《机器人也能自主学习? iBot Cloud开启数据应用新时代》

  • 来源专题:数控机床——前沿技术
  • 编译者: 杨芳
  • 发布时间:2016-07-22
  •   随着科技的不断发展,人工智能已经涉及到生活的方方面面。拥有庞大数据库的人工智能机器人,不仅能够为用户提供查询、搜索等基础功能服务,还能与用户进行简单交流,了解用户需求并提供更多相关信息。iBot Cloud是小i机器人旗下的智能云服务平台,一经推出便获得了广大用户的欢迎,一方面是其数据库足够大,容纳的信息更丰富更全面,另一方面则是因为它能够赋予智能机器人更强大的数据应用。

      长久以来,用户对智能机器人强大与否的认知,都停留在其后台数据库的大小上。因为智能机器人的后台数据库越大,能够容纳的知识、信息量就越多,也就更容易解决用户提出的问题,满足用户需求。但这些海量的数据并不是一开始就存在于数据库中,它们同样需要人工进行录入。然而智能机器人存在的价值在于,它能够减少人类在各个领域中的劳动量,而人工录入造成人类工作负担的加重,这其实与智能机器人存在的意义相违背。

      那么有什么办法可以解决这个问题呢?iBot Cloud给出了答案,那就是让智能机器人拥有自主学习的能力。众所周知,每一个云平台的背后都有一个强悍的大数据系统支撑,所有的知识、信息都将在这个系统中进行归类、分析等处理,但这并未发挥其全部效果。iBot Cloud在大数据系统原有的功能基础上进行升华,实现与互联网的全面对接,让智能机器人能够通过网络自主吸取更多新知识并进行学习,减轻了人类的工作负担,并提高效率。

      但是,智能机器人能够自动获取知识并学习就满足了吗?并不是,因为整个世界每天更新的信息实在太多,其中可能包含着重复、虚假等信息,如果机器人将它们照单全收,无疑会对数据库造成巨大的压力,并影响用户的体验。所以iBot Cloud在赋予智能机器人自主学习能力的同时,还要赋予其另一项辅助能力,那就是数据筛选能力。智能机器人从网络或者其他渠道获取到新知识之后,先将其反馈到后台,经由大数据系统对这些知识进行深度处理,去掉无用的,将有用的保留到数据库中,再由智能机器人反馈给用户,让用户获取的信息更精确也更具价值。

      现如今,智能机器人已经与各行各业密不可分,个人用户能够通过它获取各种各样的知识,企业用户能够通过它提取有价值的客户信息、指导企业决策。iBot Cloud赋予智能机器人的自主学习能力和数据筛选能力,能够在更短的时间内更新更多有效信息,减轻了人类负担的同时,效率也得到大幅提升。

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    • 来源专题:数控机床——前沿技术
    • 编译者:杨芳
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    •  国家统计局数据显示,2015年中国工业机器人产量为32996台,同比增长了21.7%。按照中国机器人联盟统计的数据,2015年自主品牌工业机器人共生产销售22257台,同比增长了31.3%。自主品牌的增长幅度要高于整个机器人行业增长的幅度。   产品种类虽然多,但目前国内机器人的整体制造能力尤其是工业机器人,还有不足之处。南京埃斯顿集团总工程师、副总经理王杰高在接受媒体采访时曾强调,核心技术才是企业竞争力,比投资更重要。那么机器人的核心技术中,本土企业又掌握了多少呢?   上游核心零部件、中游机器人本体和下游系统集成构成了工业机器人的产业链。其中上游核心零部件包括精密减速机、伺服电机和控制系统。   精密减速机占工业机器人成本的35%,但全球市场基本被日本的纳博特斯克和哈默纳科所垄断。上海福赛特机器人有限公司CEO黄峰说,“现在,控制系统、减速器、发出信号指挥关节怎么动的伺服电机都不能自主生产,我们福赛特机器人的部分零部件也要从海外进口才行。abb等一些大牌制造商其实也要采购他人的零部件,但产品的核心设计专利还是掌握在自己的手里。”因而,福赛特走的就是一条“自主技术加海外制造”的路线,机器人的底层软件和控制系统都在福赛特公司手里,但产品本身由德国研发团队完成。   技术暂时无法取胜,也没必要死磕海外对手。寻找伙伴制造机器人是埃夫特公司悟出的道理。企业建立之初,管理层考察一圈下来都没发现6轴机器人的专业现成技术,就决定与哈尔滨工业大学合作集合各方力量钻研技术,最终取得了进展。同时,IT和机器人、自动化企业等国际大厂的强强联手也值得关注。   就在工博会期间,包括发那科、思科、罗克韦尔自动化等在内的企业已经共同在研发一款名为“FIELDsystem”的解决方案,它能实现自动化系统中的机床、机器人、周边设备及传感器的连接并可提供先进的数据分析,提高企业生产质量、效率、灵活度、设备可靠性。FIELDsystem还实现了先进的机器学习和深度学习能力,而这也是迈向工业4.0的标志性产品。因此,中国公司不单要补齐核心技术缺失的短板,还要注重机器人向智能化和大数据延伸的能力。   服务机器人看似设计要比工业机器人简单,但也有芯片、齿轮及传感器等元器件制造,总装、操作系统及云系统也要十分熟悉。服务型机器人对应的行业众多,大批量生产尚未实现,像服务型机器人应用较多的日本企业,不少处于亏损状态。新松机器人目前的方向有公共服务和医疗服务,促销导购、迎宾展示、引领讲解等机器人已在十余个省市实现销售。此外该公司合作研发的国内首台应用于肿瘤治疗的消融医疗辅助机器人也处于临床应用阶段,此前它也推出了骨科牵引机器人。   今年年初,工信部对全国机器人产业的摸底调查初步显示,我国涉及机器人生产及集成应用的企业800余家,其中200多家是机器人本体制造企业。但大部分企业以组装和代加工为主,产品主要集中在三轴、四轴的中低端机器人,未来需要更多的六轴以上机器人。目前我国机器人企业规模也普遍较小,逾90%的企业年产值在1亿元以下。   机器人的研发、制造、应用是衡量一个国家科技创新和高端制造业水平的重要标志。今年3月,中国《机器人产业发展规划(2016-2020)》蓝图已绘就,作为国家要大力推动其突破发展的十大重点领域之一。因此,如何摆脱ABB、发那科、安川电机和库卡等四大国际巨头的影响,造出适合国内市场甚至可出口海外的高端机器人产品、面向工业4.0的自动化解决方案,中国制造业的根基也才更深。
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    •   在全球工业4.0背景下,越来越多的工业自动化代替流水线、工业机器人代替人,并且机器人也不断走向数字化、智能化。国家统计局数据显示,2015年中国工业机器人产量为32996台(包括外资品牌),同比增长21.7%,自主品牌工业机器人共销售22257台,同比增长313.3%。赛迪研究院的研究显示,到2020年中国工业机器人保有量将增至50-60万台,服务机器人的市场应用空间更大。   对于中国而言,机器人红利能否超越人口红利进而后来居上?“国际机器人及智能装备产业联盟”创始人兼执行主席罗军在《机器人2.0时代》中指出,机器人2.0时代就在眼前,人工智能高潮即将到来,得人工智能者得天下。作者认为,机器人1.0时代只是部分半自动化机器,机器人2.0时代则是人工智能等若干先进技术融合的智能化平台,以信息技术和人工智能技术为支撑的若干服务平台和服务终端,将改写机器人与智能化结合的众多服务模式与商业模式。不过,“我们不仅在传统机器人领域将继续拉大差距,而且可能会在机器人2.0时代整体掉队。在机器人转型升级这一战役中,我们最终可能会以失败告终。”   显然,作者深知中外机器人产业存在着巨大差异以及超越的难度。学习和超越的前提是明确对标、认清自我。20世纪60年代,美国制造出了全球第一台工业机器人,是公认的工业机器人“鼻祖”。尽管美国最初并未成功引领机器人产业发展反被日本后来居上,机器人产业也在世界其他各国受到广泛关注和高度关注,但是美国早在20年前就开始布局机器人产业2.0,已经回到了美国重新引领机器人的时代,其中谷歌对机器人行业的贡献不容小觑。尽管中国有强烈的学习愿望和学习能力,但是相较于后发优势,机器人产业低端化趋势等后发劣势也非常明显。   一方面,目前中国设计机器人的企业超过八百多家,超过两百家是机器人本体制造企业,这些企业大多是组装和代加工,产业集中度很低,总体规模很小。另一方面,本土机器人企业制造高端产品能力较弱,六轴以上的机器人外资品牌占有率高达85%,70%的机器人配套零部件依赖国外,甚至由于补贴的存在,很多不掌握核心技术的企业为了拿到补贴进入了这一领域,往往把一些零部件拼凑在一起容易造成低端过剩。知名媒体人吴伯凡也表达过相近的关切,“在工业机器人领域,上游是核心零部件,主要是减速机和控制系统,这相当于机器人的大脑,中游是机器人本体,就是机器人的身体,下游是系统集成商,而中国约95%的企业都集中在这个环节上,赚取的利润不多。另外,中国的制造企业在产品的工艺、质量流程、制造流程上一直处于弱势,与欧洲、日本、美国的企业的差距相当明显。一个缺乏优秀的制造业工人的国家很难制造出性能优越的工业机器人和3D打印机。即使中国企业实现了数字化,生产出的产品也是既没有价格优势更没有价值优势。”   《机器人产业发展规划(2016-2020年)》明确提出,将制定工业机器人产业规范条件,促进各项资源向优势企业集中,鼓励机器人产业向高端化发展,防止低水平重复建设。作者对中国机器人行业发展虽有担忧也并非全无信心,为了把握机器人2.0机遇更是积极建言:一是深入推进“互联网 ”,提高传统制造产业的自动化、信息化水平进而提升整体工业竞争力;二是要有顶层设计、分工协作,建议将广州-东莞-深圳、上海-苏州-无锡-南京-杭州、北京-天津三大沿海都市群规划为以机器人、3D打印、大数据、云计算、智能材料、生命科学、新一代信息技术等高科技为核心的创新经济带,尽快形成规模效应。三是需要一大批高水平、国际化的复合型研发人才,将本土人才培养与国际人才引进、自主研发与国际协作、本土机器人发展与跨国资本并购结合起来。四是从应用服务入手搭建更多开放式服务平台,主动开发市场分散风险。   机器人2.0时代,既是挑战,又是机遇。人口红利已渐行渐远,机器人红利正在走来。