机器视觉是其中一种应用。设计出比人眼敏感很多倍的相机是很容易的,人工智能做到的是在此基础上再增加对图像的理解。Landing.ai是一家由硅谷资深人士Andrew Ng创立的初创企业,专注于制造方面的问题,比如精准质量分析。他们已经开发出了机器视觉工具,利用机器学习算法,经过非常少量的图像样本训练,可以在像电路板这样的产品上以远超人类视觉的分辨率发现微小缺陷。
这是一个微观层级的挑战,而宏观层级的问题是训练机器人去感知周围发生的事情,并且主动避免干扰或危险。这类似于自动驾驶汽车的情况,自动驾驶正在向在现实生活中的应用迈进。在工厂里,智能自动驾驶叉车和传送机可能在工厂里承担运送材料与成品的工作。
机器人通常是静止的,但仍有可能撞上东西或闯入其工作空间的人。如果有潜在的障碍,机器视觉或运动传感器会让机器人停止他们正在做的事情。但是,对真正的协作机器人——即“ cobots ”——的需求在不断增长,它们能与人类同事有效地合作。人工智能技术使他们能够接受来自人类的指令,包括那些原始编程中没有预设的新指令。因此,机器人和人类需要一种共同的语言,而这种语言可能越来越简单明了。这个概念已经在罗切斯特大学和麻省理工学院得到证实。
“作为人类,我们使用口语已有几千年,而书面文字使用时间则较短且更为笨拙。” Mendelson说道:“和机器人口头交谈比书面沟通更清楚”。
3. 人工智能在供给链——甚至其它领域
诚然,人工智能正在使机器人变得更有能力,更容易与人类合作。但它还将影响到与机器人技术无关的领域。例如,在供应链中,人工智能算法可以通过时间、地理位置和社会经济情况来感知特定市场上的产品需求模式,同时考虑宏观经济周期、政治发展、甚至天气等因素。对市场需求进行预测,而市场需求又反作用于原材料采购、人力资源、融资决策、库存、设备维修和能源消耗。
人工智能在设备的预见性维护中也越来越重要,传感器可跟踪工厂设备的操作条件和性能,学习预测故障,并提前形成解决方案,采取相应措施。“在其它行业,这已经很简单了,”FICO的机器学习主管Som Shahapurkar说道,该公司将人工智能商业化已有40多年。“该应用程序已经跨越各个领域,从生成复杂的电子邮件向车主提供警报,到对脸书和谷歌的服务器机群的‘叶节点’进行故障预测。”
大部分数据来自工厂、供应商的加