我们在机器人技术和自动化领域真的在哪里？头条新闻充满了突破

自动解码：希望与挑战之间的未来技术

作为一个仔细追求我们时代技术流动的人，总是出现一个中心问题：我们真的在机器人技术和自动化领域？头条新闻充满了突破，投资和关注。为了在这里画出清晰的图片，有必要系统地查看拼图的各个部分并识别其背后的模式。

1。我的第一个基本问题是：驱动当前机器人创新浪潮的经济驱动弹簧是什么？这只是技术进步，还是我们看到资本方面的基本转变？

答案是复杂的，但是从本质上讲，它可以归因于资本流和战略市场整合的强大共生。技术进步，尤其是在人工智能领域，无疑是点火火花，但是通过大量投资和有针对性的收购来保存和扩大大火。

当我谈到合并时，我到底是什么意思，以及该论文的基础是什么？

合并是市场成熟度的明显迹象。这意味着大型，成熟的公司开始购买较小的创新初创公司，以确保其技术，人才和市场份额。您不仅要购买产品，而且要购买一个视角。一个完美说明动态的主要示例是最近宣布的医疗技术巨头房间对会标技术的收购。

为什么这笔交易如此重要？房间Biomet是骨科手术领域的成熟参与者。另一方面，Monogram是一家专门从事自动手术机器人技术的敏捷公司。他们的技术不仅有望协助操作，而且有时会自动执行，这会提高精度并有可能改善患者的结果。 Zimmer Biomet并直接购买了创新，而不是将数年和大量的数量投入您自己开发的类似技术并冒失败的风险。这表明了两件事：首先，手术中的自主机器人技术不再是科幻小说，而是建立公司愿意支付高额的战略资产。其次，它向该行业的其他初创企业发出信号表明他们的发展具有明显的“退出渠道”，这反过来促进了在早期阶段进行投资的意愿。市场没有调整自身，它是通过结构最有前途的开拓者来结构的。

这使我提出了下一个问题：如果建立公司购买，谁为下一代创新者提供资金？钱只流向已经知道的地区吗？

在这里，我们观察到一个显着的多样化。投资不仅很高，而且还广泛，而且来自各种各样的来源。长期以来，只有风险资本家（VC）对技术初创企业进行投资的传统图片已经过时。

首先，在以前被认为是更多自动化漆的扇区中的大量总和。建筑是一个很好的例子。诸如机器人技术的初创企业可以开发机器人以自动化海洋地板的建筑项目，例如海上风电场，吸引了大量的投资。为什么？因为建筑行业承受着巨大的生产力压力和自动化，这是一个巨大的杠杆。从测量到焊接到重型机器的任何可以自动化的过程都会有望获得巨大的提高。

其次，我们看到对高度专业的利基和战术机器人技术的高度投资。像Xtend这样的公司开发了使士兵能够直观地控制复杂城市环境中的无人机和机器人的系统，因此获得了融资，因为现代冲突毫无疑问地表明了对这种技术的需求。这是关于将人们带出直接危险区域，同时提高运营绩效。

第三，这可能是最有趣的，投资者使自己多样化。我们不仅看到VC。建立的发动机和运动系统制造商约翰逊电气公司（Johnson Electric）等工业公司在人形机器人技术领域发现了合资企业。这不是纯粹的金融投资，而是参与自动化下一个重大范式转变并将您自己的核心竞争力成为新一代产品的战略步骤。 Unternehmen公司还以有针对性的方式进行投资。如果时尚巨头Inditex（Zara母公司）投资于机器人初创公司，那么不是因为他们想建造机器人，而是因为他们必须最大程度地优化自己的物流和供应链。这里的投资是出于您自己的转型目的的手段。

毕竟，我们一定不能忘记状态和准州演员。 Metas捐赠促进薄荷计划（数学，计算机科学，科学和技术），其中还包括机器人技术，不是对公司的直接投资，而是对未来的“人力资本”的投资，它将携带该行业。人们认识到，机器人生态系统的强度取决于合格专家的可用性。

总而言之，可以说，机器人技术的经济基础比以往任何时候都更广泛，更稳定。它得到了市场领导者的战略收购的支持，在新的应用领域和行业内部群体的战略投资中，有针对性的风险投资，并补充了培训基础。

2。如果资本是燃料，那么发动机是什么？我的下一个考试是针对技术本身的。是什么使当今的机器人比他们的前任更强大？答案对于人工智能（AI）和自主权似乎是不可避免的。但是，这是什么意思？

确切地。我们所经历的定性跳跃与AI的进度密不可分。数十年来已经解决了较差或车轮的机械师。真正的革命发生在机器的“决策”中。这使我们成为变革的核心：追求自主权。

自动化系统和自主系统有什么区别，为什么这种趋势如此决定性？

自动化系统执行一个预定义的重复任务。装配线上的经典工业机器人是自动化的。他总是在同一个地方焊接，而没有“理解”环境。如果组件不完全定位，则会失败。

另一方面，自治系统可以感知其周围环境，解释情况并适应其不可预见的变化以实现目标的行动。它需要较少或没有直接的人类干预。这种趋势至关重要，因为它指数级扩展了机器人的应用领域 - 远离工厂厅的严格控制环境，进入混乱的，非结构化的现实世界。

我们已经在投资背景下已经看到的例子令人印象深刻地证明了这一点：

手术（房间/会标）：自主手术机器人不仅有助于操作的某些步骤 - 例如植入物的骨骼的精确铣削 - 独立且在外科医生发布该计划后具有超人的准确性。它可以实时适应患者的最小运动。

建筑物（威胁）：一个自主的水下机器人不会通过固定一个人指定的路线来绘制海底，而是通过独立导航，切换障碍物并将其传感器最佳地对齐到情况。

水下维护（Remora Robotics）：清洁植被面粉的机器人会自动地进行此操作。他们遵守机身，认识到需要清洁哪些区域，并系统地工作，而无需潜水员或飞行员必须永久控制它们。

战术机器人技术（XTEND）：这是关于“监督自治”的。人指定了目标（例如探索这座建筑物），但是机器人在门，拐角和楼梯周围独立导航 - 这将使手动遥控器非常困难和缓慢。

共同点是减少人类的认知载荷。人从“飞行员”中成为机器人系统的“经理”或“指挥官”。

AI如何启用这种自主权？这里是哪些特定的AI技术？

AI在这里不是一个单片的块，而是不同技术的工具箱。最重要的是计算机视觉，传感器债务，机器学习和计划算法。但是，过去几年的真正突破是在两个领域：AI模型的性能和培训数据的可用性。

这里的关键术语是机器人技术的基本模型（基础模型），例如Google DeepMind开发的模型。这个想法是培训一个庞大的AI模型，并提供大量有关机器人的物理交互的数据，这些数据可以吸引对象，执行任务，模拟的人等。结果是一个模型，该模型对物理，因果关系和行动开发了基本的“理解”。然后，可以在相对较少的精力上对特定任务进行“精细调整”。因此，您可以回到以前的知识上，而不是为每个新任务编程机器人。这大大加速了发展。

同时，基于模拟的数据生成彻底改变了培训。在其他地方和其他地方的研究人员创造了高度现实的虚拟环境。在这些模拟中，机器人可以在很短的时间内进行数百万个实验来学习能力 - 例如，抓住形状不同的物体。他可以“失败”而不会损害昂贵的硬件。然后将模拟中学到的“政策”（行动策略）转移到真正的机器人。这解决了机器人AI的最大针叶树之一：缺乏实际培训数据。

难题的另一部分是边缘ki。这意味着什么？传统上，复杂的AI模型需要云中的庞大数据中心。机器人将必须始终将传感器数据发送到云，将其处理并恢复命令。对于许多实际时间应用程序，延迟（延迟）使其不切实际。 Edge-Ki处理器是高度专业化的能源芯片，可以直接在机器人上进行苛刻的AI计算（在边缘处”。这对于自动驾驶汽车，无人机和每个移动机器人都必须做出的快速，可靠的互联网决策，而无需持续的Internet连接，这是自动连接的持续连接。它会增加自动性，数据安全性（因为敏感的数据都必须保留设备和设备的功能）。

随着所有这些日益增加的情报和自主权，道德问题不可避免地必须脱颖而出，对吗？

绝对地。这也许是最大，最困难的挑战。系统变得越自主，责任就越从人类操作员转移到开发人员，制造商和系统本身。这些问题是基本的：

责任：如果自主手术机器人犯错，谁承担责任？监测干预的外科医生？医院？软件制造商？

Dilemmata的决策：自动驾驶汽车应该如何决定不可避免的事故？如果信息情况尚不清楚，自主武器系统应如何区分战斗人员和平民？

偏见：AI模型从数据中学习。如果这些数据包含历史偏见，机器人将重现甚至加强这些偏见。我们如何确保公平？

透明度：我们甚至可以理解复杂的AI的决定吗？当机器人采取意外的动作时，我们需要能够“解释AI”（XAI）来了解他为什么这样做。

因此，AI机器人的开发不仅是技术，而且是一项深厚的道德和社会任务。这是关于建立准则和标准，以确保这些强大的工具能够与我们的人类价值观和谐相处。遵守道德准则必须成为设计过程不可或缺的一部分 - “设计道德”。

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3。在我们阐明了经济和技术基础知识之后，出现了合乎逻辑的下一个问题：这些变化的浪潮确切在哪里？机器人技术如何专门改变各个行业的工作？

效果是跨部门的，但是转换的类型和深度差异很大。我想在这里挑选一些最重要的部门并分析特定的更改。

让我们从最传统的行业之一开始：建设。机器人技术如何在这里立足？

构造已经成熟。它的生产率提高，熟练工人短缺和高事故率较低。机器人技术从这里开始。我们看到整个过程链的自动化。自动驾驶施工机 - 开发器，计划者毛毛虫，滚筒（通过GPS和LIDAR传感器进行高度精确的土方工程）不再是未来的音乐。它们提高了效率和安全性，因为更少的人必须在危险地区工作。专门的机器人承担了墙壁，钢制托架的焊接或附着的立面元素等任务。已经提到的机器人进行检查（与机器人技术一样）也减少了初步检查和维护的时间和成本。该机器人有望使施工过程更加可预测，更快，更安全。

在医学领域，高科技领域的卓越表现？除了已经建立的系统（例如Da Vinci机器人）之外，会发生什么？

在医学上，这种趋势明显朝着更高的精度，更强的个性化和更微创的干预措施倾向。基于机器人的脊柱手术就是一个很好的例子。在这里，机器人可以使外科医生，螺丝和植入物精确地放置在亚毫米范围内，从而大大降低了神经损伤的风险。真正的下一波来自新方法。例如，机器人技术开发了一个用于内部手术的平台。这意味着腹部的手术可以通过自然的身体开口（例如嘴巴）进行，而不是要求大切口。柔性机器人可以通过胃肠道导航，并可以从那里运行。这是微创手术的缩影，并有望为患者恢复速度大大更快。因此，在这里，我们看到了针对全新的手术方法的发展，而没有机器人技术，这将是无法想象的。

战略重要性的另一个部门是国防。机器人技术在这里扮演什么角色？

在国防领域，机器人技术已成为全球现代化战略的核心要素。它不再只是教育无人机。地面上的战术机器人系统（无人接地车，UGV）用于物流，教育，甚至是步兵部队的直接支持。像Kraken Robotics这样的公司开发了可以独立搜索和识别矿山的自动水下车辆（AUV） - 迄今为止，这是由Minet Divers或远程控制的系统完成的危险且耗时的任务。自治大大提高了矿山防御的速度和安全性。量子系统公司参与乌克兰国防机器人公司的参与尤其揭示。这表明，下一代军事机器人不仅可以依靠AI，而且还可以依靠量子传感器来进行出色的导航和目标检测或蚊子安全控制的量子通信。机器人从根本上改变了战场。

那些已经被认为是高度自动化的领域，例如物流和零售？

即使在这里，创新仍然有巨大的跳跃。众所周知，亚马逊等公司的仓库自动化。机器人将货架带给员工。下一个阶段是“拾取和包装”过程的完整自动化。亚马逊开发了可以从容器中访问和包装不同文章的机器人 - 由于对象的可变性，这项任务非常困难。另一个领域是“最后一英里”。 Pudu机器人技术公司的Lief机器人与7-浮雕等连锁店进行了测试，旨在自动化城市房间的交付。库存或移动信息点的机器人出现在零售本身中。机器人从大型的无形物流中心穿透到客户可见的区域。

生产和农业的进展吗？

是的，绝对。在生产中，我们看到机器人技术和附加生产（3D打印）越来越紧密地相互联系。机器人臂用作移动3D打印机来制造大型组件，或者它们接管印刷零件的后加工和组装。这使得复杂组件的高度灵活和分散的生产。

在农业中，通常被称为“精确农业”，其影响也很大。 AI控制的无人机和机器人分析了一个领域中每种植物的状况。您只能在需要的地方专门花费肥料，水或农药。这样可以节省资源，保护环境并提高产量。自主拖拉机和收割机也正在上升。诸如“摩尔多瓦数字农业孵化器”之类的举措表明，这不是工业化国家的纯粹现象，而是被视为确保全球粮食供应的关键技术。

4。到目前为止，我首先谈到了“内部值” - 软件和应用领域。但是，机器人的外部，物理形式也会改变吗？我们是否搬到了科幻小说数十年来吸引的世界？

这个问题绝对是合理的。答案很清楚。我们经历了机器人形式的引人入胜的多元化，远远超出了经典的机器人手臂或移动底盘。

最具标志性的形式是人形机器人。这只是一个头，还是这里有很大的进步和真正的好处？

人形机器人的想法正在经历文艺复兴，这次是由实用主义携带的。人形机器人的决定性优势是它是为人类创造的世界设计的。他可以爬楼梯，开门，使用为人类手制造的工具。机器人没有将整个环境适应机器人（如工厂），而是适应周围环境。这为物流，维护，关怀甚至行业中的大量应用领域开辟了大量的应用领域。

约翰逊电气的投资和中国公司的合作表明，一场战略竞赛已经开始。一个具体，令人印象深刻的例子是在高清造船（以前是现代重工业）上使用类人形焊接机器人。这些机器人可以在狭窄，困难的船只区域工作，在这些船只上使用常规，笨重的焊接机器人是不可能的。他们使用像人类的迁移率在弯曲的表面上进行复杂的焊缝。这是从研究实验室演示到真实的增值应用的过渡。

因此，趋势仅针对像人类一样的机器人？

相反。与诸如人形生物等通才的发展平行，我们看到了专业化的爆炸。大自然已经为每个生态位生成了自己的解决方案，机器人技术遵循类似的原则。

狭窄的房间的检查：Cleo Robotics开发了一款看起来像嵌入式螺旋桨的无人机。它非常紧凑且抗碰撞，使其能够在储罐，管道或通风轴上安全飞行 - 对于传统无人机或人类而言是危险或无法达到的位置。

水下维护：Sea Teknik Robotics不会开发通用的潜水机器人，而是高度专业的系统，例如，这些系统仅执行一项任务：清洁养鱼场的网络。它们完全适应了这一任务和周围区域，并且在其中无与伦比。

群体机器人：哈佛大学的研究人员从事小型，简单的机器人的群。每个机器人并不是特别聪明，但是结合使用，您可以解决类似于蚂蚁状态的复杂任务。它们可用于探索大面积，农业或建筑任务。原则是通过冗余而鲁棒性，以及通过许多小玩家解决大问题的解决方案。

哪些真正的未来派技能在地平线上可见？诸如自我修复之类的概念呢？

在这里，我们进入基础研究的领域，但是结果可以在十到二十年内塑造机器人技术。可以自行修复的机器人的研究就是这样的领域。一种特别令人着迷的方法是“机器人食人”。这个想法是，其他机器人将群中具有无法弥补的损坏的机器人用作“备件仓库”。因此，功能性机器人可以删除“死”同事的有缺陷的部分，并自行安装。这对没有人类维护的长期任务具有巨大的影响，例如在火星，深海或灾区中。这是从一次性电子设备向可持续弹性系统的范式转变。

关于技能的最后一个问题：我们谈论了智力，但是情绪呢？为什么机器人应该能够表达情绪？

这是一个很棒的观点，常常被误解。迪斯尼想象中的工作在这一领域的工作并不是要给机器人带来真实的感觉。这是关于改善人类机器人的相互作用。情绪是人类交流的核心手段。一个微笑，皱眉，惊讶的表情 - 所有这些都传达了有关一个人的状况和意图的大量信息。如果机器人能够通过人类可读的面部表情或肢体语言来表达其状态（例如“我已经认识到对象”，“我不确定”，“我需要帮助”），则合作变得更加直观，更加平稳和更安全。它积累并减少了处理该技术的抑制阈值。因此，这是一个更有效的界面，而不是人工意识。

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5。我们现在对技术及其应用有了详细的了解。但是，每一个深刻的技术变革也都会带来远远的社会后果。机器人技术的发展正在出现什么经济和社会影响？

这个问题至关重要，因为空气中不存在技术。它塑造了我们的社会，我们的工作和我们的共存。

最常见和恐惧的问题是：机器人会带走工作吗？

答案不像是或否那样容易。工作世界发生了深刻的变化，没有简单地消除工作。加特纳（Gartner）的预测，大部分供应链经理将在2030年管理，不再管理人员，并且不再在这里揭示。这并不意味着供应链经理已失业。相反，他的工作描述彻底改变了。他的任务是监视一个自动机器人的车队，分析其绩效，做出战略决策并管理例外或疾病。重复，手动和数据处理活动是自动化的，而人类工作则转移到战略，创造性和问题解决任务。

但这也意味着资格要求大大转移。新职业将出现（例如机器人车队经理，人工智能伦理，机器人维护专家），而另一些则失去了重要性。社会面临的挑战是通过教育，再培训和终生学习设计这种过渡，以避免“失去的一代”员工。这是一种转换，而不是启示录。

除了工作世界外，还有可能通过人口变化来解决重大的社会挑战？

是的，这是一个非常重要的应用领域。许多工业化国家面临着人口老龄化的问题，同时缺乏护士。在这里，机器人技术可以发挥支持作用，不是作为人类护理的替代者，而是作为补充。机器人可以帮助您进行身体疲惫的任务，例如与人们提升。作为一名智能助手，您可以提醒您药物治疗，监控重要数据并在紧急情况下自动致电帮助。社交机器人可以抵消谈话，游戏或与孤独成员的联系。研究深入研究了这种系统如何改善老年人的生活质量，并使他们能够在熟悉的环境中独立生活。

那人口接受呢？人们信任这些新机器吗？

信任是将机器人技术成功整合到社会中的关键。这种信任必须积极建立。有趣的研究结果表明，微妙的设计决策在这里发挥了重要作用。例如，一项研究表明，会产生合适的眼神交流的机器人 - 即在说话或发起动作之前先看别人 - 被认为是更值得信赖和聪明的。这是关于使机器人的行为可预测，安全和直观的人类。关于系统的技能和限制的透明度也至关重要。任何信任（正确）都可能与根本的不信任一样危险。

有了所有的网络和数据收集，对安全性也必须有很大的担忧，对吗？

绝对地。安全问题是多种多样的，并且超出了纯粹的网络安全性（防止黑客攻击）。一个中心主题是数据安全和国家安全。从美国当局检查制造商DJI和AUTEL的无人机清楚地表明了这一点。这里的问题不仅是无人机是否可以被黑客入侵，而且是：它收集了什么数据？此数据保存在哪里？谁可以访问它？当无人机检查关键基础设施（例如发电厂，桥梁或港口）时，收集的数据将成为战略资产。潜在竞争国家对机器人技术的依赖越来越被视为国家安全风险。这导致努力建立自己的国家或盟友技术生态系统。

6。我的最后一个大问题旨在基于所有这些：人。为了开发，构建，等待和管理所有这些复杂的系统，需要大量合格的专家。如何确保我们有后代设计这项革命？

这个问题至关重要，因为没有正确的头部，即使是最好的技术，也是原型。因此，促进人才已成为公司和州的战略优先事项。

诸如机器人竞赛之类的课外活动在这里扮演什么角色？

他们扮演着巨大的角色，几乎无法高估。诸如第一场机器人比赛或Robocup之类的比赛不仅仅是一场比赛。他们是下一代工程师和科学家的孵化器。学生和学生不仅学会在这里进行编程或构建。在一个充满激情的环境中，您可以在项目管理，团队合作，时间压力和战略思维中获得实践技能。您将体验从想法到设计和构造再到测试和改进的整个周期。然而，最重要的是，这些比赛激发了对技术的热情，并表明薄荷的主题会带来切实而令人兴奋的结果。根据这一经验，许多参与者选择了相应的课程和该领域的职业。

正规教育体系如何应对这种需求？

教育系统开始适应，通常与行业密切合作。我们看到新课程的出现明确结合了机器人技术，AI和机电学。应用科学的大学和大学与公司建立了合作伙伴关系，以提供实践项目，实习和双重课程。这样可以确保培训不会超过市场的实际需求。也有越来越多的计划已经整合了机器人技术并已经将其整合到学校课程中，以便在早期阶段创建基础知识并减少对接触的恐惧。面临的挑战是快速使课程适应快速的技术发展，并培训足够的合格教师。

最终综合：所有这些观察结果的总体情况是什么？

当我整理所有这些方面 - 资本，AI，特定于行业的应用程序，新形式和社会效应时，一个部门的形象会导致指数增长和深刻转变的阶段。机器人技术终于在工厂大厅中淘汰了其利基市场，并成为一种影响我们生活和经济各个方面的普遍关键技术。

增长是由自我增强螺旋的驱动的：技术突破，尤其是在AI中，可以实现新的应用。这些新应用程序吸引了大量，多元化的投资。这些投资反过来为下一技术发展和市场的战略整合提供资金。

我们看到了可以在非结构化现实世界中行事的自主，智能系统的明确运动。同时，机器人的物理形式，从高度专业化的工具到普遍使用的人形生物，多样化。

但是，这种发展并不是纯粹的技术过程。它提出了基本的道德问题，改变劳动力市场，创造了新的地缘政治依赖性，并需要对我们的教育系统进行基本适应。这个未来的成功设计不仅取决于我们建造智能机器的能力，而且还取决于我们将其负责任地整合到我们的社会中的智慧。机器人革命正在如火如荼地进行，我们只有其真正潜力及其挑战的开始。

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