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機器人 4.0 白皮書 ——云-邊-端融合的機器人系統和架構

放大字體  縮小字體 發布日期:2019-07-22  瀏覽次數:2875
核心提示:近日,達闥科技聯合英特爾、新松機器人、科沃斯商用機器人共同發布《機器人 4.0 白皮書 ——云-邊-端融合的機器人系統和架構》。

近日,達闥科技聯合英特爾、新松機器人、科沃斯商用機器人共同發布《機器人 4.0 白皮書 ——云-邊-端融合的機器人系統和架構》。

1.數字經濟的基礎設施和發展趨勢

近年來,數字經濟正在席卷全球,全球經濟向數字經濟遷移已經勢在必然,數字經濟已經成為國家的核心競爭力。據上海社科院測算,2016 年到 2018 年,中國數字經濟對 GDP 增長的貢獻率分別達到了74.07%、57.50%和 60.00%。預計 2019 年中國數字經濟增長仍將占到62.50%。

數據成為驅動經濟增長的核心生產要素。大數據和云計算等技術的融合,推動了物聯網的迅速發展,實現了人與人、人與物、物與物的互聯互通,導致數據量呈現爆發式增長。數據如同農業時代的土地、勞動力,工業時代的技術、資本一樣,已成為數字經濟時代的生產要素,而且是核心的生產要素。數字技術出現后,網絡和云計算成為必要的信息基礎設施。隨著數字經濟的發展,數字基礎設施的概念更廣泛,既包括了信息基礎設施,也包括了對物理基礎設施的數字化改造。

移動互聯網、大數據、云計算、物聯網、人工智能等信息技術的突破和融合發展促進了數字經濟的快速發展。數字經濟驅動未來,數字經濟成為經濟社會發展的主導力量。作為硬科技代表的機器人行業,將利用數字經濟中的技術紅利加速機器人的落地。人工智能、5G 通訊、計算的模式等都對機器人領域有著潛在而巨大的貢獻。

2.機器人技術發展主要階段分析

2017年,中國信息通信研究院、IDC 國際數據集團和英特爾共同發布了《人工智能時代的機器人 3.0 新生態》白皮書,其中把機器人的發展歷程劃分為三個時代,分別稱之為機器人 1.0、機器人 2.0、機器人 3.0。

機器人 1.0(1960-2000),機器人對外界環境沒有感知,只能單純復現人類的示教動作,在制造業領域替代工人進行機械性的重復體力勞動。機器人 2.0(2000-2015),通過傳感器和數字技術的應用構建起機器人的感覺能力,并模擬部分人類功能,不但促進了機器人在工業領域的成熟應用,也逐步開始向商業領域拓展應用。機器人 3.0(2015-),伴隨著感知、計算、控制等技術的迭代升級和圖像識別、自然語音處理、深度認知學習等新型數字技術在機器人領域的深入應用,機器人領域的服務化趨勢日益明顯,逐漸滲透到社會生產生活的每一個角落。在機器人 2.0 的基礎上,機器人 3.0 實現從感知到認知、推理、決策的智能化進階。

其中,中國工程院院士徐匡迪在卷首語中指出,我國人工智能創新創業氛圍活躍,部分領域已躋身國際第一梯隊,但我們仍需正視基礎理論、核心算法和倫理、法律研究等領域與國際水平間的差距。

3.人工智能+5G場景全覆蓋

當前,全球機器人市場規模持續擴大,工業機器人市場增速穩定,服務機器人增速突出。2018 年,全球機器人市場規模達 298.2 億美元,2013-2018 年的平均增長率約為 15.1%。在裝備制造領域,機械臂憑借強大的負重能力和精準的抓取操作代替著工人的雙手;在物流領域,智能倉儲機器人和無人搬運車不斷提高著運輸效率;在生活服務領域,家用清潔機器人和服務機器人正成為許多家庭的私人保姆和小秘書。

| 工業制造領域分析

目前,工業機器人在汽車、金屬制品、電子、橡膠及塑料等行業已經得到了廣泛的應用。隨著性能的不斷提升,以及各種應用場景的不斷清晰,2013 年以來,工業機器人的市場規模正以年均 12.1%的速度快速增長,預計到 2020 年將達到 230 億美元的銷售額[4]。隨著人力成本的上升,工業制造領域的應用前景良好,將會保持快速增長的勢頭。同時,工業機器人需要擁有更高的靈活性、更強的自主避障和快速配置的能力,提高整體產品的易用性和穩定性。

| 消費服務領域分析

服務機器人雖然整體銷售額低于工業機器人,但近幾年一直維持著較高的年增長率,商用服務機器人在商場、銀行、酒店、機場等應用場景有了更多的落地部署,主要提供導覽、問詢、送物等基礎服務。同時,家用服務機器人悄然進入千家萬戶,掃地機器人銷量在家用服務機器人銷量中占主要份額,成為目前家務機器人中的主導品類。由于本體能力不足,隱私、安全方面的問題,家庭管家機器人和陪伴型機器人的市場滲透率較低。2013 年以來全球服務機器人市場規模年均增速達 23.5%,預計 2020 年將快速增長至 156.9 億美元。從整個技術發展和市場環境看,機器人產業擁有以下發展推力:

成熟的生態系統

老齡化人口趨勢和新興市場

更多智能產品互聯和智能家庭建設

人工智能、自然語言理解能力的增強

| 大規模商用的難點

在以上幾點的助推下,機器人產業會繼續快速發展,但要達到大規模商用,還有很多難點需要解決。首先,機器人目前的能力不能滿足用戶期望,缺少關鍵場景。得益于人工智能帶來的紅利,近年來機器人感知能力提升明顯,可以通過視覺進行人臉識別,做語音交互。但是要真正替代人類的勞動時間,做一些實際工作,機器人除了要具備感知能力,還要能夠理解和決策。機器人需要有記憶、場景理解的能力,擁有知識,才能夠優化決策,自主實施工作,并進行個性化演進。目前的機器人依然缺少令人矚目和必不可少的應用場景,大部分人對于在家中擁有一個機器人沒有很高的興趣。在機器人提高自身能力,完成特定和復雜問題之前,這一比例將維持低水平。

其次,價格高,不成規模。傳感器和硬件的價格一直在下降,但是機器人的價格依然很高,不能被廣泛的市場用戶接受,沒有形成市場規模。掃地機器人由于較低的價格,目前快速的進入大眾家庭。但是對于大多數類別的機器人,特別是具有更強功能、高精度移動底盤、機械臂的機器人,價格依然是一個痛點。

第三,隱私、安全和數據保護問題亟待解決。隨著機器人的應用領域越來越廣泛,其物理安全和用戶的數據安全問題更加凸顯。在與機器人的交互過程中,機器人會不斷收集用戶的圖像、語音、行動數據進行導航和決策,這些數據有的在本地處理,有的在云端處理,人們對這些數據的安全抱有疑慮。對于能夠自由移動的服務機器人和擁有機械臂的工業機器人,保證機器人自身的物理安全,不被惡意攻擊,避免造成人身傷害也至關重要。

 
關鍵詞: 英特爾 新松機器人 科沃斯 達闥科技 大數據 云計算 物聯網 人工智能

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