機器人

逆天的ABB工程師2天就可以教會機器人分揀

2017-12-15 來源：評論：0

摘要：但是我最想強調(diào)的是人工智能，特別是大伙兒最關(guān)注的，人工智能怎么能夠跟我們業(yè)務(wù)，傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)結(jié)合，是不是會取代人？

　　12月6日-8日，2017世界智能制造大會在南京召開，7號下午領(lǐng)軍企業(yè)高峰論壇環(huán)節(jié)大咖云集，ABB的CTO劉前進先生作主題演講。

　　過去兩年，ABB完成了數(shù)字化業(yè)務(wù)的轉(zhuǎn)型。今年5月份，我們在杭州推出了一個工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺，這個平臺目前已經(jīng)連接了近7千萬套設(shè)備，背后有7千萬套系統(tǒng)，還有對應(yīng)的一些解決方案，我們目前提供了50多項服務(wù)。這個解決方案最大特點就是開放，提供端對端解決和閉環(huán)互連的系統(tǒng)，這個系統(tǒng)里面有幾種選擇提供給終端業(yè)主和客戶，一個是基于我們自身系統(tǒng)的解決方案，一個是基于原有傳統(tǒng)的解決方案，另外一個是基于我們平臺的，甚至于可以和其他業(yè)務(wù)平臺進行互連和對接，至少有三種業(yè)務(wù)模式：第一個是我們提供以市場為中心的管理服務(wù)；另外一個是智能制造和運營優(yōu)化；最后一個是基于行業(yè)知識的集成和分析，這一塊很重要，因為人工智能有自學和認知的能力，這個才是未來平臺所具有的潛質(zhì)。

　　從自動化到自主化是一個什么概念？從我們的感知，就是傳感器，然后分析，最后到執(zhí)行這是一個過程。這是我們自動化平臺方案，這個方案有很大優(yōu)點，真正提高了工廠運營效率，對于很多問題，有很好的經(jīng)驗和解決的辦法。但是在未來，如果我們機器能夠像人一樣，不只是遵循人所設(shè)定的章程或者計劃這一個路徑，而是對應(yīng)現(xiàn)場，對沒有預(yù)料到的一些緊急突發(fā)情況作出反映，這就需要將設(shè)備的智能程度提高一個層次，這個層次就是我們說的認知理解和解決。這個層次的實現(xiàn)依賴于過去二十多年ICT產(chǎn)業(yè)中的很多技術(shù)性進步，包括大數(shù)據(jù)、智能傳感器、云計算等等，但是我最想強調(diào)的是人工智能，特別是大伙兒最關(guān)注的，人工智能怎么能夠跟我們業(yè)務(wù)，傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)結(jié)合，是不是會取代人？

　　人或者是說我們的專家，以及人工智能是怎樣的角色？2014年，我們在北京基于工業(yè)的場景結(jié)合了一些例子，在風機、開關(guān)、電流器等方面做很多實驗。數(shù)據(jù)從哪里來的呢？現(xiàn)在大家知道數(shù)據(jù)是金礦，可以挖出金子來，如果現(xiàn)在有人跟你講深度學習在工業(yè)中應(yīng)用，可以說他是騙子，為什么？因為你很難得到對應(yīng)的數(shù)據(jù)，除非你有非常準確的規(guī)則。但在工業(yè)中不會有那么多規(guī)則，所以你無法去學習。

　　但是從另外一個方面我們看到，人工智能確實解決了一些很大的問題。現(xiàn)在的工程師面對的不是50年前的電器——一個屏幕加上十來箱數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在面對是幾個屏幕或者十幾個屏幕，有幾百甚至幾萬個數(shù)據(jù)，要用我們現(xiàn)場調(diào)度人員或者運營工程師對這些數(shù)據(jù)進行反應(yīng)幾乎不可能，我們必須要借助計算能力，借助算法幫我們梳理，理解這個數(shù)據(jù)，這個過程就需要專家介入。所以人在這個過程中的作用，是遠遠高于以往的。

　　將專家技術(shù)和人工智能有機結(jié)合，這就是我們未來希望實現(xiàn)的自主化進程。在過去我們知道ABB是第一個將機器人和電氣合二為一，推出第一臺工業(yè)機器人的廠家。就最早的工業(yè)機器人工作過程來說，我們必須告訴它怎么完成這個工作，路徑包括整個軌跡都要手把手詳細實現(xiàn)，這個過程要多長時間呢？一個專業(yè)的工程師，至少一周以上時間，來完成一個動作?，F(xiàn)在ABB的工程師可以做到，經(jīng)過快速學習軟件手把手教機器人，引導(dǎo)式編程可以壓縮到兩天實現(xiàn)。

　　未來還有新的辦法，就是通過讓機器自我學習，自我理解，不用給它手把手的指導(dǎo)就能完成這個過程。我們給機器人一個任務(wù)，讓他夾一個配件，但是我們沒有說這個配件什么樣，只是讓它不斷去試。在經(jīng)過算法不斷失敗積累經(jīng)驗之后，機器人能夠針對將近7萬個配件，找到抓取的方法和以最合適的方式完成，成功率達到99%。這是一個非常了不起的動作，不要只看到在圖象識別領(lǐng)域人工智能超過人類，或者語音識別達到了怎樣的高度，這些工作才是真真切切能幫我們解決問題的。

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