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"君子知道"复旦大学EMBA疫情当下,机器人如何助力各行各业?(下篇)

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发表于 2022-7-1 10:14 | 显示全部楼层 |阅读模式
  接上篇,“君子知道”复旦大学EMBA人文商道沙龙分享人工智能领域的现状和前景。

  移动机器人和智能物流到底能在里面发挥什么样的作用?

  其实可以从几个维度考虑和分析。

  

  首先在工艺的层面,很多的智能工厂加工型设备和工艺制造设备都在升级的过程中,怎么去配合生产的物料、原材料、半成品升级做结合?

  第二,移动机器人、机械臂等机器人设备,到底能替代工厂中哪些职能?又会有哪些职能人员需要继续存在?

  再有,未来无人化工厂中设备、信息和数据如何通过软件实现很好的连通等。未来的移动机器人给智能制造提供的价值就像我们的血液里的红细胞一样,把养分和元素送到人体各个器官,在各种产线、各种车间、各种工厂的场景中来回地穿梭、自由地移动,其实就构成了柔性物流在工厂中非常重要的基础。

  我们希望通过柔性物流的串联,来实现工厂物理层面设备的转运,进而实现工厂中数据和数字化、信息化的串联。这里给大家分享一些我们的复合机器人在智能工厂中的应用。所有的过程和流程都是通过数字化来进行串联的。但是目前整个制造业能力、规模,包括企业主的投资能力还有待提升。

  在疫情当下,我们也在积极通过移动机器人和智能机器人为防疫工作提供支持。通过移动机器人结合一些机械臂,就可以实现防疫的要求,大大减少交叉感染和防疫措施不当带来的疫情扩散。

  现阶段身处这样的变局,包括不稳定的国际关系,当然也包括目前因为各种政治原因、地缘原因和疫情原因带来全球供应链重新的分布,以及智能制造的赛道非常火热,资本驱动快速推动整个行业的发展。但机器人智能制造不是一蹴而就的事情,需要行业的迭代,要把产品做到很成熟、很稳定,要很长时间的打磨。目前各种各样的企业群雄逐鹿,很多企业为了扩大自己的地盘,通过低价的策略实现市场的覆盖,所以企业都没有赚钱,大家都非常辛苦地挣扎着。但是给我们供应原材料的、做检修的,在这个过程当中赚了很多钱。这样我们要如何破局呢?

  第一我们应该首先要拥抱这种变化,以比较积极的心态。第二我们要把资本驱动变成价值驱动。对于我们自身而言,要加强我们的研发创新,同时把我们供应链做到自主可控,在盲目的低价竞争中寻求差异化发展,在为企业提升发展效率、降低成本,包括给客户的服务层面上更加体现我们的价值。

  希望未来移动机器人公司能够有更好的发展,并且为社会创造更大价值,当下和未来我们要做的就是不断地迭代和进化。

  机器人发展的突破点在于其与人工智能的结合

  两位分享同学的企业一个主要做机器人的上肢,一个做移动机器人,也就是机器人的下肢,这恰恰是移动机器人非常重要的两个分支。

  

  凌鸿

  复旦大学管理学院信息管理与商业智能系教授、博导

  复旦大学智慧城市研究中心主任

  复旦大学管理学院信息管理与商业智能系教授、博士生导师凌鸿参与并点评::

  首先,机器人的应用涵盖非常广,这靠的是能力和问题的对接;第二,机器人的应用问题。刚才都提到机器人这个行业做得很辛苦,资本投入很多,但是好像不盈利,这能不能代表未来还是不盈利呢?这要看能不能找到对应的应用。

  假如说企业把机器人应用到业务中,需要解决三个重要的问题。

  第一:安全。因为人有很多应变能力在里面,由机器代替人的话,一定要保证这件事做得比人更好,安全是第一位的,这是刚性需求。

  第二个要素:高质量。要稳定,还要可靠,它要有相应的容错,出错以后不会有不可弥补的损失。假如说我们机器人能达到这样,它的应用是能够被接受的。

  第三是低成本,不是说一定要比人工便宜,而是其带来的价值一定能覆盖它的成本。这里的价值可能是显性的价值,也可能有隐性的价值,当然它的成本可能也有显性成本和隐性成本。

  说完了应用上的问题,我们来谈一谈未来发展的趋势。我们只要把目前发展中遇到的主要问题解决掉,发展趋势自然就明了了。机器人使用中大家关心什么问题呢?

  第一,成本与价值。我的投资能不能有相应回报?如果机器人代替了人工,降低了成本,就创造了价值。

  第二,精度和准度问题。机器人在运行过程中不能有差错,这个差错会产生很大的影响,这就对质量的检测和控制提出更高的要求。一旦出了问题,整个系统可能都会出大问题。

  第三,服务机器人的人性化。假如我们在做智能制造过程中,用移动机器人达到了物流的柔性,智能制造就成为可能。假如我们柔性不够满足智能制造的个性化、灵活性的生产,它的推广使用过程中还是会有严重的问题。有专家提出,今天我们的机器人应该把结构性的场景变成非结构性的场景,就是要机器人更加灵活、柔性、人性化。

  还有一个问题是整体的有效性和普适性。也就是说一个机器人可能在某种场景下非常有用,但是换了一个场景却发挥不了作用,可能这两个场景对于人和任务来说非常接近,但是机器人却很难做到。

  还有更多行业的问题,比如说行业标准、行业认知、行业检测等,我觉得还不是很健全。这种不健全导致行业的健康发展会受到一些阻碍,机器人和人工智能集成和生态化发展会受到很大影响,因为没有标准。

  当然,在这个行业里人才短缺还比较严重。这个行业的人才需要有机械的知识,需要有计算机软件的编程能力,要有系统集成能力,要有精密仪器加工装备的经验和知识,这样的综合性人才还比较短缺,需要高校介入,社会投入,持续培养。

  对于中国,这个行业还有一个问题,头部厂商一般都是国外公司,占了极大优势,我们发展过程当中会碰到很多困难。

  第一个困难,是本身的短板。比方说高精度、高准确度的追求,这方面我们今天还没有能够让应用方满意。



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