數(shù)據(jù)可用性挑戰(zhàn)

中小企業(yè)在提供數(shù)據(jù)方面往往猶豫不決，這限制了人工智能的發(fā)展。Covariant等公司試圖解決這一問題，開發(fā)了收集工業(yè)數(shù)據(jù)的解決方案，并為機器人提供廣泛的拾取、放置和分揀解決方案。奧托集團通過集成Covariant的系統(tǒng)，使得機器人能夠在復雜的物流環(huán)境中自主應對變化和不可預測的情況。

縮小數(shù)字世界與現(xiàn)實世界的差距

數(shù)字孿生技術有助于彌合數(shù)字世界與現(xiàn)實世界之間的差距。這些技術使企業(yè)能夠創(chuàng)建工廠和環(huán)境的數(shù)字圖像，以生成所需的數(shù)據(jù)。這種虛擬模擬可以節(jié)省大量成本，同時消除物理系統(tǒng)測試帶來的磨損或安全風險。

展望

中國和美國在人工智能支持的機器人技術方面投入巨大，特別是中國的工業(yè)自動化已經(jīng)達到全球領先水平。德國機器人行業(yè)仍在等待其“ChatGPT時刻”，但當前的技術發(fā)展表明，行業(yè)內技術實施的加速趨勢已經(jīng)顯現(xiàn)。盡管通用工業(yè)機器人成為現(xiàn)實可能還需要時間，但當前的進展令人充滿希望。

德國機器人行業(yè)正在積極探索人工智能的應用，但要實現(xiàn)全面突破還需要克服數(shù)據(jù)可用性、技術整合等多方面的挑戰(zhàn)。隨著企業(yè)逐步采用新的流程和技術，人工智能在工業(yè)領域的應用將變得更加廣泛和深入。