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工业机器人的下一个竞争焦点可能是GAI(通用人工智能)

导语:工业机器人的下一个竞争焦点可能是GAI:通用人工智能。
现状和现况:控制器、伺服电机和减速器被誉为工业机器人三大核心零部件,伺服电机和减速器等硬件的话语权已经被日本和德

工业机器人的下一个竞争焦点可能是GAI:通用人工智能。

 

现状和现况:

控制器、伺服电机和减速器被誉为工业机器人三大核心零部件,伺服电机和减速器等硬件的话语权已经被日本和德国等外企牢牢把控,而且性能再优化的空间已经不大。在AI的历史机遇面前,基于通用人工智能的机器人“大脑”即控制器算法软件给了国内企业换道超车的巨大机会。

工业机器人的下一个竞争焦点已经非常明确:通用人工智能(AGI)

 

方向和方法:

将深度强化学习方法与无监督生成模型,规划与想象力,迁移学习,元学习等方法进行结合,以图深度学习和图神经网络认知科学为基础,提升AI的智能。

用以上生成、强化、迁移和元学习模型等最新的深度学习技术提高工业机器人的智能水平。

以提高工业机器人自身智能与迁移能力为目标,融合多感官信息,提升模型的元学习能力和迁移能力。这是解决当前设备无法应对特殊工况难题的根本途径。

工业机器人的下一个竞争焦点已经非常明确:通用人工智能(AGI)

 

如何着手:

我们正处于通用人工智能机器人系统研发的初步阶段,主要应进行前沿算法的复现与研究,如GAN,模仿学习,元学习,图神经网络与深度RL等。算法模型以上位机的方式和现有工业机器人结合,融合加装传感器和视觉等多感官信息,大幅度提高现有机器人的作业水平。

机器换人时代的机器人是自动化设备,代替的是人的四肢,智能制造时代的机器人是通用智能化装备,代替的是人的大脑。

整理
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