AI 技術使機器人自主作業成為可能,產業應用前景愈發廣闊。目前,AI 技術通 過構建全麵感知、實時互聯、分析決策、自主學習的智能係統,使機器人自主作 業成為可能。
具體來看,AI 通過機器人視覺技術強化機器人的感知能力,通過 構建算法模型提升其分析決策、自主學習的能力,從而使機器人能夠獨立完成作 業。
另外,以人形機器人為代表的智能移動機器人,在感知、決策等方麵的需求 普遍高於傳統工業機器人。而 AI 技術恰好能彌補這一空缺,從而加速通用性更 強的人形機器人產業化落地。在 AI 技術的加持下,機器人在煤礦、深海、極地 等極端條件下的需求便會大大增加,產業整體應用前景愈發廣闊。
代表性公司
1 中信重工
特種機器人新產品湧現:隨著集成設計技術、運動管理控製技術、傳感器感知技術等關鍵技術的不斷突破,以?人工 智能、5G 等新一代信息技術的融合應用持續深入,特種機器人加速應用於煤礦、深海、極地等場景,釋放出巨大的 生產和科研價值。智能巡檢機器人發展迅猛:隨著智能傳感、精準控製、人工智能等技術的深度應用,智能巡檢機器 人功能不斷改進、成本持續優化,產品市場普?加速推進,應用場景從常規巡檢向智能抄表、線路監控、複雜環境檢 測等升級,帶動行業數字化水平提升。公司開發了具有高速運動係統的巡檢機器人,采用智能化、模塊化設計,能夠 對圖像、聲音、紅外熱像?溫度、煙霧、多種氣體濃度等數據進行智能采集、判定、記錄與追溯,大幅度減輕作業人 員的勞動強度。
2 奧普特
機器視覺作為人工智能領域最重要的前沿分支,未來前景十分廣闊。公司在機器視覺領域深耕多年,特別是在 3C 電 子、新能源等域,公司與國內外知名設備廠商和終端用戶有著長期的合作經曆,擁有豐富的機器視覺產品的設計、應 用案例庫。此外,深度學習技術將深刻改變機器視覺行業的技術發展,而行業數據是深度學習技術的基礎。深度學習 需要通過大量數據對人工智能模型進行訓練,不斷對模型進行調校和優化,最終使機器能夠像人類一樣自動作出判斷 並達到滿足實際應用要求的準確率。公司經過多年的專業化經營,在 3C 電子、新能源、半導體等行業積累了大量的 數據,有助於公司迅速對模型進行調校和優化,提高模型輸出結果的準確率和響應速度,在機器視覺的深度學習技術 領域搶占發展的高地。
3 大豪科技
基於多年來對行業的理解和市場積累,公司在行業內領先推出縫製、針織行業 智能工廠雲平台係統,致力於為行業用 戶打造工業互聯網管理平台,為終端製造工廠用戶提供多方位解決方案,進一步增加公司在縫製針織行業終端工廠的 用戶價值粘性。同時,公司也持續加大機器視覺、人工智能等技術在智能工廠解決方案中的應用投入,推出自動換底 線機器人產品、利用圖像識別技術視覺自動尋邊繡等產品,獲得行業用戶認可,產品的市場覆蓋麵不斷擴大。
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