工業(yè)機(jī)器人智能化勢不可擋

 

在剛剛結(jié)束的2023世界機(jī)器人大會(huì)上發(fā)布了這樣一組數(shù)據(jù)：2022年我國機(jī)器人產(chǎn)業(yè)營業(yè)收入超1700億元，保持兩位數(shù)增長；機(jī)器人領(lǐng)域?qū)＞�特�?/SPAN>“小巨人”企業(yè)達(dá)273家，10家機(jī)器人企業(yè)成長為制造業(yè)單項(xiàng)冠軍；2022年我國工業(yè)機(jī)器人裝機(jī)量占全球比重超過50%，穩(wěn)居全球第一大市場，制造業(yè)機(jī)器人密度達(dá)到每萬名工人392臺(tái)……

　　毋庸置疑，我國機(jī)器人產(chǎn)業(yè)正迎來蓬勃發(fā)展的時(shí)代。其中，作為制造業(yè)的重要組成部分，工業(yè)機(jī)器人在此間也發(fā)揮著關(guān)鍵作用。

 

　　一方面，工業(yè)機(jī)器人可以在生產(chǎn)線上執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù)，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。例如，在汽車制造中，工業(yè)機(jī)器人可以完成焊接、噴涂、組裝等工序，減少了人工操作的誤差和勞動(dòng)強(qiáng)度。

 

　　另一方面，工業(yè)機(jī)器人還可以在危險(xiǎn)環(huán)境下代替人類工作，保障員工的安全。例如，在化工行業(yè)中，機(jī)器人可以在有毒有害的環(huán)境中進(jìn)行作業(yè)，避免了人員暴露于危險(xiǎn)之中。同時(shí)，隨著科技的飛速發(fā)展，工業(yè)機(jī)器人還逐步從傳統(tǒng)的“機(jī)械臂”轉(zhuǎn)變?yōu)閾碛凶灾鞲兄�、學(xué)習(xí)和決策能力的智能機(jī)器人，這一智能化的趨勢為智能制造帶來了全新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。

 

　　“傳統(tǒng)的生產(chǎn)線往往需要進(jìn)行繁瑣的調(diào)整和改造，以適應(yīng)新產(chǎn)品的生產(chǎn)，而智能化的工業(yè)機(jī)器人可以通過學(xué)習(xí)和優(yōu)化，快速調(diào)整工作模式，從而降低生產(chǎn)線調(diào)整的時(shí)間和成本。”國內(nèi)某機(jī)械制造企業(yè)加工車間負(fù)責(zé)人對(duì)中國經(jīng)濟(jì)時(shí)報(bào)記者表示，工業(yè)機(jī)器人智能化的發(fā)展和應(yīng)用，正成為智能制造的重要推動(dòng)力量。

 

　　當(dāng)前，人工智能、大數(shù)據(jù)、新材料等新技術(shù)正與機(jī)器人技術(shù)深度融合，新產(chǎn)品、新形態(tài)、新應(yīng)用等層出不窮。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)在工業(yè)機(jī)器人智能化中的作用越發(fā)重要，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)逐漸成為工業(yè)機(jī)器人智能化的核心。具體而言，大數(shù)據(jù)技術(shù)使得機(jī)器人可以收集和分析大量的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，從而了解生產(chǎn)過程的變化和趨勢。而人工智能技術(shù)，特別是深度學(xué)習(xí)，賦予了機(jī)器人處理和理解這些數(shù)據(jù)的能力，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)自主決策和智能行動(dòng)。

 

　　不過，有業(yè)內(nèi)人士對(duì)中國經(jīng)濟(jì)時(shí)報(bào)記者表示，從目前情況來看，工業(yè)機(jī)器人智能化發(fā)展正面臨一些挑戰(zhàn)。

 

　　首先，機(jī)器人的自主感知和決策能力仍然相對(duì)有限，很難適應(yīng)復(fù)雜多變的生產(chǎn)環(huán)境。例如，在不斷變化的生產(chǎn)場景中，機(jī)器人可能難以準(zhǔn)確感知和識(shí)別各種不同的工件和情況。

 

　　其次，工業(yè)機(jī)器人的智能化需要大量的數(shù)據(jù)支持，但數(shù)據(jù)的獲取、處理和分析也面臨一定的難題。一方面，工廠生產(chǎn)的數(shù)據(jù)往往分散在不同的系統(tǒng)中，如何將這些數(shù)據(jù)整合起來以支持機(jī)器人的智能化決策是一大難題。另一方面，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性是智能化的關(guān)鍵，不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)可能導(dǎo)致錯(cuò)誤的決策，影響生產(chǎn)效率和質(zhì)量。因此，如何確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性也是一個(gè)重要的挑戰(zhàn)。

 

　　此外，工業(yè)機(jī)器人的智能化還需要克服技術(shù)融合的問題。不同的智能技術(shù)需要在機(jī)器人中進(jìn)行融合，以實(shí)現(xiàn)全面的智能化。這涉及到機(jī)械工程、電子工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域的交叉，需要解決技術(shù)集成和協(xié)同工作的難題。

 

　　最后，工業(yè)機(jī)器人智能化的研發(fā)和應(yīng)用需要大量的資金投入，這對(duì)中小型企業(yè)可能構(gòu)成一定的壓力。

 

　　對(duì)此，專家建議，首先要加強(qiáng)研發(fā)，推動(dòng)機(jī)器人感知和決策能力的提升。通過引入先進(jìn)的傳感技術(shù)和深度學(xué)習(xí)算法，使機(jī)器人能夠更準(zhǔn)確地感知環(huán)境并作出智能決策。其次要加強(qiáng)數(shù)據(jù)管理和分析能力。建立完善的數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)和分析系統(tǒng)，為機(jī)器人的學(xué)習(xí)和決策提供可靠的數(shù)據(jù)支持。同時(shí)，還要推動(dòng)技術(shù)融合，促進(jìn)不同領(lǐng)域技術(shù)的交流與合作，實(shí)現(xiàn)工業(yè)機(jī)器人智能化所需技術(shù)的有機(jī)整合。

 

　　此外，培養(yǎng)專業(yè)人才也是應(yīng)對(duì)智能化挑戰(zhàn)的關(guān)鍵。工業(yè)機(jī)器人的智能化涉及多個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)，需要工程師具備跨學(xué)科的技術(shù)能力。因此，推動(dòng)培養(yǎng)具備工業(yè)機(jī)器人智能化應(yīng)用和研發(fā)能力的人才，是保障智能制造可持續(xù)發(fā)展的重要措施。

 

　　總而言之，工業(yè)機(jī)器人智能化發(fā)展勢不可擋，其在智能制造中的應(yīng)用前景廣闊。隨著人工智能、大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的不斷進(jìn)步，工業(yè)機(jī)器人將具備更強(qiáng)的自主感知、學(xué)習(xí)和決策能力，更加適應(yīng)復(fù)雜多變的生產(chǎn)環(huán)境。未來，工業(yè)機(jī)器人或會(huì)成為智能制造中的核心驅(qū)動(dòng)力量，推動(dòng)制造業(yè)向更高效、智能、綠色的方向發(fā)展。