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未来人机对战合作面临的四大挑战

日期:2021-4-17 类别: 阅读:278 (来源:互联网)

新智能机器人意识到他们运行的自然环境有几个传感器密集的物联网设备,大量的机器设备已经开发和设计。感应技术、数学计算和边缘解决方案的前所未有发展可以为智能机器人提供强大的人工智能技术功能,但这在于所有生态系统参与者之间安全灵活的连接和互用。

传感器技术、数学计算和边缘解决方案的前所未有发展可以为ADC0817CCN智能机器人提供强大的人工智能技术功能,但这在于所有生态系统参与者之间安全灵活的连接和互用。

当物联网、智能机器人和人们进行互操作时,优秀的智能机器人功能将会完成,并产生新的应用,从而产生新的商机。互用挑战仍然存在,但解决方案可以用来摆脱这一挑战。

如今,传感器驱动的改革已经将智能机器人从死记硬背的设备转变为认知能力协作者。它们已经成为动态连续体的重要组成部分,包括人、其他设备和其他数据自然环境。

传感器正确引导的人机对战合作的潜在利润是巨大的,这种情况包括从维护员工和提升 生产主力,到按照自主创新的方法促进新的收益。

自动化技术可持续应用的合作环境包括不同的参与者和大量的数据信息,这些因素的结合构成了许多重大挑战。幸运的是,自动化技术的可持续性可以应用于同一技术来处理这个问题。这个挑战包括:

挑战一:贴近合作伙伴。

让敏感的人在功能齐全的智能机器人旁边工作是有风险的。到目前为止,这种易损性已经降到最低。方法是简单禁止人们在智能机器人附近招聘信息。人们经常使用防护罩和围栏将人们与智能机器人保持距离,甚至将他们放在独立的房间里。然而,在合作的自然环境中,这种分离对策不再有效,因为人们越来越多地与他们的小伙伴智能机器人(也称为工业机器人或cobots)在一起。

此外,工业机械手还利用各种传感器和技术(如人工智能)掌握周围环境,并在其中安全运行。此外,新智能机器人意识到他们运行的自然环境有几个传感器密集的物联网设备,大量的机器设备已经开发和设计。

许多人认为物联网技术和自动化技术是一个独立的行业,因此他们没有深入探索这两门课程之间的协同效应。然而,物联网技术和工业机械手技术的结合已经成为智能机器人物联网技术或物联网技术。

挑战二:解决数据信息过载。

高质量的设备认知使得工业生产自然环境中传感器衍生的数据信息越来越丰富多彩,但传统的计算架构往往无法承受,从而抵消了智能机器人增强型人力资本的好处。对于很多应用软件来说,把数据信息推到云中解决是不可行的。

解决方案在边缘。根据人工智能技术和大量数据信息的浏览,包括智能机器人在内的边缘机器设备可以比人快速做出管理决策。随着智能机器人能够更好地执行更多的任务,独立做出大量的管理决策,计算越来越必须在边缘进行。主要生产力在边缘得到改进。

例如,由边缘收集和解决的数据驱动的自我认同智能机器人可以检测到其自身发生常见故障的可能性。危险的智能机器人可以与装配线上的其他智能机器人进行通信,并且可以完全自动关闭,而其他智能机器人可以立即调整工作内容,以填补消退的员工。制造业速度减慢了,但没有终止。人力资源合作者可以进行必要的修复,然后恢复系统的快速运行。

挑战三:端到端网络信息安全。

随着智能机器人越来越具有移动性、团队合作能力、边缘停留性和互联性,数据信息丰富的生态系统很可能成为黑客入侵的总体目标。企业极有可能遭受恶意程序、威胁病毒、生产制造延迟时间和业务流程中断的危害。此外,强大智能机器人系统软件的黑客攻击也带来了严重的物理安全隐患。

什么是解决办法?网络信息端到端的网络信息安全模式。系统集成器必须掌握他们正在安装的设备和运行的整体自然环境,以识别潜在的浏览点,强化容易受到攻击的整体目标。智能机器人操作员的信息技术精英团队必须参与,积极监督和升级安全防范措施。

安全系数还必须扩大到机器设备的生命周期结束后,以消除机器设备故意人手中的风险。过时的边缘机械设备有时会发生在平台交易中,网络黑客可以在那里便宜地购买,然后对其进行反向工程。因此,特别重要的是应用防伪措施或擦较敏感的手机软件,使机器设备退伍,从而使反向工程变得越来越不可能。

挑战四:成本。

优秀的技术和新的运营模式已经促进了自动化技术的规模效应,这是一个好消息,因为53%的工业机器人市场前景将成本视为主要挑战。随着智能机器人(Robots-as-a-Service、RaaS)的普及,越来越多的制造商成为服务提供商,允许客户扩大运营模块的总数以满足需求。

比如RaaS和租赁这种新的运营模式有利于成本控制,消除了客户应用智能机器人完成自动化技术的障碍。

测量、数据通信和存储的发展产生了事半功倍的实际效果。这使得越来越容易对智能机器人进行程序编写、设计方案自主创新测试,减少能源供应。虽然有人认为颠覆性创新不再适用于晶体管的总数,但就会计成本而言,它仍然可用,因为越来越多的功能可以以更低的价格获得。

总结。

传感器技术、数学计算和边缘解决方案的前所未有发展可以为智能机器人提供强大的人工智能技术功能,但这在于所有生态系统参与者之间安全灵活的连接和互用。智能机器人必须能够轻松连接其他智能机器人,以及各种物联网技术、边缘、云、分析工具和其他机器设备。

到目前为止,智能机器人和物联网技术社区一直受到不同但长宽比相关的总体目标的推动。物联网技术致力于无处不在的认知、检测和服务支持,而智能机器人社区致力于制造主题活动、互动和独立的个人行为。结合这两个行业,智能机器人可以更好地实现目标,智能机器人可以有大量的数据信息来分析和决定人工智能技术管理。这样,边缘计算为人与设备之间更密切的合作打开了大门。