制造业+人工智能创新应用发展报告
核心观点/主要发现人工智能为制造业带来机遇：人工智能在制造业的应用将由解决可见问题（如缺陷检测）向解决和避免生产系统中的不可见问题（如工艺优化）进化，实现制造系统生产效率的提升和产品竞争力的突破。同时，人工智能的应用使越来越多的技术商和创业企业成为制造业生态圈的一员，并创造新的生态组织模式。
人工智能制造业应用总体规模：受政策支持、数据环境、算力提升、算法模型优化、商业化应用潜力五大利好因素驱动，中国制造业人工智能应用市场前景广阔，预计未来五年将保持年均40%以上的增长率，并在2025年超过140亿元人民币。
基础层市场：中国人工智能芯片市场将保持年均40%-50%的增长。GPU与FPGA市场已被国外寡头占据，唯专用芯片ASIC尚未被头部企业垄断，成为各方布局的焦点。
技术平台层市场：计算机视觉和机器学习技术带动人工智能在制造业应用市场的增长，预计到2025年，计算机视觉在制造业领域的应用市场将达到55亿元人民币，机器学习的应用市场达为44亿元人民币；人工智能云部署方式快速增长，预计2025年市场规模将达60亿元人民币，占整体人工智能应用市场的43%,为制造企业提供开发新服务和新商业模式的机会。
应用层市场：应用场景角度，预测性维护或将成为人工智能在制造业的杀手级应用；柔性生产、协同制造等新的制造模式推动智能排产应用市场快速增长。行业应用角度，预计到2025年，电子通信/半导体人工智能应用市场的规模将达到41亿元人民币，汽车制造行业紧随其后达37亿元人民币，能源电力行业25亿元人民币，制药行业17亿元，金属及机械制造行业13亿元，其他行业8亿元。
挑战：人工智能制造业应用的挑战主要是芯片技术有待突破、工业数据应用分析能力不足、解决方案无法直击业务痛点、复制性较差，以及制造企业理念和人才掣肘。
政策建议：建议政府与全社会协力从人工智能人才培养、制造业信息化水平、技术标准及关键性技术、技术产业融合等方面推动人工智能应用。
人工智能在机器人领域的应用与发展
近几年来，随着不少国家将人工智能提升到战略高度，人工智能取得了飞速的发展。人工智能关键技术在基础理论研究方面不断深入，某些领域有了突破性的进展，在转化应用方面，更是遍地开花，硕果累累。
新一代人工智能的8项关键共性技术具有极其广泛的应用，概括起来应用可以分为两种情况:
（1）每种技术都可以应用到许多领域。
（2）许多高技术的产品或先进制造技术系统中，都转化应用了人工智能的多项关键技术。
在人工智能关键技术的转化应用中，最典型的，非智能机器人莫属。
人工智能技术涉及的多个方面都与智能机器人有关，许多人工智能需要解决的问题正是智能机器人技术需要解决的问题，人工智能的很多成果也在智能机器人上得以体现。
人工智能在机器人领域的六大应用
01
人工神经网络在机器人定位与导航中的应用。人工神经网络具有融合多元信息资源的功能，在智能机器人定位和导向环节具有较高的应用频率。
02
专家系统在机器人控制中的应用。采用专家系统，并不需要建立、求解精确的数学模型，它是建立在人类大量的成功实践基础上并把经验以程序的方式传递给机器人，使其具有较高的解决问题的能力。
03
进化算法在机器人路径设计中的应用。路径规划一直是智能机器人研究领域的重点和难点，随着人工智能进化算法研究的逐步发展，遗传算法、蚁群算法等的提出，机器人路径规划问题也得到相应发展。尤其是通过遗传算法在路径规划中的应用，使得机器人更加智能化。
04
模式识别在智能机器人领域的应用。目前在人工智能模式识别领域，图像识别是发展最快且应用最广的领域，语音识别是人工智能技术发展的热点，并且已经取得相当的成绩，语音识别正确率不断提升，且对不同语音特点的适应性也是越来越高。机器视觉已经从模式识别的一个研究领域发展为一门独立的学科，其当前比较具体的目标主要是通过模拟人的视觉，开发出从图像输入到自然景物分析的图像理解系统。
05
机器学习在智能机器人领域的应用。机器人如果要完成复杂的任务，其学习能力就显得极为重要。学习能力是机器人系统中个体机器人必须具备的重要能力之一，它为复杂多变环境下机器人的环境理解规划与决策等行为提供了有效保障，从而改善整个机器人系统的运行效率。
06
分布式人工智能在智能机器人领域的应用。分布式人工智能，把一个具体的求解问题划分为多个相互合作和知识共享的模块。多智能体系统则研究各智能体之间智能行为的协调，包括规则、知识、技术和动作的协调。多机器人系统则是多智能体系统的一个特例。吸取多智能体系统研究的成果（理论及方法），依据其特性来组织和控制多个机器人，使之通过协作完成单个机器人无法完成的复杂任务，是多机器人系统理论发展的一条捷径。
智能机器人将着力八个方面发展
人工智能关键技术的每一次突破，都将促进智能机器人的性能上一台阶，同理，智能机器人性能的每一次提高，也将推动人工智能关键技术的一大进步。概括来说，智能机器人在今后的发展中，提高其智能化水平、环境自适应性与决策自主性仍是研究的关键。
智能机器人将着力在以下几个方面发展:（1）研发面向任务的高级智能机器人；（2）发展更先进的多传感技术，提高集成技术，增加信息的融合；（3）机器人网络化，利用通信网络技术将各种机器人连接到计算机网络上，并通过网络对机器人进行有效的控制；（4）提高智能机器人的机器学习能力，使其具有类似人的学习能力，以适应日益复杂的、不确定和非结构化的环境；（5）智能人机接口，提高人与机器人交互的和谐性；（6）多机器人协调作业，组织和控制多个机器人来协作完成单机器人无法完成的复杂任务；（7）研发主要用于医疗、休闲和娱乐场合的软机器人技术；（8）仿人和仿生技术，这是机器人技术发展的最高境界。
到目前为止，在世界范围内还没有一个统一的智能机器人定义。大多数专家认为智能机器人至少要具备以下三个要素:一是感觉要素，感知、识别周围环境和自身状态；二是思考要素，根据感觉要素所得到的信息或自身的需要，思考确定采用什么样的动作；三是运动要素，做出反应性或自主性的动作。我国科研人员对第三代机器人的定义是:智能机器人是一种具备一些与人类有着相似的感知能力、动作能力、协同能力和规划能力的高度灵活的自动化机器系统。
智能机器人主要由执行机构、驱动装置、传感装置、控制系统、智能系统及人机接口等几部分组成。智能机器人的关键技术主要包括:多传感信息藕合技术、机器视觉技术、定位和导航技术、路径规划技术、智能控制技术及人机接口技术等。目前智能机器人研究水平还处于非常低下的阶段，对于特定的环境或者各种变量已经确定的不特定环境可以发挥相当的作用，并在一定程度上代替人类的直接参与。但对于各种不可预测的变化，目前还无法做出相应的感知并采取准确的行动。
人工智能在工业中的应用
人工智能在工业中的应用2021-01-1415:02中天智能关键词：工业人工智能物联网导读：AI技术的加入，使得工业机器人能以与人类智能相似的方式做出反应，赋予了机器人新的活力
随着工业4.0的不断推进，新一轮的工业革命下，信息化技术再一次促进产业变革，人工智能等新技术新理念在各行业兴起。同时，各行业也逐步向数字化、智能化、自动化转型，进入现代化工业新阶段。
AI赋予机器人新活力
传统的工业机器人仅是以机器人代替部分繁琐的人工劳动，成为人类体力的延伸，但机器人的智能程度还不够，无法完成一些比较精细的工作。但随着科学技术的发展和工业生产的需要，人们也开始研究如何让机器人去代替部分脑力劳动，使其具有更高的智慧与能力，而AI技术的发展则弥补了这一短板。
AI技术的加入，使得工业机器人能以与人类智能相似的方式做出反应，赋予了机器人新的活力，让它不仅能代替人类大部分的体力劳动，也可以在程序设定的基础上代替部分的脑力劳动，提高生产效率，降低工厂生产成本。
人工智能AI在工业中的应用
中天智能装备研发团队目前所研究的人工智能AI机器人主要集中在视觉方面，解决缺陷检测、识别分拣、尺寸检测、视觉引导的问题，帮助企业实现柔性化生产和高度自动化。
01智能缺陷检测
由于人眼无法看清快速移动的目标，对微小目标分辨能力弱，而且人眼疲劳后漏检率会提高，这些都使得人工检测费时费力。而智能缺陷检测机器人则克服了这些困难，高速工业相机能够在动态检测的情况下极大降低误报率，还可根据产品检测需求调整检测精度，提高检测效率。同时可配合自动化生产线，实现自动检测、自动处理，降低次品率，减少人工成本，使得生产效率显著提升。
智能装备所研发的智能缺陷检测机器人主要以高速工业相机为主要配件，该工业相机可根据检测幅面选择500万、1000万、1200万像素的相机，动态检测下误报率可低至≤0．05％，可提供准确的剔除信号，保证生产效率。
主要应用场景
02智能识别分拣
对于工厂来说，分拣速度慢意味着生产出的产品会在产线上积压，造成生产线流转不顺畅，拉低生产效率。目前人工分拣速度慢，尤其是体积小、颜色形状多的产品更是分拣难度大，很容易造成分拣失误，但如果使用智能分拣机器人则可以大大提高分拣速度。
智能分拣机器人可以通过摄像头对分拣物品进行识别，再通过分析得出该物品应放置的区域，最后通过机械臂或产线配合将产品送至相应的位置。该机器人的在线识别速度一般都高于生产速度，分拣失误率低，不易造成产品在产线上积压。
由智能装备研发的智能分拣机器人可通过机器视觉识别分拣取代传统人工识别分拣产线，一台设备大概可取代三人，降低了企业成本。而且智能装备所研发的分拣机器人识别速度可达到0．5s，检测距离可控制在100－500mm，尺寸可根据客户需求设计，极大方便了生产加工所需。
主要应用场景
03智能尺寸检测
传统的产品尺寸检测由于人员使用量具熟练程度的不同，量具使用不熟练或是人员疲劳会造成检测速度变慢，延缓生产进度，而且人工测量误差较大。但智能尺寸检测机器人可以24小时持续检测，检测速度快，测量误差小。
智能装备研发的智能尺寸检测机器人可根据客户需求搭配不同的相机，进而达到不同的测量精度，最高精度可达0．001mm，检测速度低于1s，能充分满足不同行业生产所需。
04智能视觉引导
视觉机器人想要成功接收各项指令并完成相应的动作，也像人一样需要大脑的调配。智能装备研发的视觉引导系统就是这样一个“大脑”，它通过自主软件控制系统来下达指令，工业相机进行目标产品信息捕捉，再通过多轴机械臂进行操作，整个过程流畅自然。
案例分享
01管桩自动领域：管桩自动装配机器人
该设备用于水泥管桩行业的头尾板自动装配
采用视觉获取笼筋墩头的空间角度位置，配合四轴矫正专机完成墩头的自动撑开，最后通过机械臂实现头尾板的装配
02检测领域：检测中心检测机器人
检测系统由六轴机器人、自动上料装置、自动扫码装置、测径仪、测宽仪、三点测弯机构、拉力机、安全防护系统等组成。
机器人系统实现样品检测自动化、无人化、数据自动上传与处理功能，提了检测准确性、真实性，降低人工成本、提高检测效率。
随着技术的发展，未来人工智能AI在工业生产中的应用会越来越多，中天智能装备的研发团队也会不断适应生产需求，帮助企业加快自动化转型步伐，提高工厂生产效率，实现柔性化生产。
浅谈智能机器人的未来发展，人工智能技术在机器人中的应用
原标题：浅谈智能机器人的未来发展，人工智能技术在机器人中的应用智能机器人的开发研究取得了举世瞩目的成果。那么，未来智能机器人技术将如何发展呢？工业机器人协会对下一代机器人的发展进行了预测。提出智能机器人技术近期将沿着自主性、智能通信和适应性三个方向发展。下面我们简单介绍人工智能技术、操作器、移动技术、动力源和驱动器、仿生机构等。
人工智能技术在机器人中的应用
把传统的人工智能的符号处理技术应用到机器人中存在哪些困难呢？一般的工业机器人的控制器，本质是一个数值计算系统。如若把人工智能系统(如专家系统)直接加到机器人控制器的顶层，能否得到一个很好的智能控制器？并不那么容易。因为符号处理与数值计算，在知识表示的抽象层次以及时间尺度上的重大差距，把两个系统直接结合起来，相互之间将存在通信和交互的问题，这就是组织智能控制系统的困难所在。
这种困难表现在两个方面：
一是传感器所获取的反馈信息通常是数量很大的数值信息，符号层一般很难直接使用这些信息，需要经过压缩、变换、理解后把它转变为符号表示，这往往是一件很困难而又耗费时间的事。而信息来自分布在不同地点和不同类型的多个传感器。从不同角度，以不同的测量方法得到不同的环境信息。这些信息受到干扰和各种非确定性因素的影响，难免存在畸变、信息不完整等缺陷，因此使上述的处理、变换更加复杂和困难。
二是从符号层形成的命令和动作意图，要变成控制级可执行的指令(数据)，也要经过分解、转换等过程，这也是困难和费时的工作。它们同样受到控制动作和环境的非确定性因素的影响。由于这些困难，要把人工智能系统与传统机器人控制器直接结合起来就很难建立实时性和适应性很好的系统。
展开全文操作器
机器人的手、腕以及连接机构是引人注目的研究课题。其中手腕机构的研究注重于快速、准确、灵活性、柔顺性和结构的紧凑性。与人协调作业关系密切的一类智能机器人如医用机器人、空间机器人、危险品处理机器人、打毛刺机器人等，它们都面临着如何快速、准确地把人的意志和人手的熟练操作传送到机器人执行机构的问题。目前,要让机器人作业一个小时，其软件编制需要60个小时，费时又费工。要改善这种状况，需要从软件和硬件两方面着手。如多指多关节灵巧手是一种模拟人的通用手它能比较逼真地记录和再现人手的熟练动作，受到研究者的青睐。由于它涉及到操作力学、结构学、基于传感器的控制、传感器融和等方面的问题,研制的难度很大，因此到目前为止,还没有一种成熟的产品投放市场。
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责任编辑：浅谈智能机器人的未来发展，人工智能技术在机器人中的应用
智能机器人的开发研究取得了举世瞩目的成果。那么，未来智能机器人技术将如何发展呢？工业机器人协会对下一代机器人的发展进行了预测。提出智能机器人技术近期将沿着自主性、智能通信和适应性三个方向发展。下面我们简单介绍人工智能技术、操作器、移动技术、动力源和驱动器、仿生机构等。
人工智能技术在机器人中的应用
把传统的人工智能的符号处理技术应用到机器人中存在哪些困难呢？一般的工业机器人的控制器，本质是一个数值计算系统。如若把人工智能系统(如专家系统)直接加到机器人控制器的顶层，能否得到一个很好的智能控制器？并不那么容易。因为符号处理与数值计算，在知识表示的抽象层次以及时间尺度上的重大差距，把两个系统直接结合起来，相互之间将存在通信和交互的问题，这就是组织智能控制系统的困难所在。
这种困难表现在两个方面：
一是传感器所获取的反馈信息通常是数量很大的数值信息，符号层一般很难直接使用这些信息，需要经过压缩、变换、理解后把它转变为符号表示，这往往是一件很困难而又耗费时间的事。而信息来自分布在不同地点和不同类型的多个传感器。从不同角度，以不同的测量方法得到不同的环境信息。这些信息受到干扰和各种非确定性因素的影响，难免存在畸变、信息不完整等缺陷，因此使上述的处理、变换更加复杂和困难。
二是从符号层形成的命令和动作意图，要变成控制级可执行的指令(数据)，也要经过分解、转换等过程，这也是困难和费时的工作。它们同样受到控制动作和环境的非确定性因素的影响。由于这些困难，要把人工智能系统与传统机器人控制器直接结合起来就很难建立实时性和适应性很好的系统。
操作器
机器人的手、腕以及连接机构是引人注目的研究课题。其中手腕机构的研究注重于快速、准确、灵活性、柔顺性和结构的紧凑性。与人协调作业关系密切的一类智能机器人如医用机器人、空间机器人、危险品处理机器人、打毛刺机器人等，它们都面临着如何快速、准确地把人的意志和人手的熟练操作传送到机器人执行机构的问题。目前,要让机器人作业一个小时，其软件编制需要60个小时，费时又费工。要改善这种状况，需要从软件和硬件两方面着手。如多指多关节灵巧手是一种模拟人的通用手它能比较逼真地记录和再现人手的熟练动作，受到研究者的青睐。由于它涉及到操作力学、结构学、基于传感器的控制、传感器融和等方面的问题,研制的难度很大，因此到目前为止,还没有一种成熟的产品投放市场。