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把工業(yè)機(jī)器人放出籠子!起底百億美元協(xié)作機(jī)器人市場(chǎng)

2018-08-08 07:47 性質(zhì):轉(zhuǎn)載 作者:億歐網(wǎng) 來(lái)源:億歐網(wǎng)
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時(shí)值全球自動(dòng)化浪潮和中國(guó)制造2025的戰(zhàn)略布局,制造業(yè)對(duì)工業(yè)機(jī)器人的需求高漲,而投資者也將在高投資回報(bào)、更新快速的龐大市場(chǎng)的驅(qū)動(dòng)下...

  時(shí)值全球自動(dòng)化浪潮和中國(guó)制造2025的戰(zhàn)略布局,制造業(yè)對(duì)工業(yè)機(jī)器人的需求高漲,而投資者也將在高投資回報(bào)、更新快速的龐大市場(chǎng)的驅(qū)動(dòng)下,下注機(jī)器人布局。相比于笨重、危險(xiǎn),僅適用于大型環(huán)境的傳統(tǒng)工業(yè)機(jī)器人,協(xié)作型機(jī)器人正在克服挑戰(zhàn),顛覆產(chǎn)業(yè)。
以下為智能內(nèi)參整理呈現(xiàn)的干貨:
COBOT打開(kāi)百億市場(chǎng)
  20世紀(jì)60年代初,德沃爾2000磅重的Unimate arm在通用汽車(chē)工廠(chǎng)安了家,這是第一個(gè)工業(yè)機(jī)器人,負(fù)責(zé)熱壓鑄金屬。Unimate arm可以抓握、焊接、鉆孔和噴灑,液壓臂的路徑使用磁鼓式硬盤(pán)驅(qū)動(dòng)器進(jìn)行編程。
  再往前走五十年,機(jī)器人的定義有了翻天覆地的變化,現(xiàn)代機(jī)器人是可編程的網(wǎng)絡(luò)物理機(jī)器,當(dāng)然,不包括汽車(chē)和空中無(wú)人機(jī)。
  通常說(shuō)的工業(yè)機(jī)器人是大型的籠式裝置,用來(lái)代替人類(lèi)重復(fù)、危險(xiǎn)的工作。而隨著智能手機(jī)的革命和自動(dòng)駕駛汽車(chē)的發(fā)展,更小、更靈巧、成本更低的機(jī)器人進(jìn)入了工廠(chǎng)。
  這些重量較輕、成本較低的機(jī)器人可以配備傳感器,使它們能夠在工業(yè)環(huán)境中與人類(lèi)協(xié)同工作,成為“COBOT”(協(xié)作機(jī)器人)。機(jī)器人可以執(zhí)行特定的任務(wù),如抓緊小物體、觀(guān)察,甚至學(xué)習(xí)處理“邊緣情況”(edge cases)。
  盡管協(xié)作機(jī)器人僅占400億美元規(guī)模的工業(yè)機(jī)器人市場(chǎng)的很小一部分,但下一個(gè)十年將迅猛增長(zhǎng)成為100億美元市場(chǎng)。
機(jī)器人的痛點(diǎn)和解法
  從歷史上看,機(jī)器人行業(yè)在很大程度上一直困擾著一些問(wèn)題:
1、視覺(jué)問(wèn)題:允許機(jī)器人識(shí)別和導(dǎo)航物體(包括人)的視覺(jué)技術(shù)一直在緩慢改進(jìn),公司依靠籠子來(lái)保護(hù)人類(lèi),同時(shí)也就杜絕了近程操縱的可能。
2、靈巧性問(wèn)題:機(jī)器人抓握和機(jī)械能力仍然有限。
3、低投資回報(bào):昂貴的機(jī)器人價(jià)格加上低勞動(dòng)力成本,阻礙了在農(nóng)業(yè)和制造等領(lǐng)域廣泛普及機(jī)器人技術(shù)的需求。
  下文將詳述COBOT(協(xié)作機(jī)器人)如何應(yīng)對(duì)這些技術(shù)挑戰(zhàn),并改變制造業(yè)、電子商務(wù)、農(nóng)業(yè)和食品服務(wù)等產(chǎn)業(yè)的。
新的視覺(jué)技術(shù)
  隨著機(jī)器人逐漸被應(yīng)用于世界各地的工廠(chǎng),研發(fā)視覺(jué)系統(tǒng),使機(jī)器人可以識(shí)別物體,進(jìn)行安全導(dǎo)航,被提上日程。
  許多機(jī)器人的功能是在高度結(jié)構(gòu)化的環(huán)境中,執(zhí)行可重復(fù)的任務(wù)。因此,傳統(tǒng)的安全措施通常由一個(gè)籠子組成,簡(jiǎn)單有效的避免了人類(lèi)與機(jī)器人接觸產(chǎn)生的危險(xiǎn)。但現(xiàn)在,變化正在發(fā)生。
  近年來(lái),視覺(jué)硬件(如激光雷達(dá))已經(jīng)變得更便宜、更有效,并且得到了更廣泛的應(yīng)用。如今,許多初創(chuàng)公司都在使用基于新的視覺(jué)技術(shù)的協(xié)作機(jī)器人,它們裝載著傳感器,人類(lèi)員工可以站在它身邊進(jìn)行操控。
  大約1996,有許多不同的形狀和大小的協(xié)作機(jī)器人被發(fā)明了出來(lái),根據(jù)人類(lèi)工作場(chǎng)所進(jìn)行了設(shè)計(jì)。這種機(jī)器人容易重新編程,相對(duì)自治,力量上遠(yuǎn)不如低技術(shù)型工業(yè)機(jī)器人。
  協(xié)作機(jī)器人在小型工廠(chǎng)環(huán)境找到了“絕佳位置”,進(jìn)行3D打印,制造醫(yī)療設(shè)備,或完成更多的認(rèn)知任務(wù),如倉(cāng)庫(kù)訂單揀選等。在那里,人類(lèi)員工也參與工作。
機(jī)器人的認(rèn)知
  教機(jī)器人適配環(huán)境(map)和操作物體,是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。有幸的是,谷歌的DeepMind和UC伯克利的一些研究進(jìn)展已經(jīng)成功證明了“一次性學(xué)習(xí)”(one-shot learning)的可行性,即協(xié)作機(jī)器人可以在沒(méi)有大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的情況下識(shí)別新的對(duì)象。
  未來(lái)的機(jī)器人可能只需要觀(guān)察人類(lèi)員工的工作流程就能完成任務(wù)學(xué)習(xí);或者操作者可以使用VR手勢(shì)進(jìn)行編程(協(xié)變開(kāi)創(chuàng)的方法),使機(jī)器人掌握工作方式。
  雖然這項(xiàng)技術(shù)還有很長(zhǎng)的路要走,但今天的技術(shù)已經(jīng)足夠成熟到可以讓機(jī)器人和人類(lèi)協(xié)同工作了。目前,協(xié)作機(jī)器人和它的麻吉AGVs(自動(dòng)引導(dǎo)車(chē)輛/運(yùn)輸機(jī)器人),已經(jīng)成為制造業(yè)和倉(cāng)庫(kù)環(huán)境的標(biāo)準(zhǔn)配置。
機(jī)器人可以很容易地完成重復(fù)的、可預(yù)測(cè)的任務(wù)。
  但是對(duì)于結(jié)構(gòu)化相對(duì)不明顯的任務(wù),例如從一個(gè)隨機(jī)分類(lèi)中挑選出一個(gè)項(xiàng)目,對(duì)應(yīng)著很多更獨(dú)特的場(chǎng)景,就需要特別的算法。真正的協(xié)同工作情況下,運(yùn)輸機(jī)器人就必須自主地“看到”人類(lèi)員工的行動(dòng),并采取相應(yīng)行動(dòng)。
開(kāi)發(fā)處理這些邊緣情況的算法成為了前沿的人工智能(AI)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自動(dòng)駕駛研究課題。

  在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)上,為90%的場(chǎng)景自動(dòng)化路徑很容易——難的是最后的“一公里”。頂級(jí)風(fēng)投A16Z的Benedict Evans指出,機(jī)器學(xué)習(xí)是要解決那種對(duì)機(jī)器來(lái)說(shuō)很難,對(duì)人來(lái)說(shuō)很容易的問(wèn)題,或者說(shuō),是人們很難描述成計(jì)算機(jī)語(yǔ)言的問(wèn)題。
  隨著機(jī)器學(xué)習(xí)工具的廣泛普及,初創(chuàng)公司正注力于計(jì)算機(jī)視覺(jué),以支持新一輪的機(jī)器人技術(shù)。
  Veo Robotics的創(chuàng)立者是Rethink Robotics的前雇員,公司旨在用“人類(lèi)級(jí)眼睛”改造笨重的機(jī)械臂。Osaso則由Peter Thiel、Elad Gil和Sean Parker等人創(chuàng)立,面向制藥和食品服務(wù)等行業(yè)開(kāi)發(fā)機(jī)器人配套的視覺(jué)軟件。
靈巧性的追求
  雖然機(jī)器人變得越來(lái)越普遍,但它們還沒(méi)有開(kāi)發(fā)出我們所期待的智能或靈巧性,就像摩登家庭或終結(jié)者2想象的那樣。著名的機(jī)器人學(xué)家Hans Moravec在莫拉維克悖論中提出:
  “讓計(jì)算機(jī)在智力測(cè)試或西洋跳棋上表現(xiàn)出成人水平的表現(xiàn)是比較容易的,在感知和移動(dòng)性方面,很難或不可能賦予他們一歲人類(lèi)的水平。”
  換句話(huà)說(shuō),高級(jí)推理只需要很少的計(jì)算,但是低水平的感覺(jué)或運(yùn)動(dòng)技能需要巨大的計(jì)算資源。靈巧性是機(jī)器人學(xué)的一大挑戰(zhàn),相對(duì)而言,改進(jìn)硬件是更加有效的途徑。

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