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● 人工智能、机器学习及传感器融合技术的进步,促进了机器人在工厂自动化、家庭服务、教育辅助、医疗健康以及军事应用等多个领域的功能拓展。
● 在高速连接、边缘计算、网络冗余及故障应急程序方面的持续创新,对于优化机器人的应用至关重要。
● 自然语言处理和情感人工智能的出现,有望推动更直观、响应更快且适应性更强的人机互动。
全球电子行业领导者和创新连接器制造商Molex莫仕公司发布了一份前瞻性行业报告,展望了未来机器人在人机沟通与协作领域的潜力,指出:借助机器人技术,我们有望实现更直观、智能且互联的互动方式。《Molex莫仕2024年机器人技术报告:机器人技术如何激发人类潜能》描绘了高度先进的机器人系统和多功能机器人将如何彻底改变未来生活的基本方面 - 从提升工厂运营效率、革新学生学习模式,到增强智能家居效能、优化患者护理,乃至加强对军事行动的支持。
Molex莫仕公司高级副总裁兼消费与商业解决方案总裁Brian Hauge表示:“在研究机器人在不同行业中的作用时,我们愈发意识到机器人的未来将由人机关系的不断发展来决定。这份最新的行业报告揭示了人机交互前所未有的发展前景,同时强调了关键的支撑技术以及机器人系统与人类之间无缝连接的必要性,以实现更快速、更有效且极其精确的决策。”
推动机器人技术进步的基础技术
机器人未来的发展在很大程度上依赖于通信与计算技术的持续进步,这些技术支撑着机器人在动态环境中自主运行。高速连接最为重要,因为机器人系统需要低延迟的通信和近乎即时的数据传输,以便快速且准确地做出反应。5G/6G网络将提供高带宽、低延迟的通信服务,但在设计机器人解决方案时,还需考虑多种连接方式,包括在5G、Wi-Fi或卫星网络之间切换,以确保多通道冗余。
同样重要的是,边缘设备能够就近处理数据,确保机器人系统及机器人的独立连续运行。边缘计算使自动化解决方案能即时处理数据,对需瞬时决策的应用至关重要。在多数工业自动化或制造环境中,机器人通常配备安全应急协议,以确保在连接中断或受损时,将电源和功能降至安全运行状态。
机器人技术受益于人工智能/机器学习和传感器融合创新
作为机器人适应性提升的最大推动力,人工智能和机器学习的进步至关重要。人工智能算法使机器人能够根据实时数据做出明智决策,并快速适应新情况,甚至能够根据以往的互动预测未来状况。通过机器学习,机器人可以分析模式以优化行为,同时,通过不断学习、适应和改进来提升效率和精度。传感器融合技术将来自激光雷达、摄像头、深度和力度传感器等多种来源的数据结合在一起,帮助多用途机器人在不同环境中更好地感知深度、运动情况和障碍物。
加强人机互动的关键因素
根据Molex莫仕提供的机器人报告,市场即将出现能够理解、响应甚至预见人类情感和情境需求的机器人。例如,通过自然语言处理(NLP),机器人可以理解口头命令、参与对话并根据情境调整行为。此外,情感人工智能使机器人能够通过分析人类的语气或面部表情来识别并回应情感线索。Molex莫仕预计,这种以人为本的互动的兴起将促使未来的机器人系统和自主机器人能够更好地适应复杂的家庭环境,并扮演新的角色,如个性化教育导师、必要的手术助手和提供持续服务的患者监护者。
随着工业4.0时代的到来,协作机器人(cobot)在工业领域的应用愈发广泛,承担的任务也愈加复杂。它们不仅能保障生产线稳定运行,还能预见并解决潜在的生产瓶颈问题,同时辅助工程师设计更优质的产品。展望未来,协作机器人将在手术室、教室及战场等多样环境中重新诠释精准与个性化的概念。
机器人变革的关键推动力
我们要利用机器人技术的重大进步并把握住更广泛的互动机会,这将依赖于连接技术、电源管理和数据处理方面的创新。Molex莫仕坚固可靠的连接器产品组合将支持日益增长的人机协作需求,满足各行业应用场景中最苛刻的要求。
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