AI時代，工業(yè)機(jī)器人將被新的核心技術(shù)定義，包括深度學(xué)習(xí)、路徑規(guī)劃、任務(wù)級編程、柔性控制等。作為一項極具發(fā)展前景的前沿領(lǐng)域，人工智能與制造業(yè)的融合發(fā)展，其根本目的是提高效率，降低成本。 人工智能技術(shù)和機(jī)器人技術(shù)風(fēng)起云涌 人工智能是數(shù)據(jù)和算法的集合，芯片的計算能力不斷躍升，是人工智能得以廣泛應(yīng)用的基礎(chǔ)。目前人工智能仍處于弱人工智能的階段，形成突破的領(lǐng)域仍比較局限。 而人工智能技術(shù)和機(jī)器人技術(shù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)既具備機(jī)器人的肢體又具備類人智慧的機(jī)器人是人工智能和機(jī)器人技術(shù)發(fā)展的終極目標(biāo)。 所以說。未來智能機(jī)器人是人工智能技術(shù)和傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人技術(shù)融合發(fā)展的結(jié)果。 機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)將得到更廣泛的應(yīng)用 如果把人工智能定義到“深度學(xué)習(xí)”，當(dāng)前，AI在制造業(yè)的主要技術(shù)為機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在AI制造業(yè)的廣泛應(yīng)用，主要原因在于機(jī)器學(xué)習(xí)能夠收集和處理大數(shù)據(jù)及其在各種制造應(yīng)用中的應(yīng)用，如預(yù)測分析和機(jī)械檢測、量控制和網(wǎng)絡(luò)安全等。 機(jī)器學(xué)習(xí)在自然語言處理、上下文感知計算以及計算機(jī)視覺等，且通過硬件、軟件以及服務(wù)三種不同的方式滿足制造業(yè)的需求。 目前，AI在制造業(yè)的主要集中在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、缺陷檢測、無序分揀以及智能搬運(yùn)、網(wǎng)絡(luò)安全、機(jī)器人，且涉及汽車、能源和電力、制藥、重金屬和機(jī)械制造業(yè)、半導(dǎo)體和電子產(chǎn)品、食品和飲料等多個行業(yè)。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，在制造業(yè)中大數(shù)據(jù)的使用，是推動缺陷預(yù)測、檢測和維護(hù)增長的主要因素。 此外，機(jī)器學(xué)習(xí)算法在整個預(yù)測期內(nèi)，預(yù)計占AI制造業(yè)的最大份額。這歸功于，工廠采用大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)來提高生產(chǎn)率，減少機(jī)器停機(jī)時間和降低運(yùn)營成本。 機(jī)器視覺與機(jī)器人大勢所趨 工業(yè)機(jī)器人賦予“慧眼” 的機(jī)器視覺，提升工業(yè)機(jī)器人效率為攻堅人工智能重點(diǎn)的應(yīng)用外，機(jī)器視覺作為人工智能的一個分支既是機(jī)遇也是挑戰(zhàn)。 在智能制造過程中，機(jī)器視覺主要用計算機(jī)，來模擬人的視覺功能，也就是要把客觀事物的圖像信息提取、處理并理解，最終用于實(shí)際檢測、測量和控制。 經(jīng)準(zhǔn)確分析定位后引導(dǎo)動作，避免了產(chǎn)品傳送中的偏差，增強(qiáng)了不同產(chǎn)品的生產(chǎn)適應(yīng)性，同時大幅提升產(chǎn)品的加工精度。此外，機(jī)器視覺還能檢測成品的精度，免除人工抽檢帶來的低效、誤差與漏檢。 在人工智能在工業(yè)場景的一大落地應(yīng)用方面，機(jī)器視覺針對瑕疵檢測，也是人工智能的一大“場景”。此外，設(shè)備故障監(jiān)測與預(yù)警，這類方案可監(jiān)管工廠廠房每一臺機(jī)器人，并預(yù)測機(jī)器人的異常狀況，在機(jī)器人出現(xiàn)問題前，加派技術(shù)人員進(jìn)行維修作業(yè)。 人工智能時代，工業(yè)應(yīng)用對機(jī)器人的訴求早已突破既定重復(fù)的簡單組裝工作，面對當(dāng)下對“延展性”的更高要求，隨著智能制造的深入，具備視覺感知能力的智能設(shè)備益發(fā)盛行，機(jī)器視覺作為前端感知的核心部件，市場需求旺盛。