(huán)境感知”“人機交互”“學習優(yōu)化”實現“智能化柔性適配”。

  1、環(huán)境感知

  傳統(tǒng)工業(yè)機器人執(zhí)行任務時需要人工編程干預,也有采取手動示教等方式,而AI大模型強調的是機器人在執(zhí)行任務時通過自身的感知和動作來優(yōu)化行為。

  為了讓機器人能夠更好地與環(huán)境互動,首先需要對現有的傳感器進行優(yōu)化和集成。例如,視覺傳感器(如相機、激光雷達等)可以幫助機器人識別和定位物體;力覺傳感器可以讓機器人感知到物體的硬度和阻力,從而在搬運和裝配過程中避免損壞物品或發(fā)生碰撞。

  2、人機交互

  AI大模型的核心價值在于能夠讓人與設備實現自然語言層面的交互。人類可以用自身習慣的方式與機器人溝通,如自然語言、肢體語言、動作、行為示范等,從根本上打破人與機器間的語義隔離。在人和機器之間建立起了一種高效的溝通方式,從根本上打破了人機交流的障礙,變革了人機交互范式。

  為了實現這一點,工業(yè)機器人需要具備一定的自然語言處理能力和情感識別能力,這樣機器人就能夠理解人類操作員的指令,并做出相應的反應。例如,機器人可以通過語音識別技術與操作員進行溝通,獲取任務指令或反饋工作狀態(tài),甚至通過手勢、目光等非語言信號進行互動。

  3、學習優(yōu)化

  AI大模型通過整合感知、認知和決策能力,將機器人從單一功能的執(zhí)行單元提升為具有自主學習和優(yōu)化能力的智能系統(tǒng)。

  為了實現這一目標,機器人需要配備先進的機器學習和深度學習算法。并不斷收集來自環(huán)境和自身的反饋數據,通過這些算法和數據,機器人可以從歷史經驗中識別出潛在的改進空間,不斷調整自己的行為,優(yōu)化工作效率。

  在實踐中,企業(yè)可以通過大數據分析平臺收集和處理來自生產線上的實時數據,對機器人的行為進行深入分析,優(yōu)化其學習過程和決策能力。

  結語

  總的來說,與人工智能的結合,使得工業(yè)機器人在生產過程中更加靈活、自主,提升生產效率和質量,還能降低工業(yè)機器人的使用門檻,讓工業(yè)機器人應用更加普及,并激發(fā)更多有創(chuàng)造力、有創(chuàng)新性的人才進入機器人領域,推動制造業(yè)邁向智能化與自動化的新階段。

  機器人在線認為,從企業(yè)層面,可以從實際應用出發(fā),探索具身智能在特定行業(yè)中的應用場景,如智能制造、倉儲物流、精準裝配等領域。同時,盡早試點和部署具身智能機器人,積累實踐經驗,促進技術的不斷優(yōu)化。從產業(yè)鏈層面,應從智能硬件、軟件平臺到服務支持等方面共同發(fā)展,推動具身智能機器人從單一功能向多功能平臺的轉型,使其能夠適應更廣泛的工業(yè)需求,形成一個圍繞具身智能技術的產業(yè)生態(tài)圈。

  可以預見,具身智能正成為重塑全球制造業(yè)競爭格局的關鍵驅動力,使得機器人從“能動”到“自己干活”轉變,為工業(yè)制造業(yè)的智能化升級提供支持?;蛟S,誰能在這一領域搶占先機,就能在機器人行業(yè)中率先破局。


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