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要想实现真正的“人机共舞”,让工业机器人变得智能化

要想实现真正的“人机共舞”，让工业机器人变得智能化是一条必由之路。传统的工业机器人只能在固定的环境里从事重复性的工作，它们既无法适应动态复杂的环境，也无法与人类共同合作完成工作，这就使得制造业行业的发展很难得到新的突破。如今，随着人工智能技术在供应链场景的不断应用，工业机器人正在变得越来越智能化，它们不再呈现出“头脑简单、四肢发达”的状态，而是在人工智能技术的助力下拥有了“大脑”，从而变得更加“智慧”。机器人网络协同操作系统河图（HETU） 就正是这样的“大脑”。

行为技术与实体经济融合领域

行为技术与实体经济融合领域 　　机器人行为技术是未来行动型通用、超级人工智能的前提，应用范围大致分为工业机器人、矿业机器人、建筑机器人、交通机器人、服务机器人、应急救灾机器人、机器人等，凡是人类四肢动作的劳动均可以通过机器人来实现。 　　工业机器人先在汽车行业普及，现在正在向家电制造行业、制造行业、物流行业普及。2018年中国工业机器人市场规模达到22.3亿美元，未来五年（2018-2022年）年均复合增长率约为22.73%，2022年中国工业机器人市场规模将达到50.6亿美元。当前工业机器人将加入机器视觉技术，使其成为通用机器人可以不用更改生产线机器臂轨迹参数而实现自主流水线生产。 　　我国物流行业已经能够实现从港口、仓库到快递派送的无人化（结合远程控制），如上海的洋山港、山东青岛港的全自动化港口；大型物流公司已基本普及AGV搬运机器人；某大型电商已在北京试点无人派送小车。

机器学习技术与实体经济融合领域

　　机器学习是人工智能技术体系的一个通用环节，机器学习使用归纳、综合方法，运用数据导入算法模仿人类智能。学习方式主要分为有数据学习和无数据学习：当前有数据学习显然广受欢迎，包括“监督学习”“无监督学习”“半监督学习”“深度学习”“迁移学习”等；无数据学习法主要为“强化学习”。有数据学习的典型应用为深度学习，深度学习包括DNN(深度神经网络)、CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)和LSTM(长短期记忆网络)等，它不依赖数字经济的发展，而是由人做数据标签，采用神经网络算法，学习效率不高、能源资源浪费，如AlphaGo下场棋要消耗3000美元电费。

　　强化学习只需要人类输入规则，机器就能通过自我奖励、自我诱导方式，跟自己下百万盘棋，不断自我完善，AlphaGo Zero三天内就打败了已经学习了几千盘棋的AlphaGo；数字技术发展越好、标准化数据量越大的领域往往人工智能发展越迅速，这就说明机器的学习能力不是人为训练的结果，而是数字经济发展到一定阶段顺其自然的结果。从使用场景上来说，有数据学习适用于规则活动领域的人工智能，是经验、控制使然；无数据学习适用于创新、无定论的领域，比如棋类竞赛、新药探索、艺术创作等，是创新、自由使然。

复合机器人的手和脚

复合机器人是手脚两项功能集于一身的新型机器人，在以往的机器人世界里，通用的工业机器人被称为机械臂；而智能移动机器人则是用以代替人腿脚的功能，用以移动和控制方向。复合机器人则是合两者之长，手脚并用，将两种功能组合在一起。

可传统的工业机械臂由于机身太重、对自主移动机器人的负载太大、臂展刚性太大、安全性达不到保证等缘故，并不适用于作为复合机器人的“手”，于是便想到了用协作机器人代替工业机械臂，来充当这只“手”。

协作机器人相较于传统的工业机械臂虽然负载会小很多，但价格低廉，使用方便，更重要的是它们的适应性很强，更灵活且安全性高，与发展了几十年的工业机器人相比，它可以直接与生产现场工作人员协同合作，确保安全性基础上提升自动化程度及工作效率。UR、非夕、节卡、遨博、艾利特、大族、越疆等大批国内外的协作机器人品牌也应运而生。