Industriella robotar tillhandahåller de fysiska enheter som behövs för förkroppslig intelligens, vilket gör att de kan känna, manipulera och flytta i den verkliga världen. AI Grand Model tillhandahåller en kraftfull "hjärna" för industrirobotar, vilket gör att de kan ha mer avancerad intelligens.
Till skillnad från de nuvarande populära humanoidroboterna är förkroppsliga intelligenta industrirobotar utformade för industriella scener och är mer lämpade för industriproduktionsmiljöer, snarare än naturliga miljöer. Den industriella miljön är en relativt stängd, enkel miljö med specifika uppgifter och begränsningar, så det finns inget behov av humanoidrobotar som är lämpliga för den naturliga miljön.
Med diversifiering och individualisering av marknadens efterfrågan kommer tillverkningsindustrin att gå in i en era för "anpassad produktion". Traditionella produktionslinjer antar ofta ett fast produktionsläge, vilket är svårt att anpassa sig till förändringar. Tillägget av AI-stora modeller kan göra robotar mer flexibla och kan automatiskt justera driftsstrategier och processer enligt olika produktionsuppgifter, och spelar en viktig roll i flexibel tillverkning, vilket är särskilt viktigt för tillverkning av företag som behöver små och medelstora sats- och multivärlighetsproduktion.
Intelligenta industrirobotar utvecklas steg för steg
Olika produktionsuppgifter har olika produktionsmiljöer, förkroppsligade intelligenta industrirobotar måste ha en hög grad av intelligens för att kunna flexibelt växla mellan produktionsuppgifter och anpassa sig till olika miljöbehov.
Innan vågen av genererad AI har den industriella robotindustrin antagit ett stort antal teknologier för konstgjord intelligens, såsom inkommande materialdetektering, feldetektering, produktkvalitetskontroll och andra länkar och använder fortfarande traditionella AI -tekniker som datorsyn.
Traditionella AI-applikationer är emellertid endast tillfälliga och relativt billiga lösningar som är begränsade av data och datorkraft. I framtiden, med den kontinuerliga utvecklingen av AI stora modeller, kommer den att användas mer i alla fall i alla aspekter av industriell produktion.
Till exempel, inom området för hantering av palletiseringsapplikationer, behöver arbetarläraren endast knacka på skärmen, och den industriella roboten börjar automatiskt flytta varorna. På bara några minuter sattes en virvlad hög med containrar på rätt plats.
Inom fältet för svetrobotapplikation, med välsignelse av intelligent uppfattning, maskinvision och AI-algoritm, kan industrirobotar självständigt identifiera svetsläge, justera svetsparametrar, uppnå svetspårning och uppnå högkvalitativ och effektiva svetoperationer utan manuell ingripande under hela processen.
Som en maskin, med teknikens framsteg, kommer den intelligenta utvecklingen av industrirobotar att vara gradvis. I det tidiga stadiet kommer det att samexistera med människor i samma produktionsmiljö under lång tid. Med teknikutvecklingen kommer dess grad av intelligens att bli högre och högre, och fler och fler gånger behöver inte samarbeta med människor för att slutföra uppgifter oberoende. I det avancerade utvecklingsstadiet kommer en riktig "obemannad fabrik" att förverkligas.
Hur man inser industriell robotintelligens
Även om integrationen av AI-stora modeller och robotar har breda möjligheter, står det fortfarande inför vissa utmaningar, hur man låter industrirobotar snart har förmågan att utföra specifika produktionsuppgifter, eller hur man kan överföra mänskliga professionella färdigheter till industrirobotar, är kärnan att uppnå "intelligent flexibel anpassning" genom "miljöuppfattning", "mänsklig dator interaktion" och "inlärning".
1. Miljömedvetenhet
Traditionella industrirobotar behöver manuell programmeringsinsatser när man utför uppgifter och använder också manuell undervisning och andra metoder, medan AI -stora modellen betonar att roboten optimerar sitt beteende genom sin egen uppfattning och åtgärder när man utför uppgifter.
För att robotar ska bättre interagera med miljön måste befintliga sensorer optimeras och integreras först. Till exempel kan visuella sensorer (som kameror, lidar, etc.) hjälpa robotar att identifiera och hitta föremål; Kraftsensorer tillåter roboten att känna föremålens hårdhet och motstånd och därmed undvika skador eller kollisioner under hantering och montering.
2. Interaktion för mänsklig dator
Kärnvärdet för AI Grand Models är att göra det möjligt för människor och enheter att interagera på den naturliga språknivån. Människor kan kommunicera med robotar på sätt som de är vana vid, till exempel naturligt språk, kroppsspråk, handlingar, beteendedemonstrationer etc., i grunden bryter den semantiska isoleringen mellan människor och maskiner. Det skapar ett effektivt sätt att kommunicera mellan mänsklig och maskin, i grunden bryter barriären för kommunikation av man-maskin och förändrar paradigmet för interaktion mellan man-maskin.
För att uppnå detta måste industriella robotar ha vissa naturliga språkbehandlingsfunktioner och känslorigenkänningsfunktioner, så att roboten kan förstå instruktionerna från den mänskliga operatören och reagera i enlighet därmed. Till exempel kan robotar kommunicera med operatörer genom röstigenkänningsteknik, få uppgiftsinstruktioner eller feedback om arbetsstatus och till och med interagera genom icke-verbala signaler som gester och blick.
3. Lär dig att optimera
Genom att integrera uppfattning, kognition och beslutsfattande, höjer AI Grand Models robotar från enfunktionella verkställande enheter till intelligenta system med autonomt lärande och optimeringskapacitet.
För att uppnå detta måste robotar vara utrustade med avancerad maskininlärning och djupa inlärningsalgoritmer. Och ständigt samla in feedbackdata från miljön och sig själv, genom dessa algoritmer och data, kan roboten identifiera potentiellt förbättringsutrymme från historisk erfarenhet, ständigt justera dess beteende och optimera arbetseffektiviteten.
I praktiken kan företag samla in och bearbeta data i realtid från produktionslinjen genom Big Data Analys-plattformen, genomföra en djupgående analys av robotens beteende och optimera dess inlärningsprocess och beslutsförmåga.
Slutsats
I allmänhet gör kombinationen av artificiell intelligens industrirobotar mer flexibla och autonoma i produktionsprocessen, förbättrar produktionseffektiviteten och kvaliteten och kan också minska tröskeln för användning av industrirobotar, göra industriella robotapplikationer mer populära och stimulera mer kreativa och innovativa talanger för att komma in i området för robotik och främja tillverkningen till en ny stadium av intelligens.
Robot Online anser att det från företagsnivån kan börja från den praktiska tillämpningen för att utforska applikationsscenarierna för förkroppsligad intelligens i specifika branscher, såsom intelligent tillverkning, lager och logistik, exakt montering och andra områden. Samtidigt samlar pilot och utplacerade intelligenta robotar så tidigt som möjligt, praktisk erfarenhet och främjar kontinuerlig optimering av teknik. Från den industriella kedjanivån främjar intelligent hårdvara, mjukvaruplattform till servicestöd och andra aspekter av gemensam utveckling, omvandlingen av förkroppsliga intelligenta robotar från en enda funktion till en multifunktionell plattform, så att den kan anpassa sig till ett bredare utbud av industriella behov och bilda ett industriellt ekosystem kring förkroppsligad intelligent teknik.
Det kan förutsägas att förankrad intelligens blir den viktigaste drivkraften för att omformade det konkurrenskraftiga mönstret i den globala tillverkningsindustrin, vilket gör att roboten ändras från "aktivt" till "eget arbete" och ger stöd för den intelligenta uppgraderingen av industriindustrin. Kanske, som kan utnyttja möjligheten inom detta område, kan vara den första att bryta spelet i robotindustrin.