AI時代，工業(yè)機器人將被新的核心技術(shù)定義，包括深度學(xué)習(xí)、路徑規(guī)劃、任務(wù)級編程、柔性控制等。作為一項極具發(fā)展前景的前沿領(lǐng)域，人工智能與制造業(yè)的融合發(fā)展，其根本目的是提高效率，降低成本。

人工智能技術(shù)和機器人技術(shù)風(fēng)起云涌

人工智能是數(shù)據(jù)和算法的集合，芯片的計算能力不斷躍升，是人工智能得以廣泛應(yīng)用的基礎(chǔ)。目前人工智能仍處于弱人工智能的階段，形成突破的領(lǐng)域仍比較局限。

而人工智能技術(shù)和機器人技術(shù)相結(jié)合，實現(xiàn)既具備機器人的肢體又具備類人智慧的機器人是人工智能和機器人技術(shù)發(fā)展的終極目標(biāo)。

所以說。未來智能機器人是人工智能技術(shù)和傳統(tǒng)工業(yè)機器人技術(shù)融合發(fā)展的結(jié)果。

機器學(xué)習(xí)技術(shù)將得到更廣泛的應(yīng)用

如果把人工智能定義到“深度學(xué)習(xí)”，當(dāng)前，AI在制造業(yè)的主要技術(shù)為機器學(xué)習(xí)。機器學(xué)習(xí)技術(shù)在AI制造業(yè)的廣泛應(yīng)用，主要原因在于機器學(xué)習(xí)能夠收集和處理大數(shù)據(jù)及其在各種制造應(yīng)用中的應(yīng)用，如預(yù)測分析和機械檢測、量控制和網(wǎng)絡(luò)安全等。

機器學(xué)習(xí)在自然語言處理、上下文感知計算以及計算機視覺等，且通過硬件、軟件以及服務(wù)三種不同的方式滿足制造業(yè)的需求。

目前，AI在制造業(yè)的主要集中在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、缺陷檢測、無序分揀以及智能搬運、網(wǎng)絡(luò)安全、機器人，且涉及汽車、能源和電力、制藥、重金屬和機械制造業(yè)、半導(dǎo)體和電子產(chǎn)品、食品和飲料等多個行業(yè)。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，在制造業(yè)中大數(shù)據(jù)的使用，是推動缺陷預(yù)測、檢測和維護(hù)增長的主要因素。

此外，機器學(xué)習(xí)算法在整個預(yù)測期內(nèi)，預(yù)計占AI制造業(yè)的最大份額。這歸功于，工廠采用大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)來提高生產(chǎn)率，減少機器停機時間和降低運營成本。

機器視覺與機器人大勢所趨

工業(yè)機器人賦予“慧眼” 的機器視覺，提升工業(yè)機器人效率為攻堅人工智能重點的應(yīng)用外，機器視覺作為人工智能的一個分支既是機遇也是挑戰(zhàn)。

在智能制造過程中，機器視覺主要用計算機，來模擬人的視覺功能，也就是要把客觀事物的圖像信息提取、處理并理解，最終用于實際檢測、測量和控制。

經(jīng)準(zhǔn)確分析定位后引導(dǎo)動作，避免了產(chǎn)品傳送中的偏差，增強了不同產(chǎn)品的生產(chǎn)適應(yīng)性，同時大幅提升產(chǎn)品的加工精度。此外，機器視覺還能檢測成品的精度，免除人工抽檢帶來的低效、誤差與漏檢。

在人工智能在工業(yè)場景的一大落地應(yīng)用方面，機器視覺針對瑕疵檢測，也是人工智能的一大“場景”。此外，設(shè)備故障監(jiān)測與預(yù)警，這類方案可監(jiān)管工廠廠房每一臺機器人，并預(yù)測機器人的異常狀況，在機器人出現(xiàn)問題前，加派技術(shù)人員進(jìn)行維修作業(yè)。

人工智能時代，工業(yè)應(yīng)用對機器人的訴求早已突破既定重復(fù)的簡單組裝工作，面對當(dāng)下對“延展性”的更高要求，隨著智能制造的深入，具備視覺感知能力的智能設(shè)備益發(fā)盛行，機器視覺作為前端感知的核心部件，市場需求旺盛。