"元宇宙熱"來襲，大批新品現身
“元宇宙熱”來襲，現身的大批新品有哪些呢？不知道的小伙伴來看看小編今天的分享吧!2022年，“元宇宙熱”來襲。索尼、松下、LG Display(LGD)、TCL等國際消費電子
近日，科技日報記者參加了兩年一屆的2025年德國慕尼黑自動化展，深刻感受到自動化技術在人工智能（AI）加持下更加智能，驅動工業生產與管理不斷變革。AI與機器人技術的融合發展在諸多領域全面提速，展現未來工作生活新方式。多家公司推出了新一代人形機器人，不過從現場表現來看，人形機器人在技術和實際應用等方面都還有很多工作要做。
讓自動化技術更智能
自動化是現代生產的支柱，也是創新的引擎。眾多參展商的展示表明，機器正越來越多地承擔起幾年前被認為過于復雜的任務。例如，谷歌旗下的Intrinsic公司將AI引入計算機數控機床市場。相關廠商推出的機床管理解決方案，可用基于AI的感知技術檢測原料，并利用自動化運動和抓取規劃功能，實現零件拾取和放置流程的自動化。機器操作員通過簡單的界面管理流程、切換作業和導入零件，無需定制夾具和機器人編程。
機器視覺被廣泛用于工業質量控制和流程控制，展會中有130多家參展商來自機器視覺和圖像處理領域。主辦方組織了40多場關于機器人視覺、AI視覺以及視覺組件和解決方案的演示。對于視覺提供商來說，能提供2D、3D、線掃描和區域掃描相機技術及其合適的組件變得越來越重要。3D視覺感知傳感器正成為新一代智能硬件實現空間感知和泛化操作的關鍵支撐。
AI和數字化不斷拓展傳統自動化的邊界。例如，自動化解決方案幫助節約資源和減少排放。靈活控制流程和實時優化能耗的智能系統也不再是遙遠的前景。在新的健康技術領域，諸如實驗室自動化、醫療技術支持和醫療保健物流流程的優化表明，圍繞這一主題的多樣性和社會相關性已經出現。
讓機器人更易操控
盡管基于AI的機器人技術還不能大規模使用，但AI已讓機器人的使用變得更加簡單靈活。很多廠商已把生成式AI集成到機器人編程中，例如通過直觀的語音控制，使自動化解決方案更容易獲得。從協作機器人開始，市場上有越來越多的機器人可在沒有專業知識的情況下使用。
智能自動化解決方案供應商庫卡希望從根本上重新定義機器人的控制方式，并推出了可擴展、可靈活調整的機器人操作系統iiQKA．OS2。這個軟件和控制器平臺將人工智能與視覺系統結合，使機器人變得更加靈活，而無需進行復雜的編程。庫卡還與微軟合作，開發了一個AI聊天機器人，可將自然語言命令轉化為程序代碼。此外，庫卡希望通過新的云平臺為中小型企業的數字化生產鋪平相對經濟的道路。
日本機器人制造商安川電機則展示了“動態安全區”的概念。機器人完全不需要防護圍欄即可運行，并能保證安全性和高生產率。只有在人們真正接近工作區域時，相關軟件才會動態調整機器人的運動，降低速度或停止運行。
讓人形機器人相互學習
展會上，德國初創企業NEURA Robotics高調發布了其人形機器人4NE1 Gen 3。據介紹，這款機器人身高近1.8米，可舉起高達100公斤的重物，擁有先進的AI技術和360度全方位感知能力，無需安全籠即可與人類安全協作。這款專為家庭、工作場所和服務環境設計的機器人計劃于今年晚些時候上市。NEURA雄心勃勃的目標是到2030年交付500萬臺機器人。
與此同時，在沃達豐、SAP和英偉達的支持下，NEURA推出了一個開放的軟件平臺。它不僅用于連接機器人，還能通過應用商店的方式，開發、分發和部署機器人應用程序。在這個開放式機器人生態系統中，機器人可分享它們從實際用例中學習到的經驗。開發者的設想是一個機器人能做什么，其他機器人可跟著學。相關參與者可貢獻并銷售自己的模塊和應用程序。
人形機器人可為制造業自動化提供新的動力。隨著技術進步，這些機器人對制造企業的吸引力將會越來越大。德國汽車制造商已在積極研究這個問題。寶馬在其位于美國加州的斯巴達堡工廠測試美國人形機器人公司Figure的技術。梅賽德斯―奔馳也在其位于柏林的數字化生產創新中心使用美國供應商Apptronik的阿波羅人形機器人。不過，截至目前，實際應用中與人形機器人這種相對較新的技術相關的挑戰還很多。
中國企業開發德國市場
展會上，埃斯頓、庫卡和新松等中國機器人制造商大規模展示了自己的產品和技術。埃斯頓公司的參展人員告訴科技日報記者，在德國埃爾福特的寧德時代工廠，埃斯頓的機器人已投入電池組裝。通過垂直整合供應鏈，以及高度自動化運營，埃斯頓能以非常經濟的方式提供機器人。
自2014年以來，中國一直是全球最大的機器人市場。近年來，全球銷售的機器人有一半都在中國安裝。在人形機器人供應鏈中，超過一半的上市公司來自中國。德國的初創公司也從中國采購內置力傳感器的機械臂和關節等部件。這表明，中國已成為機器人和AI領域的重量級全球玩家，有望在塑造智能機器人的未來方面發揮重要作用。
不過，德國媒體認為，中國機器人制造商進入德國和歐洲市場仍任重道遠。中國制造商還需要學習和了解當地的標準，并打消用戶對本地服務可靠性的懷疑。此外，在德國和歐洲，人工智能受到了嚴格監管。對于人形機器人來說，也還有很多問題沒有解決，人們對數據安全問題還有很多保留。
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