AI给机械臂带来的最大改变是什么？

人工智能最大的变化就是机器人能够学习如何独立地完成不同的物体和工作。机器人在过去，只能重复地完成工程师编写的程序，虽然精度高，精度高，但是却不能适应环境和流程的改变。特别是，相对于传统的工业机器人，人工智能机器人在以下三个方面有了显著的突破：

1.可视化

甚至最尖端的3D工业摄像机也无法像人类一样精确地识别出透明包装、反射表面或可变形的物体。这也是为何难以发现摄像机，它可以精确地显示出大部分的包裹和物件。不过，随着人工智能的出现，这一切将会迅速发生变化。Universal Robots机器人（以下简称 Ur）的机器视觉技术在近几年来已经取得了长足的进展，无论是在深度学习还是场景理解上都有很大的突破。这种技术可以让生产商在不用昂贵的照相机的情况下，就可以得到精确的影像资讯，并成功地鉴别出透明或反射的物件。

2.扩充

与传统的计算机视觉系统相比，它无需为每一个工程进行预登记，也无需为其建立3D CAD模型。通过训练，可以对图像中的目标进行自动识别。在没有监控的情况下，还可以使用人工标注的数据和特性，从而使得计算机更加贴近人类的学习。ur机器人可以降低对人工干涉的要求，并且在不需要工程师改写程序的情况下，就可以让机器人加工新的部件。机器会通过它的操作来收集更多的数据，从而使它的精确度得到进一步的提升。

目前，一条标准的流水线一般都配备有振动台、给料机、输送机等外围装置，以保证机器人能精确地把零件取出来。如果机器学习继续发展下去，机器人手臂会越来越聪明，或许在某一天，那些价格超过五、五倍的外设就会被淘汰。

另外，因为深度学习模式通常被储存在云中，所以可以让它们彼此之间的学习和分享。举例来说，如果一个工业机械手臂一晚上就能把这两个部件连接在一起，那么它就能把这个新的型号升级到云上，并且和其它的机器人分享。这样可以为其它机器节约学习的时间，同时也确保了产品的品质。

3.智能安置

对于我们而言，有些简单的命令，比如仔细地操作或者把东西整理得井井有条，这对于机器人而言是一项技术上的挑战。怎样界定“小心处理”？当物体与桌子接触时，会不会马上停止推压？或者，把这个物体移到距离桌面6公分的地方，让其自然的下降？或者当你靠近桌面时，你会慢慢地放慢速度？这些不同的定义是怎样影响项目的摆放速度和精确度的？

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