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              發(fā)布時(shí)間:2021-09-10 19:52  

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              要想實(shí)現(xiàn)真正的“人機(jī)共舞”,讓工業(yè)機(jī)器人變得智能化

              要想實(shí)現(xiàn)真正的“人機(jī)共舞”,讓工業(yè)機(jī)器人變得智能化是一條必由之路。傳統(tǒng)的工業(yè)機(jī)器人只能在固定的環(huán)境里從事重復(fù)性的工作,它們既無法適應(yīng)動(dòng)態(tài)復(fù)雜的環(huán)境,也無法與人類共同合作完成工作,這就使得制造業(yè)行業(yè)的發(fā)展很難得到新的突破。如今,隨著人工智能技術(shù)在供應(yīng)鏈場景的不斷應(yīng)用,工業(yè)機(jī)器人正在變得越來越智能化,它們不再呈現(xiàn)出“頭腦簡單、四肢發(fā)達(dá)”的狀態(tài),而是在人工智能技術(shù)的助力下?lián)碛辛恕按竽X”,從而變得更加“智慧”。機(jī)器人網(wǎng)絡(luò)協(xié)同操作系統(tǒng)河圖(HETU) 就正是這樣的“大腦”。


              工業(yè)4.0是機(jī)器人 自動(dòng)化嗎

              工業(yè)4.0是機(jī)器人 自動(dòng)化嗎? 工業(yè)4.0是什么?我們都知道工業(yè)4.0是更先進(jìn)的生產(chǎn)力,但問及工業(yè)4.0究竟有什么代表性的產(chǎn)品技術(shù)時(shí),往往就懵懂不清了,很多人認(rèn)為是通過使用各種機(jī)器人和自動(dòng)化設(shè)備,減少人的使用,終實(shí)現(xiàn)“無人工廠”。 現(xiàn)在還不能說理解工業(yè)4.0是機(jī)器人 自動(dòng)化是錯(cuò)誤的,但我們把可以稱作“第四次工業(yè)革命”的工業(yè)4.0僅僅只是省兩個(gè)人工資錢,終歸小家子氣了點(diǎn)。 我們應(yīng)該跳出機(jī)器人提高的自動(dòng)化制造思維,而是從更多的方面詮釋工業(yè)4.0。 物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)軟件、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、人工智能,這些伴隨工業(yè)4.0概念興起的名詞,代表著“數(shù)據(jù)流動(dòng)自動(dòng)化”


              機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合領(lǐng)域

                機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能技術(shù)體系的一個(gè)通用環(huán)節(jié),機(jī)器學(xué)習(xí)使用歸納、綜合方法,運(yùn)用數(shù)據(jù)導(dǎo)入算法模仿人類智能。學(xué)習(xí)方式主要分為有數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)和無數(shù)據(jù)學(xué)習(xí):當(dāng)前有數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)顯然廣受歡迎,包括“監(jiān)督學(xué)習(xí)”“無監(jiān)督學(xué)習(xí)”“半監(jiān)督學(xué)習(xí)”“深度學(xué)習(xí)”“遷移學(xué)習(xí)”等;無數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)法主要為“強(qiáng)化學(xué)習(xí)”。有數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用為深度學(xué)習(xí),深度學(xué)習(xí)包括DNN(深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))、CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))、RNN(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))和LSTM(長短期記憶網(wǎng)絡(luò))等,它不依賴數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,而是由人做數(shù)據(jù)標(biāo)簽,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,學(xué)習(xí)效率不高、能源資源浪費(fèi),如AlphaGo下場棋要消耗3000美元電費(fèi)。

                強(qiáng)化學(xué)習(xí)只需要人類輸入規(guī)則,機(jī)器就能通過自我獎(jiǎng)勵(lì)、自我誘導(dǎo)方式,跟自己下百萬盤棋,不斷自我完善,AlphaGo Zero三天內(nèi)就打敗了已經(jīng)學(xué)習(xí)了幾千盤棋的AlphaGo;數(shù)字技術(shù)發(fā)展越好、標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)量越大的領(lǐng)域往往人工智能發(fā)展越迅速,這就說明機(jī)器的學(xué)習(xí)能力不是人為訓(xùn)練的結(jié)果,而是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定階段順其自然的結(jié)果。從使用場景上來說,有數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)適用于規(guī)則活動(dòng)領(lǐng)域的人工智能,是經(jīng)驗(yàn)、控制使然;無數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)適用于創(chuàng)新、無定論的領(lǐng)域,比如棋類競賽、新藥探索、藝術(shù)創(chuàng)作等,是創(chuàng)新、自由使然。


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