看起来枯燥、高冷的算法 ， 在经过不断迭代升级之后 ， 如何变成可感知外界的人工智能 ， 成为辅助人类决策的工具？在本届进博会上 ， 这一过程有了生动的展示 。 人工智能可以是“读心”的乒乓球机器人 ， 可以是灵活装配、节省成本的生产线“魔术师” ， 也可以是瞬间读懂人体密码的“灵魂捕手” 。 在与人类的相生相伴中 ， 人工智能不止一面 。
一位优秀的教练不仅要具备高超的技术水平 ， 更需要具备“共情”能力 ， 即了解运动员的心理状态 。 而在欧姆龙展区 ， 第六代乒乓球教练机器人则具备了这些条件 ， 它可以根据体验者的情绪与心理状态 ， 加速提升人类球手的技术 。
“机器人运用了独特的人体测量技术 ， 通过图像传感捕捉人体的一系列信息 ， 例如表情、视线、心率等 ， 从而实时评估并把握体验者的技术水平和情绪状态 。 同时 ， 机器人还搭载了Meta-AI技术 ， 通过这一技术 ， 机器人可以分析并为体验者制定可以调动其情绪的回球与对打计划 ， 让体验者既不会因为缺乏挑战感到无聊 ， 也不会因为难度过高感到沮丧 。 ”欧姆龙株式会社研发中心AI控制研究室工程师刘晓俊说 ， 在这样的AI算法加持之下 ， 机器人具备了“读心”技能 ， 和人类教练一样拥有了感知情绪的能力 ， 进而可以更好地提升玩家的训练动力 ， 帮助玩家释放自身潜能 。
如果将这套人工智能逻辑系统腾挪到生产线上 ， 系统则展现出冷静克制的一面 。 在乒乓球教练机器人不远处 ， 是“人机协作智能化单元生产线” 。
欧姆龙自动化中国市场推进部课长徐晓博介绍：“在这条生产线上 ， 工人拧完螺丝后 ， 生产线上的摄像头和传感器会扫描工人的作业情况 ， 如果发现螺丝拧得不紧或者有遗漏的 ， 会提示机器人‘下手’拧紧 ， 随后 ， 再交给外观检测机器人完成料盒、装盒、检测和产品打标的系列工序 ， 最后 ， 由‘移动操纵机器人’完成厂间的运输、取送、置放等工作流程 。 ”他说 ， 一旦出现作业波动 ， 终端显示屏将自动提示问题所在 ， 相关操作人员、管理人员、客户等都能清晰地了解到工厂的实际状态 ， 并形成决策依据 。
“整个工作流程也是可追溯的 ， 如果发现某个产品的质量出现问题 ， 可以通过后台的数据 ， 追溯是零部件出了问题还是工人、工序的问题 。 ”徐晓博说 ， 基于这套人机协同生产线 ， 工作效率可以提升2倍以上 。
“人机协同 ， 可以让生产线更好地适应柔性生产 。 传统的纯自动化生产线 ， 如果要更换产品 ， 就要换线 ， 成本较高 ， 但人机协同生产线可以根据上传订单的不同 ， 进行多品种、小批量的送料装配、更改工序 ， 而不需要换生产线 ， 展示的这条生产线就能做3种产品 。 ”徐晓博说 ， 人机协同的优势也在于 ， 哪部分用人工 ， 哪部分用机械 ， 可以定制 ， 为提升产线效率做小步快走的微调 ， 而不是斥巨资大动干戈 。
3分钟 ， 我们可以背一篇课文 ， 记10个单词 ， 看几条新闻 ， 而在进博会ABB展区手表装配未来工厂的生产线上 ， 机器人则可以配合组装一款手表 。 采访人员在现场看到 ， 在一块显示屏前 ， 只要从四款表带中选择一款后提交系统后 ， 一旁的大屏幕就会显示当前的加工状态或者需要等待的时间 。
在装配线上 ， 分布了5个机器人 ， 率先开工的一款机器人会根据采访人员选择的表带和表面组装 ， 并放在托盘上 ， 随后 ， 一款双臂机器人拿起手表和表带 ， 组装在一起 ， 甚至可以精细地将表带的一端插入表带扣中；当它传递给下一款双臂机器人后 ， 机器人会将手表放入包装盒中 ， 并折叠好表带和盒盖 ， 再盖上盒盖传递给工作站 ， 当最后一个机器人拿起包装盒上打印定制信息后 ， 一只手表便通过传送带 ， 由机器人抓取 ， 送到采访人员面前 ， 轻拍两下机械臂 ， 它便松手去继续开工了 。
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