今年年初，工信部等17部門聯(lián)合印發(fā)《“機(jī)器人+”應(yīng)用行動(dòng)實(shí)施方案》，提出到2025年，制造業(yè)機(jī)器人密度較2020年實(shí)現(xiàn)翻番，服務(wù)機(jī)器人、特種機(jī)器人行業(yè)應(yīng)用深度和廣度顯著提升。
與此同時(shí)，發(fā)力打造機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展高地的上海也在近期發(fā)布了《上海市智能機(jī)器人標(biāo)桿企業(yè)與應(yīng)用場景推薦目錄》。其中指出，到2025年，上海市將打造10家行業(yè)一流的機(jī)器人頭部品牌、100個(gè)標(biāo)桿示范的機(jī)器人應(yīng)用場景、1000億元機(jī)器人關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)規(guī)模。
政策加持之下，市場情緒涌動(dòng)。機(jī)器人賽道內(nèi)的玩家們一方面在不斷深挖技術(shù)護(hù)城河、形成競爭壁壘，另一方面也在期待，機(jī)器人產(chǎn)業(yè)爆發(fā)的奇點(diǎn)將會在何時(shí)到來？
中國科學(xué)院院士，上海交通大學(xué)機(jī)械與動(dòng)力工程學(xué)院教授丁漢在近日舉辦的2023機(jī)器人科技創(chuàng)新論壇上表示，隨著大數(shù)據(jù)、數(shù)字孿生等技術(shù)的涌現(xiàn)，未來機(jī)器人將扮演著重要的融合性功能。“機(jī)器人將會與多個(gè)學(xué)科進(jìn)行交叉，例如多模態(tài)趕著、群體智能等，同時(shí)機(jī)器人將與信息技術(shù)深度融合，產(chǎn)生許多新的制造理論，一些新的制造模式也將會涌現(xiàn)。”
交叉融合
若論及近期機(jī)器人行業(yè)內(nèi)的明星產(chǎn)品，特斯拉推出的“擎天柱（Optimus）”當(dāng)仁不讓。
在近日的特斯拉投資者大會上，馬斯克表示，特斯拉汽車是放在輪子上的機(jī)器人，在現(xiàn)實(shí)世界的AI方面沒有人，也沒有公司能接近特斯拉的水平。
馬斯克放出豪言稱，通過將特斯拉的已有技術(shù)整合在一起，就能直接制造出來一個(gè)擎天柱（Optimus），其中包括電器電子架構(gòu)、電池包、電動(dòng)馬達(dá)等用于汽車的部件和技術(shù)都可以直接使用。
馬斯克對于人形機(jī)器人充滿信心的暢想開始讓行業(yè)期待，機(jī)器人產(chǎn)業(yè)的拐點(diǎn)是否已經(jīng)到來？
上海機(jī)器人產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究院院長黃慧潔在接受21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道采訪時(shí)表示，機(jī)器人與人工智能領(lǐng)域目前正處于深度交叉的階段，人工智能技術(shù)、深度學(xué)習(xí)的算法等正在助力機(jī)器人應(yīng)用更加廣泛和深化。
人工智能技術(shù)的核心是自然語言處理，AIGC需要機(jī)器能夠理解人類語言，并能夠根據(jù)語言生成相應(yīng)的內(nèi)容。應(yīng)用在機(jī)器人領(lǐng)域，意味著機(jī)器人將能夠更好地理解人類語言，并能夠根據(jù)人類的需求生成相應(yīng)的內(nèi)容；同時(shí)，人機(jī)交互也將更加智能化，從而更好地為人類服務(wù)。
以家庭的機(jī)器人助手為例，這是機(jī)器人行業(yè)內(nèi)部以及普羅大眾都有共識的廣闊市場，但為什么目前機(jī)器人助手沒有進(jìn)入到日常家庭里？
在黃慧潔看來，核心原因在于機(jī)器人的智能水平還不夠。而如果要提升其智能化水平，就需要涉及到人工智能的算法、算力以及大量的數(shù)據(jù)，然后再進(jìn)行反復(fù)的訓(xùn)練。
“從物理角度實(shí)現(xiàn)機(jī)器人助手，現(xiàn)在已經(jīng)非常成熟，它只需要移動(dòng)底盤以及操作手臂，然后配備各種感知手段。因此目前很多研究機(jī)構(gòu)和頭部企業(yè)都在研究如何用人工智能然后來進(jìn)一步訓(xùn)練機(jī)器人的’智商’，換言之，如何識別出各種場景，同時(shí)自動(dòng)判斷要執(zhí)行何種任務(wù)都需要人工智能技術(shù)的加持。”黃慧潔說道。
除此之外，在物流分揀場景之內(nèi)，人工智能技術(shù)也將會進(jìn)一步賦能機(jī)器人產(chǎn)業(yè)。黃慧潔向記者舉例稱，城市的快遞網(wǎng)點(diǎn)包裹都非常無序凌亂，現(xiàn)有的機(jī)器人在識別、抓取包裹的時(shí)候也并不靈活，而通過人工智能算法的加持可以快速的提高分揀效率。
“機(jī)器人在看到物品后可以通過拍照快速識別出物品的種類，并且迅速決策應(yīng)該抓去的部位，應(yīng)該用多大的力，應(yīng)該怎么去抓等問題，由此可以高效的完成作業(yè)。”
而在丁漢看來，機(jī)器人產(chǎn)業(yè)與芯片技術(shù)也在走向深度融合，他表示，3C行業(yè)等領(lǐng)域的裝配作業(yè)很多依靠人類來完成，這代表著自動(dòng)化的智能制造在這其中有著巨大的市場需求，但這背后需要工藝支持和人的傳感信息高度融合。
但與此同時(shí)，大規(guī)模算力芯片的價(jià)格日益昂貴。“構(gòu)成AI人工智能三大要素則包括：數(shù)據(jù)、算法、算力，其中尤以芯片的算力是最重要的一環(huán)。由于模型訓(xùn)練參數(shù)量的使用與算力成正相關(guān)，ChatGPT升級演進(jìn)從GPT-3到3.5再到現(xiàn)在的GPT-4,其參數(shù)使用量從1750億到1.7萬億再增加到3.3萬億，投入資金亦水漲船高。”一位行業(yè)人士對記者分析道。
數(shù)據(jù)質(zhì)量挑戰(zhàn)
21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者在采訪了解到，總體來看，在智能制造等場景中人工智能技術(shù)的應(yīng)用越來越廣泛。不過，在人工智能關(guān)鍵的數(shù)據(jù)質(zhì)量方面，行業(yè)發(fā)展仍存在一些瓶頸問題需要突破。
一位國內(nèi)主攻云控平臺的機(jī)器人企業(yè)工程師告訴21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者，人工智能技術(shù)需要大量的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型，但在實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)的質(zhì)量往往難以保證，包括數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性、一致性等問題都會影響模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。
另一方面，人工智能技術(shù)所高度依賴的數(shù)據(jù)作為一種歸屬權(quán)和使用權(quán)分化還尚不清晰的生產(chǎn)要素，其在生產(chǎn)和利用過程中的商業(yè)倫理問題仍待解決。
“在智能制造場景中，人工智能技術(shù)需要處理大量的敏感數(shù)據(jù)，如企業(yè)的生產(chǎn)數(shù)據(jù)、客戶信息等，這會帶來安全和隱私問題，這同樣需要采取相應(yīng)的措施來保護(hù)數(shù)據(jù)的安全和隱私。”上述人士說道。
與此同時(shí)，人工智能對制造系統(tǒng)的進(jìn)化也起到了很大影響，人工智能產(chǎn)業(yè)模式和云端工業(yè)智能網(wǎng)將給制造業(yè)帶來大的變化。
除此之外，丁漢指出，未來制造業(yè)中機(jī)器人將扮演更加重要的角色。“我們以前看到機(jī)器人會進(jìn)行噴漆、碼垛、焊接等工作，但在未來會有更多充滿技巧性的工作來由機(jī)器人完成。這里面最底層的邏輯就是把人類智慧融入到制造過程，實(shí)現(xiàn)非結(jié)構(gòu)化過程中的智力制造。”
最大的挑戰(zhàn)則在于機(jī)器人靈巧性和機(jī)器人多模態(tài)感知與協(xié)同優(yōu)化。丁漢表示，智能制造未來主要的發(fā)展趨勢之一就是機(jī)器人化的智能制造。這里面涉及大量科學(xué)問題和關(guān)鍵技術(shù)，政府需要把底層技術(shù)和基礎(chǔ)打牢，有了基礎(chǔ)和技術(shù)才可以進(jìn)行下一步的技術(shù)突破。
“馬斯克為什么可以推出人形機(jī)器人？它的機(jī)器人與智能汽車和太空領(lǐng)域的底層技術(shù)都有共通。”在上述人士看來，未來人工智能技術(shù)將成為機(jī)器人領(lǐng)域的核心競爭力。因此隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，機(jī)器人將具備更加智能化、自主化的能力，能夠更好地適應(yīng)各種復(fù)雜環(huán)境和任務(wù)。
這也將進(jìn)一步推動(dòng)機(jī)器人應(yīng)用場景的不斷拓展，促進(jìn)機(jī)器人與人類的更加緊密的融合，迎來更加廣闊的發(fā)展空間和市場需求。
