多重技术融合正在影响机器人发展 尖端技术提升制造业竞争力

多重技术融合正在影响机器人发展 尖端技术提升制造业竞争力
2024年07月23日 08:51 电子产品世界

在人工智能算法的推动下,这些机器人具有适应、学习和动态优化操作的能力,因此,生产线、物料搬运和质量控制中的重复性任务现在可以以更高的精度、速度和灵活性执行。

在快速发展的制造业格局中,机器人、人工智能(AI)和扩增实境/虚拟现实(AR/VR)技术的整合正在彻底改变传统制造流程,过去的几年里,这些领域取得了重大进展,改变材料的制造方式、流程的优化,以及工人与机器的协作方式,这些尖端技术的引入来提升制造业的生产力、创新和竞争力,机器人不再只是工具,他们已经成为企业聪明的合作者。

人工智能是产业认知革命的关键组成:透过收集和分析每个生产阶段产生的大量数据,人工智能算法可以发现独特的见解、预测结果并以前所未有的方式优化营运。这使业者能够做出数据驱动的决策,从而提高效率、最大限度地减少停机时间并提高产能,人工智能还使制造商能够根据不同的客户需求和偏好来客制化他们的产品,从而为个人化发展新的可能性。

然而,仅靠数据分析不足以推动这一演变。制造商越来越认识到连接物理世界和数字世界的必要性。扩增实境(AR)和虚拟现实(VR)技术模糊实体领域和数字领域之间的界限,提供身临其境的体验,同时也完全改变生产流程。

扩增实境透过智慧眼镜为工作人员提供情境信息、可视化和实时指令,从而提高培训质量、促进维修和任务执行,另一方面,虚拟现实模拟允许制造商在虚拟环境中设计、原型设计和优化产品,有助于降低成本、加快上市时间并提升企业创新能力,而AR/VR的利用使制造商能够超越传统生产方法的限制,在设计、协作和客户参与方面开辟新的可能性。关键在于这些技术的协同整合。

人工智能驱动的机器人与AR可视化的协作允许机器人和工人之间的实时协作,从而带来无与伦比的效率、质量和安全性,这过程中值得注意的一个是新一代人工智能的出现,以ChatGPT为例,它能与聊天机器人进行自然语言互动,其最大优势在于能够理解复杂的查询并实时提供准确的响应。

当今的全球业者利用此类人工智能模型在元宇宙中建立虚拟世界,其中模拟可以提高生产效率,透过利用产生的数据,可以创建三维环境,反映现实并实现有效的数据分析和互动,机器人技术、人工智能和AR/VR在工业生产中的结合可以简化操作、降低成本并提高生产率,提供先进工具,而无需大量的财务投资和与配置和维护这些内部系统相关的技术复杂性,这种营运策略使业者能够专注于其核心竞争力,同时受益于自动化,结合AR/VR、人工智能、物联网等其他先进技术,各产业的龙头将能够获得多技术融合的竞争优势,成为未来的领导者。

生成式人工智能如何带来额外效益?

在人工智能方面,当今的生成式人工智能技术正在为制造商提供更多的力量。ChatGPT是由人工智能驱动的使用自然语言处理的最新技术,它运用深度学习算法使用户能与聊天机器人交谈,引起业者、设计师和工程师注意的是,它可以理解复杂的问题并几乎立即提供非常准确的答案。

由于采用对话式人工智能功能开发,因此生成式人工智能可以立即理解用户查询并产生适合对话上下文的听起来自然的响应,它还具备内建内存功能,可以储存过去对话的讯息,以便更好地响应后续对话,当今的领先制造业者正在建立ChatGPT等AI模型,以帮助在虚拟世界中创建虚拟世界来运行仿真并提高生产力/效率指针。更具体地说,ChatGPT和Metaverse等人工智能工具可以帮助创建复制现实世界的3D环境,并且可以利用所使用的数据进行分析、运行仿真以及更有效地与数据互动。

自从Google在2022年展示用于机器人应用的变压器RT-1以来,多个参与者正在推动GenAI在机器人中的普及化,除了Google之外,Meta、OpenAI和丰田等公司也在其机器人应用中试验或测试大量的基础模型,来自中国的服务机器人供货商,如达闼科技和猎户星,已经开发自己的基础模型,并计划将其与客户端软件系统整合。

GenAI带来的另一个发展是人形机器人的普及,作为最接近人类外形的机器人类型,许多技术机器人专家认为类人GenAI和人形机器人的整合是和谐的,在这一浪潮中,AgilityRobotics、BostonDynamics、Figure、FourierIntelligence、Tesla和UBTech等公司推出用于制造业和服务领域的各种人形机器人。然而,该技术仍处于起步阶段,未来五年内不太可能大规模推广,自动导引车(AGV)和自主移动机器人(AMR)仍然是GenAI支持的更成熟的型态。

然而,GenAI是资源密集型的。在大多数产业中,GenAI部署发生在云端,因为模型需要大型图形处理单元(GPU)丛集来进行训练和推理。相反,机器人倾向于本地处理,通常参与优先考虑实时控制和超低延迟响应的任务和关键业务应用程序。虽然NVIDIA的GPU仍然是云端基础设施和机器人的首选AI芯片组架构,但高通、英特尔和AMD等非GPU供货商已经推出了针对设备上机器人应用的AI系统单芯片(SoC)或专用AI芯片组,例如机器视觉、导航和地图绘制等,未来这块领域的芯片争夺战还有得打。

全球十大AI机器人业者

以下整理十家知名人工智能结合机器人的解决方案业者供参考。

一、Anduril

航空航天和国防科技公司Anduril为自主实体开发软件,这些实体是可以远程操作的无人驾驶飞机和车辆。透过结合机器人技术和软件功能,该公司可以在不危及人类生命的情况下执行复杂的情报、监视和侦察任务。

二、RapidRobotics

RapidRobotics为制造环境提供机器人解决方案,其主要产品是RapidMachineOperator,这是一种机器人机器操作员,作为低成本自动化解决方案进行销售。这款简单的机器人由RapidRobotics设置和维护,可按月订阅,可在从电子到医疗设备的所有主要制造领域工作。

三、波士顿动力公司

波士顿动力公司的Spot机器人看起来像一个人工智能狗机器人,它具有固有的平衡感和感知力,这是该公司称之为「运动智能」的人工智能产物,Spot可用于工业检查,让客户可以远程使用机器人在可能困难或危险的地形中导航。

四、AutoStore

透过使用机器人技术,AutoStore帮助企业提供订单履行解决方案,公司专门提供多维数据集储存自动化,从而优化空间效率,该公司在其系统中提供五个模块:机器人、网格、垃圾箱、端口和控制器,每个模块的功能协作检索订单产品、管理和储存库存以及履行订单。

五、GrayMatterRobotics

GrayMatterRobotics开发机器人技术与人工智能的软件来协助提升营运效率,该公司致力于透过为商业机器人建立人工智能大脑来简化繁琐的任务,公司的第一个开发产品Scan&Sand是一种地板操作员,可使用传感器持续打磨材料。

六、Futronics

Futronics为医疗保健产业建立人工智能服务机器人,该机器人将透过基于云端的平台进行管理。该公司相信,其数字生态系统将提高患者接受护理时的效率和使用者体验,机器人将执行送餐、步行训练和个人交通等任务,该公司的自动化软件可作为命令系统,为每个机器人分配任务、监控路线并报告数据使用率。

七、ScytheRobotics

ScytheRobotics为草坪护理产业开发产品和技术,同时消除污染风险。该公司的旗舰产品M.52是一款商用全电动自动割草机,采用语意感知、3D映射、精确定位和规划控制进行操作,其他功能包括360度传感器、降噪和全天电池续航时间。

八、Cruise

Cruise将人工智能与机器学习和机器人技术结合,开发自动驾驶汽车,该公司在汽车的整个规划、模拟和基础设施中使用人工智能,以确保这些机器能够实时可视化周围的世界并安全地做出反应。

九、BrainCorp

BrainCorp的专有技术使人工智能机器人具有适应性和灵活性,因此它们可以在仓库和商店楼层等非结构化环境中导航。这些机器人还具有测绘、路由、表面异常检测、物体回避和基于云端的数据撷取功能。BrainCorp的机器人EMMA在沃尔玛商店进行了下班后地板清洁测试。

十、LocusRobotics

LocusRobotics生产自主移动机器人来支持仓库运作。例如,LocusMax的有效负载能力高达3,000磅,而LocusOrigin则配备了8个摄影机和传感器,因此可以与人类协作共同完成订单。

结语:回到原本的人机协作精神

虽然我们经常担心人们会因为人工智能和机器人技术而失去工作,但从长远来看,我们需要智慧机器人来填补工作,调查指出,超过一半的日本企业表示他们找不到足够的全职员工,当前状况是,十分之一的人已经超过80岁,导致没有足够的工人可供使用。

例如,自动驾驶汽车在很大程度上仍处于开发阶段,但当出租车司机年龄已经80岁时,消费者对自动驾驶、智能汽车的需求就变得更加迫切。而这不仅是日本的问题,德国的工业也面临类似的问题──婴儿潮世代退休,而由于出生率低,进入就业市场的工人数量减少,目前德国有4,580万名工人,但预计到2035年将流失700万名工人,使得制造业必须投入机器人生产力。

无论如何,不可否认的是,智能机器人已进入制造业、医疗、航空航天等产业,他们接受机器学习培训,执行汽车组装、自动驾驶汽车供电、质量检查和医疗援助等任务,这些机器人比人类更快、更精确地执行任务,并且可以部署在危险之处,而伴随人工智能技术的进步,使用机器人的潜在好处正在扩大,即便存在失业问题,但智慧机器人提供的优势已经彻底改变许多行业,使生产效率更上层楼。

世界经济论坛认为,从长远来看,被摧毁的工作岗位数量将被创造的「明天的工作」数量所超越,但同时,将会出现大量的劳动力中断,未来人类将需要时间与方法来跟更智慧的机器人协作。

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