機器人產(chǎn)業(yè)存在兩大掣肘:技術不成熟與標準缺失

時間:2017-08-18

來源:網(wǎng)絡轉載

導語:我國目前機器人產(chǎn)業(yè)受到的阻礙主要有兩點:人工智能相關技術不夠成熟,與制造業(yè)融合速度較慢;機器人產(chǎn)業(yè)的智能化缺少傳輸標準的指定。

國內機器人企業(yè)正在向著系統(tǒng)集成商方向發(fā)展,面向終端用戶,能夠更加貼近實際需求,并以此改進自身的技術,也使工業(yè)機器人與實際生產(chǎn)需求更契合,進而帶動工業(yè)機器人和自動化設備的普及,間接為人工智能和機器人的融合掃平阻礙。

我國目前機器人產(chǎn)業(yè)受到的阻礙主要有兩點:人工智能相關技術不夠成熟,與制造業(yè)融合速度較慢;機器人產(chǎn)業(yè)的智能化缺少傳輸標準的指定。

在我國,機器人被譽為“制造業(yè)皇冠上的明珠”,既是發(fā)展先進制造業(yè)的關鍵支撐,也是改善人民生活方式的重要切入點。機器人作為數(shù)字化轉型的十大關鍵技術之一,將在新常態(tài)下為中國經(jīng)濟的轉型升級增加新動能。

隨著人工智能時代的到來,機器人技術將與人工智能、信息技術、通信技術、操控技術進一步有機融合,與此相應,機器人產(chǎn)業(yè)也從電氣時代、數(shù)字時代演進到智能時代。機器人技術將從控制器、伺服電機、減速器等傳統(tǒng)的工業(yè)技術向機器視覺、語音處理、認知學習等人工智能技術演進。

薄弱的基礎是融合阻礙

在工業(yè)制造領域,人工智能技術不可或缺。上海發(fā)那科機器人有限公司總經(jīng)理錢暉表示,人工智能與工業(yè)機器制造融合主要在圖像識別、聲音識別領域,而圖像識別則是工業(yè)機器制造中較為常見應用方式。所以,從國內人工智能領域來看,隨著相關政策推動,未來將會僅次于互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展,成為今后非常大的產(chǎn)業(yè)形態(tài)。

目前,我國工業(yè)機器人正在進行低端裝備規(guī)?;l(fā)展,高端裝備智能化發(fā)展的新階段,這和以信息化帶動工業(yè)化、以工業(yè)化促進信息化的“兩化融合”方向大體一致,但當下我國制造業(yè)的自動化水平整體較低。根據(jù)GGII的調查數(shù)據(jù),我國制造業(yè)自動化設備的使用率為58%,而行業(yè)平均水平為72%。這意味著在未能達到一定自動化水平前,我國機器人產(chǎn)業(yè)與人工智能的融合將阻力重重。

除此之外,機器人產(chǎn)業(yè)的智能化離不開傳輸標準的制定,包括傳輸接口、傳輸數(shù)據(jù)、云平臺等。目前不同企業(yè)采用了不同的標準,彼此之間并不通用,而這一情況在生產(chǎn)領域也同樣存在。在高工機器人不久前舉辦的3C及手機行業(yè)巡回調研中,佳順智能的一位負責人就曾表示,自己生產(chǎn)的AGV輪全部以個性化定制為主,行業(yè)內部缺乏相應的標準,而自己單獨制定標準難度較大,行業(yè)內部已形成了一些“約定俗成”的“規(guī)矩”,許多企業(yè)都在遵循這套“規(guī)矩”進行生產(chǎn),想要打破這一局面,需要循序漸進的過程。

因此,在標準制定的過程中也應該遵循這一規(guī)律,先制定企業(yè)標準,再逐步統(tǒng)一為國家標準。

機遇隨挑戰(zhàn)而生

受制于我國在傳感器、機器人視覺和人工智能底層技術方面的不成熟,即使現(xiàn)階段將人工智能運用于工業(yè)機器人領域,也未必能使兩者很好的融合。

人工智能在生產(chǎn)中的運用較為復雜,但其最終的結果必然是無人工廠的大規(guī)模出現(xiàn)。現(xiàn)階段在需要解決的問題是柔性生產(chǎn)問題,包括控制技術,機器人整體安全監(jiān)控技術等,對每個機器人的狀態(tài)、儀器狀態(tài)、產(chǎn)線狀態(tài)提前預警,對自動化要求高,目前我國大多數(shù)企業(yè)還無法達到這一要求。

但在物流倉儲領域,人工智能已開始和工業(yè)機器人結合。由菜鳥網(wǎng)絡與快倉攜手打造的中國最大的機器人倉庫,不久前已經(jīng)在廣東惠陽正式投入使用。與以往一些智慧倉庫只有幾十臺搬貨機器人不同的是,這一倉庫內有上百臺機器人,它們既協(xié)同合作又要獨立運行,借助阿里的人工智能和快倉的AGV技術,菜鳥網(wǎng)絡與快倉公司將會在多個倉庫內復制這一模式。

此外,國內機器人企業(yè)正在向著系統(tǒng)集成商方向發(fā)展,面向終端用戶,能夠更加貼近實際需求,并以此改進自身的技術,也使工業(yè)機器人與實際生產(chǎn)需求更契合,進而帶動工業(yè)機器人和自動化設備的普及,間接為人工智能和機器人的融合掃平阻礙。

無人工廠是機器換人的深化,但同樣涉及人力成本問題,隨著我國人口紅利的消失和用工成本的不斷上漲,機器換人將勢在必行。

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