本文刊载于《瞭望东方周刊》(2024年第18期,总第915期),原题为《钉子之问》。
文丨《瞭望东方周刊》记者万宏蕾 编辑顾佳贇
“AI大模型的出现,带来了一把好用的‘锤子’,随着多模态大模型的逐步推进,锤子有了,钉子在哪里?工业领域的应用场景如何打开?”中工互联(北京)科技集团董事长智振提出了“钉子之问”。
7月4日,上海2024世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议,工作人员在展示手势控制机器人操作流程(黄晓勇/摄)
几秒钟扫描,焊材数据尽收眼底,AI自动校准后,以每分钟10米的速度完成复杂焊接任务……在华工科技中央研究院的实验室里,工作人员通过电脑端的AI大模型发布指令,蓝色激光线在一块块焊缝形态各异的钢板上快速移动,一旁的机械臂正忙碌作业。
“用传统算法处理,每种类型的焊缝都要单独建模,效率低下且精度不高。‘投喂’足够多的数据后,AI大模型支持多种类型的焊缝统一识别,无需人力过多干预,识别效率更高,焊接路径更精确,稳定性更强。”华工科技中央研究院视觉算法工程师熊忭说。
“在高炉炼铁和热轧钢带两个环节中,通过盘古钢铁大模型进行高炉炉况预测,可以大幅提升炉内工况的稳定性。每减少10℃的温度波动,每吨铁水就能减少1千克焦炭消耗,成本降低3元。仅每年高炉炉况的优化,就能让宝武钢铁降低10亿元的成本。”华为云CTO张宇昕在盘古大模型5.0发布会上介绍。
“这一轮AI所体现的革命性特征,不仅是可以生成文字、图片,而是可以生成代码,构建人机交互新模式,与产品研发、工艺设计、生产作业、产品运营等制造环节、场景相结合,提升生产效率,形成新生产力,并引发产业竞争格局重构。”阿里研究院副院长、阿里云智能集团副总裁安筱鹏说。
在消费端应用场景中,AI大模型的“幻觉”“小差错”可能只是茶余饭后的笑料,但在制造业关键场景中,哪怕一点点小失误,都可能引发致命连锁反应。因此,业内把AI大模型在消费端的落地比作“平原战”,而把在工业制造领域的落地比作“山地战”“高原战”,后者要艰巨得多。
亚毫米级精度
“相比人类,我们生产的移动复合机器人腿脚更灵敏,移动精度达到2毫米级。”优艾智合机器人科技有限公司(以下简称“优艾智合”)市场总监关健告诉《瞭望东方周刊》,“在20万平方米的超大空间内自由运行,机器人的定位精度始终保持在1个米粒的范围内。”
上海世界人工智能大会,优艾智合巡检机器人
在湖州吴兴高新技术产业园内,复合移动机器人搭配机械臂、视觉、夹爪等部件,就像拥有了手臂、眼睛、手。所谓“复合移动机器人”,是指基于AI智能算法,集环境感知、动态决策、行为控制与自主执行等多功能于一体的综合机器人系统,其可以通过传感器感知周围环境并作出智能决策,在非预设路线上自主决策,独立完成任务。
此前,在科幻电影《流浪地球2》中,有一群移动机器人,在地球上承担着安检、运输、维护等工作,忠诚地为人类保驾护航。这些复合移动机器人长得方方正正,没有人类的外观,但有着能发挥人类身体功能的机械臂、滑轮、摄像头等部件。电影中对未来机器人的这些构想,原型就来自优艾智合日常生产的成品机器人。
2022年,优艾智合被业内评为“具有全球竞争力的20家中国机器人公司”之一。目前,该企业的机器人产品在国内以半导体为代表的电子行业和以电力为代表的能源行业实现出货量第一。
在精密制造的特殊场景下,“精准地将一个零部件按照要求搬运到精确位置,并非一件容易的事”。西安交通大学教授、国家“智能制造和机器人”重大项目专家组成员梅雪松说。
“在精密电子元件制造中,薄如蝉翼的晶圆材料如果用手拿,即使轻微震动,都有可能导致晶圆弯曲变形或者碎裂。百级无尘的洁净车间环境,更对复合移动机器人提出了极高的性能要求。”关健说,“公司研发团队给机器人的手臂安装了一套特殊的‘肌肉模组’,机器人可以迈着毫米级的步伐,同时实现对精密零件的‘轻拿轻放’。”
关健进一步介绍:“通过我们自研的融合定位导航算法,可针对机器人内部的IMU(惯性测量单元)、里程计、雷达等多种传感器采用实时在线的误差计算与补偿,结合多元传感器的特征实时补偿原始信号,保证机器人在实际运行工况中不断自主学习环境特征,修正自身参数,做到‘下一秒更精准’。”
优艾智合在2017年筹备成立,彼时,亚马逊等公司已经开始在实际生产中应用工业机器人。“同时期,国内热门的服务型机器人正陷入商业场景落地难的困局,很多机器人没有以解决问题为初衷,而是把力气放在了做噱头上。”关健说,“噱头无法赢得市场,深入场景才能促进工业机器人的良性发展。”
围绕半导体、新能源、数据机房、大型仓库、海上石油、露天煤矿等场景,移动机器人均大有可为。比如,以往风能、水能、潮汐能等能源工厂在人工巡检中一旦发生意外,工人就有生命危险,类似的场景也发生在煤矿场、铁路线上。这些场景的难点、痛点都被1:1还原放置在了优艾智合内部的研究台上,作为机器人作业的目标。
“AI大模型的泛化能力在游戏、金融、医疗、直播电商等领域迅猛发展,但在工业领域,还需要一个循序渐进的过程。工业场景复杂,每个细分领域都要专业的技术解决方案,准入门槛高。”关健说,“我们用全自研的算法,从零搭建架构,面向精密制造领域细分、繁杂的场景形成模块化组态化的产品架构。每一行代码都是自己敲的,且不断迭代,这让我们拥有快速开发部署的能力,也是我们立足相关行业第一的底气。”
“我们的理想是为中国制造业升级提供值得信赖的机器人生产力。”关健说,“从2023年到现在,团队一直在思考AI大模型的应用。在远离生产操作的部分,比如机器人的路线规划等,我们会考虑创造属于自己的调度模型。但在核心业务板块,我们暂持谨慎态度。因为大模型目前还做不到精密制造所要求的百分之百精准。从长远来看,我认为未来工业机器人必将像人类一样有各种各样的工种和岗位,弥补人类劳动力,与人类共融共生。”
深耕“关节”赛道
8月21日,在2024世界机器人大会上,江苏意优机器人科技有限公司(以下简称“意优科技”)展示了其新品人形机器人专用关节PHT系列。
8月21日,北京2024世界机器人大会上,江苏意优机器人科技有限公司展示其新品人形机器人专用关节PHT系列
“这是意优科技在人形机器人核心零部件领域的最新突破。”意优科技运营总监赵运涛告诉《瞭望东方周刊》,“新一代关节自重更轻、厚度更薄,不但满足人形机器人轻量化、体积小的发展趋势,更符合整机设计需求,通过减轻人形机器人上半身的运动惯量,可以提升整机的稳定性与运控表现。”
“人形机器人为什么能够完成挥手、转身等各类精细动作?答案就在于关节。”赵运涛介绍说,“关节是机器人运动能力与灵活度的基础。一体化伺服关节模组更是机器人的动力系统以及机器人运动的核心,在机器人领域占有重要地位。”
每个关节主要由减速器、电机、编码器、驱动器、抱闸、力传感器等六大模块的几十个零件组成。“对一个机器人来说,核心零部件——关节成本占硬件总成本的50%以上。人形整机公司采用我们的一体化关节模组设计与研发,能大幅度降低硬件研发周期和成本。”赵运涛说。
“2018年意优科技成立时,人形机器人概念还没有大火,关节模组主要应用在工业场景。从国外市场买一个关节要好几万元,且货期长达半年。从那时起,我们就认定关节技术值得深入去做。”赵运涛回忆说。
2020年,意优科技团队正式推出行星、谐波及推杆关节模组。2021年至2023年,关节模组在性能上达到国内领先,在人形机器人上实现批量应用。行星、谐波及推杆关节模组,涵盖人形机器人上肢、腰部、下肢能用到的全身所需关节。
产品迭代背后是经年累月的技术研发和资金投入,如果没有商业应用,公司就会面临“缺血”困境。“不过,每解决一个技术难点,就能解锁数个应用场景。小到单手捏住一个螺丝,大到双手抱起一扇车门。但凡需要旋转且有高精度控制要求的地方,都可以应用独立关节,通过一个个工业场景和创新型应用的落地,我们就有了支持继续攻坚创新的‘回血’。”赵运涛说。
“作为新兴技术产物,人形机器人的一体化关节,在结构设计、材料、定制化开发等方面都处在从无到有的市场初期,国内有足够大的市场想象空间,这是我们作为关节厂商前所未有的机遇期。”赵运涛说,“作为机器人核心零部件研发浪潮中最早的参与者,意优科技占据了先发优势。”
传统伺服领域由电机、减速器、编码器、驱动器等多种零部件分体式组成,意优科技通过技术创新把一些重要零部件集成一个体积更小、重量更轻、集成度极高的模组,能让机器人“做之前不能想象的动作”,以更高的性能适应更丰富的场景,因此具有极高的产品竞争力。
“如今,AI大模型已然成为人工智能发展进程中全新的里程碑。各国都在做人形机器人,不进则退,即便作为机器人关节行业领先企业,我们也有强烈危机感。关节性能的提升没有终点,只有更好,没有最好,必须不断地进行技术创新,探索新的材料、新的设计、新的控制算法,实现关节性能的持续优化。”意优科技创始人孙则讵说。
“钉子在哪里”
“我们调研了全球800多个样本、中国100个样本后发现,在生成式AI应用这件事上,‘什么都还没有做’的中国企业只占7%。”国际数据公司(IDC)中国副总裁兼首席分析师武连峰说,这意味着,大量能源、电力、化工、汽车、制造等行业的中国企业都在尝试部署生成式AI。
不过,国内分析机构调研表明,一方面,中国制造业对AI大模型具有的共识,即AI大模型未来必将融入制造业的生产和管理;另一方面,对大部分制造业企业而言,大模型还是新事物,虽然可以用在档案整理、文件生成等外围场景,但在核心生产场景,大家还在观望。
事实上,中国规模以上工业企业数量超过40万家,覆盖41个工业大类、207个工业中类、666个工业小类,存在着大量的应用场景和业务痛点。“AI大模型的出现,带来了一把好用的‘锤子’,随着多模态大模型的逐步推进,锤子有了,钉子在哪里?工业领域的应用场景如何打开?”中工互联(北京)科技集团董事长智振提出了“钉子之问”。
手握锤子找钉子,究竟难在哪里?
首先,工业领域需要逻辑严密、结果精确的计算结果,要求的是100次运算都必须“0失误”。“大模型的幻觉问题决定了它目前还是概率产出,但工业里面要么是经济产出,即100%正确,要么需要干预。”腾讯云智能制造首席专家邴金友说,AI大模型的不确定性目前难以满足工业领域对百分之百准确性的要求。
其次,高质量、大规模且标注精准的数据资源是工业大模型训练与优化的坚固基石。“制造业企业的数据、知识、经验等无法分享,导致数据流动差,难以出现垂直行业大模型;如果单个企业出面做私有化垂直的微调大模型,又面临训练成本高、维护难度大的问题。”施耐德电气数字化总设计师毛春景说。
归根到底,目前仍有许多难点需要突破,AI大模型在工业领域的应用落地将会是一个渐进式的发展。“AI大模型作为新的生产力工具,将从内容领域(文生文、文生图等)深度扩张到生产实体领域,在制造业的研发设计、生产工艺、质量管理、运营控制、营销服务、组织协同和经营管理等各个环节中引发新的效率革命。”安筱鹏说。
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