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  • 智能机器人发展趋势

    2015-12-26 17:01:53
    智能机器人发展趋势,结合知识库管理、数据挖掘、热点分析。 智能化人机交互技术已经越来越深入、广泛地应用于金融、保险、航空等大机构云集的领域,未来已来,智能化变革必将能使机器更加“聪明”,进一步提升人类...
  • 智能机器人发展猜想

    千次阅读 2015-01-08 14:29:07
    如今计算机,手机具有强大的计算处理能力,可以进行智能应用,但是,计算机不具备物理运动能力,好比是人类的霍金,在未来科技发展中,智能机器人将兼备计算机和机械的能力,成为可自主移动的智能机器。 生物的进化...

    如今计算机,手机具有强大的计算处理能力,可以进行智能应用,但是,计算机不具备物理运动能力,好比是人类的霍金,在未来科技发展中,智能机器人将兼备计算机和机械的能力,成为可自主移动的智能机器。

    生物的进化是从单细胞到多细胞,从低级到高级逐步分化发展的,车也是从简单的轮子工具逐步发展出卡车,火车,汽车,公交车等类型。

    机器人的发展将根据实际应用需要分化出多种类型,并逐步优化。

    从仿生学的角度看,机器人将具备视觉,听觉,触觉等功能,具备运动,语言等多种功能组织。同时也具有类似人类的本能反应来处理外界刺激。

    机器人的大脑根据设定的程序和规则,通过if等组合判断和学习,可以完成多种功能,作出趋利避害的反应。这个时候,会有提供给机器人的指令应用。

    以搬砖为例,这个例子对机器人来说有些大材小用,让机器人去搬地上的一堆砖,机器人会一块块的捡起砖头,放成一小堆,然后开始搬动,如此循环。

    这个阶段的机器人如同低级动物,还没有达到人类水平的思考。

    也许这个阶段的机器人称为智能机械更为合理。

    但是,随着感官的发展,和经验的积累,机器人会开始具备简单的思维意识并出现个体大脑差异。


    之后的机器人进化,难以想象……


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  • 近两年,随着物联网、云计算、人工智能等新一代信息通信技术与制造业加速融合,数字化、网络化、智能化的发展给机器人产业带来了新的春天。机器人作为目前引领技术创新的时代先锋,涵盖从控制技术、语音识别理解与...

    机器人作为机电一体化的最具代表性的融合体,需要各种先进的成熟的技术,同时技术融合度也成为其中的关键。近两年,随着物联网、云计算、人工智能等新一代信息通信技术与制造业加速融合,数字化、网络化、智能化的发展给机器人产业带来了新的春天。

    机器人作为目前引领技术创新的时代先锋,涵盖从控制技术、语音识别理解与合成、立体视觉、模式识别、运动学、动力学、传感技术、无线网络通信、移动云计算系统等多领域的先进技术。其中自主移动、导航定位技术是智能机器人最基础的技术要求。

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    目前移动机器人常用的导航定位方法主要有电磁循迹、卫星导航定位、激光雷达导航定位、视觉导航等。以上海高仙机器人打造的全场景移动机器人为例,高仙采用多传感器融合+深度学习架构,多项关键技术指标已远超业界平均水平,目前已实现规模化商用。

    除了通用技术外,针对特定行业的还需要与行业相融合的技术,以安防领域机器人为例,技术热点涵盖导航定位、计算机视觉、目标跟踪、移动与运动控制、算法、目标检测与识别、传感器、人机交互等,其中凸显的核心问题聚焦在机器视觉、智能语音交互、移动控制三方面,除此之外,还有高清图像无线传输技术、智能识别与警情判断技术、安防机器人运营管理平台等与安防领域紧密相关的技术。

    巡逻机器人的核心能力就是以机器视觉为核心的观察判别能力,在安防领域,高清视频监控技术、图像增强现实技术、人脸识别技术、车牌识别技术以及云计算平台和大数据分析处理能力,能够快速构建机器人的视觉,同时结合移动式特点,对视频抖动、智能分析算法、双目识别、多目全景视觉做了诸多优化,使得巡逻机器人初步具备类人属性。

    目前,人工智能这一模拟和延展人类智能的科学技术在近年来全面爆发,引发多个产业科技变革。人工智能技术的兴起也为机器人产业带来了新变化。

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  • 来源:雷锋网摘要:2018 全球人工智能与机器人峰会(CCF-GAIR)在深圳召开,峰会由中国计算机学会(CCF)主办,雷锋网、香港中文大学(深圳)承办,得到了宝安区政府...
        
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    来源:雷锋网

    摘要:2018 全球人工智能与机器人峰会(CCF-GAIR)在深圳召开,峰会由中国计算机学会(CCF)主办,雷锋网、香港中文大学(深圳)承办,得到了宝安区政府的大力指导,是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流盛会,旨在打造国内人工智能领域最具实力的跨界交流合作平台。


    在机器人应用专场中,北京航空航天大学教授、北京航空航天大学机器人研究所名誉所长、长江学者特聘教授王田苗教授率先登场,为本专场做了题为“当前智能机器人发展若干挑战性问题”的大会报告。


    王教授的报告主要分为三个层面:智能机器人工业和服务的现状、智能机器人行业面临的挑战性问题、关于机器人行业未来发展的思考。在谈到智能机器人行业的现状时,王教授认为伴随着人工智能的发展,智能机器技术未来 5 到 10 年的几个拐点将可能率先在中国出现,比如说工业机器人将进入到每个工厂;而国家层面也极为重视,出台了一系列相关的政策规划。


    但与此同时,中国机器人产业链在基本形成的同时也存在着一些挑战性问题。一个是核心零部件,特别是高端核心部件和核心算法;另外一个就是中国市场存在的杀价情况和恶劣竞争问题;还有就是无论是国内外市场,都普遍存在着对服务器人的产品痛点、形态、产业、规模、服务模式等不清楚的问题,导致机器人行业尤其是服务机器人行业存在一定的泡沫;此外就是我国机器人行业还没有核心开放的操作系统与专用芯片来处理相关问题。


    最后,王教授针对这些挑战,提出了自己对机器人产业发展的三个建议:


    • 深刻认识到过去以产品开发为主的主导模式正在慢慢过渡到以制造服务为主的模式。


    • 在这样恶劣的形势下一定要注重品牌,要注重标准化,这样有利于企业的长久和企业产品推向全球市场。


    • 要重视技术创新与研发。


    以下是王田苗教授在 CCF-GAIR 2018 大会现场的报告内容全文。


    我今天在这儿想用 40 分钟跟大家分享一下我最近这半年学习与思考的一些体会。


    我主要学习思考了全球最大的信息与管理咨询告诉埃森哲(Accenture)有关未来制造模式演变报告、世界著名的战略咨询审计税务公司毕马威(KPMG)有关 2018 年全球科技创新战略报告、最有权威国际第一家信息技术与研究咨询公司高德纳(Gartner)有关 2018 年前沿技术预测与成熟度曲线报告,以及还有学习了包括国际机器人联合会 IFR、中国电子学会、哈工大机器人集团等有关咨询报告,我自己也提炼思考了一些想法跟大家分享一下。


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    分享三方面的内容:


    • 第一,智能机器人在工业和服务的现状;


    • 第二,当前面临的挑战性问题;


    • 第三,我认为作为一个创新型企业、包括上市公司的机器人企业应该采取什么对策。


    最近有关机器人的几个动向,先说国内的动向。目前采用国产的谐波减速器和 RV 减速器的排着队购买,过去需要两三个月,现在需要五个月到半年。目前国产轻型机械臂80%全部采用国产谐波减速器,国内的RV减速器厂商突破3万台,预计要不了多久突破 10 万台的话,中国机器人相关零部件生态初步形成。轻型机械臂我们称为小六轴,销售价格已经突破 5 万元一台套,还有一些厂商杀价突破了 3 万元,这样意味着一个机器人成本大致可以替代 2 个工人,所以从这里可以看出来它的痛点和需求的旺盛。


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    国产机器人在中国市场占有率已经由过去的 10%、20%、33%,今年将突破 40%,也就是说过去由四大家族包括其他机器人占了 80% 以上的市场,中国自主品牌现在正在迅速崛起,未来 2-3 年将会出现销售过万台套的国际影响力中国龙头或者头部企业。


    我们都知道,中国工业机器人 1000 台能够存活,2000 台能够微利,5000 台站立中国机器人市场的制高点,那么 10000 台就意味着开始正面和四大家族进行竞争了。


    中国服务机器人在单品销售方面(所谓单品也就是在细分领域)许多都已经成为世界第一。无人机是第一、电动平衡车第一,扫地机器人第一、搬运机器人第一、科教机器人第一。随着我国科技的创新创业和国家政策的支持,有可能中国医疗服务机器人、特定区域无人驾驶和农业机器人也将率先批量化,在国际市场占有一席之地。


    前两天我作为中国电动平衡车标准起草组的组长和国家 SAC/TC159 的副主任,参加了中国国家标准委员会与美国国家标准委员会 UL 共同成立了电动平衡车合作互认工作组,这是对中国产品走向世界奠定了一个重要的基础。


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    国际四大家族依然以四高占领着汽车焊接、电子制造等高端领域(高速、重负载、高精度、高可靠性),并且由原来负重的 200 公斤、400 公斤、100 公斤,也在加紧往 6 公斤以下的轻型机械臂和协作机器人进行推进占领。去年包括日本国际机器人展览会和今年 3 月、4 月分别在汉诺威和慕尼黑的工业自动化展览会,到处可以看到轻型的机械臂,其中有优傲机器人 e-Series、德国自动化个人机器人 Pilz、Denso 的机器人等。所谓轻型机械臂或协作机器人,第一条是便于使用,不那么复杂;第二条是能够避障,能够安全交互。


    亚马逊预计明年将推出自己的第一款服务机器人,其实亚马逊是电商互联网服务平台公司,但是它有硬件基因,十年以前它的电子书占领了全球 70% 的市场,六年以前收购了 KIVA 仓储底盘升降移动机器人,形成了 4.5 万台套机器人在它的电商物流方面应用,两年以前推出智能音箱 Echo 占领 60% 的市场,这个很有硬件基因的世界前五名的巨头公司,从苹果挖来了产品设计硬件工程师,在它的 Lab126 实验室秘密开发机器人。


    当音箱变成可移动、可显示、可交互,它希望机器人功能能够实现四个方面,第一是交互、第二是识别、第三是能够完成一定的作业(比如说接收物品或者简单搬运)、第四是能够陪护,大家期待着 2019 年亚马逊发布。


    Google 机器人还可以方便对话帮助订餐,大家已经区分不了是人帮助你订餐还是机器人。另外被软银从谷歌购买的这样一个机器人公司 Boston Dynamic,其总裁在今年 4 月份德国的汉诺威学术活动说要把 4 足式 Spotmini 像安卓一样开放成为机器人开源平台,今年计划 100 台,明年 1000 台,要改变人们认为他们只搞技术没有商业价值。当然,还有可穿戴式的无需电池、电机的装置,以基于感知学习与软体机器人,以控制作为突破口,自适应环境、无需编程以及工业物联网进行突破,这就是我所了解的当下智能机器人视角与场景。


    在这样的情况下我们回顾看看中国。


    我们有时候需要从智能机器角度来看问题,跳出来,而不是把它作为一个智能机器人来看。它有三个要素:


    1、要有载体,我们称为机器人;


    2、要感知,我们称为物联网;


    3、能够基于环境来认知控制,我们称为人工智能。


    有时候我们这样理解智能机器的生态,比如智能机器,基础层方面我们认为是材料、设计、核心部件、装备、检测。中间层方面出现了三个东西:一个叫数字化设计与智能服务;第二个叫操作载体,即叫机器人、3D 打印、数控机床;第三个叫商务的云制造与物联网服务,从而推向了应用产业层,比如智能汽车、电子制造、医疗器件、机械制造、国防军事等等。


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    在这样的背景下,人们为什么特别关注人工智能和机器人呢?是人们认为在未来 5-10 年这几个拐点可能会在中国率先出现。


    比如拐点是工业机器人将进入每个工厂。我们知道,在十年以前,2007 年比尔盖茨说厂厂都有机器人、家家都有机器人,其中第一个目标很快就实现,就是每个企业都有机器人,因为工业机器人售价突破了 5 万,能够提高生产与管理效率,并且进入无人化工厂、自动驾驶、会话式教育、养老机器人、无处不在的柔性可显示与交换,还有包括区块链、5G 物联网、云服务、国防军事武器等等。


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    在这样的背景下,我们看看我们国家对这个事情的重视。2017 年国务院、工信部、科技部发布了一系列重大项目和重要的产业战略,给予引导和支持;重要的是地方政府结合自己的优势产业竞争与聚集,以相应补贴也在大力支持地方的智能机器发展,所以使中国在这方面有了很大的突破性进展。


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    在投资界,包括机器人和人工智能,大家可以看出来,在赛道上,芯片、传感器、激光雷达、交互、安全等等,其中三个最高的,第一个是视觉,第二个是智能机器,智能机器里面主要是机器人和无人驾驶,第三个是自然语言理解。从涉及到的内容来看,监控、仓储、智能汽车、医疗以及各种各样的安防等等。


    从中国的投资角度来理解,大家也可以看出来,比如说 40% 集中在 Pre-A,60% 集中在服务机器人,21% 分别集中在物流和教育,其中百万级以上的占了 52%。


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    最近还有一个现象,并购、收购日益活跃。中国占了全世界在并购方面的 75%,其中 55% 的金额是亿元级的,其中并购方面来看,特别关注有本体,大概占了 67%,另外系统集成和相应的本体零部件作为最活跃的领域。


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    在这样一个前提下,有了政府引导,有了金融机构助力,有了相应地方的补贴政策,使中国目前的机器人创新创业日益活跃,其整体市场达到 1200亿元,同比增长 25%。大家需要关注的是:这个增速在中国大概保持了八年,全球机器人的市场大概以 10%-12% 的速度保持了大概十年。


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    工业机器人在一个国家发展成熟度有一个指标叫密度,大概十年以前万名工人的密度中国是 23 个机器人,一年增加 20%,现在到了 68,预计很快突破 73——也就是全球发达国家的平均水平。刚刚说了服务机器人,大疆无人机、纳恩博电动平衡车、小米科沃斯扫地机器人等开始盈利,特种机器人创新创业开始萌芽,仿生机器人作为高校院所的研究重点。


    在整个机器人里面,我们把它纳入到智能制造,我借助这张资料片,最活跃的依然是工业机器人,大概在340 亿,主要集中在生产线,其次是仓储和物流,再其次是信息化 MES 管理。


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    这是中国 2012 年到2020年的预测,大家可以看出规模。左边是亿元规模,右边是增长率,其中在 2016年中国机器人增长速度最快达到 40% 多。


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    从机器人的分布来看,工业依然占据着主导,服务占了半壁天下。从增长率来看,服务机器人的增长率比较高,其次是特种机器人,工业的增长率在下降,但是依然为主。其中深色的是工业机器人占的规模大小,大概在 300多亿,不到 400 亿,服务机器人大概占到 100 多亿。


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    从市场来看,这是目前工业机器人的产量,后面是外资所占的比例(见 PPT),大家可以看出,外资占的比例大概是 65%,不到 70%,中国已经到了 40%。


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    这是万名工人的密度,黑色的部分是中国的密度,淡蓝色的是全球平均的密度。可以看出,目前中国的密度已经到了 68 左右,世界的平均密度大概在 70 多。


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    这是相应的专利,医疗是最活跃的,以发明专利为主,其次是清洁、扫地、娱乐教育、仿生、陪伴机器人等。


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    这是工业机器人产业链的上游、下游、中游代表性企业。大家可以在网上查约,其中中国电子学会、哈工大集团整理的材料可以参考了解。


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    这是服务机器人增长的数目,在 2017 年大概有 200 多家新的服务机器人公司诞生。


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     6 月 29 号新松、新时达、埃斯顿和拓斯达的市值,以及他们 2017 年前三个季度统计出来的利润,其中可以看出如果除去一定补贴,目前机器人公司利润空间有限。


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    中国机器人以 25% 的速度在增加,直接引领全球市场需求,中国机器人的产业链基本正在形成,但是还存在挑战性的问题。


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    一个是核心部件,特别是高端核心部件和核心算法,我们依然和四大家族有比较大的差距。


    有关这些算法或者核心部件是一个系统性的问题,不是一个单一产品的问题。比如说核心部件,材料、设计、加工、装配、测试、反馈、服务,不是一个简单的设计,也不是简单制造能不能出来的,甚至涉及到管理问题,所以这是一个系统。带来的问题是什么?精度、寿命、噪声等问题。核心算法也一样,核心算法是指机器人本身的电机参数所作用对象的动态模型、工作环境变化,如何通过周边的感知来实现快速响应、超调幅度较小、到达稳态误差时间段等。


    另外一件事是比较让人担心的,中国比较喜欢杀价来抢占市场,这样就造成了恶劣的竞争。


    这种竞争的问题会出现什么呢?会造成品质、服务以及相应的满意度下降,这个无论对工业还是服务机器人,我认为都是非常担心的问题。如果你价格太低了,无论系统集成商还是整机机器人,你就没有时间、没有空间认真做好产品品质与真诚服务了。所以,我认为这种发展思路到中国的下个十年、二十年要彻底改变,否则你的机器人在世界客户观念认知中就是低端,就是劣质,就是卖白菜,就是不好的产品。我觉得这件事情要引起高度重视。


    还有一个挑战性问题是,无论国际还是中国,未来对服务机器人的产品痛点、形态、产业、规模、服务模式等很多东西不是很清楚,也就是痛点不痛,造成了机器人特别是服务机器人有一定的泡沫。


    从服务机器人需求发展来看,它应该是一个工具,能完成特定家政作业服务,二是能够帮助主人进行一些事务的监控管理,三是能够作为主人很好的朋友进行交流陪护。这三个东西集成在一起很难,要不然不实用,要不然维护成本很高,要不然价格昂贵。所以现在的服务机器人研发思路,一种是从工业界是想从具体工具任务产品入手,另一种是互联网云服务角度想从主人交流陪伴入手,逐步形成服务机器人的痛点产品。当然,作为机器人开放核心的操作系统、专用芯片以及情感陪护,也依然是世界范围的挑战性问题。


    这样的背景下为什么会形成泡沫呢?从历史来看,从科幻到三个准则,到人们希望机器人像人一样能够打高尔夫、能够跳舞,那个时候是 1960 年。而美国大力发展推动了很长时间,距离科幻想象的机器人有很大差距,特别是由于传感器、机械、成本和智能认知等各种各样的问题解决不了,所以 1968 年前后,这项技术就转移到日本,日本把它应用在了摩托车上,通过川崎又用到了汽车上,从而发展形成了工业机器人产业。


    随后机器人一直没有衰落,但也没有形成大的产业。没有衰落的原因,一个是从月球、南极到我们所说的太空、水下,不断推动着特种机器人发展。后面到了索尼机器狗,想进入家庭,一度曾经放弃,现在索尼又想接着继续研发推入家庭娱乐。


    然后 1997 年前后日本本田推出了仿人机器人,另外就是让我们看到是 2002 年 MIT 教授 Brooks 让他的学生创业,先做教育,做到阿富汗反恐防暴机器人,洞穴侦查,发现订单严重依赖于美国军方,公司发展于销售具有不确定性,后来他们想能不能做家政服务,扫地清洁自动化的就是从 iRobot 开始的,2006 年上市。随后 MITBrooks 教授又创立了双臂协调交互的协作机器人等等。


    在这样一个历程中想说明一些想法的是:第一,机器人发展的动力就是科学幻想与探索、市场需求和战争军事推动。最后的结果是,科学幻想和基础研究会形成颠覆的技术,但是真正把它变成一个可持续发展的产品,是通过工业与社会具体痛点需求与具体应用的场景而发展起来的。


    我自己老是回想,计算机信息六十年,人工智能六十年,数控机床六十年,机器人六十年,为什么计算机信息、数控机床发展很快成为产业的老大,而人工智能和机器人落在后头?我从需求、产业、痛点来思考,得到的结果是:


    机器人之所以没有发展起来,一是在家庭、公共环境,没有解决的有效痛点问题,即使解决也是十分有限,最后发现在军事、太空、水下专用的市场迫切需求而发展起来;二是受当时微电子、传感、控制和各种各样制造的成本制约,特别昂贵限制;三是机器人技术体系相对比较封闭,比如四大家族的操作系统、CAD、焊接软件、整体解决方案等等,从不兼容。没有像我们理解的机械结构、控制软件、系统平台能够实现软硬分离、即插即用。


    还有一点,在产业上不能太追求纯粹的仿生技术产品研发,仿生想象的东西适合于技术研究,如果把纯仿生的东西用在工业界是非常难的,这条路是行不通的,比如飞机不能研制像鸟一样翅膀,比如洗衣机不能研制像双手搓洗的机械等。


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    在这样的一个背景下,基于高端的性能、成本的制约、服务机器人的痛点和前沿技术的研发,我自己想提出自己的三个思考,供产业界、精英界和创业企业思考。


    我们先把智能机器、机器人载体、传感物联网、人工智能的学习和决策软件,它们能够应用的几大领域如:消费、汽车、材料、医疗、制造、军民融合。


    我觉得要重视三点。


    第一个建议是:深刻认识到过去以产品开发为主的主导模式正在慢慢过渡到以制造服务为主的模式。


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    什么叫传统产品制造?在座的创新企业都知道,功能、品质、成本,这是产品制造最重要的,往往需要重资产,需要建厂房、购买机床、招很多工人。我认为如果制造优质产品需要这些,因为产品要出来本身就需要工厂,要员工、要线下。但是仅基于此已经不行了,这是因为当前信息非常公开,竞争非常激烈,研发人员和核心技术正在加速扩散、转移与流动,同质化产品十分严重,产品生命周期也越来越短,只关注产品功能本身的开发,它就会制约企业以更前瞻的眼光来看待。


    原因是什么?我的客户把功能解决了以后,更重要的是服务。这种服务是什么?是便利、及时、建议和亲和,比如在电商行业,比如外卖、小时工、家装、旅游、健身、娱乐以及各种各样的家电服务,你会发现,除了功能、品质,你要很简单、很快的给予反应,很快给我建议,告诉我原因是什么。


    比如说目前生活节奏越来越快,专业分工也越来越细,一个人搞媒体、搞论文、搞销售、搞研发、搞管理,他没有时间考虑那么多自己衣服、自己健康、自己娱乐、自己做饭、自己收件、自己整理房子等等,所以这时候就需要这样的服务生态。再加上,由于需求的不确定性,伙伴合作的不确定性,制造成本以及收益都不确定,你会发现创新企业没有那么大的资金去解决许多问题,从而也就特别焦虑和困惑。


    这时候,率先从美国、欧洲开始,特别注重服务,注重产品品牌,注重贵族尊重。首先要有了解服务,知道产品的品质内涵,然后知道用户操作的感知,然后把用户感知的数据传过去,到后台才能发现产品的问题,才知道用户使用的习惯,比如经常按哪个键、经常去哪个餐馆、经常看哪部电影,然后进行改变提高,粘住客户,获得收益,这就是所谓的制造服务。


    这种情况下,全生态的产品作为生命周期的视角来考虑数据连接、考虑共赢和产品功能,从而人们不难想象为什么阿里、百度、腾讯、亚马逊、谷歌对嵌入式芯片感知、物联网、AI 软件、机器人那么重视,就是因为以产品为中心的方式正在向以服务为中心的方式转变。


    大家知道,早先人做机器,以人为主,机器是工具。到了后面,在上世纪中期的时候,机械自动化工厂发展,人变成了机器,卓别林的摩登时代描述的就是那个时代。到了后面,由于机器人、由于人工智能的发展,人渐渐退出来了。我们所说的自学习、服务就是从这儿开始的。开始的原因是,人都不愿意做三件事情,危险的不愿意去做,单调的不愿意去做,重复复杂的不愿意去做,这是人性决定的,人愿意做亲和、交流、创新性的工作。


    为什么我要强调这件事?大家可以看这条绿线,我们都知道重资产的企业是过去的传统,标识 500 指数的代表新科技企业,后面的代表盈利。大家可以看出,以重资产制造为主的企业利润都在下降,而且下降很快。由于人才、信息的高速流通,企业的裂变和成长速度也会越来越快,比如说达到 10 亿美元需要的年数,过去传统企业都是二十年,现在是八年、五年、四年。


    根据我的逻辑可以理解,在物质匮乏的年代,政府让企业做什么,企业做什么,客户就买什么,比如落后地区,三十年前就是这样。随后出现需求牵引时代,我想要什么就问互联网 BAT,BAT 就把这些需求收集起来,找到制造商,然后通过物流配送提供给我们,即 C to BAT to M,这就是过去三十年。现在出现了精准需求时代,每个人吃药不一样、生活起居的习惯不一样、工作内容不一样、家庭组成不一样、性格爱好不一样,它要精准的通过客户数据 Data 驱动 Driven,BAT/M 这些各式各样大小公司以共赢生态支撑,来服务 C,还有华为、小米等等,这就是未来的社会发展形态。


    工业科技变革将以感知与物联网、人工智能与区块链和机器人与服务为重要的核心技术,当然不说量子计算、人造皮肤、脑科学不重要,但是就五年、十年来看,这三个核心技术将推动着工业科技的变革。这就是为什么为什么手机终端毛利那么低,那么多企业还是敢于去砸;为什么云计算的中间件这么重要;为什么以智能装备、机器人、人工智能的应用系统得到国家和投资商的高度重视。


    这是我想解释产品思维和服务思维的不同。产品思维就是刚刚说的功能、质量、成本,服务思维不一样,用户喜欢什么、发现产品什么问题、有没有什么新需求,比如以农业生产设备为主,产品思维就是功能、质量,而服务思维就看农业装备用于什么种子,耕种在荷兰、澳大利亚还是在新疆、山东,是谁来耕种,作业时间怎么样、作业效率怎么样、作业习惯怎么样、它还需要什么,然后再来迭代,包括还有气候等等。这就是一个系统,并不是在坐的创业企业都要做这些全生态的系统,而是你要理解这些服务的重要性,自己定位在一段认真做好,和上下游形成紧密的关系。


    第二建议是:在这样恶劣的形势下一定要注重品牌,要注重标准化,这样有利于企业的长久和企业产品推向全球市场。


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    原因是什么?当前物质制造非常丰富,产品同质化十分严重,这时候品牌显得很重要。比如说汽车,一定说丰田比本田好吗?或者一定是奔驰比宝马好吗?或者 TCL 的电视比小米的好吗?已经没有差别了。这种东西隐形竞争要靠什么?靠品牌。所以说,品牌是品质、可靠、独一无二、热情的服务、拥有它是一种尊重,她需要长期呵护和积累,只有这样,你的企业和产品的生命力才长久。


    当一个产品得到尊重的时候,其实你的品牌就确立了,特别是我经常跟创业者讲,当你创造一个企业的时候,永远要想到你的企业要得到尊重,因为你的生存是给别人服务,通过服务交换了价值你才存在,所以说,万不得已不要进行恶劣的低价竞争。当然,采取一定策略是可以,你可以割个草再把价格提上来,再来服务,但是你始终要记住,品牌很重要,标准化也很重要。


    我参加了中美电动平衡车标准互认大会,我们都知道平衡车控制失灵、电池充电失火,比如说电路在热天 40 度或者 50 度的时候过载或者断电等,这些都会带来伤害与安全。这要不要标准?没有标准不行,所以美国强制对中国的电动平衡车进行标准检验。我们都知道,电动平衡车除了前后轮、扭扭车、还有两轮平衡车,中国制造大概占了全球 90 %的市场。


    这方面的技术和标准就显得非常非常重要,否则就出现一个情况,美国一个标准,欧洲一个标准,澳大利亚一个标准,这个市场如何推广?从标准角度来看,不仅解决用户的安全,还要解决有序的企业的竞争和发展,因为没有标准就滥竽充数,就连米其林餐厅和医院都有标准。大家知道标准有接口、充电、电池,统一标准就减少了污染,容易拆卸和回收。如果有了标准,中美合作,中国可以、美国可以,欧洲自然容易认可。


    欧洲经常有一个 CE 标准,你把这个标准做了,自然就容易进入欧洲。我们要以安全可靠性、环保和使用便捷为基准,对环境和技术体系进行分析,让客户、整机、测试进行交流,从而形成传动、传感、电气、电池等等的标准,我认为这对安全、环保、客户、企业都有好处。所以,企业到一定的规模,标准很重要。


    在这样的前提下,智能移动终端是智能机器的新时代,将来会把汽车作为室外的移动终端,家用服务机器人作为室内移动终端,工业机器人作为企业的移动终端,它进行协调、合作、信息的调度,进行各种装备的互联和协同。其中,智能机器的重要特点,除了我们所说的载体、操作,其中数据、智能十分重要。以特斯拉为例,估值 582 亿,福特 441 亿。福特 120 年历史,已经销售 1 亿辆车,而特斯拉十五年不到和 30 万辆车,市值上却超过福特 31%,就是因为它不仅仅是一个机器,而是一个智能的机器。


    这是我参加中美的电动平衡车标准互认工作组成立大会上的图片,只有市场规模和技术创新这两项才有制定标准的话语权。


    第三个建议是:要重视技术创新与研发,我们查阅大量资料,在工业科技变革的时代,传感、物联、大数据、人工智能、云、虚拟现实、操作系统、芯片、区块链,推动着智能制造、智能产品和智能服务发展。


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    由于时间关系,我把自己所学习思考的国外战略报告跟大家分享一下。未来 3 项科学技术将加速推动工业科技的变革:


    • 第一项技术是数字化感知,我们称为物联网。其中全球总体影响 17%,到 2021 年上万亿新花费的市场,对中国的影响,将会达到 13%,美国的影响是 16%,日本的影响 20%,英国的影响是 21%。


    • 人工智能排第二,全球总体影响是 13%,到 2021 年 500 亿美元以上新花费的市场,中国的影响是 13%,美国是 17%,印度与英国的影响是 15%。


    • 机器人排第三,全球总体影响 10%,其中中国 11%,美国 8%,日本 13%,到 2021 年 2180 亿以上新花费的市场。


    这三项技术物联网、机器人和人工智能这三项技术将重点在哪些领域是颠覆性的呢?分别影响的是汽车与交通、电子支付与消费、娱乐、安全监控等等。


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    从 Gartner 曲线可以看出来,三角表示的是十年,绿的是二到五年,黑色的是五到十年。机器人五到十年是爬坡,投资商期望最高;智能汽车是三角,也就是未来十年;其中绿色的将进入商业应用的是机器学习、物联网平台。创业性企业要理解时代的变化和热点,对接到这个领域,你才有很好的竞争力。


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    最近欧洲生效一个 GDPR 法律,可能对很多是制约的,比如说对中国,这个钱是不能随便取的,它的影响力是 22%。大家可以看出,日本对隐私的商务应用有抵触,美国在信息安全、钱的方面的制约在 27%左右。


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    最后总结一下智能机器人的几个趋势:


    一个是技术,传统的主要是零部件、核心算法,主要在四高上。颠覆性创新在芯片处理、物联网、精确感知、人工肌肉、智能软体、认知与情感交互 AI。可能会出现定制化无人化工厂,服务机器人从 2B 向 2C 发展,如果太贵,能不能以租赁共享提供内容的方式来推动。最后,要高度重视智能制造服务,要重视产品品质和标准,要重视感知与物联网、人工智能与区块链和机器人与服务。


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    未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能,互联网和脑科学交叉研究机构。


    未来智能实验室的主要工作包括:建立AI智能系统智商评测体系,开展世界人工智能智商评测;开展互联网(城市)云脑研究计划,构建互联网(城市)云脑技术和企业图谱,为提升企业,行业与城市的智能水平服务。

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  • 智能机器人发展雨应用前景doc,提供“智能机器人发展雨应用前景”免费资料下载,主要包括智能机器人的感官系统、智能机器人的未来发展等内容,可供学习使用。
  • 专家阐述了智能机器人发展现状,并对智能机器人的未来提出了自己的观点
  • 智能机器人研究报告

    2018-09-20 15:24:11
    此文档为最新版智能机器人发展报告,概况了最新现状和以后的发展
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    随着中国经济发展的战略转型及中国制造2025、工业4.0概念的提出,制造业迎来了新的发展浪潮。在这个背景下,越来越多的传统企业感受到重重压力,开启了转型与变革之路。基于此,市场对智能制造的关键——工业机器人的智能化程度要求也越来越高,采用深度学习技术为工业机器人赋能是目前各大厂商的统一认知。本文结合实际案例,简要说明一下智能机器人的实现流程。

    一、智能机器人概念

    人工智能技术,其主要作用就是用机器代替人类劳动,而机器都是从基本工具逐步发展而来的。所以,在说明人工智能技术之前,我们先了解一下自动化技术是怎么发展而来的。

    1、什么是自动化技术?

    换一种解释,自动化技术就是机器通过接收某一种信号,进而激发某种特定程序。首先它接收的信号必须是事先设定好的信号,除此以外的信号都不行。比如说电梯系统,你必须得按对应的楼层按键,电梯才会启动,如果按其他的地方,不管你的按压动作多标准,电梯都不会动。另外就是自动化系统执行的程序每次都一样,比如说按的是8楼按键,不管你是着急还是不着急,它每次都以恒定的速度上升。

    传统机器视觉分类

    2、什么是人工智能?

    人工智能就是让机器像人一样思考和行动,也就是说机器可以像人一样接收很复杂的信息,然后智能的进行分类。比如谷歌的人工智能平台可以把各种猫的图片都识别出来,而不管是什么样的猫。机器之所以能够如此智能,主要原因是它像人一样,也进行了学习,它拥有从图片中提取“猫”特征的算法,同时根据学习到的“经验数据”,从而能把图片中的猫都识别出来。

    基于“深度学习”的智能分类

    智能机器人就是通过搭载“深度学习”系统,实现对环境参数的感知,从而智能判断自己应该执行什么程序,包括范围感知、抓取对象位置感知、对象识别等。对于工业领域的智能机器人,它不注重感知对象的复杂性,而更注重精确性。工业智能机器人都是依据具体目的而研发的,以抓取对象感知为例,它重点获取对象的精确三维坐标位置和类型,而不关注其温度、湿度等。

    维视智造——智能机器人系统

    二、智能机器人的关键——环境感知系统

    机器人要想拥有“智能”,除了具备智能分析功能外,重要的是要具备环境参数感知功能,目前此功能都是依靠各种传感器实现,包括光电传感器、压力传感器等。其中机器视觉是感知信息量较大的传感器,可感知位置、颜色、纹理、字符等信息。

    基于机器视觉的环境感知系统几乎是目前“智能机器人”的标配,机器视觉包括视觉传感器和智能图像分析软件。其中硬件负责获取特定条件下的理想图像,软件负责获取图像中的有用信息。

    基于机器学习的模式识别系统

    三、深度学习在图像处理中的应用

    图像处理技术包括图像预处理和数据分析两部分,图像预处理指的是如何从图像数据中找到感兴趣的对象,比如从图像中寻找“缺陷”区域的策略。数据分析指的是获取到兴趣区域数据后,该如何具体定义它,比如从图像当中成功分割出“类似动物”的区域后,该依据什么来确定它是“猫”还是“狗”。深度学习主要应用在数据分析上,其关键技术包括:神经网络搭建、神经网络训练及调用。

    CNN神经网络训练

    机器视觉中的图像预处理属于传统技术,包括形态变换、边缘检测、BLOB分析等。图像在人眼和机器下是完全不同的认知,神经网络中的所有参数都是数字图像中的特征数据。

    “神经元”的可视化

    在技术变革的当下,智能制造已是新一轮工业革命的关键,是制造业创新驱动、转型升级的制高点、突破口和主攻方向,其目标是实现整个制造业价值链的智能化和创新。而智能机器人又是智能制造的关键模块,它是相对复杂的系统,不仅包括以上关键技术,还包括多轴机器人、处理器、通讯模块、电气系统等。

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空空如也

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