人機(jī)協(xié)同現(xiàn)在還存在哪一些問題

一場新冠肺炎疫情讓2020年的中國經(jīng)濟(jì)猝不及防，很多工廠由于人手不足、原料運(yùn)輸困難等原因被迫停產(chǎn)，但也有企業(yè)在人工智能的加持下，在逆境中抓住機(jī)遇，按下了發(fā)展“快進(jìn)鍵”。讓人頗感不解的是，原本預(yù)料中的智能機(jī)器人應(yīng)用井噴并未出現(xiàn)，那么制約機(jī)器人在工業(yè)生產(chǎn)中更加廣泛應(yīng)用的因素究竟有哪些呢？

3月11日，圍繞后疫情時代工業(yè)智能的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，騰訊優(yōu)圖、騰訊云與騰訊研究院聯(lián)合主辦了線上策略研討會，清華大學(xué)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)軟件國家工程實驗室總工程師王晨、明略科學(xué)院主任于政、格創(chuàng)東智OT業(yè)務(wù)總監(jiān)&智能裝備事業(yè)部總經(jīng)理王贇、天澤智云解決方案副總裁史喆、騰訊優(yōu)圖實驗室工業(yè)AI項目負(fù)責(zé)人黃亮等多位工業(yè)智能領(lǐng)域?qū)＜摇W(xué)者以及業(yè)內(nèi)人士齊聚線上，就相關(guān)話題進(jìn)行了深度研討。

大數(shù)據(jù)可有效提升產(chǎn)品檢測水平

作為“新基建”的一部分，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)近日迎來諸多利好，隨著疫情的日漸好轉(zhuǎn)，在后疫情時代，利用人工智能等前沿科技抗疫、復(fù)工，工業(yè)智能將迎來全新的發(fā)展機(jī)遇。

格創(chuàng)東智OT業(yè)務(wù)總監(jiān)&智能裝備事業(yè)部總經(jīng)理王贇表示，每一家企業(yè)和每一個場景的應(yīng)用情況都不一樣，那怎樣評判人工智能的價值呢？從甲方的角度看，要看投資回報。比如某解決方案可代替一百個工人，那么這些工人的成本是馬上可以算出來的，這樣體量的項目，如果在1.5年以內(nèi)能收回投資的話，工業(yè)屆是愿意接受的。

在產(chǎn)品品質(zhì)檢測上，使用大數(shù)據(jù)找到影響品質(zhì)的因素，提升效果很好。王赟補(bǔ)充說，比如某一個產(chǎn)品出現(xiàn)品質(zhì)問題時，傳統(tǒng)經(jīng)驗是從Excel里導(dǎo)數(shù)據(jù)、抓因子，再找?guī)讉€經(jīng)驗豐富的工程師檢查，需要5-6個小時，但是現(xiàn)在導(dǎo)入智能系統(tǒng)，在數(shù)據(jù)完善的前提下，大數(shù)據(jù)幾千個因素里能夠迅速鎖定可疑因子，30分鐘就能解決問題。

中小企業(yè)工業(yè)智能化應(yīng)從點開始

在討論中，清華大學(xué)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)軟件國家工程實驗室總工程師王晨認(rèn)為，對于中小企業(yè)和民企，實現(xiàn)工業(yè)智能化應(yīng)該從點開始，千萬不要從面鋪開。因為預(yù)想的方案到底能做到怎樣的成果，恐怕廠商沒有開始做的時候都不會知道。解決方案提供商可以提供過去在大企業(yè)做到的水平，但這并不意味著在中小企業(yè)也能達(dá)到同樣效果。工業(yè)智能化跟企業(yè)的工藝、數(shù)據(jù)情況、數(shù)據(jù)存在的質(zhì)量、數(shù)據(jù)存儲的周期、傳感器的精度都密切相關(guān)。具體問題，必須具體分析。

對此，騰訊優(yōu)圖實驗室工業(yè)AI項目負(fù)責(zé)人黃亮表示贊同。在他看來，人工與自動化結(jié)合，通用性和定制化相結(jié)合，工業(yè)場景解決方案的特點是高度定制化，不同的細(xì)分領(lǐng)域都有其業(yè)務(wù)特點，很難找到大而全的通用解決方案。如何在保障方案通用性的同時，又能靈活的適配不同業(yè)務(wù)場景，是一個非常有挑戰(zhàn)性的問題，產(chǎn)業(yè)界都在在努力試圖兼顧二者。

人機(jī)協(xié)同尚存在諸多挑戰(zhàn)

參與討論的嘉賓一致認(rèn)為，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)要想實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)協(xié)同、平臺協(xié)同，未來在5G、大數(shù)據(jù)、云技術(shù)的支持下，需要打破數(shù)據(jù)壁壘才能在更多場景形成更加智能化的方案和應(yīng)用。

人機(jī)協(xié)同最早在工業(yè)領(lǐng)域，協(xié)作機(jī)械臂已經(jīng)發(fā)展了很多年了，有很多安全傳感器，在系統(tǒng)上做了很多安全護(hù)手的功能，但是現(xiàn)在為什么在很多企業(yè)里面還沒有大規(guī)模的鋪開？對此，王贇認(rèn)為，站在甲方的角度，最重要的考量還是安全。疫情期間，人工成本比較貴了，全自動機(jī)械手使用率增高，但畢竟還是在封閉空間里做重復(fù)性搬運(yùn)動作。其實協(xié)作臂在機(jī)械部分，比如精度和穩(wěn)定性，都已經(jīng)做的非常好了，但協(xié)作臂最重要的目的不是代替人去做工作，而是要代替人去自動判斷，接下來業(yè)界要思考：怎樣搭配智能化識別，幫助機(jī)器人去做判斷。

為何在疫情期間，人手緊張的情況下，智能化機(jī)器人沒有出現(xiàn)預(yù)期中的應(yīng)用井噴呢？王赟指出，協(xié)作機(jī)械臂還有一個問題是，目前尚未大規(guī)模推廣移動式服務(wù)，大多只能固定在一個工位上代替人工做簡單重復(fù)性勞動。未來的趨勢是搭配現(xiàn)有裝備，實現(xiàn)路徑優(yōu)化、算法優(yōu)化、視覺優(yōu)化，最終提供場景化的多元應(yīng)用。

疫情帶來工業(yè)智能化機(jī)遇

那么這次疫情對工業(yè)智能界未來的發(fā)展帶來哪些挑戰(zhàn)和機(jī)遇？

王晨認(rèn)為，主要體現(xiàn)在三個方面：協(xié)同工作、供應(yīng)鏈和智能化。

第一是協(xié)同，很多人必須遠(yuǎn)程辦公，大量制造企業(yè)雖然工廠復(fù)工，但是總部還沒有復(fù)工，還在遠(yuǎn)程辦公，這個過程中生產(chǎn)設(shè)計的協(xié)同是一個主要挑戰(zhàn)。目前主要解決手段是通過數(shù)字化、云計算的信息化系統(tǒng)來解決；

第二是供應(yīng)鏈，也是這次疫情中暴露出來的最大短板。以前建立起來的大數(shù)據(jù)平臺在疫情面前才發(fā)現(xiàn)，還屬于低水平運(yùn)行狀態(tài)。很多企業(yè)不掌握實時運(yùn)作情況，也不掌握上下游供應(yīng)鏈情況。企業(yè)智能化生產(chǎn)要求對供應(yīng)鏈實現(xiàn)整體掌握，但目前大數(shù)據(jù)短板仍然存在；

第三是智能化決策。以前老講機(jī)器替代人，制造業(yè)企業(yè)里第一個層次的機(jī)器換人，不是靠任何數(shù)字化和智能化實現(xiàn)的，而是自動化，比如把機(jī)械化、重復(fù)性的勞動交給機(jī)器人來干，干的比人效率更高、穩(wěn)定性更高、準(zhǔn)確性更高。今天強(qiáng)調(diào)的智能化替代人，代替的就不僅僅是這些重復(fù)性勞動了，而是企業(yè)里掌握專業(yè)知識的人和那些有經(jīng)驗的老工匠、老師傅等，這條路還很長。

天澤智云解決方案副總裁史喆史喆則表示，疫情帶來的機(jī)遇就是倒逼工業(yè)智能發(fā)展，主要體現(xiàn)在技術(shù)代替人力繁復(fù)的工作、數(shù)據(jù)協(xié)同優(yōu)化、信息化和數(shù)字化建設(shè)、平臺化建設(shè)四方面。

第一，在一些產(chǎn)線上慢慢減少人力的參與，比如工業(yè)缺陷檢測；第二，數(shù)據(jù)協(xié)同優(yōu)化，基于本地生產(chǎn)甚至是上下游產(chǎn)業(yè)鏈整體調(diào)配集中數(shù)據(jù)；第三，一定程度上倒逼信息化和數(shù)字化建設(shè)。疫情后，產(chǎn)業(yè)界導(dǎo)入人工智能技術(shù)的考慮直接關(guān)聯(lián)到未來競爭力，更加長遠(yuǎn)；第四，基于大平臺的發(fā)展方式關(guān)注度提高，如通過視頻會議，基于云的方式做管理，倒逼企業(yè)開發(fā)更多數(shù)字化的解決方案。相信未來在已有數(shù)字生產(chǎn)的基礎(chǔ)上，人工智能肯定會有一個更好的發(fā)展。

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