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解读机器人市场:服务机器人具发展潜力

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放大字体  缩小字体 发布日期:2017-02-23   来源:雷锋网   浏览次数:641
核心提示:  机械人无疑已成为下一个科技明日之星,全球列国无不积极推进机械人家当,而近期人工智能与深度进修等技巧成长热度增温,更成为推进智能机械人成长的主要动能。    全球智能机械人的市场范围估计在2021年将生

  机械人无疑已成为下一个科技明日之星,全球列国无不积极推进机械人家当,而近期人工智能与深度进修等技巧成长热度增温,更成为推进智能机械人成长的主要动能。

  

  全球智能机械人的市场范围估计在2021年将生长至336亿美元,而亚洲将是生长最多的地域。最近几年列国都不谋而合将机械人视为计谋家当,某种水平乃至可所以一种综合国力的展示,各范畴的引导厂商都积极投入并成长傍边。

  依据工研院IEK研讨申报预估,全球智能机械人的市场范围估计在2021年将生长至336亿美元,而亚洲将是生长最多的地域。

  依据财团法人周详机械研讨成长中间的界说,智能机械人可透过传感器感知情况,并藉由法式化处杀青智能化懂得,最初反响出所需举措,以履行各类临盆运动、供给办事或与人互动。它是聚集各类技巧于一体的平台,包括机械、掌握主动化、电子、机电、影象、光学、通信、软件与平安体系等相干技巧与运用,个中软硬件整合技巧至为主要。本课程深刻商量智能机械人家当远景,并分析症结技巧、零组件与软硬件架构。

  办事机械人具成长潜力

  依据资策会MIC研讨数据显示,2015年四年夜运用范畴机械人市场范围算计约269亿美元,个中以工业机械人110亿美元比重最高,但到了2025年全体市场范围将扩展到669亿美元,虽然市场范围照样以工业机械人的244亿美元最年夜,但贸易用机械人与小我用机械人2000——2025年复分解长率(CAGR)分离为11.6%与17.4%,资策会MIC家当剖析师张佳蕙指出,特别是2015年今后,这两类运用生长更加明显,办事型运用市场傍边,有很多曩昔未导入机械人的新兴范畴,带动其生长潜力。

  资策会MIC家当剖析师张佳蕙指出,2015年今后,办事型运用市场,有很多曩昔未导入机械人的新兴范畴,带动其生长潜力。

  日本软件银行最近几年年夜举进军机械人范畴,连续串的举措激发市场存眷,张佳蕙说,包含2012年收买法国人形机械人公司AldebaranRobotics,其2014年推出的人形机械人Pepper陆续与IBMWatson、MicrosoftAzure协作。Softbank提出以沟通为基本供给家庭及贸易运用的愿景,Pepper被设定为“愿望能被爱”的机械人,透过互动沟通懂得家中成员,成为家中的一分子;并在人工智能的基本下,让Pepper协助企业产物的营销,在家庭兼具文娱及进修后果。另外,今朝较著名已投入市场的办事型机械人还有Leka与Savioke。

  最近几年列国都不谋而合将机械人视为计谋家当,日本成长机械人已久,2015年日本当局设立机械人反动建议协定会,推进机械人家当的成长;韩国则是由家当互市资本部主导,每五年制订根本筹划,目的是在2022年成为机械人活用的国度,临盆范围达25兆韩圜;美国则是从2011年开端,由美国国度迷信基金会(NSF)主导,成长可以或许平安与人协同任务的机械人技巧。今朝韩国以家用机械工资成长主力,美国则是在救灾国防抢先列国,张佳蕙建议,家庭运用与公共运用列国结构已深,贸易运用近期鼓起,台湾可以乘机切入。

  深度进修、语音辨认等技巧在最近几年有明显的成长,也是以促进办事型机械人家当与运用的鼓起,机械人从曩昔单向沟通履行敕令,退化到可以懂得语意呼应对话内容,运用办事为机械人后续成长重点。机械人运用情境多元,在分歧场所必需联合各范畴专业常识及对用户需求的懂得,是以厂商应透过开放平台,加速机械人在各范畴的运用。

  类神经收集技巧年夜跃进

  深度进修这个名词由于2016年人工智能AlphaGo连败南韩棋王,机械首度胜利挑衅人脑,并在围棋这个广泛被以为难度最高的博弈运动中,一时又被世界年夜众所关怀。而AlphaGo的深度进修焦点就是类神经收集技巧,早在1943年,WarrenMcCulloch和WalterPitts初次提入迷经元的数学模子,以后到了1958年,心思学家Rosenblatt提出了感知器(Perceptron)的概念,在前者神经元的构造中参加了练习修改参数的机制,这时候类神经收集的根本学理架构算是完成。类神经收集的神经元实际上是早年端搜集到各类讯号(相似神经的树突),然后将各个讯号依据权重加权后加总,再透度日化函数转换成新讯号传送出去(相似神经元的轴突)。

  相干技巧架构其实早在1970年月就曾经完成了,数据决议计划技巧长尹相志表现,深度进修其实就是类神经收集的另外一种说法,其胜利来自于更深刻懂得人类年夜脑的运作。卷积神经收集(ConvolutionalNeuralNetwork)协助机械成长真实的视觉,个中的两年夜准绳为:部分感知与权重同享。让机械可以从碎片特点懂得全体意义,进而找出特点的群聚性,赓续分层细化的剖析,不管是多纤细的特点:只需不化成灰,都能抽取特点。

  个中,图形辨识是个中的重点,在过往的认知中,中心处置器(CPU)与画图处置器(GPU)处置分歧的运算功效,单就图形辨识的深度进修功效来讲,GPU的效能是CPU的百至千倍,尹相志进一步表现,透过深度进修,机械乃至可以将本来马赛克图案的照片后果移除复原。不外,在语音与文字的辨识上,中文关于机械照样很年夜的挑衅,中文辞汇跨越百万,不必商定成俗便可发明新字和付与词性,还有许多中英、中日、中韩搀杂的辞汇,诸如:蓝瘦、喷鼻菇、94狂等。

  年夜厂汇集数据结构将来

  机械人家当远景遭到各方注视,特别深度进修、人工智能成为各年夜厂结构下一波企业成长的偏向,包含脸书(Facebook)、微软(Microsoft)、谷歌(Google)与亚马逊(Amazon)。这些企业的共通点就是都透过产物、办事与花费者互动,并积累了多年的低级数据,将来人工智能与深度进修说穿了都是年夜量数据汇集、整顿并分类、标注(Tag)使这些低级数据酿成信息,最初再透过壮大的处置器疾速搜索与反响的成果。

  从如许的架构来不雅察,硕网信息总司理邱仁钿以为,四年夜厂之间FB的数据构造化水平最高,由于每一个用户上传文章或图片时,曾经将内容整顿过,图片分辩率高乃至照片中的人物也直接标注了,将来FB要藉由这些数据做进一步整顿或应用时,可以消费起码的时光,或停止更高质量的整顿。今朝世界上有80%的数据数据长短构造化的,认知运算可以或许晋升并简化进修进程。

  是以,机械人要下降毛病率重点就在数据的完全性与构造化,邱仁钿进一步说明,深度进修的运用过程从底层的类神经收集运算、年夜量数据剖析、发明规矩/主动归类、发生媒合/推举战略、记载用户行动、回馈到模子/晋升精确率,终究就是要晋升数据质量并发生自我进修修改机制。

  协作型机械人脚色加倍主要

  工业制作从80、90年月的主动化,成长到2000年月的智能制作,将来的智能工场除更高度的主动化与代替更多庞杂的人力制程以外,还愿望成长更多协作型机械人,台达电子机械人事业群机械人事业处长彭志诚解释,包含点胶(Dispensing)、上螺钉(Screwing)、焊接(Soldering)、磨练(Inspection)、组装(Assembly)、卡匣主动搬运车(Pick&PlaceVehicle,P&P)等,乃至可以弹性改换夹具与对象,临盆线因产物、制程须要而可以弹性重组(Reconfigurable),可以处置更多客制化的及时定单。

  一个机械人体系,彭志诚说明,可以简略分红机械构造(Mechanicalstructure)、驱动法式、运算与掌握单位、传感器、通信模块几个项目。将来协作型机械人的市场成长趋向为业界注视,多家研讨单元都看好其成长,BarclaysEquity研讨指出,2020年该市场范围将挑衅30亿美元,2015——2020年复分解长率97%,长短常高度生长的市场。

  工业4.0促进自立机械人成长

  智能机械人的成长要从德国喊出的工业4.0标语来不雅察,台科年夜主动化及掌握研讨所副传授李敏凡说,该标语的精力在大批多样、周期短,一切贸易运动始于卖方,曩昔传统的临盆价值链次序倒置,从顾客需求开端驱动研发,再到供给链与临盆,完成全部贸易运动。是以,临盆线必需保持高度弹性,以因应林林总总分歧的需求,并及时反响。

  自立挪动机械人(AutonomousMobileRobot)有别于非自立性质的机械人,李敏凡指出,非自立性质如遥控是由人类以有线或无线方法掌握;主动是履行筹划好的义务盘算机法式;而自立则是可以在未知情况,处置非预知的任务,并可随时、随机弹性调剂任务内容。简略的说,工业4.0就是工业3.0加上人工智能,自立机械人的行动内容包含,避障、目的搜索、轨迹追踪、坚持队形等。

  传感器运用质量均升

  从症结零组件的角度来看,台科年夜电子工程系赖文政博士说,机械人是由很多次体系整合而成的,若进一步将次体系拆解,则可以年夜致分红显示器、输出装备如键盘/游戏杆、驱动器如马达、通信装备、感测模块、视觉模块、导航模块等主要单位。这些模块在一个机械人身上能够涌现屡次,而微掌握器(MCU)与传感器,在很多次体系或模块上都邑几回再三涌现,长短常主要的症结零组件,并且随功效晋升,这些症结零组件的应用量也将更加惊人。

  特别是传感器,要让机械人更聪慧,需透过这些前真个传感器汇集更多信息,意法半导体(ST)模仿、微电机与感测组件运用司理陈建成解释,传感器分红举措、情况、声响三类,以当红的Pepper为例,其头部有四个麦克风、两个RGB相机、一个3D传感器、三个触控传感器、胸前有一个陀螺仪、手部有两个触控传感器、腿部有两个声纳传感器、雷射传感器六个、三个保险杆传感器、一个陀螺仪、两个红外线传感器,共九类近30颗传感器。

  也因为感测的需求愈来愈高,情况传感器将往新运用范畴成长,微电机类型的电子罗盘、加快度计、陀螺仪、麦克风等将连续晋升感测精准度,也就是下降噪声搅扰,晋升感测敏锐度与精度。别的因应传感器融会(SensorFusion)的成长趋向,将促进异性质的传感器融会,如加快度计整合陀螺仪成为六轴传感器,加快度计整合电子罗盘与陀螺仪成为九轴传感器。将来单一功效的传感器将会愈来愈少。

  智能机械人测试项目繁复

  智能机械人特别是陪同与办事型机械人迟迟未能普及的一个主要缘由就是平安性,有些陪同型机械人动辄几十千克,加上挪动速度,若是在家中产生不测,面临的是小同伙与白叟家,生怕还未杀青陪同的目标就先变成灾祸。别的,在工场的临盆在线,天天与机械为伍的人员,平安风险更是有增无减。

  是以机械人产物风险与验证也是一个主要的议题,UL动力暨电力科技部事业成长司理陈立闵指出,UL1740尺度是美国关于机械人装备的根本平安设计请求,个中的测试要点包含电源输出、最年夜负载电流、操作温度、过电压与欠电压、漏电流、操作软件、手持部位、导体掉效、透风马达逝世锁、驱动马达逝世锁、马达煞车、零组件破损、过载、断电与重启、紧迫停滞装配、紧迫停滞时光与挪动间隔丈量、断电下的紧迫挪动、抓取装配、教授教养形式下的低速活动丈量、突电压的防护、绝缘资料耐受电压、电路板耐受电压、弯折、轴向扭转耐受性、提拉与挪动、外壳强度等数十个项目。

  并且不是只要零件要测试,陈立闵强调,零组件平安与软件平安都要测试,其他还有许多需要与非需要的平安防护,跟产物的类型与个体特征有关,例如性能平安(FunctionalSafety)认证,内容提到机械装备的平安靠得住性分红五级,耐用次数从一万次到一万万次。智能机械人的验证内容繁琐,因应家当与时期的成长,当我们与机械人的互动愈来愈亲密,也能够由于产生新的非预期不测,使得平安验证的项目愈来愈多,是以如欲投入智能机械人范畴,尽早懂得庞杂的平安认证内容并导入异常主要。

 
 
 
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