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据国际数据公司IDC预测,全球对数字转型的投资将以每年17.1%的复合速度增长,2023年,这类投资预计将达到惊人的2.3万亿美元。这意味着数字化转型的时代已经到来。未来十年,在全球智能制造整体竞争格局中,中国企业将肩负机器人自动化、边缘AI、新能源与汽车、航天工业、电商物流、轨道交通、中端医疗器械等行业的领军使命。高新技术企业在蓬勃发展的同时,也面临着巨大的挑战。
2023高新产业国产化率低
当前,工业机器人、AI机器视觉、新能源汽车、医药与食品工业等产业正处于国产替代、进军全球的成长期,国产化率在10%-40%之间。而机器人核心部件(电静液驱动、视力触觉、刚柔耦合灵巧手、电子皮肤肌肉等)、工业母机、工业软件、高端轴承、高端传感器等产业仍处于萌芽期,国产化率不足10%。
为此,未来机器人发展需要思考注重3大核心要点:一是机器人未来发展应当攻克核心部件,二是以真诚服务降本增效的角度,粘住客户打透垂直应用及相关软件,三是积极拥抱具身智能新技术带来的发展机遇。
2023具身智能新技术
具身智能是指一种智能系统或机器能够通过感知和交互与环境进行实时互动的能力。具身智能系统通常具备感知、认知、决策和行动的能力,能够通过感知器和执行器与环境进行交互,并根据环境的变化做出相应的决策和行动。它将大大有利于提高机器人与自动化设备的智能水平,而且有望适用于小批量多品种或时变的非结构化环境应用。
具身智能带来的机会
1、基于AI多模态大模型,嵌入“人机交互”。让机器人通过机器学习或大模型,按照人的意图,将目标拆解成系列化子目标或思维链,并对应完成相应的任务;
2、强调感知、垂直大模型,能够在非结构化的情况下实时在线学习、识辨或修正补偿搬运、打磨、焊接等时变环境造成的误差。让机器适应更多场景完成作业的能力。
具身智能:服务型和劳动型
1.服务型具身智能
重点在于“大语言模型(LLM)+ 感知算法 + 交互决策控制算法”技术融合。
在大模型出现之前,服务型机器人的人机交互主要靠深度学习完成。由于没有文本生成能力,服务机器人只能针对不同的交互问题给出机械化且固定的答案。另外,由于泛化性较低,服务机器人只能解决特定的常见问题。
在大模型出现之后,服务机器人的人机交互能力大幅提高,只需在大模型下游搭配语音算法,即可适配诸多复杂的服务场景。此外,服务机器人的大模型系统搭载于云端,全部语言交互都可以通过云端计算生成。
在运动控制方面,由于服务型机器人不需要高速度、高精度地运动,其决策控制算法相比劳动型机器人较为简单。
2.劳动型具身智能
重点在于于“语言大模型+感知算法+时变环境动作复杂决策控制算法”技术融合。
多模态大模型,尤其是涉及动作行为的大模型发展尚不成熟,仅能在人机交互方面为机器人赋能,在运动控制方面仍需技术迭代。
在动作控制方面,劳动型人形机器人的动作由感知算法配合复杂的决第控制算法共同完成。由于高效实时的机器视觉技术仍存在短板,机器人还需要激光雷达/IMU等多传感器配合,以获得其感知环境。
具身智能新技术的应用——工业巡检机器人
工业巡检机器人是一种具身智能的应用,它将先进的传感技术、人工智能算法和机械执行系统结合在一起,以实现在工业环境中的自主巡检、数据采集和智能决策。
1. 传感技术:巡检机器人配备各类传感器,如视觉传感器、激光雷达、红外线传感器等,能够全方位感知工业设备和环境的状态。
2. 自主导航:具备自主导航能力,通过集成的定位系统和地图构建技术,能够规划巡检路径、避开障碍物,并自主完成巡检任务。
3. 实时数据采集:巡检机器人能够实时采集工业设备的数据,包括指示灯、仪表、温度、湿度、振动等多种参数,为设备状态监测提供及时、准确的信息。
4. 智能分析与诊断:结合人工智能算法,机器人能够对采集到的数据进行智能分析,识别潜在问题并做出相应的决策,实现预测性维护。
5. 多样化应用:巡检机器人广泛应用于各种工业场景,包括电网、发电矿山、化工冶金、数据中心等。它们可以检查设备的运行状况、寻找潜在故障,并大大提高工业设备的可靠性和安全性。
6. 人机协同:具身智能的机器人与人类工作人员协同工作,机器人执行繁琐、危险的巡检任务,而人员则集中精力进行更高层次的管理和决策。
通过将具身智能应用于工业巡检机器人,可以提高工业生产效率,减少人力成本,降低安全风险,并确保设备长时间高效运行。这种技术的发展代表了工业智能化和自动化的前沿趋势。
在数字化转型的时代潮流中,具身智能技术以及智能巡检机器人的崛起无疑为各行各业注入了新的活力。从智慧工厂到城市基础设施,这些先进的技术正在改变着我们的生活和工作方式。
然而,面对这一新技术的革新,我们也要正视和解决一系列挑战。技术瓶颈、人才短缺、市场竞争等问题需要产业界与学术界共同努力,共同寻找解决之道。只有通过不懈的努力和合作,我们才能更好地引领数字化转型的潮流,让具身智能和智能巡检机器人的发展成为推动社会进步的引擎。
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