DSQC406全新机器人驱动
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与自主化相近的技术是人工智能。自20世纪60年代诞生以来,它一直吸引着人们的目光,有关“机器替人”的讨论也层出不穷。经过数十年的发展,相关技术逐渐成熟,越来越多的AI技术开始在应用领域得到讨论,ABB等领头厂商的产品和技术备受关注。
ABB在其产品上应用AI技术已经有20年的历史,不过目前成熟的产品主要是在传统统计基础上的诊断性应用。Alf向亿欧新制造介绍说,作为诊断解决方案的一部分,该技术主要用来实现状态监测的功能。比较成熟的应用体现在设备的自动化管理上,比如说船舶电子化的管理。
机器学习则是另一项被看好的AI技术。在今年8月底的世界人工智能大会上,ABB展示了由双臂协作机器人YuMi组成的咖啡工作台。通过对YuMi进行引导式编程,协作机器人可以学习和记忆咖啡师的动作,从而完成制作咖啡、拉花并递给观众的完整流程。
在实际的落地场景中,该技术被用于改造搭载集装箱的码头。通过对箱子搬运的位置和状态进行模拟,用收集上来的数据训练AI,让AI知道集装箱的位置,从而实现自动化。
从自动化、数字化、自主化和人工智能技术,ABB并不是新兴技术概念的盲目追逐者。它更注重客户需求和实际落地,并通过不同的产品组合来实现更好的解决效果。
平衡研发和商业,落实解决方案有两大难点
作为一家商业公司,ABB依然需要考虑研发投入和营收间的平衡。在Alf看来,他们没有无限的研发资源,因此需要集中精力,在改善原有产品功能和开发新功能上寻找平衡。在技术研发上,也需要试着去关注能为公司带来**价值的项目。
对于具体落实数字化解决方案上,Alf认为目前主要有两大难点。
**个难点在于ABB不能只开发一个通用的解决方案,因为不同的细分行业需求不同,所以必须要设计适合他们不同需求的解决方案。ABB不仅需要掌握不同领域的知识、不同的应用程序,还需要考虑数据的可用性。
第二个难点在于数据的使用,因为AI需要大量的数据训练。一方面,ABB需要鼓励客户提供数据供以训练模型;另一方面,ABB也需要向客户保证他们数据的隐私权、所有权和安全性。
“工业化的人工智能需要和模型、数据相结合。但是*重要的是,我们要通过使用AI为顾客提供价值,否则我们就只是为了应用技术而应用技术。”Alf如是总结。
“年度*惨”成了新造车势力的新晋人设,“看,我都长白头发了。”
11月6日,**次公开在南京工厂面对记者,拜腾CEO戴雷看上去精神状态不错。毕竟**车型——M-Byte**次在国内开箱,还是在自家工厂门口,对于拜腾来说是件值得高兴的事。
即便如此,依然有不少凉水会把拜腾打回原形,量产车交付掉队、现金流问题、3年盈亏持平魔咒……每一条都能把拜腾拖入泥潭。
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资讯来源:厦门季旭贸易有限公司
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