说起工业机器人，相信你一定不陌生。工业机器人并不是一个全新的概念，早在AI兴起之前，工厂里就已经有了大量的工业机器人了。

但这些随着AI技术的兴起，工业机器人也被赋予了新的能力。

今天我们就来聊一聊，AI是如何给工业机器人赋能的。为了搞清楚这一点，我们先要从传统的工业机器人说起了。

传统工业机器人

在第一次和第二次工业革命之后，工厂开始大量出现。不过在很长一段时间里，工厂中最主要的劳动力还是工人，即便是有一些机械，也是需要由人类工人来操纵的。

但是，随着计算机技术的发展，可编程式的机器人诞生了。这些机器人能够根据预先编写好的程序执行特定的操作。

比如，拧螺丝机器人，它们只需要按照既定的程序旋转螺丝就可以。一些搬运机器人，也只需要根据固定的路径用钳子夹取物体，移动，然后松开钳子放下物体。

相比于人类，这些机器人可以更加精确地完成指令，并且不知疲倦，可以24小时不停地工作，帮工厂节约了大量的生产成本。因此工厂里的工业机器人也越来越多，甚至成为了一些行业的主要生产力。

但很容易想到，这类机器人有一个很大的问题，它们是预编程式的机器人，只能按照既定的程序运行，如果运行过程中发生了一些变化，它们也不能“随机应变”。

比如一个装配车门的机器人，它可以在指定的位置拿起车门，然后按写好的程序把车门移动到车身对应的位置，把车门安装上。

但假如有人把车门换成了一个大锅盖，机器人也会不假思索地拿起锅盖，往汽车上怼。

而如果流水线上的汽车没有移动到指定位置，早期的装配机器人也不会识别出这一点，会直接把车门怼到空气中。

如果想对预编程式的机器人进行调整，就必须修改程序。虽然随着机器人技术的发展，一些传统的工业机器人也有了一定的“容错”能力，但在AI到来之后，一切都发生了巨大的变化。

AI为工业机器人“注入灵魂”

AI在工业机器人中的应用非常多，我们从两个具体的例子说起，看一看AI到底是如何为工业机器人“注入灵魂”的。

第一个例子，跟抓鸡翅有关。

一家名叫Soft Robotics接到了一项任务，需要制作一台能够从鸡翅堆里分拣拿出单个鸡翅的机器人。

从一堆鸡翅里拿出一个鸡翅，这件事对人类来说再简单不过了，但对传统的工业机器人来说并不容易。

因为人们很难预先编写程序，规定机器人在什么位置抓取，抓取时候用多大的力度，如何确保拿起来的是一个鸡翅而不是好几个鸡翅？

为了做到这一点，机器人需要先从图像中识别出什么是“一个鸡翅”。而且，因为在实际操作中鸡翅相互堆积，会有遮挡也会有不同光线的明暗变化。因此工作人员先构建了精确的鸡翅物理模型，然后模拟不同光照、不同遮挡的环境，对机器人进行训练，让机器人能够在各种环境下准确识别出“一个鸡翅”。

当然了，能识别出单个鸡翅还没完。

机器人需要根据鸡翅不同的“姿态”，选择合适的夹取位置和角度，从而完成鸡翅分拣这项任务。

在这个简单的例子中，我们就可以看出AI机器人和传统工业机器人的差别。借助机器视觉和深度学习技术，AI机器人能够自主识别出要处理的目标。并且在识别出目标之后，选择相应的角度和抓取点，这种实时的识别和调整能力是过去的预编程式机器人不具备的。

另外，在一些情况下，人类和机器人协同工作，可能会带来更大的效益。协同工作，并不是说人类去操作机械，它说的是另一类机器人——协同式机器人，也叫cobot。

想安全、流畅地实现人类和机器人的协同，同样需要借助深度学习和强化学习技术。通过对以往数据的学习，AI可以学会预测人类动作的意图，从而对人类的工作进行辅助。

比如，ABB公司（瑞典通用电气-布朗-博韦里）的YuMi，就是这样一类工业机器人。

它们可以自己完成一些工作，可以机器人和机器人之间配协作，同时也可以和人类之间共同协作完成任务。

AI还能做更多

除此之外，AI还可以让机器人有更加聪明的柔性抓握能力，不用人为设定抓握的力度，它们就能应对不同类型的材料，甚至能够处理之前没有遇到过的物体。

一些生产线上的AI也已经能够根据生产线上的实时数据调整自己的工作流程， 一旦前面有其他环节出现了延迟，不用人为干预，AI也可以自动调节生产流程，保证生产力。

而大语言模型的出现以及广泛应用，说不定也能让未来的工业机器人能更好地和人类工人进行交流，提高生产效率。

AI给机器人带来了更好的环境适应能力，以及自主决策能力，让机器人能灵活地适应各种类型的工业生产场景。毫无疑问，AI的加入，也给工业生产带来了新质生产力。

作者：云纪御 科普创作团队

审核：秦曾昌 北京航空航天大学 自动化科学与电气工程学院 副教授

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来源: 星空计划

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