AI将最终改变制造业机器人技术

据Forbes 4月2日报道，许多人听到人工智能就会想到“机器人！”但是，驱动ChatGPT、Claude和Gemini等大型语言模型的巨大进步对工业机器人的影响至今微乎其微。据该行业的专家称，未来看起来会好得多，但不会立即发生。

这些LLM以一种使它们能够总结信息、提出问题和生成图像的方式处理文字和图像。这些LLM的能力在过去几年里有了很大发展，但这并不立即转化为工厂设置。

Plus One Robotics的CEO埃里克·尼维斯在视频聊天中告诉我：“世界上有很多机器人根本没有任何人工智能组件，却在做有意义的工作。”他说，无论“……你的车库里有什么都是由不知道什么是人工智能的机器人建造的。”

自1967年以来，汽车制造业的焊接工作由机器人完成。成功的关键在于控制环境和大量的重复操作。给定型号汽车的车身焊接一遍又一遍。汽车型号的生产批次通常每年超过100,000辆，甚至可能更多。一个定制的机器人焊接机器是有道理的。但是，对于生产1000个某种产品的公司来说，机器人的成本效益甚至更低。在温度和湿度变化的现场维修中，机器人也没有意义。这一点尼维斯表示，尽管机器人比以往任何时候都便宜。

当有更多的数据和信息时，机器学习（AI背后的数学运算）的进步可以实现更好的机器人技术。这就是为什么尼维斯的公司专注于包裹分拣设备。根据Pitney Bowes的数据，2022年共发出1610亿个包裹。这足够让AI学习包裹的形状以及如何确定它们的去向。

根据Flexxbotics的CEO泰勒·布查德的说法，工厂机器人技术的进步将来自于更好的数据流互连。他在Zoom通话中告诉我，当今一个关键问题是设备之间不互相通信，也不与公司的数据系统通信。随着时间的推移，这将得到改善，使更多数据被收集。在某个时候，机器学习将使系统能够“看到”从原材料订购到最终产品发货和结算的整个生产过程。连接起来的东西变得更聪明是布查德的观点，让人想起了罗伯特·海因莱因的小说《月亮是个严酷的情人》（The Moon Is a Harsh Mistress）中的智能计算机。

人才是限制机器人智能的另一个因素。AI需要懂机器学习的聪明人，而今天我们的人才不够。大型AI公司正在尽其所能地雇佣所有能找到的人，剩下的很少能用于较不引人注目和薪酬较低的领域，如机器人技术。能够从事机器人的机械和电气部件工作的工程师更容易找到，尼维斯报道说，许多高中机器人队的长期教练戴尔·约卡姆告诉我，在电话通话中，这些项目正在增长，每年有更多的学生参加。虽然他们学到了很多关于团队合作以及计算机编程、机械和电气方面的知识，但大多数人并不会选择从事机器人技术职业。

在重复操作较多的领域，机器人技术将继续增长。机器人的成本将下降，而人力成本将继续上升（正如我之前所论述的，这是由于人口结构变化导致的）。这将使机器人在较小的生产批次和较小的工厂中逐渐更具成本效益。

在未来几年内，这些机器将相互通信，并与公司的数据系统通信。采购部门将知道下个月一个电机将需要更换。发货部门将了解到明天将从装配和包装中出来500个单位的产品。生产经理将看到Model 100的交货时间在延长，所以系统正在将Number 18 CNC机器转为生产Model 100的轴。人类将执行一些维护和操作，管理人员会对系统做出的决定点头称是。布查德乐观地认为这一天很快就会到来。但是，AI可能会在硬件具备适当的互连之前就已经准备就绪。

来源：Forbes 作者：Bill Conerly

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