工厂机器人变得更智能

您无需费力就能找到人工智能 (AI) 如何影响人们日常生活的示例。可以在数字助理（例如亚马逊的 Alexa 和苹果的 Siri）中看到计算机可以模拟智能行为的证据，这些数字助理最近在全球各地的家庭中涌现。您还可以在谷歌翻译等服务和微软软件等产品的呼叫中心看到它，在这些产品中，人工智能驱动的“聊天机器人”会迎接人们并处理他们的问题。现在上路的新一代自动驾驶汽车也使用人工智能。人工智能也在工业生产过程中迅速起飞，尤其是在一般制造业中。虽然机器人和制造业自动化并不是什么新鲜事物，但新一代机器人与前代机器人的不同之处在于，它们开始独立思考、决策和学习，无需进一步编程。

今天使用的典型工业机器人被编程为非常精确和准确地完成一项工作。然而，每次生产运行发生变化时，此类机器人都需要从头开始重新编程，这是一项需要时间和技术专长的任务。相比之下，配备人工智能的机器人可能具有“机器学习”能力——通过练习和学习任务来重新编程自己的能力。为了实现这一点，他们依赖于控制例如机械臂的深度神经网络。随着时间的推移，网络会改变手臂的行为，并倾向于使其更接近最终目标的动作，比如捡起一个特定的物体。还可以通过让许多机器人协同工作，然后分享他们学到的东西来加快这个过程。

这种趋势很可能会看到工业机器人走出它们目前出于安全原因放置的笼子，进入工厂车间，在那里它们将执行越来越复杂的任务并与人类工人互动和协作。这为人与机器协同工作的混合劳动力开辟了道路。

根据市场情报咨询公司 IDC 的数据，到 2020 年，全球 2,000 家最大的制造公司中约 60% 的车间工人将与支持自动化的辅助技术一起工作，例如机器人、3D 打印、人工智能和人工现实或虚拟现实。

一个例子是瑞典-瑞士公司 ABB 的 YuMi 机器人，它有两条手臂，配备人工智能、传感器和摄像头，能够与人类协作执行相当精细的任务。

为了在制造环境中启用人工智能和机器学习，必须分析来自金属加工工具、采矿设备、工人设备和数据库等一系列输入源的大量数据。这使人工智能能够创建历史、实时和预计运营的整体视图，并控制矿山或工厂内的庞大互连传感器和机器人网络。这种设置被称为工业 4.0 或智能工厂。

虽然工业领域的人工智能趋势仍处于早期阶段，但事情正在迅速发展。例如，今年早些时候，ABB 和 IBM 宣布，他们将通过将 ABB 在机器人和自动化方面的专业知识与 IBM 的人工智能 Watson 相结合，加速该领域的发展。

合作的其中一种用途是让 Watson 通过分析实时生产图像来帮助发现缺陷。到目前为止，此类检查都是在缓慢且容易出错的过程中手动完成的。将 AI 投入使用有望增加流经生产线的产量，同时通过质量控制专家的更快干预提高准确性和一致性。

智能机器人并不是制造公司正在考虑部署人工智能的唯一领域。所谓的“聊天机器人”在面向消费者的行业中正变得司空见惯，以作为提高客户服务效率和用户友好性的一种方式。

聊天机器人是使用人工智能与人们进行自然流畅对话的计算机程序。公司使用它们为客户或员工提供帮助和帮助。

山高正在研究在其客户界面中使用聊天机器人来改进和加快日常查询或任务服务的可能性。山高电子商务解决方案负责人 Brent Wilkinson 表示：“我们正在探索和评估各种选项，以及它们如何才能最好地与我们的其他系统协同工作，同时具备学习和发展的能力。”

聊天机器人可以处理大量相对简单的日常查询，让客服人员有更多时间处理更复杂的问题。

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