Industriële robots bieden de fysieke entiteiten die nodig zijn voor belichaamde intelligentie, waardoor ze de echte wereld kunnen voelen, manipuleren en bewegen. Het AI Grand Model biedt een krachtig "brein" voor industriële robots, waardoor ze meer geavanceerde intelligentie kunnen hebben.
In tegenstelling tot de huidige populaire humanoïde robots, zijn belichaamde intelligente industriële robots ontworpen voor industriële scènes en zijn ze meer geschikt voor industriële productieomgevingen, in plaats van natuurlijke omgevingen. De industriële omgeving is een relatief gesloten, eenvoudige omgeving met specifieke taken en beperkingen, dus er is geen behoefte aan humanoïde robots die geschikt zijn voor de natuurlijke omgeving.
Met de diversificatie en individuatie van de marktvraag zal de productie -industrie het tijdperk van "aangepaste productie" aangaan. Traditionele productielijnen hanteren vaak een vaste productiemodus, die moeilijk aan te passen is aan veranderingen. De toevoeging van AI-grote modellen kan robots flexibeler maken en kunnen automatisch de operatiestrategieën en -processen aanpassen volgens verschillende productietaken, een belangrijke rol spelen bij de flexibele productie, wat vooral belangrijk is voor de productie van ondernemingen die kleine en middelgrote batch- en multi-variety-productie nodig hebben.
Intelligente industriële robots ontwikkelen zich stap voor stap
Verschillende productietaken hebben verschillende productieomgevingen, belichaamde intelligente industriële robots moeten een hoge mate van intelligentie hebben, om flexibel te schakelen tussen productietaken en zich aan te passen aan verschillende omgevingsbehoeften.
Voordat de golf van gegenereerde AI, heeft de industriële robotindustrie een groot aantal kunstmatige intelligentietechnologieën aangenomen, zoals inkomende materiaaldetectie, foutdetectie, productkwaliteitsinspectie en andere links, en gebruikt hij nog steeds traditionele AI -technologieën zoals computer vision.
Traditionele AI-toepassingen zijn echter slechts tijdelijke en relatief goedkope oplossingen die worden beperkt door gegevens en rekenkracht. In de toekomst, met de continue evolutie van AI -grote modellen, zal het breder worden gebruikt in alle aspecten van de industriële productie.
Op het gebied van het verwerken van palletiserende toepassingen hoeft de werknemer bijvoorbeeld alleen op het scherm te tikken en begint de industriële robot de goederen automatisch te verplaatsen. In slechts enkele minuten werd een door elkaar gegooide stapel containers op de juiste plaats geplaatst.
Op het gebied van lasrobottoepassing, met de zegen van intelligente perceptie, machinevisie en AI-algoritme, kunnen industriële robots onafhankelijk laspositie identificeren, lasparameters aanpassen, las volgen en hoogwaardige en efficiënte lasbewerkingen bereiken zonder handmatige interventie tijdens het hele proces.
Als machine zal de intelligente ontwikkeling van industriële robots met de voortgang van technologie geleidelijk zijn. In het vroege stadium zal het lang samengaan met mensen in dezelfde productieomgeving. Met de ontwikkeling van technologie zal de mate van intelligentie hoger en hoger worden en hoeft steeds vaker niet samen te werken met mensen om taken onafhankelijk te voltooien. In het geavanceerde stadium van ontwikkeling zal een echte "onbemande fabriek" worden gerealiseerd.
Hoe u industriële robot -intelligentie kunt realiseren
Hoewel de integratie van AI-grote modellen en robots brede vooruitzichten heeft, staat het nog steeds voor een aantal uitdagingen, hoe industriële robots binnenkort de mogelijkheid hebben om specifieke productietaken uit te voeren, of hoe menselijke professionele vaardigheden worden overgedragen aan industriële robots, is de kern om "intelligente flexibele aanpassing" te bereiken door "milieu-perceptie", "menselijke-computer interactie" en "leeroptimalisatie" en "leeroptimalisatie".
1. Milieubewustzijn
Traditionele industriële robots hebben handmatige programmeerinterventie nodig bij het uitvoeren van taken en nemen ook handmatige onderwijs en andere methoden aan, terwijl het AI -grote model benadrukt dat de robot zijn gedrag optimaliseert door zijn eigen perceptie en acties bij het uitvoeren van taken.
Om robots beter te laten communiceren met de omgeving, moeten bestaande sensoren eerst worden geoptimaliseerd en geïntegreerd. Visuele sensoren (zoals camera's, lidar, enz.) Kunnen bijvoorbeeld robots helpen objecten te identificeren en te lokaliseren; Force -sensoren laten de robot de hardheid en weerstand van objecten voelen, waardoor schade of botsingen tijdens het hanteren en de assemblage worden vermeden.
2. Interactie tussen mens en computer
De kernwaarde van AI Grand -modellen is om mensen en apparaten in staat te stellen op natuurlijke taal te communiceren. Mensen kunnen communiceren met robots op manieren waarop ze gewend zijn, zoals natuurlijke taal, lichaamstaal, acties, gedragsdemonstraties, enz., Het fundamenteel breken van de semantische isolatie tussen mensen en machines. Het vormt een efficiënte manier van communicatie tussen menselijke en machine, verbreekt fundamenteel de barrière van man-machine communicatie en verandert het paradigma van de interactie tussen man-machine.
Om dit te bereiken, moeten industriële robots enkele natuurlijke taalverwerkingsmogelijkheden en emotieherkenningsmogelijkheden hebben, zodat de robot de instructies van de menselijke operator kan begrijpen en dienovereenkomstig kan reageren. Robots kunnen bijvoorbeeld communiceren met operators via spraakherkenningstechnologie, taakinstructies of feedback over werkstatus krijgen en zelfs interageren via non-verbale signalen zoals gebaren en blikken.
3. Leer optimaliseren
Door perceptie, cognitie en besluitvormingsmogelijkheden te integreren, verheffen AI Grand-modellen robots van executive-eenheden met één functie tot intelligente systemen met autonoom leer- en optimalisatiemogelijkheden.
Om dit te bereiken, moeten robots worden uitgerust met geavanceerde machine learning en diep leeralgoritmen. En verzamel voortdurend feedbackgegevens uit de omgeving en zichzelf, via deze algoritmen en gegevens, kan de robot potentiële verbeteringsruimte identificeren uit historische ervaring, zijn gedrag voortdurend aanpassen en de werkefficiëntie optimaliseren.
In de praktijk kunnen ondernemingen realtime gegevens van de productielijn verzamelen en verwerken via het Big Data Analysis Platform, een diepgaande analyse van het gedrag van de robot uitvoeren en het leerproces en de besluitvormingsvermogen optimaliseren.
Conclusie
Over het algemeen maakt de combinatie van kunstmatige intelligentie industriële robots flexibeler en autonoomer in het productieproces, verbetert de productie -efficiëntie en kwaliteit en kan ook de drempel verminderen voor het gebruik van industriële robots, industriële robotapplicaties populairder maken en meer creatieve en innovatieve talenten stimuleren om het gebied van robotica te betreden en de productie -industrie te promoten in een nieuwe fase van intelligentie en automatisch.
Robot Online is van mening dat het vanaf het bedrijfsniveau kan beginnen met de praktische toepassing om de toepassingsscenario's van belichaamde intelligentie in specifieke industrieën te verkennen, zoals intelligente productie, opslag en logistiek, precieze vergadering en andere velden. Tegelijkertijd verzamelen piloot en implementatie zo vroeg mogelijk intelligente robots, accumuleren praktische ervaring en bevorderen ze de continue optimalisatie van technologie. Van het industriële ketenniveau, intelligente hardware, softwareplatform tot serviceondersteuning en andere aspecten van de gemeenschappelijke ontwikkeling, bevorderen de transformatie van belichaamde intelligente robots van een enkele functie naar een multifunctioneel platform, zodat het kan worden aangepast aan een breder scala aan industriële behoeften, waardoor een industrieel ecosysteem wordt gevormd rond belichaamde intelligente technologie.
Er kan worden voorspeld dat belichaamde intelligentie de belangrijkste drijvende kracht wordt voor het hervormen van het concurrentiepatroon van de wereldwijde productie -industrie, waardoor de robot verandert van "actief" naar "eigen werk" en ondersteuning biedt voor de intelligente upgrade van de industriële productie -industrie. Misschien, wie de kans op dit gebied kan grijpen, kan de eerste zijn die het spel in de robotindustrie heeft verbroken.