黑燈科技前沿-工程師2天就可以教會機器人分揀發表時間:2022-09-06 21:35 黑燈科技前沿-工程師2天就可以教會機器人分揀 黑燈科技這個解決方案最大特點就是開放,提供端對端解決和閉環互連的系統,這個系統里面有幾種選擇提供給終端業主和客戶,一個是基于我們自身系統的解決方案,一個是基于原有傳統的解決方案,另外一個是基于我們平臺的,甚至于可以和其他業務平臺進行互連和對接,至少有三種業務模式:第一個是我們提供以市場為中心的管理服務;另外一個是智能制造和運營優化;最后一個是基于行業知識的集成和分析,這一塊很重要,因為人工智能有自學和認知的能力,這個才是未來平臺所具有的潛質。 從自動化到自主化是一個什么概念?從我們的感知,就是傳感器,然后分析,最后到執行這是一個過程。這是我們自動化平臺方案,這個方案有很大優點,真正提高了工廠運營效率,對于很多問題,有很好的經驗和解決的辦法。但是在未來,如果我們機器能夠像人一樣,不只是遵循人所設定的章程或者計劃這一個路徑,而是對應現場,對沒有預料到的一些緊急突發情況作出反映,這就需要將設備的智能程度提高一個層次,這個層次就是我們說的認知理解和解決。這個層次的實現依賴于過去二十多年ICT產業中的很多技術性進步,包括大數據、智能傳感器、云計算等等,但是我最想強調的是人工智能,特別是大伙兒最關注的,人工智能怎么能夠跟我們業務,傳統的業務結合,是不是會取代人? 人或者是說我們的專家,以及人工智能是怎樣的角色?2014年,我們在北京基于工業的場景結合了一些例子,在風機、開關、電流器等方面做很多實驗。數據從哪里來的呢?現在大家知道數據是金礦,可以挖出金子來,如果現在有人跟你講深度學習在工業中應用,可以說他是騙子,為什么?因為你很難得到對應的數據,除非你有非常準確的規則。但在工業中不會有那么多規則,所以你無法去學習。 但是從另外一個方面我們看到,人工智能確實解決了一些很大的問題。現在的工程師面對的不是50年前的電器——一個屏幕加上十來箱數據?,F在面對是幾個屏幕或者十幾個屏幕,有幾百甚至幾萬個數據,要用我們現場調度人員或者運營工程師對這些數據進行反應幾乎不可能,我們必須要借助計算能力,借助算法幫我們梳理,理解這個數據,這個過程就需要專家介入。所以人在這個過程中的作用,是遠遠高于以往的。 將專家技術和人工智能有機結合,這就是我們未來希望實現的自主化進程。在過去我們知道ABB是第一個將機器人和電氣合二為一,推出第一臺工業機器人的廠家。就最早的工業機器人工作過程來說,我們必須告訴它怎么完成這個工作,路徑包括整個軌跡都要手把手詳細實現,這個過程要多長時間呢?一個專業的工程師,至少一周以上時間,來完成一個動作?,F在ABB的工程師可以做到,經過快速學習軟件手把手教機器人,引導式編程可以壓縮到兩天實現。 未來還有新的辦法,就是通過讓機器自我學習,自我理解,不用給它手把手的指導就能完成這個過程。我們給機器人一個任務,讓他夾一個配件,但是我們沒有說這個配件什么樣,只是讓它不斷去試。在經過算法不斷失敗積累經驗之后,機器人能夠針對將近7萬個配件,找到抓取的方法和以最合適的方式完成,成功率達到99%。這是一個非常了不起的動作,不要只看到在圖象識別領域人工智能超過人類,或者語音識別達到了怎樣的高度,這些工作才是真真切切能幫我們解決問題的。
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