2019年我們對機(jī)器人技術(shù)有什么期望？協(xié)作機(jī)器人可以更精確嗎？機(jī)器人能節(jié)省零售店的成本嗎？物聯(lián)網(wǎng)和量子計算對自治系統(tǒng)和人工智能意味著什么？外骨骼能夠為工人甚至消費者提供高端用途嗎？

越來越多的行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者不得不對他們的預(yù)測進(jìn)行思考。

比如 “你怎么看待自動駕駛汽車？”這通常表達(dá)的是提問者對自動駕駛技術(shù)信任與否的表現(xiàn)，下面的答案同樣也涉及自動駕駛的保險、監(jiān)管機(jī)構(gòu)和卡車司機(jī)。

下面一起來看看機(jī)器人領(lǐng)域的專家們是怎么說的：

工業(yè)化及自動化的市場趨勢使得協(xié)作型機(jī)器人、移動化工業(yè)機(jī)器人的需求不斷增長。

優(yōu)傲機(jī)器人總裁Jürgen von Hollen：

“在2019年，我們預(yù)計公司將不得不繼續(xù)應(yīng)對客戶方面的市場和地緣政治環(huán)境帶來的重大變化，這將要求企業(yè)快速調(diào)整和適應(yīng)這些需求。自動化升級使公司變得更加靈活，最終為客戶提供更多價值，將是他們成功的關(guān)鍵。”

OnRobot首席執(zhí)行官Enrico Krog Iversen：

“隨著協(xié)作機(jī)器人市場繼續(xù)提供兩位數(shù)的增長數(shù)字，工業(yè)自動化的這一開創(chuàng)性發(fā)展呈現(xiàn)出一種新的現(xiàn)實，即協(xié)作機(jī)器人正快速成為一種商品，因為真正的創(chuàng)新發(fā)生在最終的手臂工具領(lǐng)域。”

“為了支持這種增長，我們需要縮短cobots的部署時間，以便制造商可以使用相同的員工部署更多的機(jī)器人。展望未來，具有無縫集成的智能終端工具在實現(xiàn)協(xié)作應(yīng)用方面將變得更加重要。”

機(jī)器人在重復(fù)性、危險性和精確性任務(wù)會越來越高地被利用起來，因此員工可以側(cè)重于質(zhì)量控制和編程方面的工作。

MIR首席執(zhí)行官Thomas Visti ：

“未來是協(xié)作和可移動，我們將看到人機(jī)協(xié)作繼續(xù)發(fā)展，Cobots將在更高程度上有效地用于重復(fù)、危險和精確的任務(wù)，而人類則負(fù)責(zé)質(zhì)量檢查和編程等事情。”

“我們將在更多的應(yīng)用中看到移動機(jī)器人，我們將看到移動性如何與工業(yè)機(jī)器人手臂結(jié)合，如移動傳送帶已經(jīng)在許多行業(yè)中使用。”

“另一個重要趨勢是在機(jī)器人技術(shù)中使用AI。對于我們的自動移動機(jī)器人來說，這意味著他們將能夠區(qū)分不同的障礙物，因此他們會根據(jù)遇到的是人，是電動托盤搬運車還是其他機(jī)器人而做出不同的反應(yīng)。”

協(xié)作型機(jī)器人市場雙倍數(shù)增長，零售機(jī)器人使得實體零售經(jīng)濟(jì)可以在機(jī)器人的幫助下在物理環(huán)境和數(shù)字虛擬環(huán)境下得到改善。

零售機(jī)器人Simbe Robotics首席執(zhí)行官Brad Bogolea

“在機(jī)器人技術(shù)等技術(shù)的幫助下，物理和數(shù)字將繼續(xù)融入店內(nèi)環(huán)境。在零售方面，實體店一直在重塑自我，因此購物者覺得他們在實體店中獲得了電子商務(wù)的效率。這種類型的全渠道轉(zhuǎn)型長期以來一直在進(jìn)行，例如自助結(jié)賬和雜貨配送等按需服務(wù)。2019年，商店將繼續(xù)采用機(jī)器人技術(shù)等先進(jìn)技術(shù)，以滿足這種高速發(fā)展的需求。”

“數(shù)據(jù)+云技術(shù)將變得更受歡迎，并幫助公司取得進(jìn)展。2019年將有更多機(jī)會利用這些見解。”

“公司將繼續(xù)大力投資先進(jìn)技術(shù)，以保持消費者第一。例如，機(jī)器人通過店內(nèi)優(yōu)化來增強(qiáng)客戶體驗，確保產(chǎn)品不會錯位，缺貨或價格不正確。”

從證明到推出

美國倉庫機(jī)器人研發(fā)制造商Locus Robotics創(chuàng)始人兼董事長Bruce Welty

“顯然，機(jī)器人行業(yè)在2018年已經(jīng)看到了其成功和失敗的份額。我們預(yù)計2019年是機(jī)器人公司在‘友好型機(jī)器人’市場取得重大成功的一年，機(jī)器人目前正在為其客戶增加價值，例如倉庫中的自動移動機(jī)器人或AMR。抓住系統(tǒng)和自動駕駛汽車的潛力仍然令人興奮，我們預(yù)計該領(lǐng)域?qū)⒊掷m(xù)加速，但隨著這些參與者試圖從證明階段轉(zhuǎn)向推出階段，市場機(jī)會仍然遙遙無期。

機(jī)器人的連接自治

從事物體追蹤技術(shù)開發(fā)的Humatics公司首席執(zhí)行官David Mindell

“2019年將成為自治系統(tǒng)學(xué)習(xí)連接環(huán)境的一年。機(jī)器人可以單獨導(dǎo)航，他們可以在不連接世界的情況下進(jìn)行本地化。這種理念限制了工廠和自動駕駛汽車中移動機(jī)器人的發(fā)展。”

“相反，2019年將看到混合動力導(dǎo)航的快速起飛，其中車載系統(tǒng)通過環(huán)境中的廉價傳感器得到增強(qiáng)，以實現(xiàn)全新水平的精度，穩(wěn)健性和安全性。無論是與天花板上的小型燈泡大小的傳感器或嵌入路燈的傳感器進(jìn)行交流，機(jī)器人和自動駕駛汽車都將以精美，精確的編排方式進(jìn)行合作 - 以高精度和高效率的完成工作。”

幫助工作的外骨骼

Levitate Technologies營銷和業(yè)務(wù)開發(fā)副總裁Joseph Zawaideh

“我們希望外骨骼大量部署在許多大型工業(yè)公司。在未來五年內(nèi)，上肢外骨骼將成為‘個人防護(hù)裝備’家族的標(biāo)準(zhǔn)部分。你戴上安全眼鏡，安全手套和外骨骼，繼續(xù)工作。“

“在員工生產(chǎn)力方面，外骨骼也將成為精益生產(chǎn)的重要組成部分。未來的工作站將包含一個外骨骼，就像椅子或組裝工具一樣。”

“工人賠償?shù)谌焦芾韱T和提供者將在外骨骼的部署中發(fā)揮重要作用。我們還預(yù)計，在未來五年內(nèi)，普通消費者可以使用被動外骨骼，而不僅僅是工業(yè)制造。”

“通過更輕，更實用，更舒適，外骨骼將繼續(xù)變得更加實用。不同的設(shè)計將針對不同類型的工作，配件將在外骨骼的未來發(fā)揮重要作用。例如，外科醫(yī)生將有一個高端功能。此外，我們預(yù)計低端外骨骼價格會降低，并且可能會在大型商店出售。”

“外骨骼將通過監(jiān)測專業(yè)人員和熟練的貿(mào)易工作者的肌肉骨骼系統(tǒng)來整合物聯(lián)網(wǎng)。外骨骼傳感器的實時數(shù)據(jù)分析和外骨骼支持的肌肉傳感器將為雇主提供改善員工健康和生產(chǎn)力的工具。”

深度學(xué)習(xí)和人工智能更快，更清晰

Dejan Milojicic，IEEE計算機(jī)協(xié)會前任主席，惠普杰出技術(shù)專家

“在2019年，我們期望在運輸、高級安全和人類技術(shù)領(lǐng)域不斷采用深度學(xué)習(xí)加速器。在先進(jìn)材料的推動下，虛擬現(xiàn)實和身體互聯(lián)網(wǎng)的采用將把未來擴(kuò)展到新的未知數(shù)。”

John Smith，IBM研究員，AI技術(shù)經(jīng)理

“因果建模將使AI變得更加人性化。雖然人類直覺是我們?nèi)粘Ｐ袨楹团袛嘀胁豢苫蛉钡囊徊糠郑⒉荒転闄C(jī)器計算。我們今天的大多數(shù)人工智能方法基本上都是基于相關(guān)性而缺乏對因果關(guān)系的深刻理解。新興的因果推理方法使我們能夠從數(shù)據(jù)中推斷出因果結(jié)構(gòu)，有效地選擇干預(yù)措施來檢驗推定的因果關(guān)系，并通過利用因果結(jié)構(gòu)的知識做出更好的決策。在2019年，這些因果建模技術(shù)的改進(jìn)將有助于推動AI更接近人類智能，并為我們?nèi)绾喂芾順I(yè)務(wù)流程，解釋模擬以及開發(fā)新的藥物和材料帶來新的洞察力。”

“值得信賴的AI將開始打開AI的‘黑匣子’。人工智能的進(jìn)展已經(jīng)放緩，因為人們不相信他們所認(rèn)為的黑盒子。今年，許多組織建立了道德咨詢委員會，為社會福利促進(jìn)了人工智能，并引入了工具，使組織對其理解和管理人工智能系統(tǒng)的能力充滿信心。在2019年，我們將開始看到這些早期努力的成果，因為它們成為公司如何構(gòu)建，培訓(xùn)和部署AI技術(shù)的核心。我們希望特別關(guān)注將研究進(jìn)展轉(zhuǎn)移到實際產(chǎn)品和平臺上。強(qiáng)調(diào)鼓勵技術(shù)團(tuán)隊的多樣性和包容將確保許多觀點指導(dǎo)技術(shù)進(jìn)步。”

“量子計算將加速人工智能的擴(kuò)展。在2019年，我們將看到量子實驗和研究的加速牽引力，以及量子計算如何在訓(xùn)練和運行AI模型中發(fā)揮作用的新研究。隨著人工智能問題的復(fù)雜性不斷增加，數(shù)千家企業(yè)已經(jīng)通過IBM的云量子計算服務(wù)訪問，來改變我們處理AI計算任務(wù)的方式，并有助于加快部署速度。”

無人駕駛車輛：邊緣計算、擔(dān)憂、保險和立法

微軟Dominic Wellington，全球IT傳播者

“攝取和分析互聯(lián)汽車產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)將繼續(xù)成為IT部門面臨的主要挑戰(zhàn)。在云中應(yīng)用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)［ML］將是未來創(chuàng)新整體成功的關(guān)鍵一步，特別是在高度自動化的車輛方面。由于預(yù)計這些車輛將在有限或無人為干預(yù)的情況下做出即時決策，因此在我們認(rèn)為車輛安全之前，潛在問題將成為最高的攀登山峰。”

“邊緣計算已迅速成為自動駕駛系統(tǒng)的必需品。例如，通過將AI和自動學(xué)習(xí)應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)的‘邊緣’，通過將其中的大部分應(yīng)用于車載和高速公路，可以避免或至少減輕延遲問題。由于這些智能車輛通過傳感器吸收大量數(shù)據(jù)，因此邊緣計算使我們能夠?qū)⑦@些數(shù)據(jù)僅減少為基本信息，從而限制在運行期間從云和車輛來回發(fā)送的信息。”

DriverReach首席執(zhí)行官Jeremy Reymer

“司機(jī)認(rèn)為自動卡車技術(shù)是一個問題，因為他們擔(dān)心這將對他們的工作產(chǎn)生影響。然而，我們距離看到真正的自動卡車在路上經(jīng)常出現(xiàn)還有10到15年的時間。即使他們到達(dá)，他們?nèi)匀恍枰緳C(jī)和操作員，這些司機(jī)可以填補(bǔ)這些位置。”

“半自動技術(shù)繼續(xù)發(fā)展和進(jìn)步，特別是在新卡車上。這仍然是一個焦點，因為它不僅可以改善駕駛體驗，而且還有可能顯著減少碰撞。卡車運輸行業(yè)認(rèn)識到在座位上占據(jù)一席之地的重要性，而不是圍繞著它的立法。”

Scott McLaren，CMO或Fortegra

“雖然我們大多數(shù)人已經(jīng)經(jīng)歷過某種版本的車輛自主駕駛，但真正無人駕駛的駕駛可能還需要幾年的時間。從監(jiān)管問題到保險責(zé)任，與自動駕駛汽車相關(guān)的風(fēng)險是真實的。雖然美國目前在自動駕駛汽車開發(fā)方面處于領(lǐng)先地位，但我們可能希望將歐洲視為安全第一的方法。盡管邁向未來，但在每位乘客都能坐下來，放松身心，享受自動化體驗之前，世界還有很長的路要走。”

“由于變化會影響汽車行業(yè)和公共基礎(chǔ)設(shè)施，保險公司也需要進(jìn)行調(diào)整。當(dāng)一輛自動駕駛汽車撞壞時，誰應(yīng)該受到責(zé)備？司機(jī)？生產(chǎn)廠家？經(jīng)銷商？為了做好準(zhǔn)備，保險公司應(yīng)該立即開始進(jìn)行這些對話。”

“隨著主要公司繼續(xù)開發(fā)自動駕駛汽車，可能會出現(xiàn)一個主要障礙，可能會導(dǎo)致一切停滯：政府立法。即使我們越來越接近無人駕駛汽車，現(xiàn)實情況是，大多數(shù)汽車法律已經(jīng)過時，可能會阻止這項新技術(shù)起飛。”