在最近所做的一次關(guān)于工業(yè)4.0目標(biāo)和項目的調(diào)查研究中，數(shù)據(jù)分析、人工智能和自主協(xié)同機器人這三項技術(shù)被將近500位美國和歐洲的工業(yè)領(lǐng)袖認(rèn)為是"投資回報最高（Bang for Your Buck）"之首選。工業(yè)機器人竟然獲得如此之高的優(yōu)先排名，這的確令人吃驚！讓我們更仔細地一探究竟。新一代人工智能增強型工業(yè)機器人的應(yīng)用場景和條件是否成熟？它們能夠帶來哪些好處？其中最有希望的機會有哪些？

　　工業(yè)4.0已經(jīng)到來，它正在改變一切

　　對于高質(zhì)量、高可靠、高度客制化的產(chǎn)品，整個世界的需求量都在增加，因此我們更要創(chuàng)新圖變。說到工業(yè)4.0，自動化和計算機化的下一步演進將會帶來更智能的商業(yè)模式，特別是在生產(chǎn)制造業(yè)。

　　在經(jīng)歷了數(shù)字化變革的世界，擁有更高的效率和更高水平的設(shè)計和質(zhì)量，工業(yè)設(shè)備將會變得更有活力；在高度分散的決策環(huán)境中自動自主地采取行動，這是必不可少的能力之一。因此，機器人正在進化為智能、自主的機器，可以在機電網(wǎng)絡(luò)邊緣自動地做出決策：在這里，機器可以與其他機器、人類和環(huán)境相互協(xié)同。他們不像上一代工業(yè)機器人那樣封閉活動，而是變成更加智能的系統(tǒng)，在混合和復(fù)雜的環(huán)境中自動化地完成工作流程。推動這一切成為現(xiàn)實的，正是結(jié)合了5G等新通信的人工智能集成機器人技術(shù)。

　　邊緣數(shù)據(jù)是一場完美風(fēng)暴

　　這種分布式自動自主決策模型需要在現(xiàn)場進行計算，而不是在云端。帶有傳感器的機器人不斷產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，并且實時、智能地處理這些數(shù)據(jù)。在這種趨勢之下，Gartner預(yù)計，從明年開始，企業(yè)數(shù)據(jù)將會有超過50%會在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心之外產(chǎn)生和處理。隨著更多計算工作負載從數(shù)據(jù)中心向邊緣轉(zhuǎn)移，智能云和智能邊緣模型正在蓬勃發(fā)展，其中大部分低延遲計算發(fā)生在分散的地點，如工廠里不同的車間。

　　除了邊緣計算，智能邊緣還需要有無處不在的網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)機制來推動。進入5G時代，我們將會擁有閃電般的速度、超高可靠性、低延遲和安全的網(wǎng)絡(luò)互連。具備了上述條件，這些系統(tǒng)就能通過數(shù)字反饋回路安全地獲得和處理實時數(shù)據(jù)，從而在機器人、無人機、自動自主車輛和增強現(xiàn)實等系統(tǒng)中實現(xiàn)先進的自動自主應(yīng)用系統(tǒng)。

　　為了讓機器人實現(xiàn)自動自主化并達到規(guī)模化應(yīng)用，并及時處理不斷收集到的系統(tǒng)數(shù)據(jù)，就必須形成一個良性發(fā)展的生態(tài)系統(tǒng)。處在網(wǎng)絡(luò)邊緣的不僅僅是機器，而且是一個機器所構(gòu)成的生態(tài)系統(tǒng)，其中需要專門的邊緣云，以便提供更多的服務(wù)，例如預(yù)測性維護、工廠整體優(yōu)化和績效管理。

　　人工智能應(yīng)推進至設(shè)計過程的最前沿

　　面臨企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，支持人工智能的協(xié)作機器人將會對傳統(tǒng)設(shè)計進行徹底的變革。這不僅僅是對現(xiàn)有解決方案的重新建構(gòu)或修補，而是需要實現(xiàn)體系結(jié)構(gòu)的升級，讓解決方案能夠滿足整個生命周期的需求。

　　以人工智能為先導(dǎo)的方法不是簡單地增強現(xiàn)有的機器，而是將智能技術(shù)推進至設(shè)計過程的最前沿。重點在于構(gòu)建適當(dāng)?shù)慕鉀Q方案，將硬件融合到軟件定義的基礎(chǔ)設(shè)施中，從而有效地運用機器學(xué)習(xí)和人工智能的功能，獲得更快的速度、更高的可靠性、更高的信息安全性和功能安全性，在整個業(yè)務(wù)的核心部位達成使命。

　　AI為工業(yè)機器人帶來新的市場機會

　　研究機構(gòu)ABI Research預(yù)計，企業(yè)如果采用新IIoT技術(shù)（例如AI集成的機器人技術(shù)），將使運營成本降低8.5%。這些企業(yè)還可以在軟件開發(fā)和部署方面擁有更大的靈活性，與現(xiàn)有業(yè)務(wù)單元實現(xiàn)更完整的集成化，并提高所有業(yè)務(wù)運營環(huán)節(jié)的效率。

　　事實上，人工智能和機器人相集成，其復(fù)合年增長率將達到15.1%，市場規(guī)模到2027年將達到664.8億美元。

　　人工智能為高性能、高安全可靠性的工業(yè)機器人解決方案增加了市場機會。智能系統(tǒng)將會克服長期存在的技術(shù)障礙，例如異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)和異構(gòu)操作系統(tǒng)中集成不同組件的挑戰(zhàn)。新一代智能移動機器人采用實時閉環(huán)控制的方式參與產(chǎn)品的制造、裝配、測試、驗證、庫存、運輸。 所有這些都減少了停機時間，以前所未有的方式提高制造業(yè)的生產(chǎn)效率。

　　自主機器人正在推升傳統(tǒng)的生產(chǎn)流程

　　隨著人工智能復(fù)雜度的提升，新技術(shù)也強化了智能優(yōu)勢，工業(yè)機器人的正在推升傳統(tǒng)的生產(chǎn)流程。例如：

　　●在工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域：AI 機器人正在逐步滲透。包裝機器人就是其中一個典型的應(yīng)用場景，用來分析放進包裝箱里的物品，以便根據(jù)其重量和體積來選擇最佳的包裝箱和包裝材料（類似于3D俄羅斯方塊:例如現(xiàn)有一瓶洗發(fā)香、一本書本和玩具一起運送，應(yīng)該選用怎樣的包裝箱為最佳）。日漸盛行的定制化制造將會從AI技術(shù)大幅受益，因為這種生產(chǎn)制造方式不需要人工干預(yù)即可快速適應(yīng)市場需要。在走向成熟的服裝業(yè)機器人應(yīng)用中，AI是一項關(guān)鍵性的技術(shù)，從而可以讓機器更加聰明有效地進行服裝生產(chǎn)。

　　●在電商零售行業(yè)：不論是規(guī)模較大的企業(yè)還是稍小的企業(yè)，都已經(jīng)大量采用帶有計算機視覺技術(shù)的機器人，應(yīng)用于倉儲運營，負責(zé)將貨物準(zhǔn)備好以便直接發(fā)貨。有些機器人制造商在制造流程中把AI技術(shù)應(yīng)用于輔助運動計算。

　　●在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域：無人駕駛拖拉機和智能引導(dǎo)無人機正在應(yīng)用于農(nóng)田調(diào)查、作物種植、供水監(jiān)測和植物健康狀況以及農(nóng)產(chǎn)品采收。

　　●應(yīng)急響應(yīng)：高度自動化的消防機器人和消防車輛，在危險或困難的場合協(xié)助消防人員，穿越火場，自動自主地接通水源、鋪設(shè)軟管、噴射水和泡沫，尤其有助于存放危險材料或火災(zāi)已危及建筑物結(jié)構(gòu)完整性的區(qū)域執(zhí)行消防任務(wù)。

　　●機器骨骼：為了支持體力沉重的任務(wù)，或在人體工程學(xué)方面有挑戰(zhàn)性的操作，機器骨骼可以增強工人的力量和機動性，使得在倉庫中提升重型設(shè)備或執(zhí)行其他需要很大力量的重體力任務(wù)成為可能。

　　●太空探索：無人太空任務(wù)和人工智能引導(dǎo)的機器人車輛在探索宇宙、繪制行星地形圖、從遙遠的太陽系邊界獲取數(shù)據(jù)以及獲取有關(guān)地球系統(tǒng)和氣候變化知識方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。

　　在第一次工業(yè)革命期間，亞當(dāng)·斯密（Adam Smith）通過一個現(xiàn)在看來很簡單的想法預(yù)測到生產(chǎn)率將提高480%：分工。但還是讓這個話題就此打住，回來探討第四次工業(yè)革命。我們可以盡情暢想，AI增強型機器人技術(shù)和5G等商業(yè)模式轉(zhuǎn)換技術(shù)將如何影響生產(chǎn)力、效率以及我們未來的生活和工作方式。