未來智能制造的重要支撐：共融機(jī)器人

近年來，“中國制造”正向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化邁進(jìn)，機(jī)器人和人工智能等先進(jìn)技術(shù)，正帶來眾多顛覆式創(chuàng)新，引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)界大變革。

2019年11月1日-2日，由中國國際科技交流中心、深圳市科學(xué)技術(shù)協(xié)會及深圳產(chǎn)學(xué)研合作促進(jìn)會共同主辦的2019大灣區(qū)機(jī)器人與人工智能大會在深圳舉行。在1號舉行的大會開幕式上，中科院院士、華中科技大學(xué)教授丁漢發(fā)表了《機(jī)器人的未來：共融機(jī)器人與數(shù)據(jù)引擎》主題演講。在演講當(dāng)日，億歐有幸采訪到丁漢院士。

“制造領(lǐng)域的機(jī)器人已從最初的操作型機(jī)器人發(fā)展到模擬智能型機(jī)器人，未來將向‘能工巧匠’型共融機(jī)器人方向發(fā)展。但共融機(jī)器人還有很多瓶頸，機(jī)器人如何適應(yīng)變化的環(huán)境，機(jī)器人與人如何協(xié)作，機(jī)器人和機(jī)器人之間的交互和群體合作等問題有待解決。”在專訪中，丁漢告訴億歐。

未來智能制造的重要支撐：共融機(jī)器人

近年來，隨著先進(jìn)制造技術(shù)、信息技術(shù)、機(jī)器人技術(shù)及人工智能技術(shù)的發(fā)展，自主研發(fā)進(jìn)程加快，傳統(tǒng)的制造模式正在改變，中國將迎來一個嶄新的智能制造時代。

在演講中丁漢表示，智能制造，簡單的理解是將人類智慧物化在制造活動中，使得制造裝備和系統(tǒng)具有感知、推理、決策和學(xué)習(xí)的能力，并組成人-機(jī)協(xié)作的系統(tǒng)，讓機(jī)器擴(kuò)大、延伸和部分取代人類專家在制造過程中的腦力活動，提高制造裝備和系統(tǒng)的適應(yīng)性與自主性。

在當(dāng)前階段，大型復(fù)雜構(gòu)件高性能制造是國家的重大需求之一，因為航空航天、船舶、能源、軌道交通等領(lǐng)域的大型復(fù)雜零件制造水平關(guān)系著國民經(jīng)濟(jì)和國防安全。然而，大型復(fù)雜構(gòu)件高效高精加工難度極大，產(chǎn)品本身是非標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)計，現(xiàn)場去看都是人工作業(yè)，作業(yè)精度低，效率低，一致性差且環(huán)境惡劣，這里面需要制造科學(xué)的支撐、制造工藝的進(jìn)步和制造裝備的變革。

“機(jī)器人可以靈活配置、便捷傳感、協(xié)同合作，支持和工藝集成，大型構(gòu)件制造可以采用多機(jī)器人進(jìn)行加工。以前的制造模式是鐵打的機(jī)床，流水的工件，未來很有可能是鐵打的工件，流水的機(jī)床?！倍h表示，“未來的制造業(yè)會產(chǎn)生翻天覆地的變化，但如何把傳感信息和工藝集成，如何在不同的操作空間保持信息映射的準(zhǔn)確性和交互操作精密性等問題仍需要解決?！?/p>

總結(jié)而言，機(jī)器人加工為大型復(fù)雜構(gòu)件的高效高精密制造提供了新思路、新方法，多機(jī)器人、多傳感器和工藝知識融合下的協(xié)同制造，促進(jìn)了大型構(gòu)件加工模式變革。

需要強(qiáng)調(diào)的是，機(jī)器人加工，最重要的仍是機(jī)器人本體，而機(jī)器人本體，重要的是要走向高附加值及高含金量的高端智能裝備研發(fā)，實現(xiàn)引領(lǐng)式發(fā)展。共融機(jī)器人，是未來高端裝備制造發(fā)展的重要支撐。

機(jī)器人加工技術(shù)面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)

機(jī)器人對未來制造業(yè)發(fā)展尤為重要，但現(xiàn)階段機(jī)器人加工技術(shù)仍面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。

據(jù)丁漢介紹，機(jī)器人加工面臨的重要挑戰(zhàn)包括：機(jī)器人加工裝備、動力學(xué)控制、加工誤差補償、自主尋位、大場景全域測量、人工智能技術(shù)等方面。

機(jī)器人加工首先要解決的是加工精度問題。只有具備較好的靈活性和較高的精度，機(jī)器人加工設(shè)備才能適用于大型結(jié)構(gòu)件高效高精制造。影響加工精度的因素很多，其中動力學(xué)控制是一個難題。因為傳統(tǒng)機(jī)器人加工工藝系統(tǒng)精度低、剛度差，強(qiáng)切削力作用下易變形、振動、失穩(wěn)，從而加工精度難以保證。所以要考慮如何實現(xiàn)“高速不抖、高載不趴”。

另外，加工誤差補償、自主尋位及大場景全域測量也面臨挑戰(zhàn)。機(jī)器人幾何誤差和非幾何誤差同時影響輸出精度，通過傳感器信息在線建模，實現(xiàn)復(fù)雜物體數(shù)字建模的難題仍待解決；大型構(gòu)件加工需要機(jī)器人自主移位加工，實現(xiàn)移動加工系統(tǒng)動態(tài)尋位尤為重要；為滿足空氣動力學(xué)，大型構(gòu)件加工精度要求高，如何構(gòu)建一個快速、高精度的全局測量系統(tǒng)，并建立完善的加工質(zhì)量評價體系仍待探索。

當(dāng)前，人工智能技術(shù)的發(fā)展對機(jī)器人加工可以起到重要的推動作用，是助力行業(yè)發(fā)展的翅膀。人工智能的應(yīng)用，主要解決的是人類智慧與經(jīng)驗向機(jī)器的遷移，以及機(jī)器實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)與自主進(jìn)化。

數(shù)據(jù)引擎，推動行業(yè)技術(shù)進(jìn)步

盡管機(jī)器人加工技術(shù)存在許多挑戰(zhàn)，真正的智能制造仍未普及，但大數(shù)據(jù)和人工智能是解決這些問題的有效途徑。

丁漢指出，制造業(yè)里有各種各樣的機(jī)器和數(shù)據(jù)，制造過程也產(chǎn)生海量的信息，如何采集和應(yīng)用這些數(shù)據(jù)是非常重要且具有挑戰(zhàn)性的工作。

具體來說，在制造工藝數(shù)字化過程中，一方面是數(shù)據(jù)的獲取，有些是利用機(jī)器本身的傳感器，有些需要外感知，有些是從企業(yè)獲取的靜態(tài)數(shù)據(jù)，有些是傳感器采集到動態(tài)信息，這些數(shù)據(jù)是實現(xiàn)制造智能的基礎(chǔ)，但另一方面，或者說更重要的方面是數(shù)據(jù)處理的算法，如何將這些離散的、非線性、時變性的海量信息進(jìn)行分析建模是更難解決的問題。

丁漢介紹，最近的一個工作是提出了一套基于信息物理系統(tǒng)的自動建?？蚣埽摽蚣芫哂休^好的普適性，已成功應(yīng)用在機(jī)器人、智能制造、智能電網(wǎng)等多個領(lǐng)域。同時，該框架中的核心算法也被開發(fā)成一個開放的平臺——稱為數(shù)據(jù)引擎，可以為不同行業(yè)、甚至不了解人工智能的人，提供數(shù)據(jù)分析和診斷。盡管在現(xiàn)階段，由于學(xué)習(xí)算法及計算能力的限制，很多數(shù)據(jù)采集及有效利用無法完成。但在未來，大數(shù)據(jù)技術(shù)和設(shè)備診斷平臺在各個行業(yè)都有用武之地。

由此看來，未來機(jī)器人極有可能改變大構(gòu)件制造模式，而未來的數(shù)據(jù)引擎技術(shù)、人工智能技術(shù)會幫助制造企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型。在國家制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級時期，大數(shù)據(jù)、人工智能及機(jī)器人一定會有較大應(yīng)用前景。未來，各企業(yè)應(yīng)積極擁抱人工智能和機(jī)器人，努力實現(xiàn)企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新，才能使中國制造在國際舞臺上發(fā)光發(fā)熱。

丁漢強(qiáng)調(diào)，未來機(jī)器人的發(fā)展可能是一個人機(jī)耦合的關(guān)系，從目前的空間隔離到人機(jī)協(xié)作，未來人和機(jī)器一定會在同一個物理空間緊密的合作。但這個工作還有很多挑戰(zhàn)，比如機(jī)器人的基礎(chǔ)理論問題和大數(shù)據(jù)的算法問題還有傳感器的控制集成問題等。這需要高校和產(chǎn)業(yè)緊密合作，只有產(chǎn)學(xué)研緊密合作，才能真正助力制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級，推動我國制造從中低端走向中高端。

“然而，產(chǎn)學(xué)研合作還有很多環(huán)節(jié)要突破，從研究成果到企業(yè)應(yīng)用還有很多工作要做，技術(shù)從實驗室走到產(chǎn)業(yè)，本身需要不斷迭代、不斷完善。此外，高校的科研成果要走完產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化最后一公里，還需要政府、資金、產(chǎn)業(yè)、社會等多方支持。因此，科技成果轉(zhuǎn)化，需要定力和耐心，需要較長時間來完善和迭代，還需要行業(yè)知識的不斷的引入?！痹诓稍L尾聲，丁漢表示。