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  • 关注 | 人工智能+机器人:制造业效率提升新机会

    导语 进入2018年,中国AI的投资和创业公司正持续增加。“人工智能+制造”的投融资案例也是不胜枚举。
     

            “AI”随处可见,已成为多人热衷的流行词。机器学习宗师级大牛 Michael I.Jordan则认为这一现象让他感到非常不安:“AI只不过是他们借此向 VC、企业、媒体以及大众兜售其自身的概念。至于真正的 AI,我们根本还没有实现。”

            曾经,在追求性价比与实用性的工业领域,“人工智能只是智能制造舞台上的小配角”。如今,关于具体应用场景,业界人士普遍认为,人工智能将大幅提升工业机器人的工作效率。

            截至目前,机器人行业发现了哪些人工智能位于工业应用场景的“新大陆”?人工智能技术与机器人技术结合的未来发展方向在何处?

            人工智能+传统工业机器人=智能机器人

            智能机器人是人工智能技术和传统工业机器人技术的融合发展的结果。

            人工智能技术与机器人技术的结合将改变传统的机器人行业格局,就像智能手机对传统手机的颠覆一样。
     


            人工智能是数据和算法的集合,计算能力(芯片)不断跃升是人工智能能够得以广泛应用的基础。今天,人工智能仍处于弱人工智能的阶段,形成突破的领域仍比较局限。
     


     

            Venture Scanner 经过对人工智能产业进行调研,将人工智能企业分为以下十三个类别:

            1)深度学习/机器学习 (通用) Machine Learning(General)

            2)深度学习/机器学习 (应用) Machine Learning(Applications)

            3)自然语言处理 (通用) Natural Language Processing

            4)自然语言处理 (语音识别) Speech Recognition

            5)计算机视觉/图像识别 (通用) Computer Vision(Genaral)

            6)计算机视觉/图像识别 (应用) Computer Vision(Applications)

            7)手势识别 Gesture Control

            8)虚拟私人助理 Virtual Personal Assistants

            9)智能机器人 Smart Robots

            10)推荐引擎和协助过滤算法 Recommendation Engines

            11)情景感知计算 Context Aware Computing

            12)语音翻译 Speech to Speech Translation

            13)视频内容自动识别 Video Content Recognition  

            通过上述分类,我们可以看到,上述所有人工智能技术都能够用于机器人。换句话说,所有的人工智能技术都是围绕着人的智能特征进行研究而形成的成果。从这个角度讲,人工智能技术和机器人技术相结合,实现既具备机器人的肢体又具备类人智慧的机器人是人工智能和机器人技术发展的终极目标。
     


            Boston Dynamics 开发了很多机器人:Handle、Spot、SpotMini、Atlas、LS3、WildCat、BigDog、SandFlea、Rhex等,这些机器人都是具备“肢体”的机器人。Atlas的后空翻震惊世界,Boston Dynamics在机器人肢体的控制方面的研究和开发能力已经走到世界的前沿。

            于此同时,Google的Alpha Go机器人通过对围棋的学习,打败了全世界的围棋高手,让深度学习这个技术名词妇孺皆知。我们看到,Alpha Go围棋对弈的现场并没有实际的机器人,而是由一个人根据电脑的计算结果与人类围棋高手进行对弈。

            有意思的是Boston Dynamics于2013年被Google收购了。

            Boston Dynamics是典型的机器人公司,Alpha Go是Google人工智能的典型成果,两者并入Google旗下,恰恰印证了Google对人工智能技术与机器人技术融合的看法。传统的机器人更多的是研究肢体的控制,人工智能则赋予机器人“灵魂”。具备“灵魂”的机器人才是真正的智能机器人。
     


            人工智能技术不仅仅用于机器人,智慧并不一直是受到局限的存在于躯体之中的。人工智能技术在我们生活的方方面面都在被大规模的应用,可以说,人工智能技术正在改变我们的日常生活。

            插上人工智能的翅膀,国产机器人能否弯道超车?

            一谈到工业机器人,大家必然会提到ABB、库卡、发那科、安川。业内人士分析,寡头垄断产生的条件是:

            第一,市场空间的扩大速度不足以容纳更多的同类厂商进入,少数大公司的产能已经基本满足所有客户的总需求;

            第二,技术非常成熟,难以产生颠覆性的新技术,处于追赶位置的公司难以通过技术突破实现“弯道超车”。

            对于国产机器人来说,对于国际巨头一直处于追赶的状态,在这样的市场格局之下,国产机器人开始选择从细分领域进入,试图通过“一技之长”在局部战场取得胜利。中国要改变追赶的局面,主要有两大超越机会:

            其一,中国是巨大的机器人应用增量市场。

            数据统计,在3C领域,中国的手机年产量超20亿部,电视、冰箱、空调等产量均稳居世界第一;在物流和电商领域,每年的快递包裹数量超过4百亿,也就是人均达30件,稳居世界第一;在食品化工领域,化肥产量稳居世界第一。巨量的实际产业需求为人工智能的落地提供了庞大的练兵场。

            其二,中国的人才、技术处于第一梯队。

            机器人本体技术相比,中国在人工智能领域相对领先,具体体现为在AI领域发表的论文数量和质量都在世界前二;对深度学习的基础设施做出了重要贡献;知名研究院、高校在世界上属于第一梯队;在各类AI竞赛上刷榜等。

            在具体实践上,随着国产机器人性价比的提升,工业界对国产机器人认可度的提高,机器人企业针对具体行业或应用场景的实际需求,创造性的应用人工智能技术和机器人技术,提出解决方案并实现相应的产品,空间巨大,这也是创业创新的重点方向。

            然而,“弯道超车”的道路必然不会是一马平川。邵天兰指出,要真正迈向AI+机器人新时代,中国机器人仍然面临挑战,如在轨迹规划、柔顺控制等方向上积累较浅;需要与互联网、自动驾驶、人脸识别等领域争夺超一流人才。除此之外,各方面的长期投入需要很大的决心和能力。

            类似的,蓝胖子机器人CEO邓小白给行业打了“预防针”:概念和故事很容易讲,事情却不容易做,能实现的是理想,不能实现的是梦想。他认为,在硬件上,工艺需要时间累积;软件上,机器人软件方面的研发和教育远远落后于欧美。“中国有市场有希望,但任重道远。无论是机器人还是人工智能,都需要踏实落地细分市场的应用,再横向扩展。”邓小白说道。

            风口上的“人工智能+制造”,究竟是真实的繁荣还是泡沫破裂前的狂欢?对于这一问题的回答大概是,能成功落地的人工智能将产生巨大价值;而狭义的单凭AI算法或技术的“空中楼阁”将无法适应于行业态势,很快将看到泡沫的破灭。

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