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人工智能与物联网结合再创新市场
作者:罗仁权 发表时间:2020年01月09日

 

 

  IEEE工业信息期刊总主编、台湾大学智慧机器人及自动化研究中心主任罗仁权在“2019世界机器人大会”上,阐述了人工智能与物联网结合所带来的新机遇与新市场。

 

  统计数据显示:过去十年间,自主无人驾驶已经成为人工智能研究领域的关健词;在北美、欧洲、亚洲的新兴经济体中,机器人的活动正在稳步提高。日本机构也预测,未来五年全球机器人领域的可能会出现高达20倍的增长,拥有巨大的增长潜力。

  未来欧盟的机器人应当可以拿到安全认证,换言之,机器人的控制和传感器技术将有市场需求。

  ROS操作系统是一种纯开源的系统,可以应用在许多不同的机器人之上,包括工业机器人、服务机器人、有足机器人等。使用ROS的历史只有10年,到今年大概是11年,使用ROS动力学,广泛受到业界的认可和接受。ROS分为ROS1和ROS2,ROS1是非中央式的分布式系统,目前正升级到ROS2。

  当前工业机器人的应用领域非常广泛,协作机器人是其中最有发展潜力的。2013年德国启动工业4.0项目,在全世界广受到广泛认可。网络互联、人人互联、人机互联、机机互联就是智能网络,还包括机器人、机床、移动机器人等,要让这些互相可以进行协作。

  目前,协作机器人在教育和工业等领域中都有许多使用模式,如ABB制造的Umi和日本卡瓦达都是双臂机器人,而且是通过两个机器人的手臂连接起来的非常好的机器人。

  现在大家都在讨论下一代机器人外观是什么?很多相关细节都在讨论,要考虑它的准确度、速度、可靠性、可控性,最重要的是亲近性和安全性。

  工业4.0是建立网络合作和交汇。以机床制造业的车间为例,打开生产设备后可看到里面有五个轴,每个轴包括四个传感器如速度传感器、震动传感器等。而最底层的是各种不同的设备,比如机床机器人、工业机器人、移动机器人,再往上是数据收集和软件编程。

  我们能将这些数据进行编程,从而分析和预测机器人的健康程度,对机器人的检修提供很大帮助。

  当前每个智能化工厂都需要MES系统,新订单到来后需要决定哪个机器做哪个步骤。每个公司也都有自己的ERP系统,资源在内部进行分配后再集合变成企业内部的环境,可以不采用纸质办公发展为数字化,这就是工业4.0的核心。横向有SEM和CRM系统,纵向是CRM、ERP和MES系统,所有这些层次都有自己的系统控制。

  互联平台最高的层次被称为软件服务层,即软件及服务,是一个完全以应用为导向层次。

  这是什么意思?就是人们可以从这个角度创造定制化服务。比如用3D技术打印鞋,可以用不同的颜色、不同的样子设计,这是最典型的定制化案例。

  机器人被分为工业机器人、服务机器人或医学机器人等,都有收集数据的能力。每个机器人都会安装传感器收集数据,有可能发展成十亿级的数据再变成大数据。使用AI一定要有很好的数据进行支持。机器人可以服务非常多的大众、私营部门、物联网,是大数据的重要收集系统。

  那么,人工智能如何能将车和人识别出来?就是用卷积网络进行实现的应用。我们拍摄一张照片就会有一个特征的映射,然后进入感兴趣的、不同角度图上的不同位置,用的模型为RCN第一代深度卷积神经网。

  我们首先需要准备很多的数据,之后要设计出一个模型的架构,还要有一系列的工具以及测量,这些可以将错误降到最低。之后再不断做培训和优化,机器人就可以进行工作了。

  具体而言,可以先把一张图分成不同的小图。比如图上有一位女士,她的眼镜、鞋和裤子都可以进行单独的分类,机器会先学会这些东西是什么,然后在图上识别出来——虽然机器人一直处于运动中的状态。

  通过图片映像捕捉可以对所有物体定位,如这里有一个女人、这里要有一片云,然后建立起一个语义连接进行运动和协调,构成一个句子。拍照片的时候就可以定位所有的东西,而且都可以进行识别定位,并进行自然语言处理,之后会基于这个生成一个句子。

  我的学生正在做的一个项目名为面部动态识别,可以搜集很多脸部的数据。最重要的一点是,我们看一个人就会知道这个人正在做什么样的动作或者行为,还能够识别年龄,而机器也已经可以做到这一点。

  还有一个重要研究方向是多模态知识映像捕捉。我们实验室的机器人已经可以实现移动定位,比如服务机器人看到一个人站在他的前面,可以拍一张照片并说出来这个人是谁,然后辨别出这个人在读一张报纸,将自己识别出的信息表达出来。

  5G也是当前非常重要的一个技术。我们提到5G都会说到三个重点:超高速、广连接和低延时。

  今后连接会越来越广,各种东西都会连接在一起,反观4G则受限很大。如果有一个服务器就可以切分成数百个小的模块,每一个模块可以直接通过5G进行连接。未来机器人不再需要内嵌的控制器,直接通过5G就可以进行中央化处理——就是用中心控制的方式,边缘计算架构可以构成五个层面。

  IT是信息技术,OT是运作技术,CT是传播技术。IT、OT、CT等技术通过数据流进行数据送达。如果我们在系统上进行操作时怎样通过5G进行互联?有了正确的时间和地点才能进行智能生产,把这些与AI和IoT加在一起,会产生各种各样的优点,比如低延迟、数据隐私等,如此IT和AI就可以结合在一起了。

  物联网和人工智能可以相互帮助解决自身的问题。比如AUI即为自动光学接口,主要存在着两个问题:一是泄露,一是滥杀。

  泄露问题如同阈值设计得太低,如果设计得太高就会限制很多不该限制的东西,换言之就是阈值过于刻薄,所以一定要在过于松散和过于刻薄之间找到平衡。

  AI已经可以进行学习和概括,比如用视觉系统进行自动化的光学检测,可以做很好的检修评估。未来大多数的机器视觉设备将会内嵌AI芯片,即进行AI自己的运作,这一点很重要。

  未来的移动机器人可以做成协作机器人。比如用一个新的设备测试真实工作中的速度,我们可以进行加速和测试,尽量以协作方式运作。日本现在很多品牌都可以做这些工作,西门子也在做自动生产系统,包括机器人手臂和工业机器人的应用,都是非常尖端的技术。

  SPEC也在做智能生产系统,包括移动机器人和仓储机器人等。汽车行业中,移动机器人可以和人进行协作,Amere是自主机器人和工业机器人,包括增强现实,这些技术在进行协作后带来了新的业务。

  为什么一个公司不能解决所有上述的问题呢?问题在于数据。大家都说数据是石油,其实我认为数据更像黄金那么重要。

  数据应该是有标注的。每个公司都有数据,这样才能做测试。先进机器人和先进人工智能发展之路是比较坎坷的,我们会创造出很多新的业务,有些岗位机器人能够做得更好,而且也会有更多新的机会。

  过去的B2C是大规模生产,现在不行了,因为要做个性化的生产,用户体验非常重要。经过三者的重合和叠加是非常重要的,对客户也尤其重要。我们要超越工业4.0,过去只知道做产品集成解决方案,现在要增加很多的智能成分即人机协作。同时,也要与有认知能力的机器人进行协作,还要考虑用户友好和安全、设计和分析能力以及认知运算。(肖琳芬整理)

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