ღღ★。 在装备制造领域ღღ★，机械臂凭借强大的负重能力和精准的抓取操作代替着工人的双手ღღ★；在物流领域ღღ★，智能仓储机器人和无人搬运车不断提高着运输效率ღღ★；在生活服务领域ღღ★，家用清洁机器人和服务机器人正成为许多家庭的私人保姆和小秘书ღღ★。

　　本期的智能内参ღღ★，我们推荐来自英特尔的报告ღღ★，全面阐述机器人4.0的发展情况ღღ★，以及云边端融合的机器人系统和架构 ღღ★。如果想收藏本文的报告（ 机器人4.0白皮书 ）ღღ★，可以在智东西（公众号ღღ★：zhidxcom）回复关键词“nc384”获取ღღ★。

　　2017年ღღ★，中国信息通信研究院ღღ★、IDC国际数据集团和英特尔共同发布的《人工智能时代的机器人3.0新生态》白皮书把机器人的发展历程划分为三个时代ღღ★，分别称之为机器人1.0ღღ★、机器人2.0ღღ★、机器人3.0ღღ★。

　　机器人1.0（1960-2000）ღღ★， 机器人对外界环境没有感知ღღ★，只能单纯复现人类的示教动作ღღ★，在制造业领域替代工人进行机械性的重复体力劳动ღღ★。

　　机器人2.0（2000-2015）ღღ★， 通过传感器和数字技术的应用构建起机器人的感觉能力ღღ★，并模拟部分人类功能ღღ★，不但促进了机器人在工业领域的成熟应用ღღ★，也逐步开始向商业领域拓展应用ღღ★。

　　机器人3.0（2015-）ღღ★，伴随着感知ღღ★、计算ღღ★、控制等技术的迭代升级和图像识别ღღ★、自然语音处理ღღ★、深度认知学习等新型数字技术在机器人领域的深入应用ღღ★， 机器人领域的服务化趋势日益明显ღღ★，逐渐渗透到社会生产生活的每一个角落ღღ★。在机器人2.0的基础上ღღ★，机器人3.0实现从感知到认知ღღ★、推理ღღ★、决策的智能化进阶ღღ★。

　　当前ღღ★，全球机器人市场规模持续扩大ღღ★，工业机器人市场增速稳定ღღ★，服务机器人增速突出ღღ★。2018年ღღ★，全球机器人市场规模达298.2亿美元ღღ★，2013-2018年的平均增长率约为15.1%ღღ★。 在装备制造领域ღღ★，机械臂凭借强大的负重能力和精准的抓取操作代替着工人的双手ღღ★；在物流领域ღღ★，智能仓储机器人和无人搬运车不断提高着运输效率ღღ★；在生活服务领域ღღ★，家用清洁机器人和服务机器人正成为许多家庭的私人保姆和小秘书ღღ★。

　　工业制造领域分析ღღ★。目前ღღ★，工业机器人在汽车ღღ★、金属制品ღღ★、电子ღღ★、橡胶及塑料等行业已经得到了广泛的应用ღღ★。随着性能的不断提升ღღ★，以及各种应用场景的不断清晰ღღ★，2013年以来ღღ★，工业机器人的市场规模正以年均12.1%的速度快速增长ღღ★，预计到2020年将达到230亿美元的销售额ღღ★。 随着人力成本的上升ღღ★， 工业制造领域的应用前景良好ღღ★，将会保持快速增长的势头ღღ★。同时ღღ★，工业机器人需要拥有更高的灵活性ღღ★、更强的自主避障和快速配置的能力ღღ★，提高整体产品的易用性和稳定性ღღ★。

　　消费服务领域分析ღღ★。服务机器人虽然整体销售额低于工业机器人ღღ★，但近几年一直维持着较高的年增长率ღღ★，商用服务机器人在商场ღღ★、银行ღღ★、酒店ღღ★、机场等应用场景有了更多的落地部署ღღ★，主要提供导览ღღ★、问询ღღ★、送物等基础服务ღღ★。同时ღღ★，家用服务机器人悄然进入千家万户ღღ★，扫地机器人销量在家用服务机器人销量中占主要份额ღღ★，成为目前家务机器人中的主导品类ღღ★。 由于本体能力不足ღღ★， 隐私ღღ★、安全方面的问题ღღ★， 家庭管家机器人和陪伴型机器人的市场渗透率较低ღღ★。2013年以来全球服务机器人市场规模年均增速达23.5%ღღ★，预计2020年将快速增长至156.9亿美元ღღ★。

　　从整个技术发展和市场环境看ღღ★，机器人产业拥有以下发展推力ღღ★：1ღღ★、成熟的生态系统ღღ★；2ღღ★、老龄化人口趋势和新兴市场ღღ★；3ღღ★、更多智能产品互联和智能家庭建设ღღ★；4圣衣神话交易所ღღ★、人工智能ღღ★、自然语言理解能力的增强ღღ★。

　　机器人3.0预计将在2020年完成ღღ★， 在此之后ღღ★， 机器人将进入4.0时代ღღ★， 把云端大脑分布在从云到端的各个地方ღღ★，充分利用边缘计算去提供更高性价比的服务ღღ★，把要完成任务的记忆场景的知识和常识很好的组合起来ღღ★，实现规模化部署ღღ★。 机器人除了具有感知能力实现智能协作ღღ★， 还具有理解和决策的能力ღღ★，达到自主的服务ღღ★。 在某些不确定的情况下ღღ★，它需要叫远程的人进行增强ღღ★，或者做一些决策辅助ღღ★，但是它在90%ღღ★，甚至95%的情况可以自主完成任务ღღ★。

　　要达到这一目标ღღ★， 首先需要利用人工智能和5G技术ღღ★。 利用人工智能技术提高机器人本体感知能力的同时ღღ★， 提升个性化自然交互能力九游会J9真人游戏第一品牌ღღ★。利用5G技术ღღ★， 大大缩短从终端到接入网的时间ღღ★，带宽大幅度上升ღღ★，很多东西可以放到边缘端ღღ★，加入更多的计算能力ღღ★，包括云端大脑的一些扩展ღღ★，助力机器人规模化部署ღღ★。

　　类似互联网的三级火箭发展模式ღღ★，第一阶段——关键场景ღღ★， 把握垂直应用ღღ★，提高场景ღღ★、任务ღღ★、能力的匹配ღღ★，提高机器人在关键应用场景的能力ღღ★，扩大用户基础ღღ★；第二阶段——人工增强ღღ★，通过加入持续学习和场景自适应的能力ღღ★，延伸服务能力ღღ★，取代部分人力ღღ★，逐步实现对人的替代ღღ★，让机器人的能力满足用户预期ღღ★； 第三阶段——规模化ღღ★， 通过云边端融合的机器人系统和架构ღღ★，让机器人达到数百万千万级水平九游会J9真人游戏第一品牌ღღ★，从而降低价格成本ღღ★，实现大规模商用ღღ★。

　　2010年提出的云机器人概念引入了云端大脑ღღ★，机器人尝试引入云计算ღღ★、云存储及其它云技术ღღ★，达到机器人融合基础设施和共享服务的优点ღღ★。相比于独立的机器人本体ღღ★，连接云端大脑后的机器人拥有以下四个核心优势ღღ★。

　　1ღღ★、信息和知识共享ღღ★： 一个云端大脑可以控制很多机器人ღღ★，云端大脑可以汇集来自所有连接机器人的视觉ღღ★、语音和环境信息ღღ★，经云端大脑智能分析处理后的数据信息可以被所有连接机器人使用ღღ★。利用云服务器ღღ★，各机器人本体获取和处理的信息可以保持最新ღღ★，并安全备份九游会J9真人游戏第一品牌ღღ★。

　　2ღღ★、平衡计算负载ღღ★： 一些机器人功能需要较高的计算能力ღღ★，利用云端平衡计算负载可以降低机器人本体的硬件需求ღღ★，在保证能力的同时ღღ★，让机器人更轻ღღ★、更小ღღ★、更便宜ღღ★。

　　3ღღ★、协同合作ღღ★： 通过云端大脑ღღ★，机器人本体不再独立工作ღღ★， 多机器人可以协同工作ღღ★，例如共同搬运货物ღღ★，配合完成一整套工作流程等ღღ★。

　　4ღღ★、独立于本体持续升级ღღ★： 借助云端大脑ღღ★，机器人可以独立于本体持续升级ღღ★，不再依赖于本体硬件设备ღღ★。

　　IoT应用的快速发展ღღ★，使得大量数据在网络边缘产生ღღ★，推动了边缘计算的产生和发展ღღ★。边缘计算的提出始于4G时代ღღ★，将计算和存储资源部署到网络边缘ღღ★，不仅可以减少核心网和互联网上的流量ღღ★，还可以显著降低传输时延ღღ★， 提高网络可靠性ღღ★。

　　低时延的业务需要终端ღღ★、移动蜂窝网（接入网和核心网）ღღ★、互联网ღღ★、数据中心的端到端的保障ღღ★。目前的测试结果表明5G手机和基站的数据通路延时可以达到4毫秒ღღ★，在URLLC模式下ღღ★，手机和基站的延时可以达到1毫秒以下ღღ★， 相比4G的20毫秒提高了20倍左右ღღ★。对于互联网和数据中心的时延ღღ★，一般情况下由于地理位置分布广和未针对低时延优化ღღ★，从核心网网关到互联网数据中心可在几十到几百毫秒之间ღღ★。在5G中ღღ★，其核心网引入了分布式网关ღღ★，网关可以下沉到基站附近ღღ★，边缘服务器可以直接连接到分布式网关上ღღ★，大大降低网络的端到端时延ღღ★。

　　边缘计算的引入将解决终端能力受限和云计算的实时响应的问题ღღ★，增强机器人云端大脑的实时响应能力ღღ★，对于满足机器人4.0的要求十分关键ღღ★，比如实时的推理ღღ★、 场景理解ღღ★、 操控等等ღღ★。边缘计算和云计算的结合ღღ★，将突破终端的计算能力和存储的限制ღღ★，提高AI算法的训练和推理能力ღღ★，比如提升精度和降低训练时间ღღ★。同时将大部分机器人的智能布署在边缘和云端ღღ★，通过协作和不断的训练ღღ★，持续不断的提高机器人智能ღღ★，比如通过边缘计算能更好的支持实时的多机协作ღღ★，支持实时的知识图谱提取ღღ★、理解和决策ღღ★，持续不断的提高机器人的智能ღღ★。边缘计算和云计算还可以解决机器人终端升级维护的困难圣衣神话交易所ღღ★，在机器人本体的生命周期内不断升级ღღ★，提高机器人的能力ღღ★， 增强数据安全和隐私保护ღღ★， 充分利用摩尔定律带来的性能提升ღღ★。

　　云边端一体化构建了一个通过机器人提供多样化服务的规模化运营平台ღღ★。其中ღღ★，服务机器人本体是服务的实施者ღღ★，而实际功能则根据服务的需要无缝地在终端计算（机器人本体）ღღ★、边缘计算和云计算之间分布和协同ღღ★。机器人系统类似现在智能手机上的各种APPღღ★，主要关注如何实现高性价比的多模态感知融合ღღ★、自适应交互和实时安全计算ღღ★。

　　多模态感知融合ღღ★： 为了支持机器人的移动ღღ★、避障ღღ★、交互和操作ღღ★，机器人系统必须装备多种传感器（如摄像头ღღ★、麦克风阵列ღღ★、激光雷达ღღ★、超声波等）ღღ★。 同时ღღ★，环境里的传感器可以补足机器人的物理空间局限性ღღ★。大部分数据需要在时间同步的前提下进行处理ღღ★，并且调用不同复杂度的算法模块（例如SLAMღღ★，图像处理ღღ★，人和物体的识别等）ღღ★。机器人硬件系统和边缘计算需要协同来支持（可能来自多个机器人的）多传感器数据同步和计算加速ღღ★，因此应该采用能灵活组合CPUღღ★、FPGA和DSA (Domain-Specific Accelerator） 的异构计算平台ღღ★。另一部分没有强实时性要求的感知任务（如人的行为识别ღღ★、场景识别等）ღღ★，可以由云计算支持ღღ★。

　　自适应交互ღღ★： 为了支持机器人的个性化服务和持续学习能力ღღ★， 需要将感知模块的输出与知识图谱结合对环境和人充分理解ღღ★，并且逐步提取和积累与服务场景和个人相关的个性化知识ღღ★。通用知识和较少变化的领域知识应该存放在云端ღღ★，而与地域和个性化服务相关的知识应该存放在边缘或者终端ღღ★。无论知识存放在哪里ღღ★，在机器人系统中应该有统一的调用接口ღღ★，并可以保证实时通讯ღღ★。基于ROS2构造涵盖终端和网络侧的软件系统框架可以满足未来的需求九游会J9真人游戏第一品牌ღღ★。

　　实时安全计算ღღ★： 未来的服务机器人应用将有大量需要实时响应的情形（如语音交互九游会J9真人游戏第一品牌ღღ★、协同操作等）ღღ★，因此需要在边缘服务器部署相应的加速硬件ღღ★。同时ღღ★，机器人也将处理大量涉及用户隐私的数据（如视频ღღ★、图像ღღ★、对线;端一体化架构需要构建隐私数据的安全传输和存储机制ღღ★，并且限定物理范围ღღ★。对于可以进行物理操作的机器人ღღ★，要构建独立的安全监测机制ღღ★，保证即使机器人系统被远程攻击劫持后也不会造成物理安全损害ღღ★。三ღღ★、机器人 4.0 核心技术

　　4.0时代需要加上自适应能力ღღ★。因为用深度学习做物体识别ღღ★、人脸识别的时候需要很多的数据来源ღღ★，但是真正到家庭场景时没有那么多数据ღღ★， 这就要求机器人必须通过少量数据去建立识别能力ღღ★，自己去找到不同的位置ღღ★，不同的角度做训练ღღ★。这些就是机器人4.0

　　老人要出门ღღ★，机器人的知识库告诉他ღღ★，今天预报要下雨ღღ★，但是检测到老人没有带伞ღღ★，然后查询伞的位置ღღ★，机器人就可以把伞送到老人手里ღღ★。这都是结合内部知识和外部情况所做的决策ღღ★。知识图谱在整个学术界和工业界越来越受到重视ღღ★。获得图灵奖的杰夫∙

　　2019年的十大技术趋势里面也专门提到了知识图谱的重要性ღღ★。这是人工智能迈向下一个阶段的必由之路ღღ★，也是必做之事ღღ★。总结下来ღღ★， 机器人4.0

　　边端的无缝协同计算ღღ★、 持续学习ღღ★、 协同学习ღღ★、 知识图谱ღღ★、 场景自适应和数据安全ღღ★。▲

　　系统是以机器人本体计算为主ღღ★，云端处理非实时ღღ★、大计算量的任务为辅的系统架构ღღ★。 机器人的主要任务可以简单划分为感知ღღ★、推理及执行三大部分ღღ★。为了能够精准地感知理解环境以服务于人机交互ღღ★，机器人系统通常集成了大量的传感器ღღ★，因而机器人系统会产生大量的数据ღღ★。 比如采用了高清摄像头ღღ★，深度摄像头ღღ★，麦克风阵列以及激光雷达等传感器的机器人ღღ★，每秒钟可以产生

　　250MB以上的数据量ღღ★。 如此海量的数据全部传输到云端处理既不现实ღღ★， 也不高效ღღ★。因此ღღ★，需要将数据处理合理地分布在云边端上ღღ★。另一方面ღღ★，完成感知和理解的AI

　　AI算法通常需要很强的算力ღღ★，例如Faster RCNN算法在GPU上可以达到5fps的处理能力ღღ★，但是GPU的功耗达到200W以上ღღ★，机器人本体很难承受ღღ★，从计算成本而言同样也非常昂贵ღღ★。 虽然机器人本体计算平台的计算能力仍在不断提高ღღ★，但是相对于AI算法的需求依然有限ღღ★。 为了完成机器人的计算需求ღღ★，需要在云和边缘侧提供算力的支持ღღ★，以实现在大规模机器人应用场景下ღღ★，更有效ღღ★、 更经济的计算力部署ღღ★。随着5G

　　5G的网络边缘可以很好地支持机器人的实时应用ღღ★。同时ღღ★，边缘服务器可以在网络的边缘ღღ★、很靠近机器人的地方处理机器人产生的数据ღღ★，减少对于云端处理的依赖ღღ★，构成一个高效的数据处理架构ღღ★。云

　　端一体的机器人系统是面向大规模机器人的服务平台ღღ★，信息的处理和知识的生成与应用同样需要在云边端上分布处理协同完成ღღ★。 例如ღღ★， 汇集来自所有连接机器人的视觉ღღ★、语音和环境信息ღღ★， 加以分析或重构后ღღ★， 被所有连接的机器人所应用ღღ★。因此ღღ★，在通常情况下ღღ★，云侧可以提供高性能的计算以及通用知识的存储ღღ★，边缘侧可以更有效的处理数据ღღ★，提供算力支持ღღ★， 并在边缘范围内实现协同和共享ღღ★，机器人终端完成实时的操作和处理等基本机器人的功能ღღ★。然而由于机器人的业务需求多种多样ღღ★，协同计算的部署也不是一成不变的ღღ★，机器人4.0

　　4.0ღღ★，还需要加上持续学习和协同学习的能力ღღ★，才能使得机器人能够适应更复杂的应用场景ღღ★。在3.0

　　80%的正确率就够了）ღღ★，但对于机器人应用而言则远远不够ღღ★。 第一是机器学习所固有的鲁棒性方面的问题ღღ★， 深度学习方法也不能幸免ღღ★，识别结果可能出错ღღ★，而且出错的时候系统也不知道自己错了ღღ★，这样就可能造成服务的失败和错乱ღღ★。例如人需要机器人取东西A

　　B,轻则闹笑话ღღ★，引起用户不满ღღ★，严重的可能会造成对用户的伤害（比如取错药品的情况)ღღ★。鲁棒性的问题是目前所有机器学习方法自身的一个通病ღღ★，因为训练数据中总是存在着长尾数据无法被准确识别ღღ★， 该问题很难通过现有的监督学习方法在部署产品前就解决ღღ★。第二是数据不足ღღ★，这也是现实应用中普遍出现的情况ღღ★， 例如用人体特征进行身份识别的时候需要大量的数据（几百张以上的不同人体姿态ღღ★、 角度的照片）ღღ★，而这些数据又无法事先获得ღღ★。总结下来ღღ★， 这两方面的问题都和缺少数据直接相关ღღ★。要解决这些问题必须让机器人具有自主的持续学习能力ღღ★。具体说来ღღ★，机器人可以先通过少量数据去建立基本的识别能力ღღ★，然后会自主的去找到更多的相关数据并进行自动标注（或通其他方式ღღ★， 例如与人交互来获得标注ღღ★，但要注意尽量减少对用户的打扰)

　　ღღ★。 用这些新的数据来对已有的识别模型进行重新训练以改进性能圣衣神话交易所ღღ★，随着这个过程不断进行ღღ★，机器人可以把识别的性能不断提高ღღ★。具体拿物体识别来说ღღ★，机器人应该先通过少量数据来建立对该物体的基本识别能力ღღ★，然后可以自己去找到不同的位置ღღ★，不同的角度做训练ღღ★，不断提高对这个物体的识别精度ღღ★，在一段时间的持续学习后达到接近

　　100%ღღ★，在实际应用中ღღ★，一个机器人能接触到的数据是有限的ღღ★， 其持续学习的速度可能会受到限制ღღ★。机器人4.0

　　边端融合的系统ღღ★，如果能够在机器人间或机器人与其他智能体间通过这个系统来共享数据ღღ★、 模型ღღ★、 知识库等ღღ★， 就能够进行所谓的协同学习ღღ★。 通过云端的模拟器来进行虚拟环境中的协同学习也是一种行之有效的方法ღღ★， 可以充分利用云的大规模并行处理能力和大数据处理能力ღღ★。协同学习使得机器人的持续学习能力进一步增强ღღ★，可以进一步提高学习的速度和精度ღღ★。3ღღ★、知识图谱

　　)ღღ★。 因此ღღ★，机器人需要记录环境里不同时间的人和物ღღ★、 发生的事件等相关信息ღღ★，这些都是通用知识图谱所不能事先提供的ღღ★，必须在环境里去获取ღღ★。 这些动态的个性化知识能很好的对人进行个性化的服务ღღ★， 例如通过对某用户的观察ღღ★，机器人可以观察到该用户的一些喜好ღღ★，或者一些行为模式ღღ★， 这些信息可以帮助对该用户提供更好的服务ღღ★。2ღღ★、知识图谱需要和感知ღღ★、 决策紧密结合,

　　并帮助实现更高级的持续学习能力ღღ★。 从人工智能发展的历史看ღღ★，单一方法很难彻底解决AI问题ღღ★，前面的介绍也提到不论符号方法还是统计方法都已经显现了瓶颈ღღ★，而且目前在单一方法里都没有很好的方法解决这些瓶颈问题ღღ★。按照明斯基的分析ღღ★，未来需要多种方法结合的AI系统ღღ★。从最近几年的研究进展看ღღ★，这也是未来人工智能取得进一步突破的必经之路ღღ★。所以不同于以往知识图谱和计算机视觉等统计方法基本是独立运作的做法圣衣神话交易所ღღ★，知识图谱必须和感知决策更深入ღღ★、 有机的结合ღღ★。具体来说ღღ★，知识图谱的信息是从感知中获取的ღღ★，通过基础的感知ღღ★，加上场景理解ღღ★，获得的信息可以存入知识图谱ღღ★，然后这些知识可以进一步进行模式的挖掘（比如时间空间相关的模式） 来获得更高层的知识ღღ★。 知识图谱的一些知识又可以作为环境上下文信息提供给感知算法来进行连续学习ღღ★，从而实现自适应的感知算法ღღ★。从某种意义来说ღღ★，这已经不是传统意义上的纯符号方法的知识图谱ღღ★，而是一种混合的知识图谱ღღ★，即符号方法和统计方法结合的知识图谱ღღ★。这也是未来很有潜力取得突破的一个方向ღღ★。

　　端融合的需要ღღ★，知识图谱会分别存放在机器人侧ღღ★，边缘侧和云侧ღღ★，其接口可以采用统一的接口以利于系统对知识图谱进行统一的调用ღღ★。由于协同学习和实时处理的需要ღღ★，知识和其他相关信息（如数据ღღ★，模型等） 还可以通过云侧ღღ★、 边缘侧来进行共享ღღ★，通过一定的冗余备份来达到更高的实时性ღღ★。这类似于计算机架构中的高速缓存机制(Cache),比如部分存储在云端的知识经常被调用ღღ★， 可以缓存到边缘端或机器人端提高其存取的速度圣衣神话交易所ღღ★。在5G网络下ღღ★，延迟本身不是大问题ღღ★， 主要考虑更充分的利用边缘端和机器人端的计算能力ღღ★，达到整体资源的最优利用ღღ★。4ღღ★、场景自适应

　　丰富的信息并存在知识图谱中ღღ★，这就使得机器人能够根据当前的场景进行相应的行动ღღ★。场景自适应技术主要通过对场景进行三维语义理解的基础上ღღ★，主动观察场景里人与物的变化ღღ★，并预测可能发生的事件ღღ★，从而产生与场景发展相关的行动建议ღღ★。 例如在养老/

　　这部分的关键技术是场景预测能力ღღ★。场景预测就是通过对场景里的人ღღ★、 物ღღ★、 行为等的长期观察ღღ★，并结合相关的知识和统计模型来总结出一些个人偏好或行为模式ღღ★，并据此来预测目前场景要发生的事件ღღ★。过去人工智能的符号方法中框架ღღ★、 脚本表示在这里可以作为知识表达的形式ღღ★，但更关键的是需要把符号方法和统计方法结合起来ღღ★，从而解决以往单独用符号方法无法解决的问题（比如缺少学习能力）ღღ★。这部分的研究还处于比较初期的阶段ღღ★，但相信在基于持续学习ღღ★、知识图谱等技术充分结合的基础上ღღ★，该方向在未来几年会有较大的突破ღღ★。 最终使得整个机器人的闭环系统ღღ★， 即感知

　　行动ღღ★，变得更加智能和人性化ღღ★。云端融合在这里起到非常重要的作用ღღ★，尤其是知识的共享方面ღღ★。 例如前面的水果皮的例子ღღ★，这方面的模式可能发生的不多ღღ★， 在单个机器人的情况下可能从来没见过这个情况ღღ★，也就无法知道是危险的ღღ★。 如果通过云

　　端融合ღღ★，只要有一个机器人看到过这个危险情况的发生ღღ★，就可以把该知识分享给所有的机器人ღღ★，所有的机器人就可以去预测这些危险情况了ღღ★。 除了通过在实际的物理世界中观察ღღ★， 在云端通过大规模的模拟来预演生活中可能发生的情况ღღ★，可能也是另外一个有效的方法来获得更多的事件模式ღღ★。四ღღ★、云端大脑

　　为了让机器人具备通用智能ღღ★，包括类人的感知和认知能力ღღ★， 类人的动作行为和类人自然交互能力ღღ★，并同时最大限度地保障机器人的运行安全ღღ★，需要构建类人“大脑”的智能体ღღ★。 目前机器人本体计算能力有限ღღ★，必须通过可以无限扩展的云端计算能力来提供智能机器人所需的能力ღღ★。通过无线G

　　通信网络和一个安全高速骨干网络构成机器人“神经网络”ღღ★， 实现机器人本体和云端大脑的连接ღღ★。云端大脑包括机器人视觉系统ღღ★、对话系统ღღ★、运动智能和极限现实系统等技术ღღ★，其通过人工智能算法不断训练进化ღღ★，使得前端机器人本体智能随之迅速提高ღღ★。因此ღღ★，采用云

　　端结合的智能机器人系统架构五ღღ★、边缘智能支持多机器人协作未来的多机器人边缘智能系统架构图如下ღღ★，主要分为几个主要部分ღღ★。

　　数据采集ღღ★。针对不同类机器人或智能设备的数据ღღ★，搭建统一的数据信息集成平台ღღ★，形成设备“纵向”（设备端——管理层）与“横向”（设备产业链各环节之间）的二维信息联通平台ღღ★，筛选出真正有用的数据ღღ★，重点是将“原始数据”变为“有用数据”ღღ★。

　　边缘计算ღღ★。利用网络计算资源ღღ★，将知识镜像建模和知识挖掘ღღ★，在网络层中形成实体的镜像对称模型和大数据环境ღღ★，通过对实体运行历史数据中的关联性和逻辑性进行挖掘ღღ★，产生能够支持决策的制造知识ღღ★，重点是将对数据的洞察变为支持决策的知识ღღ★，形成知识库ღღ★。边缘计算设备作为边缘设备的输出端ღღ★，需要较高的实时性与扩展性ღღ★。面对复杂的

　　与OT设备混连的环境九游会J9真人游戏第一品牌ღღ★，我们需要有按照优先级处理事件的方案或者协议ღღ★，比如TSNღღ★。而作为云端的输入端则需要较高的稳定性ღღ★。我们需要对边缘计算设备做冗余以避免整个生产线失控的场景ღღ★，比如分布式架构ღღ★。 而其自身的边缘智能则需要较强的浮点运算能力以进行智能分析与决策ღღ★，比如使用专用的加速芯片ღღ★。边缘智能ღღ★。边缘智能部署在边缘计算设备上ღღ★。与端设备ღღ★，采用的

　　硬件协议与OPC应用协议ღღ★，最大限度保证了IT与OT的通信实时性与效率ღღ★。与云设备ღღ★，则是采用了TCP传输数据与RPC进行远程调用ღღ★，保证了数据传输的安全稳定性ღღ★，降低云端与边端之间的通信开发难度ღღ★，提高系统稳定性与扩展性ღღ★。(1)智能分析ღღ★。将隐性问题显性化ღღ★，通过设备端的智能分析ღღ★，准确评估设备真实的健康状态（安全性ღღ★，可靠性ღღ★，实时性和经济性等多个维度）和未来趋势ღღ★，并能够对潜在的故障和隐性问题进行预诊和定位ღღ★，为设备使用ღღ★、维护和管理的智能决策提供重要决策支持依据ღღ★，重点是将“有用数据”变为“有用信息”ღღ★。

　　(2)智能决策ღღ★。对状态的识别和决策ღღ★，以优化ღღ★、协同为核心手段ღღ★，基于装备真实健康状态和衰退趋势ღღ★，结合用户决策的定制化需求ღღ★，提供设备使用ღღ★、维护和管理的最优决策支持ღღ★，并达成任务活动与设备状态的最佳匹配ღღ★，以保障生产系统的持续稳定运行（近零故障运行）ღღ★，将有用的信息变为最优决策ღღ★。

　　边缘应用ღღ★。形成工业的典型应用场景ღღ★，不断对于智能系统的动态优化和重构ღღ★，将智能优化后的决策同步到设备的运行和企业资源运营的执行系统中ღღ★，实现决策与价值的闭环ღღ★。

　　优化生产线工艺流程ღღ★。针对生产线中多机器人协同作业存在的作业时间不一致ღღ★、 路径冲突等问题ღღ★，基于多机器人协同工艺优化方法ღღ★， 挖掘多维工艺参数与作业效率ღღ★、节拍之间的隐含关系ღღ★，以生产作业效率ღღ★、 路径最优为目标ღღ★， 实现基于群体智能的多机器人协同作业工艺参数与运动轨迹优化ღღ★。

　　完善生产的运营管理数据ღღ★，为更好的决策提供数据基础ღღ★。依据机器人的设计工艺ღღ★、应用工艺ღღ★，在三维环境下对机器人进行轨迹规划ღღ★、可达性分析以及干涉检验等仿真ღღ★； 通过机器人作业效率分析实现对工艺方案的评价及优化ღღ★。根据机器人生产线工艺规划ღღ★、多机协同作业规划ღღ★、排产及物流控制方案ღღ★，驱动三维模型进行生产过程模拟ღღ★，依据仿真结果进行机器人及其所在单元的应用工艺设计或优化过程的校验与评估ღღ★，实现机器人生产线运行效率ღღ★、节拍平衡等目标优化ღღ★。将仿真分析结果反馈至设计和应用环节进行验证ღღ★；更新机器人工艺设计知识库ღღ★，实现工艺操作透明化及工艺过程自主优化ღღ★。

　　综上ღღ★，边缘计算是扩展机器人个体智能的途径ღღ★。在未来的多机器人协作过程中ღღ★，对于机器人的预测性维护ღღ★，生产线的智能排产等方面也都是机器人在边缘智能的重要应用方向ღღ★。边缘智能技术通过协同机器人设备与边缘服务器ღღ★，利用深度学习模型优化ღღ★，深度学习计算迁移等方法ღღ★，使机器人在未来的使用中ღღ★，能更好的自主决策ღღ★，同时也让产线变得更智能ღღ★，能够支撑生产计划灵活适应产线资源的变化ღღ★，最终使产线变得柔性化ღღ★、 个性化ღღ★、 智能化ღღ★，实现智能制造的升级ღღ★。JIUYOU九游会ღღ★，j9·九游会游戏中国官方网站ღღ★。j9九游会登录入口首页ღღ★，九游会·[j9]官方网站ღღ★，九游会J9·(china)官方网站J9九游会登录入口ღღ★。JIUYOU九游会体育在线登录

标签:   PLC控制管理系统 自动化技术设备 污水进行处理成本控制信息系统 plc控制柜 污水数据处理成套机械设备 电气工程成套生产设备 j9游会真人游戏第一品牌