物理AI在机器人领域的兴起

随着工业自动化领域的不断变化和发展，人工智能 （AI） 与机器人技术的集成预示着一个效率、适应性和协作性的新时代。这种被称为“物理 AI”的先进技术强大融合使机器人能够以以前认为不可能的方式感知、学习物理世界并与之互动。对于设计工程师和机器制造商来说，了解物理 AI 的当前和未来影响对于保持创新的领先地位至关重要。

了解物理 AI

物理 AI 一词是指 AI 和机器学习技术的应用，这些技术使机器人具有类似人类的能力来感知和响应其物理环境。与预先编程并按照一组预定指令运行的传统机器人不同，支持 AI 的机器人能够做出实时明智的决策，适应、调整和从它们的交互中学习。

这是一项令人难以置信的技术突破，有可能彻底改变许多不同的行业和部门。而且，根据优傲机器人创新和战略副总裁 Anders Beck 的说法，它的影响可能在制造和物流领域最为显着，从而为许多行业带来切实的改进。

“物理 AI 使机器人不仅可以执行预编程的指令，还可以获得学习、适应和根据其感官输入做出明智决策的能力，”他断言。“这一进步对于使机器人能够在非结构化环境中处理复杂任务至关重要，从而减少了人工干预的需求并提高了运营效率。”

重塑进步

Beck 指出了许多与物理 AI 相关的最新进展，这些进展目前正在完全重塑工业机器人技术：

增强的感知能力 – AI 驱动的视觉系统使机器人能够在多种不同条件下识别物体并与之交互。传统的视觉系统通常需要高对比度和可重复的形状才能正常工作。基于深度学习的视觉系统能够适应照明、表面光洁度和物体方向的变化。Beck 指出：“深度学习视觉系统使我们能够将这种可变性训练到单个模型中，因此它可以处理一系列环境变化。

高级路径规划 – 事实证明，集成 AI 加速器（例如 NVIDIA 的 Isaac Manipulator 的 cuMotion 规划器）可以显著改善路径规划，使机器人能够在复杂环境中有效地规划轨迹，提高 CNC 机器看护和装配等任务的速度和精度。

从人类演示中学习 – 强化学习技术使机器人能够通过观察人类动作来学习复杂的任务。事实证明，这种能力在装配等应用中非常有益，机器人可以模仿人类动作来执行复杂的任务，而无需预先编程。

对设计和机器制造商的影响

鉴于物理 AI 的变革能力，毫无疑问，它的推出将反过来改变设计工程师和机器制造商的角色。由于 AI 驱动的机器人可以处理工程师经常承担的许多复杂任务，因此可以腾出时间，从而专注于磨练机器人行为和系统设计。

UR10e 协作式机器人通过模仿人类作员，彻底改变了粉末喷涂工艺。
照片：Sandra Jelisavcic Villadsen;优傲机器人。

“AI 通过处理运动和 I/O 的逐行编程，正在改变设计工程师和机械工程师进行机器人开发的方式，”Beck 说。“这种方法使工程师能够专注于指挥更高级别的机器人行为以成功完成任务。”

Beck 继续说道，对于机器制造商，AI 增强的机器人技术为创建更灵活、适应性更强的自动化解决方案提供了机会。然而，他警告说，集成这些技术会带来挑战，包括需要 AI 和机器学习方面的新专业知识。

“机器制造商在用户级别构建机器时需要学会利用 AI 功能，”他说。“这可能需要他们获得 AI 技术技能，以便适应，并在技术层面上训练和使用 AI。”

实际行业应用

Beck 强调，尽管各行各业在物理 AI 的潜在用途和应用方面仍处于接近转折点，但技术进步已经以多种方式展示了其变革潜力：

AI 驱动的计量 – 在 NVIDIA GTC 大会上，3D Infotech 展示了使用优傲机器人的 UR3e 协作式机器人扫描工件并将其与 CAD 模型进行比较的动态计量，同时预测不准确之处，从而提高质量控制过程的精度。

用于 CNC 看护的生成式 AI – T-Robotics 最近展示了令人印象深刻的 GenAI 驱动的 CNC 看护，其中优傲机器人 UR5e 协作机器人能够使用其 ActGPT 解释 CNC 任务的自然语言，从而简化编程并增强机器人系统在加工环境中的多功能性。

装配中的强化学习 – 使用优傲机器人 UR5e 协作机器人，爱克工业能够演示强化学习装配，从而使协作机器人能够利用人工智能驱动的技能定位和组装齿轮。这种方法使机器人能够通过反复试验来学习复杂的装配任务，从而提高效率和适应性。

双手动装配 – 通过利用两台优傲机器人 UR5e 协作机器人，Acumino 完善了双手动装配，协作机器人通过简单的观察来学习复杂的作，例如电缆处理，从而显着增强了机器人系统的灵巧性和协调性。

AI 质量保证 – AI 驱动的技术还可用于通过检测产品和制造过程中的异常情况来提高质量保证，从而减少浪费并显著提高产品一致性。

提高生产灵活性

Beck 解释说，使用 AI 增强型机器人带来了许多显著优势，尤其是在多品种、小批量制造中。他补充说，他们感知和响应现实世界的能力使他们能够适应，从而产生巨大的好处。

“人工智能使机器人能够适应不同的零件形状和尺寸，而无需进行大量的重新编程或夹具，从而实现灵活的高混合制造。”

这种适应性减少了停机时间，提高了劳动力利用率，使中小型企业和制造商能够实现自动化，到目前为止，由于传统自动化解决方案的复杂性和成本，其中许多企业和制造商都面临着障碍。

预测性维护和运营效率

Beck 继续解释说，AI 的作用远远超出了任务执行的范围，还包括预测性维护和运营效率。通过收集和处理运营数据，AI 驱动的系统可以随着时间的推移不断提高机器人性能，估计所需的维修间隔。

优傲机器人 UR20 的效果图。

此外，自动异常和质量检测通过在潜在问题导致停机之前识别潜在问题来提高运营效率。与预测性维护的目标保持一致，这种主动方法用于预测和防止故障，从而提高正常运行时间和运营效率。

物理 AI 在机器人技术中的未来

展望未来，Beck 列举了物理 AI 的几项进步，这些进步将对工业机器人的开发和使用产生重大影响：

视觉语言动作模型 – 视觉语言动作模型的开发使机器人能够理解和执行以自然语言描述的任务，从而通过实现直观的通信来简化编程并增强人机协作。

机器人基础模型 – 机器人基础模型为机器人系统的开发和部署提供了一个框架，有助于创建适应性强且可扩展的解决方案，从而加速机器人技术在各行各业的采用。

克服 AI 驱动型自动化的障碍

鉴于物理 AI 可以帮助制造商实现大量增强和改进，包括更高的灵活性、精度和效率，Beck 警告说，在大规模采用这些技术方面仍然存在许多实际障碍。

“制造商面临的主要挑战之一是选择正确的技术并引导其集成，”他说。“传统上，使用标准示教器或图形工具将 AI 整合到基于协作机器人的应用程序中既具有挑战性又耗时，即使对于经验丰富的工程师也是如此。

这个过程通常涉及大量的试验和错误，尤其是在将视觉系统和机器学习功能集成到传统工作流程中时。

Beck 补充说，使困难更加复杂的是，能够维护这些技术的内部专业知识的稀缺。例如，AI 视觉系统，尤其是那些不是为易用性而设计的系统，通常需要高级配置和维护。这种复杂性导致一些制造商求助于利用传统的夹具方法，这些方法虽然不太灵活，但他们更熟悉，并且更容易使用现有资源进行管理。

然后是成本。对自动化设备的大量初始投资仍然是那些希望实施先进技术的人的主要障碍。然而，如果不实施 AI，传统机器人通常需要额外的基础设施，例如夹具、分度系统和安全笼，这同样会增加费用。

对于中小型企业和制造商来说，这些障碍似乎更加明显。有限的资源和明显缺乏技术专业知识的结合往往会限制他们投资或试验高级 AI 解决方案的能力。此外，传统自动化对静态环境的依赖带来了与动态生产环境相关的可靠性问题，在这些环境中，频繁的转换或不规则是常态。

人机协作：正确完成

Beck 解释说，随着机器人变得越来越智能和自主，确保与人类的安全无缝协作变得越来越重要。他补充说，幸运的是，AI 不仅为机器人动作提供动力，还有助于提高态势感知和适应性。

AI 驱动的机器人配备了先进的感知能力，能够检测和响应人类的存在，从而在工厂车间实现更安全的交互。此外，Beck 说，如果利用得当，智能自动化还可以通过处理单调但对认知要求很高的任务来补充人类劳动，使工人能够专注于其他任务，从而提高生产力和效率。

面向未来的员工队伍

Beck 断言，对于设计工程师和机器制造商来说，跟上这些进步的步伐意味着投资于新的技能组合。事实上，他认为，持续学习和技能的持续发展可能是任何在这些学科中工作的人未来可以为自己提供的最大优势。

“AI 在工业自动化中的兴起带来了巨大的机会，”他断言。“但要让你的职业生涯面向未来，你需要对 AI、机器学习和支持软件平台有深入的理解。”

所需增长的关键领域包括：

• AI 和机器学习基础知识，包括深度学习和计算机视觉;

• 机器人编程环境，如 Universal Robots 的 PolyScope X 和 NVIDIA 的 Isaac SDK;

• 传感器技术，特别是 3D 相机和实时数据集成的使用;

• 模拟和数字孪生，允许在虚拟环境中训练和测试 AI 模型;

• 人机交互和安全设计，随着协作机器人在共享工作空间中越来越普遍，这代表着越来越重要的焦点。

Beck 强调，接受持续学习的概念并紧跟新兴技术（从生成式 AI 到机器人基础模型）的工程师将很好地定位自己，引领下一波自动化创新。

建立在协作基础上的未来

很明显，由于实施物理 AI，工程师和机器制造商可以负担得起的能力是巨大的。同样明显的是，通过克服实施障碍，他们将能够释放智能机器人和自动化的全部潜力。此外，通过启用正确的技术、与 AI 领导者建立战略合作伙伴关系以及日益重视易用性，各行各业正在稳步朝着更易于访问和适应性更强的自动化方向发展。正如 Beck 指出的那样，那些弄清楚作为智能自动化基础的协作部分的人将蓬勃发展，获得其全部好处。

“最终，工业机器人的未来将取决于人类和 AI 驱动的机器如何有效地学习协同工作。对于制造商、工程师和机器制造商来说，未来的旅程不仅意味着技术创新，而且还意味着工作本身的重新构想，以实现更智能、更协作、更人性化的目标。