機(jī)械人無疑已成為下一個科技明日之星，全球列國無不積極推進(jìn)機(jī)械人家當(dāng)，而近期人工智能與深度進(jìn)修等技巧成長熱度增溫，更成為推進(jìn)智能機(jī)械人成長的主要動能。 全球智能機(jī)械人的市場范圍估計(jì)在2021年將生長至336億美元，而亞洲將是生長最多的地域。最近幾年列國都不謀而合將機(jī)械人視為計(jì)謀家當(dāng)，某種水平乃至可所以一種綜合國力的展示，各范疇的引導(dǎo)廠商都積極投入并成長傍邊。 依據(jù)工研院IEK研討申報(bào)預(yù)估，全球智能機(jī)械人的市場范圍估計(jì)在2021年將生長至336億美元，而亞洲將是生長最多的地域。 依據(jù)財(cái)團(tuán)法人周詳機(jī)械研討成長中間的界說，智能機(jī)械人可透過傳感器感知情況，并藉由法式化處殺青智能化懂得，最初反響出所需舉措，以履行各類臨盆運(yùn)動、供給辦事或與人互動。它是聚集各類技巧于一體的平臺，包括機(jī)械、掌握主動化、電子、機(jī)電、影象、光學(xué)、通信、軟件與平安體系等相干技巧與運(yùn)用，個中軟硬件整合技巧至為主要。本課程深刻商量智能機(jī)械人家當(dāng)遠(yuǎn)景，并分析癥結(jié)技巧、零組件與軟硬件架構(gòu)。 辦事機(jī)械人具成長潛力 依據(jù)資策會MIC研討數(shù)據(jù)顯示，2015年四年夜運(yùn)用范疇機(jī)械人市場范圍算計(jì)約269億美元，個中以工業(yè)機(jī)械人110億美元比重最高，但到了2025年全體市場范圍將擴(kuò)展到669億美元，雖然市場范圍照樣以工業(yè)機(jī)械人的244億美元最年夜，但貿(mào)易用機(jī)械人與小我用機(jī)械人2000——2025年復(fù)分解長率（CAGR）分離為11.6%與17.4%，資策會MIC家當(dāng)剖析師張佳蕙指出，特別是2015年今后，這兩類運(yùn)用生長更加明顯，辦事型運(yùn)用市場傍邊，有很多曩昔未導(dǎo)入機(jī)械人的新興范疇，帶動其生長潛力。 資策會MIC家當(dāng)剖析師張佳蕙指出，2015年今后，辦事型運(yùn)用市場，有很多曩昔未導(dǎo)入機(jī)械人的新興范疇，帶動其生長潛力。 日本軟件銀行最近幾年年夜舉進(jìn)軍機(jī)械人范疇，連續(xù)串的舉措激發(fā)市場存眷，張佳蕙說，包含2012年收買法國人形機(jī)械人公司AldebaranRobotics，其2014年推出的人形機(jī)械人Pepper陸續(xù)與IBMWatson、MicrosoftAzure協(xié)作。Softbank提出以溝通為基本供給家庭及貿(mào)易運(yùn)用的愿景，Pepper被設(shè)定為“愿望能被愛”的機(jī)械人，透過互動溝通懂得家中成員，成為家中的一分子；并在人工智能的基本下，讓Pepper協(xié)助企業(yè)產(chǎn)物的營銷，在家庭兼具文娛及進(jìn)修后果。另外，今朝較著名已投入市場的辦事型機(jī)械人還有Leka與Savioke。 最近幾年列國都不謀而合將機(jī)械人視為計(jì)謀家當(dāng)，日本成長機(jī)械人已久，2015年日本當(dāng)局設(shè)立機(jī)械人反動建議協(xié)定會，推進(jìn)機(jī)械人家當(dāng)?shù)某砷L；韓國則是由家當(dāng)互市資本部主導(dǎo)，每五年制訂根本籌劃，目的是在2022年成為機(jī)械人活用的國度，臨盆范圍達(dá)25兆韓圜；美國則是從2011年開端，由美國國度迷信基金會（NSF）主導(dǎo)，成長可以或許平安與人協(xié)同任務(wù)的機(jī)械人技巧。今朝韓國以家用機(jī)械工資成長主力，美國則是在救災(zāi)國防搶先列國，張佳蕙建議，家庭運(yùn)用與公共運(yùn)用列國結(jié)構(gòu)已深，貿(mào)易運(yùn)用近期鼓起，臺灣可以乘機(jī)切入。 深度進(jìn)修、語音辨認(rèn)等技巧在最近幾年有明顯的成長，也是以促進(jìn)辦事型機(jī)械人家當(dāng)與運(yùn)用的鼓起，機(jī)械人從曩昔單向溝通履行敕令，退化到可以懂得語意呼應(yīng)對話內(nèi)容，運(yùn)用辦事為機(jī)械人后續(xù)成長重點(diǎn)。機(jī)械人運(yùn)用情境多元，在分歧場所必需聯(lián)合各范疇專業(yè)常識及對用戶需求的懂得，是以廠商應(yīng)透過開放平臺，加速機(jī)械人在各范疇的運(yùn)用。 類神經(jīng)收集技巧年夜躍進(jìn) 深度進(jìn)修這個名詞由于2016年人工智能AlphaGo連敗南韓棋王，機(jī)械首度勝利挑釁人腦，并在圍棋這個廣泛被以為難度最高的博弈運(yùn)動中，一時又被世界年夜眾所關(guān)懷。而AlphaGo的深度進(jìn)修焦點(diǎn)就是類神經(jīng)收集技巧，早在1943年，WarrenMcCulloch和WalterPitts初次提入迷經(jīng)元的數(shù)學(xué)模子，以后到了1958年，心思學(xué)家Rosenblatt提出了感知器（Perceptron）的概念，在前者神經(jīng)元的構(gòu)造中參加了練習(xí)修改參數(shù)的機(jī)制，這時候類神經(jīng)收集的根本學(xué)理架構(gòu)算是完成。類神經(jīng)收集的神經(jīng)元實(shí)際上是早年端搜集到各類訊號（相似神經(jīng)的樹突），然后將各個訊號依據(jù)權(quán)重加權(quán)后加總，再透度日化函數(shù)轉(zhuǎn)換成新訊號傳送出去（相似神經(jīng)元的軸突）。 相干技巧架構(gòu)其實(shí)早在1970年月就曾經(jīng)完成了，數(shù)據(jù)決議計(jì)劃技巧長尹相志表現(xiàn)，深度進(jìn)修其實(shí)就是類神經(jīng)收集的另外一種說法，其勝利來自于更深刻懂得人類年夜腦的運(yùn)作。卷積神經(jīng)收集（ConvolutionalNeuralNetwork）協(xié)助機(jī)械成長真實(shí)的視覺，個中的兩年夜準(zhǔn)繩為：部分感知與權(quán)重同享。讓機(jī)械可以從碎片特點(diǎn)懂得全體意義，進(jìn)而找出特點(diǎn)的群聚性，賡續(xù)分層細(xì)化的剖析，不管是多纖細(xì)的特點(diǎn)：只需不化成灰，都能抽取特點(diǎn)。 個中，圖形辨識是個中的重點(diǎn)，在過往的認(rèn)知中，中心處置器（CPU）與畫圖處置器（GPU）處置分歧的運(yùn)算功效，單就圖形辨識的深度進(jìn)修功效來講，GPU的效能是CPU的百至千倍，尹相志進(jìn)一步表現(xiàn)，透過深度進(jìn)修，機(jī)械乃至可以將本來馬賽克圖案的照片后果移除復(fù)原。不外，在語音與文字的辨識上，中文關(guān)于機(jī)械照樣很年夜的挑釁，中文辭匯跨越百萬，不必商定成俗便可發(fā)明新字和付與詞性，還有許多中英、中日、中韓攙雜的辭匯，諸如：藍(lán)瘦、噴鼻菇、94狂等。 年夜廠匯集數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)將來 機(jī)械人家當(dāng)遠(yuǎn)景遭到各方注視，特別深度進(jìn)修、人工智能成為各年夜廠結(jié)構(gòu)下一波企業(yè)成長的偏向，包含臉書（Facebook）、微軟（Microsoft）、谷歌（Google）與亞馬遜（Amazon）。這些企業(yè)的共通點(diǎn)就是都透過產(chǎn)物、辦事與花費(fèi)者互動，并積累了多年的低級數(shù)據(jù)，將來人工智能與深度進(jìn)修說穿了都是年夜量數(shù)據(jù)匯集、整頓并分類、標(biāo)注（Tag）使這些低級數(shù)據(jù)釀成信息，最初再透過壯大的處置器疾速搜索與反響的成果。 從如許的架構(gòu)來不雅察，碩網(wǎng)信息總司理邱仁鈿以為，四年夜廠之間FB的數(shù)據(jù)構(gòu)造化水平最高，由于每一個用戶上傳文章或圖片時，曾經(jīng)將內(nèi)容整頓過，圖片分辯率高乃至照片中的人物也直接標(biāo)注了，將來FB要藉由這些數(shù)據(jù)做進(jìn)一步整頓或應(yīng)用時，可以消費(fèi)起碼的時光，或停止更高質(zhì)量的整頓。今朝世界上有80%的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)長短構(gòu)造化的，認(rèn)知運(yùn)算可以或許晉升并簡化進(jìn)修進(jìn)程。 是以，機(jī)械人要下降毛病率重點(diǎn)就在數(shù)據(jù)的完全性與構(gòu)造化，邱仁鈿進(jìn)一步說明，深度進(jìn)修的運(yùn)用過程從底層的類神經(jīng)收集運(yùn)算、年夜量數(shù)據(jù)剖析、發(fā)明規(guī)矩/主動歸類、發(fā)生媒合/推舉戰(zhàn)略、記載用戶行動、回饋到模子/晉升精確率，終究就是要晉升數(shù)據(jù)質(zhì)量并發(fā)生自我進(jìn)修修改機(jī)制。 協(xié)作型機(jī)械人腳色加倍主要 工業(yè)制作從80、90年月的主動化，成長到2000年月的智能制作，將來的智能工場除更高度的主動化與代替更多龐雜的人力制程以外，還愿望成長更多協(xié)作型機(jī)械人，臺達(dá)電子機(jī)械人事業(yè)群機(jī)械人事業(yè)處長彭志誠解釋，包含點(diǎn)膠（Dispensing）、上螺釘（Screwing）、焊接（Soldering）、磨練（Inspection）、組裝（Assembly）、卡匣主動搬運(yùn)車（Pick&PlaceVehicle，P&P）等，乃至可以彈性改換夾具與對象，臨盆線因產(chǎn)物、制程須要而可以彈性重組（Reconfigurable），可以處置更多客制化的及時定單。 一個機(jī)械人體系，彭志誠說明，可以簡略分紅機(jī)械構(gòu)造（Mechanicalstructure）、驅(qū)動法式、運(yùn)算與掌握單位、傳感器、通信模塊幾個項(xiàng)目。將來協(xié)作型機(jī)械人的市場成長趨向?yàn)闃I(yè)界注視，多家研討單元都看好其成長，BarclaysEquity研討指出，2020年該市場范圍將挑釁30億美元，2015——2020年復(fù)分解長率97%，長短常高度生長的市場。 工業(yè)4.0促進(jìn)自立機(jī)械人成長 智能機(jī)械人的成長要從德國喊出的工業(yè)4.0標(biāo)語來不雅察，臺科年夜主動化及掌握研討所副傳授李敏凡說，該標(biāo)語的精力在大批多樣、周期短，一切貿(mào)易運(yùn)動始于賣方，曩昔傳統(tǒng)的臨盆價值鏈次序倒置，從顧客需求開端驅(qū)動研發(fā)，再到供給鏈與臨盆，完成全部貿(mào)易運(yùn)動。是以，臨盆線必需保持高度彈性，以因應(yīng)林林總總分歧的需求，并及時反響。 自立挪動機(jī)械人（AutonomousMobileRobot）有別于非自立性質(zhì)的機(jī)械人，李敏凡指出，非自立性質(zhì)如遙控是由人類以有線或無線方法掌握；主動是履行籌劃好的義務(wù)盤算機(jī)法式；而自立則是可以在未知情況，處置非預(yù)知的任務(wù)，并可隨時、隨機(jī)彈性調(diào)劑任務(wù)內(nèi)容。簡略的說，工業(yè)4.0就是工業(yè)3.0加上人工智能，自立機(jī)械人的行動內(nèi)容包含，避障、目的搜索、軌跡追蹤、堅(jiān)持隊(duì)形等。 傳感器運(yùn)用質(zhì)量均升 從癥結(jié)零組件的角度來看，臺科年夜電子工程系賴文政博士說，機(jī)械人是由很多次體系整合而成的，若進(jìn)一步將次體系拆解，則可以年夜致分紅顯示器、輸出裝備如鍵盤/游戲桿、驅(qū)動器如馬達(dá)、通信裝備、感測模塊、視覺模塊、導(dǎo)航模塊等主要單位。這些模塊在一個機(jī)械人身上能夠涌現(xiàn)屢次，而微掌握器（MCU）與傳感器，在很多次體系或模塊上都邑幾回再三涌現(xiàn)，長短常主要的癥結(jié)零組件，并且隨功效晉升，這些癥結(jié)零組件的應(yīng)用量也將更加驚人。 特別是傳感器，要讓機(jī)械人更聰慧，需透過這些前真?zhèn)€傳感器匯集更多信息，意法半導(dǎo)體（ST）模仿、微電機(jī)與感測組件運(yùn)用司理陳建成解釋，傳感器分紅舉措、情況、聲響三類，以當(dāng)紅的Pepper為例，其頭部有四個麥克風(fēng)、兩個RGB相機(jī)、一個3D傳感器、三個觸控傳感器、胸前有一個陀螺儀、手部有兩個觸控傳感器、腿部有兩個聲納傳感器、雷射傳感器六個、三個保險桿傳感器、一個陀螺儀、兩個紅外線傳感器，共九類近30顆傳感器。 也因?yàn)楦袦y的需求愈來愈高，情況傳感器將往新運(yùn)用范疇成長，微電機(jī)類型的電子羅盤、加快度計(jì)、陀螺儀、麥克風(fēng)等將連續(xù)晉升感測精準(zhǔn)度，也就是下降噪聲攪擾，晉升感測敏銳度與精度。別的因應(yīng)傳感器融會（SensorFusion）的成長趨向，將促進(jìn)異性質(zhì)的傳感器融會，如加快度計(jì)整合陀螺儀成為六軸傳感器，加快度計(jì)整合電子羅盤與陀螺儀成為九軸傳感器。將來單一功效的傳感器將會愈來愈少。 智能機(jī)械人測試項(xiàng)目繁復(fù) 智能機(jī)械人特別是陪同與辦事型機(jī)械人遲遲未能普及的一個主要緣由就是平安性，有些陪同型機(jī)械人動輒幾十千克，加上挪動速度，若是在家中產(chǎn)生不測，面臨的是小同伙與白叟家，生怕還未殺青陪同的目標(biāo)就先變成災(zāi)禍。別的，在工場的臨盆在線，天天與機(jī)械為伍的人員，平安風(fēng)險更是有增無減。 是以機(jī)械人產(chǎn)物風(fēng)險與驗(yàn)證也是一個主要的議題，UL動力暨電力科技部事業(yè)成長司理陳立閔指出，UL1740尺度是美國關(guān)于機(jī)械人裝備的根本平安設(shè)計(jì)請求，個中的測試要點(diǎn)包含電源輸出、最年夜負(fù)載電流、操作溫度、過電壓與欠電壓、漏電流、操作軟件、手持部位、導(dǎo)體掉效、透風(fēng)馬達(dá)逝世鎖、驅(qū)動馬達(dá)逝世鎖、馬達(dá)煞車、零組件破損、過載、斷電與重啟、緊迫停滯裝配、緊迫停滯時光與挪動間隔丈量、斷電下的緊迫挪動、抓取裝配、教授教養(yǎng)形式下的低速活動丈量、突電壓的防護(hù)、絕緣資料耐受電壓、電路板耐受電壓、彎折、軸向扭轉(zhuǎn)耐受性、提拉與挪動、外殼強(qiáng)度等數(shù)十個項(xiàng)目。 并且不是只要零件要測試，陳立閔強(qiáng)調(diào)，零組件平安與軟件平安都要測試，其他還有許多需要與非需要的平安防護(hù)，跟產(chǎn)物的類型與個體特征有關(guān)，例如性能平安（FunctionalSafety）認(rèn)證，內(nèi)容提到機(jī)械裝備的平安靠得住性分紅五級，耐用次數(shù)從一萬次到一萬萬次。智能機(jī)械人的驗(yàn)證內(nèi)容繁瑣，因應(yīng)家當(dāng)與時期的成長，當(dāng)我們與機(jī)械人的互動愈來愈親密，也能夠由于產(chǎn)生新的非預(yù)期不測，使得平安驗(yàn)證的項(xiàng)目愈來愈多，是以如欲投入智能機(jī)械人范疇，盡早懂得龐雜的平安認(rèn)證內(nèi)容并導(dǎo)入異常主要。
