Введение: встреча ИИ с передовой робототехникой
Искусственный интеллект (ИИ) — это уже не просто футуристическая концепция, он трансформирует робототехнику в различных отраслях. Universal Robots, подразделение Teradyne Robotics, находится в авангарде интеграции ИИ в коллаборативных роботов (коботов) и автономных мобильных роботов (AMR), превращая традиционные фабрики и склады в адаптивные, интеллектуальные рабочие пространства. В отличие от традиционной автоматизации, которая преуспевает в повторяющихся задачах с большим объемом, робототехника на базе ИИ теперь способна решать сложные, ориентированные на человека рабочие процессы с гибкостью и точностью.
Проблема гибкости в робототехнике
Десятилетиями промышленная автоматизация преуспевала в повторяющемся производстве больших объемов. Однако задачи с вариациями — короткие жизненные циклы продуктов, ориентированные на человека операции и сложные задачи "pick-and-place" — оставались ручными. Андерс Бек, вице-президент по технологиям Universal Robots, подчеркивает, что ИИ — ключ к преодолению барьера гибкости. Объединяя ИИ с визуальным восприятием, датчиками силы и обработкой в реальном времени, роботы теперь могут динамически адаптироваться к новым объектам и рабочим процессам, значительно расширяя потенциал автоматизации за пределы традиционных ограничений.
Universal Robots и Mirror: взаимодополняющие подходы
Коботы Universal Robots и AMR Mirror решают разные промышленные задачи, имея общую цель: доступную, адаптируемую автоматизацию. Коботы легкие, совместные и безопасные для взаимодействия с человеком в ограниченных пространствах, тогда как AMR автономно перемещаются по складам, динамически корректируя маршруты и задачи. Вместе они позволяют производителям бесшовно интегрировать автоматизацию в существующие рабочие процессы, решая задачи, которые ранее считались слишком сложными или изменчивыми для автоматизации.
Реальные внедрения: ИИ в действии
Системы на базе ИИ уже работают в производственной среде. Паллета-джек Mirror, первая в мире полностью управляемая ИИ система для паллет, может обрабатывать разнообразные паллеты в реальном времени, даже с поврежденными или неправильными грузами. Аналогично, платформа ИИ Universal Robots позволяет складским операциям, таким как центры выполнения заказов Ocado, масштабировать автоматизацию для сотен SKU. Эти внедрения показывают, что ИИ больше не ограничен лабораториями НИОКР — теперь он обеспечивает масштабируемые, практичные решения в различных отраслях.
Low-Code AI: демократизация робототехники
Эпоха робототехники на базе ИИ тесно связана с платформами low-code и no-code. Эти платформы позволяют операторам программировать сложные робототехнические задачи без экспертных навыков кодирования, ускоряя внедрение и инновации. Генеративный ИИ, модели "зрение-язык-действие" и обучение с подкреплением теперь переводят команды на естественном языке в действия роботов в реальном времени, позволяя даже небольшим производителям использовать передовую автоматизацию без обширной экспертизы.
Трансформация рабочей силы и сотрудничество человека с роботом
Нехватка рабочей силы и демографические изменения стимулируют необходимость сотрудничества человека и робота. Коботы не заменяют человека, а расширяют его возможности, повышая производительность и безопасность. Бек отмечает, что современное производство потребует работников, умеющих управлять и программировать роботов. Так же, как хирурги используют робототехнику для точных операций, операторы на заводах должны принять коллаборативные системы как неотъемлемый инструмент для производства с высоким разнообразием и низкими объемами.
Physical AI: следующий рубеж
Physical AI представляет собой слияние генеративного ИИ, систем зрения и робототехнического оборудования. Роботы с Physical AI могут учиться, адаптироваться и выполнять задачи в динамичных условиях. Эта технология позволяет эффективно масштабировать производство с высоким разнообразием и низкими объемами. Edge AI платформы на базе архитектур ARM и NVIDIA Jetson Orin обеспечивают интеллектуальную обработку в реальном времени на каждом суставе робота, позволяя создавать предиктивную, адаптивную и высокоотзывчивую автоматизацию.
Промышленные вызовы и возможности
Традиционная промышленная автоматизация достигает плато. Производство с высоким разнообразием и низкими объемами требует гибкости, быстрой перенастройки и надежной интеграции ИИ. С платформой Universal Robots производители могут перенастраивать операции без полной перестройки производственных линий. ИИ ускоряет обучение и адаптацию, а edge-вычисления обеспечивают работу в реальном времени. Следующая волна инноваций в робототехнике будет сосредоточена на надежности, безопасности и масштабируемом внедрении, преодолевая разрыв между лабораторными разработками и заводским применением.
Взгляд в будущее: гуманоиды и не только
Хотя гуманоидные роботы привлекают внимание, Бек утверждает, что гибкость и адаптивность важнее человеческой формы в большинстве промышленных контекстов. Коботы, AMR и специализированные роботизированные платформы обеспечивают превосходную эффективность и безопасность в производственной среде. Physical AI будет продолжать развиваться, позволяя роботам выполнять сложные задачи с минимальным контролем человека. Отрасль должна сосредоточиться на безопасности, ловкости и предсказуемом поведении, управляемом ИИ, чтобы раскрыть весь потенциал робототехники в повседневных операциях.
Препятствия для внедрения и роль технологий
Основным препятствием для широкого внедрения робототехники является нехватка квалифицированных специалистов по робототехнике. Бек подчеркивает, что демократизация доступа через программное обеспечение, ИИ и low-code платформы крайне важна. Встраивая интеллект непосредственно в роботизированные системы и упрощая программирование, Universal Robots снижает зависимость от специализированного персонала, что позволяет быстрее внедрять технологии, снижать затраты и обеспечивать надежную работу в различных промышленных условиях.
Заключение
Революция Physical AI переопределяет промышленную автоматизацию. Universal Robots демонстрирует, как ИИ, коллаборативные роботы, edge-вычисления и low-code платформы могут преобразовать трудоемкие операции в адаптивные, интеллектуальные среды. Для производителей внедрение этих технологий — не просто возможность, а необходимость, чтобы оставаться конкурентоспособными в быстро меняющемся ландшафте автоматизации.
