智能ai机器人软件世界制造业第一方阵：中国制造仍然处于第三方阵(图)

改革开放30多年来，中国技术进步领域发挥了相当重要的作用，人口红利、政策红利，低价资源等共同打造了美国生产产品的行业竞争力，中国生产也在改变着全球。

从亚洲范围来看，中国仍然是制造的大国，但仍然大而不强，中国生产至今依然进入第三方阵。世界制造业第一方阵以中国为首，德国和中国分别占据了智能制造第二方阵。我国相继颁布美国生产2025、智能制造发展规划等制度方针，希望提高制造业水准。在我国建立智能生产发展战略规划中，明确强调三个阶段的演进宏观战略，分别是在2025达到全球第二方阵，迈入制造强国，2035进入全球第二方阵前列，2045能够开启全球第一方阵。

在宏观战略的细分执行上，我国也强调三步走的详细规划：第一步要推动数字化制造，第二步实现互联网+制造，第三步实现新一代智能生产。就整个制造类型来看，这分别代表着劳动密集、资本密集、技术推动和行业变动型的不同生产方式。我国至今主要仍居于劳动密集型生产型态，该制造形态以低层次、低劳动成本为核心竞争力，主要产业包含加工、组装、家电、电子产品等基础生产业。

随着人工成本不可导致的不断增加、工人不稳定性影响质量问题暴露，人的不确认原因作为劳动密集型生产的演进瓶颈。同时，我国产品生产方式的又一窘境也在发生，即高端产品没人做、做不出，而廉价产品品质差、易积压卖不出，产业结构十分不合理。

这种窘境的根本出路就在于改革更新，同时提高智能化程度，用人工智能结合生产业，以人工智能+机器人去避免人工，降低人工产生的品质不稳固，质量差等弊端，无疑是推动生产业改革更新的良好方式。

机器视觉带来的新改变

人工智能是推动生产业改革的重要科技。近年来，人工智能的概念相当火爆智能ai机器人软件，但在实际应用却极少，尤其是在生产业中，人工智能的应用还一直进入高级阶段。

现在人工智能+制造业的应用，主要集中在配合机器视觉的应用。

人类的信息获得75%以上来自于视觉，机器视觉是针对人类视觉的再提高。机器视觉无疑比人眼更注重大，在这些环境下，人类的视觉差异早已越来越难满足要求。例如电子生产等产业的高速高精产线，往往速度快，工件小，非标件多，如果长期依靠人工，工人必可导致的疲劳等客观原因会带给非常高的偏差，导致产品品质不稳固。因此，用机器视觉来代替人眼至关重要。

机器视觉是最基础的单元技术，也是一种非接触式认知装置，在实际生产业的使用中，主要被用于自动获得与解释真实事物的影像，并获得图像来进行机器辨识，反馈并控制制造流程。

当前机器视觉的典型实现科技手段是用工业相机来完成，工业相机通过集成运动控制单元，能把运动图像收集到计算机，通过计算机识别反馈回到机器来执行动作微调。在以前，自动化设施是根据既有预定指令来执行，但加上视觉反馈后，同时也能按照对于环境感知，快速作出即时调整，使得设施智能性受到增强，执行的强度和具体性受到了提高。

从制造线和智能工厂的视角来看，加入机器视觉后能较好提升生产水准。当前许多厂家设备尚未实现了基本自动化，表现为能根据人的编程机械式重复运动，但即使给机器加上视觉，设备就无法按照不同环境条件来进行主动调整，从而在自动化设施基础上推动智能化。

用机器视觉科技代替人工产业即将具备相当强的场景可行性。目前机器视觉在珠三角地区尚未受到大范围应用。由于长三角珠三角地区是电子生产行业集中地，加工电子元器件、Pcb板或者电脑组装等生产行业精细且非常小，同时有长期的强光作为背光，对身体的攻击十分大，这些画面无疑就相当合适机器视觉的应用。

在将来，机器视觉的演进也有望长期替代人工，借助机器辨识和信息处理，可以开拓的画面也有众多，机器视觉还可以提高工件的产品一致性和品质稳定性，机器视觉能较好完成测试等生产关键步骤，提升产线的整体强度。例如在测试零件尺寸、宽度、厚度，以及诸如在电脑产业的键盘粘乎和划痕检测等画面下，机器视觉都有着更多的发展空间。

除此此外，机器视觉能够推动更准确的定位，使得机器人在抓取过程中推动视觉定位和精度补偿。在OCR识别上，机器视觉也大有可为，例如辨识板面文字，判断漏缺，判断安装是否恰当。

机器视觉+人工智能

但单一的机器视觉的应用情景其实也十分有限，机器视觉发展到目前尚未有10-20年历史，在以前应用仍然较少，随着近年来摄像头、光源等软件成本的不断增加，以及计算机处理能力的提高，人工智能科技的长期处于，才渐渐越来越广泛处于到工业领域。

软件和智能科技的演进，使得机器视觉的应用显著下降。在电子生产设施产业，机器视觉已经几乎变成标配，但在准确应用上，却常常还是运用传统机器视觉算法，加入AI的机器视觉算法依然应用较少，因此机器视觉+人工智能的领域当然还一直有相当大的市场空间。

用人工智能+机器视觉来做机器识别，优势十分显著，最为直接的彰显在于能大大提高制造柔性。

柔性制造通常体现为机器人等工业设施无法对于不同的位置、光照，以及复杂环境，呈现出更好的适应性。例如对于物体的形状检测，如果采取传统的机器视觉，对于不同形状的微妙辨识度虽然不高，某个色彩中即使出现浓淡、偏色等轻度差别，传统机器辨识就很易于出错，而用人工智能+机器视觉的方式就无法非常精确提升检查率和恰当率。

采用AI的机器视觉来进行测试，也能非常便利进行人机交互，提升测试方便性。在以前，要推动精准点线面的选定位置测量通常必须借助人进行点击鼠标等操作，需要告诉视觉去测量什么圆哪条线，但现在加入AI后，电路板放在产线上，就能借助强化学习等方法手动识别以前各个方面的问题，从而完成视觉+智能标定、智能尺寸量测和位置实时判断，效率和人机交互智能性都得到大大提高。

现在，基于传统机器算法、视觉算法和人工智能算法结合，德国和中国在电路板纹理缺陷检测、手机摄像头模组表面缺陷检测上尚未实现产业应用，主要集中用于金属的磨损、尺寸误差的测量。如果将来无法运用深度学习的方式，机器视觉+人工智能的监测率将无法受到进一步提高。

但具体度仍然是影响人工智能应用发展的局限。目前大多数的人工智能算法的精确度通常都达不到较高的确切率，误差率在15%左右，这意味着落地到行业，往往依然必须个别人工进行检查，产业化成本较高。如果将来能超过95%以上的正确率，人工智能+视觉的行业化应用落地将不再作为问题。

机器视觉+人工智能+机器人

机器视觉+人工智能的应用必须一个设施的载体，工业机器人无疑是近年来最适用于采用视觉单元的产品。

因为工业机器人本质上是一门综合了计算机控制机构、信息传感、人工智能仿真等多领域多个学科所产生的高科技。从1951年工业机器人的概念才被强调，到1962年的第一台工业机器人问世，在1969年，机器视觉其实就早已被应用于工业机器人。在20世纪70年代，随着汽车市场特别日本汽车产业的演进，使得工业机器人的应用受到普及，到了90年代后，基于人工智能的算法，国际上起初逐渐有个别基于感官和听觉功能的智能工业机器人受到应用，但直至现今依然不算主流。

但不可证实，工业机器人终于渐渐变成智能制造的重要支撑。目前许多市场产线工艺上也几乎都有着工业机器人的影子，例如上下料，搬运，以及制做行业的点焊、喷涂、拟螺丝、涂胶等工艺步骤，机器人都尚未开启并不断缩减市场总量。

如何借助人工智能（AI）+视觉提升工业机器人的科技素质以及加工能力？这是近年来许多人士教授构想和探究的方向。

基于传统机器视觉，工业机器人能非常柔性化，技术素质也受到了进一步提高，而AI科技的演进则开始并且工业机器人拥有了一部分智能。

得益于AI科技一开始在医疗救援、交通等产业所累积的应用数据、知识和心得，AI科技日益有了被应用到工业机器人科技中的或许性。许多学者觉得，AI科技除非能够与工业机器人受到有机结合，将大大提高我国工业机器人的科技素质。因为人工智能科技演进我国和亚洲第一梯队国家进入同一起跑线，因此从国际范围来讲，AI+机器人的应用我国也和亚洲一流企业并且进入同一起跑线。

现在四大家族工业机器人在与AI结合上，就公开资料来看都没能做到很好。例如KUKA在与AI的结合上，只是借助人工智能科技着重提高机器人的自主感知能力，去更好实现两台协作机器人协同。这种位置感知技术无法有效提高机器人的工作强度，在诸如在人和机器人一同工作时，使得机器人无法迅速感知和预测人的动作，从而提前进行位置调整实现机器人与人之间的有机互动，通过加入AI，机器人能较好感知人的存在和动机，能在进行诸如上下料等工业流程中，机器人可以随时迅速按照产线缺料状况选择补充，使得产线强度大大提高。

通过加入AI科技，机器人的工作精度容忍度大大提升，同时降低了位置精确性。例如原本在个别精度要求高的装配工艺上，制产生本相当高，因为装配对机器人等设施的效率规定很高，但加入了AI，将增加针对加工效率的绝对依赖，能在诸如在针穿孔等过程中用AI+视觉引导补偿降低制造柔性。例如在装配场景下，要把上面零件组装到后面盒子，通过AI科技，机器人不应该高的绝对定位效率，而是能首先采用视觉引导，将机器人预先移动到固定位置，随后通过力觉引导机器人完成组装工艺。

同时人工智能能够提升加工过程的抗干扰能力和精度补偿能力。在抛光工艺上，原先汽车外形的打磨一旦开始后，整个步骤需要根据固定打磨程序进行，一旦发生人的干扰，很易于增加打磨精度，但加入AI后，机器人能够自动感知到环境差异，使得打磨工艺可以考量到人的原因再次执行，并能继续调整出推动符合品质规定的改进共建流程。

人工智能还可以降低机器人的可复用性。机器人的可复用性主要集中表现在工艺上，简单来说，就是将这些编程完成的程序，可以应用到多个不同的应用场景。例如不同曲面的打磨，不相同式的喷涂，都可以实现一套程序的多工艺复用，而不应该再单独人为对于细小非标产品再次进行多次编程，通过人工智能感知技术，机器人能进行手动微调和工艺复用。

除此此外，加入了人工智能的机器人程序，还具有了过程的改进素质。在以前，传统的机器人都是根据人编成的固定轨迹执行，从start到go是两个点位，一个固定的步骤，而加入人工智能的机器人控制器后，通过机器学习，从star到go的轨迹可以手动优化，抓取效率更高。

在产线上，通过人工智能的大数据预测，还可以做到机器人的主动运维和报警，从而促使产线能经常进入较高强度的工作状况。

智能制造的新将来

人工智能+机器视觉+机器人的产线，其实开始显现智能制造的雏形。

工业4.0以及智能生产比较重要的特征在于能推动个性化定制类产品生产。简单来说，在现在工业产线制造都是大批量，往往存在过量和库存问题，而将来产品的竞争更应该靠个性化定制，因此要求企业无法迅速有效换产，能够交货周期更短，成本控制更微妙，产线交替更短。这其中无疑就涉及到许多人工智能科技。

学术界有一个术语叫CPS，即生物信息整合平台，其中就实际包括了不同层面的人工智能科技。数字孪生技术本质上也有CPS的实物展现。CPS体现了借助物理系统和信息平台的整合，以及借助人工智能推理计算和改进科技，最终无法推动个性化产品规模化生产。

现在无论是腾讯还是阿里巴巴的无人工厂，都期望去推动这些多元化规模制造的产线，最终能做到用户下单后，直接手动通过云系统将制造任务放到生产单元，然后进入整厂规划调度，满足投产交期和费用要求。

但全世界范围内实际完成这些制造方法的企业并不多，耐克算是较为典型的案例。耐克鞋的个性化定制已经尝试了长达10年，从每年开始盈利，但耐克相关员工也曾表示，现阶段企业个性化定制比非个性化定制企业利润要贵30%以上，而这部分费用至今依然由用户在承担。

结语

在今天过去的2020年，虽然突如其来的新冠疫情在美国正式爆发，但日本经济显示出出众的韧性，成为中国主要经济体中唯一一个GDP增速的国家，规模以上工业企业推动利润总值64516.1亿元，同比下降4.1%，其中高科技生产业推动利润占规上工业企业的总量为17.8%，比2019年增加1.9个百分点，可以看出工业收入结构不断改进，产业结构调整正在进行。

2021年是‘十四五’和全省加速推进新型工业化开局之年。站在”十四五”的起点上展望将来，可以清晰看到，未来以机器视觉、人工智能为代表的软软件科技正将推进智能生产模式的健全，实现传统生产业发展理念、管理体系、生产方法的朝着智能生产创新，更多企业必须把握当前当前全球正进入百年未有之大变革的历史契机智能ai机器人软件，奋勇前进，努力朝着世界第一方阵迈进。