人工智慧(AI)對下一代工業機器人的影響

隨著世界對大規模生產的產品提出了更多的要求，同時也要求產品具有高質量、可靠性，並提供更多的定製化服務。因此，需要進行變革。隨著工業4.0的到來，自動化和計算機化的下一步將帶來更加智慧化的經營方式，尤其是在製造和生產領域。在一個數字化轉型的世界中，提供更高的效率和改進的設計和質量，工業裝置必須變得更加動態；需要作為高度分散的決策環境的一部分，近乎自主地行動。因此，機器人正在發展成為智慧、自主的機器，可以在機電邊緣做出決策：在機器與其他機器、人類和環境互動的地方。它們正在超越上一代工業機器人的圍欄式活動，成為更加智慧的系統，在混合和不同的環境中實現工作流程的自動化。是什麼讓這一切成為現實？AI整合的機器人技術，結合5G等新的通訊技術。

完美風暴

這種分散式自主決策的模式推動了對就地計算的需求，而不是在雲端。帶有感測器的機器人正在產生大量的資料，並實時智慧處理這些資料。鑑於這些趨勢，Gartner預計，到明年，超過50%的企業產生的資料將在傳統的資料中心或雲端計算之外建立和處理1隨著更多的計算工作負載遠離資料中心，智慧雲和智慧邊緣模式正在發展，大多數低延遲計算發生在分散式地點，如工廠車間。

除了邊緣計算外，智慧邊緣還需要一個無處不在的連線推動者。進入5G，它能提供閃電般快速、超可靠、低延遲和安全的連線。有了它，包括人工智慧增強型機器人在內的智慧系統就可以透過數字反饋迴路安全地採集和處理實時資料，從而實現先進的自動化和自主場景。現在的邊緣不僅僅是機器，而是一個機器的生態系統，它需要自己的邊緣雲來提供更多的服務，如預測性維護、工廠整體最佳化和效能管理。表面上般配的愛情。
辦法

與數字化轉型一樣，AI賦能的協作機器人需要對傳統設計進行徹底的重新思考。這不僅僅是對現有解決方案的重新組織或修修補補，它們需要轉變架構，以滿足整個生命週期內的解決方案需求。而不是簡單地透過栓上人工智慧驅動的元件來增強現有的機器操作，人工智慧優先的方法將智慧放在設計過程執行的最前沿。重點是構建解決方案，將硬體融合到軟體定義的基礎架構中，以有效地使用機器學習和AI引導的功能，以更快的速度、可靠性、安全性和安全性執行任務的核心。
優勢與機遇

根據ABI Research的預測，擁抱新的IIoT技術（如AI整合機器人）的組織將增加8.5%的運營成本節約。它們還能在軟體開發和部署方面享受更高的靈活性，與現有業務部門更完整的整合，並在業務運營的各個領域提升效率。

事實上，在預測期內，人工智慧和機器人的整合預計將以15.1%的年均複合增長率刺激市場增長，到2027年將達到664.8億美元。
AI放大了高效能、安全可靠的工業機器人解決方案的機會。智慧系統正在解決長期存在的技術障礙，如在異構網路和適應工作流程的作業系統上整合不同元件的挑戰。新一代智慧移動機器人正在使用實時、閉環控制來做一些事情，比如參與制造和組裝產品；在倉庫中運輸、裝載和解除安裝元件；測試和驗證完成的產品，所有這些都減少了停機時間，並推動製造過程中前所未有的效率。

隨著人工智慧越來越複雜，智慧邊緣被新技術強化，使用工業機器人的機會正在過渡到生產過程中的傳統用途之外。
例如：

農業領域——無人拖拉機和智慧引導的無人機正在勘測農田、種植作物、監測供水和植物健康以及收穫農產品。
應急救援——高度自動化的機器人消防機器人和車輛，協助消防員在危險或困難的地方進行人工干預，清除廢墟，自動向水源移動，並鋪設軟管來排出水和泡沫，特別是在存在危險物質或火災已經危及建築物結構完整性的地區。
外骨骼——為了支援繁重的任務或符合人體工程學的人類操作，外骨骼可以增強人類工人的力量和機動性，使其能夠在倉庫中舉起重型裝置或執行其他需要巨大力量的體力任務。
空間探索——無人太空任務和人工智慧引導的機器人飛行器在探索宇宙、繪製行星地形圖、從太陽系的遙遠邊界檢索資料以及貢獻有關地球系統和氣候變化的知識方面發揮著關鍵作用。

在第一次工業革命期間，亞當.斯密預言，透過現在看來簡單的想法：分工，生產力將提高480%。快進到今天，第四次工業革命。試想一下，像人工智慧增強的機器人技術和5G這樣的正規化轉變技術將如何影響生產力、效率以及我們未來的生活和工作方式。