什么是人工智能机器人？
人工智能（AI） 机器人是在现实世界环境中工作的人工智能体。机器人和人工智能领域的变化正在促使制造商从传统上用于生产的自动化流程转变为使用自主学习的过程。除了机器人处理日常任务的能力之外，机器人现在还可以对人类和环境输入做出反应。
制造自动化的现状
根据国际机器人联合会（IFR）最近发布的一份报告，2018 年全球工业机器人手臂的出货量达到了 38.4 万件，创下了历史新高。在主要进口国中，中国是最大的市场（占35%），其次是日本和美国。汽车和电子制造仍然是工业机器人手臂最大的应用市场，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，几乎没有仓储、农业等行业开始使用机械臂。这种局面将被人工智能机器人、深度学习等新技术改变。自动化和工业机械臂在制造业已经有几十年的历史了，但即使是自动化程度最高的汽车制造业，离所谓的熄灯工厂还有很长的路要走。例如，汽车组装的大部分零件仍然是手工完成的。这也是汽车制造厂劳动强度最大的部分。平均而言，汽车厂三分之二的员工在装配车间。
为什么全自动化如此困难？
迄今为止，自动化仍然存在无法克服的技术限制。
今天的自动化生产线一般都是为大规模生产而设计的。它们可以有效降低成本，但缺乏灵活性。随着消费者喜欢生命周期越来越短的产品，定制生产的需求也随之增加。人类通常比机器人更能对这些新产品线做出反应，因为他们不需要花费大量时间来重写程序或改变制造流程。
- 灵巧性和复杂性
尽管技术进步很快，但人类仍然比机器人灵巧得多。虽然组装过程已经高度自动化，但它们仍然需要使用人力进行编程操作。
制造和仓储所需的材料准备是可以提高生产效率的一个领域。在组装过程中，组装所需的所有零件都可以放在一个工具箱中。然后机器人可以从工具箱中取出每个零件并执行装配操作。如果每个零件都处于固定的位置和角度，则自动编程相对容易。相反，在需要从杂乱无章的零件盒中识别和检索零件的地方，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箱，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。
这些微调要求让传统的自动化编程几乎毫无用处，因为每次拾取或放置物品时，过程都不一样。你需要有能力从多次尝试中学习，并像人类大脑一样总结所需的行动。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：人工智能可以让生产做什么？
AI给机械臂带来的最大变化是：在过去，机械臂只能重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的变化。但现在因为有了人工智能，机器可以自己学习更复杂的任务。
具体来说，AI机器人与传统机械臂相比，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，也无法像人眼一样准确判断深度和距离。它们也无法识别透明包装、反光表面或变形物体。机器视觉在过去几年取得了长足的进步，它利用深度学习、语义分割和场景理解来提高低端相机的深度和图像识别能力。这使得制造商无需使用昂贵的相机即可获得足够准确的图像。这种图像识别可以成功识别透明或反光物体包装。
- 可扩展性
深度学习不需要像传统机器视觉那样预先构建每个项目的 3D 模型。只需输入图像，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手动标记数据或特征的需要。这使机器能够以一种更接近人类的方式学习，消除人工干预，并允许机器人面对新任务而无需工程师重写程序。随着机器的不断运转，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。
由于深度学习模型一般都存储在云端，机器人之间可以相互学习，共享知识。这不仅节省了其他机器的学习时间，而且保证了质量的一致性。
- 智能摆放
“请轻拿轻放，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“小心轻放”？当物体接触桌面时，它会停止施力吗？或者是移动到一定距离，然后放开，让物体自然下落？这是对这项技术的考验。
“整齐地摆放物品”更是难上加难。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。大多数机械臂使用吸盘或夹具，要实现人体关节和手指的灵活性还有很长的路要走。其次，我们需要能够即时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在哪里，以便判断放置物品的位置以节省最多空间。
通过AI，机械臂可以更准确地判断深度，也可以通过训练学习提高。物品可以面朝上、面朝下或其他不同位置放置。您还可以使用对象建模来预测和重建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，并将物品放置在适当的位置。
AI机器人将如何颠覆制造业？
行业现有参与者普遍选择专注于持续创新、改进现有产品和服务，以服务现有客户。这时，一些资源较少的小公司可以抓住机会瞄准被忽视的市场，在这些市场上站稳脚跟。AI机器人将为制造业带来颠覆性创新。
颠覆性创新分为初级市场创新和新市场创新两种。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带来的创新。
由于汽车和电子制造行业占工业机械臂的 60%，许多制造商专注于持续创新，做他们最擅长的和客户最需要的，从而进一步提高速度和准确性。仓储、食品制造和材料准备工艺都被忽视了。客户并不缺乏高速、高精度的机器人，但他们正在寻找更灵活、能够学会灵活执行不同任务的机械臂。看到这种未被满足的需求，AI 机器人公司开始将人工智能应用到机器人上，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摄像头可自动执行材料准备和货物分拣等程序，而这些程序过去只能手动完成。机器人手臂可以在更多的地方和广泛的行业中使用。
AI机器人带来的挑战与机遇
AI和机器人的结合带来了许多可能性，但这些变化绝不会一蹴而就。即便机械臂公司开始投资人工智能，也必须思考如何重构组织和发展战略，以最大限度地减少转型的负面影响，并满足各公司管理层提出的需求。
另一方面，开拓新市场绝非易事。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。制造过程比仓储更加复杂和多样化。虽然初创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。
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，更通过人工智能机器人等新技术实现产业转型的目标。传统制造厂商通过和这些初创企业合作，不仅可以通过流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化的解决方案。通过摆脱大规模制造和降价竞争的策略，初创公司可以成为新一代人工智能机器人的试验场，为电子或半导体制造行业开发专属解决方案。
