工厂已经自动化但离人工智能还有点儿远防腐

深度强化学习是人工智能领域的一个新的研究热点。它以一种通用的形式将深度学习的感知能力与强化学习的决策能力相结合……

说到制造的时候，不少人会想到四处都是机械手臂的工厂。但即使目前最先进的自动化工厂，离还是有些距离。ai全面进驻工厂，还有一些坎儿要过，比如，传统机器怎么办？如何给机器“号脉”预防故障？怎样提高整体的生产效率？人将在未来工厂中扮演什么角色……

日前，联想控股和电子城集团举办了一场“ai+制造”的主题研讨会，联想控股旗下联想之星和君联资本都阐述了自己在ai制造领域的布局，也讲述了人工智能进入制造领域的逻辑。那些灵动的机械手，其实和真正的ai制造还相去甚远，今天小编就带你见识一下ai+制造的未来到底是个什么样子吧！

只会走直线怎么行？

近年来，不少工厂引进了机器人运货，甚至一些餐厅开始出现机器人给客人上菜的场景。就实际体验来说，机器大多只能直来直去地走固定路线，很少能真正像人类一样手脚灵活。工厂内有没有可能实现“自动驾驶”呢？

美国硅谷的企业canvas technology引进了无人汽车的技术，生产的机器人主要用于工厂的仓库以及供应链。他们说到，并非所有工厂的环境都是井然有序的，可能会有杂物，也会有叉车、人员走动。这就要求即使是非结构性的环境，机器人也要能应对自如。

机器人首先需要知道自己处在什么情况当中，再决定要怎么走。这时，传统的2d的激光雷达就不够用了，3d雷达让机器人不仅看到路，还能看到货架、看到人，在复杂的环境中也能灵活地调整路线。

同时，传感器还可以和erp企业资源管理系统或仓库管理系统连接。在一条完整的自动化生产线上，完成生产只是机器人资源分配的问题。

传统机器还能用么？

机器人的安装是非常复杂的，不仅涉及很多专业的知识，软件技能也必不可少。一个工业机器人的组装可能需要4~8周，而一排工业机器人甚至要耗费6~9个月时间。

联想之星旗下全球人工智能投资孵化平台comet labs的被投企业——arch system发现，不一定必须对设备全面升级换代，传统机器也可以二次利用。因为无论是传统机器还是自动化的机器，产生的数据是相同的。

他们提出了一个行业信息系统，能够帮助人们从不同的机器当中提取信息，在一个即插即用的部件内部进行转换，然后提取到云端或者是企业资源管理系统当中，进行下一步的数据分析。

比如arch system曾与某个制衣工厂合作，在缝纫机器内部装入一个装置，就能收集所有的缝纫数据，然后用来预测衣服的产量、质量等。此外，传感器还可用于检测震动、温度、湿度、pm2.5等数据，与更多的工厂环境结合。

人类怎么和机器沟通？

制造领域的机器人，都有一套自己的编程语言，也许每一个机器人的编程语言都是不一样的。ready robotics为工业机器人创造了一个基于安卓的系统——force，可以适配任何的系统或者是不同工厂的机器人。

人们可以把所有的机器人编程放在force系统当中，通过一个集成化的系统处理所有的东西，无需再使用各种不同的编程语言，这样大家就都能够从工业机器人当中获益。而且这个产品即插即用，能够帮助工厂节省4~8周的时间。

传感器也能“无线充电”

物联网离不开各种传感器，但如果所有部件都要一起换电池的话，将会是一个噩梦。psikick给出了两个解决方案：

第一个办法是，用设置芯片的方式控制设备保持低功率，让传感器本身进一步节能。这样就能实现永久待机，不用考虑开关机的问题。

另一种方式，让传感器捕获外界的光、电磁波等外部能量转化成电能，类似手机的无线充电，但无需接触、距离会更远。

这种永久式的传感器，把它们放到机器当中，这样就不需要换电池，也不需要人工的巡查。人们就能够以前所未有的方式去打开新的数据流，带来下一代的数据革命。

ai给机器“号脉”

只要是机器，就难免会坏。人工智能可以帮助工厂做一些预测性的维护。比如现在这个机器的状态是什么？何时需要维修？其实理念非常简单，就像汽车里的安全带、安全气囊可以保证乘客安全一样，预测性维护可以提前采取措施，保证生产的安全。

augury提倡在机器设备上装一个传感器，把所有设备的数据整合起来，在云端进行分析。然后把建议反馈给工厂，这样就有一个相应的预警措施。安装传感器只需要15分钟，而且能够应用在更多复杂的环境中。

在整个生产当中，维修和维护起着至关重要的作用，因为它会影响工厂处理故障时间。比如说一个美国的啤酒厂，通过物联网预测到灌装线发生了问题，不仅减少了8小时生产时间的浪费，同时避免了同批生产的数百万瓶啤酒的浪费。

最后，为大家分享一张图，描述了未来ai+制造的场景：

通过ai的预测与分析，生产线开始组织生产，工人佩戴工业ar检测品质，同时iot传感器负责供应链管理，最后机器人装货、无人驾驶货车负责配送，工人也随身配有各种可穿戴设备。

看了这么多黑科技，其实所谓ai+制造是一个过程，是一个端到端的解决方案，无论是机械手臂也好，或者仓储自动化也好，都只是其中的一部分。当工厂解决了所有问题的时候，就会开辟一个全新的未来。

comet labs由联想之星于2015年在美国硅谷设立，专注于美国早期前沿科技项目的投资以及推动跨境合作，加速实现人工智能在工业、农业、物流、零售、交通、健康医疗等行业的落地。自2015年设立以来，迄今已投资42个种子轮项目，22个项目已获得下一轮融资，两个项目已被并购。依托联想之星在人工智能领域的投资布局，2018年comet labs将加速推动前沿科技的跨境合作。

联想之星创立于2008年，目前管理着5支、总额约25亿人民币的天使投资基金，已投资近200个项目。2015年，分别被清科集团、投中集团评为中国最佳天使投资机构前三名；2017年，被投中集团评为2016年度中国最佳早期创业投资机构第二名。

作为联想控股的早期投资和孵化板块，联想之星植根联想30余年来的创业经验和资源积累，为创业者提供天使投资＋深度孵化的特色服务，做创业者身边的"超级天使"。

天使投资：

主要投资于人工智能、tmt、医疗健康三大领域，积极布局智能机器、互联网改造传统产业、生物技术、医疗器械等前沿领域。

深度孵化：

管理和运营“创业ceo特训班”，为广大创业者提供专业实战的公益创业培训。此外，“创业联盟”持续为创业者提供服务和共享资源，助力企业快速成长，共创联想之星创业生态圈。

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