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“机器换人”的背后......
发布时间:2017-01-11       关键字:机器换人,机器人产业             来源:中国传动网

随着2017新一年的到来,各行各业都在着手新的战略布局,而作为2016年最热的词,人工智能自然也成为企业新年计划中的重点。那么,一直饱受争议的“机器换人”又将迎来哪些新进展呢?

智能办公蓄势待发

2015年,在国外知名众筹网站kickstarter上,一款名为Dobot的智能机器人手臂正在进行众筹,且受到了热烈的追捧。这款机器人臂采用四轴的机械设计,可以灵活的翻转挪移,能进行画、写、移动、抓握东西,譬如在面包上抹果酱、为咖啡加糖、打电话、发短信、在电脑上打字、写字、画画、使用照相机等等。而且凭借极高的工业精度,Dobot甚至还能完成穿针引线的任务和作为一款桌面3D打印机来使用。同时,Dobot设计了包括PC控制、手机App、脑电波控制、语音控制、手势控制、体感控制、视觉识别7种不同的控制方式操作非常方便,可以说是一款辅助办公的神器。

2016年,英国伯明翰大学研究人员开发出一款名为“贝蒂”(Betty)的智能机办公器人,作为实习办公室经理并承担多项办公室日常工作,以验证机器人在真实工作环境中的适应能力。它的工作范围包括接待客人、巡视办公室、评估员工加班状况、监控办公区域温度、湿度和噪音等环境指标,以及检查防火门是否关闭等安全任务。

这些看似简单的任务对机器人来说其实是个不小的挑战,尤其是在办公室这种环境中,机器人需要学会根据不同情况来做出恰当的行动。不管如今的机器人能使用哪些先进技术,最终还是需要机器人在真实的快节奏工作环境中完成不同工作任务,才能证明它的实用价值。由辅助办公到直接参与办公,“智能办公机器人”距离满足人们现实办公需求,不仅仅是一步之遥。

富士康“百万机器人计划”

郭台铭曾在2011年公开表示,富士康要在2014年装配100万台机械臂,在5到10年内完成首批自动化的工厂,这也就是所谓的“百万机器人计划”。

富士康是全球最大的电子专业制造商,拥有120余万员工及全球顶尖IT客户群。富士康CEO——郭台铭曾经总结过富士康成功的关键有四点:四流人才、三流管理、二流设备、一流客户,即找到美国苹果、芬兰诺基亚等大客户,并利用中国低廉而勤奋的劳动力生产。不过,如今这个模式可能走到尽头,因国内劳工已不再是可随意榨取的工人。

解决劳工问题的另一个方法是,提高自动化程度,让机器人代替人工。然而,“机器换人”说起来简单,但真正实施计划却是困难重重?富士康研发的机器人仍然有很多问题亟待解决,机器人的不稳定、精确度乏善可陈,很多复杂的工序,如擦亮iPhone的金属外壳,仍需要人工操作。


那么富士康现在的自动化已经做到什么程度?

第一个阶段,是工站自动化,我们可以理解为“点”。这不是要把人大批地换掉,而是用机器人去代替人,去做人们不愿意做、没有趣味的工作,或是危险的工作,比如车床加工和打磨,工作环境十分恶劣。我们最先开始做的是打磨机器人,开发出来后,逐渐替代了人工,在粉尘环境中工作。

第二阶段,是整条生产线的自动化,我们可以理解为“线”。优化生产线后,可以减少机器人的使用量。

第三阶段是整场自动化,可称之为“面”,在生产、物流、检测等全程实现无人化或少人化。现在,虽然国内一些地方已开始使用智能机器人,但大部分地方还没做到整场自动化。富士康已经在往这个方向转,包括我们在成都的工厂。现在,深圳和郑州工厂正在推进自动化,正处于第二和第三阶段之间。

多年来,富士康一直在缓慢且稳步地实现生产自动化。计划2020年让中国工厂自动化率达到30%。

“机器换人”或许为时尚早

2016年10月,谷歌宣布AlphaGo未来有可能会挑战星际争霸游戏。

浙江大学人工智能研究所所长、教授吴飞认为,AlphaGo的能力要完成这个挑战,还很遥远。

资深星际玩家Joe也持一样的观点。他告诉记者,星际和围棋对弈的最大不同,是对手在暗处。“对抗中,双方同时出招,这个过程中,你不知道大量的关键信息——对手的作战能力、武器情况,也不知道自己被反侦查的程度。”

在这样信息不完备的情况下,AI(智能机器人)目前并不像人一样,具备推理的能力。

吴飞说,AlphaGo是AI领域的突破,但是它并不能导致AI实现终极目标——实现类人智能,“AI目前受的训练,都依赖于有标注的海量数据。”

吴飞解释,“也就是说,供它学习的16万份人类对弈的棋谱,已经告诉它谁胜谁负,如果不标注,或者掺杂‘噪音数据’,会大大地干扰它的学习能力。”比如,世界上有30万种菌菇,AlphaGo经过标注学习,能够知道每一种菌菇的名字,但是若给它看一朵30万以外的菌菇,它可能连这是一朵菇都说不出来,它会不知道这是什么,“AI不会举一反三。”

在信息不完整的情况下进行有效推理,人类有诸多优势。

目前来看,大量使用自动化生产设备需耗费大笔资金,那么成本与收益最终能否均衡是工厂管理者需要承担的风险;其次,当前的人工智能尚且处于弱人工智能阶段,要想实现像人一样变得“灵活”还有待时日;很重要的一点是,“机器换人”意味着大批人员将面临失业,这对于社会稳定和发展是巨大的威胁,这正是我们的担忧所在。


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