機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)融合領(lǐng)域

　　機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能技術(shù)體系的一個(gè)通用環(huán)節(jié)，機(jī)器學(xué)習(xí)使用歸納、綜合方法，運(yùn)用數(shù)據(jù)導(dǎo)入算法模仿人類智能。學(xué)習(xí)方式主要分為有數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)和無數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)：當(dāng)前有數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)顯然廣受歡迎，包括“監(jiān)督學(xué)習(xí)”“無監(jiān)督學(xué)習(xí)”“半監(jiān)督學(xué)習(xí)”“深度學(xué)習(xí)”“遷移學(xué)習(xí)”等；無數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)法主要為“強(qiáng)化學(xué)習(xí)”。有數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用為深度學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)包括DNN(深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))、CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))、RNN(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))和LSTM(長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò))等，它不依賴數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，而是由人做數(shù)據(jù)標(biāo)簽，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，學(xué)習(xí)效率不高、能源資源浪費(fèi)，如AlphaGo下場(chǎng)棋要消耗3000美元電費(fèi)。

　　強(qiáng)化學(xué)習(xí)只需要人類輸入規(guī)則，機(jī)器就能通過自我獎(jiǎng)勵(lì)、自我誘導(dǎo)方式，跟自己下百萬盤棋，不斷自我完善，AlphaGo Zero三天內(nèi)就打敗了已經(jīng)學(xué)習(xí)了幾千盤棋的AlphaGo；數(shù)字技術(shù)發(fā)展越好、標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)量越大的領(lǐng)域往往人工智能發(fā)展越迅速，這就說明機(jī)器的學(xué)習(xí)能力不是人為訓(xùn)練的結(jié)果，而是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定階段順其自然的結(jié)果。從使用場(chǎng)景上來說，有數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)適用于規(guī)則活動(dòng)領(lǐng)域的人工智能，是經(jīng)驗(yàn)、控制使然；無數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)適用于創(chuàng)新、無定論的領(lǐng)域，比如棋類競(jìng)賽、新藥探索、藝術(shù)創(chuàng)作等，是創(chuàng)新、自由使然。

多關(guān)節(jié)機(jī)器人行業(yè)銷量增長(zhǎng)

從細(xì)分市場(chǎng)來看，根據(jù)負(fù)載能力不同，多關(guān)節(jié)機(jī)器人可分為輕小負(fù)載機(jī)器人(負(fù)載≤20kg)和中大負(fù)載機(jī)器人(負(fù)載>20kg)，由于國(guó)內(nèi)外廠商多在輕小負(fù)載機(jī)器人市場(chǎng)發(fā)力，輕小負(fù)載機(jī)器人市場(chǎng)增長(zhǎng)速度相對(duì)明顯，但輕小負(fù)載機(jī)器人市場(chǎng)格局較為分散，導(dǎo)致市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)越來越激烈，市場(chǎng)同質(zhì)化問題也愈發(fā)嚴(yán)重。

　　相比于輕小負(fù)載機(jī)器人市場(chǎng)，中大負(fù)載機(jī)器人市場(chǎng)集中度較高，我國(guó)市場(chǎng)主要由外資企業(yè)占據(jù)主導(dǎo)，其中發(fā)那科、川崎、安川、庫卡、ABB五家外資企業(yè)合計(jì)市場(chǎng)占比達(dá)到70.2%，但由于中大負(fù)載機(jī)器人應(yīng)用場(chǎng)景相對(duì)有限，市場(chǎng)增長(zhǎng)速度緩和，現(xiàn)階段未呈現(xiàn)出高增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。

　　多關(guān)節(jié)機(jī)器人多應(yīng)用于汽車制造業(yè)，近年來，受傳統(tǒng)汽車需求放緩限制，多關(guān)節(jié)機(jī)器人市場(chǎng)增速有所放緩，但隨著新能源汽車市場(chǎng)占比不斷提升，新能源汽車有望成為帶動(dòng)多關(guān)節(jié)機(jī)器人市場(chǎng)需求提升的重要驅(qū)動(dòng)力，屆時(shí)輕小負(fù)載機(jī)器人將仍是市場(chǎng)需求重點(diǎn)。

SICK機(jī)器人視覺引導(dǎo)系統(tǒng)

SICK機(jī)器人視覺引導(dǎo)系統(tǒng) PLF視覺系統(tǒng)借助三維圖像處理技術(shù)用以定位物體，非常有助于優(yōu)化工業(yè)生產(chǎn)過程。 　　SICK機(jī)器人導(dǎo)向系統(tǒng)將這一技術(shù)以簡(jiǎn)單且低成本的方式供用戶使用。該系統(tǒng)具備可靠性和易用性的特點(diǎn)。它能毫無問題地集成到現(xiàn)有環(huán)境中，提供高精度的測(cè)量結(jié)果并且非常有助于零件操作的靈活性。 　　PLF系統(tǒng)是將SICK的PLOC2D和（/或）PL3200傳感器結(jié)合到定制視覺解決方案中的軟件系統(tǒng)，用于機(jī)器人在零件定位中的指導(dǎo)。 　　PLF被部署為一個(gè)傳感器（主）上PLOC2D或PL3200軟件之上的另一層。機(jī)器人與PLF交互，而不是與主傳感器上的PLOC2D/PL3200交互，以觸發(fā)所有相關(guān)傳感器上的功能。

工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用面臨技術(shù)難點(diǎn)

要實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的靈巧運(yùn)動(dòng)控制，就要確保機(jī)器人運(yùn)動(dòng)的性和操作的平穩(wěn)型。譚建榮認(rèn)為，運(yùn)動(dòng)性問題，從技術(shù)上看就是如何實(shí)現(xiàn)工業(yè)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)建模與求解。使機(jī)器人運(yùn)動(dòng)具有平穩(wěn)性，就要進(jìn)行動(dòng)力學(xué)的分析。因?yàn)槔碚撋蠙C(jī)器人的關(guān)節(jié)是一個(gè)點(diǎn)，實(shí)際上機(jī)器人的關(guān)節(jié)有間隙，運(yùn)動(dòng)副間隙引起的沖擊與振動(dòng)會(huì)影響機(jī)器人工作的平穩(wěn)性。

工業(yè)機(jī)器人還面臨布局多樣性的問題。目前來說，工業(yè)機(jī)器人應(yīng)用市場(chǎng)占比較多的行業(yè)是汽車（含汽車零部件、整車、汽車電子）、3c電子、金屬加工。尤其是3C電子領(lǐng)域，產(chǎn)品更新?lián)Q代的速度快，對(duì)于柔性要求、精度和速度就相對(duì)更高，使用工業(yè)機(jī)器人時(shí)就必須考慮如何布局設(shè)計(jì)快速地適應(yīng)公司的新產(chǎn)品、新工藝。如果出現(xiàn)機(jī)器人不能適應(yīng)產(chǎn)線調(diào)整，或者調(diào)試機(jī)器人耗費(fèi)時(shí)間過長(zhǎng)，甚至完全不匹配新產(chǎn)品的情況，那么引入機(jī)器人可能會(huì)帶來更多成本。歸根結(jié)底，還是要通過作業(yè)流程設(shè)計(jì)、運(yùn)動(dòng)學(xué)動(dòng)力學(xué)設(shè)計(jì)以及它的性和平衡性的設(shè)計(jì)，從而讓機(jī)器人變得更加柔性化，能夠適應(yīng)不同的產(chǎn)品生產(chǎn)模式。