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      工業(yè)機(jī)器人需求尚未完全釋放 亟需破解軟件難關(guān)

      2017-10-12 09:41:40來源:中國智能制造網(wǎng) 編輯:沐子飛 關(guān)鍵詞:機(jī)器人工業(yè)機(jī)器人工業(yè)軟件閱讀量:51344

      導(dǎo)讀:中國有大量制造型企業(yè),以前的自動(dòng)化率比較低,需要自動(dòng)化技術(shù)提高生產(chǎn)率,但現(xiàn)在中國工業(yè)機(jī)器人的需求還沒有真正完全釋放。
        【中國智能制造網(wǎng) 市場分析】根據(jù)機(jī)器人聯(lián)合會(huì)的數(shù)字,中國在2013年已經(jīng)成為世界上大的工業(yè)機(jī)器人市場。中國有大量制造型企業(yè),以前的自動(dòng)化率比較低,需要自動(dòng)化技術(shù)提高生產(chǎn)率,但現(xiàn)在中國工業(yè)機(jī)器人的需求還沒有真正完全釋放。
       
        就工業(yè)機(jī)器人而言,它不是一個(gè)廉價(jià)的產(chǎn)品,我們不太可能通過勞動(dòng)密集型生產(chǎn)的方式拉低生產(chǎn)成本,走快速發(fā)展的捷徑。而且,中國現(xiàn)在制造業(yè)的生產(chǎn)效率、生產(chǎn)品質(zhì),還有勞動(dòng)力的實(shí)際水平等,存在一些客觀約束,比如自動(dòng)化程度比較高的汽車生產(chǎn),本就沒有那么多工人。
       
        隨著工業(yè)機(jī)器人在傳統(tǒng)領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)逐漸成熟,新興的應(yīng)用越來越是軟件問題,而不是硬件問題。并且,工業(yè)機(jī)器人的發(fā)展也有會(huì)像汽車一樣,在硬件成熟、趨同之后,差異性往往體現(xiàn)在軟件上面。
       
        英國央行英格蘭銀行經(jīng)濟(jì)學(xué)家AndyHaldane之前表示,機(jī)械自動(dòng)化的第三次推廣在威脅就業(yè)的同時(shí),可能會(huì)繼續(xù)加大貧富差距。
       
        之前機(jī)器人主要用于工廠流水線作業(yè),但接下來機(jī)器人可能取代的將是白領(lǐng)工人,從制造業(yè)延展到零售,金融,甚至酒店服務(wù)業(yè)。英國社會(huì)對(duì)人工智能可能產(chǎn)生的社會(huì)問題發(fā)起討論,探討各種可能性和應(yīng)對(duì)方案。
       
        傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人進(jìn)入工廠之后,在解決了工廠初步自動(dòng)化改造的同時(shí),局限于智能程度,在一些應(yīng)用層面還存在很大差距,并不能很好的滿足企業(yè)各方面的需求。簡單說就是機(jī)器人還是處于“很傻”的階段。
       
        對(duì)此,高工產(chǎn)研機(jī)器人研究所分析師盧彰緣表示,真正能夠讓工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用更加開闊,能夠真正解決用戶問題的還是軟件系統(tǒng),軟件系統(tǒng)跟人工智能技術(shù)的結(jié)合是未來改變傳統(tǒng)機(jī)器人死板、缺乏智能化問題的關(guān)鍵。因此越來越多的機(jī)器人軟件系統(tǒng)企業(yè)將會(huì)脫穎而出。
       
        然而,國內(nèi)的工業(yè)機(jī)器人企業(yè)在軟件系統(tǒng)的研發(fā)上面相對(duì)比較弱,很多自主研發(fā)的軟件系統(tǒng)都是湊合能用,更難有重大的創(chuàng)新,在工業(yè)機(jī)器人越來越智能化的趨勢下,軟件系統(tǒng)的落后也將成為拉開國內(nèi)外機(jī)器人企業(yè)差距的重要因素。
       
        而對(duì)于國內(nèi)工業(yè)機(jī)器人企業(yè)軟件研發(fā)能力弱的原因,梅卡曼德創(chuàng)始人邵天蘭表示,軟件研發(fā)需要很專業(yè)的團(tuán)隊(duì)和大量的投入,而工業(yè)機(jī)器人行業(yè)普遍的待遇水平與互聯(lián)網(wǎng)等企業(yè)沒法比,而且公司基因和氛圍也不同,高層領(lǐng)導(dǎo)往往也不重視,因此很難吸引到人才。
       
        盡管很艱難,但國內(nèi)還是有一些機(jī)器人企業(yè)正不斷努力破解軟件“難關(guān)”,希望能通過軟件系統(tǒng)和算法的優(yōu)化來使得機(jī)器人更智能化和方便操作。
       
        傳統(tǒng)機(jī)器人依靠性,新的人工智能依賴確定性。我們面臨新的應(yīng)用,需要用靈巧性處理不確定性。這是新的應(yīng)用需求對(duì)我們提出的主要挑戰(zhàn)。如果能在技術(shù)上對(duì)這種挑戰(zhàn)想出一些好的辦法,或者在工程上想出好的辦法,那就可以滿足新的應(yīng)用需求。
       
        當(dāng)前,我們所處的歷史階段,一個(gè)是工業(yè)機(jī)器人大規(guī)模的應(yīng)用,已經(jīng)成功了半個(gè)世紀(jì)。二是人工智能研究了半個(gè)世紀(jì),現(xiàn)在也有一些新的發(fā)展,特別是以深度學(xué)習(xí)為代表的新技術(shù)達(dá)到了非常高的水平。
       
        新的應(yīng)用需求要處理不確定性,處理不完全信息,具體表現(xiàn)為非結(jié)構(gòu)化環(huán)境,這些需求和現(xiàn)有技術(shù)比較還是有一點(diǎn)差距的。不是說深度學(xué)習(xí)出來了以后,馬上就能解決我們所有實(shí)際問題,其實(shí)不能完全解決。但是,如果我們轉(zhuǎn)到靈巧性,轉(zhuǎn)到以靈巧性為核心的技術(shù)體系,現(xiàn)有的很多技術(shù)可以組合起來,那就能達(dá)到很好的效果。
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