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[導讀] 隨著物聯(lián)網(wǎng)和各種高新技術的推動,機器人產(chǎn)業(yè)也迎來了2.0時代,以數(shù)據(jù)驅(qū)動的下一個偉大的時代正在到來,人工智能和感知技術結(jié)合會是未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新動能,創(chuàng)新將成產(chǎn)業(yè)發(fā)展強勁引擎。 從蒸汽、電

隨著物聯(lián)網(wǎng)和各種高新技術的推動,機器人產(chǎn)業(yè)也迎來了2.0時代,以數(shù)據(jù)驅(qū)動的下一個偉大的時代正在到來,人工智能和感知技術結(jié)合會是未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新動能,創(chuàng)新將成產(chǎn)業(yè)發(fā)展強勁引擎。

從蒸汽、電力到今天的互聯(lián)網(wǎng)時代,人類工業(yè)文明經(jīng)歷了翻天覆地變化。如今,人口紅利逐漸消失,材料成本也在不斷上漲,制造業(yè)正在努力尋找低成本的生產(chǎn)代替方案,各地紛紛出臺政策推動制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級。在此背景下,中國機器人產(chǎn)業(yè)獲得了迅速的發(fā)展,并結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術在各細分領域掀起了應用熱潮,同時也催生了巨大市場機遇。

深圳作為中國最具創(chuàng)新力的城市,從2013年開始就制定包括機器人在內(nèi)的未來產(chǎn)業(yè)規(guī)劃和政策,隨著中國制造2025戰(zhàn)略的實施,深圳市機器人產(chǎn)業(yè)的發(fā)展非常迅猛,2017年深圳市機器人產(chǎn)業(yè)規(guī)模已經(jīng)遠遠超過800億。在此過程中,深圳機器人行業(yè)協(xié)會在推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展服務企業(yè)方面作出了巨大的貢獻,包括也協(xié)助政府推進產(chǎn)業(yè)發(fā)展等。

機遇的與挑戰(zhàn)并存,在激烈的行業(yè)競爭中國機器人企業(yè)如何成功突圍?1月16日,由中國科學院深圳先進技術研究院主辦,深圳市機器人協(xié)會承辦的“2018深圳機器人創(chuàng)新與發(fā)展論壇”在深圳隆重舉辦,本次論壇以“創(chuàng)新驅(qū)動灣區(qū)智造”為主題,探討了當前中國機器人產(chǎn)業(yè)最新技術成果,并對機器人市場潛在機遇進行了詳細解讀。

機器人2.0時代的機遇和挑戰(zhàn)

隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術的推動,機器人產(chǎn)業(yè)也迎來了2.0時代,生產(chǎn)線上的所有設施包括機器、人、產(chǎn)品等物理對象都將通過網(wǎng)絡聯(lián)接,以數(shù)據(jù)驅(qū)動的下一個偉大的時代正在到來,人工智能、新材料、數(shù)字創(chuàng)意、新的顯示技術都會給我們生活場景帶來新的解決方案,包括無人化工廠、老人化的解決方案等。會議上,德國漢堡科學院院士張建偉對機器人2.0時代的挑戰(zhàn)和前景機遇進行了深入的剖釋。

張建偉表示,人工智能和感知技術結(jié)合是我們下一代真正產(chǎn)生未來的新動能。未來機器人系統(tǒng)將從1.0,即關在籠子里的機器人或固定編程的機器人,走向所謂的2.0機器人,能夠適應各種各樣不同變化的環(huán)境動態(tài)性能,具有優(yōu)秀的交互能力。2.0機器人實際上是把傳統(tǒng)的機器人、傳統(tǒng)機電系統(tǒng)裝上更多的感知、計算、控制和通訊功能,使得我們能夠在實現(xiàn)系統(tǒng)功能,縱然是非常復雜程度的情況下,不需要增加整個系統(tǒng)的機電系統(tǒng)的復雜性,使機器智能能夠更大范圍的超過人,能夠在更大的應用場景中發(fā)揮作用。

未來的機器人將慢慢變得越來越具有長期記憶功能,基于自然語言的處理,交互形式的機器人與人類對話,這方面將是未來五年或者十年能夠給機器人帶來更多新的使能。自動駕駛也是機器人和未來系統(tǒng)一個重要的方向,未來的技術是在完全驅(qū)動和欠驅(qū)動之間的一種綜合方法,使得我們在未來機器人整個設計和控制中都有一些獨特的創(chuàng)新。

另外,機器人如何模塊化進行大規(guī)模的像家具一樣大規(guī)模生產(chǎn),也是未來發(fā)展的一個重要方向。通過機器人模塊可以組合成多種多樣的構(gòu)形,這種模塊化的概念是機器人一個重要使能技術。

未來軟件方面,可以借助現(xiàn)在國際上軟件開源硬件新的方法,比如ROS操作系統(tǒng),把傳感、感知用深度學習的開源算法很快做成簡單的樣機模型,使用新一代的ROS包括ROS工業(yè)里的理論,從而能快速開發(fā)出細分場景應用所需要的解決方案。

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