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行業資訊

英特爾攜手生態夥伴發布《機器人4.0白皮書》

  2019年06月29日  

  近年來,人工智能和機器學習獲得快速發展,但機器人個體的自主智能距離人們的期待還有較大的差距,影響了機器人産業的規模化發展。如何利用跨領域的技術推動力加速對機器人的賦能是整個機器人産業亟待解決的問題。

        因此,英特爾中國與生態合作夥伴:達闼科技、新松機器人、科沃斯商用機器人的專家們聯合發布了《機器人4.0白皮書》。白皮書定義了機器人4.0時代雲-邊-端融合的機器人系統和架構,介紹了機器人4.0核心技術、雲端大腦和安全專網的實踐、邊緣智能支持多機器人協作的實際應用,以及服務機器人的場景認知、進化和思考。以及針對當前機器人産業現狀和發展瓶頸,提出構建雲邊端一體化的協同計算平台,並在此平台上支持機器人提高持續學習和協同學習的能力,實現基于個性化知識圖譜和場景自適應的融合,通過協同創新實現機器人産業的規模化。

  邊緣計算是最近幾年提出的新概念,其推廣和落地非常依賴于具體的應用,尤其適用于對實時性要求較高的場景,而機器人應用正是非常合適的應用場景。邊緣實時計算加上雲計算的無限處理能力,可以大大提升機器人本體的人機交互和場景自適應能力,也會增強自主移動和感知能力。通過基于5G的雲邊端一體化,機器人本體的能力設計有了很大的彈性空間,從而解耦對機器人本體硬件能力的依賴,降低成本,推動大規模的部署。

  英特爾攜手廣泛的行業合作夥伴,探索更多的AI應用場景,探討協同創新與更多合作共贏的産業機會,讓機器人盡快大規模走進各行各業,走進千家萬戶。

        機器人 4.0 白皮書全文大綱如下:

《機器人4.0 白皮書——雲-邊-端融合的機器人系統和架構》完整版詳見文末

目錄

  1. 邁向雲-邊-端融合的機器人 4.0 時代

  2. 人工智能和 5G 通訊技術推動機器人架構創新

  3. 機器人 4.0 核心技術

  4. 雲端大腦和安全專網的實踐與思考

  5. 邊緣智能支持多機器人協作的實踐與思考

  6. 服務機器人的場景認知、進化和業務賦能的思考

  7. 協同創新與合作共贏

  8. 總結與展望

邁向雲-邊-端融合的機器人4.0 時代

數字經濟的基礎設施和發展趨勢

  近年來,數字經濟正在席卷全球,全球經濟向數字經濟遷移已經勢在必然,數字經濟已經成爲國家的核心競爭力。據上海社科院測算,2016 年到 2018 年,中國數字經濟對 GDP 增長的貢獻率分別達到了74.07%、57.50%和 60.00%。預計 2019 年中國數字經濟增長仍將占到62.50%。

  數據成爲驅動經濟增長的核心生産要素。大數據和雲計算等技術的融合,推動了物聯網的迅速發展,實現了人與人、人與物、物與物的互聯互通,導致數據量呈現爆發式增長。數據如同農業時代的土地、勞動力,工業時代的技術、資本一樣,已成爲數字經濟時代的生産要素,而且是核心的生産要素。數字技術出現後,網絡和雲計算成爲必要的信息基礎設施。隨著數字經濟的發展,數字基礎設施的概念更廣泛,既包括了信息基礎設施,也包括了對物理基礎設施的數字化改造。

  近年來,移動互聯網、大數據、雲計算、物聯網、人工智能等信息技術的突破和融合發展促進了數字經濟的快速發展。數字經濟驅動未來,數字經濟成爲經濟社會發展的主導力量。作爲硬科技代表的機器人行業,將利用數字經濟中的技術紅利加速機器人的落地。人工智能、5G 通訊、計算的模式等都對機器人領域有著潛在而巨大的貢獻。

機器人技術發展主要階段分析

  2017年,中國信息通信研究院、IDC 國際數據集團和英特爾共同發布了《人工智能時代的機器人 3.0 新生態》白皮書,其中把機器人的發展曆程劃分爲三個時代,分別稱之爲機器人1.0、機器人2.0、機器人3.0。

  圖1.機器人發展階段示意

  機器人 1.0(1960-2000),機器人對外界環境沒有感知,只能單純複現人類的示教動作,在制造業領域替代工人進行機械性的重複體力勞動。機器人 2.0(2000-2015),通過傳感器和數字技術的應用構建起機器人的感覺能力,並模擬部分人類功能,不但促進了機器人在工業領域的成熟應用,也逐步開始向商業領域拓展應用。機器人 3.0(2015-),伴隨著感知、計算、控制等技術的叠代升級和圖像識別、自然語音處理、深度認知學習等新型數字技術在機器人領域的深入應用,機器人領域的服務化趨勢日益明顯,逐漸滲透到社會生産生活的每一個角落。在機器人 2.0 的基礎上,機器人 3.0 實現從感知到認知、推理、決策的智能化進階。

應用領域分析和大規模商用的難點

  當前,全球機器人市場規模持續擴大,工業機器人市場增速穩定,服務機器人增速突出。2018 年,全球機器人市場規模達 298.2 億美元,2013-2018 年的平均增長率約爲 15.1%。在裝備制造領域,機械臂憑借強大的負重能力和精准的抓取操作代替著工人的雙手;在物流領域,智能倉儲機器人和無人搬運車不斷提高著運輸效率;在生活服務領域,家用清潔機器人和服務機器人正成爲許多家庭的私人保姆和小秘書。

  工業制造領域分析

  目前,工業機器人在汽車、金屬制品、電子、橡膠及塑料等行業已經得到了廣泛的應用。隨著性能的不斷提升,以及各種應用場景的不斷清晰,2013 年以來,工業機器人的市場規模正以年均 12.1%的速度快速增長,預計到 2020 年將達到 230 億美元的銷售額[4]。隨著人力成本的上升,工業制造領域的應用前景良好,將會保持快速增長的勢頭。同時,工業機器人需要擁有更高的靈活性、更強的自主避障和快速配置的能力,提高整體産品的易用性和穩定性。

  消費服務領域分析

  服務機器人雖然整體銷售額低于工業機器人,但近幾年一直維持著較高的年增長率,商用服務機器人在商場、銀行、酒店、機場等應用場景有了更多的落地部署,主要提供導覽、問詢、送物等基礎服務。同時,家用服務機器人悄然進入千家萬戶,掃地機器人銷量在家用服務機器人銷量中占主要份額,成爲目前家務機器人中的主導品類。由于本體能力不足,隱私、安全方面的問題,家庭管家機器人和陪伴型機器人的市場滲透率較低。2013 年以來全球服務機器人市場規模年均增速達 23.5%,預計 2020 年將快速增長至 156.9 億美元。從整個技術發展和市場環境看,機器人産業擁有以下發展推力:

  ●成熟的生態系統

  ●老齡化人口趨勢和新興市場

  ●更多智能産品互聯和智能家庭建設

  ●人工智能、自然語言理解能力的增強

     大規模商用的難點

  在以上幾點的助推下,機器人産業會繼續快速發展,但要達到大規模商用,還有很多難點需要解決。首先,機器人目前的能力不能滿足用戶期望,缺少關鍵場景。得益于人工智能帶來的紅利,近年來機器人感知能力提升明顯,可以通過視覺進行人臉識別,做語音交互。但是要真正替代人類的勞動時間,做一些實際工作,機器人除了要具備感知能力,還要能夠理解和決策。機器人需要有記憶、場景理解的能力,擁有知識,才能夠優化決策,自主實施工作,並進行個性化演進。目前的機器人依然缺少令人矚目和必不可少的應用場景,大部分人對于在家中擁有一個機器人沒有很高的興趣。在機器人提高自身能力,完成特定和複雜問題之前,這一比例將維持低水平。

  其次,價格高,不成規模。傳感器和硬件的價格一直在下降,但是機器人的價格依然很高,不能被廣泛的市場用戶接受,沒有形成市場規模。掃地機器人由于較低的價格,目前快速的進入大衆家庭。但是對于大多數類別的機器人,特別是具有更強功能、高精度移動底盤、機械臂的機器人,價格依然是一個痛點。

  第三,隱私、安全和數據保護問題亟待解決。隨著機器人的應用領域越來越廣泛,其物理安全和用戶的數據安全問題更加凸顯。在與機器人的交互過程中,機器人會不斷收集用戶的圖像、語音、行動數據進行導航和決策,這些數據有的在本地處理,有的在雲端處理,人們對這些數據的安全抱有疑慮。對于能夠自由移動的服務機器人和擁有機械臂的工業機器人,保證機器人自身的物理安全,不被惡意攻擊,避免造成人身傷害也至關重要。

機器人 4.0 的定義和發展機會

  機器人 3.0 預計將在 2020 年完成,在此之後,機器人將進入 4.0 時代,把雲端大腦分布在從雲到端的各個地方,充分利用邊緣計算去提供更高性價比的服務,把要完成任務的記憶場景的知識和常識很好的組合起來,實現規模化部署。機器人除了具有感知能力實現智能協作,還具有理解和決策的能力,達到自主的服務。在某些不確定的情況下,它需要叫遠程的人進行增強,或者做一些決策輔助,但是它在 90%,甚至 95%的情況可以自主完成任務。

  要達到這一目標,首先需要利用人工智能和 5G 技術。利用人工智能技術提高機器人本體感知能力的同時,提升個性化自然交互能力。利用 5G 技術,大大縮短從終端到接入網的時間,帶寬大幅度上升,很多東西可以放到邊緣端,加入更多的計算能力,包括雲端大腦的一些擴展,助力機器人規模化部署。

  圖2.實現機器人跳躍式發展

  類似互聯網的三級火箭發展模式,第一階段——關鍵場景,把握垂直應用,提高場景、任務、能力的匹配,提高機器人在關鍵應用場景的能力,擴大用戶基礎;第二階段——人工增強,通過加入持續學習和場景自適應的能力,延伸服務能力,取代部分人力,逐步實現對人的替代,讓機器人的能力滿足用戶預期;第三階段——規模化,通過雲-邊-端融合的機器人系統和架構,讓機器人達到數百萬千萬級水平,從而降低價格成本,實現大規模商用。

白皮書結構說明

  本白皮書由英特爾、達闼科技、新松機器人、科沃斯商用機器人共同發布,分爲八章。第一章分析機器人發展情況,並定義機器人 4.0;第二章闡述人工智能和 5G通訊技術推動機器人架構創新,並提出雲-邊-端融合的機器人系統和架構;第三章重點分析機器人 4.0 所需的核心技術;第四章探討雲端大腦和安全專網;第五章討論邊緣智能如何支持多機器人協作;第六章思考服務機器人的場景認知、進化和業務;第七章描述協同創新與合作共贏的關鍵領域和方向;第八章進行總結與展望。

         點擊鏈接可查看並下載完整版《機器人4.0 白皮書——雲-邊-端融合的機器人系統和架構》:http://www.slideall.com/resupload/1561767071691_1.pdf

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