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华为发布产业展望GIV@2025所提出的趋势

以5G为的新一代数字技术变革现在已经正式到来，从国家到企业，都在不断加速5G技术的布局与落地应用。华为此前发布的产业展望GIV＠2025所提出的趋势就指出，2025年，将部署650万个5G，服务于28亿用户。大带宽、低时延、广联接的需求正在驱动5G的加速商用，将渗透到各行各业。在5G的推动下，人工智能、云计算等技术的融合应用，将带来制造业行业的极大革新。据GIV预测，到2025年，每万名制造业员工将与103个机器人共同工作。

在此背景下，众多的人工智能企业都开始探索人工智能技术和机器人技术的进一步结合，通过人工智能和机器人技术加速物流仓储、制造业等行业的发展，以达到大幅提升工厂工作效率的目的。如旷视作为AIoT领域的智能物联，就聚焦供应链大脑场景，通过推出软硬一体化解决方案，不断为行业赋能，从而加速“人机共舞”的到来。

机器人的控制方式

机器人的控制方式 智能控制方式 机器人的智能控制是通过传感器获得周围环境的知识，并根据自身内部的知识库作出相应的决策。采用智能控制技术，使机器人具有较强的环境适应性及自学习能力。智能控制技术的发展有赖于近年来人工神经网络、基因算法、遗传算法、系统等人工智能的迅速发展。也许这种控制方式模式，工业机器人才真正有点“人工智能”的落地味道，不过也是难控制得好的，除了算法外，也严重依赖于元件的精度。 从控制本质来看，目前工业机器人，大多数情况下还是处于比较底层的空间定位控制阶段，没有太多智能含量，可以说只是一个相对灵活的机械臂，离“人”还有很长一段距离的。

视觉技术另外一个巨大市场是领域。

视觉技术另外一个巨大市场是领域。以肺结节检测为例，一家医院平均每天接待200例左右的肺结节筛查患者，每位患者在检查环节会产生200~300张左右的CT影像，科医生每天至少需要阅读4万张影像，任务繁重，消耗大量精力，导致误诊漏诊率上升。中国医学会的一份误诊数据资料显示，中国临床总误诊率为27.8%，其中平均误诊率为40%，国内医学影像资源匮乏，且存在结构性失衡，带来第三方影像中心发展机遇。开发行业图像识别技术，促进行业专用设备发展，如能在社会基层机构普及，将大大提升分级诊率、促进资源公平，对于领域科、病理而言，从市场需求和技术需求的角度来看均比较紧迫。 　　在国家卫生计生委、安徽省卫计委的指导下，科大讯飞与清华大合研发的人工智能“智医助理”机器人在国家医学考试中心监管下参加了2017年临床执业医师综合笔试测试，“智医助理”456分的成绩处于53万名考生中的中水平，未来技术越来越成熟。从辅助到专项机器人，人工智能技术将促进我国体制改革的落地。

工业机器人应用面临技术难点

要实现机器人的灵巧运动控制，就要确保机器人运动的性和操作的平稳型。谭建荣认为，运动性问题，从技术上看就是如何实现工业机器人运动学建模与求解。使机器人运动具有平稳性，就要进行动力学的分析。因为理论上机器人的关节是一个点，实际上机器人的关节有间隙，运动副间隙引起的冲击与振动会影响机器人工作的平稳性。

工业机器人还面临布局多样性的问题。目前来说，工业机器人应用市场占比较多的行业是汽车（含汽车零部件、整车、汽车电子）、3c电子、金属加工。尤其是3C电子领域，产品更新换代的速度快，对于柔性要求、精度和速度就相对更高，使用工业机器人时就必须考虑如何布局设计快速地适应公司的新产品、新工艺。如果出现机器人不能适应产线调整，或者调试机器人耗费时间过长，甚至完全不匹配新产品的情况，那么引入机器人可能会带来更多成本。归根结底，还是要通过作业流程设计、运动学动力学设计以及它的性和平衡性的设计，从而让机器人变得更加柔性化，能够适应不同的产品生产模式。