協作機器人時代，智慧工廠將成為現實

通常說的工業(ye) 機器人是大型的籠式裝置，用來代替人類重複、危險的工作。而隨著智能手機的革命和自動駕駛汽車的發展，更小、更靈巧、成本更低的機器人進入了工廠。

這些重量較輕、成本較低的機器人可以配備傳(chuan) 感器，使它們(men) 能夠在工業(ye) 環境中與(yu) 人類協同工作，成為(wei) “COBOT”（協作機器人）。機器人可以執行特定的任務，如抓緊小物體(ti) 、觀察，甚至學習(xi) 處理“邊緣情況”（edge cases）。

從(cong) 曆史上看，機器人行業(ye) 在很大程度上一直困擾著一些問題：

1、視覺問題：允許機器人識別和導航物體(ti) （包括人）的視覺技術一直在緩慢改進，公司依靠籠子來保護人類，同時也就杜絕了近程操縱的可能。

2、靈巧性問題：機器人抓握和機械能力仍然有限。

3、低投資回報：昂貴的機器人價(jia) 格加上低勞動力成本，阻礙了在農(nong) 業(ye) 和製造等領域廣泛普及機器人技術的需求。

協作機器人將應對這些技術挑戰，並改變製造業(ye) 、電子商務、農(nong) 業(ye) 和食品服務等產(chan) 業(ye) .

新的視覺技術

隨著機器人逐漸被應用於(yu) 世界各地的工廠，研發視覺係統，使機器人可以識別物體(ti) ，進行安全導航，被提上日程。

許多機器人的功能是在高度結構化的環境中，執行可重複的任務。因此，傳(chuan) 統的安全措施通常由一個(ge) 籠子組成，簡單有效的避免了人類與(yu) 機器人接觸產(chan) 生的危險。但現在，變化正在發生。

近年來，視覺硬件（如激光雷達）已經變得更便宜、更有效，並且得到了更廣泛的應用。如今，許多初創公司都在使用基於(yu) 新的視覺技術的協作機器人，它們(men) 裝載著傳(chuan) 感器，人類員工可以站在它身邊進行操控。

大約1996，有許多不同的形狀和大小的協作機器人被發明了出來，根據人類工作場所進行了設計。這種機器人容易重新編程，相對自治，力量上遠不如低技術型工業(ye) 機器人。

協作機器人在小型工廠環境找到了“絕佳位置”，進行3D打印，製造醫療設備，或完成更多的認知任務，如倉(cang) 庫訂單揀選等。在那裏，人類員工也參與(yu) 工作。

機器人的認知

教機器人適配環境（map）和操作物體(ti) ，是一項艱巨的任務。有幸的是，穀歌的DeepMind和UC伯克利的一些研究進展已經成功證明了“一次性學習(xi) ”（one-shot learning）的可行性，即協作機器人可以在沒有大量訓練數據的情況下識別新的對象。

未來的機器人可能隻需要觀察人類員工的工作流程就能完成任務學習(xi) ；或者操作者可以使用VR手勢進行編程（協變開創的方法），使機器人掌握工作方式。

雖然這項技術還有很長的路要走，但今天的技術已經足夠成熟到可以讓機器人和人類協同工作了。目前，協作機器人和它的麻吉AGVs（自動引導車輛/運輸機器人），已經成為(wei) 製造業(ye) 和倉(cang) 庫環境的標準配置。

機器人可以很容易地完成重複的、可預測的任務。

但是對於(yu) 結構化相對不明顯的任務，例如從(cong) 一個(ge) 隨機分類中挑選出一個(ge) 項目，對應著很多更獨特的場景，就需要特別的算法。真正的協同工作情況下，運輸機器人就必須自主地“看到”人類員工的行動，並采取相應行動。

開發處理這些邊緣情況的算法成為(wei) 了前沿的人工智能（AI）、計算機視覺和自動駕駛研究課題。

在人工智能和機器學習(xi) 上，為(wei) 90%的場景自動化路徑很容易——難的是最後的“一公裏”。頂級風投A16Z的Benedict Evans指出，機器學習(xi) 是要解決(jue) 那種對機器來說很難，對人來說很容易的問題，或者說，是人們(men) 很難描述成計算機語言的問題。

隨著機器學習(xi) 工具的廣泛普及，初創公司正注力於(yu) 計算機視覺，以支持新一輪的機器人技術。

現在已經有很多人在思考自動化是如何改造工廠和取代工人的。雖然協作機器人有一個(ge) 很好的內(nei) 核——人機協同，但毫無疑問，這項技術將顛覆現有的工廠模式。隨著需求和技術的不斷增長，協作機器人即將迎來一個(ge) 分水嶺。

更好的自動化將產(chan) 生強大的漣漪效應，這將改變我們(men) 所知的製造業(ye) 。工廠將搬遷，不太願意在廉價(jia) 勞動力市場中運作。機器人管理相關(guan) 的工廠工作可能激增。協作機器人技術的新投資更是有望帶來大規模的生產(chan) 力提升。

司整合技術的方式以及政府在下一個(ge) 經濟階段製定的政策，將對未來的人機協作模式、生產(chan) 成本和成效等產(chan) 生深淵的影響。

製造業(ye) 、農(nong) 業(ye) 、建築業(ye) 等領域的勞動力結構性短缺加上協作機器人相關(guan) 技術的成熟化，直接導致這一市場增長可觀，並成為(wei) 人工智能技術，特別是機器視覺技術的重要落地場景。目前，已有部分成功案例驗證了協作機器人的高投資回報，傳(chuan) 統機器人巨頭的涉足將使該產(chan) 業(ye) 獲得快速進展。