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| 本文作者： Misty | 2016-08-24 19:00 |
雷鋒網(wǎng)(搜索“雷鋒網(wǎng)”公眾號關(guān)注)按：本文來源Forbes，作者Greg Satell，由雷鋒網(wǎng)獨家編譯，未經(jīng)許可拒絕轉(zhuǎn)載！
1961年，當(dāng)世界上的第一個工業(yè)機器人 Unimate出現(xiàn)在通用汽車的生產(chǎn)線上時，大家都覺得它是現(xiàn)代化帶來的奇跡。對于人類工人來說，機器人所做的工作不僅繁重，而且危險，但它可以輕松勝任，化險為夷。
50多年過去了，世界發(fā)生了翻天覆地的變化，機器人工業(yè)有了飛速的發(fā)展。因為有了更加敏感的馬達(dá)和制動器，機器人能夠勝任更加精細(xì)的工作，它們手中組裝的物件，已經(jīng)從別克汽車變成了智能手機。
然而，工業(yè)機器人未來的關(guān)鍵并不在于更好的精確度，而在于更好地與人類協(xié)作。
在協(xié)作機器人方面，機器人公司Rethink Robotics可謂是行業(yè)領(lǐng)頭人。近日，《福布斯》采訪了公司首席產(chǎn)品官兼首席市場官，來更多地了解機器人的未來。
很長一段時間，制造業(yè)工廠都被大型的流水線所霸占著。產(chǎn)品一旦設(shè)計出來，工廠就能將各種配件放在流水線上，馬不停蹄地將之組裝在一起。誠然，這是一種高效、便宜的生產(chǎn)方式，然而，存貨成本也非常高昂。
然而，今天大部分的制造業(yè)已經(jīng)轉(zhuǎn)向了精益化生產(chǎn)。往日我們通常只卯足勁來生產(chǎn)，然后將產(chǎn)品放入倉庫，等待著客戶的訂單；但是現(xiàn)在更多的生產(chǎn)廠商是“即時”生產(chǎn)：在接到訂單之后開始即時生產(chǎn)，滿足客戶的需求。因此，現(xiàn)在工廠的驅(qū)動力是客戶的需求。
這種“即時”生產(chǎn)方式的優(yōu)勢非常明顯。它能夠大大降低存貨成本，提高客戶定制化程度。制造商們再也不用想盡心思來預(yù)計何種顏色的產(chǎn)品要生產(chǎn)多少件了，現(xiàn)在他們可以根據(jù)顧客的需求進(jìn)行靈活調(diào)整。
不過，這種靈活機動的生產(chǎn)方式并不適合傳統(tǒng)機器人。為了實現(xiàn)更好的精確度，人們必須將機器人分門別類，以讓它們完成特定的工作。因此，這樣不同的機器人基本只能做一種特定的工作。看起來很專業(yè)，但是產(chǎn)生了一個問題：如果你需要做出一點點小調(diào)整，那么你必須讓機器人停下手中的工作，這樣效率就會大打折扣。
2008年，機器人開創(chuàng)者 Rodney Brooks作為共同創(chuàng)始人建立了Rethink Robotics，之后該公司便收到了來自亞馬遜CEO Jeff Bezos的投資。 Rodney Brooks旨在打造“完全不同”的機器人，能夠安全地與人類一起工作，還能輕松適應(yīng)新任務(wù)的機器人。
而 Rodney Brooks機器人（其有兩種類型的機器人： Baxter和Sawyer）與Unimate 的不同之處并不在于更先進(jìn)的硬件設(shè)備，而在于更智能的軟件系統(tǒng)。它們能夠在更加靈活的環(huán)境中工作，這就意味著它們知道自己與身邊環(huán)境的關(guān)系，能夠根據(jù)環(huán)境的變化做出相應(yīng)調(diào)整。這與傳統(tǒng)機器人截然不同。
例如，當(dāng)你想要傳統(tǒng)機器人將傳送帶上的某個物件換下來的時候，你必須確保物件放在了精確的位置上。而Baxter和Sawyer能夠感應(yīng)出物件在哪里，輕而易舉地將它換下來。如果有人要經(jīng)過它們的工作區(qū)域，它們能夠移動以讓行人經(jīng)過；如果傳送帶突然停止運行，它們能夠等著傳送帶再次運行的時候才把物件放上去；如果它們需要完成另一個任務(wù)，它們只需要接受幾分鐘的訓(xùn)練就能輕易上手。
更加值得一提的是，Baxter和Sawyer擁有表達(dá)能力。如果一切順利，它們會微笑；如果工作出錯，它們會皺眉；如果遇到疑惑，它們會揚起眉毛。它們的眼睛能夠顯示它們的動作計劃，這樣與之協(xié)作的工人能夠清楚地知道它們的想法和行動。相比于工廠機器，它們更像協(xié)作工人。
今天，Rethink Robotics 是一家生機勃勃的企業(yè)。Lawton表示：
幾年之前，公司的訂單每次只有幾個或幾十個，現(xiàn)在客戶們都是幾百幾百個一買。我預(yù)計將來上千的訂單將會成為常態(tài)。
然而，前方道路上還有很多亟待解決的問題。
首先，雖然今天的機器人身體非常靈敏，能在工廠中行動自如，但是它們在從事高度靈活的手工勞動（比如穿針引線，或者打開包裹）之時還是存在不小的問題。
其次，今天的機器學(xué)習(xí)算法在理解更廣泛的任務(wù)時能力有限。比如，如果算法被訓(xùn)練去識別狗狗，它能夠成功而精確地做到。然而，當(dāng)機器人看到一家人和狗狗在沙灘上玩耍的畫面時，它除了狗狗，其他的一概辨認(rèn)不清。
Lawton相信對于未來的機器人來說，能夠在無人監(jiān)視的情況下學(xué)習(xí)至關(guān)重要。現(xiàn)在的機器人發(fā)展壁壘已經(jīng)不同于Unimate運用的那個年代，困難之處從更高的機械程度轉(zhuǎn)變成了更智能的軟件。
隨著機器學(xué)習(xí)算法以及諸如神經(jīng)形態(tài)芯片的其他技術(shù)的發(fā)展，機器人變得越來越智能，它們甚至能夠出色地完成人類也無法完成的任務(wù)。他們擁有更好的數(shù)據(jù)庫，能夠更好地識別人類、機器和周圍的同伴，并能更好地與環(huán)境協(xié)作。
這就意味著它們不僅能完成任務(wù)，還能識別工作中的問題，并尋找解決方案。另外，隨著技術(shù)的飛速發(fā)展，機器人成本將會越來越低。
對于機器人會帶來失業(yè)的問題， Lawton 是這樣說的：
我們的客戶中有很多工廠雇主，他們紛紛表示引進(jìn)的機器人并沒有取代之前的工人。事實上，這些工人現(xiàn)在正在工廠中做著更高級的工作。
我們可以確定的是，機器人對于未來經(jīng)濟(jì)發(fā)展會越來越重要，它能夠大大推動生產(chǎn)力的發(fā)展。而人類面臨的挑戰(zhàn)就是如何在短期內(nèi)提高機器人的技能，讓機器人更加智能。這樣，機器人才能更好地與人類協(xié)作。
Via:Forbes
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