什么是人工智能机器人？

人工智能机器人是在现实环境中行动的人工代理。机器人技术和人工智能领域的发展正在促使制造商从传统上用于生产的自动化流程转变为使用自主学习的流程。除了具有处理日常任务的能力外，机器人现在还可以响应人类和环境输入的变化。

制造自动化的现状

根据国际机器人联合会（IFR）近期发布的一份报告，2018年全球工业机械臂出货量创下历史新高，达到38.4万台。在主要进口国中，中国是最大的市场（占比35%），其次是日本和美国。

汽车和电子制造仍然是工业装备最大的应用市场，占比约60%，高于金属、塑料、食品等其他行业。

由于传统机器人和计算机自动化的局限性，目前除汽车和电子行业外，仓储、农业等行业几乎都没有开始使用机械臂。这种情况将被人工智能机器人、深度学习等新技术改变。自动化和工业机械臂在制造业已经存在了几十年，但即使是自动化程度最高的汽车制造业，离所谓的熄灯工厂也还有很长的路要走。例如，大部分汽车装配流程仍然是手工完成的。这也是车厂劳动强度最大的部分。汽车厂平均有三分之二的员工在装配车间。

实现全自动化为什么困难？

迄今为止自动化的技术限制无法突破。

现在的自动化生产线一般都是为大批量生产而设计的。它们可以有效降低成本，但缺乏灵活性。随着消费者更喜欢生命周期越来越短的产品，定制化生产的需求增加。人类通常比机器人更能应对这些新产品线，因为他们不需要花费大量时间来重写程序或改变制造流程。

l  灵巧性和复杂性

尽管技术发展迅速，但人类仍然比机器人灵巧得多。尽管装配过程已经高度自动化，但它们仍然需要使用人力进行编程。

制造和仓储所需的备料是可以提高生产效率的地方。在组装过程中，组装所需的所有零件都可以放在一个工具箱中。然后机器人可以从工具包中取出每个零件并执行组装操作。如果每个零件都处于固定的位置和角度，自动编程就比较容易。相反，如果需要从杂乱的零件盒中识别和检索零件，这对现有的机器视觉和机器人技术来说是一个挑战。

l  视觉和非视觉反馈

许多复杂的装配操作需要操作者的经验或感觉。无论是安装汽车座椅，还是将零件放入工具箱，这些看似简单的动作都需要操作员或机器人根据各种视觉甚至触觉信号调整动作的角度和力度。

这些微调要求让传统的自动化编程几乎毫无用处，因为每次取放物品的过程都不一样。你需要有能力从多次尝试中学习，并总结所需的行动，就像一个人一样。然而，机器学习，尤其是深度学习和强化学习，可以为机器人技术带来重大变革。

机器人 2.0：AI可以帮助生产做什么？

人工智能给机械臂带来了巨大变化。过去机械臂只能重复执行工程师编写的程序。虽然准确度和速度都很高，但它们无法应对任何环境或流程的变化。但现在因为人工智能，机器可以自己学习更复杂的任务。

具体来说，AI机器人与传统机械臂相比，在三大方面有重大突破：

l  视觉系统

即使是最高端的3D工业相机，也无法像人眼那样准确判断深度和距离。它们也无法识别透明包装、反光表面或变形物体。机器视觉在过去几年取得了长足的进步，利用深度学习、语义分割和场景理解来提高低端相机的深度和图像识别能力。这使制造商无需使用昂贵的相机即可获得足够准确的图像。这种图像识别可以成功识别透明或反光物体包装。

l  可扩展性

深度学习不需要像传统的机器视觉那样，预先构建每一个物品的3D模型。 只需输入图片，经过训练，人工神经网络就可以自动识别图片中的物体。它甚至可以使用无监督或自监督学习来减少手动标记数据或特征的需要。这让机器能够以更接近人类的方式学习，消除人为干预，让机器人能够面对新的任务，而不需要工程师重新编写程序。随着机器的持续运行，收集到的数据越来越多，机器学习模型的准确率进一步提高。

由于深度学习模型一般都存储在云端，因此机器人可以相互学习并共享知识。 这样既节省了其他机器的学习时间，又保证了质量的一致性。

l  智能摆放

“请轻拿轻放，或者把物品摆放整齐”，这对机械臂来说是一个巨大的技术挑战。如何定义“小心轻放”？它会在物体接触到桌面的那一刻停止施加力吗？还是移动到一定距离后松手让物体自然下落？这是对技术的考验。要“把物品摆整齐”就更难了。为了将物品准确地放置在所需的位置和角度，我们必须首先从正确的位置拾取物品。机械臂仍然不如人手灵巧。大多数机械臂使用吸盘或夹子，要达到人体关节和手指的灵活性还有很长的路要走。其次，我们需要能够即时判断被抓取物体的角度位置和形状。我们需要知道其他物体或障碍物的位置，以便判断将物品放在哪里最节省空间。

通过AI，机械臂可以更准确地判断深度，也可以通过训练学习提高。物品可以面朝上、面朝下或其他不同的位置放置。您还可以使用对象建模或体素化来预测和重建3D对象，以便机器可以更准确地确定实际对象的大小和形状，并将对象放置在适当的位置。

人工智能机器人将如何影响制造业？

业内现有参与者普遍选择专注于持续创新和改进现有产品和服务，以服务现有客户。这时，一些资源较少的小公司可以抓住机会瞄准被忽视的市场，并在这些市场中站稳脚跟。人工智能机器人将为制造业带来颠覆性创新。

颠覆性创新分为以下两种类型：低水平市场创新和新市场创新。人工智能机器人带来的是对新市场的颠覆性创新。新市场创新是指新公司针对现有公司尚未服务的新市场所带来的创新。

随着汽车和电子制造行业占工业机械臂的60%，许多制造商专注于不断创新，做他们最擅长和客户最需要的事情，进一步提高速度和准确性。仓储、食品制造和材料准备程序都被忽略了。客户并不缺乏高速、高精度的机器人，但他们正在寻找更灵活、能够学习灵活地执行不同任务的机械臂。看到这种未被满足的需求，AI Robotics公司开始将人工智能应用到机器人上，让机械臂可以应用于备料、包装、仓储等新市场。机器学习模型中使用的低级摄像头可自动执行材料准备和货物分拣等过去只能手动完成的程序。未来，机械臂可以用在更多的地方，更广泛的行业领域。

人工智能机器人带来的挑战与机遇

人工智能和机器人的结合带来了很多可能性，但这些变化绝非一蹴而就。即使机械臂企业开始投资人工智能，也必须思考如何重建组织和发展战略，将转型的负面影响降到最低，满足各企业管理层提出的需求。

另一方面，开拓新市场绝非易事。初创公司仍需要与制造商密切合作，开发更能满足客户需求的解决方案。制造过程比仓储更加复杂和多样化。初创公司虽然了解人工智能和机器人技术，但不一定了解制造过程。这也让中国台湾厂商抓住了成长转型的最佳机会。

中国台湾在制造业发展人工智能，不仅带来了解应用案例和掌握数据的优势，更可利用人工智能机器人等新技术实现产业转型的目标。

中国台湾厂商若能率先与这些初创企业合作，不仅可透过制程自动化提升生产效率与品质，更可针对以往难以进行的制程提供定制化解决方案。通过摆脱大规模制造和降价竞争的策略，国际初创公司可以成为新一代人工智能机器人的试验场，为电子或半导体制造业开发独家解决方案，从而增加出口产量。