机器人
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这个机器人在白云机场找到了第一份工作！
智能制造类 浊酒尽余欢 2017-03-31 16:13 发表了文章
上周刚在博鳌论坛首秀提供智能服务的优必选Cruzr机器人在近期找到了第一份工作，且有了自己的工作昵称——“云朵”，成为广州白云国际机场首位机器人“新雇员”。
3月30日起，广州白云国际机场与优必选科技联合打造的服务型机器人Cruzr将在第二届中国机场服务大会举办期间亮相，双方将致力于打造智慧机场，为旅客提供便捷服务。
智慧机场建设的一小步
“请问我的航班在哪里办理值机？”“您好！请您跟我来。”一个大圆脸的机器人循声回答，扭动的脑袋和灵活的机器臂为旅客指引，让出行的旅客新奇不已。全身科技感的机器工作人员，与您问候、握手、说话、拥抱甚至跳舞，是否让你感觉很“带劲”？这不是《超能陆战队》、《星际迷航》电影中那些遥远的科技场景，而是在白云机场亮相的首位机器人“新雇员”。
本次亮相的Cruzr采用类人形及全自由度的灵活双臂设计，基于3个全向轮，可以像人一样自由移动，灵活的手臂还可以摆出许多姿态，和大家的沟通也更生动。记者了解到，它集成了地图同步构建及定位（SLAM）、精准人脸识别、大数据采集管理分析等先进技术。除了可以识别说话对象的声音和脸，懂得中英文语言，还能够为不同的旅客提供乘机咨询、自助值机引导、视频客服、互动娱乐等多项服务。
资料显示，白云机场在国内民航机场旅客吞吐量排名前三，目前正在积极打造智慧机场。继2016年荣获国际航空运输协会(IATA)“便捷旅行项目”白金标奖，白云机场今年又致力于通过科技智能服务，更好地简化乘机流程、提高出行效率，引入更多先进技术和智能设施，大力推进智慧机场和最具体验式机场建设。本次机器人亮相仅仅是进程中的一小步，未来还会有更多新举措。
据悉，在第二届中国机场服务大会广州举办期间，旅客可以到航站楼三层出发厅L岛“机器人体验专区”，近距离感受与机器人互动交流的乐趣。
商用服务机器人将走进大众
据悉，此次走进航站楼的Cruzr机器人是由白云机场与人工智能及机器人公司优必选科技共同打造。优必选科技作为中国聚焦于服务机器人的高新科技企业，也是唯一独角兽级别的服务机器人公司，其最受瞩目的是在2016春晚上演了Alpha机器人舞蹈表演。优必选相关负责人介绍，Cruzr与Alpha定位不同，它将更多应用于公共服务领域。比如机场就是一个很好的应用场景，在出发、值机、登机、指引、中转、抵达等全流程上，机器人都有“用武之地”。
上述负责人表示，Cruzr是优必选首款智能云平台商用服务机器人，相对于市面上的同类产品，Cruzr在设计、人工智能、场景定制等方面有着十分突出的性能与优势。除了机场之外，Cruzr还可为银行、博物馆、医院、学校、酒店、4S店等提供个性化定制服务。优必选创始人、CEO周剑此前表示，Cruzr机器人是支撑优必选商业化，为该公司提供持续造血能力的一款重磅产品。据透露，目前Cruzr已获得 5000多台订单，将于今年6月份上市。
跟多内容请关注：www.imefuture.com
来源：1号机器人网 南方网 查看全部
上周刚在博鳌论坛首秀提供智能服务的优必选Cruzr机器人在近期找到了第一份工作，且有了自己的工作昵称——“云朵”，成为广州白云国际机场首位机器人“新雇员”。
3月30日起，广州白云国际机场与优必选科技联合打造的服务型机器人Cruzr将在第二届中国机场服务大会举办期间亮相，双方将致力于打造智慧机场，为旅客提供便捷服务。
智慧机场建设的一小步
“请问我的航班在哪里办理值机？”“您好！请您跟我来。”一个大圆脸的机器人循声回答，扭动的脑袋和灵活的机器臂为旅客指引，让出行的旅客新奇不已。全身科技感的机器工作人员，与您问候、握手、说话、拥抱甚至跳舞，是否让你感觉很“带劲”？这不是《超能陆战队》、《星际迷航》电影中那些遥远的科技场景，而是在白云机场亮相的首位机器人“新雇员”。
本次亮相的Cruzr采用类人形及全自由度的灵活双臂设计，基于3个全向轮，可以像人一样自由移动，灵活的手臂还可以摆出许多姿态，和大家的沟通也更生动。记者了解到，它集成了地图同步构建及定位（SLAM）、精准人脸识别、大数据采集管理分析等先进技术。除了可以识别说话对象的声音和脸，懂得中英文语言，还能够为不同的旅客提供乘机咨询、自助值机引导、视频客服、互动娱乐等多项服务。
资料显示，白云机场在国内民航机场旅客吞吐量排名前三，目前正在积极打造智慧机场。继2016年荣获国际航空运输协会(IATA)“便捷旅行项目”白金标奖，白云机场今年又致力于通过科技智能服务，更好地简化乘机流程、提高出行效率，引入更多先进技术和智能设施，大力推进智慧机场和最具体验式机场建设。本次机器人亮相仅仅是进程中的一小步，未来还会有更多新举措。
据悉，在第二届中国机场服务大会广州举办期间，旅客可以到航站楼三层出发厅L岛“机器人体验专区”，近距离感受与机器人互动交流的乐趣。
商用服务机器人将走进大众
据悉，此次走进航站楼的Cruzr机器人是由白云机场与人工智能及机器人公司优必选科技共同打造。优必选科技作为中国聚焦于服务机器人的高新科技企业，也是唯一独角兽级别的服务机器人公司，其最受瞩目的是在2016春晚上演了Alpha机器人舞蹈表演。优必选相关负责人介绍，Cruzr与Alpha定位不同，它将更多应用于公共服务领域。比如机场就是一个很好的应用场景，在出发、值机、登机、指引、中转、抵达等全流程上，机器人都有“用武之地”。
上述负责人表示，Cruzr是优必选首款智能云平台商用服务机器人，相对于市面上的同类产品，Cruzr在设计、人工智能、场景定制等方面有着十分突出的性能与优势。除了机场之外，Cruzr还可为银行、博物馆、医院、学校、酒店、4S店等提供个性化定制服务。优必选创始人、CEO周剑此前表示，Cruzr机器人是支撑优必选商业化，为该公司提供持续造血能力的一款重磅产品。据透露，目前Cruzr已获得 5000多台订单，将于今年6月份上市。
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人工智能面临的最大挑战不是技术？
智能科技类 国产女汉子 2017-03-31 15:51 发表了文章
人工智能如今随处可见，它已经扎根于我们的生活。人工智能以这样或那样的方式触及我们生活的大多数方面，从在网上决定购买什么书籍或机票，到我们的求职申请是否成功，再到我们是否获得了一笔银行贷款，甚至罹患癌症后要接受何种治疗方法，都离不开它。
所有这些事情——甚至包括其他更多的事情——现在都可以由复杂的软件系统以基本上全自动的方式来决定。人工智能在过去几年当中实现的巨大进步相当引人注目，它有可能会在很多方面让我们的生活变得更加美好。
在刚刚过去的几年中，人工智能的崛起已经成为不可避免的趋势。大量的资金被投入到人工智能初创公司中。许多现有的科技公司——包括亚马逊、脸书和微软在内的一些巨头——都开设了新的研究实验室。毫不夸张地说，现在软件就意味着人工智能。
人工智能已经在多项实践活动中证明了自己——从给照片贴标签到诊断疾病。有人预测它带来的巨变堪比互联网，甚至更大。我们询问了一组技术专家，这个人工智能无处不在的快速变化的世界对人类来说意味着什么？值得注意的是，他们当中几乎所有人的反应都围绕着道德问题。
谷歌的研究总监、机器学习领域的先驱彼得·诺维格（Peter Norvig）说，受数据驱动的人工智能技术是该公司最近取得的众多胜利成果背后的推动力，现在关键的问题是找出确保这些新系统让整个社会得到改善的方法——而不仅仅是让控制它们的人受益。他说："人工智能已被证明在实践任务领域相当有效——从给照片贴标签，到理解口头和书面的自然语言，再到帮助辨别疾病，现在的挑战是确保每个人都能从这项技术当中受益。"
一个重要问题在于，这种软件的复杂性常常意味着不可能确切搞清楚某种人工智能系统行为方式背后的原因。根据目前人工智能的运行方式——它建立在一项非常成功的被称为机器学习的技术基础上——你无法揭开盖子，一探里面的究竟。所以我们选择相信它。那么我们的挑战就是要想出新的办法来监控或者审核人工智能目前正在发挥重大作用的众多领域。
对哈佛大学法学院的互联网法律学教授乔纳森·齐特林（Jonathan Zittrain）来说，目前存在的一个威胁是，计算机系统变得越来越复杂，这可能使它们无法获得必要的监督。他说："随着我们的系统———在技术的帮助下———变得越来越复杂而且紧密耦合，我担心人类的自主性会减弱。如果我们'设置完毕就不再管它'，我们可能会对某个系统的发展进化方式感到后悔，并哀叹没有一个明确的位置来考虑道德因素。"
人工智能技术将可以让机器人完成更复杂的工作，例如日本这种为顾客提供服务的售货机器店员。我们专家组的其他人也表达了同样的忧虑。北卡罗来纳州杜克大学人类与自主性实验室（Human and Autonomy Lab）的主管米西·卡明斯（Missy Cummings）问道："我们将如何能够证明这些系统是安全的？"卡明斯曾是美国海军的首位女性战斗机飞行员之一，目前是一位无人机专家。
人工智能需要监督，但目前还不清楚要怎样做到这一点。卡明斯称："目前，我们还没有想出被大家普遍接受的办法。而且，在没有一个行业标准对这些系统进行测试的情况下，这些技术也很难被广泛推行。"
然而，在这样一个瞬息万变的世界，监管机构常常发现自己要扮演追赶者的角色。在很多关键领域，比如说刑事司法系统和医疗保健领域，相关公司已经在探索利用人工智能做出假释决定或者诊断疾病的有效性。但是，一旦把决定权交给机器，我们就面临失控的风险——谁敢保证这个系统每一次都能作出正确决定？
微软研究院首席研究员达娜·博伊德（Danah Boyd）称，关于那些正在被写进这种系统的价值观以及谁将最终为它们负责，有一些很严肃的问题。她说："监管机构、民间社会和社会理论家越来越强烈地希望看到这些技术是公平并且符合道德准则的，但这些想法充其量不过是模糊的概念。"
存在道德问题困扰的其中一个领域是工作场所。人工智能技术将使机器人承担更复杂的工作并替代更多的工人。例如，苹果公司和三星集团的供货商富士康科技集团已经宣布，该公司打算用机器人替代6万名工厂工人。还有福特汽车位于德国科隆的工厂，让机器人和工人一起并肩工作。
在许多工厂，人类已经在和机器人一起工作———有人认为，这种被取代的感觉可能给精神健康带来冲击。更重要的是，如果自动化程度的提高给就业造成重大影响，也可能给人类的精神健康带来冲击。生物伦理学家、美国前总统巴拉克·奥巴马的前医疗顾问伊齐基尔·伊曼纽尔（Ezekiel Emanuel）称："如果要找出给人们的生活带来意义的事情，你会发现有三样：有意义的关系、强烈的兴趣和有意义的工作。有意义的工作是构成个人身份的一个非常重要的元素。"他指出，在工厂倒闭导致就业岗位流失的地区，出现自杀、药物滥用和抑郁症的风险可能增大。
由此导致的结果是我们可能需要更多的伦理学家。麻省理工学院的法律和伦理学专家凯特·达林（Kate Darling）称："公司会追随市场激励的方向———这不是一件坏事，但正因为这一点，我们不能指望他们遵守道德标准。如果有适当的监管，会起到帮助作用。在私底下或者每当我们拥有一项新技术的时候，我们已经发现了这个问题，而且想出了应对它的办法。"
达林指出，包括谷歌在内的许多知名大公司已经设置了伦理委员会，用来监督他们人工智能技术的开发和部署。有观点认为这种现象应该变得更普遍。她说："我们不想扼杀创新，但可能已经到了大家都希望创建一些这类组织的时候。"
对于谷歌伦理委员会的成员以及该机构实际职能的详细情况，我们还知之甚少。但是去年9月，Facebook、谷歌和亚马逊联合推出了一个名叫OpenAI的非营利组织，针对人工智能带来的大量安全性和隐私性问题，研究解决方案。这是一个致力于研究和推动开放源人工智能为所有人谋福利的组织。谷歌的诺维格称："公开研究机器学习技术以及通过公开刊物和开放源代码传播这种技术是非常重要的一点，这样我们都能共享研究成果。"
如果我们想要研究行业和道德标准并完全搞清楚什么是利害攸关的东西，那么创建一个由伦理专家、技术专家和企业领导人组成的顾问团队就是非常重要的一件事。我们要解决的问题是如何利用人工智能技术在我们已经做到最好的基础上让人类社会变得更美好。齐特林称："我们要做的是少担心科幻小说中机器人接管地球的局面，多想想如何运用技术帮助人类思考和做决策，而不是完全取代人类的自主性。"
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来源： BBC中文网 查看全部
所有这些事情——甚至包括其他更多的事情——现在都可以由复杂的软件系统以基本上全自动的方式来决定。人工智能在过去几年当中实现的巨大进步相当引人注目，它有可能会在很多方面让我们的生活变得更加美好。
在刚刚过去的几年中，人工智能的崛起已经成为不可避免的趋势。大量的资金被投入到人工智能初创公司中。许多现有的科技公司——包括亚马逊、脸书和微软在内的一些巨头——都开设了新的研究实验室。毫不夸张地说，现在软件就意味着人工智能。
人工智能已经在多项实践活动中证明了自己——从给照片贴标签到诊断疾病。有人预测它带来的巨变堪比互联网，甚至更大。我们询问了一组技术专家，这个人工智能无处不在的快速变化的世界对人类来说意味着什么？值得注意的是，他们当中几乎所有人的反应都围绕着道德问题。
谷歌的研究总监、机器学习领域的先驱彼得·诺维格（Peter Norvig）说，受数据驱动的人工智能技术是该公司最近取得的众多胜利成果背后的推动力，现在关键的问题是找出确保这些新系统让整个社会得到改善的方法——而不仅仅是让控制它们的人受益。他说："人工智能已被证明在实践任务领域相当有效——从给照片贴标签，到理解口头和书面的自然语言，再到帮助辨别疾病，现在的挑战是确保每个人都能从这项技术当中受益。"
一个重要问题在于，这种软件的复杂性常常意味着不可能确切搞清楚某种人工智能系统行为方式背后的原因。根据目前人工智能的运行方式——它建立在一项非常成功的被称为机器学习的技术基础上——你无法揭开盖子，一探里面的究竟。所以我们选择相信它。那么我们的挑战就是要想出新的办法来监控或者审核人工智能目前正在发挥重大作用的众多领域。
对哈佛大学法学院的互联网法律学教授乔纳森·齐特林（Jonathan Zittrain）来说，目前存在的一个威胁是，计算机系统变得越来越复杂，这可能使它们无法获得必要的监督。他说："随着我们的系统———在技术的帮助下———变得越来越复杂而且紧密耦合，我担心人类的自主性会减弱。如果我们'设置完毕就不再管它'，我们可能会对某个系统的发展进化方式感到后悔，并哀叹没有一个明确的位置来考虑道德因素。"
人工智能技术将可以让机器人完成更复杂的工作，例如日本这种为顾客提供服务的售货机器店员。我们专家组的其他人也表达了同样的忧虑。北卡罗来纳州杜克大学人类与自主性实验室（Human and Autonomy Lab）的主管米西·卡明斯（Missy Cummings）问道："我们将如何能够证明这些系统是安全的？"卡明斯曾是美国海军的首位女性战斗机飞行员之一，目前是一位无人机专家。
人工智能需要监督，但目前还不清楚要怎样做到这一点。卡明斯称："目前，我们还没有想出被大家普遍接受的办法。而且，在没有一个行业标准对这些系统进行测试的情况下，这些技术也很难被广泛推行。"
然而，在这样一个瞬息万变的世界，监管机构常常发现自己要扮演追赶者的角色。在很多关键领域，比如说刑事司法系统和医疗保健领域，相关公司已经在探索利用人工智能做出假释决定或者诊断疾病的有效性。但是，一旦把决定权交给机器，我们就面临失控的风险——谁敢保证这个系统每一次都能作出正确决定？
微软研究院首席研究员达娜·博伊德（Danah Boyd）称，关于那些正在被写进这种系统的价值观以及谁将最终为它们负责，有一些很严肃的问题。她说："监管机构、民间社会和社会理论家越来越强烈地希望看到这些技术是公平并且符合道德准则的，但这些想法充其量不过是模糊的概念。"
存在道德问题困扰的其中一个领域是工作场所。人工智能技术将使机器人承担更复杂的工作并替代更多的工人。例如，苹果公司和三星集团的供货商富士康科技集团已经宣布，该公司打算用机器人替代6万名工厂工人。还有福特汽车位于德国科隆的工厂，让机器人和工人一起并肩工作。
在许多工厂，人类已经在和机器人一起工作———有人认为，这种被取代的感觉可能给精神健康带来冲击。更重要的是，如果自动化程度的提高给就业造成重大影响，也可能给人类的精神健康带来冲击。生物伦理学家、美国前总统巴拉克·奥巴马的前医疗顾问伊齐基尔·伊曼纽尔（Ezekiel Emanuel）称："如果要找出给人们的生活带来意义的事情，你会发现有三样：有意义的关系、强烈的兴趣和有意义的工作。有意义的工作是构成个人身份的一个非常重要的元素。"他指出，在工厂倒闭导致就业岗位流失的地区，出现自杀、药物滥用和抑郁症的风险可能增大。
由此导致的结果是我们可能需要更多的伦理学家。麻省理工学院的法律和伦理学专家凯特·达林（Kate Darling）称："公司会追随市场激励的方向———这不是一件坏事，但正因为这一点，我们不能指望他们遵守道德标准。如果有适当的监管，会起到帮助作用。在私底下或者每当我们拥有一项新技术的时候，我们已经发现了这个问题，而且想出了应对它的办法。"
达林指出，包括谷歌在内的许多知名大公司已经设置了伦理委员会，用来监督他们人工智能技术的开发和部署。有观点认为这种现象应该变得更普遍。她说："我们不想扼杀创新，但可能已经到了大家都希望创建一些这类组织的时候。"
对于谷歌伦理委员会的成员以及该机构实际职能的详细情况，我们还知之甚少。但是去年9月，Facebook、谷歌和亚马逊联合推出了一个名叫OpenAI的非营利组织，针对人工智能带来的大量安全性和隐私性问题，研究解决方案。这是一个致力于研究和推动开放源人工智能为所有人谋福利的组织。谷歌的诺维格称："公开研究机器学习技术以及通过公开刊物和开放源代码传播这种技术是非常重要的一点，这样我们都能共享研究成果。"
如果我们想要研究行业和道德标准并完全搞清楚什么是利害攸关的东西，那么创建一个由伦理专家、技术专家和企业领导人组成的顾问团队就是非常重要的一件事。我们要解决的问题是如何利用人工智能技术在我们已经做到最好的基础上让人类社会变得更美好。齐特林称："我们要做的是少担心科幻小说中机器人接管地球的局面，多想想如何运用技术帮助人类思考和做决策，而不是完全取代人类的自主性。"
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人工智能如今随处可见，它已经扎根于我们的生活。人工智能以这样或那样的方式触及我们生活的大多数方面，从在网上决定购买什么书籍或机票，到我们的求职申请是否成功，再到我们是否获得了一笔银行贷款，甚至罹患癌症后要接受何种治疗方法，都离不开它。
所有这些事情——甚至包括其他更多的事情——现在都可以由复杂的软件系统以基本上全自动的方式来决定。人工智能在过去几年当中实现的巨大进步相当引人注目，它有可能会在很多方面让我们的生活变得更加美好。
在刚刚过去的几年中，人工智能的崛起已经成为不可避免的趋势。大量的资金被投入到人工智能初创公司中。许多现有的科技公司——包括亚马逊、脸书和微软在内的一些巨头——都开设了新的研究实验室。毫不夸张地说，现在软件就意味着人工智能。
人工智能已经在多项实践活动中证明了自己——从给照片贴标签到诊断疾病。有人预测它带来的巨变堪比互联网，甚至更大。我们询问了一组技术专家，这个人工智能无处不在的快速变化的世界对人类来说意味着什么？值得注意的是，他们当中几乎所有人的反应都围绕着道德问题。
谷歌的研究总监、机器学习领域的先驱彼得·诺维格（Peter Norvig）说，受数据驱动的人工智能技术是该公司最近取得的众多胜利成果背后的推动力，现在关键的问题是找出确保这些新系统让整个社会得到改善的方法——而不仅仅是让控制它们的人受益。他说："人工智能已被证明在实践任务领域相当有效——从给照片贴标签，到理解口头和书面的自然语言，再到帮助辨别疾病，现在的挑战是确保每个人都能从这项技术当中受益。"
一个重要问题在于，这种软件的复杂性常常意味着不可能确切搞清楚某种人工智能系统行为方式背后的原因。根据目前人工智能的运行方式——它建立在一项非常成功的被称为机器学习的技术基础上——你无法揭开盖子，一探里面的究竟。所以我们选择相信它。那么我们的挑战就是要想出新的办法来监控或者审核人工智能目前正在发挥重大作用的众多领域。
对哈佛大学法学院的互联网法律学教授乔纳森·齐特林（Jonathan Zittrain）来说，目前存在的一个威胁是，计算机系统变得越来越复杂，这可能使它们无法获得必要的监督。他说："随着我们的系统———在技术的帮助下———变得越来越复杂而且紧密耦合，我担心人类的自主性会减弱。如果我们'设置完毕就不再管它'，我们可能会对某个系统的发展进化方式感到后悔，并哀叹没有一个明确的位置来考虑道德因素。"
人工智能技术将可以让机器人完成更复杂的工作，例如日本这种为顾客提供服务的售货机器店员。我们专家组的其他人也表达了同样的忧虑。北卡罗来纳州杜克大学人类与自主性实验室（Human and Autonomy Lab）的主管米西·卡明斯（Missy Cummings）问道："我们将如何能够证明这些系统是安全的？"卡明斯曾是美国海军的首位女性战斗机飞行员之一，目前是一位无人机专家。
人工智能需要监督，但目前还不清楚要怎样做到这一点。卡明斯称："目前，我们还没有想出被大家普遍接受的办法。而且，在没有一个行业标准对这些系统进行测试的情况下，这些技术也很难被广泛推行。"
然而，在这样一个瞬息万变的世界，监管机构常常发现自己要扮演追赶者的角色。在很多关键领域，比如说刑事司法系统和医疗保健领域，相关公司已经在探索利用人工智能做出假释决定或者诊断疾病的有效性。但是，一旦把决定权交给机器，我们就面临失控的风险——谁敢保证这个系统每一次都能作出正确决定？
微软研究院首席研究员达娜·博伊德（Danah Boyd）称，关于那些正在被写进这种系统的价值观以及谁将最终为它们负责，有一些很严肃的问题。她说："监管机构、民间社会和社会理论家越来越强烈地希望看到这些技术是公平并且符合道德准则的，但这些想法充其量不过是模糊的概念。"
存在道德问题困扰的其中一个领域是工作场所。人工智能技术将使机器人承担更复杂的工作并替代更多的工人。例如，苹果公司和三星集团的供货商富士康科技集团已经宣布，该公司打算用机器人替代6万名工厂工人。还有福特汽车位于德国科隆的工厂，让机器人和工人一起并肩工作。
在许多工厂，人类已经在和机器人一起工作———有人认为，这种被取代的感觉可能给精神健康带来冲击。更重要的是，如果自动化程度的提高给就业造成重大影响，也可能给人类的精神健康带来冲击。生物伦理学家、美国前总统巴拉克·奥巴马的前医疗顾问伊齐基尔·伊曼纽尔（Ezekiel Emanuel）称："如果要找出给人们的生活带来意义的事情，你会发现有三样：有意义的关系、强烈的兴趣和有意义的工作。有意义的工作是构成个人身份的一个非常重要的元素。"他指出，在工厂倒闭导致就业岗位流失的地区，出现自杀、药物滥用和抑郁症的风险可能增大。
由此导致的结果是我们可能需要更多的伦理学家。麻省理工学院的法律和伦理学专家凯特·达林（Kate Darling）称："公司会追随市场激励的方向———这不是一件坏事，但正因为这一点，我们不能指望他们遵守道德标准。如果有适当的监管，会起到帮助作用。在私底下或者每当我们拥有一项新技术的时候，我们已经发现了这个问题，而且想出了应对它的办法。"
达林指出，包括谷歌在内的许多知名大公司已经设置了伦理委员会，用来监督他们人工智能技术的开发和部署。有观点认为这种现象应该变得更普遍。她说："我们不想扼杀创新，但可能已经到了大家都希望创建一些这类组织的时候。"
对于谷歌伦理委员会的成员以及该机构实际职能的详细情况，我们还知之甚少。但是去年9月，Facebook、谷歌和亚马逊联合推出了一个名叫OpenAI的非营利组织，针对人工智能带来的大量安全性和隐私性问题，研究解决方案。这是一个致力于研究和推动开放源人工智能为所有人谋福利的组织。谷歌的诺维格称："公开研究机器学习技术以及通过公开刊物和开放源代码传播这种技术是非常重要的一点，这样我们都能共享研究成果。"
如果我们想要研究行业和道德标准并完全搞清楚什么是利害攸关的东西，那么创建一个由伦理专家、技术专家和企业领导人组成的顾问团队就是非常重要的一件事。我们要解决的问题是如何利用人工智能技术在我们已经做到最好的基础上让人类社会变得更美好。齐特林称："我们要做的是少担心科幻小说中机器人接管地球的局面，多想想如何运用技术帮助人类思考和做决策，而不是完全取代人类的自主性。"
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来源： BBC中文网
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20张图告诉你，外卖机器人送餐全过程！
智能科技类 jingjing 2017-03-31 11:12 发表了文章
从3月23日开始，来自Starship Technologies公司的外卖机器人开始代替部分人类快递员，为按需递送初创企业DoorDash配送食物。这种小型自驾车机器人从加州红木城的餐馆中领取食物，然后为方圆3.2公里内的顾客送餐。
Starship Technologies是位于伦敦的机器人公司，希望能够在拥挤的城区利用机器人更高效地完成递送任务。该公司表示，其六轮快递员可以在短短15到30分钟内完成送餐任务，因为它们可以相对轻松地穿过硅谷的街区。
这家初创企业面临机器人公司Dispatch的激烈竞争，后者的自驾递送机器人曾于2月份被发现正熟悉旧金山的街道。
下面，就让我们看看Starship Technologies的机器人第一天工作的场景。
这就是未来的快递员（或自动车辆）。
Skype与Starship Technologies联合创始人阿迪·赫恩拉（Ahti Heinla）和乔纳斯·弗里斯（Janus Friis），他们原本希望开发能够前往火星或月球采集岩石样本的机器人。
后来，赫恩拉与弗里斯利用这种技术开发出外卖机器人。Starship Technologies已经于2016年融资1700万美元，由梅赛德斯-奔驰母公司戴姆勒领投。
这是Starship Technologies公司外卖机器人在红木城市中心第一天工作的场景。有人利用DoorDash应用向Spaghetti Factory订购意大利面。
DoorDash开发的算法可以实时计算出更合理的快递方式，确定是由人类还是机器人完成递送。
在上述情况下，Spaghetti Factory餐厅周围是宽阔的人行道，且送货目标位于餐厅周围3.2公里范围内，因此机器人承接了任务。
自从1月份在红木城设立办公室以来，Starship Technologies已经绘制出3.2公里范围的递送区。机器人可以按照地图指示直线行驶，最高时速为6.4公里。
Starship Technologies的外卖机器人身上配有9个摄像头和超声波传感器，可以围绕其创造出“假想泡沫”。
当地图上没有的物体（比如人类或建筑物）进入其泡沫时，机器人就能迅速做出判断：是停下来等待还是绕行。这款机器人甚至能够读懂交通灯的意义，为此知道何时过马路才安全。
在第一天的送餐过程中，这个机器人曾遇到没有交通灯的人行道。由于它不知道何时穿过马路才算安全，为此向Starship Enterprises的工作人员求助。通过机器人身上的摄像头，工作人员可以看到其周围环境，并指引其安全穿过马路。
此外，机器人还遇到建筑区。它小心地行进，滑过破损的马路，并轻松地躲过挖掘现场。
机器人的操作人员站在附近密切关注着它。尽管机器人的操作是完全自动的，但最初依然需要有人陪伴，同时回答好奇路人的问题。
无论去哪，这个机器人似乎都能交到朋友。这个有2个女孩的家庭希望能与它合影留念，其他人则用手机为它拍照。
Starship Technologies公司表示，其机器人至今已经遇到过300万个行人，没有发生任何意外。如果有人试图绑架它，它会发出警报。在公司历史上，还没有机器人被偷走或损坏的例子。当不被餐馆人员使用时，机器人会被锁起来。
Starship Technologies在硅谷的运行主管贾斯汀·霍夫曼（Justin Hoffman）表示，重约13.5公斤、装备有GPS系统的机器人似乎并不太吸引潜在绑架者，这可能是因为里面值钱的物品只有墨西哥卷饼。
但在旧金山附近，这里的长期居民与科技公司的关系比较紧张，因此不难想象路人对在街头看到机器人的态度。
从递送中心出发15分钟后，我们到达Spaghetti Factory餐厅。
餐厅经理（有服务员注意到机器人到来）来到门外，打开机器人的顶盖，然后将外卖盒放入其保温箱中。
将来，但机器人到达目的地时，DoorDash将可通过应用通知餐厅。
我们加速返回递送中心，那里正有客人等着吃意大利面。
当机器人到达时，DoorDash应用通知客人，客人可按下按钮打开盖子。有了这种设计，没有其他人能够拿走食物。
DoorDash拥有超过10万的人类快递员，在北美各地递送食物，现在又增加了6个机器人快递员。4月份，机器人的数量将会增加到12个。
尽管机器人快递员依然只占公司员工的一小部分，但DoorDash联合创始人斯坦利·唐（Stanley Tang）表示，该公司希望将来能大量使用机器人。
DoorDash最终计划在集中配送中心进行试验。机器人可以从餐厅领取食物，然后返回最近的配送中心，并将食物交给人类递送员。人类递送员收集到四到五份订单后，开始外出递送。节省的时间和燃料，可能帮助DoorDash降低递送成本。
唐表示，机器人永远无法完全替代人类，他认为机器人只是公司现有递送服务的补充。
但是唐认为，机器人将会接管人类递送员不愿接手的短途递送，因为这种服务获得的报酬太低。
机器人则不同，它们完全可胜任人类不愿从事的工作。
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Starship Technologies是位于伦敦的机器人公司，希望能够在拥挤的城区利用机器人更高效地完成递送任务。该公司表示，其六轮快递员可以在短短15到30分钟内完成送餐任务，因为它们可以相对轻松地穿过硅谷的街区。
这家初创企业面临机器人公司Dispatch的激烈竞争，后者的自驾递送机器人曾于2月份被发现正熟悉旧金山的街道。
下面，就让我们看看Starship Technologies的机器人第一天工作的场景。
这就是未来的快递员（或自动车辆）。
Skype与Starship Technologies联合创始人阿迪·赫恩拉（Ahti Heinla）和乔纳斯·弗里斯（Janus Friis），他们原本希望开发能够前往火星或月球采集岩石样本的机器人。
后来，赫恩拉与弗里斯利用这种技术开发出外卖机器人。Starship Technologies已经于2016年融资1700万美元，由梅赛德斯-奔驰母公司戴姆勒领投。
这是Starship Technologies公司外卖机器人在红木城市中心第一天工作的场景。有人利用DoorDash应用向Spaghetti Factory订购意大利面。
DoorDash开发的算法可以实时计算出更合理的快递方式，确定是由人类还是机器人完成递送。
在上述情况下，Spaghetti Factory餐厅周围是宽阔的人行道，且送货目标位于餐厅周围3.2公里范围内，因此机器人承接了任务。
自从1月份在红木城设立办公室以来，Starship Technologies已经绘制出3.2公里范围的递送区。机器人可以按照地图指示直线行驶，最高时速为6.4公里。
Starship Technologies的外卖机器人身上配有9个摄像头和超声波传感器，可以围绕其创造出“假想泡沫”。
当地图上没有的物体（比如人类或建筑物）进入其泡沫时，机器人就能迅速做出判断：是停下来等待还是绕行。这款机器人甚至能够读懂交通灯的意义，为此知道何时过马路才安全。
在第一天的送餐过程中，这个机器人曾遇到没有交通灯的人行道。由于它不知道何时穿过马路才算安全，为此向Starship Enterprises的工作人员求助。通过机器人身上的摄像头，工作人员可以看到其周围环境，并指引其安全穿过马路。
此外，机器人还遇到建筑区。它小心地行进，滑过破损的马路，并轻松地躲过挖掘现场。
机器人的操作人员站在附近密切关注着它。尽管机器人的操作是完全自动的，但最初依然需要有人陪伴，同时回答好奇路人的问题。
无论去哪，这个机器人似乎都能交到朋友。这个有2个女孩的家庭希望能与它合影留念，其他人则用手机为它拍照。
Starship Technologies公司表示，其机器人至今已经遇到过300万个行人，没有发生任何意外。如果有人试图绑架它，它会发出警报。在公司历史上，还没有机器人被偷走或损坏的例子。当不被餐馆人员使用时，机器人会被锁起来。
Starship Technologies在硅谷的运行主管贾斯汀·霍夫曼（Justin Hoffman）表示，重约13.5公斤、装备有GPS系统的机器人似乎并不太吸引潜在绑架者，这可能是因为里面值钱的物品只有墨西哥卷饼。
但在旧金山附近，这里的长期居民与科技公司的关系比较紧张，因此不难想象路人对在街头看到机器人的态度。
从递送中心出发15分钟后，我们到达Spaghetti Factory餐厅。
餐厅经理（有服务员注意到机器人到来）来到门外，打开机器人的顶盖，然后将外卖盒放入其保温箱中。
将来，但机器人到达目的地时，DoorDash将可通过应用通知餐厅。
我们加速返回递送中心，那里正有客人等着吃意大利面。
当机器人到达时，DoorDash应用通知客人，客人可按下按钮打开盖子。有了这种设计，没有其他人能够拿走食物。
DoorDash拥有超过10万的人类快递员，在北美各地递送食物，现在又增加了6个机器人快递员。4月份，机器人的数量将会增加到12个。
尽管机器人快递员依然只占公司员工的一小部分，但DoorDash联合创始人斯坦利·唐（Stanley Tang）表示，该公司希望将来能大量使用机器人。
DoorDash最终计划在集中配送中心进行试验。机器人可以从餐厅领取食物，然后返回最近的配送中心，并将食物交给人类递送员。人类递送员收集到四到五份订单后，开始外出递送。节省的时间和燃料，可能帮助DoorDash降低递送成本。
唐表示，机器人永远无法完全替代人类，他认为机器人只是公司现有递送服务的补充。
但是唐认为，机器人将会接管人类递送员不愿接手的短途递送，因为这种服务获得的报酬太低。
机器人则不同，它们完全可胜任人类不愿从事的工作。
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来源：腾讯科技 查看全部
从3月23日开始，来自Starship Technologies公司的外卖机器人开始代替部分人类快递员，为按需递送初创企业DoorDash配送食物。这种小型自驾车机器人从加州红木城的餐馆中领取食物，然后为方圆3.2公里内的顾客送餐。
Starship Technologies是位于伦敦的机器人公司，希望能够在拥挤的城区利用机器人更高效地完成递送任务。该公司表示，其六轮快递员可以在短短15到30分钟内完成送餐任务，因为它们可以相对轻松地穿过硅谷的街区。
这家初创企业面临机器人公司Dispatch的激烈竞争，后者的自驾递送机器人曾于2月份被发现正熟悉旧金山的街道。
下面，就让我们看看Starship Technologies的机器人第一天工作的场景。
这就是未来的快递员（或自动车辆）。
Skype与Starship Technologies联合创始人阿迪·赫恩拉（Ahti Heinla）和乔纳斯·弗里斯（Janus Friis），他们原本希望开发能够前往火星或月球采集岩石样本的机器人。
后来，赫恩拉与弗里斯利用这种技术开发出外卖机器人。Starship Technologies已经于2016年融资1700万美元，由梅赛德斯-奔驰母公司戴姆勒领投。
这是Starship Technologies公司外卖机器人在红木城市中心第一天工作的场景。有人利用DoorDash应用向Spaghetti Factory订购意大利面。
DoorDash开发的算法可以实时计算出更合理的快递方式，确定是由人类还是机器人完成递送。
在上述情况下，Spaghetti Factory餐厅周围是宽阔的人行道，且送货目标位于餐厅周围3.2公里范围内，因此机器人承接了任务。
自从1月份在红木城设立办公室以来，Starship Technologies已经绘制出3.2公里范围的递送区。机器人可以按照地图指示直线行驶，最高时速为6.4公里。
Starship Technologies的外卖机器人身上配有9个摄像头和超声波传感器，可以围绕其创造出“假想泡沫”。
当地图上没有的物体（比如人类或建筑物）进入其泡沫时，机器人就能迅速做出判断：是停下来等待还是绕行。这款机器人甚至能够读懂交通灯的意义，为此知道何时过马路才安全。
在第一天的送餐过程中，这个机器人曾遇到没有交通灯的人行道。由于它不知道何时穿过马路才算安全，为此向Starship Enterprises的工作人员求助。通过机器人身上的摄像头，工作人员可以看到其周围环境，并指引其安全穿过马路。
此外，机器人还遇到建筑区。它小心地行进，滑过破损的马路，并轻松地躲过挖掘现场。
机器人的操作人员站在附近密切关注着它。尽管机器人的操作是完全自动的，但最初依然需要有人陪伴，同时回答好奇路人的问题。
无论去哪，这个机器人似乎都能交到朋友。这个有2个女孩的家庭希望能与它合影留念，其他人则用手机为它拍照。
Starship Technologies公司表示，其机器人至今已经遇到过300万个行人，没有发生任何意外。如果有人试图绑架它，它会发出警报。在公司历史上，还没有机器人被偷走或损坏的例子。当不被餐馆人员使用时，机器人会被锁起来。
Starship Technologies在硅谷的运行主管贾斯汀·霍夫曼（Justin Hoffman）表示，重约13.5公斤、装备有GPS系统的机器人似乎并不太吸引潜在绑架者，这可能是因为里面值钱的物品只有墨西哥卷饼。
但在旧金山附近，这里的长期居民与科技公司的关系比较紧张，因此不难想象路人对在街头看到机器人的态度。
从递送中心出发15分钟后，我们到达Spaghetti Factory餐厅。
餐厅经理（有服务员注意到机器人到来）来到门外，打开机器人的顶盖，然后将外卖盒放入其保温箱中。
将来，但机器人到达目的地时，DoorDash将可通过应用通知餐厅。
我们加速返回递送中心，那里正有客人等着吃意大利面。
当机器人到达时，DoorDash应用通知客人，客人可按下按钮打开盖子。有了这种设计，没有其他人能够拿走食物。
DoorDash拥有超过10万的人类快递员，在北美各地递送食物，现在又增加了6个机器人快递员。4月份，机器人的数量将会增加到12个。
尽管机器人快递员依然只占公司员工的一小部分，但DoorDash联合创始人斯坦利·唐（Stanley Tang）表示，该公司希望将来能大量使用机器人。
DoorDash最终计划在集中配送中心进行试验。机器人可以从餐厅领取食物，然后返回最近的配送中心，并将食物交给人类递送员。人类递送员收集到四到五份订单后，开始外出递送。节省的时间和燃料，可能帮助DoorDash降低递送成本。
唐表示，机器人永远无法完全替代人类，他认为机器人只是公司现有递送服务的补充。
但是唐认为，机器人将会接管人类递送员不愿接手的短途递送，因为这种服务获得的报酬太低。
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Starship Technologies是位于伦敦的机器人公司，希望能够在拥挤的城区利用机器人更高效地完成递送任务。该公司表示，其六轮快递员可以在短短15到30分钟内完成送餐任务，因为它们可以相对轻松地穿过硅谷的街区。
这家初创企业面临机器人公司Dispatch的激烈竞争，后者的自驾递送机器人曾于2月份被发现正熟悉旧金山的街道。
下面，就让我们看看Starship Technologies的机器人第一天工作的场景。
这就是未来的快递员（或自动车辆）。
Skype与Starship Technologies联合创始人阿迪·赫恩拉（Ahti Heinla）和乔纳斯·弗里斯（Janus Friis），他们原本希望开发能够前往火星或月球采集岩石样本的机器人。
后来，赫恩拉与弗里斯利用这种技术开发出外卖机器人。Starship Technologies已经于2016年融资1700万美元，由梅赛德斯-奔驰母公司戴姆勒领投。
这是Starship Technologies公司外卖机器人在红木城市中心第一天工作的场景。有人利用DoorDash应用向Spaghetti Factory订购意大利面。
DoorDash开发的算法可以实时计算出更合理的快递方式，确定是由人类还是机器人完成递送。
在上述情况下，Spaghetti Factory餐厅周围是宽阔的人行道，且送货目标位于餐厅周围3.2公里范围内，因此机器人承接了任务。
自从1月份在红木城设立办公室以来，Starship Technologies已经绘制出3.2公里范围的递送区。机器人可以按照地图指示直线行驶，最高时速为6.4公里。
Starship Technologies的外卖机器人身上配有9个摄像头和超声波传感器，可以围绕其创造出“假想泡沫”。
当地图上没有的物体（比如人类或建筑物）进入其泡沫时，机器人就能迅速做出判断：是停下来等待还是绕行。这款机器人甚至能够读懂交通灯的意义，为此知道何时过马路才安全。
在第一天的送餐过程中，这个机器人曾遇到没有交通灯的人行道。由于它不知道何时穿过马路才算安全，为此向Starship Enterprises的工作人员求助。通过机器人身上的摄像头，工作人员可以看到其周围环境，并指引其安全穿过马路。
此外，机器人还遇到建筑区。它小心地行进，滑过破损的马路，并轻松地躲过挖掘现场。
机器人的操作人员站在附近密切关注着它。尽管机器人的操作是完全自动的，但最初依然需要有人陪伴，同时回答好奇路人的问题。
无论去哪，这个机器人似乎都能交到朋友。这个有2个女孩的家庭希望能与它合影留念，其他人则用手机为它拍照。
Starship Technologies公司表示，其机器人至今已经遇到过300万个行人，没有发生任何意外。如果有人试图绑架它，它会发出警报。在公司历史上，还没有机器人被偷走或损坏的例子。当不被餐馆人员使用时，机器人会被锁起来。
Starship Technologies在硅谷的运行主管贾斯汀·霍夫曼（Justin Hoffman）表示，重约13.5公斤、装备有GPS系统的机器人似乎并不太吸引潜在绑架者，这可能是因为里面值钱的物品只有墨西哥卷饼。
但在旧金山附近，这里的长期居民与科技公司的关系比较紧张，因此不难想象路人对在街头看到机器人的态度。
从递送中心出发15分钟后，我们到达Spaghetti Factory餐厅。
餐厅经理（有服务员注意到机器人到来）来到门外，打开机器人的顶盖，然后将外卖盒放入其保温箱中。
将来，但机器人到达目的地时，DoorDash将可通过应用通知餐厅。
我们加速返回递送中心，那里正有客人等着吃意大利面。
当机器人到达时，DoorDash应用通知客人，客人可按下按钮打开盖子。有了这种设计，没有其他人能够拿走食物。
DoorDash拥有超过10万的人类快递员，在北美各地递送食物，现在又增加了6个机器人快递员。4月份，机器人的数量将会增加到12个。
尽管机器人快递员依然只占公司员工的一小部分，但DoorDash联合创始人斯坦利·唐（Stanley Tang）表示，该公司希望将来能大量使用机器人。
DoorDash最终计划在集中配送中心进行试验。机器人可以从餐厅领取食物，然后返回最近的配送中心，并将食物交给人类递送员。人类递送员收集到四到五份订单后，开始外出递送。节省的时间和燃料，可能帮助DoorDash降低递送成本。
唐表示，机器人永远无法完全替代人类，他认为机器人只是公司现有递送服务的补充。
但是唐认为，机器人将会接管人类递送员不愿接手的短途递送，因为这种服务获得的报酬太低。
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机器人太厉害：一个机器人可以砸六名工人的饭碗
智能制造类 哦然后呢 2017-03-30 17:41 发表了文章
《纽约时报》3月28日发表文章称，根据两位著名经济学家的研究结果，机器人与人类争夺工作会略胜一筹：如果为每一千名工人配备一个机器人，将导致六名工人失业，工资下降四分之三。
以下为文章全文：
在机器人与人类之间的竞争中，谁会是赢家？去年，两位著名经济学家描述说，未来人类将胜出，但现在他们又宣布机器人将略胜一筹。
受自动化影响最大的行业是制造业。根据经济学家、麻省理工学院的达伦·阿西莫格鲁（Daron Acemoglu）和波士顿大学帕斯卡尔·雷斯特雷珀（Pascual Restrepo）的一项新研究，如果为每一千名工人配备一个机器人，将导致六名工人失业，工资下降四分之三。这似乎是目前第一项对机器人的负面影响进行量化和直接研究。
这篇论文的重要性更多在于两位研究人员在业界大名鼎鼎，而且，曾经对科技对就业的影响秉持更为乐观的态度。他们在去年发表的一篇文章中曾指出，自动化的增多可能会创造崭新的、更好的工作，因此，就业和工资最终会回到以前的水平。正如起重机取代了码头工人，却为工程师和金融家提供了有关工作，从理论上说，新技术为软件开发和数据分析创造了新的就业机会。
但那篇文章只是一种概念推断。新的研究运用了现实数据，并展示出更悲观的未来。研究人员说，他们惊讶地看到其他职业的就业机会增加的很少，几乎无法弥补制造业的就业损失。他们表示，就业增长仍然可能发生，但目前的问题是大量人员失业，没有明确的出路，特别对于没有大学学位的蓝领阶层，前景堪忧。
“结论是，即使整体就业和工资水平得到恢复，在这个过程中仍会有失败者，在这些群体而言，复苏需要很长时间，”阿西莫格鲁说，“如果你在底特律工作了10年，你就无法具备保健技能，”他说。“市场经济本身不会为这些工人创造出承受变化冲击的就业机会。”
这篇论文中科技取代就业机会的观点，与此前美国财政部长斯蒂芬·努钦（Steve Mnuchin）的评论形成对比，后者在上周针对Axios网站爆料事件发表观点称，人工智能“甚至不会在雷达屏幕上”取代人类工作”，其发展还需要“50-100年的时间”。（不是所有机器人都使用的人工智能，麻省理工学院曾在《数字经济》杂志上对努钦的言论发起投票，最终，专家们对机器人导致人类失业表示了同样广泛的关注。）这篇论文也有助于解开一个长久困扰经济学家的谜团：机器取代工人，为什么没有带来生产力的增加。在制造业中，生产率比其他行业增长得更多，现在我们也能在就业数据中找到证据。这项研究分析了工业机器人在美国当地劳动力市场所发挥的作用。在1990-2007年间，因采用机器人而导致的失业人数为67万，文章的结论是，这一数字还将上升，因为工业机器人的数量有望翻两番。本文的证据表明，自动化将超过特朗普总统竞选时提到的贸易和境外投资等其他因素，对蓝领工人造成更大的长期威胁。研究人员说，即使对进口、离岸外包、软件取代就业、工人人口统计和行业类型等条件加以控制，研究结果（即“机器人对就业和工资存在巨大和强大的负面影响”）仍然强而有力。
研究人员发现，机器人同时对男性和女性的工作造成冲击，但对男性就业的影响高达两倍。这些数据并不能解释原因，但阿西莫格鲁先生猜测，在低职位领域工作的女性比男性更能承受减薪的压力。
经济学家们既研究了机器人对当地经济的影响，也把视线放得更广。在一个孤立的地区，每一千名工人配备一台机器人，将导致6.2名工人失业，工资下降0.7%。但在全国范围内，影响则小一些，因为它在其他地方创造了就业机会。
以汽车城底特律为例，这里是工业机器人的最大汇聚地，就业受到重大影响。如果汽车制造商雇佣的工人更少，汽车价格将因此降低，美国其他领域（如钢铁制造商或出租车运营商）的就业机会可能会增加。同时，底特律人在商店的花费可能会减少。考虑到这些因素，每一千名工人配备一台机器人，将导致三名工人失业，工资下降0.25%。
像过去一样，这一发现引发了科技会否帮助人们更高效地工作并创造新就业岗位，或者最终取代了人类的争论。
大卫·奥托（David Autor）是阿西莫格鲁先生在美国麻省理工学院的合作者，他认为机器将补充而非取代人类，而且，机器不能复制人类特质，如常识和移情。他说：“我不认为这篇论文是这一主题的最后定论，但它是精心构思、发人深省，在该领域首开先河，”他说。
雷斯特雷珀先生说，问题可能在于，科技所带来的新就业岗位与原先工作不再用一个地方，就像铁锈地带（Rust Belt，指美国中西部-五大湖附近，传统工业衰退的地区）的情况。“我仍然相信在未来的几年里会有工作，尽管可能没有我们今天那么多，”他说。“但这些数据让我对那些直接接触机器人的人群感到担心。”
除了汽车业，工业机器人还广泛用于电子产品、金属制品、塑料和化学品的制造行业。它们不需要人类操作，可以进行焊接、油漆和包装等多种作业。从1993-2007年间，美国为每千名工人增加了一台新的工业机器人，主要是在中西部、南部和东部地区，西欧的机器人使用比例则是1000:1.6。
这项美国国家经济研究局研究报告在本周一发布，使用的机器人数据来自国际机器人联合会（没有在用机器人货币价值的持续性数据）。它分析了机器人对通勤区就业和工资的影响，是衡量当地经济的一种方法。
下一个问题是，未来的技术浪潮（如机器学习、无人机和无人驾驶汽车）的到来，是否会导致类似效果，并让更多人成为受害者。
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以下为文章全文：
在机器人与人类之间的竞争中，谁会是赢家？去年，两位著名经济学家描述说，未来人类将胜出，但现在他们又宣布机器人将略胜一筹。
受自动化影响最大的行业是制造业。根据经济学家、麻省理工学院的达伦·阿西莫格鲁（Daron Acemoglu）和波士顿大学帕斯卡尔·雷斯特雷珀（Pascual Restrepo）的一项新研究，如果为每一千名工人配备一个机器人，将导致六名工人失业，工资下降四分之三。这似乎是目前第一项对机器人的负面影响进行量化和直接研究。
这篇论文的重要性更多在于两位研究人员在业界大名鼎鼎，而且，曾经对科技对就业的影响秉持更为乐观的态度。他们在去年发表的一篇文章中曾指出，自动化的增多可能会创造崭新的、更好的工作，因此，就业和工资最终会回到以前的水平。正如起重机取代了码头工人，却为工程师和金融家提供了有关工作，从理论上说，新技术为软件开发和数据分析创造了新的就业机会。
但那篇文章只是一种概念推断。新的研究运用了现实数据，并展示出更悲观的未来。研究人员说，他们惊讶地看到其他职业的就业机会增加的很少，几乎无法弥补制造业的就业损失。他们表示，就业增长仍然可能发生，但目前的问题是大量人员失业，没有明确的出路，特别对于没有大学学位的蓝领阶层，前景堪忧。
“结论是，即使整体就业和工资水平得到恢复，在这个过程中仍会有失败者，在这些群体而言，复苏需要很长时间，”阿西莫格鲁说，“如果你在底特律工作了10年，你就无法具备保健技能，”他说。“市场经济本身不会为这些工人创造出承受变化冲击的就业机会。”
这篇论文中科技取代就业机会的观点，与此前美国财政部长斯蒂芬·努钦（Steve Mnuchin）的评论形成对比，后者在上周针对Axios网站爆料事件发表观点称，人工智能“甚至不会在雷达屏幕上”取代人类工作”，其发展还需要“50-100年的时间”。（不是所有机器人都使用的人工智能，麻省理工学院曾在《数字经济》杂志上对努钦的言论发起投票，最终，专家们对机器人导致人类失业表示了同样广泛的关注。）这篇论文也有助于解开一个长久困扰经济学家的谜团：机器取代工人，为什么没有带来生产力的增加。在制造业中，生产率比其他行业增长得更多，现在我们也能在就业数据中找到证据。这项研究分析了工业机器人在美国当地劳动力市场所发挥的作用。在1990-2007年间，因采用机器人而导致的失业人数为67万，文章的结论是，这一数字还将上升，因为工业机器人的数量有望翻两番。本文的证据表明，自动化将超过特朗普总统竞选时提到的贸易和境外投资等其他因素，对蓝领工人造成更大的长期威胁。研究人员说，即使对进口、离岸外包、软件取代就业、工人人口统计和行业类型等条件加以控制，研究结果（即“机器人对就业和工资存在巨大和强大的负面影响”）仍然强而有力。
研究人员发现，机器人同时对男性和女性的工作造成冲击，但对男性就业的影响高达两倍。这些数据并不能解释原因，但阿西莫格鲁先生猜测，在低职位领域工作的女性比男性更能承受减薪的压力。
经济学家们既研究了机器人对当地经济的影响，也把视线放得更广。在一个孤立的地区，每一千名工人配备一台机器人，将导致6.2名工人失业，工资下降0.7%。但在全国范围内，影响则小一些，因为它在其他地方创造了就业机会。
以汽车城底特律为例，这里是工业机器人的最大汇聚地，就业受到重大影响。如果汽车制造商雇佣的工人更少，汽车价格将因此降低，美国其他领域（如钢铁制造商或出租车运营商）的就业机会可能会增加。同时，底特律人在商店的花费可能会减少。考虑到这些因素，每一千名工人配备一台机器人，将导致三名工人失业，工资下降0.25%。
像过去一样，这一发现引发了科技会否帮助人们更高效地工作并创造新就业岗位，或者最终取代了人类的争论。
大卫·奥托（David Autor）是阿西莫格鲁先生在美国麻省理工学院的合作者，他认为机器将补充而非取代人类，而且，机器不能复制人类特质，如常识和移情。他说：“我不认为这篇论文是这一主题的最后定论，但它是精心构思、发人深省，在该领域首开先河，”他说。
雷斯特雷珀先生说，问题可能在于，科技所带来的新就业岗位与原先工作不再用一个地方，就像铁锈地带（Rust Belt，指美国中西部-五大湖附近，传统工业衰退的地区）的情况。“我仍然相信在未来的几年里会有工作，尽管可能没有我们今天那么多，”他说。“但这些数据让我对那些直接接触机器人的人群感到担心。”
除了汽车业，工业机器人还广泛用于电子产品、金属制品、塑料和化学品的制造行业。它们不需要人类操作，可以进行焊接、油漆和包装等多种作业。从1993-2007年间，美国为每千名工人增加了一台新的工业机器人，主要是在中西部、南部和东部地区，西欧的机器人使用比例则是1000:1.6。
这项美国国家经济研究局研究报告在本周一发布，使用的机器人数据来自国际机器人联合会（没有在用机器人货币价值的持续性数据）。它分析了机器人对通勤区就业和工资的影响，是衡量当地经济的一种方法。
下一个问题是，未来的技术浪潮（如机器学习、无人机和无人驾驶汽车）的到来，是否会导致类似效果，并让更多人成为受害者。
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《纽约时报》3月28日发表文章称，根据两位著名经济学家的研究结果，机器人与人类争夺工作会略胜一筹：如果为每一千名工人配备一个机器人，将导致六名工人失业，工资下降四分之三。
以下为文章全文：
在机器人与人类之间的竞争中，谁会是赢家？去年，两位著名经济学家描述说，未来人类将胜出，但现在他们又宣布机器人将略胜一筹。
受自动化影响最大的行业是制造业。根据经济学家、麻省理工学院的达伦·阿西莫格鲁（Daron Acemoglu）和波士顿大学帕斯卡尔·雷斯特雷珀（Pascual Restrepo）的一项新研究，如果为每一千名工人配备一个机器人，将导致六名工人失业，工资下降四分之三。这似乎是目前第一项对机器人的负面影响进行量化和直接研究。
这篇论文的重要性更多在于两位研究人员在业界大名鼎鼎，而且，曾经对科技对就业的影响秉持更为乐观的态度。他们在去年发表的一篇文章中曾指出，自动化的增多可能会创造崭新的、更好的工作，因此，就业和工资最终会回到以前的水平。正如起重机取代了码头工人，却为工程师和金融家提供了有关工作，从理论上说，新技术为软件开发和数据分析创造了新的就业机会。
但那篇文章只是一种概念推断。新的研究运用了现实数据，并展示出更悲观的未来。研究人员说，他们惊讶地看到其他职业的就业机会增加的很少，几乎无法弥补制造业的就业损失。他们表示，就业增长仍然可能发生，但目前的问题是大量人员失业，没有明确的出路，特别对于没有大学学位的蓝领阶层，前景堪忧。
“结论是，即使整体就业和工资水平得到恢复，在这个过程中仍会有失败者，在这些群体而言，复苏需要很长时间，”阿西莫格鲁说，“如果你在底特律工作了10年，你就无法具备保健技能，”他说。“市场经济本身不会为这些工人创造出承受变化冲击的就业机会。”
这篇论文中科技取代就业机会的观点，与此前美国财政部长斯蒂芬·努钦（Steve Mnuchin）的评论形成对比，后者在上周针对Axios网站爆料事件发表观点称，人工智能“甚至不会在雷达屏幕上”取代人类工作”，其发展还需要“50-100年的时间”。（不是所有机器人都使用的人工智能，麻省理工学院曾在《数字经济》杂志上对努钦的言论发起投票，最终，专家们对机器人导致人类失业表示了同样广泛的关注。）这篇论文也有助于解开一个长久困扰经济学家的谜团：机器取代工人，为什么没有带来生产力的增加。在制造业中，生产率比其他行业增长得更多，现在我们也能在就业数据中找到证据。这项研究分析了工业机器人在美国当地劳动力市场所发挥的作用。在1990-2007年间，因采用机器人而导致的失业人数为67万，文章的结论是，这一数字还将上升，因为工业机器人的数量有望翻两番。本文的证据表明，自动化将超过特朗普总统竞选时提到的贸易和境外投资等其他因素，对蓝领工人造成更大的长期威胁。研究人员说，即使对进口、离岸外包、软件取代就业、工人人口统计和行业类型等条件加以控制，研究结果（即“机器人对就业和工资存在巨大和强大的负面影响”）仍然强而有力。
研究人员发现，机器人同时对男性和女性的工作造成冲击，但对男性就业的影响高达两倍。这些数据并不能解释原因，但阿西莫格鲁先生猜测，在低职位领域工作的女性比男性更能承受减薪的压力。
经济学家们既研究了机器人对当地经济的影响，也把视线放得更广。在一个孤立的地区，每一千名工人配备一台机器人，将导致6.2名工人失业，工资下降0.7%。但在全国范围内，影响则小一些，因为它在其他地方创造了就业机会。
以汽车城底特律为例，这里是工业机器人的最大汇聚地，就业受到重大影响。如果汽车制造商雇佣的工人更少，汽车价格将因此降低，美国其他领域（如钢铁制造商或出租车运营商）的就业机会可能会增加。同时，底特律人在商店的花费可能会减少。考虑到这些因素，每一千名工人配备一台机器人，将导致三名工人失业，工资下降0.25%。
像过去一样，这一发现引发了科技会否帮助人们更高效地工作并创造新就业岗位，或者最终取代了人类的争论。
大卫·奥托（David Autor）是阿西莫格鲁先生在美国麻省理工学院的合作者，他认为机器将补充而非取代人类，而且，机器不能复制人类特质，如常识和移情。他说：“我不认为这篇论文是这一主题的最后定论，但它是精心构思、发人深省，在该领域首开先河，”他说。
雷斯特雷珀先生说，问题可能在于，科技所带来的新就业岗位与原先工作不再用一个地方，就像铁锈地带（Rust Belt，指美国中西部-五大湖附近，传统工业衰退的地区）的情况。“我仍然相信在未来的几年里会有工作，尽管可能没有我们今天那么多，”他说。“但这些数据让我对那些直接接触机器人的人群感到担心。”
除了汽车业，工业机器人还广泛用于电子产品、金属制品、塑料和化学品的制造行业。它们不需要人类操作，可以进行焊接、油漆和包装等多种作业。从1993-2007年间，美国为每千名工人增加了一台新的工业机器人，主要是在中西部、南部和东部地区，西欧的机器人使用比例则是1000:1.6。
这项美国国家经济研究局研究报告在本周一发布，使用的机器人数据来自国际机器人联合会（没有在用机器人货币价值的持续性数据）。它分析了机器人对通勤区就业和工资的影响，是衡量当地经济的一种方法。
下一个问题是，未来的技术浪潮（如机器学习、无人机和无人驾驶汽车）的到来，是否会导致类似效果，并让更多人成为受害者。
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搬砖我只服它！英国机器人砌墙速度是人工的六倍
机械自动化类 第四人称 2017-03-30 17:25 发表了文章
砌墙绝对是工地上的技术活，不过几个月内，砌墙机器人就将“降临”许多英国工地，让曾经的能工巧匠失业。这个砌墙机器人名为“半自动石工”（SAM），它效率超高，每天能砌3000块砖，而一个熟练的砌墙工人通常一天只能砌500块。
SAM能大幅提高工作效率是因为砖块运到机械臂时就已经由喷嘴抹好了水泥，机械臂只需将砖垒起来就行。
这款砌墙神器由纽约的Construction Robotics公司打造，在美国它已经替代了许多工地上的工人。整套SAM系统包括传送带、砂浆泵、喷嘴和机械臂。
SAM的工作流程
由于是半自动的，因此整套系统运作时还需要两位工人帮忙，一位负责将砖块放上传送带，随后由喷嘴抹上水泥的砖块会被机械臂拿起并砌在相应部位，第二位工人则负责抹掉墙上多余的水泥。
最新数据显示，英国的建筑工人中有三分之一年龄都超过50岁，这就意味着未来十年内将有62万建筑工人退休，但现在的英国却遭遇了历史上最严重的住房短缺问题，建筑商必须大力建房满足人们的需求。
一位建筑工程顾问表示：“机器人很快就会在建筑工地上替代人类的角色，而且它们效率更高。”
不过，引进机器人的计划遭到了建筑工人的反对，许多人在SAM机器人的YouTube视频页评论中质疑它的局限性。
其中一条评论写道：“现在这机器人只会砌最简单的墙，墙角、承重梁和窗口恐怕它砌不出来吧。另外，它能根据钢筋的埋设高度改变墙体的形状吗？门楣恐怕它也处理不了吧？”
关键时刻还是人类靠得住
如今，6套SAM系统每月的租金为1.6万英镑，辅助的工人还得时刻注意别让机器出问题。
当然，工作要被机器人夺走的可不止砌墙工人，普华永道的数据显示，未来英国有三成工作将被机器人替代，交通运输、工厂和销售等工作最危险。
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SAM能大幅提高工作效率是因为砖块运到机械臂时就已经由喷嘴抹好了水泥，机械臂只需将砖垒起来就行。
这款砌墙神器由纽约的Construction Robotics公司打造，在美国它已经替代了许多工地上的工人。整套SAM系统包括传送带、砂浆泵、喷嘴和机械臂。
SAM的工作流程
由于是半自动的，因此整套系统运作时还需要两位工人帮忙，一位负责将砖块放上传送带，随后由喷嘴抹上水泥的砖块会被机械臂拿起并砌在相应部位，第二位工人则负责抹掉墙上多余的水泥。
最新数据显示，英国的建筑工人中有三分之一年龄都超过50岁，这就意味着未来十年内将有62万建筑工人退休，但现在的英国却遭遇了历史上最严重的住房短缺问题，建筑商必须大力建房满足人们的需求。
一位建筑工程顾问表示：“机器人很快就会在建筑工地上替代人类的角色，而且它们效率更高。”
不过，引进机器人的计划遭到了建筑工人的反对，许多人在SAM机器人的YouTube视频页评论中质疑它的局限性。
其中一条评论写道：“现在这机器人只会砌最简单的墙，墙角、承重梁和窗口恐怕它砌不出来吧。另外，它能根据钢筋的埋设高度改变墙体的形状吗？门楣恐怕它也处理不了吧？”
关键时刻还是人类靠得住
如今，6套SAM系统每月的租金为1.6万英镑，辅助的工人还得时刻注意别让机器出问题。
当然，工作要被机器人夺走的可不止砌墙工人，普华永道的数据显示，未来英国有三成工作将被机器人替代，交通运输、工厂和销售等工作最危险。
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砌墙绝对是工地上的技术活，不过几个月内，砌墙机器人就将“降临”许多英国工地，让曾经的能工巧匠失业。这个砌墙机器人名为“半自动石工”（SAM），它效率超高，每天能砌3000块砖，而一个熟练的砌墙工人通常一天只能砌500块。
SAM能大幅提高工作效率是因为砖块运到机械臂时就已经由喷嘴抹好了水泥，机械臂只需将砖垒起来就行。
这款砌墙神器由纽约的Construction Robotics公司打造，在美国它已经替代了许多工地上的工人。整套SAM系统包括传送带、砂浆泵、喷嘴和机械臂。
SAM的工作流程
由于是半自动的，因此整套系统运作时还需要两位工人帮忙，一位负责将砖块放上传送带，随后由喷嘴抹上水泥的砖块会被机械臂拿起并砌在相应部位，第二位工人则负责抹掉墙上多余的水泥。
最新数据显示，英国的建筑工人中有三分之一年龄都超过50岁，这就意味着未来十年内将有62万建筑工人退休，但现在的英国却遭遇了历史上最严重的住房短缺问题，建筑商必须大力建房满足人们的需求。
一位建筑工程顾问表示：“机器人很快就会在建筑工地上替代人类的角色，而且它们效率更高。”
不过，引进机器人的计划遭到了建筑工人的反对，许多人在SAM机器人的YouTube视频页评论中质疑它的局限性。
其中一条评论写道：“现在这机器人只会砌最简单的墙，墙角、承重梁和窗口恐怕它砌不出来吧。另外，它能根据钢筋的埋设高度改变墙体的形状吗？门楣恐怕它也处理不了吧？”
关键时刻还是人类靠得住
如今，6套SAM系统每月的租金为1.6万英镑，辅助的工人还得时刻注意别让机器出问题。
当然，工作要被机器人夺走的可不止砌墙工人，普华永道的数据显示，未来英国有三成工作将被机器人替代，交通运输、工厂和销售等工作最危险。
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未来10年机器人将夺走350万份工作
智能科技类 一路向前 2017-03-30 16:56 发表了文章
研究表明，夺走美国工人工作的不是墨西哥，而是机器人。麻省理工和波士顿大学的研报《机器人和工作：来自劳工市场的证据》表示，每千名工人拥有的机器人数量增加1个，美国就业率就会下降18-35个百分点，工人薪资也会降低25-50个百分点。
研报指出：
机器人对就业的影响主要在制造业，如装配一类的常规体力型工作，这对于蓝领、受教育程度较低的工人影响尤为显著。
从地域上看，受机器人影响最严重的区域是美国的“铁锈地带”。机器人已经夺走了美国联合汽车工会（UAW）1000份工作。
另外，研究还表明，在过去的20年，美国有360000—670000个工作被机器人夺走，未来10年，还将有350万个工作被机器人夺走，这会让美国失业率增加2%。如今，美国汽车行业中机器人占比达到39％，电子行业、金属制品、和塑料化工行业机器人占比分别为19%、9%、9%。
机器人的迅猛发展对特朗普而言绝非好消息。
特朗普竞选总统时承诺，将迫使美国企业把制造业的就业岗位和海外工厂迁回美国。特朗普此前多次表态，要重新谈判北美自由贸易协定，以阻止美国工厂和就业机会转移出美国边境。而对于寻求将生产外包给海外的美国公司，特朗普扬言要征收35%的关税。
华尔街见闻此前介绍，在特朗普压力之下，今年1月福特取消了投资16亿美元在墨西哥建设新厂的计划，同时扩充在美国的生产线。菲亚特克莱斯勒则宣布，在2020年前投资10亿美元用于美国中西部两座工厂的设备及现代化升级，将创造2000个生产相关的工作岗位。
贸易保护主义虽然能在短期内帮助增加就业，但机器人对美国就业市场的影响，或让特朗普烦恼不已。
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研报指出：
机器人对就业的影响主要在制造业，如装配一类的常规体力型工作，这对于蓝领、受教育程度较低的工人影响尤为显著。
从地域上看，受机器人影响最严重的区域是美国的“铁锈地带”。机器人已经夺走了美国联合汽车工会（UAW）1000份工作。
另外，研究还表明，在过去的20年，美国有360000—670000个工作被机器人夺走，未来10年，还将有350万个工作被机器人夺走，这会让美国失业率增加2%。如今，美国汽车行业中机器人占比达到39％，电子行业、金属制品、和塑料化工行业机器人占比分别为19%、9%、9%。
机器人的迅猛发展对特朗普而言绝非好消息。
特朗普竞选总统时承诺，将迫使美国企业把制造业的就业岗位和海外工厂迁回美国。特朗普此前多次表态，要重新谈判北美自由贸易协定，以阻止美国工厂和就业机会转移出美国边境。而对于寻求将生产外包给海外的美国公司，特朗普扬言要征收35%的关税。
华尔街见闻此前介绍，在特朗普压力之下，今年1月福特取消了投资16亿美元在墨西哥建设新厂的计划，同时扩充在美国的生产线。菲亚特克莱斯勒则宣布，在2020年前投资10亿美元用于美国中西部两座工厂的设备及现代化升级，将创造2000个生产相关的工作岗位。
贸易保护主义虽然能在短期内帮助增加就业，但机器人对美国就业市场的影响，或让特朗普烦恼不已。
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研究表明，夺走美国工人工作的不是墨西哥，而是机器人。麻省理工和波士顿大学的研报《机器人和工作：来自劳工市场的证据》表示，每千名工人拥有的机器人数量增加1个，美国就业率就会下降18-35个百分点，工人薪资也会降低25-50个百分点。
研报指出：
机器人对就业的影响主要在制造业，如装配一类的常规体力型工作，这对于蓝领、受教育程度较低的工人影响尤为显著。
从地域上看，受机器人影响最严重的区域是美国的“铁锈地带”。机器人已经夺走了美国联合汽车工会（UAW）1000份工作。
另外，研究还表明，在过去的20年，美国有360000—670000个工作被机器人夺走，未来10年，还将有350万个工作被机器人夺走，这会让美国失业率增加2%。如今，美国汽车行业中机器人占比达到39％，电子行业、金属制品、和塑料化工行业机器人占比分别为19%、9%、9%。
机器人的迅猛发展对特朗普而言绝非好消息。
特朗普竞选总统时承诺，将迫使美国企业把制造业的就业岗位和海外工厂迁回美国。特朗普此前多次表态，要重新谈判北美自由贸易协定，以阻止美国工厂和就业机会转移出美国边境。而对于寻求将生产外包给海外的美国公司，特朗普扬言要征收35%的关税。
华尔街见闻此前介绍，在特朗普压力之下，今年1月福特取消了投资16亿美元在墨西哥建设新厂的计划，同时扩充在美国的生产线。菲亚特克莱斯勒则宣布，在2020年前投资10亿美元用于美国中西部两座工厂的设备及现代化升级，将创造2000个生产相关的工作岗位。
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机器人产业应走技术创新之路
机械自动化类 jingjing 2017-03-29 14:43 发表了文章
各类机器人发展现况
工业机器人成为推动传统制造业向数字化、智能化改造升级的重要技术。制造业是一个国家竞争力的重要标志，是国民经济实体的重要组成部分。2010年，我国的制造业总产值已经超过美国，成为世界制造大国，但还不是制造强国。因为我国制造业的生产手段落后，很多工业生产仍然是以低廉劳动力成本为主要竞争手段的劳动密集型产业发展模式，技术含量和产品附加值较低。随着我国适龄劳动力人口数量的下降和劳动力成本的提高，人口红利优势丧失，以低廉劳动力为中心的低端制造模式面临严峻挑战。我国必须加速产业结构调整，推动制造业转型升级，促进从劳动密集型模式向信息化、自动化生产方式的转变。目前，我国工业发展已进入升级转型的关键时期，要通过产业升级转型提高我国制造业的技术水平，将我国从一个制造大国建设成为一个制造强国，这是关系到国家生死存亡的大事。
工业机器人作为高端制造装备的重要组成部分，具有明显的产业特征，工业机器人是制造业实现数字化、智能化和信息化的重要载体，机器人及以其为主体的自动化成套装备推动着制造业由密集型手工作业向信息化、自动化方向升级，是提升制造产业发展质量和竞争力的重要路径，工业机器人向数字化、智能化发展必将促进我国第三次工业革命的到来。
服务机器人技术是服务民生科技与老龄化社会的重要技术保障。我国人口老龄化加剧、残障人口众多、社会服务水平地域差异明显，这些已成为制约我国社会和谐发展的突出问题，推动以家政服务、助老、助残和医疗机器人等为代表的民生科技快速发展迫在眉睫。《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006-2020年)》明确将服务机器人作为未来优先发展的战略高技术。2013年我国60岁以上老龄人口数量达到2.02亿，老龄化水平达到14.8%，其中失能老人超过4000万人，老年抚养比达到21.58%。我国独有的家庭结构使传统家庭养老方式面临严峻挑战，社会养老压力加大，已成为举国上下关注的社会问题。同时，我国残疾人总数已达到8296万，发展康复辅具是帮助残障人士回归社会最有效的手段，是国家社会发展水平的重要标志之一。
特种机器人技术成为国家战略资源勘探、公共安全与灾难救援的不可替代的技术手段，成为全面融入国计民生的重要支撑技术。一方面，我国是世界上自然灾害最为严重的国家之一，仅以地震为例，二十世纪发生的破坏性地震占全球1/3，2008年汶川地震造成直接经济损失超8000亿元；此外，我国正处于生产安全事故的高发期，屡屡发生的重特大事故更具突发性、灾难性和社会危害性，我国每年因各类事故造成的经济损失达2000亿元以上，约占GDP的2%。灾后应急处理救援的复杂性和技术性进一步增强，如何及时有效地提高救援效率和减少施救人员的伤亡，对灾后应急处理救援技术的发展提出了更高和更紧迫的要求，上述情况都使得灾难救援机器人起着越来越重要的作用。另一方面，我国社会公共安全面临更严峻的形势，国内外极端势力制造的各种恐怖事件时有发生，爆炸、核、生化成为极端分子制造事件和恐怖威胁的常用手段。对上述危险物品进行快速拆除、安全转移成为一个亟待解决的问题，促使反恐防暴机器人迅猛发展。
在关乎国家经济、科技、国防、社会等发展战略的多项重大科技专项/工程的实施中，机器人发挥着不可替代的重要作用，引发该领域新一轮的全球竞争。在16个国家科技重大专项中，多数涉及到极端作业性能(重载、高速、高加速度、高精度等)或极端作业环境(真空、微重力、高低温、核辐射、水下等)，对极端作业机器人发展提出了新的挑战，如载人航天专项中空间站机械臂和月球车、IC专项的高速工件台和晶片传输机器人、NC专项中的(航空、航天、船舶、汽车)制造机器人化成套工艺装备、压水堆及气冷堆核电站专项中的核电(运行、维护、应急处理等)机器人、激光约束核聚变专项中的精密定位和靶操作机器人等。在其他关乎国家发展战略的海洋、极地、新能源等的重大科技发展战略中，如海底(油气、可燃冰、矿产等)资源机器人化开采装备亟待突破；机器人远程操作技术被列为国际磁约束核聚变(ITER)专项的核心技术之一；南极全天候机器人无人值守科考站成为我国总体技术实力的一个综合展现等，机器人技术都有效支撑了国家重大专项/工程的顺利实施，发挥着不可替代的作用。
当代机器人技术发展的特点与趋势
当前，机器人技术的发展特点和趋势是智能化以及人与机器人的交互共融。智能化是机器人发展的第三个阶段，具有感知功能和自主行为控制功能的机器人成为发展趋势，在复杂、未知非结构环境下的环境感知和认知、自主决策和行为控制成为智能机器人发展的关键技术。与人共融是新一代机器人的共性特征。传统工业机器人的工作空间与人相隔离，采用预编程控制和示教盒交互方式，且无安全保障。新一代机器人与人工作在同一个自然空间内，协调合作紧密，需要与人进行自然交互，从而确保机器人工作的安全性。
为了实现机器人与人的交互共融，需要解决环境理解、智能控制、行为安全和人机交互等问题。其中，环境理解问题包括机器人对自然、不可预知和复杂动态环境的感知和理解；智能控制问题就是机器人在目标及任务更加多样化、操作灵活性更高、人机合作程度更深、过程更加复杂多变情况下的智能决策与控制；行为安全问题包括机器人与人在物理界限消失、紧密接触、密切配合情况下确保人—机—物安全的技术；人机交互问题包括机器人与人之间能够相互适应且具有智能、鲁棒、友好、安全等特点的人机交互技术。
中国的机器人产业现状
我国已成为世界最大的机器人需求市场，产业发展前景巨大，这为我国机器人产业带来了前所未有的机遇和发展原动力。据国际机器人联合会(IFR)统计，我国每年新增进口工业机器人装机量平均以25%的速度迅猛增长，远超过全球范围内工业机器人10%的增长速度，2012年我国工业机器人装机量新增2.3万台，已经成为世界最大的工业机器人需求市场。作为衡量一个国家自动化水平的基准，每万名产业工人所拥有的工业机器人数量，2012年我国为23台，不足国际平均水平(58台)的1/2，表明我国制造业自动化程度距制造业强国尚有约10倍以上的增长空间，预计到2020年达到目前世界发达国家机器人装机密度中等水平，需增加机器人装机量130万台，直接增加产值达2500亿元，带动配套系统产值将超过7500亿元，支撑成套系统的产值将高达约2.5万亿元。
服务机器人正在成为机器人领域最具潜力的增长点，2011年度全球服务机器人销量约为250万台，市场总值超过42亿美元，正在以20%～30%的速度增长，到2015年销售额将达到85亿美元。预计到2030年，我国个人/家用服务机器人产值将达到2000亿元，医疗、助老助残、娱乐等服务机器人产值将达到6000亿元。特殊环境服役机器人是一个重要的产业方向，仅以水下机器人为例，2020年我国水下作业机器人产品将达到300台套，基本满足我国海洋资源开发的需要，直接形成100亿～200亿元的产业规模。中国特定的产业结构、社会需求将产生与之相适应的机器人需求结构，为我国机器人产业的发展创造了巨大市场机遇，成为我国机器人产业迅猛发展的原动力。
我国在20世纪80年代将机器人技术列入国家科技发展计划，30多年来，已经形成了一支具有较强创新能力的机器人研发队伍。在工业机器人、服务机器人和特种机器人等方面取得了许多标志性的研究成果，在技术上中国已具备生产工业机器人的能力：(1)成功研制出全系列工业机器人产品，包括6公斤、10公斤、20公斤、50公斤到165公斤、180公斤、210公斤、300公斤和400公斤的系列化工业机器人，中国多家企业具备了一定规模化的生产能力，并进行了小批量生产；(2)中国工业机器人的应用正在快速扩展，应用在汽车焊接线、锻压、喷涂、折弯、数控机床上下料、码垛和搬运等工业领域；(3)中国工业机器人核心部件初见成效。RV、谐波减速器、伺服电机、控制器等基础部件的性能指标达到国外同类水平，形成小批量生产能力，并在多个型号中国工业机器人中得到初步应用。我国制造的数百台工业机器人已经用于汽车工业的生产作业中。目前中国具有四百多家工业机器人制造企业和系统集成企业，其中88%是系统集成企业。但是我国还没有如安川、KUKA、ABB、FANUK等那样的世界巨头机器人公司的机器人制造企业。
中国机器人产业发展之探索
对于中国机器人产业的发展，应该注意以下几个方面。
(1)中国机器人产业的发展要遵循市场为导向的原则。中国工业机器人产业要走向成功，就一定要从中国机器人市场需求出发，深入调查研究，只要产品对路，产品具有性价比优势，就可以赢得用户支持，逐步扩大市场，将工业机器人产业逐渐做大做强。虽然在汽车行业和电子行业，国外几家机器人厂家已经占领了很大的市场，但是中国存在大量的低端劳动密集型制造企业，这些企业对工业机器人的需求迫切，存在大面积的工业机器人应用的空白区。中国制造业对工业机器人的需求量大、面广，这为我国工业机器人产业提供了一个非常大的发展空间。
(2)中国工业机器人产业要通过技术创新走出一条新路。基础部件是制约我国机器人产业发展的瓶颈技术，目前我国的机器人关键基础部件，如伺服电机和精密减速器等，大部分依赖进口，造成国产机器人产品的生产成本居高不下，缺乏国际竞争力。因此，我国需要加强机器人产业链的合理、有序布局，在培育更多机器人应用工程集成商的同时，加快机器人关键基础部件的研发和产业化进程。另外，中国机器人需求市场非常巨大，种类五花八门，特殊的用途和环境要求机器人具备特殊的功能和性能，例如打磨机器人需要具备柔顺机构和顺应控制功能，特种机器人要求机器人具备在极端作业环境下的适应能力，这些都可能成为技术创新的方向。目前正处在一个信息时代，我们应该强化创新驱动，通过在机器人示教、柔顺、跟踪、网络、感知、智能等方面的技术创新，提高机器人的智能化水平和作业水平，制造出适应中国市场需求的高性价比机器人。
(3)实行官产学研用结合，整合创新资源，促进机器人产业的可持续发展。中国工业机器人已经由研究阶段进入到产业和应用阶段，在这一阶段，应以企业为主导，通过官产学研用结合，大力推进中国工业机器人产业的快速发展。政府应做好顶层设计和政策引导，制定有利于发展工业机器人产业的税收与激励政策制度，防止低水平重复和资源浪费，培育优质产品和名牌企业。调动广大产业界和科技界人士的积极性，实现我国机器人产业的有序和可持续发展。
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各类机器人发展现况
工业机器人成为推动传统制造业向数字化、智能化改造升级的重要技术。制造业是一个国家竞争力的重要标志，是国民经济实体的重要组成部分。2010年，我国的制造业总产值已经超过美国，成为世界制造大国，但还不是制造强国。因为我国制造业的生产手段落后，很多工业生产仍然是以低廉劳动力成本为主要竞争手段的劳动密集型产业发展模式，技术含量和产品附加值较低。随着我国适龄劳动力人口数量的下降和劳动力成本的提高，人口红利优势丧失，以低廉劳动力为中心的低端制造模式面临严峻挑战。我国必须加速产业结构调整，推动制造业转型升级，促进从劳动密集型模式向信息化、自动化生产方式的转变。目前，我国工业发展已进入升级转型的关键时期，要通过产业升级转型提高我国制造业的技术水平，将我国从一个制造大国建设成为一个制造强国，这是关系到国家生死存亡的大事。
工业机器人作为高端制造装备的重要组成部分，具有明显的产业特征，工业机器人是制造业实现数字化、智能化和信息化的重要载体，机器人及以其为主体的自动化成套装备推动着制造业由密集型手工作业向信息化、自动化方向升级，是提升制造产业发展质量和竞争力的重要路径，工业机器人向数字化、智能化发展必将促进我国第三次工业革命的到来。
服务机器人技术是服务民生科技与老龄化社会的重要技术保障。我国人口老龄化加剧、残障人口众多、社会服务水平地域差异明显，这些已成为制约我国社会和谐发展的突出问题，推动以家政服务、助老、助残和医疗机器人等为代表的民生科技快速发展迫在眉睫。《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006-2020年)》明确将服务机器人作为未来优先发展的战略高技术。2013年我国60岁以上老龄人口数量达到2.02亿，老龄化水平达到14.8%，其中失能老人超过4000万人，老年抚养比达到21.58%。我国独有的家庭结构使传统家庭养老方式面临严峻挑战，社会养老压力加大，已成为举国上下关注的社会问题。同时，我国残疾人总数已达到8296万，发展康复辅具是帮助残障人士回归社会最有效的手段，是国家社会发展水平的重要标志之一。
特种机器人技术成为国家战略资源勘探、公共安全与灾难救援的不可替代的技术手段，成为全面融入国计民生的重要支撑技术。一方面，我国是世界上自然灾害最为严重的国家之一，仅以地震为例，二十世纪发生的破坏性地震占全球1/3，2008年汶川地震造成直接经济损失超8000亿元；此外，我国正处于生产安全事故的高发期，屡屡发生的重特大事故更具突发性、灾难性和社会危害性，我国每年因各类事故造成的经济损失达2000亿元以上，约占GDP的2%。灾后应急处理救援的复杂性和技术性进一步增强，如何及时有效地提高救援效率和减少施救人员的伤亡，对灾后应急处理救援技术的发展提出了更高和更紧迫的要求，上述情况都使得灾难救援机器人起着越来越重要的作用。另一方面，我国社会公共安全面临更严峻的形势，国内外极端势力制造的各种恐怖事件时有发生，爆炸、核、生化成为极端分子制造事件和恐怖威胁的常用手段。对上述危险物品进行快速拆除、安全转移成为一个亟待解决的问题，促使反恐防暴机器人迅猛发展。
在关乎国家经济、科技、国防、社会等发展战略的多项重大科技专项/工程的实施中，机器人发挥着不可替代的重要作用，引发该领域新一轮的全球竞争。在16个国家科技重大专项中，多数涉及到极端作业性能(重载、高速、高加速度、高精度等)或极端作业环境(真空、微重力、高低温、核辐射、水下等)，对极端作业机器人发展提出了新的挑战，如载人航天专项中空间站机械臂和月球车、IC专项的高速工件台和晶片传输机器人、NC专项中的(航空、航天、船舶、汽车)制造机器人化成套工艺装备、压水堆及气冷堆核电站专项中的核电(运行、维护、应急处理等)机器人、激光约束核聚变专项中的精密定位和靶操作机器人等。在其他关乎国家发展战略的海洋、极地、新能源等的重大科技发展战略中，如海底(油气、可燃冰、矿产等)资源机器人化开采装备亟待突破；机器人远程操作技术被列为国际磁约束核聚变(ITER)专项的核心技术之一；南极全天候机器人无人值守科考站成为我国总体技术实力的一个综合展现等，机器人技术都有效支撑了国家重大专项/工程的顺利实施，发挥着不可替代的作用。
当代机器人技术发展的特点与趋势
当前，机器人技术的发展特点和趋势是智能化以及人与机器人的交互共融。智能化是机器人发展的第三个阶段，具有感知功能和自主行为控制功能的机器人成为发展趋势，在复杂、未知非结构环境下的环境感知和认知、自主决策和行为控制成为智能机器人发展的关键技术。与人共融是新一代机器人的共性特征。传统工业机器人的工作空间与人相隔离，采用预编程控制和示教盒交互方式，且无安全保障。新一代机器人与人工作在同一个自然空间内，协调合作紧密，需要与人进行自然交互，从而确保机器人工作的安全性。
为了实现机器人与人的交互共融，需要解决环境理解、智能控制、行为安全和人机交互等问题。其中，环境理解问题包括机器人对自然、不可预知和复杂动态环境的感知和理解；智能控制问题就是机器人在目标及任务更加多样化、操作灵活性更高、人机合作程度更深、过程更加复杂多变情况下的智能决策与控制；行为安全问题包括机器人与人在物理界限消失、紧密接触、密切配合情况下确保人—机—物安全的技术；人机交互问题包括机器人与人之间能够相互适应且具有智能、鲁棒、友好、安全等特点的人机交互技术。
中国的机器人产业现状
我国已成为世界最大的机器人需求市场，产业发展前景巨大，这为我国机器人产业带来了前所未有的机遇和发展原动力。据国际机器人联合会(IFR)统计，我国每年新增进口工业机器人装机量平均以25%的速度迅猛增长，远超过全球范围内工业机器人10%的增长速度，2012年我国工业机器人装机量新增2.3万台，已经成为世界最大的工业机器人需求市场。作为衡量一个国家自动化水平的基准，每万名产业工人所拥有的工业机器人数量，2012年我国为23台，不足国际平均水平(58台)的1/2，表明我国制造业自动化程度距制造业强国尚有约10倍以上的增长空间，预计到2020年达到目前世界发达国家机器人装机密度中等水平，需增加机器人装机量130万台，直接增加产值达2500亿元，带动配套系统产值将超过7500亿元，支撑成套系统的产值将高达约2.5万亿元。
服务机器人正在成为机器人领域最具潜力的增长点，2011年度全球服务机器人销量约为250万台，市场总值超过42亿美元，正在以20%～30%的速度增长，到2015年销售额将达到85亿美元。预计到2030年，我国个人/家用服务机器人产值将达到2000亿元，医疗、助老助残、娱乐等服务机器人产值将达到6000亿元。特殊环境服役机器人是一个重要的产业方向，仅以水下机器人为例，2020年我国水下作业机器人产品将达到300台套，基本满足我国海洋资源开发的需要，直接形成100亿～200亿元的产业规模。中国特定的产业结构、社会需求将产生与之相适应的机器人需求结构，为我国机器人产业的发展创造了巨大市场机遇，成为我国机器人产业迅猛发展的原动力。
我国在20世纪80年代将机器人技术列入国家科技发展计划，30多年来，已经形成了一支具有较强创新能力的机器人研发队伍。在工业机器人、服务机器人和特种机器人等方面取得了许多标志性的研究成果，在技术上中国已具备生产工业机器人的能力：(1)成功研制出全系列工业机器人产品，包括6公斤、10公斤、20公斤、50公斤到165公斤、180公斤、210公斤、300公斤和400公斤的系列化工业机器人，中国多家企业具备了一定规模化的生产能力，并进行了小批量生产；(2)中国工业机器人的应用正在快速扩展，应用在汽车焊接线、锻压、喷涂、折弯、数控机床上下料、码垛和搬运等工业领域；(3)中国工业机器人核心部件初见成效。RV、谐波减速器、伺服电机、控制器等基础部件的性能指标达到国外同类水平，形成小批量生产能力，并在多个型号中国工业机器人中得到初步应用。我国制造的数百台工业机器人已经用于汽车工业的生产作业中。目前中国具有四百多家工业机器人制造企业和系统集成企业，其中88%是系统集成企业。但是我国还没有如安川、KUKA、ABB、FANUK等那样的世界巨头机器人公司的机器人制造企业。
中国机器人产业发展之探索
对于中国机器人产业的发展，应该注意以下几个方面。
(1)中国机器人产业的发展要遵循市场为导向的原则。中国工业机器人产业要走向成功，就一定要从中国机器人市场需求出发，深入调查研究，只要产品对路，产品具有性价比优势，就可以赢得用户支持，逐步扩大市场，将工业机器人产业逐渐做大做强。虽然在汽车行业和电子行业，国外几家机器人厂家已经占领了很大的市场，但是中国存在大量的低端劳动密集型制造企业，这些企业对工业机器人的需求迫切，存在大面积的工业机器人应用的空白区。中国制造业对工业机器人的需求量大、面广，这为我国工业机器人产业提供了一个非常大的发展空间。
(2)中国工业机器人产业要通过技术创新走出一条新路。基础部件是制约我国机器人产业发展的瓶颈技术，目前我国的机器人关键基础部件，如伺服电机和精密减速器等，大部分依赖进口，造成国产机器人产品的生产成本居高不下，缺乏国际竞争力。因此，我国需要加强机器人产业链的合理、有序布局，在培育更多机器人应用工程集成商的同时，加快机器人关键基础部件的研发和产业化进程。另外，中国机器人需求市场非常巨大，种类五花八门，特殊的用途和环境要求机器人具备特殊的功能和性能，例如打磨机器人需要具备柔顺机构和顺应控制功能，特种机器人要求机器人具备在极端作业环境下的适应能力，这些都可能成为技术创新的方向。目前正处在一个信息时代，我们应该强化创新驱动，通过在机器人示教、柔顺、跟踪、网络、感知、智能等方面的技术创新，提高机器人的智能化水平和作业水平，制造出适应中国市场需求的高性价比机器人。
(3)实行官产学研用结合，整合创新资源，促进机器人产业的可持续发展。中国工业机器人已经由研究阶段进入到产业和应用阶段，在这一阶段，应以企业为主导，通过官产学研用结合，大力推进中国工业机器人产业的快速发展。政府应做好顶层设计和政策引导，制定有利于发展工业机器人产业的税收与激励政策制度，防止低水平重复和资源浪费，培育优质产品和名牌企业。调动广大产业界和科技界人士的积极性，实现我国机器人产业的有序和可持续发展。
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根据我的观察，餐厅老板招聘服务机器人当初的目的和现在的服务业的实际需求产生很大的落差；送餐机器人刚研发出来的时候，功能很单一，沿着规划的路径移动，不能自己把菜放到餐桌上，也不能收盘子。而且遇到人，躲避不好的话，也会撞到人；所以当初的目的是抓住客户对新技术的好奇... 显示全部 »
根据我的观察，餐厅老板招聘服务机器人当初的目的和现在的服务业的实际需求产生很大的落差；送餐机器人刚研发出来的时候，功能很单一，沿着规划的路径移动，不能自己把菜放到餐桌上，也不能收盘子。而且遇到人，躲避不好的话，也会撞到人；所以当初的目的是抓住客户对新技术的好奇心，来吸引消费者。但是，随着人们对服务机器人的希望发生变化，要求功能也越来越高。附件机器人自然不能胜任了；面临着下岗的可能。
我对学习的理解是：
学习的本质是：通过人的感官器官接受信息（资讯）之后，发生了行为改变。并结合实践之后由不成熟的意识（不熟练或者模糊等）转变成潜意识（成熟）。其实也就是不断是大脑各个区皮层的“皱褶”像槽刻一样。而这种获得知识之后，发生行为改变的过程就是学习。
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学习的本质是：通过人的感官器官接受信息（资讯）之后，发生了行为改变。并结合实践之后由不成熟的意识（不熟练或者模糊等）转变成潜意识（成熟）。其实也就是不断是大脑各个区皮层的“皱褶”像槽刻一样。而这种获得知识之后，发生行为改变的过程就是学习。
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我对学习的理解是：
学习的本质是：通过人的感官器官接受信息（资讯）之后，发生了行为改变。并结合实践之后由不成熟的意识（不熟练或者模糊等）转变成潜意识（成熟）。其实也就是不断是大脑各个区皮层的“皱褶”像槽刻一样。而这种获得知识之后，发生行为改变的过程就是学习。
人群中分为：
1，先知先觉得人群（所占比例较少，不到17%）
2，后知后觉得人群（主流人群，70%左右）
3，不知不觉的人群（13%左右）
学习=学-->习-->变 是一个发生质变的过程。
学我认为分，3个层面，
一
学是：认知层面，二是知识层面
习是：实践 总结 应用（由量变到质变的过程）
变是：知识获得的检验标准（由不知，模糊，没有掌握等状态，通过学-->习-->变 之后变成潜意识
重点谈谈学，学是怎么学；无论你是想通过获得知识使其成为谋生技能，成为一种工具也好，还是为实现更高的理想或其他也罢；知识本身是目前人类对目前“世界”的认知能力 通过文字等信息对事物的描述和理解；随着认-知-了解的程度不一样从而发生改变；是某个领域的较为了解的人士（前辈）给后来人所描述的，被大众接受之后形成一种主流思想或者说是多数压到少数；
在我们对认知的由来和现有的认知产生疑问，猜疑之前（这是极少数）我们能做的就是对现有的知识变成改变自己行为的过程，达到学习的目的。除了知识（硬件部分）还有就是自我认知（软件部分）一种流行的说法是：“有知识（文化）的人不一定有修养，有修养的人不一定知识面广（不一定有文化）现实身边的例子和社会展现给我们的较多；
这就是当我们在学-->习-->变的过程中 对知识本身的”浅“意识状态 从听，看，等五官信息收集的渠道获得这些信息之后。由于我们的生长的环境，年龄，性别，职业，经历，经验，习惯，喜好，角度，关注点，敏感度，观察洞察力，旧的恶习等等。给尚未了解的人，事，物，主观的贴上”标贴“
在自我认知（软实力面前）需要“树立榜样”“照镜子”“自我反思” 悟“出符合客观实事的，悟出属于自己的技能，自己独立对生活的态度，对人，事，物的基本判断和客观理解。不须人云己云，不须跟风上；
也是由于以上所谓的“江湖”“经验”也罢等所主观引起，所导致我们唯一不同的大脑在“信息接收和信息输入”------>"黑匣子加工处理------>行为输出的过程有着天然之别，也是认证了“态度决定了命运”一说
大脑黑匣子的推理阶梯过程：（分为7步）
1，信息输入到大脑，根据观察到的资料或其他信息输入
2，从客观的资料中选择“我”要的资料
3，“我”对资料添加“我自己”的主观理解和分析
4，“我”依据“我”的主观理解做出“假设”
5，“我”推断出结论
6，“我”建立了信念（世界观）
7，行为输出，“我”依据我的信念采取行动
从浅意识-->潜意识 不断反复实践，应用获得知识和自我认知-->自我反省-->自我修养的过程。通过学-->习-->变-->悟的不断结合和揉面的质变之后；才认证了”万般皆下品唯有读书高“的真正含义，“知识的真正含义”，才会明白”所有的烦恼都是自己学习不够引起的“我认为这才是深度学习的理解；
学习的本质是：通过人的感官器官接受信息（资讯）之后，发生了行为改变。并结合实践之后由不成熟的意识（不熟练或者模糊等）转变成潜意识（成熟）。其实也就是不断是大脑各个区皮层的“皱褶”像槽刻一样。而这种获得知识之后，发生行为改变的过程就是学习。
人群中分为：
1，先知先觉得人群（所占比例较少，不到17%）
2，后知后觉得人群（主流人群，70%左右）
3，不知不觉的人群（13%左右）
学习=学-->习-->变 是一个发生质变的过程。
学我认为分，3个层面，
一
学是：认知层面，二是知识层面
习是：实践 总结 应用（由量变到质变的过程）
变是：知识获得的检验标准（由不知，模糊，没有掌握等状态，通过学-->习-->变 之后变成潜意识
重点谈谈学，学是怎么学；无论你是想通过获得知识使其成为谋生技能，成为一种工具也好，还是为实现更高的理想或其他也罢；知识本身是目前人类对目前“世界”的认知能力 通过文字等信息对事物的描述和理解；随着认-知-了解的程度不一样从而发生改变；是某个领域的较为了解的人士（前辈）给后来人所描述的，被大众接受之后形成一种主流思想或者说是多数压到少数；
在我们对认知的由来和现有的认知产生疑问，猜疑之前（这是极少数）我们能做的就是对现有的知识变成改变自己行为的过程，达到学习的目的。除了知识（硬件部分）还有就是自我认知（软件部分）一种流行的说法是：“有知识（文化）的人不一定有修养，有修养的人不一定知识面广（不一定有文化）现实身边的例子和社会展现给我们的较多；
这就是当我们在学-->习-->变的过程中 对知识本身的”浅“意识状态 从听，看，等五官信息收集的渠道获得这些信息之后。由于我们的生长的环境，年龄，性别，职业，经历，经验，习惯，喜好，角度，关注点，敏感度，观察洞察力，旧的恶习等等。给尚未了解的人，事，物，主观的贴上”标贴“
在自我认知（软实力面前）需要“树立榜样”“照镜子”“自我反思” 悟“出符合客观实事的，悟出属于自己的技能，自己独立对生活的态度，对人，事，物的基本判断和客观理解。不须人云己云，不须跟风上；
也是由于以上所谓的“江湖”“经验”也罢等所主观引起，所导致我们唯一不同的大脑在“信息接收和信息输入”------>"黑匣子加工处理------>行为输出的过程有着天然之别，也是认证了“态度决定了命运”一说
大脑黑匣子的推理阶梯过程：（分为7步）
1，信息输入到大脑，根据观察到的资料或其他信息输入
2，从客观的资料中选择“我”要的资料
3，“我”对资料添加“我自己”的主观理解和分析
4，“我”依据“我”的主观理解做出“假设”
5，“我”推断出结论
6，“我”建立了信念（世界观）
7，行为输出，“我”依据我的信念采取行动
从浅意识-->潜意识 不断反复实践，应用获得知识和自我认知-->自我反省-->自我修养的过程。通过学-->习-->变-->悟的不断结合和揉面的质变之后；才认证了”万般皆下品唯有读书高“的真正含义，“知识的真正含义”，才会明白”所有的烦恼都是自己学习不够引起的“我认为这才是深度学习的理解；
自由度是机器人的一个重要技术指标，它是由机器人的结构决定的，并直接影响到机器人的机动性。机器人的自由度是指机器人所具有的独立坐标轴运动的数目，但一般不包括手部（末端操作器）的开合自由度。自由度表示了机器人动作灵活的尺度，但也不是自由度越多越好。因为随着自由度的... 显示全部 »
自由度是机器人的一个重要技术指标，它是由机器人的结构决定的，并直接影响到机器人的机动性。机器人的自由度是指机器人所具有的独立坐标轴运动的数目，但一般不包括手部（末端操作器）的开合自由度。自由度表示了机器人动作灵活的尺度，但也不是自由度越多越好。因为随着自由度的增加，其结构也会变得更加复杂。
机器人的控制系统有：执行机构----伺服电机或步进电机；
驱动机构----伺服或者步进驱动器；
控制机构----运动控制器，做路径和电机联动的算法运算控制；
控制方式----有固定执行动作方式的，那就编好固定参数的程序给运动控制器；如果有加视觉系统或者其他传感... 显示全部 »
驱动机构----伺服或者步进驱动器；
控制机构----运动控制器，做路径和电机联动的算法运算控制；
控制方式----有固定执行动作方式的，那就编好固定参数的程序给运动控制器；如果有加视觉系统或者其他传感... 显示全部 »
机器人的控制系统有：执行机构----伺服电机或步进电机；
驱动机构----伺服或者步进驱动器；
控制机构----运动控制器，做路径和电机联动的算法运算控制；
控制方式----有固定执行动作方式的，那就编好固定参数的程序给运动控制器；如果有加视觉系统或者其他传感器的，根据传感器信号，就编好不固定参数的程序给运动控制器
你图中显示的是控制系统，这款的精度比以往的有提高
驱动机构----伺服或者步进驱动器；
控制机构----运动控制器，做路径和电机联动的算法运算控制；
控制方式----有固定执行动作方式的，那就编好固定参数的程序给运动控制器；如果有加视觉系统或者其他传感器的，根据传感器信号，就编好不固定参数的程序给运动控制器
你图中显示的是控制系统，这款的精度比以往的有提高
这是一个很核心的问题。
由于人类的双腿分布在身体的两侧，这就导致我们行走时不得不不断朝我们行走的方向侧身。机器人想要达到这一点需要非常复杂的机械结构和控制系统，乃至当今只有极少数仿人机器人能完全做到和人一样的行走。
由于人类的双腿分布在身体的两侧，这就导致我们行走时不得不不断朝我们行走的方向侧身。机器人想要达到这一点需要非常复杂的机械结构和控制系统，乃至当今只有极少数仿人机器人能完全做到和人一样的行走。
这是一个很核心的问题。
由于人类的双腿分布在身体的两侧，这就导致我们行走时不得不不断朝我们行走的方向侧身。机器人想要达到这一点需要非常复杂的机械结构和控制系统，乃至当今只有极少数仿人机器人能完全做到和人一样的行走。
由于人类的双腿分布在身体的两侧，这就导致我们行走时不得不不断朝我们行走的方向侧身。机器人想要达到这一点需要非常复杂的机械结构和控制系统，乃至当今只有极少数仿人机器人能完全做到和人一样的行走。
1，硬件部分的自主研发（材料，工艺）主要包括精密减速机、高性能交直流伺服电机和驱动器及高性能控制器等。其中，国内外技术差距最大的是减速机和伺服电机；
2，仿真编程软件；
3，机器人产业链；破垄断和封锁；
4，从事机器人研发 制造型企业专业人才的成熟度，和技术突... 显示全部 »
2，仿真编程软件；
3，机器人产业链；破垄断和封锁；
4，从事机器人研发 制造型企业专业人才的成熟度，和技术突... 显示全部 »
1，硬件部分的自主研发（材料，工艺）主要包括精密减速机、高性能交直流伺服电机和驱动器及高性能控制器等。其中，国内外技术差距最大的是减速机和伺服电机；
2，仿真编程软件；
3，机器人产业链；破垄断和封锁；
4，从事机器人研发 制造型企业专业人才的成熟度，和技术突破；
2，仿真编程软件；
3，机器人产业链；破垄断和封锁；
4，从事机器人研发 制造型企业专业人才的成熟度，和技术突破；
机器人的传动和布局设计从理论上讲应该是比较成熟的领域，如果有样机的话，拆开看一看就可以知道大部分的结构。但是结构优化设计经验、装配规范的标准化、零配件的按需定制以及供应链优化等方面国内厂商还需要很长时间的积累。
以KUKA为例的话，分协作机器人iiwa和传统... 显示全部 »
以KUKA为例的话，分协作机器人iiwa和传统... 显示全部 »
机器人的传动和布局设计从理论上讲应该是比较成熟的领域，如果有样机的话，拆开看一看就可以知道大部分的结构。但是结构优化设计经验、装配规范的标准化、零配件的按需定制以及供应链优化等方面国内厂商还需要很长时间的积累。
以KUKA为例的话，分协作机器人iiwa和传统机器人KR两个大系列。
当前主流的协作机器人都采用“模块化”思想的关节设计，采用直驱电机+谐波减速器的方式，每个关节的内部结构基本一致，只是大小不太一样，例如iiwa的每个轴基本都是下图这样：
10451
每一个关节中都包含了电机、伺服驱动、谐波减速器、电机端编码器、关节端位置传感器和力矩传感器，电机和减速器采用直连。
整个关节在机器人内部的布局如下：
10452
对于KR系列这一类的传统机器人来讲，末端的布局一般按照满足“三轴轴线交于一点”的基本原则来做，主要区别在于三个电机的布置和传动方式。
KUKA之前的很多机器人都采用4、5、6三轴电机布置在小臂后方，通过同心轴+伞齿轮/同步带的方式传动到手腕的方式，以KR5为例：
10453
三个电机的动力通过同心轴传到手腕，腕部结构如下：
10454
10455
近几年KUKA新推出的agilus系列机器人为了追求纤细紧凑的外表，采用了将4、5、6三轴电机内置在小臂内部的方式。
其实就传统工业机器人来讲，各家主要的差别在于5轴和6轴的布置方式，外资品牌借助于深厚的设计功底和强大的定制能力，普遍采用齿轮或者同步带的方式用作动力传输，将电机布置的比较靠后，因此机器人小臂和手腕部位做的比较紧凑。
而国产厂商受限于成品电机的尺寸、齿轮的精度和噪音、装配经验不足的问题，5、6轴多采用直连或者单同步带的方式，导致腕部尺寸普遍偏大。
以KUKA为例的话，分协作机器人iiwa和传统机器人KR两个大系列。
当前主流的协作机器人都采用“模块化”思想的关节设计，采用直驱电机+谐波减速器的方式，每个关节的内部结构基本一致，只是大小不太一样，例如iiwa的每个轴基本都是下图这样：
10451
每一个关节中都包含了电机、伺服驱动、谐波减速器、电机端编码器、关节端位置传感器和力矩传感器，电机和减速器采用直连。
整个关节在机器人内部的布局如下：
10452
对于KR系列这一类的传统机器人来讲，末端的布局一般按照满足“三轴轴线交于一点”的基本原则来做，主要区别在于三个电机的布置和传动方式。
KUKA之前的很多机器人都采用4、5、6三轴电机布置在小臂后方，通过同心轴+伞齿轮/同步带的方式传动到手腕的方式，以KR5为例：
10453
三个电机的动力通过同心轴传到手腕，腕部结构如下：
10454
10455
近几年KUKA新推出的agilus系列机器人为了追求纤细紧凑的外表，采用了将4、5、6三轴电机内置在小臂内部的方式。
其实就传统工业机器人来讲，各家主要的差别在于5轴和6轴的布置方式，外资品牌借助于深厚的设计功底和强大的定制能力，普遍采用齿轮或者同步带的方式用作动力传输，将电机布置的比较靠后，因此机器人小臂和手腕部位做的比较紧凑。
而国产厂商受限于成品电机的尺寸、齿轮的精度和噪音、装配经验不足的问题，5、6轴多采用直连或者单同步带的方式，导致腕部尺寸普遍偏大。
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一篇文章读懂工业机器人设计过程
机械自动化类 昌炜 2016-04-09 22:05 发表了文章
对于工业机器人的设计与大多数机械设计过程相同;首先要知道为什么要设计机器人?机器人能实现哪些功能?活动空间(有效工作范围)有多大?了解基本的要求后，接下来的工作就好作了。
首先是根据基本要求确定机器人的种类，是行走的提升(举升)机械臂、还是三轴的坐标机器人、还是六轴的机器人等。选定了机器人的种类也就确定了控制方式，也就有了在有限的空间内进行设计的指导方向。
接下来的要做的就是设计任务的确定。这是一个相对复杂的过程，在实现这一复杂过程的第一步是将设计要求明确的规定下来;第二步是按照设计要求制作机械传动简图，分析简图，制定动作流程表(图)，初步确定传动功率、控制流程和方式;第三步是明确设计内容，设计步骤、攻克点、设计计算书、草图绘制，材料、加工工艺、控制程序、电路图绘制;第四步是综合审核各方面的内容，确认生产。
下面我将以六轴工业机器人作为设计对象来阐明这一设计过程：
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在介绍机器人设计之前我先说一下机器人的应用领域。机器人的应用领域可以说是非常广泛的，在自动化生产线上的就有很多例子，如垛码机器人、包装机器人、转线机器人;在焊接方面也有很例子，如汽车生产线上的焊接机器人等等;现在机器人的发展是非常的迅速，机器人的应用也在民用企业的各个行业得以延伸。机器人的设计人才需求也越来越大。
六轴机器人的应用范筹不同，设计形式也各不相同。现在世界上生产机器人的公司也很多，结构各有特色。在中国应用最多的如：ABB、Panasonic、FANUK、莫托曼等国外进口的机器人。
既然机器人的应用那么广泛，在我国却没有知名的生产公司。对于作为中国机械工程技术人员来说是一个值得思考的问题!有关机器人技术方面探讨太少了?从业人员还不能成群体?虽然在很多地方可以看到机器的论术，可是却没有真正形成普及的东西。
即然是要说设计，那我就从头一点一点的说起。力求讲的通俗简明一些，讲得不对的地方还请各位指正!
六轴机器人是多关节、多自由度的机器人，动作多，变化灵活;是一种柔性技术较高的工业机器人，应用面也最广泛。那么怎样去从头开始的设计它呢?工作范围又怎样去确定?动作怎样去编排呢?位姿怎样去控制呢?各部位的关节又是有怎么样的要求呢?等等。。。。。。让我们带着众多的疑问慢慢的往下走吧!
首先我们设定：机器人是六轴多自由度的机器人，手爪夹持二氧气体保护焊标准焊枪;完成点焊、连续焊等不同要求的焊接部件，工艺要求、工艺路线变化快的自动生线上。最大伸长量：1700mm;转动270度;底座与地平线水平固定;全电机驱动。
好了，有了这样的基本要求我们就可以做初步的方案的思考了。
首先是全电机驱动的，那么我们在考虑方案的时候就不要去考虑液压和气压的各种结构了，也就是传动机构只能用齿轮齿条、连杆机构等机械机构了。
机器人是用于焊接方面的，那么我们就去考察有人工行为下的各种焊接手法和方法。这里就有一个很复杂的东西在里面，那就是焊接工艺;即然焊艺定不下来，我们就给它区分一下，在常用焊接里有单点点焊、连续断点点焊、连续平缝焊接、填角焊接、立缝焊接、仰焊、环缝焊等等。。。。。。
搞清了各种焊方法，也就明白了要实现这些复杂的动作就要有一套可行的控制方式才行;在机械没有完全设计出来之前可以不做太多的控制方案思考，有一个大概的轮廓概念就行了，待机械结构做完，各方面的驱动功率确定下来之后再做详细的程序。
焊枪是用常用的标准的焊枪，也就是说焊枪是随时可以更换下来的，也就要求我们要做到对焊枪的夹持部分进行快速锁定与松开。焊枪在焊接过程中要进行各种焊接姿态调整，那么机械手腕就要很灵活，在各个方位角度上都可调节。
了上面的基本要求和设定条件，方案推理也有了条理，接下来我们就把设计要求明确下来，设计方向就不会有太大的偏离了。
设计任务
设计要求：机器人适用于焊接领域，可以完成各种焊接动作;为了机器人能适应各种焊接工艺，在线调整工艺快速，编制控制程序时采用柔性控制程序，自适应在线、离线示教程序;焊缝、焊池、焊道成像跟踪，自动调节焊机的各项参数。
机器人采用全伺服驱动，地面固定安装。六轴控制，各关节运动灵活，按工艺描述表设计各轴动作范围，尽量使机构紧凑，整体外形美观。
设计内容
机械设计：根据设计要求及工艺描述设计各关节的机械机构，确定各部件的材料和加工工艺;制作计算书，验算机械强度、驱动功率和给出最大抓(举)重量，各运动路径的惯量计算，位姿的控制计算。验算机器人各关键部件使用寿命。结合控制程序及电路制作机器人维修保养说明书。
程序控制设计：根据设计要求与机械工程师最后制定的工艺路线设计控制流程;结合机械结构与驱动、信号反馈方式，设计机器人运动程序;程序要具有自适应功能，自动定点跟踪，对焊机电流、电压实时监测，并自动调节;焊道、焊池用成像监测判别技术。
设计电路图
有了这样一个文件，我们就好设计了;那么我们首先就要做的是：绘制机器人动运简图，规划机器人运动轨迹，做好这些我们就可以进行机械机构的设计，同时可以考虑程序的线路图了。
先做一个简图，来研究一下运动规迹。
机器人运动简图：
当我们把机械运动简图画好后，一般的情况下是先对简图进行分析;虽然简图不能全部反映机械结构的组成，但是它却表现出了要设计的物体的总体轮廓。
那么对于我们这个机器人的简图，我们从哪里着手分析才合理呢?首先，我们看一下设计任务书的内容。从任务书中知道，六个轴中有三个轴是做旋转运动的，其余作摆角运动。结合任务书，我们看一下简图，是不是第1轴、第4轴和第六轴是做转动的，也就是说我们要检查一下我们所画的简图是不是与任务书中的要求相符合，符合了也就代表我们的设计思路与要求(客户要求)相同，可以进行下一步工作，如果不同，就得重新画简图。
从简图知道，机器人的手臂伸缩范围较大;如果把手臂全部伸直，而且我们假设地把它们看成同一钢体，这样就形成一端固定的悬臂梁。应用力学知识体系中的有关梁的分析我们知道，要搞清悬臂梁的变形量，首先要知道梁的重量和截面惯量。请加微信号：robotinfo 学习工业智能化知识
由简图知道，由于有多个关节连接，要知道截面形状和惯量不太容易，只有把所有的机构都设计完成后才会知道想求的参数。
由简图看出，第二轴担负着手臂的上下运动，而且手臂又比较长，在运动的过程中必然存在着惯性冲量，也就是说，当大臂的运动速度很慢时，惯性就很小;如果速度加快，惯性就加大，这个惯性冲量是与速度有着线性关系;怎样保持一定的速度，又不让惯性随着变化呢?大家都知道，增加阻尼，可有效消除这种关系。这样，大家就可以理解简图上两个弹簧的用意了。
即然是这样，那我们就从手腕开始设计。也说是大家所说的从上到下的设计方法。
设计手腕要考虑哪些问题呢?可以知道的是有一把焊枪，焊枪的重量不是很重，同时要有夹持焊枪的手爪。也就是说手腕在转动时的负载是不大的，选择驱动功率不大的元件就行了。要让手腕在360度范围内转动，而且后面紧跟着又有一个上下摆动的关节;手腕又是在机器人手臂的最前端，当然总体质量不能太重。用什么样的机构最好呢?下面我们考虑几个方案：
1.如简图所示，采用行星齿轮传动。电机驱动太阳轮，行星轮绕太阳轮转动，内齿轮经行星轮减速与太阳轮反向运动，电机与太阳轮同轴安装。
2.多级齿轮减速传，电机安装于手腕一侧。
3.摆线针轮减速传动，电机与偏心轴同轴安装。
4.蜗轮蜗杆减速传动，电机有两种安装方式;一种与输出轴成90度安装，另一种与输出轴同轴线反向错位安装。
如上所述，还有很多种方式方法，到底选哪一种最好呢?这样我们就要做比较了。从上面的方案里看，第2种方法是不行的;第4种方法如果采用，手腕的结构就会很大，不利于机器人在运动时做精密定位。这样我们去除了两种方法，我们再比较一下第1种和第3种方法;
行星齿轮传动，传动比大，结构复杂，齿轮副配合有间隙，不能自锁。如果采用就得提高齿轮精度，由于是精密传动，齿轮材料也不能按常规齿轮选用材料，加工工艺相对常规齿轮相复杂的多。摆线针轮传动，传动比大，结构复杂，传动间隙小，可以自锁。如果采用，手腕的尺寸不会太小，并且零件加工困难，精度不易保证。
比较各方面后，决定采用行星齿轮传动机械结构。行星齿轮在传动的过程中有装配间隙和机械磨损所造成的间隙;要消除这些机械间隙首先就要让齿轮副的配合间隙要小，齿轮材料经热处理后表面要耐磨，因此行星齿轮副的设计计算不能按常规行星齿轮的设计方法去计算。机器人的手腕是很灵活的关节，而且是要做正反两个方向的回转。怎么样安装电机是一个问题;行星齿轮传动机构与手腕俯仰关节连接是一个问题。
还有，手腕的运动速可能是非等速的;怎么样去控制电机?又怎么样去采集反馈信号?发出的控制信号到执行单元的过程中有没外部干扰?它来自哪里?
再有，就是手腕在运动过程中的精度;手腕在空间做相对运动，怎样去实现运动精度?影响运动精度的因素有哪些?
在设计手腕这前一定要搞清楚影响手腕的各方面的因素及内容，问题得到解答后再真正开始手腕的设计。
下面给出伺服电机的的技术参数：
型号：MSMD04ZS1V
额定输出功率：400W
额定转矩：1.3N.m最大转矩：3.8N.m
额定转速/最高转速：3000/5000rpm
电机惯量(有制动器)：1.7×10-4Kg.m2
变压器容量：0.9KVA
编码器：17位(分辨率：131072).7线制增量式/绝对式。
适配驱动器型号：MBDDT2210
位置控制接线图：
17位增量式/绝对式编码器接线图：
即然我们选用了行星齿轮传动，那么我们就要进行行星齿轮的相关计算。
首先选定模数，由于机器人手腕部分结构要求尽量的小，输出的转矩也相应不是很大，但是，它却会在正反两个方向上存在着高速换向的可能，也就是说在换向时齿轮要克服很大的惯性力，因此，模数的选择计算要按输出转矩的数倍来计算，也就是说：在按强度计算模数时，安全系数选大些。同时由于结构的限制，尽量选用小模数。有关齿轮的计算公式大家可以查阅《齿轮设计手册》。这里我选用模数为：1m选定了模数，下面就要计算传动比，有关行星齿轮传动的计算大家可查阅《齿轮设计手册》或《机械设计手册》内的《齿轮传动部分》，里面有详细的介绍和计算范例。在此不作介绍和引用。
行星齿轮传动，必定有一个结构是浮动的，在机器人手腕部分是不是也适用呢?哪一部分做输了出?哪一部分浮动?首先，机器人手腕做360度转动，结构又比较小，再者就是它的输出部分是要有一个法兰，用来安装夹持执行部件的。如果让行星架浮动，行星齿轮分布在太阳轮圆周上，让它浮动时，在运转过程中它不是绕定轴转动，也就是说它不满足输出法兰的转动条件。
现在我们考虑一下让内齿转动，法兰固定在内齿轮上，这样就可以保证法兰的转动条件。下面给出手腕的结构图，无浮动部件，内齿轮转动。
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首先是根据基本要求确定机器人的种类，是行走的提升(举升)机械臂、还是三轴的坐标机器人、还是六轴的机器人等。选定了机器人的种类也就确定了控制方式，也就有了在有限的空间内进行设计的指导方向。
接下来的要做的就是设计任务的确定。这是一个相对复杂的过程，在实现这一复杂过程的第一步是将设计要求明确的规定下来;第二步是按照设计要求制作机械传动简图，分析简图，制定动作流程表(图)，初步确定传动功率、控制流程和方式;第三步是明确设计内容，设计步骤、攻克点、设计计算书、草图绘制，材料、加工工艺、控制程序、电路图绘制;第四步是综合审核各方面的内容，确认生产。
下面我将以六轴工业机器人作为设计对象来阐明这一设计过程：
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在介绍机器人设计之前我先说一下机器人的应用领域。机器人的应用领域可以说是非常广泛的，在自动化生产线上的就有很多例子，如垛码机器人、包装机器人、转线机器人;在焊接方面也有很例子，如汽车生产线上的焊接机器人等等;现在机器人的发展是非常的迅速，机器人的应用也在民用企业的各个行业得以延伸。机器人的设计人才需求也越来越大。
六轴机器人的应用范筹不同，设计形式也各不相同。现在世界上生产机器人的公司也很多，结构各有特色。在中国应用最多的如：ABB、Panasonic、FANUK、莫托曼等国外进口的机器人。
既然机器人的应用那么广泛，在我国却没有知名的生产公司。对于作为中国机械工程技术人员来说是一个值得思考的问题!有关机器人技术方面探讨太少了?从业人员还不能成群体?虽然在很多地方可以看到机器的论术，可是却没有真正形成普及的东西。
即然是要说设计，那我就从头一点一点的说起。力求讲的通俗简明一些，讲得不对的地方还请各位指正!
六轴机器人是多关节、多自由度的机器人，动作多，变化灵活;是一种柔性技术较高的工业机器人，应用面也最广泛。那么怎样去从头开始的设计它呢?工作范围又怎样去确定?动作怎样去编排呢?位姿怎样去控制呢?各部位的关节又是有怎么样的要求呢?等等。。。。。。让我们带着众多的疑问慢慢的往下走吧!
首先我们设定：机器人是六轴多自由度的机器人，手爪夹持二氧气体保护焊标准焊枪;完成点焊、连续焊等不同要求的焊接部件，工艺要求、工艺路线变化快的自动生线上。最大伸长量：1700mm;转动270度;底座与地平线水平固定;全电机驱动。
好了，有了这样的基本要求我们就可以做初步的方案的思考了。
首先是全电机驱动的，那么我们在考虑方案的时候就不要去考虑液压和气压的各种结构了，也就是传动机构只能用齿轮齿条、连杆机构等机械机构了。
机器人是用于焊接方面的，那么我们就去考察有人工行为下的各种焊接手法和方法。这里就有一个很复杂的东西在里面，那就是焊接工艺;即然焊艺定不下来，我们就给它区分一下，在常用焊接里有单点点焊、连续断点点焊、连续平缝焊接、填角焊接、立缝焊接、仰焊、环缝焊等等。。。。。。
搞清了各种焊方法，也就明白了要实现这些复杂的动作就要有一套可行的控制方式才行;在机械没有完全设计出来之前可以不做太多的控制方案思考，有一个大概的轮廓概念就行了，待机械结构做完，各方面的驱动功率确定下来之后再做详细的程序。
焊枪是用常用的标准的焊枪，也就是说焊枪是随时可以更换下来的，也就要求我们要做到对焊枪的夹持部分进行快速锁定与松开。焊枪在焊接过程中要进行各种焊接姿态调整，那么机械手腕就要很灵活，在各个方位角度上都可调节。
了上面的基本要求和设定条件，方案推理也有了条理，接下来我们就把设计要求明确下来，设计方向就不会有太大的偏离了。
设计任务
设计要求：机器人适用于焊接领域，可以完成各种焊接动作;为了机器人能适应各种焊接工艺，在线调整工艺快速，编制控制程序时采用柔性控制程序，自适应在线、离线示教程序;焊缝、焊池、焊道成像跟踪，自动调节焊机的各项参数。
机器人采用全伺服驱动，地面固定安装。六轴控制，各关节运动灵活，按工艺描述表设计各轴动作范围，尽量使机构紧凑，整体外形美观。
设计内容
机械设计：根据设计要求及工艺描述设计各关节的机械机构，确定各部件的材料和加工工艺;制作计算书，验算机械强度、驱动功率和给出最大抓(举)重量，各运动路径的惯量计算，位姿的控制计算。验算机器人各关键部件使用寿命。结合控制程序及电路制作机器人维修保养说明书。
程序控制设计：根据设计要求与机械工程师最后制定的工艺路线设计控制流程;结合机械结构与驱动、信号反馈方式，设计机器人运动程序;程序要具有自适应功能，自动定点跟踪，对焊机电流、电压实时监测，并自动调节;焊道、焊池用成像监测判别技术。
设计电路图
有了这样一个文件，我们就好设计了;那么我们首先就要做的是：绘制机器人动运简图，规划机器人运动轨迹，做好这些我们就可以进行机械机构的设计，同时可以考虑程序的线路图了。
先做一个简图，来研究一下运动规迹。
机器人运动简图：
当我们把机械运动简图画好后，一般的情况下是先对简图进行分析;虽然简图不能全部反映机械结构的组成，但是它却表现出了要设计的物体的总体轮廓。
那么对于我们这个机器人的简图，我们从哪里着手分析才合理呢?首先，我们看一下设计任务书的内容。从任务书中知道，六个轴中有三个轴是做旋转运动的，其余作摆角运动。结合任务书，我们看一下简图，是不是第1轴、第4轴和第六轴是做转动的，也就是说我们要检查一下我们所画的简图是不是与任务书中的要求相符合，符合了也就代表我们的设计思路与要求(客户要求)相同，可以进行下一步工作，如果不同，就得重新画简图。
从简图知道，机器人的手臂伸缩范围较大;如果把手臂全部伸直，而且我们假设地把它们看成同一钢体，这样就形成一端固定的悬臂梁。应用力学知识体系中的有关梁的分析我们知道，要搞清悬臂梁的变形量，首先要知道梁的重量和截面惯量。请加微信号：robotinfo 学习工业智能化知识
由简图知道，由于有多个关节连接，要知道截面形状和惯量不太容易，只有把所有的机构都设计完成后才会知道想求的参数。
由简图看出，第二轴担负着手臂的上下运动，而且手臂又比较长，在运动的过程中必然存在着惯性冲量，也就是说，当大臂的运动速度很慢时，惯性就很小;如果速度加快，惯性就加大，这个惯性冲量是与速度有着线性关系;怎样保持一定的速度，又不让惯性随着变化呢?大家都知道，增加阻尼，可有效消除这种关系。这样，大家就可以理解简图上两个弹簧的用意了。
即然是这样，那我们就从手腕开始设计。也说是大家所说的从上到下的设计方法。
设计手腕要考虑哪些问题呢?可以知道的是有一把焊枪，焊枪的重量不是很重，同时要有夹持焊枪的手爪。也就是说手腕在转动时的负载是不大的，选择驱动功率不大的元件就行了。要让手腕在360度范围内转动，而且后面紧跟着又有一个上下摆动的关节;手腕又是在机器人手臂的最前端，当然总体质量不能太重。用什么样的机构最好呢?下面我们考虑几个方案：
1.如简图所示，采用行星齿轮传动。电机驱动太阳轮，行星轮绕太阳轮转动，内齿轮经行星轮减速与太阳轮反向运动，电机与太阳轮同轴安装。
2.多级齿轮减速传，电机安装于手腕一侧。
3.摆线针轮减速传动，电机与偏心轴同轴安装。
4.蜗轮蜗杆减速传动，电机有两种安装方式;一种与输出轴成90度安装，另一种与输出轴同轴线反向错位安装。
如上所述，还有很多种方式方法，到底选哪一种最好呢?这样我们就要做比较了。从上面的方案里看，第2种方法是不行的;第4种方法如果采用，手腕的结构就会很大，不利于机器人在运动时做精密定位。这样我们去除了两种方法，我们再比较一下第1种和第3种方法;
行星齿轮传动，传动比大，结构复杂，齿轮副配合有间隙，不能自锁。如果采用就得提高齿轮精度，由于是精密传动，齿轮材料也不能按常规齿轮选用材料，加工工艺相对常规齿轮相复杂的多。摆线针轮传动，传动比大，结构复杂，传动间隙小，可以自锁。如果采用，手腕的尺寸不会太小，并且零件加工困难，精度不易保证。
比较各方面后，决定采用行星齿轮传动机械结构。行星齿轮在传动的过程中有装配间隙和机械磨损所造成的间隙;要消除这些机械间隙首先就要让齿轮副的配合间隙要小，齿轮材料经热处理后表面要耐磨，因此行星齿轮副的设计计算不能按常规行星齿轮的设计方法去计算。机器人的手腕是很灵活的关节，而且是要做正反两个方向的回转。怎么样安装电机是一个问题;行星齿轮传动机构与手腕俯仰关节连接是一个问题。
还有，手腕的运动速可能是非等速的;怎么样去控制电机?又怎么样去采集反馈信号?发出的控制信号到执行单元的过程中有没外部干扰?它来自哪里?
再有，就是手腕在运动过程中的精度;手腕在空间做相对运动，怎样去实现运动精度?影响运动精度的因素有哪些?
在设计手腕这前一定要搞清楚影响手腕的各方面的因素及内容，问题得到解答后再真正开始手腕的设计。
下面给出伺服电机的的技术参数：
型号：MSMD04ZS1V
额定输出功率：400W
额定转矩：1.3N.m最大转矩：3.8N.m
额定转速/最高转速：3000/5000rpm
电机惯量(有制动器)：1.7×10-4Kg.m2
变压器容量：0.9KVA
编码器：17位(分辨率：131072).7线制增量式/绝对式。
适配驱动器型号：MBDDT2210
位置控制接线图：
17位增量式/绝对式编码器接线图：
即然我们选用了行星齿轮传动，那么我们就要进行行星齿轮的相关计算。
首先选定模数，由于机器人手腕部分结构要求尽量的小，输出的转矩也相应不是很大，但是，它却会在正反两个方向上存在着高速换向的可能，也就是说在换向时齿轮要克服很大的惯性力，因此，模数的选择计算要按输出转矩的数倍来计算，也就是说：在按强度计算模数时，安全系数选大些。同时由于结构的限制，尽量选用小模数。有关齿轮的计算公式大家可以查阅《齿轮设计手册》。这里我选用模数为：1m选定了模数，下面就要计算传动比，有关行星齿轮传动的计算大家可查阅《齿轮设计手册》或《机械设计手册》内的《齿轮传动部分》，里面有详细的介绍和计算范例。在此不作介绍和引用。
行星齿轮传动，必定有一个结构是浮动的，在机器人手腕部分是不是也适用呢?哪一部分做输了出?哪一部分浮动?首先，机器人手腕做360度转动，结构又比较小，再者就是它的输出部分是要有一个法兰，用来安装夹持执行部件的。如果让行星架浮动，行星齿轮分布在太阳轮圆周上，让它浮动时，在运转过程中它不是绕定轴转动，也就是说它不满足输出法兰的转动条件。
现在我们考虑一下让内齿转动，法兰固定在内齿轮上，这样就可以保证法兰的转动条件。下面给出手腕的结构图，无浮动部件，内齿轮转动。
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对于工业机器人的设计与大多数机械设计过程相同;首先要知道为什么要设计机器人?机器人能实现哪些功能?活动空间(有效工作范围)有多大?了解基本的要求后，接下来的工作就好作了。
首先是根据基本要求确定机器人的种类，是行走的提升(举升)机械臂、还是三轴的坐标机器人、还是六轴的机器人等。选定了机器人的种类也就确定了控制方式，也就有了在有限的空间内进行设计的指导方向。
接下来的要做的就是设计任务的确定。这是一个相对复杂的过程，在实现这一复杂过程的第一步是将设计要求明确的规定下来;第二步是按照设计要求制作机械传动简图，分析简图，制定动作流程表(图)，初步确定传动功率、控制流程和方式;第三步是明确设计内容，设计步骤、攻克点、设计计算书、草图绘制，材料、加工工艺、控制程序、电路图绘制;第四步是综合审核各方面的内容，确认生产。
下面我将以六轴工业机器人作为设计对象来阐明这一设计过程：
[login]
在介绍机器人设计之前我先说一下机器人的应用领域。机器人的应用领域可以说是非常广泛的，在自动化生产线上的就有很多例子，如垛码机器人、包装机器人、转线机器人;在焊接方面也有很例子，如汽车生产线上的焊接机器人等等;现在机器人的发展是非常的迅速，机器人的应用也在民用企业的各个行业得以延伸。机器人的设计人才需求也越来越大。
六轴机器人的应用范筹不同，设计形式也各不相同。现在世界上生产机器人的公司也很多，结构各有特色。在中国应用最多的如：ABB、Panasonic、FANUK、莫托曼等国外进口的机器人。
既然机器人的应用那么广泛，在我国却没有知名的生产公司。对于作为中国机械工程技术人员来说是一个值得思考的问题!有关机器人技术方面探讨太少了?从业人员还不能成群体?虽然在很多地方可以看到机器的论术，可是却没有真正形成普及的东西。
即然是要说设计，那我就从头一点一点的说起。力求讲的通俗简明一些，讲得不对的地方还请各位指正!
六轴机器人是多关节、多自由度的机器人，动作多，变化灵活;是一种柔性技术较高的工业机器人，应用面也最广泛。那么怎样去从头开始的设计它呢?工作范围又怎样去确定?动作怎样去编排呢?位姿怎样去控制呢?各部位的关节又是有怎么样的要求呢?等等。。。。。。让我们带着众多的疑问慢慢的往下走吧!
首先我们设定：机器人是六轴多自由度的机器人，手爪夹持二氧气体保护焊标准焊枪;完成点焊、连续焊等不同要求的焊接部件，工艺要求、工艺路线变化快的自动生线上。最大伸长量：1700mm;转动270度;底座与地平线水平固定;全电机驱动。
好了，有了这样的基本要求我们就可以做初步的方案的思考了。
首先是全电机驱动的，那么我们在考虑方案的时候就不要去考虑液压和气压的各种结构了，也就是传动机构只能用齿轮齿条、连杆机构等机械机构了。
机器人是用于焊接方面的，那么我们就去考察有人工行为下的各种焊接手法和方法。这里就有一个很复杂的东西在里面，那就是焊接工艺;即然焊艺定不下来，我们就给它区分一下，在常用焊接里有单点点焊、连续断点点焊、连续平缝焊接、填角焊接、立缝焊接、仰焊、环缝焊等等。。。。。。
搞清了各种焊方法，也就明白了要实现这些复杂的动作就要有一套可行的控制方式才行;在机械没有完全设计出来之前可以不做太多的控制方案思考，有一个大概的轮廓概念就行了，待机械结构做完，各方面的驱动功率确定下来之后再做详细的程序。
焊枪是用常用的标准的焊枪，也就是说焊枪是随时可以更换下来的，也就要求我们要做到对焊枪的夹持部分进行快速锁定与松开。焊枪在焊接过程中要进行各种焊接姿态调整，那么机械手腕就要很灵活，在各个方位角度上都可调节。
了上面的基本要求和设定条件，方案推理也有了条理，接下来我们就把设计要求明确下来，设计方向就不会有太大的偏离了。
设计任务
设计要求：机器人适用于焊接领域，可以完成各种焊接动作;为了机器人能适应各种焊接工艺，在线调整工艺快速，编制控制程序时采用柔性控制程序，自适应在线、离线示教程序;焊缝、焊池、焊道成像跟踪，自动调节焊机的各项参数。
机器人采用全伺服驱动，地面固定安装。六轴控制，各关节运动灵活，按工艺描述表设计各轴动作范围，尽量使机构紧凑，整体外形美观。
设计内容
机械设计：根据设计要求及工艺描述设计各关节的机械机构，确定各部件的材料和加工工艺;制作计算书，验算机械强度、驱动功率和给出最大抓(举)重量，各运动路径的惯量计算，位姿的控制计算。验算机器人各关键部件使用寿命。结合控制程序及电路制作机器人维修保养说明书。
程序控制设计：根据设计要求与机械工程师最后制定的工艺路线设计控制流程;结合机械结构与驱动、信号反馈方式，设计机器人运动程序;程序要具有自适应功能，自动定点跟踪，对焊机电流、电压实时监测，并自动调节;焊道、焊池用成像监测判别技术。
设计电路图
有了这样一个文件，我们就好设计了;那么我们首先就要做的是：绘制机器人动运简图，规划机器人运动轨迹，做好这些我们就可以进行机械机构的设计，同时可以考虑程序的线路图了。
先做一个简图，来研究一下运动规迹。
机器人运动简图：
当我们把机械运动简图画好后，一般的情况下是先对简图进行分析;虽然简图不能全部反映机械结构的组成，但是它却表现出了要设计的物体的总体轮廓。
那么对于我们这个机器人的简图，我们从哪里着手分析才合理呢?首先，我们看一下设计任务书的内容。从任务书中知道，六个轴中有三个轴是做旋转运动的，其余作摆角运动。结合任务书，我们看一下简图，是不是第1轴、第4轴和第六轴是做转动的，也就是说我们要检查一下我们所画的简图是不是与任务书中的要求相符合，符合了也就代表我们的设计思路与要求(客户要求)相同，可以进行下一步工作，如果不同，就得重新画简图。
从简图知道，机器人的手臂伸缩范围较大;如果把手臂全部伸直，而且我们假设地把它们看成同一钢体，这样就形成一端固定的悬臂梁。应用力学知识体系中的有关梁的分析我们知道，要搞清悬臂梁的变形量，首先要知道梁的重量和截面惯量。请加微信号：robotinfo 学习工业智能化知识
由简图知道，由于有多个关节连接，要知道截面形状和惯量不太容易，只有把所有的机构都设计完成后才会知道想求的参数。
由简图看出，第二轴担负着手臂的上下运动，而且手臂又比较长，在运动的过程中必然存在着惯性冲量，也就是说，当大臂的运动速度很慢时，惯性就很小;如果速度加快，惯性就加大，这个惯性冲量是与速度有着线性关系;怎样保持一定的速度，又不让惯性随着变化呢?大家都知道，增加阻尼，可有效消除这种关系。这样，大家就可以理解简图上两个弹簧的用意了。
即然是这样，那我们就从手腕开始设计。也说是大家所说的从上到下的设计方法。
设计手腕要考虑哪些问题呢?可以知道的是有一把焊枪，焊枪的重量不是很重，同时要有夹持焊枪的手爪。也就是说手腕在转动时的负载是不大的，选择驱动功率不大的元件就行了。要让手腕在360度范围内转动，而且后面紧跟着又有一个上下摆动的关节;手腕又是在机器人手臂的最前端，当然总体质量不能太重。用什么样的机构最好呢?下面我们考虑几个方案：
1.如简图所示，采用行星齿轮传动。电机驱动太阳轮，行星轮绕太阳轮转动，内齿轮经行星轮减速与太阳轮反向运动，电机与太阳轮同轴安装。
2.多级齿轮减速传，电机安装于手腕一侧。
3.摆线针轮减速传动，电机与偏心轴同轴安装。
4.蜗轮蜗杆减速传动，电机有两种安装方式;一种与输出轴成90度安装，另一种与输出轴同轴线反向错位安装。
如上所述，还有很多种方式方法，到底选哪一种最好呢?这样我们就要做比较了。从上面的方案里看，第2种方法是不行的;第4种方法如果采用，手腕的结构就会很大，不利于机器人在运动时做精密定位。这样我们去除了两种方法，我们再比较一下第1种和第3种方法;
行星齿轮传动，传动比大，结构复杂，齿轮副配合有间隙，不能自锁。如果采用就得提高齿轮精度，由于是精密传动，齿轮材料也不能按常规齿轮选用材料，加工工艺相对常规齿轮相复杂的多。摆线针轮传动，传动比大，结构复杂，传动间隙小，可以自锁。如果采用，手腕的尺寸不会太小，并且零件加工困难，精度不易保证。
比较各方面后，决定采用行星齿轮传动机械结构。行星齿轮在传动的过程中有装配间隙和机械磨损所造成的间隙;要消除这些机械间隙首先就要让齿轮副的配合间隙要小，齿轮材料经热处理后表面要耐磨，因此行星齿轮副的设计计算不能按常规行星齿轮的设计方法去计算。机器人的手腕是很灵活的关节，而且是要做正反两个方向的回转。怎么样安装电机是一个问题;行星齿轮传动机构与手腕俯仰关节连接是一个问题。
还有，手腕的运动速可能是非等速的;怎么样去控制电机?又怎么样去采集反馈信号?发出的控制信号到执行单元的过程中有没外部干扰?它来自哪里?
再有，就是手腕在运动过程中的精度;手腕在空间做相对运动，怎样去实现运动精度?影响运动精度的因素有哪些?
在设计手腕这前一定要搞清楚影响手腕的各方面的因素及内容，问题得到解答后再真正开始手腕的设计。
下面给出伺服电机的的技术参数：
型号：MSMD04ZS1V
额定输出功率：400W
额定转矩：1.3N.m最大转矩：3.8N.m
额定转速/最高转速：3000/5000rpm
电机惯量(有制动器)：1.7×10-4Kg.m2
变压器容量：0.9KVA
编码器：17位(分辨率：131072).7线制增量式/绝对式。
适配驱动器型号：MBDDT2210
位置控制接线图：
17位增量式/绝对式编码器接线图：
即然我们选用了行星齿轮传动，那么我们就要进行行星齿轮的相关计算。
首先选定模数，由于机器人手腕部分结构要求尽量的小，输出的转矩也相应不是很大，但是，它却会在正反两个方向上存在着高速换向的可能，也就是说在换向时齿轮要克服很大的惯性力，因此，模数的选择计算要按输出转矩的数倍来计算，也就是说：在按强度计算模数时，安全系数选大些。同时由于结构的限制，尽量选用小模数。有关齿轮的计算公式大家可以查阅《齿轮设计手册》。这里我选用模数为：1m选定了模数，下面就要计算传动比，有关行星齿轮传动的计算大家可查阅《齿轮设计手册》或《机械设计手册》内的《齿轮传动部分》，里面有详细的介绍和计算范例。在此不作介绍和引用。
行星齿轮传动，必定有一个结构是浮动的，在机器人手腕部分是不是也适用呢?哪一部分做输了出?哪一部分浮动?首先，机器人手腕做360度转动，结构又比较小，再者就是它的输出部分是要有一个法兰，用来安装夹持执行部件的。如果让行星架浮动，行星齿轮分布在太阳轮圆周上，让它浮动时，在运转过程中它不是绕定轴转动，也就是说它不满足输出法兰的转动条件。
现在我们考虑一下让内齿转动，法兰固定在内齿轮上，这样就可以保证法兰的转动条件。下面给出手腕的结构图，无浮动部件，内齿轮转动。
[/login]
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机器人时代：关于未来8大行业的27条预言
首先是根据基本要求确定机器人的种类，是行走的提升(举升)机械臂、还是三轴的坐标机器人、还是六轴的机器人等。选定了机器人的种类也就确定了控制方式，也就有了在有限的空间内进行设计的指导方向。
接下来的要做的就是设计任务的确定。这是一个相对复杂的过程，在实现这一复杂过程的第一步是将设计要求明确的规定下来;第二步是按照设计要求制作机械传动简图，分析简图，制定动作流程表(图)，初步确定传动功率、控制流程和方式;第三步是明确设计内容，设计步骤、攻克点、设计计算书、草图绘制，材料、加工工艺、控制程序、电路图绘制;第四步是综合审核各方面的内容，确认生产。
下面我将以六轴工业机器人作为设计对象来阐明这一设计过程：
[login]
在介绍机器人设计之前我先说一下机器人的应用领域。机器人的应用领域可以说是非常广泛的，在自动化生产线上的就有很多例子，如垛码机器人、包装机器人、转线机器人;在焊接方面也有很例子，如汽车生产线上的焊接机器人等等;现在机器人的发展是非常的迅速，机器人的应用也在民用企业的各个行业得以延伸。机器人的设计人才需求也越来越大。
六轴机器人的应用范筹不同，设计形式也各不相同。现在世界上生产机器人的公司也很多，结构各有特色。在中国应用最多的如：ABB、Panasonic、FANUK、莫托曼等国外进口的机器人。
既然机器人的应用那么广泛，在我国却没有知名的生产公司。对于作为中国机械工程技术人员来说是一个值得思考的问题!有关机器人技术方面探讨太少了?从业人员还不能成群体?虽然在很多地方可以看到机器的论术，可是却没有真正形成普及的东西。
即然是要说设计，那我就从头一点一点的说起。力求讲的通俗简明一些，讲得不对的地方还请各位指正!
六轴机器人是多关节、多自由度的机器人，动作多，变化灵活;是一种柔性技术较高的工业机器人，应用面也最广泛。那么怎样去从头开始的设计它呢?工作范围又怎样去确定?动作怎样去编排呢?位姿怎样去控制呢?各部位的关节又是有怎么样的要求呢?等等。。。。。。让我们带着众多的疑问慢慢的往下走吧!
首先我们设定：机器人是六轴多自由度的机器人，手爪夹持二氧气体保护焊标准焊枪;完成点焊、连续焊等不同要求的焊接部件，工艺要求、工艺路线变化快的自动生线上。最大伸长量：1700mm;转动270度;底座与地平线水平固定;全电机驱动。
好了，有了这样的基本要求我们就可以做初步的方案的思考了。
首先是全电机驱动的，那么我们在考虑方案的时候就不要去考虑液压和气压的各种结构了，也就是传动机构只能用齿轮齿条、连杆机构等机械机构了。
机器人是用于焊接方面的，那么我们就去考察有人工行为下的各种焊接手法和方法。这里就有一个很复杂的东西在里面，那就是焊接工艺;即然焊艺定不下来，我们就给它区分一下，在常用焊接里有单点点焊、连续断点点焊、连续平缝焊接、填角焊接、立缝焊接、仰焊、环缝焊等等。。。。。。
搞清了各种焊方法，也就明白了要实现这些复杂的动作就要有一套可行的控制方式才行;在机械没有完全设计出来之前可以不做太多的控制方案思考，有一个大概的轮廓概念就行了，待机械结构做完，各方面的驱动功率确定下来之后再做详细的程序。
焊枪是用常用的标准的焊枪，也就是说焊枪是随时可以更换下来的，也就要求我们要做到对焊枪的夹持部分进行快速锁定与松开。焊枪在焊接过程中要进行各种焊接姿态调整，那么机械手腕就要很灵活，在各个方位角度上都可调节。
了上面的基本要求和设定条件，方案推理也有了条理，接下来我们就把设计要求明确下来，设计方向就不会有太大的偏离了。
设计任务
设计要求：机器人适用于焊接领域，可以完成各种焊接动作;为了机器人能适应各种焊接工艺，在线调整工艺快速，编制控制程序时采用柔性控制程序，自适应在线、离线示教程序;焊缝、焊池、焊道成像跟踪，自动调节焊机的各项参数。
机器人采用全伺服驱动，地面固定安装。六轴控制，各关节运动灵活，按工艺描述表设计各轴动作范围，尽量使机构紧凑，整体外形美观。
设计内容
机械设计：根据设计要求及工艺描述设计各关节的机械机构，确定各部件的材料和加工工艺;制作计算书，验算机械强度、驱动功率和给出最大抓(举)重量，各运动路径的惯量计算，位姿的控制计算。验算机器人各关键部件使用寿命。结合控制程序及电路制作机器人维修保养说明书。
程序控制设计：根据设计要求与机械工程师最后制定的工艺路线设计控制流程;结合机械结构与驱动、信号反馈方式，设计机器人运动程序;程序要具有自适应功能，自动定点跟踪，对焊机电流、电压实时监测，并自动调节;焊道、焊池用成像监测判别技术。
设计电路图
有了这样一个文件，我们就好设计了;那么我们首先就要做的是：绘制机器人动运简图，规划机器人运动轨迹，做好这些我们就可以进行机械机构的设计，同时可以考虑程序的线路图了。
先做一个简图，来研究一下运动规迹。
机器人运动简图：
当我们把机械运动简图画好后，一般的情况下是先对简图进行分析;虽然简图不能全部反映机械结构的组成，但是它却表现出了要设计的物体的总体轮廓。
那么对于我们这个机器人的简图，我们从哪里着手分析才合理呢?首先，我们看一下设计任务书的内容。从任务书中知道，六个轴中有三个轴是做旋转运动的，其余作摆角运动。结合任务书，我们看一下简图，是不是第1轴、第4轴和第六轴是做转动的，也就是说我们要检查一下我们所画的简图是不是与任务书中的要求相符合，符合了也就代表我们的设计思路与要求(客户要求)相同，可以进行下一步工作，如果不同，就得重新画简图。
从简图知道，机器人的手臂伸缩范围较大;如果把手臂全部伸直，而且我们假设地把它们看成同一钢体，这样就形成一端固定的悬臂梁。应用力学知识体系中的有关梁的分析我们知道，要搞清悬臂梁的变形量，首先要知道梁的重量和截面惯量。请加微信号：robotinfo 学习工业智能化知识
由简图知道，由于有多个关节连接，要知道截面形状和惯量不太容易，只有把所有的机构都设计完成后才会知道想求的参数。
由简图看出，第二轴担负着手臂的上下运动，而且手臂又比较长，在运动的过程中必然存在着惯性冲量，也就是说，当大臂的运动速度很慢时，惯性就很小;如果速度加快，惯性就加大，这个惯性冲量是与速度有着线性关系;怎样保持一定的速度，又不让惯性随着变化呢?大家都知道，增加阻尼，可有效消除这种关系。这样，大家就可以理解简图上两个弹簧的用意了。
即然是这样，那我们就从手腕开始设计。也说是大家所说的从上到下的设计方法。
设计手腕要考虑哪些问题呢?可以知道的是有一把焊枪，焊枪的重量不是很重，同时要有夹持焊枪的手爪。也就是说手腕在转动时的负载是不大的，选择驱动功率不大的元件就行了。要让手腕在360度范围内转动，而且后面紧跟着又有一个上下摆动的关节;手腕又是在机器人手臂的最前端，当然总体质量不能太重。用什么样的机构最好呢?下面我们考虑几个方案：
1.如简图所示，采用行星齿轮传动。电机驱动太阳轮，行星轮绕太阳轮转动，内齿轮经行星轮减速与太阳轮反向运动，电机与太阳轮同轴安装。
2.多级齿轮减速传，电机安装于手腕一侧。
3.摆线针轮减速传动，电机与偏心轴同轴安装。
4.蜗轮蜗杆减速传动，电机有两种安装方式;一种与输出轴成90度安装，另一种与输出轴同轴线反向错位安装。
如上所述，还有很多种方式方法，到底选哪一种最好呢?这样我们就要做比较了。从上面的方案里看，第2种方法是不行的;第4种方法如果采用，手腕的结构就会很大，不利于机器人在运动时做精密定位。这样我们去除了两种方法，我们再比较一下第1种和第3种方法;
行星齿轮传动，传动比大，结构复杂，齿轮副配合有间隙，不能自锁。如果采用就得提高齿轮精度，由于是精密传动，齿轮材料也不能按常规齿轮选用材料，加工工艺相对常规齿轮相复杂的多。摆线针轮传动，传动比大，结构复杂，传动间隙小，可以自锁。如果采用，手腕的尺寸不会太小，并且零件加工困难，精度不易保证。
比较各方面后，决定采用行星齿轮传动机械结构。行星齿轮在传动的过程中有装配间隙和机械磨损所造成的间隙;要消除这些机械间隙首先就要让齿轮副的配合间隙要小，齿轮材料经热处理后表面要耐磨，因此行星齿轮副的设计计算不能按常规行星齿轮的设计方法去计算。机器人的手腕是很灵活的关节，而且是要做正反两个方向的回转。怎么样安装电机是一个问题;行星齿轮传动机构与手腕俯仰关节连接是一个问题。
还有，手腕的运动速可能是非等速的;怎么样去控制电机?又怎么样去采集反馈信号?发出的控制信号到执行单元的过程中有没外部干扰?它来自哪里?
再有，就是手腕在运动过程中的精度;手腕在空间做相对运动，怎样去实现运动精度?影响运动精度的因素有哪些?
在设计手腕这前一定要搞清楚影响手腕的各方面的因素及内容，问题得到解答后再真正开始手腕的设计。
下面给出伺服电机的的技术参数：
型号：MSMD04ZS1V
额定输出功率：400W
额定转矩：1.3N.m最大转矩：3.8N.m
额定转速/最高转速：3000/5000rpm
电机惯量(有制动器)：1.7×10-4Kg.m2
变压器容量：0.9KVA
编码器：17位(分辨率：131072).7线制增量式/绝对式。
适配驱动器型号：MBDDT2210
位置控制接线图：
17位增量式/绝对式编码器接线图：
即然我们选用了行星齿轮传动，那么我们就要进行行星齿轮的相关计算。
首先选定模数，由于机器人手腕部分结构要求尽量的小，输出的转矩也相应不是很大，但是，它却会在正反两个方向上存在着高速换向的可能，也就是说在换向时齿轮要克服很大的惯性力，因此，模数的选择计算要按输出转矩的数倍来计算，也就是说：在按强度计算模数时，安全系数选大些。同时由于结构的限制，尽量选用小模数。有关齿轮的计算公式大家可以查阅《齿轮设计手册》。这里我选用模数为：1m选定了模数，下面就要计算传动比，有关行星齿轮传动的计算大家可查阅《齿轮设计手册》或《机械设计手册》内的《齿轮传动部分》，里面有详细的介绍和计算范例。在此不作介绍和引用。
行星齿轮传动，必定有一个结构是浮动的，在机器人手腕部分是不是也适用呢?哪一部分做输了出?哪一部分浮动?首先，机器人手腕做360度转动，结构又比较小，再者就是它的输出部分是要有一个法兰，用来安装夹持执行部件的。如果让行星架浮动，行星齿轮分布在太阳轮圆周上，让它浮动时，在运转过程中它不是绕定轴转动，也就是说它不满足输出法兰的转动条件。
现在我们考虑一下让内齿转动，法兰固定在内齿轮上，这样就可以保证法兰的转动条件。下面给出手腕的结构图，无浮动部件，内齿轮转动。
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机器人时代：关于未来8大行业的27条预言
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这个机器人在白云机场找到了第一份工作！
智能制造类 浊酒尽余欢 2017-03-31 16:13 发表了文章
上周刚在博鳌论坛首秀提供智能服务的优必选Cruzr机器人在近期找到了第一份工作，且有了自己的工作昵称——“云朵”，成为广州白云国际机场首位机器人“新雇员”。
3月30日起，广州白云国际机场与优必选科技联合打造的服务型机器人Cruzr将在第二届中国机场服务大会举办期间亮相，双方将致力于打造智慧机场，为旅客提供便捷服务。
智慧机场建设的一小步
“请问我的航班在哪里办理值机？”“您好！请您跟我来。”一个大圆脸的机器人循声回答，扭动的脑袋和灵活的机器臂为旅客指引，让出行的旅客新奇不已。全身科技感的机器工作人员，与您问候、握手、说话、拥抱甚至跳舞，是否让你感觉很“带劲”？这不是《超能陆战队》、《星际迷航》电影中那些遥远的科技场景，而是在白云机场亮相的首位机器人“新雇员”。
本次亮相的Cruzr采用类人形及全自由度的灵活双臂设计，基于3个全向轮，可以像人一样自由移动，灵活的手臂还可以摆出许多姿态，和大家的沟通也更生动。记者了解到，它集成了地图同步构建及定位（SLAM）、精准人脸识别、大数据采集管理分析等先进技术。除了可以识别说话对象的声音和脸，懂得中英文语言，还能够为不同的旅客提供乘机咨询、自助值机引导、视频客服、互动娱乐等多项服务。
资料显示，白云机场在国内民航机场旅客吞吐量排名前三，目前正在积极打造智慧机场。继2016年荣获国际航空运输协会(IATA)“便捷旅行项目”白金标奖，白云机场今年又致力于通过科技智能服务，更好地简化乘机流程、提高出行效率，引入更多先进技术和智能设施，大力推进智慧机场和最具体验式机场建设。本次机器人亮相仅仅是进程中的一小步，未来还会有更多新举措。
据悉，在第二届中国机场服务大会广州举办期间，旅客可以到航站楼三层出发厅L岛“机器人体验专区”，近距离感受与机器人互动交流的乐趣。
商用服务机器人将走进大众
据悉，此次走进航站楼的Cruzr机器人是由白云机场与人工智能及机器人公司优必选科技共同打造。优必选科技作为中国聚焦于服务机器人的高新科技企业，也是唯一独角兽级别的服务机器人公司，其最受瞩目的是在2016春晚上演了Alpha机器人舞蹈表演。优必选相关负责人介绍，Cruzr与Alpha定位不同，它将更多应用于公共服务领域。比如机场就是一个很好的应用场景，在出发、值机、登机、指引、中转、抵达等全流程上，机器人都有“用武之地”。
上述负责人表示，Cruzr是优必选首款智能云平台商用服务机器人，相对于市面上的同类产品，Cruzr在设计、人工智能、场景定制等方面有着十分突出的性能与优势。除了机场之外，Cruzr还可为银行、博物馆、医院、学校、酒店、4S店等提供个性化定制服务。优必选创始人、CEO周剑此前表示，Cruzr机器人是支撑优必选商业化，为该公司提供持续造血能力的一款重磅产品。据透露，目前Cruzr已获得 5000多台订单，将于今年6月份上市。
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上周刚在博鳌论坛首秀提供智能服务的优必选Cruzr机器人在近期找到了第一份工作，且有了自己的工作昵称——“云朵”，成为广州白云国际机场首位机器人“新雇员”。
3月30日起，广州白云国际机场与优必选科技联合打造的服务型机器人Cruzr将在第二届中国机场服务大会举办期间亮相，双方将致力于打造智慧机场，为旅客提供便捷服务。
智慧机场建设的一小步
“请问我的航班在哪里办理值机？”“您好！请您跟我来。”一个大圆脸的机器人循声回答，扭动的脑袋和灵活的机器臂为旅客指引，让出行的旅客新奇不已。全身科技感的机器工作人员，与您问候、握手、说话、拥抱甚至跳舞，是否让你感觉很“带劲”？这不是《超能陆战队》、《星际迷航》电影中那些遥远的科技场景，而是在白云机场亮相的首位机器人“新雇员”。
本次亮相的Cruzr采用类人形及全自由度的灵活双臂设计，基于3个全向轮，可以像人一样自由移动，灵活的手臂还可以摆出许多姿态，和大家的沟通也更生动。记者了解到，它集成了地图同步构建及定位（SLAM）、精准人脸识别、大数据采集管理分析等先进技术。除了可以识别说话对象的声音和脸，懂得中英文语言，还能够为不同的旅客提供乘机咨询、自助值机引导、视频客服、互动娱乐等多项服务。
资料显示，白云机场在国内民航机场旅客吞吐量排名前三，目前正在积极打造智慧机场。继2016年荣获国际航空运输协会(IATA)“便捷旅行项目”白金标奖，白云机场今年又致力于通过科技智能服务，更好地简化乘机流程、提高出行效率，引入更多先进技术和智能设施，大力推进智慧机场和最具体验式机场建设。本次机器人亮相仅仅是进程中的一小步，未来还会有更多新举措。
据悉，在第二届中国机场服务大会广州举办期间，旅客可以到航站楼三层出发厅L岛“机器人体验专区”，近距离感受与机器人互动交流的乐趣。
商用服务机器人将走进大众
据悉，此次走进航站楼的Cruzr机器人是由白云机场与人工智能及机器人公司优必选科技共同打造。优必选科技作为中国聚焦于服务机器人的高新科技企业，也是唯一独角兽级别的服务机器人公司，其最受瞩目的是在2016春晚上演了Alpha机器人舞蹈表演。优必选相关负责人介绍，Cruzr与Alpha定位不同，它将更多应用于公共服务领域。比如机场就是一个很好的应用场景，在出发、值机、登机、指引、中转、抵达等全流程上，机器人都有“用武之地”。
上述负责人表示，Cruzr是优必选首款智能云平台商用服务机器人，相对于市面上的同类产品，Cruzr在设计、人工智能、场景定制等方面有着十分突出的性能与优势。除了机场之外，Cruzr还可为银行、博物馆、医院、学校、酒店、4S店等提供个性化定制服务。优必选创始人、CEO周剑此前表示，Cruzr机器人是支撑优必选商业化，为该公司提供持续造血能力的一款重磅产品。据透露，目前Cruzr已获得 5000多台订单，将于今年6月份上市。
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人工智能面临的最大挑战不是技术？
智能科技类 国产女汉子 2017-03-31 15:51 发表了文章
人工智能如今随处可见，它已经扎根于我们的生活。人工智能以这样或那样的方式触及我们生活的大多数方面，从在网上决定购买什么书籍或机票，到我们的求职申请是否成功，再到我们是否获得了一笔银行贷款，甚至罹患癌症后要接受何种治疗方法，都离不开它。
所有这些事情——甚至包括其他更多的事情——现在都可以由复杂的软件系统以基本上全自动的方式来决定。人工智能在过去几年当中实现的巨大进步相当引人注目，它有可能会在很多方面让我们的生活变得更加美好。
在刚刚过去的几年中，人工智能的崛起已经成为不可避免的趋势。大量的资金被投入到人工智能初创公司中。许多现有的科技公司——包括亚马逊、脸书和微软在内的一些巨头——都开设了新的研究实验室。毫不夸张地说，现在软件就意味着人工智能。
人工智能已经在多项实践活动中证明了自己——从给照片贴标签到诊断疾病。有人预测它带来的巨变堪比互联网，甚至更大。我们询问了一组技术专家，这个人工智能无处不在的快速变化的世界对人类来说意味着什么？值得注意的是，他们当中几乎所有人的反应都围绕着道德问题。
谷歌的研究总监、机器学习领域的先驱彼得·诺维格（Peter Norvig）说，受数据驱动的人工智能技术是该公司最近取得的众多胜利成果背后的推动力，现在关键的问题是找出确保这些新系统让整个社会得到改善的方法——而不仅仅是让控制它们的人受益。他说："人工智能已被证明在实践任务领域相当有效——从给照片贴标签，到理解口头和书面的自然语言，再到帮助辨别疾病，现在的挑战是确保每个人都能从这项技术当中受益。"
一个重要问题在于，这种软件的复杂性常常意味着不可能确切搞清楚某种人工智能系统行为方式背后的原因。根据目前人工智能的运行方式——它建立在一项非常成功的被称为机器学习的技术基础上——你无法揭开盖子，一探里面的究竟。所以我们选择相信它。那么我们的挑战就是要想出新的办法来监控或者审核人工智能目前正在发挥重大作用的众多领域。
对哈佛大学法学院的互联网法律学教授乔纳森·齐特林（Jonathan Zittrain）来说，目前存在的一个威胁是，计算机系统变得越来越复杂，这可能使它们无法获得必要的监督。他说："随着我们的系统———在技术的帮助下———变得越来越复杂而且紧密耦合，我担心人类的自主性会减弱。如果我们'设置完毕就不再管它'，我们可能会对某个系统的发展进化方式感到后悔，并哀叹没有一个明确的位置来考虑道德因素。"
人工智能技术将可以让机器人完成更复杂的工作，例如日本这种为顾客提供服务的售货机器店员。我们专家组的其他人也表达了同样的忧虑。北卡罗来纳州杜克大学人类与自主性实验室（Human and Autonomy Lab）的主管米西·卡明斯（Missy Cummings）问道："我们将如何能够证明这些系统是安全的？"卡明斯曾是美国海军的首位女性战斗机飞行员之一，目前是一位无人机专家。
人工智能需要监督，但目前还不清楚要怎样做到这一点。卡明斯称："目前，我们还没有想出被大家普遍接受的办法。而且，在没有一个行业标准对这些系统进行测试的情况下，这些技术也很难被广泛推行。"
然而，在这样一个瞬息万变的世界，监管机构常常发现自己要扮演追赶者的角色。在很多关键领域，比如说刑事司法系统和医疗保健领域，相关公司已经在探索利用人工智能做出假释决定或者诊断疾病的有效性。但是，一旦把决定权交给机器，我们就面临失控的风险——谁敢保证这个系统每一次都能作出正确决定？
微软研究院首席研究员达娜·博伊德（Danah Boyd）称，关于那些正在被写进这种系统的价值观以及谁将最终为它们负责，有一些很严肃的问题。她说："监管机构、民间社会和社会理论家越来越强烈地希望看到这些技术是公平并且符合道德准则的，但这些想法充其量不过是模糊的概念。"
存在道德问题困扰的其中一个领域是工作场所。人工智能技术将使机器人承担更复杂的工作并替代更多的工人。例如，苹果公司和三星集团的供货商富士康科技集团已经宣布，该公司打算用机器人替代6万名工厂工人。还有福特汽车位于德国科隆的工厂，让机器人和工人一起并肩工作。
在许多工厂，人类已经在和机器人一起工作———有人认为，这种被取代的感觉可能给精神健康带来冲击。更重要的是，如果自动化程度的提高给就业造成重大影响，也可能给人类的精神健康带来冲击。生物伦理学家、美国前总统巴拉克·奥巴马的前医疗顾问伊齐基尔·伊曼纽尔（Ezekiel Emanuel）称："如果要找出给人们的生活带来意义的事情，你会发现有三样：有意义的关系、强烈的兴趣和有意义的工作。有意义的工作是构成个人身份的一个非常重要的元素。"他指出，在工厂倒闭导致就业岗位流失的地区，出现自杀、药物滥用和抑郁症的风险可能增大。
由此导致的结果是我们可能需要更多的伦理学家。麻省理工学院的法律和伦理学专家凯特·达林（Kate Darling）称："公司会追随市场激励的方向———这不是一件坏事，但正因为这一点，我们不能指望他们遵守道德标准。如果有适当的监管，会起到帮助作用。在私底下或者每当我们拥有一项新技术的时候，我们已经发现了这个问题，而且想出了应对它的办法。"
达林指出，包括谷歌在内的许多知名大公司已经设置了伦理委员会，用来监督他们人工智能技术的开发和部署。有观点认为这种现象应该变得更普遍。她说："我们不想扼杀创新，但可能已经到了大家都希望创建一些这类组织的时候。"
对于谷歌伦理委员会的成员以及该机构实际职能的详细情况，我们还知之甚少。但是去年9月，Facebook、谷歌和亚马逊联合推出了一个名叫OpenAI的非营利组织，针对人工智能带来的大量安全性和隐私性问题，研究解决方案。这是一个致力于研究和推动开放源人工智能为所有人谋福利的组织。谷歌的诺维格称："公开研究机器学习技术以及通过公开刊物和开放源代码传播这种技术是非常重要的一点，这样我们都能共享研究成果。"
如果我们想要研究行业和道德标准并完全搞清楚什么是利害攸关的东西，那么创建一个由伦理专家、技术专家和企业领导人组成的顾问团队就是非常重要的一件事。我们要解决的问题是如何利用人工智能技术在我们已经做到最好的基础上让人类社会变得更美好。齐特林称："我们要做的是少担心科幻小说中机器人接管地球的局面，多想想如何运用技术帮助人类思考和做决策，而不是完全取代人类的自主性。"
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所有这些事情——甚至包括其他更多的事情——现在都可以由复杂的软件系统以基本上全自动的方式来决定。人工智能在过去几年当中实现的巨大进步相当引人注目，它有可能会在很多方面让我们的生活变得更加美好。
在刚刚过去的几年中，人工智能的崛起已经成为不可避免的趋势。大量的资金被投入到人工智能初创公司中。许多现有的科技公司——包括亚马逊、脸书和微软在内的一些巨头——都开设了新的研究实验室。毫不夸张地说，现在软件就意味着人工智能。
人工智能已经在多项实践活动中证明了自己——从给照片贴标签到诊断疾病。有人预测它带来的巨变堪比互联网，甚至更大。我们询问了一组技术专家，这个人工智能无处不在的快速变化的世界对人类来说意味着什么？值得注意的是，他们当中几乎所有人的反应都围绕着道德问题。
谷歌的研究总监、机器学习领域的先驱彼得·诺维格（Peter Norvig）说，受数据驱动的人工智能技术是该公司最近取得的众多胜利成果背后的推动力，现在关键的问题是找出确保这些新系统让整个社会得到改善的方法——而不仅仅是让控制它们的人受益。他说："人工智能已被证明在实践任务领域相当有效——从给照片贴标签，到理解口头和书面的自然语言，再到帮助辨别疾病，现在的挑战是确保每个人都能从这项技术当中受益。"
一个重要问题在于，这种软件的复杂性常常意味着不可能确切搞清楚某种人工智能系统行为方式背后的原因。根据目前人工智能的运行方式——它建立在一项非常成功的被称为机器学习的技术基础上——你无法揭开盖子，一探里面的究竟。所以我们选择相信它。那么我们的挑战就是要想出新的办法来监控或者审核人工智能目前正在发挥重大作用的众多领域。
对哈佛大学法学院的互联网法律学教授乔纳森·齐特林（Jonathan Zittrain）来说，目前存在的一个威胁是，计算机系统变得越来越复杂，这可能使它们无法获得必要的监督。他说："随着我们的系统———在技术的帮助下———变得越来越复杂而且紧密耦合，我担心人类的自主性会减弱。如果我们'设置完毕就不再管它'，我们可能会对某个系统的发展进化方式感到后悔，并哀叹没有一个明确的位置来考虑道德因素。"
人工智能技术将可以让机器人完成更复杂的工作，例如日本这种为顾客提供服务的售货机器店员。我们专家组的其他人也表达了同样的忧虑。北卡罗来纳州杜克大学人类与自主性实验室（Human and Autonomy Lab）的主管米西·卡明斯（Missy Cummings）问道："我们将如何能够证明这些系统是安全的？"卡明斯曾是美国海军的首位女性战斗机飞行员之一，目前是一位无人机专家。
人工智能需要监督，但目前还不清楚要怎样做到这一点。卡明斯称："目前，我们还没有想出被大家普遍接受的办法。而且，在没有一个行业标准对这些系统进行测试的情况下，这些技术也很难被广泛推行。"
然而，在这样一个瞬息万变的世界，监管机构常常发现自己要扮演追赶者的角色。在很多关键领域，比如说刑事司法系统和医疗保健领域，相关公司已经在探索利用人工智能做出假释决定或者诊断疾病的有效性。但是，一旦把决定权交给机器，我们就面临失控的风险——谁敢保证这个系统每一次都能作出正确决定？
微软研究院首席研究员达娜·博伊德（Danah Boyd）称，关于那些正在被写进这种系统的价值观以及谁将最终为它们负责，有一些很严肃的问题。她说："监管机构、民间社会和社会理论家越来越强烈地希望看到这些技术是公平并且符合道德准则的，但这些想法充其量不过是模糊的概念。"
存在道德问题困扰的其中一个领域是工作场所。人工智能技术将使机器人承担更复杂的工作并替代更多的工人。例如，苹果公司和三星集团的供货商富士康科技集团已经宣布，该公司打算用机器人替代6万名工厂工人。还有福特汽车位于德国科隆的工厂，让机器人和工人一起并肩工作。
在许多工厂，人类已经在和机器人一起工作———有人认为，这种被取代的感觉可能给精神健康带来冲击。更重要的是，如果自动化程度的提高给就业造成重大影响，也可能给人类的精神健康带来冲击。生物伦理学家、美国前总统巴拉克·奥巴马的前医疗顾问伊齐基尔·伊曼纽尔（Ezekiel Emanuel）称："如果要找出给人们的生活带来意义的事情，你会发现有三样：有意义的关系、强烈的兴趣和有意义的工作。有意义的工作是构成个人身份的一个非常重要的元素。"他指出，在工厂倒闭导致就业岗位流失的地区，出现自杀、药物滥用和抑郁症的风险可能增大。
由此导致的结果是我们可能需要更多的伦理学家。麻省理工学院的法律和伦理学专家凯特·达林（Kate Darling）称："公司会追随市场激励的方向———这不是一件坏事，但正因为这一点，我们不能指望他们遵守道德标准。如果有适当的监管，会起到帮助作用。在私底下或者每当我们拥有一项新技术的时候，我们已经发现了这个问题，而且想出了应对它的办法。"
达林指出，包括谷歌在内的许多知名大公司已经设置了伦理委员会，用来监督他们人工智能技术的开发和部署。有观点认为这种现象应该变得更普遍。她说："我们不想扼杀创新，但可能已经到了大家都希望创建一些这类组织的时候。"
对于谷歌伦理委员会的成员以及该机构实际职能的详细情况，我们还知之甚少。但是去年9月，Facebook、谷歌和亚马逊联合推出了一个名叫OpenAI的非营利组织，针对人工智能带来的大量安全性和隐私性问题，研究解决方案。这是一个致力于研究和推动开放源人工智能为所有人谋福利的组织。谷歌的诺维格称："公开研究机器学习技术以及通过公开刊物和开放源代码传播这种技术是非常重要的一点，这样我们都能共享研究成果。"
如果我们想要研究行业和道德标准并完全搞清楚什么是利害攸关的东西，那么创建一个由伦理专家、技术专家和企业领导人组成的顾问团队就是非常重要的一件事。我们要解决的问题是如何利用人工智能技术在我们已经做到最好的基础上让人类社会变得更美好。齐特林称："我们要做的是少担心科幻小说中机器人接管地球的局面，多想想如何运用技术帮助人类思考和做决策，而不是完全取代人类的自主性。"
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人工智能如今随处可见，它已经扎根于我们的生活。人工智能以这样或那样的方式触及我们生活的大多数方面，从在网上决定购买什么书籍或机票，到我们的求职申请是否成功，再到我们是否获得了一笔银行贷款，甚至罹患癌症后要接受何种治疗方法，都离不开它。
所有这些事情——甚至包括其他更多的事情——现在都可以由复杂的软件系统以基本上全自动的方式来决定。人工智能在过去几年当中实现的巨大进步相当引人注目，它有可能会在很多方面让我们的生活变得更加美好。
在刚刚过去的几年中，人工智能的崛起已经成为不可避免的趋势。大量的资金被投入到人工智能初创公司中。许多现有的科技公司——包括亚马逊、脸书和微软在内的一些巨头——都开设了新的研究实验室。毫不夸张地说，现在软件就意味着人工智能。
人工智能已经在多项实践活动中证明了自己——从给照片贴标签到诊断疾病。有人预测它带来的巨变堪比互联网，甚至更大。我们询问了一组技术专家，这个人工智能无处不在的快速变化的世界对人类来说意味着什么？值得注意的是，他们当中几乎所有人的反应都围绕着道德问题。
谷歌的研究总监、机器学习领域的先驱彼得·诺维格（Peter Norvig）说，受数据驱动的人工智能技术是该公司最近取得的众多胜利成果背后的推动力，现在关键的问题是找出确保这些新系统让整个社会得到改善的方法——而不仅仅是让控制它们的人受益。他说："人工智能已被证明在实践任务领域相当有效——从给照片贴标签，到理解口头和书面的自然语言，再到帮助辨别疾病，现在的挑战是确保每个人都能从这项技术当中受益。"
一个重要问题在于，这种软件的复杂性常常意味着不可能确切搞清楚某种人工智能系统行为方式背后的原因。根据目前人工智能的运行方式——它建立在一项非常成功的被称为机器学习的技术基础上——你无法揭开盖子，一探里面的究竟。所以我们选择相信它。那么我们的挑战就是要想出新的办法来监控或者审核人工智能目前正在发挥重大作用的众多领域。
对哈佛大学法学院的互联网法律学教授乔纳森·齐特林（Jonathan Zittrain）来说，目前存在的一个威胁是，计算机系统变得越来越复杂，这可能使它们无法获得必要的监督。他说："随着我们的系统———在技术的帮助下———变得越来越复杂而且紧密耦合，我担心人类的自主性会减弱。如果我们'设置完毕就不再管它'，我们可能会对某个系统的发展进化方式感到后悔，并哀叹没有一个明确的位置来考虑道德因素。"
人工智能技术将可以让机器人完成更复杂的工作，例如日本这种为顾客提供服务的售货机器店员。我们专家组的其他人也表达了同样的忧虑。北卡罗来纳州杜克大学人类与自主性实验室（Human and Autonomy Lab）的主管米西·卡明斯（Missy Cummings）问道："我们将如何能够证明这些系统是安全的？"卡明斯曾是美国海军的首位女性战斗机飞行员之一，目前是一位无人机专家。
人工智能需要监督，但目前还不清楚要怎样做到这一点。卡明斯称："目前，我们还没有想出被大家普遍接受的办法。而且，在没有一个行业标准对这些系统进行测试的情况下，这些技术也很难被广泛推行。"
然而，在这样一个瞬息万变的世界，监管机构常常发现自己要扮演追赶者的角色。在很多关键领域，比如说刑事司法系统和医疗保健领域，相关公司已经在探索利用人工智能做出假释决定或者诊断疾病的有效性。但是，一旦把决定权交给机器，我们就面临失控的风险——谁敢保证这个系统每一次都能作出正确决定？
微软研究院首席研究员达娜·博伊德（Danah Boyd）称，关于那些正在被写进这种系统的价值观以及谁将最终为它们负责，有一些很严肃的问题。她说："监管机构、民间社会和社会理论家越来越强烈地希望看到这些技术是公平并且符合道德准则的，但这些想法充其量不过是模糊的概念。"
存在道德问题困扰的其中一个领域是工作场所。人工智能技术将使机器人承担更复杂的工作并替代更多的工人。例如，苹果公司和三星集团的供货商富士康科技集团已经宣布，该公司打算用机器人替代6万名工厂工人。还有福特汽车位于德国科隆的工厂，让机器人和工人一起并肩工作。
在许多工厂，人类已经在和机器人一起工作———有人认为，这种被取代的感觉可能给精神健康带来冲击。更重要的是，如果自动化程度的提高给就业造成重大影响，也可能给人类的精神健康带来冲击。生物伦理学家、美国前总统巴拉克·奥巴马的前医疗顾问伊齐基尔·伊曼纽尔（Ezekiel Emanuel）称："如果要找出给人们的生活带来意义的事情，你会发现有三样：有意义的关系、强烈的兴趣和有意义的工作。有意义的工作是构成个人身份的一个非常重要的元素。"他指出，在工厂倒闭导致就业岗位流失的地区，出现自杀、药物滥用和抑郁症的风险可能增大。
由此导致的结果是我们可能需要更多的伦理学家。麻省理工学院的法律和伦理学专家凯特·达林（Kate Darling）称："公司会追随市场激励的方向———这不是一件坏事，但正因为这一点，我们不能指望他们遵守道德标准。如果有适当的监管，会起到帮助作用。在私底下或者每当我们拥有一项新技术的时候，我们已经发现了这个问题，而且想出了应对它的办法。"
达林指出，包括谷歌在内的许多知名大公司已经设置了伦理委员会，用来监督他们人工智能技术的开发和部署。有观点认为这种现象应该变得更普遍。她说："我们不想扼杀创新，但可能已经到了大家都希望创建一些这类组织的时候。"
对于谷歌伦理委员会的成员以及该机构实际职能的详细情况，我们还知之甚少。但是去年9月，Facebook、谷歌和亚马逊联合推出了一个名叫OpenAI的非营利组织，针对人工智能带来的大量安全性和隐私性问题，研究解决方案。这是一个致力于研究和推动开放源人工智能为所有人谋福利的组织。谷歌的诺维格称："公开研究机器学习技术以及通过公开刊物和开放源代码传播这种技术是非常重要的一点，这样我们都能共享研究成果。"
如果我们想要研究行业和道德标准并完全搞清楚什么是利害攸关的东西，那么创建一个由伦理专家、技术专家和企业领导人组成的顾问团队就是非常重要的一件事。我们要解决的问题是如何利用人工智能技术在我们已经做到最好的基础上让人类社会变得更美好。齐特林称："我们要做的是少担心科幻小说中机器人接管地球的局面，多想想如何运用技术帮助人类思考和做决策，而不是完全取代人类的自主性。"
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来源： BBC中文网
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20张图告诉你，外卖机器人送餐全过程！
智能科技类 jingjing 2017-03-31 11:12 发表了文章
从3月23日开始，来自Starship Technologies公司的外卖机器人开始代替部分人类快递员，为按需递送初创企业DoorDash配送食物。这种小型自驾车机器人从加州红木城的餐馆中领取食物，然后为方圆3.2公里内的顾客送餐。
Starship Technologies是位于伦敦的机器人公司，希望能够在拥挤的城区利用机器人更高效地完成递送任务。该公司表示，其六轮快递员可以在短短15到30分钟内完成送餐任务，因为它们可以相对轻松地穿过硅谷的街区。
这家初创企业面临机器人公司Dispatch的激烈竞争，后者的自驾递送机器人曾于2月份被发现正熟悉旧金山的街道。
下面，就让我们看看Starship Technologies的机器人第一天工作的场景。
这就是未来的快递员（或自动车辆）。
Skype与Starship Technologies联合创始人阿迪·赫恩拉（Ahti Heinla）和乔纳斯·弗里斯（Janus Friis），他们原本希望开发能够前往火星或月球采集岩石样本的机器人。
后来，赫恩拉与弗里斯利用这种技术开发出外卖机器人。Starship Technologies已经于2016年融资1700万美元，由梅赛德斯-奔驰母公司戴姆勒领投。
这是Starship Technologies公司外卖机器人在红木城市中心第一天工作的场景。有人利用DoorDash应用向Spaghetti Factory订购意大利面。
DoorDash开发的算法可以实时计算出更合理的快递方式，确定是由人类还是机器人完成递送。
在上述情况下，Spaghetti Factory餐厅周围是宽阔的人行道，且送货目标位于餐厅周围3.2公里范围内，因此机器人承接了任务。
自从1月份在红木城设立办公室以来，Starship Technologies已经绘制出3.2公里范围的递送区。机器人可以按照地图指示直线行驶，最高时速为6.4公里。
Starship Technologies的外卖机器人身上配有9个摄像头和超声波传感器，可以围绕其创造出“假想泡沫”。
当地图上没有的物体（比如人类或建筑物）进入其泡沫时，机器人就能迅速做出判断：是停下来等待还是绕行。这款机器人甚至能够读懂交通灯的意义，为此知道何时过马路才安全。
在第一天的送餐过程中，这个机器人曾遇到没有交通灯的人行道。由于它不知道何时穿过马路才算安全，为此向Starship Enterprises的工作人员求助。通过机器人身上的摄像头，工作人员可以看到其周围环境，并指引其安全穿过马路。
此外，机器人还遇到建筑区。它小心地行进，滑过破损的马路，并轻松地躲过挖掘现场。
机器人的操作人员站在附近密切关注着它。尽管机器人的操作是完全自动的，但最初依然需要有人陪伴，同时回答好奇路人的问题。
无论去哪，这个机器人似乎都能交到朋友。这个有2个女孩的家庭希望能与它合影留念，其他人则用手机为它拍照。
Starship Technologies公司表示，其机器人至今已经遇到过300万个行人，没有发生任何意外。如果有人试图绑架它，它会发出警报。在公司历史上，还没有机器人被偷走或损坏的例子。当不被餐馆人员使用时，机器人会被锁起来。
Starship Technologies在硅谷的运行主管贾斯汀·霍夫曼（Justin Hoffman）表示，重约13.5公斤、装备有GPS系统的机器人似乎并不太吸引潜在绑架者，这可能是因为里面值钱的物品只有墨西哥卷饼。
但在旧金山附近，这里的长期居民与科技公司的关系比较紧张，因此不难想象路人对在街头看到机器人的态度。
从递送中心出发15分钟后，我们到达Spaghetti Factory餐厅。
餐厅经理（有服务员注意到机器人到来）来到门外，打开机器人的顶盖，然后将外卖盒放入其保温箱中。
将来，但机器人到达目的地时，DoorDash将可通过应用通知餐厅。
我们加速返回递送中心，那里正有客人等着吃意大利面。
当机器人到达时，DoorDash应用通知客人，客人可按下按钮打开盖子。有了这种设计，没有其他人能够拿走食物。
DoorDash拥有超过10万的人类快递员，在北美各地递送食物，现在又增加了6个机器人快递员。4月份，机器人的数量将会增加到12个。
尽管机器人快递员依然只占公司员工的一小部分，但DoorDash联合创始人斯坦利·唐（Stanley Tang）表示，该公司希望将来能大量使用机器人。
DoorDash最终计划在集中配送中心进行试验。机器人可以从餐厅领取食物，然后返回最近的配送中心，并将食物交给人类递送员。人类递送员收集到四到五份订单后，开始外出递送。节省的时间和燃料，可能帮助DoorDash降低递送成本。
唐表示，机器人永远无法完全替代人类，他认为机器人只是公司现有递送服务的补充。
但是唐认为，机器人将会接管人类递送员不愿接手的短途递送，因为这种服务获得的报酬太低。
机器人则不同，它们完全可胜任人类不愿从事的工作。
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Starship Technologies是位于伦敦的机器人公司，希望能够在拥挤的城区利用机器人更高效地完成递送任务。该公司表示，其六轮快递员可以在短短15到30分钟内完成送餐任务，因为它们可以相对轻松地穿过硅谷的街区。
这家初创企业面临机器人公司Dispatch的激烈竞争，后者的自驾递送机器人曾于2月份被发现正熟悉旧金山的街道。
下面，就让我们看看Starship Technologies的机器人第一天工作的场景。
这就是未来的快递员（或自动车辆）。
Skype与Starship Technologies联合创始人阿迪·赫恩拉（Ahti Heinla）和乔纳斯·弗里斯（Janus Friis），他们原本希望开发能够前往火星或月球采集岩石样本的机器人。
后来，赫恩拉与弗里斯利用这种技术开发出外卖机器人。Starship Technologies已经于2016年融资1700万美元，由梅赛德斯-奔驰母公司戴姆勒领投。
这是Starship Technologies公司外卖机器人在红木城市中心第一天工作的场景。有人利用DoorDash应用向Spaghetti Factory订购意大利面。
DoorDash开发的算法可以实时计算出更合理的快递方式，确定是由人类还是机器人完成递送。
在上述情况下，Spaghetti Factory餐厅周围是宽阔的人行道，且送货目标位于餐厅周围3.2公里范围内，因此机器人承接了任务。
自从1月份在红木城设立办公室以来，Starship Technologies已经绘制出3.2公里范围的递送区。机器人可以按照地图指示直线行驶，最高时速为6.4公里。
Starship Technologies的外卖机器人身上配有9个摄像头和超声波传感器，可以围绕其创造出“假想泡沫”。
当地图上没有的物体（比如人类或建筑物）进入其泡沫时，机器人就能迅速做出判断：是停下来等待还是绕行。这款机器人甚至能够读懂交通灯的意义，为此知道何时过马路才安全。
在第一天的送餐过程中，这个机器人曾遇到没有交通灯的人行道。由于它不知道何时穿过马路才算安全，为此向Starship Enterprises的工作人员求助。通过机器人身上的摄像头，工作人员可以看到其周围环境，并指引其安全穿过马路。
此外，机器人还遇到建筑区。它小心地行进，滑过破损的马路，并轻松地躲过挖掘现场。
机器人的操作人员站在附近密切关注着它。尽管机器人的操作是完全自动的，但最初依然需要有人陪伴，同时回答好奇路人的问题。
无论去哪，这个机器人似乎都能交到朋友。这个有2个女孩的家庭希望能与它合影留念，其他人则用手机为它拍照。
Starship Technologies公司表示，其机器人至今已经遇到过300万个行人，没有发生任何意外。如果有人试图绑架它，它会发出警报。在公司历史上，还没有机器人被偷走或损坏的例子。当不被餐馆人员使用时，机器人会被锁起来。
Starship Technologies在硅谷的运行主管贾斯汀·霍夫曼（Justin Hoffman）表示，重约13.5公斤、装备有GPS系统的机器人似乎并不太吸引潜在绑架者，这可能是因为里面值钱的物品只有墨西哥卷饼。
但在旧金山附近，这里的长期居民与科技公司的关系比较紧张，因此不难想象路人对在街头看到机器人的态度。
从递送中心出发15分钟后，我们到达Spaghetti Factory餐厅。
餐厅经理（有服务员注意到机器人到来）来到门外，打开机器人的顶盖，然后将外卖盒放入其保温箱中。
将来，但机器人到达目的地时，DoorDash将可通过应用通知餐厅。
我们加速返回递送中心，那里正有客人等着吃意大利面。
当机器人到达时，DoorDash应用通知客人，客人可按下按钮打开盖子。有了这种设计，没有其他人能够拿走食物。
DoorDash拥有超过10万的人类快递员，在北美各地递送食物，现在又增加了6个机器人快递员。4月份，机器人的数量将会增加到12个。
尽管机器人快递员依然只占公司员工的一小部分，但DoorDash联合创始人斯坦利·唐（Stanley Tang）表示，该公司希望将来能大量使用机器人。
DoorDash最终计划在集中配送中心进行试验。机器人可以从餐厅领取食物，然后返回最近的配送中心，并将食物交给人类递送员。人类递送员收集到四到五份订单后，开始外出递送。节省的时间和燃料，可能帮助DoorDash降低递送成本。
唐表示，机器人永远无法完全替代人类，他认为机器人只是公司现有递送服务的补充。
但是唐认为，机器人将会接管人类递送员不愿接手的短途递送，因为这种服务获得的报酬太低。
机器人则不同，它们完全可胜任人类不愿从事的工作。
更多内容请关注：www.imefuture.com
来源：腾讯科技 查看全部
从3月23日开始，来自Starship Technologies公司的外卖机器人开始代替部分人类快递员，为按需递送初创企业DoorDash配送食物。这种小型自驾车机器人从加州红木城的餐馆中领取食物，然后为方圆3.2公里内的顾客送餐。
Starship Technologies是位于伦敦的机器人公司，希望能够在拥挤的城区利用机器人更高效地完成递送任务。该公司表示，其六轮快递员可以在短短15到30分钟内完成送餐任务，因为它们可以相对轻松地穿过硅谷的街区。
这家初创企业面临机器人公司Dispatch的激烈竞争，后者的自驾递送机器人曾于2月份被发现正熟悉旧金山的街道。
下面，就让我们看看Starship Technologies的机器人第一天工作的场景。
这就是未来的快递员（或自动车辆）。
Skype与Starship Technologies联合创始人阿迪·赫恩拉（Ahti Heinla）和乔纳斯·弗里斯（Janus Friis），他们原本希望开发能够前往火星或月球采集岩石样本的机器人。
后来，赫恩拉与弗里斯利用这种技术开发出外卖机器人。Starship Technologies已经于2016年融资1700万美元，由梅赛德斯-奔驰母公司戴姆勒领投。
这是Starship Technologies公司外卖机器人在红木城市中心第一天工作的场景。有人利用DoorDash应用向Spaghetti Factory订购意大利面。
DoorDash开发的算法可以实时计算出更合理的快递方式，确定是由人类还是机器人完成递送。
在上述情况下，Spaghetti Factory餐厅周围是宽阔的人行道，且送货目标位于餐厅周围3.2公里范围内，因此机器人承接了任务。
自从1月份在红木城设立办公室以来，Starship Technologies已经绘制出3.2公里范围的递送区。机器人可以按照地图指示直线行驶，最高时速为6.4公里。
Starship Technologies的外卖机器人身上配有9个摄像头和超声波传感器，可以围绕其创造出“假想泡沫”。
当地图上没有的物体（比如人类或建筑物）进入其泡沫时，机器人就能迅速做出判断：是停下来等待还是绕行。这款机器人甚至能够读懂交通灯的意义，为此知道何时过马路才安全。
在第一天的送餐过程中，这个机器人曾遇到没有交通灯的人行道。由于它不知道何时穿过马路才算安全，为此向Starship Enterprises的工作人员求助。通过机器人身上的摄像头，工作人员可以看到其周围环境，并指引其安全穿过马路。
此外，机器人还遇到建筑区。它小心地行进，滑过破损的马路，并轻松地躲过挖掘现场。
机器人的操作人员站在附近密切关注着它。尽管机器人的操作是完全自动的，但最初依然需要有人陪伴，同时回答好奇路人的问题。
无论去哪，这个机器人似乎都能交到朋友。这个有2个女孩的家庭希望能与它合影留念，其他人则用手机为它拍照。
Starship Technologies公司表示，其机器人至今已经遇到过300万个行人，没有发生任何意外。如果有人试图绑架它，它会发出警报。在公司历史上，还没有机器人被偷走或损坏的例子。当不被餐馆人员使用时，机器人会被锁起来。
Starship Technologies在硅谷的运行主管贾斯汀·霍夫曼（Justin Hoffman）表示，重约13.5公斤、装备有GPS系统的机器人似乎并不太吸引潜在绑架者，这可能是因为里面值钱的物品只有墨西哥卷饼。
但在旧金山附近，这里的长期居民与科技公司的关系比较紧张，因此不难想象路人对在街头看到机器人的态度。
从递送中心出发15分钟后，我们到达Spaghetti Factory餐厅。
餐厅经理（有服务员注意到机器人到来）来到门外，打开机器人的顶盖，然后将外卖盒放入其保温箱中。
将来，但机器人到达目的地时，DoorDash将可通过应用通知餐厅。
我们加速返回递送中心，那里正有客人等着吃意大利面。
当机器人到达时，DoorDash应用通知客人，客人可按下按钮打开盖子。有了这种设计，没有其他人能够拿走食物。
DoorDash拥有超过10万的人类快递员，在北美各地递送食物，现在又增加了6个机器人快递员。4月份，机器人的数量将会增加到12个。
尽管机器人快递员依然只占公司员工的一小部分，但DoorDash联合创始人斯坦利·唐（Stanley Tang）表示，该公司希望将来能大量使用机器人。
DoorDash最终计划在集中配送中心进行试验。机器人可以从餐厅领取食物，然后返回最近的配送中心，并将食物交给人类递送员。人类递送员收集到四到五份订单后，开始外出递送。节省的时间和燃料，可能帮助DoorDash降低递送成本。
唐表示，机器人永远无法完全替代人类，他认为机器人只是公司现有递送服务的补充。
但是唐认为，机器人将会接管人类递送员不愿接手的短途递送，因为这种服务获得的报酬太低。
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Starship Technologies是位于伦敦的机器人公司，希望能够在拥挤的城区利用机器人更高效地完成递送任务。该公司表示，其六轮快递员可以在短短15到30分钟内完成送餐任务，因为它们可以相对轻松地穿过硅谷的街区。
这家初创企业面临机器人公司Dispatch的激烈竞争，后者的自驾递送机器人曾于2月份被发现正熟悉旧金山的街道。
下面，就让我们看看Starship Technologies的机器人第一天工作的场景。
这就是未来的快递员（或自动车辆）。
Skype与Starship Technologies联合创始人阿迪·赫恩拉（Ahti Heinla）和乔纳斯·弗里斯（Janus Friis），他们原本希望开发能够前往火星或月球采集岩石样本的机器人。
后来，赫恩拉与弗里斯利用这种技术开发出外卖机器人。Starship Technologies已经于2016年融资1700万美元，由梅赛德斯-奔驰母公司戴姆勒领投。
这是Starship Technologies公司外卖机器人在红木城市中心第一天工作的场景。有人利用DoorDash应用向Spaghetti Factory订购意大利面。
DoorDash开发的算法可以实时计算出更合理的快递方式，确定是由人类还是机器人完成递送。
在上述情况下，Spaghetti Factory餐厅周围是宽阔的人行道，且送货目标位于餐厅周围3.2公里范围内，因此机器人承接了任务。
自从1月份在红木城设立办公室以来，Starship Technologies已经绘制出3.2公里范围的递送区。机器人可以按照地图指示直线行驶，最高时速为6.4公里。
Starship Technologies的外卖机器人身上配有9个摄像头和超声波传感器，可以围绕其创造出“假想泡沫”。
当地图上没有的物体（比如人类或建筑物）进入其泡沫时，机器人就能迅速做出判断：是停下来等待还是绕行。这款机器人甚至能够读懂交通灯的意义，为此知道何时过马路才安全。
在第一天的送餐过程中，这个机器人曾遇到没有交通灯的人行道。由于它不知道何时穿过马路才算安全，为此向Starship Enterprises的工作人员求助。通过机器人身上的摄像头，工作人员可以看到其周围环境，并指引其安全穿过马路。
此外，机器人还遇到建筑区。它小心地行进，滑过破损的马路，并轻松地躲过挖掘现场。
机器人的操作人员站在附近密切关注着它。尽管机器人的操作是完全自动的，但最初依然需要有人陪伴，同时回答好奇路人的问题。
无论去哪，这个机器人似乎都能交到朋友。这个有2个女孩的家庭希望能与它合影留念，其他人则用手机为它拍照。
Starship Technologies公司表示，其机器人至今已经遇到过300万个行人，没有发生任何意外。如果有人试图绑架它，它会发出警报。在公司历史上，还没有机器人被偷走或损坏的例子。当不被餐馆人员使用时，机器人会被锁起来。
Starship Technologies在硅谷的运行主管贾斯汀·霍夫曼（Justin Hoffman）表示，重约13.5公斤、装备有GPS系统的机器人似乎并不太吸引潜在绑架者，这可能是因为里面值钱的物品只有墨西哥卷饼。
但在旧金山附近，这里的长期居民与科技公司的关系比较紧张，因此不难想象路人对在街头看到机器人的态度。
从递送中心出发15分钟后，我们到达Spaghetti Factory餐厅。
餐厅经理（有服务员注意到机器人到来）来到门外，打开机器人的顶盖，然后将外卖盒放入其保温箱中。
将来，但机器人到达目的地时，DoorDash将可通过应用通知餐厅。
我们加速返回递送中心，那里正有客人等着吃意大利面。
当机器人到达时，DoorDash应用通知客人，客人可按下按钮打开盖子。有了这种设计，没有其他人能够拿走食物。
DoorDash拥有超过10万的人类快递员，在北美各地递送食物，现在又增加了6个机器人快递员。4月份，机器人的数量将会增加到12个。
尽管机器人快递员依然只占公司员工的一小部分，但DoorDash联合创始人斯坦利·唐（Stanley Tang）表示，该公司希望将来能大量使用机器人。
DoorDash最终计划在集中配送中心进行试验。机器人可以从餐厅领取食物，然后返回最近的配送中心，并将食物交给人类递送员。人类递送员收集到四到五份订单后，开始外出递送。节省的时间和燃料，可能帮助DoorDash降低递送成本。
唐表示，机器人永远无法完全替代人类，他认为机器人只是公司现有递送服务的补充。
但是唐认为，机器人将会接管人类递送员不愿接手的短途递送，因为这种服务获得的报酬太低。
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机器人太厉害：一个机器人可以砸六名工人的饭碗
智能制造类 哦然后呢 2017-03-30 17:41 发表了文章
《纽约时报》3月28日发表文章称，根据两位著名经济学家的研究结果，机器人与人类争夺工作会略胜一筹：如果为每一千名工人配备一个机器人，将导致六名工人失业，工资下降四分之三。
以下为文章全文：
在机器人与人类之间的竞争中，谁会是赢家？去年，两位著名经济学家描述说，未来人类将胜出，但现在他们又宣布机器人将略胜一筹。
受自动化影响最大的行业是制造业。根据经济学家、麻省理工学院的达伦·阿西莫格鲁（Daron Acemoglu）和波士顿大学帕斯卡尔·雷斯特雷珀（Pascual Restrepo）的一项新研究，如果为每一千名工人配备一个机器人，将导致六名工人失业，工资下降四分之三。这似乎是目前第一项对机器人的负面影响进行量化和直接研究。
这篇论文的重要性更多在于两位研究人员在业界大名鼎鼎，而且，曾经对科技对就业的影响秉持更为乐观的态度。他们在去年发表的一篇文章中曾指出，自动化的增多可能会创造崭新的、更好的工作，因此，就业和工资最终会回到以前的水平。正如起重机取代了码头工人，却为工程师和金融家提供了有关工作，从理论上说，新技术为软件开发和数据分析创造了新的就业机会。
但那篇文章只是一种概念推断。新的研究运用了现实数据，并展示出更悲观的未来。研究人员说，他们惊讶地看到其他职业的就业机会增加的很少，几乎无法弥补制造业的就业损失。他们表示，就业增长仍然可能发生，但目前的问题是大量人员失业，没有明确的出路，特别对于没有大学学位的蓝领阶层，前景堪忧。
“结论是，即使整体就业和工资水平得到恢复，在这个过程中仍会有失败者，在这些群体而言，复苏需要很长时间，”阿西莫格鲁说，“如果你在底特律工作了10年，你就无法具备保健技能，”他说。“市场经济本身不会为这些工人创造出承受变化冲击的就业机会。”
这篇论文中科技取代就业机会的观点，与此前美国财政部长斯蒂芬·努钦（Steve Mnuchin）的评论形成对比，后者在上周针对Axios网站爆料事件发表观点称，人工智能“甚至不会在雷达屏幕上”取代人类工作”，其发展还需要“50-100年的时间”。（不是所有机器人都使用的人工智能，麻省理工学院曾在《数字经济》杂志上对努钦的言论发起投票，最终，专家们对机器人导致人类失业表示了同样广泛的关注。）这篇论文也有助于解开一个长久困扰经济学家的谜团：机器取代工人，为什么没有带来生产力的增加。在制造业中，生产率比其他行业增长得更多，现在我们也能在就业数据中找到证据。这项研究分析了工业机器人在美国当地劳动力市场所发挥的作用。在1990-2007年间，因采用机器人而导致的失业人数为67万，文章的结论是，这一数字还将上升，因为工业机器人的数量有望翻两番。本文的证据表明，自动化将超过特朗普总统竞选时提到的贸易和境外投资等其他因素，对蓝领工人造成更大的长期威胁。研究人员说，即使对进口、离岸外包、软件取代就业、工人人口统计和行业类型等条件加以控制，研究结果（即“机器人对就业和工资存在巨大和强大的负面影响”）仍然强而有力。
研究人员发现，机器人同时对男性和女性的工作造成冲击，但对男性就业的影响高达两倍。这些数据并不能解释原因，但阿西莫格鲁先生猜测，在低职位领域工作的女性比男性更能承受减薪的压力。
经济学家们既研究了机器人对当地经济的影响，也把视线放得更广。在一个孤立的地区，每一千名工人配备一台机器人，将导致6.2名工人失业，工资下降0.7%。但在全国范围内，影响则小一些，因为它在其他地方创造了就业机会。
以汽车城底特律为例，这里是工业机器人的最大汇聚地，就业受到重大影响。如果汽车制造商雇佣的工人更少，汽车价格将因此降低，美国其他领域（如钢铁制造商或出租车运营商）的就业机会可能会增加。同时，底特律人在商店的花费可能会减少。考虑到这些因素，每一千名工人配备一台机器人，将导致三名工人失业，工资下降0.25%。
像过去一样，这一发现引发了科技会否帮助人们更高效地工作并创造新就业岗位，或者最终取代了人类的争论。
大卫·奥托（David Autor）是阿西莫格鲁先生在美国麻省理工学院的合作者，他认为机器将补充而非取代人类，而且，机器不能复制人类特质，如常识和移情。他说：“我不认为这篇论文是这一主题的最后定论，但它是精心构思、发人深省，在该领域首开先河，”他说。
雷斯特雷珀先生说，问题可能在于，科技所带来的新就业岗位与原先工作不再用一个地方，就像铁锈地带（Rust Belt，指美国中西部-五大湖附近，传统工业衰退的地区）的情况。“我仍然相信在未来的几年里会有工作，尽管可能没有我们今天那么多，”他说。“但这些数据让我对那些直接接触机器人的人群感到担心。”
除了汽车业，工业机器人还广泛用于电子产品、金属制品、塑料和化学品的制造行业。它们不需要人类操作，可以进行焊接、油漆和包装等多种作业。从1993-2007年间，美国为每千名工人增加了一台新的工业机器人，主要是在中西部、南部和东部地区，西欧的机器人使用比例则是1000:1.6。
这项美国国家经济研究局研究报告在本周一发布，使用的机器人数据来自国际机器人联合会（没有在用机器人货币价值的持续性数据）。它分析了机器人对通勤区就业和工资的影响，是衡量当地经济的一种方法。
下一个问题是，未来的技术浪潮（如机器学习、无人机和无人驾驶汽车）的到来，是否会导致类似效果，并让更多人成为受害者。
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以下为文章全文：
在机器人与人类之间的竞争中，谁会是赢家？去年，两位著名经济学家描述说，未来人类将胜出，但现在他们又宣布机器人将略胜一筹。
受自动化影响最大的行业是制造业。根据经济学家、麻省理工学院的达伦·阿西莫格鲁（Daron Acemoglu）和波士顿大学帕斯卡尔·雷斯特雷珀（Pascual Restrepo）的一项新研究，如果为每一千名工人配备一个机器人，将导致六名工人失业，工资下降四分之三。这似乎是目前第一项对机器人的负面影响进行量化和直接研究。
这篇论文的重要性更多在于两位研究人员在业界大名鼎鼎，而且，曾经对科技对就业的影响秉持更为乐观的态度。他们在去年发表的一篇文章中曾指出，自动化的增多可能会创造崭新的、更好的工作，因此，就业和工资最终会回到以前的水平。正如起重机取代了码头工人，却为工程师和金融家提供了有关工作，从理论上说，新技术为软件开发和数据分析创造了新的就业机会。
但那篇文章只是一种概念推断。新的研究运用了现实数据，并展示出更悲观的未来。研究人员说，他们惊讶地看到其他职业的就业机会增加的很少，几乎无法弥补制造业的就业损失。他们表示，就业增长仍然可能发生，但目前的问题是大量人员失业，没有明确的出路，特别对于没有大学学位的蓝领阶层，前景堪忧。
“结论是，即使整体就业和工资水平得到恢复，在这个过程中仍会有失败者，在这些群体而言，复苏需要很长时间，”阿西莫格鲁说，“如果你在底特律工作了10年，你就无法具备保健技能，”他说。“市场经济本身不会为这些工人创造出承受变化冲击的就业机会。”
这篇论文中科技取代就业机会的观点，与此前美国财政部长斯蒂芬·努钦（Steve Mnuchin）的评论形成对比，后者在上周针对Axios网站爆料事件发表观点称，人工智能“甚至不会在雷达屏幕上”取代人类工作”，其发展还需要“50-100年的时间”。（不是所有机器人都使用的人工智能，麻省理工学院曾在《数字经济》杂志上对努钦的言论发起投票，最终，专家们对机器人导致人类失业表示了同样广泛的关注。）这篇论文也有助于解开一个长久困扰经济学家的谜团：机器取代工人，为什么没有带来生产力的增加。在制造业中，生产率比其他行业增长得更多，现在我们也能在就业数据中找到证据。这项研究分析了工业机器人在美国当地劳动力市场所发挥的作用。在1990-2007年间，因采用机器人而导致的失业人数为67万，文章的结论是，这一数字还将上升，因为工业机器人的数量有望翻两番。本文的证据表明，自动化将超过特朗普总统竞选时提到的贸易和境外投资等其他因素，对蓝领工人造成更大的长期威胁。研究人员说，即使对进口、离岸外包、软件取代就业、工人人口统计和行业类型等条件加以控制，研究结果（即“机器人对就业和工资存在巨大和强大的负面影响”）仍然强而有力。
研究人员发现，机器人同时对男性和女性的工作造成冲击，但对男性就业的影响高达两倍。这些数据并不能解释原因，但阿西莫格鲁先生猜测，在低职位领域工作的女性比男性更能承受减薪的压力。
经济学家们既研究了机器人对当地经济的影响，也把视线放得更广。在一个孤立的地区，每一千名工人配备一台机器人，将导致6.2名工人失业，工资下降0.7%。但在全国范围内，影响则小一些，因为它在其他地方创造了就业机会。
以汽车城底特律为例，这里是工业机器人的最大汇聚地，就业受到重大影响。如果汽车制造商雇佣的工人更少，汽车价格将因此降低，美国其他领域（如钢铁制造商或出租车运营商）的就业机会可能会增加。同时，底特律人在商店的花费可能会减少。考虑到这些因素，每一千名工人配备一台机器人，将导致三名工人失业，工资下降0.25%。
像过去一样，这一发现引发了科技会否帮助人们更高效地工作并创造新就业岗位，或者最终取代了人类的争论。
大卫·奥托（David Autor）是阿西莫格鲁先生在美国麻省理工学院的合作者，他认为机器将补充而非取代人类，而且，机器不能复制人类特质，如常识和移情。他说：“我不认为这篇论文是这一主题的最后定论，但它是精心构思、发人深省，在该领域首开先河，”他说。
雷斯特雷珀先生说，问题可能在于，科技所带来的新就业岗位与原先工作不再用一个地方，就像铁锈地带（Rust Belt，指美国中西部-五大湖附近，传统工业衰退的地区）的情况。“我仍然相信在未来的几年里会有工作，尽管可能没有我们今天那么多，”他说。“但这些数据让我对那些直接接触机器人的人群感到担心。”
除了汽车业，工业机器人还广泛用于电子产品、金属制品、塑料和化学品的制造行业。它们不需要人类操作，可以进行焊接、油漆和包装等多种作业。从1993-2007年间，美国为每千名工人增加了一台新的工业机器人，主要是在中西部、南部和东部地区，西欧的机器人使用比例则是1000:1.6。
这项美国国家经济研究局研究报告在本周一发布，使用的机器人数据来自国际机器人联合会（没有在用机器人货币价值的持续性数据）。它分析了机器人对通勤区就业和工资的影响，是衡量当地经济的一种方法。
下一个问题是，未来的技术浪潮（如机器学习、无人机和无人驾驶汽车）的到来，是否会导致类似效果，并让更多人成为受害者。
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《纽约时报》3月28日发表文章称，根据两位著名经济学家的研究结果，机器人与人类争夺工作会略胜一筹：如果为每一千名工人配备一个机器人，将导致六名工人失业，工资下降四分之三。
以下为文章全文：
在机器人与人类之间的竞争中，谁会是赢家？去年，两位著名经济学家描述说，未来人类将胜出，但现在他们又宣布机器人将略胜一筹。
受自动化影响最大的行业是制造业。根据经济学家、麻省理工学院的达伦·阿西莫格鲁（Daron Acemoglu）和波士顿大学帕斯卡尔·雷斯特雷珀（Pascual Restrepo）的一项新研究，如果为每一千名工人配备一个机器人，将导致六名工人失业，工资下降四分之三。这似乎是目前第一项对机器人的负面影响进行量化和直接研究。
这篇论文的重要性更多在于两位研究人员在业界大名鼎鼎，而且，曾经对科技对就业的影响秉持更为乐观的态度。他们在去年发表的一篇文章中曾指出，自动化的增多可能会创造崭新的、更好的工作，因此，就业和工资最终会回到以前的水平。正如起重机取代了码头工人，却为工程师和金融家提供了有关工作，从理论上说，新技术为软件开发和数据分析创造了新的就业机会。
但那篇文章只是一种概念推断。新的研究运用了现实数据，并展示出更悲观的未来。研究人员说，他们惊讶地看到其他职业的就业机会增加的很少，几乎无法弥补制造业的就业损失。他们表示，就业增长仍然可能发生，但目前的问题是大量人员失业，没有明确的出路，特别对于没有大学学位的蓝领阶层，前景堪忧。
“结论是，即使整体就业和工资水平得到恢复，在这个过程中仍会有失败者，在这些群体而言，复苏需要很长时间，”阿西莫格鲁说，“如果你在底特律工作了10年，你就无法具备保健技能，”他说。“市场经济本身不会为这些工人创造出承受变化冲击的就业机会。”
这篇论文中科技取代就业机会的观点，与此前美国财政部长斯蒂芬·努钦（Steve Mnuchin）的评论形成对比，后者在上周针对Axios网站爆料事件发表观点称，人工智能“甚至不会在雷达屏幕上”取代人类工作”，其发展还需要“50-100年的时间”。（不是所有机器人都使用的人工智能，麻省理工学院曾在《数字经济》杂志上对努钦的言论发起投票，最终，专家们对机器人导致人类失业表示了同样广泛的关注。）这篇论文也有助于解开一个长久困扰经济学家的谜团：机器取代工人，为什么没有带来生产力的增加。在制造业中，生产率比其他行业增长得更多，现在我们也能在就业数据中找到证据。这项研究分析了工业机器人在美国当地劳动力市场所发挥的作用。在1990-2007年间，因采用机器人而导致的失业人数为67万，文章的结论是，这一数字还将上升，因为工业机器人的数量有望翻两番。本文的证据表明，自动化将超过特朗普总统竞选时提到的贸易和境外投资等其他因素，对蓝领工人造成更大的长期威胁。研究人员说，即使对进口、离岸外包、软件取代就业、工人人口统计和行业类型等条件加以控制，研究结果（即“机器人对就业和工资存在巨大和强大的负面影响”）仍然强而有力。
研究人员发现，机器人同时对男性和女性的工作造成冲击，但对男性就业的影响高达两倍。这些数据并不能解释原因，但阿西莫格鲁先生猜测，在低职位领域工作的女性比男性更能承受减薪的压力。
经济学家们既研究了机器人对当地经济的影响，也把视线放得更广。在一个孤立的地区，每一千名工人配备一台机器人，将导致6.2名工人失业，工资下降0.7%。但在全国范围内，影响则小一些，因为它在其他地方创造了就业机会。
以汽车城底特律为例，这里是工业机器人的最大汇聚地，就业受到重大影响。如果汽车制造商雇佣的工人更少，汽车价格将因此降低，美国其他领域（如钢铁制造商或出租车运营商）的就业机会可能会增加。同时，底特律人在商店的花费可能会减少。考虑到这些因素，每一千名工人配备一台机器人，将导致三名工人失业，工资下降0.25%。
像过去一样，这一发现引发了科技会否帮助人们更高效地工作并创造新就业岗位，或者最终取代了人类的争论。
大卫·奥托（David Autor）是阿西莫格鲁先生在美国麻省理工学院的合作者，他认为机器将补充而非取代人类，而且，机器不能复制人类特质，如常识和移情。他说：“我不认为这篇论文是这一主题的最后定论，但它是精心构思、发人深省，在该领域首开先河，”他说。
雷斯特雷珀先生说，问题可能在于，科技所带来的新就业岗位与原先工作不再用一个地方，就像铁锈地带（Rust Belt，指美国中西部-五大湖附近，传统工业衰退的地区）的情况。“我仍然相信在未来的几年里会有工作，尽管可能没有我们今天那么多，”他说。“但这些数据让我对那些直接接触机器人的人群感到担心。”
除了汽车业，工业机器人还广泛用于电子产品、金属制品、塑料和化学品的制造行业。它们不需要人类操作，可以进行焊接、油漆和包装等多种作业。从1993-2007年间，美国为每千名工人增加了一台新的工业机器人，主要是在中西部、南部和东部地区，西欧的机器人使用比例则是1000:1.6。
这项美国国家经济研究局研究报告在本周一发布，使用的机器人数据来自国际机器人联合会（没有在用机器人货币价值的持续性数据）。它分析了机器人对通勤区就业和工资的影响，是衡量当地经济的一种方法。
下一个问题是，未来的技术浪潮（如机器学习、无人机和无人驾驶汽车）的到来，是否会导致类似效果，并让更多人成为受害者。
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搬砖我只服它！英国机器人砌墙速度是人工的六倍
机械自动化类 第四人称 2017-03-30 17:25 发表了文章
砌墙绝对是工地上的技术活，不过几个月内，砌墙机器人就将“降临”许多英国工地，让曾经的能工巧匠失业。这个砌墙机器人名为“半自动石工”（SAM），它效率超高，每天能砌3000块砖，而一个熟练的砌墙工人通常一天只能砌500块。
SAM能大幅提高工作效率是因为砖块运到机械臂时就已经由喷嘴抹好了水泥，机械臂只需将砖垒起来就行。
这款砌墙神器由纽约的Construction Robotics公司打造，在美国它已经替代了许多工地上的工人。整套SAM系统包括传送带、砂浆泵、喷嘴和机械臂。
SAM的工作流程
由于是半自动的，因此整套系统运作时还需要两位工人帮忙，一位负责将砖块放上传送带，随后由喷嘴抹上水泥的砖块会被机械臂拿起并砌在相应部位，第二位工人则负责抹掉墙上多余的水泥。
最新数据显示，英国的建筑工人中有三分之一年龄都超过50岁，这就意味着未来十年内将有62万建筑工人退休，但现在的英国却遭遇了历史上最严重的住房短缺问题，建筑商必须大力建房满足人们的需求。
一位建筑工程顾问表示：“机器人很快就会在建筑工地上替代人类的角色，而且它们效率更高。”
不过，引进机器人的计划遭到了建筑工人的反对，许多人在SAM机器人的YouTube视频页评论中质疑它的局限性。
其中一条评论写道：“现在这机器人只会砌最简单的墙，墙角、承重梁和窗口恐怕它砌不出来吧。另外，它能根据钢筋的埋设高度改变墙体的形状吗？门楣恐怕它也处理不了吧？”
关键时刻还是人类靠得住
如今，6套SAM系统每月的租金为1.6万英镑，辅助的工人还得时刻注意别让机器出问题。
当然，工作要被机器人夺走的可不止砌墙工人，普华永道的数据显示，未来英国有三成工作将被机器人替代，交通运输、工厂和销售等工作最危险。
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SAM能大幅提高工作效率是因为砖块运到机械臂时就已经由喷嘴抹好了水泥，机械臂只需将砖垒起来就行。
这款砌墙神器由纽约的Construction Robotics公司打造，在美国它已经替代了许多工地上的工人。整套SAM系统包括传送带、砂浆泵、喷嘴和机械臂。
SAM的工作流程
由于是半自动的，因此整套系统运作时还需要两位工人帮忙，一位负责将砖块放上传送带，随后由喷嘴抹上水泥的砖块会被机械臂拿起并砌在相应部位，第二位工人则负责抹掉墙上多余的水泥。
最新数据显示，英国的建筑工人中有三分之一年龄都超过50岁，这就意味着未来十年内将有62万建筑工人退休，但现在的英国却遭遇了历史上最严重的住房短缺问题，建筑商必须大力建房满足人们的需求。
一位建筑工程顾问表示：“机器人很快就会在建筑工地上替代人类的角色，而且它们效率更高。”
不过，引进机器人的计划遭到了建筑工人的反对，许多人在SAM机器人的YouTube视频页评论中质疑它的局限性。
其中一条评论写道：“现在这机器人只会砌最简单的墙，墙角、承重梁和窗口恐怕它砌不出来吧。另外，它能根据钢筋的埋设高度改变墙体的形状吗？门楣恐怕它也处理不了吧？”
关键时刻还是人类靠得住
如今，6套SAM系统每月的租金为1.6万英镑，辅助的工人还得时刻注意别让机器出问题。
当然，工作要被机器人夺走的可不止砌墙工人，普华永道的数据显示，未来英国有三成工作将被机器人替代，交通运输、工厂和销售等工作最危险。
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砌墙绝对是工地上的技术活，不过几个月内，砌墙机器人就将“降临”许多英国工地，让曾经的能工巧匠失业。这个砌墙机器人名为“半自动石工”（SAM），它效率超高，每天能砌3000块砖，而一个熟练的砌墙工人通常一天只能砌500块。
SAM能大幅提高工作效率是因为砖块运到机械臂时就已经由喷嘴抹好了水泥，机械臂只需将砖垒起来就行。
这款砌墙神器由纽约的Construction Robotics公司打造，在美国它已经替代了许多工地上的工人。整套SAM系统包括传送带、砂浆泵、喷嘴和机械臂。
SAM的工作流程
由于是半自动的，因此整套系统运作时还需要两位工人帮忙，一位负责将砖块放上传送带，随后由喷嘴抹上水泥的砖块会被机械臂拿起并砌在相应部位，第二位工人则负责抹掉墙上多余的水泥。
最新数据显示，英国的建筑工人中有三分之一年龄都超过50岁，这就意味着未来十年内将有62万建筑工人退休，但现在的英国却遭遇了历史上最严重的住房短缺问题，建筑商必须大力建房满足人们的需求。
一位建筑工程顾问表示：“机器人很快就会在建筑工地上替代人类的角色，而且它们效率更高。”
不过，引进机器人的计划遭到了建筑工人的反对，许多人在SAM机器人的YouTube视频页评论中质疑它的局限性。
其中一条评论写道：“现在这机器人只会砌最简单的墙，墙角、承重梁和窗口恐怕它砌不出来吧。另外，它能根据钢筋的埋设高度改变墙体的形状吗？门楣恐怕它也处理不了吧？”
关键时刻还是人类靠得住
如今，6套SAM系统每月的租金为1.6万英镑，辅助的工人还得时刻注意别让机器出问题。
当然，工作要被机器人夺走的可不止砌墙工人，普华永道的数据显示，未来英国有三成工作将被机器人替代，交通运输、工厂和销售等工作最危险。
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未来10年机器人将夺走350万份工作
智能科技类 一路向前 2017-03-30 16:56 发表了文章
研究表明，夺走美国工人工作的不是墨西哥，而是机器人。麻省理工和波士顿大学的研报《机器人和工作：来自劳工市场的证据》表示，每千名工人拥有的机器人数量增加1个，美国就业率就会下降18-35个百分点，工人薪资也会降低25-50个百分点。
研报指出：
机器人对就业的影响主要在制造业，如装配一类的常规体力型工作，这对于蓝领、受教育程度较低的工人影响尤为显著。
从地域上看，受机器人影响最严重的区域是美国的“铁锈地带”。机器人已经夺走了美国联合汽车工会（UAW）1000份工作。
另外，研究还表明，在过去的20年，美国有360000—670000个工作被机器人夺走，未来10年，还将有350万个工作被机器人夺走，这会让美国失业率增加2%。如今，美国汽车行业中机器人占比达到39％，电子行业、金属制品、和塑料化工行业机器人占比分别为19%、9%、9%。
机器人的迅猛发展对特朗普而言绝非好消息。
特朗普竞选总统时承诺，将迫使美国企业把制造业的就业岗位和海外工厂迁回美国。特朗普此前多次表态，要重新谈判北美自由贸易协定，以阻止美国工厂和就业机会转移出美国边境。而对于寻求将生产外包给海外的美国公司，特朗普扬言要征收35%的关税。
华尔街见闻此前介绍，在特朗普压力之下，今年1月福特取消了投资16亿美元在墨西哥建设新厂的计划，同时扩充在美国的生产线。菲亚特克莱斯勒则宣布，在2020年前投资10亿美元用于美国中西部两座工厂的设备及现代化升级，将创造2000个生产相关的工作岗位。
贸易保护主义虽然能在短期内帮助增加就业，但机器人对美国就业市场的影响，或让特朗普烦恼不已。
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研报指出：
机器人对就业的影响主要在制造业，如装配一类的常规体力型工作，这对于蓝领、受教育程度较低的工人影响尤为显著。
从地域上看，受机器人影响最严重的区域是美国的“铁锈地带”。机器人已经夺走了美国联合汽车工会（UAW）1000份工作。
另外，研究还表明，在过去的20年，美国有360000—670000个工作被机器人夺走，未来10年，还将有350万个工作被机器人夺走，这会让美国失业率增加2%。如今，美国汽车行业中机器人占比达到39％，电子行业、金属制品、和塑料化工行业机器人占比分别为19%、9%、9%。
机器人的迅猛发展对特朗普而言绝非好消息。
特朗普竞选总统时承诺，将迫使美国企业把制造业的就业岗位和海外工厂迁回美国。特朗普此前多次表态，要重新谈判北美自由贸易协定，以阻止美国工厂和就业机会转移出美国边境。而对于寻求将生产外包给海外的美国公司，特朗普扬言要征收35%的关税。
华尔街见闻此前介绍，在特朗普压力之下，今年1月福特取消了投资16亿美元在墨西哥建设新厂的计划，同时扩充在美国的生产线。菲亚特克莱斯勒则宣布，在2020年前投资10亿美元用于美国中西部两座工厂的设备及现代化升级，将创造2000个生产相关的工作岗位。
贸易保护主义虽然能在短期内帮助增加就业，但机器人对美国就业市场的影响，或让特朗普烦恼不已。
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研究表明，夺走美国工人工作的不是墨西哥，而是机器人。麻省理工和波士顿大学的研报《机器人和工作：来自劳工市场的证据》表示，每千名工人拥有的机器人数量增加1个，美国就业率就会下降18-35个百分点，工人薪资也会降低25-50个百分点。
研报指出：
机器人对就业的影响主要在制造业，如装配一类的常规体力型工作，这对于蓝领、受教育程度较低的工人影响尤为显著。
从地域上看，受机器人影响最严重的区域是美国的“铁锈地带”。机器人已经夺走了美国联合汽车工会（UAW）1000份工作。
另外，研究还表明，在过去的20年，美国有360000—670000个工作被机器人夺走，未来10年，还将有350万个工作被机器人夺走，这会让美国失业率增加2%。如今，美国汽车行业中机器人占比达到39％，电子行业、金属制品、和塑料化工行业机器人占比分别为19%、9%、9%。
机器人的迅猛发展对特朗普而言绝非好消息。
特朗普竞选总统时承诺，将迫使美国企业把制造业的就业岗位和海外工厂迁回美国。特朗普此前多次表态，要重新谈判北美自由贸易协定，以阻止美国工厂和就业机会转移出美国边境。而对于寻求将生产外包给海外的美国公司，特朗普扬言要征收35%的关税。
华尔街见闻此前介绍，在特朗普压力之下，今年1月福特取消了投资16亿美元在墨西哥建设新厂的计划，同时扩充在美国的生产线。菲亚特克莱斯勒则宣布，在2020年前投资10亿美元用于美国中西部两座工厂的设备及现代化升级，将创造2000个生产相关的工作岗位。
贸易保护主义虽然能在短期内帮助增加就业，但机器人对美国就业市场的影响，或让特朗普烦恼不已。
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机器人产业应走技术创新之路
机械自动化类 jingjing 2017-03-29 14:43 发表了文章
各类机器人发展现况
工业机器人成为推动传统制造业向数字化、智能化改造升级的重要技术。制造业是一个国家竞争力的重要标志，是国民经济实体的重要组成部分。2010年，我国的制造业总产值已经超过美国，成为世界制造大国，但还不是制造强国。因为我国制造业的生产手段落后，很多工业生产仍然是以低廉劳动力成本为主要竞争手段的劳动密集型产业发展模式，技术含量和产品附加值较低。随着我国适龄劳动力人口数量的下降和劳动力成本的提高，人口红利优势丧失，以低廉劳动力为中心的低端制造模式面临严峻挑战。我国必须加速产业结构调整，推动制造业转型升级，促进从劳动密集型模式向信息化、自动化生产方式的转变。目前，我国工业发展已进入升级转型的关键时期，要通过产业升级转型提高我国制造业的技术水平，将我国从一个制造大国建设成为一个制造强国，这是关系到国家生死存亡的大事。
工业机器人作为高端制造装备的重要组成部分，具有明显的产业特征，工业机器人是制造业实现数字化、智能化和信息化的重要载体，机器人及以其为主体的自动化成套装备推动着制造业由密集型手工作业向信息化、自动化方向升级，是提升制造产业发展质量和竞争力的重要路径，工业机器人向数字化、智能化发展必将促进我国第三次工业革命的到来。
服务机器人技术是服务民生科技与老龄化社会的重要技术保障。我国人口老龄化加剧、残障人口众多、社会服务水平地域差异明显，这些已成为制约我国社会和谐发展的突出问题，推动以家政服务、助老、助残和医疗机器人等为代表的民生科技快速发展迫在眉睫。《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006-2020年)》明确将服务机器人作为未来优先发展的战略高技术。2013年我国60岁以上老龄人口数量达到2.02亿，老龄化水平达到14.8%，其中失能老人超过4000万人，老年抚养比达到21.58%。我国独有的家庭结构使传统家庭养老方式面临严峻挑战，社会养老压力加大，已成为举国上下关注的社会问题。同时，我国残疾人总数已达到8296万，发展康复辅具是帮助残障人士回归社会最有效的手段，是国家社会发展水平的重要标志之一。
特种机器人技术成为国家战略资源勘探、公共安全与灾难救援的不可替代的技术手段，成为全面融入国计民生的重要支撑技术。一方面，我国是世界上自然灾害最为严重的国家之一，仅以地震为例，二十世纪发生的破坏性地震占全球1/3，2008年汶川地震造成直接经济损失超8000亿元；此外，我国正处于生产安全事故的高发期，屡屡发生的重特大事故更具突发性、灾难性和社会危害性，我国每年因各类事故造成的经济损失达2000亿元以上，约占GDP的2%。灾后应急处理救援的复杂性和技术性进一步增强，如何及时有效地提高救援效率和减少施救人员的伤亡，对灾后应急处理救援技术的发展提出了更高和更紧迫的要求，上述情况都使得灾难救援机器人起着越来越重要的作用。另一方面，我国社会公共安全面临更严峻的形势，国内外极端势力制造的各种恐怖事件时有发生，爆炸、核、生化成为极端分子制造事件和恐怖威胁的常用手段。对上述危险物品进行快速拆除、安全转移成为一个亟待解决的问题，促使反恐防暴机器人迅猛发展。
在关乎国家经济、科技、国防、社会等发展战略的多项重大科技专项/工程的实施中，机器人发挥着不可替代的重要作用，引发该领域新一轮的全球竞争。在16个国家科技重大专项中，多数涉及到极端作业性能(重载、高速、高加速度、高精度等)或极端作业环境(真空、微重力、高低温、核辐射、水下等)，对极端作业机器人发展提出了新的挑战，如载人航天专项中空间站机械臂和月球车、IC专项的高速工件台和晶片传输机器人、NC专项中的(航空、航天、船舶、汽车)制造机器人化成套工艺装备、压水堆及气冷堆核电站专项中的核电(运行、维护、应急处理等)机器人、激光约束核聚变专项中的精密定位和靶操作机器人等。在其他关乎国家发展战略的海洋、极地、新能源等的重大科技发展战略中，如海底(油气、可燃冰、矿产等)资源机器人化开采装备亟待突破；机器人远程操作技术被列为国际磁约束核聚变(ITER)专项的核心技术之一；南极全天候机器人无人值守科考站成为我国总体技术实力的一个综合展现等，机器人技术都有效支撑了国家重大专项/工程的顺利实施，发挥着不可替代的作用。
当代机器人技术发展的特点与趋势
当前，机器人技术的发展特点和趋势是智能化以及人与机器人的交互共融。智能化是机器人发展的第三个阶段，具有感知功能和自主行为控制功能的机器人成为发展趋势，在复杂、未知非结构环境下的环境感知和认知、自主决策和行为控制成为智能机器人发展的关键技术。与人共融是新一代机器人的共性特征。传统工业机器人的工作空间与人相隔离，采用预编程控制和示教盒交互方式，且无安全保障。新一代机器人与人工作在同一个自然空间内，协调合作紧密，需要与人进行自然交互，从而确保机器人工作的安全性。
为了实现机器人与人的交互共融，需要解决环境理解、智能控制、行为安全和人机交互等问题。其中，环境理解问题包括机器人对自然、不可预知和复杂动态环境的感知和理解；智能控制问题就是机器人在目标及任务更加多样化、操作灵活性更高、人机合作程度更深、过程更加复杂多变情况下的智能决策与控制；行为安全问题包括机器人与人在物理界限消失、紧密接触、密切配合情况下确保人—机—物安全的技术；人机交互问题包括机器人与人之间能够相互适应且具有智能、鲁棒、友好、安全等特点的人机交互技术。
中国的机器人产业现状
我国已成为世界最大的机器人需求市场，产业发展前景巨大，这为我国机器人产业带来了前所未有的机遇和发展原动力。据国际机器人联合会(IFR)统计，我国每年新增进口工业机器人装机量平均以25%的速度迅猛增长，远超过全球范围内工业机器人10%的增长速度，2012年我国工业机器人装机量新增2.3万台，已经成为世界最大的工业机器人需求市场。作为衡量一个国家自动化水平的基准，每万名产业工人所拥有的工业机器人数量，2012年我国为23台，不足国际平均水平(58台)的1/2，表明我国制造业自动化程度距制造业强国尚有约10倍以上的增长空间，预计到2020年达到目前世界发达国家机器人装机密度中等水平，需增加机器人装机量130万台，直接增加产值达2500亿元，带动配套系统产值将超过7500亿元，支撑成套系统的产值将高达约2.5万亿元。
服务机器人正在成为机器人领域最具潜力的增长点，2011年度全球服务机器人销量约为250万台，市场总值超过42亿美元，正在以20%～30%的速度增长，到2015年销售额将达到85亿美元。预计到2030年，我国个人/家用服务机器人产值将达到2000亿元，医疗、助老助残、娱乐等服务机器人产值将达到6000亿元。特殊环境服役机器人是一个重要的产业方向，仅以水下机器人为例，2020年我国水下作业机器人产品将达到300台套，基本满足我国海洋资源开发的需要，直接形成100亿～200亿元的产业规模。中国特定的产业结构、社会需求将产生与之相适应的机器人需求结构，为我国机器人产业的发展创造了巨大市场机遇，成为我国机器人产业迅猛发展的原动力。
我国在20世纪80年代将机器人技术列入国家科技发展计划，30多年来，已经形成了一支具有较强创新能力的机器人研发队伍。在工业机器人、服务机器人和特种机器人等方面取得了许多标志性的研究成果，在技术上中国已具备生产工业机器人的能力：(1)成功研制出全系列工业机器人产品，包括6公斤、10公斤、20公斤、50公斤到165公斤、180公斤、210公斤、300公斤和400公斤的系列化工业机器人，中国多家企业具备了一定规模化的生产能力，并进行了小批量生产；(2)中国工业机器人的应用正在快速扩展，应用在汽车焊接线、锻压、喷涂、折弯、数控机床上下料、码垛和搬运等工业领域；(3)中国工业机器人核心部件初见成效。RV、谐波减速器、伺服电机、控制器等基础部件的性能指标达到国外同类水平，形成小批量生产能力，并在多个型号中国工业机器人中得到初步应用。我国制造的数百台工业机器人已经用于汽车工业的生产作业中。目前中国具有四百多家工业机器人制造企业和系统集成企业，其中88%是系统集成企业。但是我国还没有如安川、KUKA、ABB、FANUK等那样的世界巨头机器人公司的机器人制造企业。
中国机器人产业发展之探索
对于中国机器人产业的发展，应该注意以下几个方面。
(1)中国机器人产业的发展要遵循市场为导向的原则。中国工业机器人产业要走向成功，就一定要从中国机器人市场需求出发，深入调查研究，只要产品对路，产品具有性价比优势，就可以赢得用户支持，逐步扩大市场，将工业机器人产业逐渐做大做强。虽然在汽车行业和电子行业，国外几家机器人厂家已经占领了很大的市场，但是中国存在大量的低端劳动密集型制造企业，这些企业对工业机器人的需求迫切，存在大面积的工业机器人应用的空白区。中国制造业对工业机器人的需求量大、面广，这为我国工业机器人产业提供了一个非常大的发展空间。
(2)中国工业机器人产业要通过技术创新走出一条新路。基础部件是制约我国机器人产业发展的瓶颈技术，目前我国的机器人关键基础部件，如伺服电机和精密减速器等，大部分依赖进口，造成国产机器人产品的生产成本居高不下，缺乏国际竞争力。因此，我国需要加强机器人产业链的合理、有序布局，在培育更多机器人应用工程集成商的同时，加快机器人关键基础部件的研发和产业化进程。另外，中国机器人需求市场非常巨大，种类五花八门，特殊的用途和环境要求机器人具备特殊的功能和性能，例如打磨机器人需要具备柔顺机构和顺应控制功能，特种机器人要求机器人具备在极端作业环境下的适应能力，这些都可能成为技术创新的方向。目前正处在一个信息时代，我们应该强化创新驱动，通过在机器人示教、柔顺、跟踪、网络、感知、智能等方面的技术创新，提高机器人的智能化水平和作业水平，制造出适应中国市场需求的高性价比机器人。
(3)实行官产学研用结合，整合创新资源，促进机器人产业的可持续发展。中国工业机器人已经由研究阶段进入到产业和应用阶段，在这一阶段，应以企业为主导，通过官产学研用结合，大力推进中国工业机器人产业的快速发展。政府应做好顶层设计和政策引导，制定有利于发展工业机器人产业的税收与激励政策制度，防止低水平重复和资源浪费，培育优质产品和名牌企业。调动广大产业界和科技界人士的积极性，实现我国机器人产业的有序和可持续发展。
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来源：微信公众号 伺服与运动控制 蔡鹤皋 查看全部
各类机器人发展现况
工业机器人成为推动传统制造业向数字化、智能化改造升级的重要技术。制造业是一个国家竞争力的重要标志，是国民经济实体的重要组成部分。2010年，我国的制造业总产值已经超过美国，成为世界制造大国，但还不是制造强国。因为我国制造业的生产手段落后，很多工业生产仍然是以低廉劳动力成本为主要竞争手段的劳动密集型产业发展模式，技术含量和产品附加值较低。随着我国适龄劳动力人口数量的下降和劳动力成本的提高，人口红利优势丧失，以低廉劳动力为中心的低端制造模式面临严峻挑战。我国必须加速产业结构调整，推动制造业转型升级，促进从劳动密集型模式向信息化、自动化生产方式的转变。目前，我国工业发展已进入升级转型的关键时期，要通过产业升级转型提高我国制造业的技术水平，将我国从一个制造大国建设成为一个制造强国，这是关系到国家生死存亡的大事。
工业机器人作为高端制造装备的重要组成部分，具有明显的产业特征，工业机器人是制造业实现数字化、智能化和信息化的重要载体，机器人及以其为主体的自动化成套装备推动着制造业由密集型手工作业向信息化、自动化方向升级，是提升制造产业发展质量和竞争力的重要路径，工业机器人向数字化、智能化发展必将促进我国第三次工业革命的到来。
服务机器人技术是服务民生科技与老龄化社会的重要技术保障。我国人口老龄化加剧、残障人口众多、社会服务水平地域差异明显，这些已成为制约我国社会和谐发展的突出问题，推动以家政服务、助老、助残和医疗机器人等为代表的民生科技快速发展迫在眉睫。《国家中长期科学和技术发展规划纲要(2006-2020年)》明确将服务机器人作为未来优先发展的战略高技术。2013年我国60岁以上老龄人口数量达到2.02亿，老龄化水平达到14.8%，其中失能老人超过4000万人，老年抚养比达到21.58%。我国独有的家庭结构使传统家庭养老方式面临严峻挑战，社会养老压力加大，已成为举国上下关注的社会问题。同时，我国残疾人总数已达到8296万，发展康复辅具是帮助残障人士回归社会最有效的手段，是国家社会发展水平的重要标志之一。
特种机器人技术成为国家战略资源勘探、公共安全与灾难救援的不可替代的技术手段，成为全面融入国计民生的重要支撑技术。一方面，我国是世界上自然灾害最为严重的国家之一，仅以地震为例，二十世纪发生的破坏性地震占全球1/3，2008年汶川地震造成直接经济损失超8000亿元；此外，我国正处于生产安全事故的高发期，屡屡发生的重特大事故更具突发性、灾难性和社会危害性，我国每年因各类事故造成的经济损失达2000亿元以上，约占GDP的2%。灾后应急处理救援的复杂性和技术性进一步增强，如何及时有效地提高救援效率和减少施救人员的伤亡，对灾后应急处理救援技术的发展提出了更高和更紧迫的要求，上述情况都使得灾难救援机器人起着越来越重要的作用。另一方面，我国社会公共安全面临更严峻的形势，国内外极端势力制造的各种恐怖事件时有发生，爆炸、核、生化成为极端分子制造事件和恐怖威胁的常用手段。对上述危险物品进行快速拆除、安全转移成为一个亟待解决的问题，促使反恐防暴机器人迅猛发展。
在关乎国家经济、科技、国防、社会等发展战略的多项重大科技专项/工程的实施中，机器人发挥着不可替代的重要作用，引发该领域新一轮的全球竞争。在16个国家科技重大专项中，多数涉及到极端作业性能(重载、高速、高加速度、高精度等)或极端作业环境(真空、微重力、高低温、核辐射、水下等)，对极端作业机器人发展提出了新的挑战，如载人航天专项中空间站机械臂和月球车、IC专项的高速工件台和晶片传输机器人、NC专项中的(航空、航天、船舶、汽车)制造机器人化成套工艺装备、压水堆及气冷堆核电站专项中的核电(运行、维护、应急处理等)机器人、激光约束核聚变专项中的精密定位和靶操作机器人等。在其他关乎国家发展战略的海洋、极地、新能源等的重大科技发展战略中，如海底(油气、可燃冰、矿产等)资源机器人化开采装备亟待突破；机器人远程操作技术被列为国际磁约束核聚变(ITER)专项的核心技术之一；南极全天候机器人无人值守科考站成为我国总体技术实力的一个综合展现等，机器人技术都有效支撑了国家重大专项/工程的顺利实施，发挥着不可替代的作用。
当代机器人技术发展的特点与趋势
当前，机器人技术的发展特点和趋势是智能化以及人与机器人的交互共融。智能化是机器人发展的第三个阶段，具有感知功能和自主行为控制功能的机器人成为发展趋势，在复杂、未知非结构环境下的环境感知和认知、自主决策和行为控制成为智能机器人发展的关键技术。与人共融是新一代机器人的共性特征。传统工业机器人的工作空间与人相隔离，采用预编程控制和示教盒交互方式，且无安全保障。新一代机器人与人工作在同一个自然空间内，协调合作紧密，需要与人进行自然交互，从而确保机器人工作的安全性。
为了实现机器人与人的交互共融，需要解决环境理解、智能控制、行为安全和人机交互等问题。其中，环境理解问题包括机器人对自然、不可预知和复杂动态环境的感知和理解；智能控制问题就是机器人在目标及任务更加多样化、操作灵活性更高、人机合作程度更深、过程更加复杂多变情况下的智能决策与控制；行为安全问题包括机器人与人在物理界限消失、紧密接触、密切配合情况下确保人—机—物安全的技术；人机交互问题包括机器人与人之间能够相互适应且具有智能、鲁棒、友好、安全等特点的人机交互技术。
中国的机器人产业现状
我国已成为世界最大的机器人需求市场，产业发展前景巨大，这为我国机器人产业带来了前所未有的机遇和发展原动力。据国际机器人联合会(IFR)统计，我国每年新增进口工业机器人装机量平均以25%的速度迅猛增长，远超过全球范围内工业机器人10%的增长速度，2012年我国工业机器人装机量新增2.3万台，已经成为世界最大的工业机器人需求市场。作为衡量一个国家自动化水平的基准，每万名产业工人所拥有的工业机器人数量，2012年我国为23台，不足国际平均水平(58台)的1/2，表明我国制造业自动化程度距制造业强国尚有约10倍以上的增长空间，预计到2020年达到目前世界发达国家机器人装机密度中等水平，需增加机器人装机量130万台，直接增加产值达2500亿元，带动配套系统产值将超过7500亿元，支撑成套系统的产值将高达约2.5万亿元。
服务机器人正在成为机器人领域最具潜力的增长点，2011年度全球服务机器人销量约为250万台，市场总值超过42亿美元，正在以20%～30%的速度增长，到2015年销售额将达到85亿美元。预计到2030年，我国个人/家用服务机器人产值将达到2000亿元，医疗、助老助残、娱乐等服务机器人产值将达到6000亿元。特殊环境服役机器人是一个重要的产业方向，仅以水下机器人为例，2020年我国水下作业机器人产品将达到300台套，基本满足我国海洋资源开发的需要，直接形成100亿～200亿元的产业规模。中国特定的产业结构、社会需求将产生与之相适应的机器人需求结构，为我国机器人产业的发展创造了巨大市场机遇，成为我国机器人产业迅猛发展的原动力。
我国在20世纪80年代将机器人技术列入国家科技发展计划，30多年来，已经形成了一支具有较强创新能力的机器人研发队伍。在工业机器人、服务机器人和特种机器人等方面取得了许多标志性的研究成果，在技术上中国已具备生产工业机器人的能力：(1)成功研制出全系列工业机器人产品，包括6公斤、10公斤、20公斤、50公斤到165公斤、180公斤、210公斤、300公斤和400公斤的系列化工业机器人，中国多家企业具备了一定规模化的生产能力，并进行了小批量生产；(2)中国工业机器人的应用正在快速扩展，应用在汽车焊接线、锻压、喷涂、折弯、数控机床上下料、码垛和搬运等工业领域；(3)中国工业机器人核心部件初见成效。RV、谐波减速器、伺服电机、控制器等基础部件的性能指标达到国外同类水平，形成小批量生产能力，并在多个型号中国工业机器人中得到初步应用。我国制造的数百台工业机器人已经用于汽车工业的生产作业中。目前中国具有四百多家工业机器人制造企业和系统集成企业，其中88%是系统集成企业。但是我国还没有如安川、KUKA、ABB、FANUK等那样的世界巨头机器人公司的机器人制造企业。
中国机器人产业发展之探索
对于中国机器人产业的发展，应该注意以下几个方面。
(1)中国机器人产业的发展要遵循市场为导向的原则。中国工业机器人产业要走向成功，就一定要从中国机器人市场需求出发，深入调查研究，只要产品对路，产品具有性价比优势，就可以赢得用户支持，逐步扩大市场，将工业机器人产业逐渐做大做强。虽然在汽车行业和电子行业，国外几家机器人厂家已经占领了很大的市场，但是中国存在大量的低端劳动密集型制造企业，这些企业对工业机器人的需求迫切，存在大面积的工业机器人应用的空白区。中国制造业对工业机器人的需求量大、面广，这为我国工业机器人产业提供了一个非常大的发展空间。
(2)中国工业机器人产业要通过技术创新走出一条新路。基础部件是制约我国机器人产业发展的瓶颈技术，目前我国的机器人关键基础部件，如伺服电机和精密减速器等，大部分依赖进口，造成国产机器人产品的生产成本居高不下，缺乏国际竞争力。因此，我国需要加强机器人产业链的合理、有序布局，在培育更多机器人应用工程集成商的同时，加快机器人关键基础部件的研发和产业化进程。另外，中国机器人需求市场非常巨大，种类五花八门，特殊的用途和环境要求机器人具备特殊的功能和性能，例如打磨机器人需要具备柔顺机构和顺应控制功能，特种机器人要求机器人具备在极端作业环境下的适应能力，这些都可能成为技术创新的方向。目前正处在一个信息时代，我们应该强化创新驱动，通过在机器人示教、柔顺、跟踪、网络、感知、智能等方面的技术创新，提高机器人的智能化水平和作业水平，制造出适应中国市场需求的高性价比机器人。
(3)实行官产学研用结合，整合创新资源，促进机器人产业的可持续发展。中国工业机器人已经由研究阶段进入到产业和应用阶段，在这一阶段，应以企业为主导，通过官产学研用结合，大力推进中国工业机器人产业的快速发展。政府应做好顶层设计和政策引导，制定有利于发展工业机器人产业的税收与激励政策制度，防止低水平重复和资源浪费，培育优质产品和名牌企业。调动广大产业界和科技界人士的积极性，实现我国机器人产业的有序和可持续发展。
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受变色甲壳虫的启发，MIT研发可用于3D打印的机器人皮肤
智能制造类 第四人称 2017-03-28 15:37 发表了文章
自然界的生物是我们最好的老师，很多时候，人们科技的灵感就来自于大自然中万物，而这也是近几年来仿生机器人越来越火的原因。
当麻省理工大学的Subramanian Sundaram团队在探索3D打印机器人技术的过程中遭遇瓶颈的时候，和其他的科学家们一样，他们很自然地将目光转向了自然界，以寻求相关启示，最终他们从一个金龟甲虫(the golden tortoise beetle)身上获得了灵感，该甲壳虫来自北美，拥有独特的伪装形式。
当受到外界威胁的时候，甲壳虫壳上金色的色彩会变成半透明的红棕色，这从而会起到隐蔽和自我保护的作用。受到变色甲壳虫的启发，研究员们试图构建一种以3D打印的柔性膜为基础的机器人皮肤，同时，他们将各类传感器布置在机器人的皮肤表面，这样这个机器人皮肤就具备光学变化的功能。研究员们还根据变换的颜色来分类做出相应机械工作的材料，让机器人拥有更多样化的功能。
在讨论该生物仿真技术的生物灵感时，研究员Sundaram说话非常谦虚，他告诉人们，团队仅仅是从大自然中吸取了一部分的灵感，未来团队的路还是很长。在接受TechCrunch的采访时，研究员Sundaram表示，“我们明白我们还远远落后于大自然，真正完全复制大自然中的生物物种的功能是一件几乎不可能完成的任务。”
他说，“就像是看月亮抑或者是试图爬上树顶一样，即使我们从变色甲壳虫处得到了灵感，但其实真正要在机器人皮肤上实现这个功能还有好长的一段路要走。‘变色皮肤’的功能是很酷炫的，实现所有的功能真的很困难。”
去年，卡内基梅隆大学的机器人学副教授 Yong-LaePark 曾表示，人身上有很多种“传感器”，人们指尖皮肤中就含有数千个触觉感官单位。一只蜘蛛的每条腿上都有数百个机械刺激感受器当前最先进的一批人形机器人——比如 NASA 的 Robonaut——的手和手腕上就有42 个传感器。“如果想让机器人自主地工作，并在日常环境中对于各种意想不到的力安全地作出反应，就需要让机器人身上覆盖比当前常见的水平更高或更多的传感器。”
Sundaram 表示，我们是在尝试是否能在 3D 打印对象内复制这种通路，所以我们选择了我们可以找到的最简单的生物。研发团队借鉴了变色甲壳虫的简单防御性特征，作为“变色”概念的证明。同时，研究人员将光学变换性能构建成柔性的印刷基板。Sundaram表示，“我们想做这个传感器处理驱动，只是传感器驱动是3D打印中的最大的问题之一，光学驱动实际上更容易一点”
据悉，研究团队采用MultiFab 3D 打印机完成材料的制作，其中借助了铜和陶瓷加热器来帮助沉积半导体塑料：塑料悬浮在喷涂在设备表面上的流体中，加热器使流体蒸发，留下一层仅 200 纳米厚的塑料。现阶段，他们已经设法将甲虫的光学变化功能复制到了单一的 3D 打印电路板上。而除了机器人外，该技术同样能够应用于例如飞机、桥梁等设施。
研究团队认为，该技术是创建一个完整的3D打印机器人传感器皮肤的一个重要证明。它也可以适用于麻省理工研究团队的其他研究工作，比如，那个能随着温度变化而变化的3D打印机器人。
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来源：机器人2025 何雅琴 查看全部
当麻省理工大学的Subramanian Sundaram团队在探索3D打印机器人技术的过程中遭遇瓶颈的时候，和其他的科学家们一样，他们很自然地将目光转向了自然界，以寻求相关启示，最终他们从一个金龟甲虫(the golden tortoise beetle)身上获得了灵感，该甲壳虫来自北美，拥有独特的伪装形式。
当受到外界威胁的时候，甲壳虫壳上金色的色彩会变成半透明的红棕色，这从而会起到隐蔽和自我保护的作用。受到变色甲壳虫的启发，研究员们试图构建一种以3D打印的柔性膜为基础的机器人皮肤，同时，他们将各类传感器布置在机器人的皮肤表面，这样这个机器人皮肤就具备光学变化的功能。研究员们还根据变换的颜色来分类做出相应机械工作的材料，让机器人拥有更多样化的功能。
在讨论该生物仿真技术的生物灵感时，研究员Sundaram说话非常谦虚，他告诉人们，团队仅仅是从大自然中吸取了一部分的灵感，未来团队的路还是很长。在接受TechCrunch的采访时，研究员Sundaram表示，“我们明白我们还远远落后于大自然，真正完全复制大自然中的生物物种的功能是一件几乎不可能完成的任务。”
他说，“就像是看月亮抑或者是试图爬上树顶一样，即使我们从变色甲壳虫处得到了灵感，但其实真正要在机器人皮肤上实现这个功能还有好长的一段路要走。‘变色皮肤’的功能是很酷炫的，实现所有的功能真的很困难。”
去年，卡内基梅隆大学的机器人学副教授 Yong-LaePark 曾表示，人身上有很多种“传感器”，人们指尖皮肤中就含有数千个触觉感官单位。一只蜘蛛的每条腿上都有数百个机械刺激感受器当前最先进的一批人形机器人——比如 NASA 的 Robonaut——的手和手腕上就有42 个传感器。“如果想让机器人自主地工作，并在日常环境中对于各种意想不到的力安全地作出反应，就需要让机器人身上覆盖比当前常见的水平更高或更多的传感器。”
Sundaram 表示，我们是在尝试是否能在 3D 打印对象内复制这种通路，所以我们选择了我们可以找到的最简单的生物。研发团队借鉴了变色甲壳虫的简单防御性特征，作为“变色”概念的证明。同时，研究人员将光学变换性能构建成柔性的印刷基板。Sundaram表示，“我们想做这个传感器处理驱动，只是传感器驱动是3D打印中的最大的问题之一，光学驱动实际上更容易一点”
据悉，研究团队采用MultiFab 3D 打印机完成材料的制作，其中借助了铜和陶瓷加热器来帮助沉积半导体塑料：塑料悬浮在喷涂在设备表面上的流体中，加热器使流体蒸发，留下一层仅 200 纳米厚的塑料。现阶段，他们已经设法将甲虫的光学变化功能复制到了单一的 3D 打印电路板上。而除了机器人外，该技术同样能够应用于例如飞机、桥梁等设施。
研究团队认为，该技术是创建一个完整的3D打印机器人传感器皮肤的一个重要证明。它也可以适用于麻省理工研究团队的其他研究工作，比如，那个能随着温度变化而变化的3D打印机器人。
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自然界的生物是我们最好的老师，很多时候，人们科技的灵感就来自于大自然中万物，而这也是近几年来仿生机器人越来越火的原因。
当麻省理工大学的Subramanian Sundaram团队在探索3D打印机器人技术的过程中遭遇瓶颈的时候，和其他的科学家们一样，他们很自然地将目光转向了自然界，以寻求相关启示，最终他们从一个金龟甲虫(the golden tortoise beetle)身上获得了灵感，该甲壳虫来自北美，拥有独特的伪装形式。
当受到外界威胁的时候，甲壳虫壳上金色的色彩会变成半透明的红棕色，这从而会起到隐蔽和自我保护的作用。受到变色甲壳虫的启发，研究员们试图构建一种以3D打印的柔性膜为基础的机器人皮肤，同时，他们将各类传感器布置在机器人的皮肤表面，这样这个机器人皮肤就具备光学变化的功能。研究员们还根据变换的颜色来分类做出相应机械工作的材料，让机器人拥有更多样化的功能。
在讨论该生物仿真技术的生物灵感时，研究员Sundaram说话非常谦虚，他告诉人们，团队仅仅是从大自然中吸取了一部分的灵感，未来团队的路还是很长。在接受TechCrunch的采访时，研究员Sundaram表示，“我们明白我们还远远落后于大自然，真正完全复制大自然中的生物物种的功能是一件几乎不可能完成的任务。”
他说，“就像是看月亮抑或者是试图爬上树顶一样，即使我们从变色甲壳虫处得到了灵感，但其实真正要在机器人皮肤上实现这个功能还有好长的一段路要走。‘变色皮肤’的功能是很酷炫的，实现所有的功能真的很困难。”
去年，卡内基梅隆大学的机器人学副教授 Yong-LaePark 曾表示，人身上有很多种“传感器”，人们指尖皮肤中就含有数千个触觉感官单位。一只蜘蛛的每条腿上都有数百个机械刺激感受器当前最先进的一批人形机器人——比如 NASA 的 Robonaut——的手和手腕上就有42 个传感器。“如果想让机器人自主地工作，并在日常环境中对于各种意想不到的力安全地作出反应，就需要让机器人身上覆盖比当前常见的水平更高或更多的传感器。”
Sundaram 表示，我们是在尝试是否能在 3D 打印对象内复制这种通路，所以我们选择了我们可以找到的最简单的生物。研发团队借鉴了变色甲壳虫的简单防御性特征，作为“变色”概念的证明。同时，研究人员将光学变换性能构建成柔性的印刷基板。Sundaram表示，“我们想做这个传感器处理驱动，只是传感器驱动是3D打印中的最大的问题之一，光学驱动实际上更容易一点”
据悉，研究团队采用MultiFab 3D 打印机完成材料的制作，其中借助了铜和陶瓷加热器来帮助沉积半导体塑料：塑料悬浮在喷涂在设备表面上的流体中，加热器使流体蒸发，留下一层仅 200 纳米厚的塑料。现阶段，他们已经设法将甲虫的光学变化功能复制到了单一的 3D 打印电路板上。而除了机器人外，该技术同样能够应用于例如飞机、桥梁等设施。
研究团队认为，该技术是创建一个完整的3D打印机器人传感器皮肤的一个重要证明。它也可以适用于麻省理工研究团队的其他研究工作，比如，那个能随着温度变化而变化的3D打印机器人。
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表情逼真、善解人意！客服机器人越来越接近真人
智能科技类 jingjing 2017-03-28 13:58 发表了文章
客服机器人不仅有了逼真的面部表情，还能读懂人类的表情。
据《麻省理工科技评论》消息，Soul Machines公司近期为澳大利亚政府研发了一个名为Nadia的客服机器人。它有着逼真的人类面部表情，由演员Cate Blanchett配音，由IBM的Watson软件提供技术支持，用以帮助用户获得政府服务残疾人士的信息。
另外，IBM还为银行业务打造了一款新的客服机器人——Rachel。
Soul Machine机器人的面部表情是通过模拟人脸肌肉和其他组织的运动而产生的。机器人的前置摄像头可以读取到对话者（人类）的面部表情。机器人经过编程之后，可以通过自己的面部动作对人类的表情做出反应，以表达“感同身受”的情绪。
Soul Machines公司的负责人Mark Sagar教授表示：
有面部表情、能读懂人类表情将使客服机器人更有用、更强大。相比文本聊天，同一个人面对面交流能获得更丰富的信息。拥有这些技术后，用户与机器人这一复杂系统进行面对面交互更为容易。
除了能读懂人类的面部表情，机器人还能通过声音判断人类的情绪。
据《麻省理工科技评论》介绍，亚马逊公司正在对其研发的语音助手机器人——Alexa进行大幅改进。改进后的Alexa将拥有更好的语言技能，甚至能够通过识别语调来判断人类的情绪。
例如，以往的语音助手可能在重复多次后依然听不懂人类的口令，这令人沮丧。但改进后，语音助手将至少能够听懂主人的命令，还会向主人道歉。
除了亚马逊之外，谷歌和苹果也在努力研发语音控制机器人，谷歌去年5月推出了智能家居设备Google Home，可以通过语音控制家庭设备，苹果的语音助手siri功能也在不断增强。
可以预计，在不久的将来，客服机器人会越来越接近真人，与机器人进行面对面交流也将不再困难。
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据《麻省理工科技评论》消息，Soul Machines公司近期为澳大利亚政府研发了一个名为Nadia的客服机器人。它有着逼真的人类面部表情，由演员Cate Blanchett配音，由IBM的Watson软件提供技术支持，用以帮助用户获得政府服务残疾人士的信息。
另外，IBM还为银行业务打造了一款新的客服机器人——Rachel。
Soul Machine机器人的面部表情是通过模拟人脸肌肉和其他组织的运动而产生的。机器人的前置摄像头可以读取到对话者（人类）的面部表情。机器人经过编程之后，可以通过自己的面部动作对人类的表情做出反应，以表达“感同身受”的情绪。
Soul Machines公司的负责人Mark Sagar教授表示：
有面部表情、能读懂人类表情将使客服机器人更有用、更强大。相比文本聊天，同一个人面对面交流能获得更丰富的信息。拥有这些技术后，用户与机器人这一复杂系统进行面对面交互更为容易。
除了能读懂人类的面部表情，机器人还能通过声音判断人类的情绪。
据《麻省理工科技评论》介绍，亚马逊公司正在对其研发的语音助手机器人——Alexa进行大幅改进。改进后的Alexa将拥有更好的语言技能，甚至能够通过识别语调来判断人类的情绪。
例如，以往的语音助手可能在重复多次后依然听不懂人类的口令，这令人沮丧。但改进后，语音助手将至少能够听懂主人的命令，还会向主人道歉。
除了亚马逊之外，谷歌和苹果也在努力研发语音控制机器人，谷歌去年5月推出了智能家居设备Google Home，可以通过语音控制家庭设备，苹果的语音助手siri功能也在不断增强。
可以预计，在不久的将来，客服机器人会越来越接近真人，与机器人进行面对面交流也将不再困难。
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客服机器人不仅有了逼真的面部表情，还能读懂人类的表情。
据《麻省理工科技评论》消息，Soul Machines公司近期为澳大利亚政府研发了一个名为Nadia的客服机器人。它有着逼真的人类面部表情，由演员Cate Blanchett配音，由IBM的Watson软件提供技术支持，用以帮助用户获得政府服务残疾人士的信息。
另外，IBM还为银行业务打造了一款新的客服机器人——Rachel。
Soul Machine机器人的面部表情是通过模拟人脸肌肉和其他组织的运动而产生的。机器人的前置摄像头可以读取到对话者（人类）的面部表情。机器人经过编程之后，可以通过自己的面部动作对人类的表情做出反应，以表达“感同身受”的情绪。
Soul Machines公司的负责人Mark Sagar教授表示：
有面部表情、能读懂人类表情将使客服机器人更有用、更强大。相比文本聊天，同一个人面对面交流能获得更丰富的信息。拥有这些技术后，用户与机器人这一复杂系统进行面对面交互更为容易。
除了能读懂人类的面部表情，机器人还能通过声音判断人类的情绪。
据《麻省理工科技评论》介绍，亚马逊公司正在对其研发的语音助手机器人——Alexa进行大幅改进。改进后的Alexa将拥有更好的语言技能，甚至能够通过识别语调来判断人类的情绪。
例如，以往的语音助手可能在重复多次后依然听不懂人类的口令，这令人沮丧。但改进后，语音助手将至少能够听懂主人的命令，还会向主人道歉。
除了亚马逊之外，谷歌和苹果也在努力研发语音控制机器人，谷歌去年5月推出了智能家居设备Google Home，可以通过语音控制家庭设备，苹果的语音助手siri功能也在不断增强。
可以预计，在不久的将来，客服机器人会越来越接近真人，与机器人进行面对面交流也将不再困难。
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针对视觉，双目结构光更有优势
智能科技类 jingjing 2017-03-28 13:50 发表了文章
图漾副总经理 徐韬
目前国内做机器视觉的企业越来越多，这对机器人企业而言也是好事，可以有更多的选择。
现在主流的机器人行走方案，基本上都是激光雷达+3D视觉，从理论上去讲，已经可以满足机器人企业的需求。
但是因为应用场景的复杂性，目前来说，现在还没有一种技术方案可以解决所有的问题。
上海图漾信息技术有限公司（简称：图漾）副总经理徐韬说：“图漾的视觉技术走的是另外一条路线，即双目+结构光的方案，这种技术方案相对来说更有优势。”
从目前主流的三种技术方向（即：双目、结构光、TOF），都还存在技术缺陷，对机器人企业而言，现阶段不管是哪种技术方案，只要能解决问题都是欢迎的，这也给了做视觉的企业很大的推广空间。
网记者：看了你们的官网，你们走的是另外一条技术路线，你们的解决方案与同行比差异点在哪里？
徐韬：现在市面上主流的技术方向是双目、TOF、结构光，而我们的路线是双目+结构光的方案。
记者：那你们的技术原理是怎样？
徐韬：所谓的双目结构光，其实就是纯双目结构光和单目结构光结合的解决方案。
为什么会用这个方案，其实是我们看到了这两种方案原有的缺点，当然也有专利方面的考虑。
例如：纯双目方案，最大的问题是，它对环境要求高，在一个环境纹理比较单调的地方，它会失效。即双目的原理就是视差原理，就是找出两个相对应的点，算出视差，再算出距离，如果找不到这两个对应的点，这个算法就会失效。
那我们在双目的基础上加了结构光，结构光等于是我们给所有的物体加了纹理。加了这个纹理后，那对识别整个物体的距离就会带来极大的好处，所以我们深度图的质量是非常高的。
记者：“给深度加点颜色”，这句话的意思怎么理解？
徐韬：我们这句话的意思是，我们深度摄像头加了RGB摄像头，即又有深度，又有颜色。
我们的深度图质量是行业领先的，这个和原理也有关系。
记者：据你所知，全球范围内，目前最先进的3D摄像头是什么摄像头？是采用什么技术？现在国内的技术和国外的技术是同步，还是有差距？
徐韬：全世界范围来说，目前主流的就三种技术方向，结构光、双目、TOF，我们算是在双目的基础上加了结构光，也是一种优化。
从大的技术方向来说，目前国内与国外是同步的，但从现有产品发布的参数来看，我们的产品在技术参数上是超过国外的产品。
记者：目前这三种技术方向，你们认为未来哪种技术会更有市场前景？
徐韬： 我们认为主流的三种技术中，纯双目的适用范围是最窄的。
它现在存在的唯一价值是，在某些特定的场景下，它还是能提供使用价值，否则就是最不被大家看好的方案。
我们选择在双目的基础上加结构光也是这个原因。
因为它本身的技术缺陷，例如：算法本身难度高，对环境要求也高，一般公司做不好。
第二种是TOF深度摄像头，TOF本身最大的瓶颈在于半导体器件，TOF核心的技术都在半导体里，所以国内很多做TOF摄像头的厂商，实际上是没有自己的核心技术的。
因为核心技术全部都在这个半导体器件里，这个传感器全球只有2-3家半导体厂家可以制作。
它作为摄像头就是把这个传感器买过来，自己再做一些上层的图像处理。
最后是结构光技术，单目结构光是目前用的最多的方案，比如：微软kinect 1、英特尔RealSense等，因为结构光相对门槛比较高，所以做的公司不多。
它的缺点是，在阳光较亮的地方用不了，工作时间也有问题，可靠性不够高，然后就是多设备之间使用会有干扰，这就是结构光最大的缺陷。
记者：等于是这三种技术方向都还不够成熟？
徐韬：也不能说不成熟，因为每一种技术原理都会有它的限制，到目前为止没有非常完美的技术方案能够克服所有的问题，所以这几种方案，都会有相应的市场空间在，不可能说，我用一种方案解决所有的问题。
最终还是要看应用场景。
记者：说到机器视觉，很多机器人企业反应没法在室外应用，因为受光线的影响很大，目前你们有没有方案，可以解决让机器人在室外行走的问题？
徐韬：机器视觉在室外应用，受光线影响大，目前是没有办法解决，因为视觉方案，肯定会受到环境光的影响，这个是原理决定的。
但不是说不能在室外用，在阳光不太强的阴天和夜里，结构光还是可以用的，双目方案在室外是最合适的方案，我们的双目加结构光方案则是全天候可用，因为晚上可以靠结构光来做深度检测。这也算是我们方案的一大优势，就是环境适应性强。
记者：之前有种说法，TOF技术受阳光的干扰比较小？
徐韬：其实也不小，因为我们专门问过做传感器的厂商，在室外也是不好用，因为只要照度超过120LX，它也是会失效的。
目前在室外应用最多的还是纯双目的方案，因为它刚好相反，光效越好，使用效果越佳，没有光线，反而影响更大。
记者：另外也有机器人企业反应，就算安装了激光雷达与3D视觉，还是存在盲区，总有识别不到的地方，一般你们给企业提供解决方案都是采用什么方法？
徐韬：这个问题，我也问过技术员和客户，他们讲不存在这个问题，如果存在问题就是产品整体设计出了问题，因为激光雷达+3D视觉，理论上是没有盲区的。
在导航领域，现在这是主流的方案，激光雷达+深度摄像头应用，用激光雷达做导航，用3D摄像头做避障。
记者：应用于机器人，很多人都说以后机器视觉会替代二维激光雷达，在这件事情上，你们是什么看法？
徐韬：我们认为是可以的，因为现在没有机器视觉做导航是因为算法不够成熟，一旦成熟，机器视觉完全可以替代二维激光雷达。
因为激光雷达价格贵，对环境信息的获取也有缺陷，虽然现在也有企业在研发多线的激光雷达，但是多线激光雷达成本更高，因为3D视觉可以做到激光雷达的事情，我认为没有必要用两套系统。
记者：在机器人身上的应用，那你认为未来还需要多久的时间，机器视觉可以替代二维激光雷达？
徐韬：我认为未来三年内可以实现，因为现在的技术发展很快，很多机器人企业也在研发这一块的算法。
现在很多没有自己研发能力的机器人企业，都是用单线的激光雷达解决方案，如果一旦3D VSLAM算法成熟，那基本上可以替代单线激光雷达的应用。
从商业逻辑的角度去分析，这完全是符合逻辑的。
记者：现在从事3D视觉的企业越来越多，据你观察，目前机器视觉这个行业现状如何？
徐韬：如果从深度摄像头这个行业来讲，目前看来，技术门槛还是比较高的，所以玩家不是很多，国外的3D视觉创业公司基本上都被科技巨头收购了，剩下国内只有为数不多的3D视觉企业，所以竞争不算激烈。
从技术角度上去讲，纯双目技术就算优化算法也是有难度的，虽然外面有一些公开的算法，但是这个算法没有优化好，那摄像头的质量和应用速度是没法保证的。
如果是单目结构光，那本身就有缺陷，因为可靠性不高，多设备同时工作会有干扰，对环境要求也高，所以很难进入机器人等行业市场，这就是目前的现状。
记者：最后一个问题，谈谈未来三年你们的发展规划？
徐韬：我们现在的规划就是，我们会根据不同的行业应用推出各种不同的解决方案，来满足各个行业的需求，然后根据我们的技术路线图，不断提高我们的技术参数，包括分辨率和帧率，以及探测的距离。
目前我们的产品分辨率已经达到960P，今年上半年我们将推出1080p的全高清深度摄像头，届时我们将领先于同行许多，我们的定位就是做核心的深度摄像头供应商，所以我们不会去碰应用层的开发，而是和各类应用厂商合作提供整体解决方案。
因为应用软件算法不是我们的优势，所以我们就聚焦做底层的传感器技术，把性能指标做到全球第一，这就是未来三年我们的目标了。
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目前国内做机器视觉的企业越来越多，这对机器人企业而言也是好事，可以有更多的选择。
现在主流的机器人行走方案，基本上都是激光雷达+3D视觉，从理论上去讲，已经可以满足机器人企业的需求。
但是因为应用场景的复杂性，目前来说，现在还没有一种技术方案可以解决所有的问题。
上海图漾信息技术有限公司（简称：图漾）副总经理徐韬说：“图漾的视觉技术走的是另外一条路线，即双目+结构光的方案，这种技术方案相对来说更有优势。”
从目前主流的三种技术方向（即：双目、结构光、TOF），都还存在技术缺陷，对机器人企业而言，现阶段不管是哪种技术方案，只要能解决问题都是欢迎的，这也给了做视觉的企业很大的推广空间。
网记者：看了你们的官网，你们走的是另外一条技术路线，你们的解决方案与同行比差异点在哪里？
徐韬：现在市面上主流的技术方向是双目、TOF、结构光，而我们的路线是双目+结构光的方案。
记者：那你们的技术原理是怎样？
徐韬：所谓的双目结构光，其实就是纯双目结构光和单目结构光结合的解决方案。
为什么会用这个方案，其实是我们看到了这两种方案原有的缺点，当然也有专利方面的考虑。
例如：纯双目方案，最大的问题是，它对环境要求高，在一个环境纹理比较单调的地方，它会失效。即双目的原理就是视差原理，就是找出两个相对应的点，算出视差，再算出距离，如果找不到这两个对应的点，这个算法就会失效。
那我们在双目的基础上加了结构光，结构光等于是我们给所有的物体加了纹理。加了这个纹理后，那对识别整个物体的距离就会带来极大的好处，所以我们深度图的质量是非常高的。
记者：“给深度加点颜色”，这句话的意思怎么理解？
徐韬：我们这句话的意思是，我们深度摄像头加了RGB摄像头，即又有深度，又有颜色。
我们的深度图质量是行业领先的，这个和原理也有关系。
记者：据你所知，全球范围内，目前最先进的3D摄像头是什么摄像头？是采用什么技术？现在国内的技术和国外的技术是同步，还是有差距？
徐韬：全世界范围来说，目前主流的就三种技术方向，结构光、双目、TOF，我们算是在双目的基础上加了结构光，也是一种优化。
从大的技术方向来说，目前国内与国外是同步的，但从现有产品发布的参数来看，我们的产品在技术参数上是超过国外的产品。
记者：目前这三种技术方向，你们认为未来哪种技术会更有市场前景？
徐韬： 我们认为主流的三种技术中，纯双目的适用范围是最窄的。
它现在存在的唯一价值是，在某些特定的场景下，它还是能提供使用价值，否则就是最不被大家看好的方案。
我们选择在双目的基础上加结构光也是这个原因。
因为它本身的技术缺陷，例如：算法本身难度高，对环境要求也高，一般公司做不好。
第二种是TOF深度摄像头，TOF本身最大的瓶颈在于半导体器件，TOF核心的技术都在半导体里，所以国内很多做TOF摄像头的厂商，实际上是没有自己的核心技术的。
因为核心技术全部都在这个半导体器件里，这个传感器全球只有2-3家半导体厂家可以制作。
它作为摄像头就是把这个传感器买过来，自己再做一些上层的图像处理。
最后是结构光技术，单目结构光是目前用的最多的方案，比如：微软kinect 1、英特尔RealSense等，因为结构光相对门槛比较高，所以做的公司不多。
它的缺点是，在阳光较亮的地方用不了，工作时间也有问题，可靠性不够高，然后就是多设备之间使用会有干扰，这就是结构光最大的缺陷。
记者：等于是这三种技术方向都还不够成熟？
徐韬：也不能说不成熟，因为每一种技术原理都会有它的限制，到目前为止没有非常完美的技术方案能够克服所有的问题，所以这几种方案，都会有相应的市场空间在，不可能说，我用一种方案解决所有的问题。
最终还是要看应用场景。
记者：说到机器视觉，很多机器人企业反应没法在室外应用，因为受光线的影响很大，目前你们有没有方案，可以解决让机器人在室外行走的问题？
徐韬：机器视觉在室外应用，受光线影响大，目前是没有办法解决，因为视觉方案，肯定会受到环境光的影响，这个是原理决定的。
但不是说不能在室外用，在阳光不太强的阴天和夜里，结构光还是可以用的，双目方案在室外是最合适的方案，我们的双目加结构光方案则是全天候可用，因为晚上可以靠结构光来做深度检测。这也算是我们方案的一大优势，就是环境适应性强。
记者：之前有种说法，TOF技术受阳光的干扰比较小？
徐韬：其实也不小，因为我们专门问过做传感器的厂商，在室外也是不好用，因为只要照度超过120LX，它也是会失效的。
目前在室外应用最多的还是纯双目的方案，因为它刚好相反，光效越好，使用效果越佳，没有光线，反而影响更大。
记者：另外也有机器人企业反应，就算安装了激光雷达与3D视觉，还是存在盲区，总有识别不到的地方，一般你们给企业提供解决方案都是采用什么方法？
徐韬：这个问题，我也问过技术员和客户，他们讲不存在这个问题，如果存在问题就是产品整体设计出了问题，因为激光雷达+3D视觉，理论上是没有盲区的。
在导航领域，现在这是主流的方案，激光雷达+深度摄像头应用，用激光雷达做导航，用3D摄像头做避障。
记者：应用于机器人，很多人都说以后机器视觉会替代二维激光雷达，在这件事情上，你们是什么看法？
徐韬：我们认为是可以的，因为现在没有机器视觉做导航是因为算法不够成熟，一旦成熟，机器视觉完全可以替代二维激光雷达。
因为激光雷达价格贵，对环境信息的获取也有缺陷，虽然现在也有企业在研发多线的激光雷达，但是多线激光雷达成本更高，因为3D视觉可以做到激光雷达的事情，我认为没有必要用两套系统。
记者：在机器人身上的应用，那你认为未来还需要多久的时间，机器视觉可以替代二维激光雷达？
徐韬：我认为未来三年内可以实现，因为现在的技术发展很快，很多机器人企业也在研发这一块的算法。
现在很多没有自己研发能力的机器人企业，都是用单线的激光雷达解决方案，如果一旦3D VSLAM算法成熟，那基本上可以替代单线激光雷达的应用。
从商业逻辑的角度去分析，这完全是符合逻辑的。
记者：现在从事3D视觉的企业越来越多，据你观察，目前机器视觉这个行业现状如何？
徐韬：如果从深度摄像头这个行业来讲，目前看来，技术门槛还是比较高的，所以玩家不是很多，国外的3D视觉创业公司基本上都被科技巨头收购了，剩下国内只有为数不多的3D视觉企业，所以竞争不算激烈。
从技术角度上去讲，纯双目技术就算优化算法也是有难度的，虽然外面有一些公开的算法，但是这个算法没有优化好，那摄像头的质量和应用速度是没法保证的。
如果是单目结构光，那本身就有缺陷，因为可靠性不高，多设备同时工作会有干扰，对环境要求也高，所以很难进入机器人等行业市场，这就是目前的现状。
记者：最后一个问题，谈谈未来三年你们的发展规划？
徐韬：我们现在的规划就是，我们会根据不同的行业应用推出各种不同的解决方案，来满足各个行业的需求，然后根据我们的技术路线图，不断提高我们的技术参数，包括分辨率和帧率，以及探测的距离。
目前我们的产品分辨率已经达到960P，今年上半年我们将推出1080p的全高清深度摄像头，届时我们将领先于同行许多，我们的定位就是做核心的深度摄像头供应商，所以我们不会去碰应用层的开发，而是和各类应用厂商合作提供整体解决方案。
因为应用软件算法不是我们的优势，所以我们就聚焦做底层的传感器技术，把性能指标做到全球第一，这就是未来三年我们的目标了。
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图漾副总经理 徐韬
目前国内做机器视觉的企业越来越多，这对机器人企业而言也是好事，可以有更多的选择。
现在主流的机器人行走方案，基本上都是激光雷达+3D视觉，从理论上去讲，已经可以满足机器人企业的需求。
但是因为应用场景的复杂性，目前来说，现在还没有一种技术方案可以解决所有的问题。
上海图漾信息技术有限公司（简称：图漾）副总经理徐韬说：“图漾的视觉技术走的是另外一条路线，即双目+结构光的方案，这种技术方案相对来说更有优势。”
从目前主流的三种技术方向（即：双目、结构光、TOF），都还存在技术缺陷，对机器人企业而言，现阶段不管是哪种技术方案，只要能解决问题都是欢迎的，这也给了做视觉的企业很大的推广空间。
网记者：看了你们的官网，你们走的是另外一条技术路线，你们的解决方案与同行比差异点在哪里？
徐韬：现在市面上主流的技术方向是双目、TOF、结构光，而我们的路线是双目+结构光的方案。
记者：那你们的技术原理是怎样？
徐韬：所谓的双目结构光，其实就是纯双目结构光和单目结构光结合的解决方案。
为什么会用这个方案，其实是我们看到了这两种方案原有的缺点，当然也有专利方面的考虑。
例如：纯双目方案，最大的问题是，它对环境要求高，在一个环境纹理比较单调的地方，它会失效。即双目的原理就是视差原理，就是找出两个相对应的点，算出视差，再算出距离，如果找不到这两个对应的点，这个算法就会失效。
那我们在双目的基础上加了结构光，结构光等于是我们给所有的物体加了纹理。加了这个纹理后，那对识别整个物体的距离就会带来极大的好处，所以我们深度图的质量是非常高的。
记者：“给深度加点颜色”，这句话的意思怎么理解？
徐韬：我们这句话的意思是，我们深度摄像头加了RGB摄像头，即又有深度，又有颜色。
我们的深度图质量是行业领先的，这个和原理也有关系。
记者：据你所知，全球范围内，目前最先进的3D摄像头是什么摄像头？是采用什么技术？现在国内的技术和国外的技术是同步，还是有差距？
徐韬：全世界范围来说，目前主流的就三种技术方向，结构光、双目、TOF，我们算是在双目的基础上加了结构光，也是一种优化。
从大的技术方向来说，目前国内与国外是同步的，但从现有产品发布的参数来看，我们的产品在技术参数上是超过国外的产品。
记者：目前这三种技术方向，你们认为未来哪种技术会更有市场前景？
徐韬： 我们认为主流的三种技术中，纯双目的适用范围是最窄的。
它现在存在的唯一价值是，在某些特定的场景下，它还是能提供使用价值，否则就是最不被大家看好的方案。
我们选择在双目的基础上加结构光也是这个原因。
因为它本身的技术缺陷，例如：算法本身难度高，对环境要求也高，一般公司做不好。
第二种是TOF深度摄像头，TOF本身最大的瓶颈在于半导体器件，TOF核心的技术都在半导体里，所以国内很多做TOF摄像头的厂商，实际上是没有自己的核心技术的。
因为核心技术全部都在这个半导体器件里，这个传感器全球只有2-3家半导体厂家可以制作。
它作为摄像头就是把这个传感器买过来，自己再做一些上层的图像处理。
最后是结构光技术，单目结构光是目前用的最多的方案，比如：微软kinect 1、英特尔RealSense等，因为结构光相对门槛比较高，所以做的公司不多。
它的缺点是，在阳光较亮的地方用不了，工作时间也有问题，可靠性不够高，然后就是多设备之间使用会有干扰，这就是结构光最大的缺陷。
记者：等于是这三种技术方向都还不够成熟？
徐韬：也不能说不成熟，因为每一种技术原理都会有它的限制，到目前为止没有非常完美的技术方案能够克服所有的问题，所以这几种方案，都会有相应的市场空间在，不可能说，我用一种方案解决所有的问题。
最终还是要看应用场景。
记者：说到机器视觉，很多机器人企业反应没法在室外应用，因为受光线的影响很大，目前你们有没有方案，可以解决让机器人在室外行走的问题？
徐韬：机器视觉在室外应用，受光线影响大，目前是没有办法解决，因为视觉方案，肯定会受到环境光的影响，这个是原理决定的。
但不是说不能在室外用，在阳光不太强的阴天和夜里，结构光还是可以用的，双目方案在室外是最合适的方案，我们的双目加结构光方案则是全天候可用，因为晚上可以靠结构光来做深度检测。这也算是我们方案的一大优势，就是环境适应性强。
记者：之前有种说法，TOF技术受阳光的干扰比较小？
徐韬：其实也不小，因为我们专门问过做传感器的厂商，在室外也是不好用，因为只要照度超过120LX，它也是会失效的。
目前在室外应用最多的还是纯双目的方案，因为它刚好相反，光效越好，使用效果越佳，没有光线，反而影响更大。
记者：另外也有机器人企业反应，就算安装了激光雷达与3D视觉，还是存在盲区，总有识别不到的地方，一般你们给企业提供解决方案都是采用什么方法？
徐韬：这个问题，我也问过技术员和客户，他们讲不存在这个问题，如果存在问题就是产品整体设计出了问题，因为激光雷达+3D视觉，理论上是没有盲区的。
在导航领域，现在这是主流的方案，激光雷达+深度摄像头应用，用激光雷达做导航，用3D摄像头做避障。
记者：应用于机器人，很多人都说以后机器视觉会替代二维激光雷达，在这件事情上，你们是什么看法？
徐韬：我们认为是可以的，因为现在没有机器视觉做导航是因为算法不够成熟，一旦成熟，机器视觉完全可以替代二维激光雷达。
因为激光雷达价格贵，对环境信息的获取也有缺陷，虽然现在也有企业在研发多线的激光雷达，但是多线激光雷达成本更高，因为3D视觉可以做到激光雷达的事情，我认为没有必要用两套系统。
记者：在机器人身上的应用，那你认为未来还需要多久的时间，机器视觉可以替代二维激光雷达？
徐韬：我认为未来三年内可以实现，因为现在的技术发展很快，很多机器人企业也在研发这一块的算法。
现在很多没有自己研发能力的机器人企业，都是用单线的激光雷达解决方案，如果一旦3D VSLAM算法成熟，那基本上可以替代单线激光雷达的应用。
从商业逻辑的角度去分析，这完全是符合逻辑的。
记者：现在从事3D视觉的企业越来越多，据你观察，目前机器视觉这个行业现状如何？
徐韬：如果从深度摄像头这个行业来讲，目前看来，技术门槛还是比较高的，所以玩家不是很多，国外的3D视觉创业公司基本上都被科技巨头收购了，剩下国内只有为数不多的3D视觉企业，所以竞争不算激烈。
从技术角度上去讲，纯双目技术就算优化算法也是有难度的，虽然外面有一些公开的算法，但是这个算法没有优化好，那摄像头的质量和应用速度是没法保证的。
如果是单目结构光，那本身就有缺陷，因为可靠性不高，多设备同时工作会有干扰，对环境要求也高，所以很难进入机器人等行业市场，这就是目前的现状。
记者：最后一个问题，谈谈未来三年你们的发展规划？
徐韬：我们现在的规划就是，我们会根据不同的行业应用推出各种不同的解决方案，来满足各个行业的需求，然后根据我们的技术路线图，不断提高我们的技术参数，包括分辨率和帧率，以及探测的距离。
目前我们的产品分辨率已经达到960P，今年上半年我们将推出1080p的全高清深度摄像头，届时我们将领先于同行许多，我们的定位就是做核心的深度摄像头供应商，所以我们不会去碰应用层的开发，而是和各类应用厂商合作提供整体解决方案。
因为应用软件算法不是我们的优势，所以我们就聚焦做底层的传感器技术，把性能指标做到全球第一，这就是未来三年我们的目标了。
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来源：1号机器人网
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