今年年初，工信部等17部門聯(lián)合印發(fā)《“機器人+”應用行動實施方案》，提出到2025年，制造業(yè)機器人密度較2020年實現(xiàn)翻番，服務機器人、特種機器人行業(yè)應用深度和廣度顯著提升。
與此同時，發(fā)力打造機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展高地的上海也在近期發(fā)布了《上海市智能機器人標桿企業(yè)與應用場景推薦目錄》。其中指出，到2025年，上海市將打造10家行業(yè)一流的機器人頭部品牌、100個標桿示范的機器人應用場景、1000億元機器人關聯(lián)產(chǎn)業(yè)規(guī)模。
政策加持之下，市場情緒涌動。機器人賽道內(nèi)的玩家們一方面在不斷深挖技術護城河、形成競爭壁壘，另一方面也在期待，機器人產(chǎn)業(yè)爆發(fā)的奇點將會在何時到來？
中國科學院院士，上海交通大學機械與動力工程學院教授丁漢在近日舉辦的2023機器人科技創(chuàng)新論壇上表示，隨著大數(shù)據(jù)、數(shù)字孿生等技術的涌現(xiàn)，未來機器人將扮演著重要的融合性功能。“機器人將會與多個學科進行交叉，例如多模態(tài)趕著、群體智能等，同時機器人將與信息技術深度融合，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
若論及近期機器人行業(yè)內(nèi)的明星產(chǎn)品，特斯拉推出的“擎天柱（Optimus）”當仁不讓。
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器人，在現(xiàn)實世界的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整合在一起，就能直接制造出來一個擎天柱（Optimus），其中包括電器電子架構、電池包、電動馬達等用于汽車的部件和技術都可以直接使用。
馬斯克對于人形機器人充滿信心的暢想開始讓行業(yè)期待，機器人產(chǎn)業(yè)的拐點是否已經(jīng)到來？
上海機器人產(chǎn)業(yè)技術研究院院長黃慧潔在接受21世紀經(jīng)濟報道采訪時表示，機器人與人工智能領域目前正處于深度交叉的階段，人工智能技術、深度學習的算法等正在助力機器人應用更加廣泛和深化。
人工智能技術的核心是自然語言處理，AIGC需要機器能夠理解人類語言，并能夠根據(jù)語言生成相應的內(nèi)容。應用在機器人領域，意味著機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的內(nèi)容；同時，人機交互也將更加智能化，從而更好地為人類服務。
以家庭的機器人助手為例，這是機器人行業(yè)內(nèi)部以及普羅大眾都有共識的廣闊市場，但為什么目前機器人助手沒有進入到日常家庭里？
在黃慧潔看來，核心原因在于機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)，然后再進行反復的訓練。
“從物理角度實現(xiàn)機器人助手，現(xiàn)在已經(jīng)非常成熟，它只需要移動底盤以及操作手臂，然后配備各種感知手段。因此目前很多研究機構和頭部企業(yè)都在研究如何用人工智能然后來進一步訓練機器人的’智商’，換言之，如何識別出各種場景，同時自動判斷要執(zhí)行何種任務都需要人工智能技術的加持。”黃慧潔說道。
除此之外，在物流分揀場景之內(nèi)，人工智能技術也將會進一步賦能機器人產(chǎn)業(yè)。黃慧潔向記者舉例稱，城市的快遞網(wǎng)點包裹都非常無序凌亂，現(xiàn)有的機器人在識別、抓取包裹的時候也并不靈活，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，并且迅速決策應該抓去的部位，應該用多大的力，應該怎么去抓等問題，由此可以高效的完成作業(yè)。”
而在丁漢看來，機器人產(chǎn)業(yè)與芯片技術也在走向深度融合，他表示，3C行業(yè)等領域的裝配作業(yè)很多依靠人類來完成，這代表著自動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，大規(guī)模算力芯片的價格日益昂貴。“構成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)。由于模型訓練參數(shù)量的使用與算力成正相關，ChatGPT升級演進從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世紀經(jīng)濟報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的應用越來越廣泛。不過，在人工智能關鍵的數(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)主攻云控平臺的機器人企業(yè)工程師告訴21世紀經(jīng)濟報道記者，人工智能技術需要大量的數(shù)據(jù)來訓練模型，但在實際應用中，數(shù)據(jù)的質(zhì)量往往難以保證，包括數(shù)據(jù)的準確性、完整性、一致性等問題都會影響模型的準確性和穩(wěn)定性。
另一方面，人工智能技術所高度依賴的數(shù)據(jù)作為一種歸屬權和使用權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的措施來保護數(shù)據(jù)的安全和隱私。”上述人士說道。
與此同時，人工智能對制造系統(tǒng)的進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)中機器人將扮演更加重要的角色。“我們以前看到機器人會進行噴漆、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，實現(xiàn)非結(jié)構化過程中的智力制造。”
最大的挑戰(zhàn)則在于機器人靈巧性和機器人多模態(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)展趨勢之一就是機器人化的智能制造。這里面涉及大量科學問題和關鍵技術，政府需要把底層技術和基礎打牢，有了基礎和技術才可以進行下一步的技術突破。
“馬斯克為什么可以推出人形機器人？它的機器人與智能汽車和太空領域的底層技術都有共通。”在上述人士看來，未來人工智能技術將成為機器人領域的核心競爭力。因此隨著人工智能技術的不斷發(fā)展，機器人將具備更加智能化、自主化的能力，能夠更好地適應各種復雜環(huán)境和任務。
這也將進一步推動機器人應用場景的不斷拓展，促進機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。
