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我國機器人產業場景拓展,“機器人+”應用不斷延伸

來源:機器智能服務網      編輯:創澤      時間:2023/9/5      主題:其他   [加盟]

機器人被譽為“制造業皇GD端的明珠”,其研發、制造、應用越來越成為衡量一個科技創新和G端制造業水平的重要標志。

經過產學研用各界努力,機器人產業發展邁上新臺階,已成為機器人大的應用市場!皺C器人產業正在迎來一個創新發展、升J換代的重要機遇期。”

“隨著數字化發展進程提檔加速,人工智能、5G、新材料等多種技術和機器人技術加快融合,新技術、新產品、新應用、新生態層出不窮,機器人正迎來新機遇!辟惖项檰栔悄苎b備產業研究中心GJ分析師趙海朋在接受經濟時報記者采訪時表示。

目前,3D機器人視覺、知識圖譜、多維傳感技術、仿生技術正加速推動機器人向智能化、類人化方向演進,在產業數字化轉型的需求牽引下,機器人產業在傳統行業應用的廣度和深度不斷擴大深入,在新興L域應用持續開拓,其中工業機器人已在60個行業大類、168個行業中類得到應用。

旋轉360度無死角、根據指令自動灌裝……走進“機器人+”制造業展區,但見機械臂揮舞自如,個個身手不凡。近年來,工業機器人應用場景不斷“出圈”,正從汽車制造、金屬加工等傳統L域向光伏、鋰電池等行業延伸。機器人技能也隨之“進化”,不只會干搬運、焊接等“體力活”,還能做排產、質檢等“腦力活”,甚至能人機協作完成更復雜的操作。

工信部統計數據顯示,目前工業機器人應用覆蓋國民經濟60個行業大類、168個行業中類,我國連續9年成為大的工業機器人應用國。2022年,我國工業機器人產量達到44.3萬套,同比增長超過20%,裝機量占比重超過50%。

在“機器人+”農業展區,形式多樣的智慧果園解決方案吸引人們駐足參觀。一座微型模擬溫室番茄大棚內,一臺多臂采摘機器人來回穿行,“看見”番茄后便會停下來、伸出機械臂,只需數秒就能采摘一個果子。據工作人員介紹,這臺機器人不只“眼神”好,而且“頭腦”靈活,能根據顏色判斷果實的成熟度,監測果樹生長信息、幫助估算產量。

服務農業是服務機器人應用拓展的縮影。統計顯示,2022年我國服務機器人產量達645.8萬臺。采摘、巡檢、物流、養老……服務機器人正加速與生產生活融合。

據專家介紹,近些年服務機器人發展較快,主要得益于人工智能的發展,語音理解、視覺識別能力的嵌入讓服務機器人更“聰明”了。

博覽會上,一款全場景通用型3D相機備受關注。展臺工作人員介紹,相比以往的3D相機,該產品能“看”到20米之外,并且面對強光等苛刻條件也能連續輸出完整、準確的深度影像信息。由于“害怕”室外強光,基于3D視覺的機器人之前主要在室內應用。借助新的3D相機,機器人可以走向戶外,在大型倉儲、物流、割草等場景中大展身手。

特殊環境作業的需求推動了特種機器人的發展,多款具有防災救災功能的機器人成為博覽會上的“明星”。

“借助這款外骨骼機器人,你只需稍微發力,手臂就能輕松抬起30公斤的重物!敝须娍茩C器人有限公司工作人員告訴記者,科研人員基于仿生學與人機工程原理開發的這款外骨骼機器人,能夠自動檢測手部發力的情況,提供準確細致的助力,可在應急救援、物流搬運等方面發揮作用。

專家表示,機器人是人工智能、5G等技術連接制造業的橋梁。當前,數字經濟蓬勃發展,智能化、網聯化、柔性化制造加速推進,發揮好機器人的撬動作用,不僅能幫助制造業提質增效,還有望開辟發展新L域新賽道,塑造發展新動能新優勢。


人形機器人提供算力支撐:FSD芯片與DojoD1芯片

第一代FSD芯片單個算力72tops,CPU做控制,GPU做圖像處理,NPU為神經處理單元,完全適用于人形機器人;D1芯片32位浮點計算的最大性能達到22.6TFLOPs

仿真學習:不斷訓練算法,提升機器人能力

大模型提升仿真學習能力,可大幅提升算法訓練效率,縮短算法與硬件調整時間,極大提高訓練效率,可加快軟件更新迭代

智能服務機器人手部抓取,算法要求極高

確保整個機器人系統工作萬無一失,要求其手爪結構和控制系統要簡單化;使得手爪具備適應各種被抓物體形狀的能力;提高手爪決策的準確性

人形整機平衡與行走步態是基本

軟件層面看通過傳感器獲取機器人的狀態信息,從而控制關節運動實現平衡;合理地規劃踝關節和髖關節,以保持動態行走時重心的穩定

人形機器人行為規劃難度遠高于自動駕駛

人形機器人需完成人類 各種動作,動作連續復雜,需頻繁的物理交互且操作因果性多,算法難度遠高于自動駕駛,來控制機器人身體做出動作規劃 并下發指令

人形機器人是頭部科技公司的競爭

人形機器人進入門檻高,科技巨頭擁有研發實力及軟件基礎,在視覺感知,算法,虛擬仿真等軟件方面領先優勢明顯,且與原有業務協同效應明顯

軟件決定人形機器人高度,算法需與硬件匹配

人形機器人本質是AI系統落地物理世界的最佳載體,但更核心問題在于是算法對運動能力的控制,包括本體平衡,行走的步態,部抓取等規劃與控制

人形機器人空間測算:25年起步,30年開始爆發

預測全球25年人形機器人初步商業化,銷量3萬臺左右,30年這些領域就滲透率1.5-2%對應存量需求230萬臺,新增需求100萬臺+,2035年銷量有望突破1000萬臺

人形機器人商業化:細分領域突破到通用型,tob到toc

為人形機器人的成熟也是漸進式,可在細分市場的率先商業化,后逐步成熟轉為通用型機器人 ,由tob轉為toc,進入家政等市場,做人想做但是不能做的工作

人形機器人難點:軟硬件均存在難點,降本與空間不是問題

硬件難點是靈敏度與承壓能力的協調,關節能力不能匹配運動規劃;軟件難點是訓練不同任務的運動規劃,實時反饋視覺檢測與理解,并對運動規劃做調整

人形機器人構成:三大模塊,軟件與硬件交互

感知模塊包括兩方面視覺和觸覺,視覺有純視覺路線,也有依靠雷達等多方式融合路線;決策模塊是機器人的大腦,核心是芯片與算法

人形機器人特點:通用性打破工業及服務機器人的限制

人形機器人擁有更高級的感知交互系統,包括傳感模塊和軟件方面,人形機器人比服務機器人更高,靠雙足行走,對減速器負載和電機響應速度要求更高
 
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