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逆天的ABB工程師2天就可以教會(huì)機(jī)器人分揀

2017-12-15   來(lái)源：   評(píng)論：0
摘要：但是我最想強(qiáng)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(huì)取代人？
　　12月6日-8日，2017世界智能制造大會(huì)在南京召開(kāi)，7號(hào)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(jìn)先生作主題演講。
　　過(guò)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?cè)诤贾萃瞥隽艘粋€(gè)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，這個(gè)平臺(tái)目前已經(jīng)連接了近7千萬(wàn)套設(shè)備，背后有7千萬(wàn)套系統(tǒng)，還有對(duì)應(yīng)的一些解決方案，我們目前提供了50多項(xiàng)服務(wù)。這個(gè)解決方案最大特點(diǎn)就是開(kāi)放，提供端對(duì)端解決和閉環(huán)互連的系統(tǒng)，這個(gè)系統(tǒng)里面有幾種選擇提供給終端業(yè)主和客戶，一個(gè)是基于我們自身系統(tǒng)的解決方案，一個(gè)是基于原有傳統(tǒng)的解決方案，另外一個(gè)是基于我們平臺(tái)的，甚至于可以和其他業(yè)務(wù)平臺(tái)進(jìn)行互連和對(duì)接，至少有三種業(yè)務(wù)模式：第一個(gè)是我們提供以市場(chǎng)為中心的管理服務(wù)；另外一個(gè)是智能制造和運(yùn)營(yíng)優(yōu)化；最后一個(gè)是基于行業(yè)知識(shí)的集成和分析，這一塊很重要，因?yàn)槿斯ぶ悄苡凶詫W(xué)和認(rèn)知的能力，這個(gè)才是未來(lái)平臺(tái)所具有的潛質(zhì)。
　　從自動(dòng)化到自主化是一個(gè)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(gè)過(guò)程。這是我們自動(dòng)化平臺(tái)方案，這個(gè)方案有很大優(yōu)點(diǎn)，真正提高了工廠運(yùn)營(yíng)效率，對(duì)于很多問(wèn)題，有很好的經(jīng)驗(yàn)和解決的辦法。但是在未來(lái)，如果我們機(jī)器能夠像人一樣，不只是遵循人所設(shè)定的章程或者計(jì)劃這一個(gè)路徑，而是對(duì)應(yīng)現(xiàn)場(chǎng)，對(duì)沒(méi)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(gè)層次，這個(gè)層次就是我們說(shuō)的認(rèn)知理解和解決。這個(gè)層次的實(shí)現(xiàn)依賴于過(guò)去二十多年ICT產(chǎn)業(yè)中的很多技術(shù)性進(jìn)步，包括大數(shù)據(jù)、智能傳感器、云計(jì)算等等，但是我最想強(qiáng)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(huì)取代人？
　　人或者是說(shuō)我們的專家，以及人工智能是怎樣的角色？2014年，我們?cè)诒本┗诠I(yè)的場(chǎng)景結(jié)合了一些例子，在風(fēng)機(jī)、開(kāi)關(guān)、電流器等方面做很多實(shí)驗(yàn)。數(shù)據(jù)從哪里來(lái)的呢？現(xiàn)在大家知道數(shù)據(jù)是金礦，可以挖出金子來(lái)，如果現(xiàn)在有人跟你講深度學(xué)習(xí)在工業(yè)中應(yīng)用，可以說(shuō)他是騙子，為什么？因?yàn)槟愫茈y得到對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)，除非你有非常準(zhǔn)確的規(guī)則。但在工業(yè)中不會(huì)有那么多規(guī)則，所以你無(wú)法去學(xué)習(xí)。
　　但是從另外一個(gè)方面我們看到，人工智能確實(shí)解決了一些很大的問(wèn)題?，F(xiàn)在的工程師面對(duì)的不是50年前的電器——一個(gè)屏幕加上十來(lái)箱數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在面對(duì)是幾個(gè)屏幕或者十幾個(gè)屏幕，有幾百甚至幾萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)，要用我們現(xiàn)場(chǎng)調(diào)度人員或者運(yùn)營(yíng)工程師對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行反應(yīng)幾乎不可能，我們必須要借助計(jì)算能力，借助算法幫我們梳理，理解這個(gè)數(shù)據(jù)，這個(gè)過(guò)程就需要專家介入。所以人在這個(gè)過(guò)程中的作用，是遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于以往的。
　　將專家技術(shù)和人工智能有機(jī)結(jié)合，這就是我們未來(lái)希望實(shí)現(xiàn)的自主化進(jìn)程。在過(guò)去我們知道ABB是第一個(gè)將機(jī)器人和電氣合二為一，推出第一臺(tái)工業(yè)機(jī)器人的廠家。就最早的工業(yè)機(jī)器人工作過(guò)程來(lái)說(shuō)，我們必須告訴它怎么完成這個(gè)工作，路徑包括整個(gè)軌跡都要手把手詳細(xì)實(shí)現(xiàn)，這個(gè)過(guò)程要多長(zhǎng)時(shí)間呢？一個(gè)專業(yè)的工程師，至少一周以上時(shí)間，來(lái)完成一個(gè)動(dòng)作。現(xiàn)在ABB的工程師可以做到，經(jīng)過(guò)快速學(xué)習(xí)軟件手把手教機(jī)器人，引導(dǎo)式編程可以壓縮到兩天實(shí)現(xiàn)。
　　未來(lái)還有新的辦法，就是通過(guò)讓機(jī)器自我學(xué)習(xí)，自我理解，不用給它手把手的指導(dǎo)就能完成這個(gè)過(guò)程。我們給機(jī)器人一個(gè)任務(wù)，讓他夾一個(gè)配件，但是我們沒(méi)有說(shuō)這個(gè)配件什么樣，只是讓它不斷去試。在經(jīng)過(guò)算法不斷失敗積累經(jīng)驗(yàn)之后，機(jī)器人能夠針對(duì)將近7萬(wàn)個(gè)配件，找到抓取的方法和以最合適的方式完成，成功率達(dá)到99%。這是一個(gè)非常了不起的動(dòng)作，不要只看到在圖象識(shí)別領(lǐng)域人工智能超過(guò)人類，或者語(yǔ)音識(shí)別達(dá)到了怎樣的高度，這些工作才是真真切切能幫我們解決問(wèn)題的。
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