Industrielle roboter gir de fysiske enhetene som er nødvendige for legemliggjort intelligens, slik at de kan føle, manipulere og bevege seg i den virkelige verden. AI Grand -modellen gir en kraftig "hjerne" for industriroboter, slik at de kan ha mer avansert intelligens.
I motsetning til de nåværende populære humanoide robotene, er legemliggjorte intelligente industriroboter designet for industriscener og er mer egnet for industriproduksjonsmiljøer, snarere enn naturlige miljøer. Det industrielle miljøet er et relativt lukket, enkelt miljø med spesifikke oppgaver og begrensninger, så det er ikke behov for humanoide roboter som er egnet for det naturlige miljøet.
Med diversifisering og individualisering av etterspørselen etter markedet, vil produksjonsindustrien komme inn i tiden med "tilpasset produksjon". Tradisjonelle produksjonslinjer tar ofte i bruk en fast produksjonsmodus, som er vanskelig å tilpasse seg endringer. Tilsetningen av AI store modeller kan gjøre roboter mer fleksible og kan automatisk justere driftsstrategier og prosesser i henhold til forskjellige produksjonsoppgaver, og spille en viktig rolle i fleksibel produksjon, noe som er spesielt viktig for produksjonsbedrifter som trenger liten og mellomstor produksjon av batch- og flerhjem.
Intelligente industriroboter utvikler trinn for trinn
Ulike produksjonsoppgaver har forskjellige produksjonsmiljøer, legemliggjorte intelligente industriroboter må ha en høy grad av intelligens, for å kunne fleksibelt bytte mellom produksjonsoppgaver og tilpasse seg forskjellige miljøbehov.
Før bølgen av generert AI har den industrielle robotindustrien tatt i bruk et stort antall kunstige intelligensteknologier, for eksempel innkommende materialdeteksjon, feildeteksjon, produktkvalitetsinspeksjon og andre lenker, og bruker fremdeles tradisjonelle AI -teknologier som datamaskinvisjon.
Tradisjonelle AI-applikasjoner er imidlertid bare midlertidige og relativt rimelige løsninger som er begrenset av data og datakraft. I fremtiden, med den kontinuerlige utviklingen av AI store modeller, vil den bli mer brukt i alle aspekter av industriell produksjon.
For eksempel, innen håndtering av palletiserende applikasjoner, trenger arbeiderlæreren bare å tappe på skjermen, og den industrielle roboten begynner å flytte varene automatisk. På bare noen få minutter ble en virvlet haug med containere satt inn på det rette stedet.
I feltet med sveising av robotapplikasjon, med velsignelse av intelligent oppfatning, maskinvisjon og AI-algoritme, kan industrielle roboter uavhengig identifisere sveiseposisjon, justere sveiseparametere, oppnå sveisesporing og oppnå høy kvalitet og effektive sveiseoperasjoner uten manuell intervensjon gjennom hele prosessen.
Som en maskin, med utviklingen av teknologi, vil den intelligente utviklingen av industriroboter helt sikkert være gradvis. I det tidlige stadiet vil det eksistere sammen med mennesker i samme produksjonsmiljø i lang tid. Med utviklingen av teknologi vil graden av intelligens bli høyere og høyere, og flere og flere ganger trenger ikke å samarbeide med mennesker for å fullføre oppgaver uavhengig. I det avanserte utviklingsstadiet vil en ekte "ubemannet fabrikk" bli realisert.
Hvordan realisere industriell robotintelligens
Selv om integrasjonen av AI store modeller og roboter har brede utsikter, står det fortsatt overfor noen utfordringer, hvordan man kan la industrielle roboter snart ha muligheten til å utføre spesifikke produksjonsoppgaver, eller hvordan man kan overføre menneskelige faglige ferdigheter til industrielle roboter, er kjernen å oppnå "intelligent fleksibel tilpasning" gjennom "miljøoppfatning", "menneskelig-datamaskin-interaksjon" og "læring optimalisering".
1. Miljøbevissthet
Tradisjonelle industrielle roboter trenger manuell programmeringsintervensjon når du utfører oppgaver, og vedtar også manuell undervisning og andre metoder, mens AI store modell understreker at roboten optimaliserer sin oppførsel gjennom sin egen oppfatning og handlinger når du utfører oppgaver.
For at roboter bedre skal samhandle med miljøet, må eksisterende sensorer optimaliseres og integreres først. For eksempel kan visuelle sensorer (for eksempel kameraer, lidar, etc.) hjelpe roboter med å identifisere og finne objekter; Kraftsensorer lar roboten føle hardheten og motstanden til objekter, og dermed unngå skader eller kollisjoner under håndtering og montering.
2. interaksjon mellom mennesker og datamaskiner
Kjerneverdien til AI Grand Models er å gjøre det mulig for mennesker og enheter å samhandle på det naturlige språknivået. Mennesker kan kommunisere med roboter på måter de er vant til, for eksempel naturlig språk, kroppsspråk, handlinger, atferdsdemonstrasjoner, etc., og grunnleggende bryter den semantiske isolasjonen mellom mennesker og maskiner. Det etablerer en effektiv måte å kommunisere mellom mennesker og maskiner, bryter grunnleggende barrieren for kommunikasjon av mennesker-maskiner, og endrer paradigmet for interaksjon mellom mennesker-maskiner.
For å oppnå dette, må industrielle roboter ha noen naturlige språkbehandlingsevner og følelsesgjenkjenningsevner, slik at roboten kan forstå instruksjonene til den menneskelige operatøren og reagere deretter. For eksempel kan roboter kommunisere med operatører gjennom stemmegjenkjenningsteknologi, få oppgaveinstruksjoner eller tilbakemelding om arbeidsstatus, og til og med samhandle gjennom ikke-verbale signaler som gester og blikk.
3. Lær å optimalisere
Ved å integrere persepsjon, kognisjon og beslutningsevner, løfter AI Grand Models roboter fra utøvende enheter med en funksjon til intelligente systemer med autonome lærings- og optimaliseringsfunksjoner.
For å oppnå dette, må roboter være utstyrt med avansert maskinlæring og dyp læringsalgoritmer. Og samler kontinuerlig tilbakemeldingsdata fra miljøet og seg selv, gjennom disse algoritmene og dataene, kan roboten identifisere potensiell forbedringsrom fra historisk erfaring, stadig justere atferden og optimalisere arbeidseffektiviteten.
I praksis kan bedrifter samle inn og behandle sanntidsdata fra produksjonslinjen gjennom Big Data-analyseplattformen, gjennomføre en grundig analyse av robotens oppførsel og optimalisere læringsprosessen og beslutningsevnen.
Konklusjon
Generelt gjør kombinasjonen av kunstig intelligens industrielle roboter mer fleksible og autonome i produksjonsprosessen, forbedrer produksjonseffektiviteten og kvaliteten, og kan også redusere terskelen for bruk av industrielle roboter, gjøre industrielle robotapplikasjoner mer populære og stimulere mer kreative og innovative talenter for å komme inn i robotikkfeltet, og fremme produksjonsindustrien til et nytt stadium av intelligens for å komme inn i feltet til robotikk og fremme produksjonsindustrien til et nytt stadium av intelligens.
Robot Online mener at fra bedriftsnivået kan det starte fra den praktiske applikasjonen for å utforske applikasjonsscenariene for legemliggjort intelligens i spesifikke bransjer, for eksempel intelligent produksjon, lager og logistikk, presis montering og andre felt. Samtidig har pilot og distribuerte intelligente roboter så tidlig som mulig, akkumulerer praktisk erfaring og fremmer kontinuerlig optimalisering av teknologi. Fra industrikjedenivå, intelligent maskinvare, programvareplattform til servicestøtte og andre aspekter ved vanlig utvikling, fremmer transformasjonen av legemliggjorte intelligente roboter fra en enkelt funksjon til en multifunksjonell plattform, slik at den kan tilpasse seg et bredere spekter av industrielle behov, og danne et industrielt økosystem rundt legemliggjort intelligent teknologi.
Det kan spås at legemliggjort intelligens blir den viktigste drivkraften for å omforme det konkurrerende mønsteret i den globale produksjonsindustrien, gjøre roboten endres fra "aktiv" til "eget arbeid", og gi støtte for den intelligente oppgraderingen av den industrielle produksjonsindustrien. Kanskje, som kan gripe muligheten på dette feltet, kan være den første til å bryte spillet i robotindustrien.