《中國制造2025》：AI工廠(chǎng)何時(shí)實(shí)現？

　　在科技領(lǐng)域以外，AI技術(shù)則仍大多數是實(shí)驗性質(zhì)，只有少數例外──特別是汽車(chē)領(lǐng)域──很少有工廠(chǎng)已經(jīng)開(kāi)始采用，已經(jīng)實(shí)施的AI技術(shù)都是小范圍應用，主要在例如庫存管理、檢驗等領(lǐng)域。

　　市場(chǎng)研究機構Lux Research研究員Dayton Horvath表示：“AI能支持像是有限元素分析(finite element analysis，FEA)等應用于建立仿真模型的運作，此外也能處理更困難的問(wèn)題──例如有更大自由度或是不完整數據集的情況;”舉例來(lái)說(shuō)，拓樸優(yōu)化(topology optimization)能借助AI打造更輕量化，但擁有相同或更高強度的零件，并能建立更具效率的熱交換器模型。

　　在工廠(chǎng)AI應用經(jīng)常被提到的一種系統就是機器人，美國業(yè)者Universal Logic的AI機器人技術(shù)Neocortex，源自于由美國太空總署(NASA)贊助的太空站機器人Robonaut研發(fā)項目，該技術(shù)能讓自動(dòng)化系統處理變形物體(deformable objects)、高項目變動(dòng)性(high item variability)與零件更換，而且不需要固定設施。

　　Universal Logic/Universal Robotics副總裁Hob Wubbena表示，Neocortex是該公司的Spatial Vision 3D軟件平臺之AI機器學(xué)習模塊，該平臺能與各種致動(dòng)機器共同運作，不只是機器人;該平臺能感知運用于搬運、抓取等任務(wù)的機器人周?chē)h(huán)境，讓機器人能實(shí)時(shí)、高速地與環(huán)境互動(dòng)與做出反應。賦予機器人的能力包括能恰當識別并回應混合各種形狀與紋理的物體，例如瓶罐、袋子與箱子，可靠度可達99%。

　　對協(xié)作型機器人來(lái)說(shuō)，“人在回路”(human-in-the-loop)的強化訓練則是讓機器人借助機器學(xué)習變得更聰明的關(guān)鍵;PlusOne Robotics創(chuàng )辦人暨執行官Erik Nieves表示：“強化學(xué)習將會(huì )為工廠(chǎng)生產(chǎn)線(xiàn)以及配送中心(distribution center)都帶來(lái)沖擊;以后每座大型工廠(chǎng)之下就是配送中心，就算是經(jīng)營(yíng)工廠(chǎng)的人都沒(méi)想過(guò)這一點(diǎn)。隨著(zhù)工廠(chǎng)采用AI技術(shù)，這些都會(huì )陸續進(jìn)展。”

　　AI與工業(yè)機器人設備的結合實(shí)例

　　最近產(chǎn)業(yè)界也有兩樁專(zhuān)為工業(yè)(包括制造業(yè))制程用機器人開(kāi)發(fā)AI技術(shù)的合作案，其一是能協(xié)助人類(lèi)作業(yè)員改善質(zhì)量控制、提升速度與良率、減少停工時(shí)間(down time)的“感知工業(yè)機械”(cognitive industrial machines)，這是結合了ABB Ability的云端到邊緣裝置跨產(chǎn)業(yè)數字解決方案，以及IBM的Watson物聯(lián)網(wǎng)平臺。

　　上述已經(jīng)商業(yè)化的系統名為Cognitive Vision Inspection System，結合Watson超級計算機的AI以及透過(guò)ABB系統截取的生產(chǎn)線(xiàn)實(shí)時(shí)影像，能發(fā)現缺陷并將相關(guān)數據送往云端以制造業(yè)專(zhuān)用的Watson IoT平臺進(jìn)行分析;IBM Watson IoT部門(mén)副總裁Bret Greenstein表示，Watson是在云端執行，其子集(subset)則能在服務(wù)器上執行：“我們能在邊緣裝置、網(wǎng)關(guān)上執行，通常是采用Linux或嵌入式操作系統的x86系統;在這方面我們正在與Cisco等廠(chǎng)商合作。”

　　除了支持機器視覺(jué)檢測，IBM利用Watson的感知能力與操作員在免手動(dòng)的環(huán)境進(jìn)行互動(dòng)，或是提供擴增實(shí)境(augmented reality)工具協(xié)助診斷與維修設備。Greenstein表示：“我們正看到全球各地采用這類(lèi)技術(shù)，包括美國以及其他市場(chǎng);AI帶來(lái)更具競爭力的優(yōu)勢，包括改善質(zhì)量、安全性與生產(chǎn)力，還有實(shí)現更精密復雜產(chǎn)品的制造。”

　　同時(shí)Nvidia與日本業(yè)者發(fā)那科(Fanuc)也正在合作，為Fanuc的工業(yè)控制系統Field (Fanuc Intelligent Edge Link and Drive)添加AI功能，讓自動(dòng)化工廠(chǎng)中的機器人能更快速、更有效率地運作;這種技術(shù)將應用一系列的Nvidia繪圖處理器(GPU)與深度學(xué)習軟件，讓AI能在云端、數據中心執行，甚至嵌入于邊緣裝置中。

　　Field系統與CNC設備、機器人、周邊裝置以及傳感器鏈接，借助分析來(lái)優(yōu)化制造業(yè)生產(chǎn);Nvidia的智能機器產(chǎn)品管理部門(mén)主管Murali GopalakrishnaFanuc表示，Fanuc最近示范了AI機器人的三種基礎應用，包括抓取與放置物品、在邊緣的預測性維護，以及檢測率提升了七倍的自動(dòng)化光學(xué)檢測。

　　Nvidia的Volta號稱(chēng)是第一個(gè)專(zhuān)為AI應用打造的GPU架構，也就是能支持機器學(xué)習的訓練;Volta架構Tesla V100 GPU配備了640個(gè)張量處理器(Tensor)核心，能提供120Tflops的性能，相當于100顆深度學(xué)習CPU(來(lái)源：Nvidia)

　　美國大廠(chǎng)GE (General Electric)也正在內部開(kāi)發(fā)適合自家制造需求以及其他美國垂直整合制造商的技術(shù);GE Global Research的機器人技術(shù)部門(mén)主管John Lizzi透露，除了軟硬件平臺，GE還投資了擅長(cháng)自動(dòng)移動(dòng)機器人的Clearpath Robotics，還有以“蛇臂”(snake-arm)機器人聞名的OC Robotics。

　　針對某些應用案例，GE是從零開(kāi)始打造機器人，例如能深入噴射機引擎進(jìn)行檢測的裝置;此外該公司也同時(shí)自行打造與向外采購傳感器。透過(guò)機器學(xué)習，AI在機器人領(lǐng)域變得非常重要，而該技術(shù)也成為在未來(lái)從三個(gè)方面提升機器人的關(guān)鍵，即感知、先進(jìn)推理以及靈巧。Lizzi并指出，協(xié)作機器人也是一大趨勢，GE的愿景是朝向移動(dòng)、自給自足的系統發(fā)展，人類(lèi)只需要在處理例外狀況時(shí)出手干預，此外還有布署能與人類(lèi)團隊合作的智慧機器人。