揭开5G + AI时代机器人世界的神秘面纱！七项核心技术改变了人类的生活！

简介: AI和5G与机器人技术的结合不断催生新的消费类电子产品. 人工智能解决了机器对世界的理解以及人机交互的问题. 5G扩大了机器人活动的范围，并为机器人提供了更大的计算能力和存储空间（云协作机器人）.

人工智能和5G与机器人技术的结合不断催生新的消费类电子产品. 人工智能解决了机器对世界的理解以及人机交互的问题. 5G扩大了机器人活动的范围，并为机器人提供了更大的计算能力和存储空间（云协作机器人）.

根据IFR的分类方法，机器人可以大致分为工业机器人和服务机器人. 传统的工业机器人主要用于汽车及其，电子制造，金属和机械，食品加工等领域. 其主要特征是按照预定的程序沿预定的路径完成预定的动作.

人工智能技术的应用催生了服务机器人. 服务机器人涵盖范围非常广泛，包括医疗，物流，农业，商业，民用和其他方面. 通过使用AI技术，服务机器人可以通过数据收集，分析和计算来学习人类行为，理解人类意图并与人类合作.

服务机器人的主要类别和代表产品

根据IFR计算，2017年全球机器人市场达到232亿美元，其中工业机器人市场达到147亿美元，每万人的财产数量达到85. 其余是服务机器人市场，市场规模为85亿美元.

到2030年，机器人的市场规模预计将达到1028亿美元，约占智能手机市场的20％. 服务型机器人将达到561亿美元，保持16％的年复合增长率，并且快于工业机器人的年复合增长率.

机器人市场规模分裂

1. 机器视觉硬件可以收集周围环境信息

当前常用的视觉传感器是: 相机，ToF镜头和激光雷达技术.

机器视觉相机. 机器视觉相机的目的是将通过镜头投射到传感器的图像传输到可以存储，分析和/或显示的机器设备. 您可以使用简单的终端来显示图像，例如使用计算机系统来显示，存储和分析图像.

激光雷达技术. 激光雷达是使用非接触式激光测距技术的扫描传感器. 它的工作原理类似于普通雷达系统. 它发出激光束以检测目标，并收集反射束以形成点云并获取数据. 这些数据可以在光电处理后生成为精确的三维图像. 使用这项技术，您可以准确获取高精度的物理空间环境信息，测距精度可以达到厘米级.

ToF技术. TOF是飞行时间技术的缩写，即传感器发射调制的近红外光并在遇到物体后反射. 传感器计算光发射和反射的时间差或相位差，以转换要拍摄的场景的距离以产生深度信息，除了结合传统的相机拍摄外，还可以显示物体的三维轮廓不同的颜色代表地形图的不同距离.

2. AI视觉技术算法可帮助机器人识别周围环境

视觉技术包括: 面部技术，物体检测，视觉问答，图像描述，视觉嵌入式技术等.

人脸技术: 人脸检测可以快速检测人脸并返回人脸框的位置，准确识别各种人脸属性；通过提取人脸特征，计算两​​个人脸的相似度并给出相似度百分比进行人脸比较；人脸搜索是在指定的人脸库中查找相似的人脸；给定一张照片，将其与指定脸部库中的N张脸进行比较，以找到最相似的一张或多张脸. 根据待识别人脸与现有人脸中人脸的匹配程度，返回用户信息和匹配度，即1: N人脸检索.

对象检测: 基于深度学习和图像训练的对象检测技术，可以准确识别诸如对象类型，位置和图片置信度等综合信息. 视觉问答: 视觉问答（VQA）系统可以将图片和问题作为输入，并产生人类语言作为输出. 图像描述: 需要能够捕获图像的语义信息并生成易于阅读的句子. 视觉嵌入式技术: 包括人工检测和跟踪，场景识别等.

3. SLAM技术使机器人具有更好的计划动作的能力

SLAM，全名是“同时定位和映射”，中文称为“同时定位和映射”. 在SLAM理论中，第一个问题称为本地化，第二个问题称为映射，第三个问题为后续路径规划. 通过机器视觉映射，机器人可以通过复杂的算法同时定位和绘制位置环境的地图. SLAM技术可以有效解决无法涵盖所有​​区域的不合理规划和路径规划问题，从而产生一般的清洁效果.

当根本没有SLAM时，由于没有地图并且没有路径规划，因此扫地机器人每次遇到障碍物时都将在随机方向上转回，并且无法覆盖所有区域. 有SLAM时，它可以覆盖任何区域. 此外，扫地机器人还配备了，可以识别鞋子，袜子，动物粪便等物品，从而实现智能逃避.

4. 基于ToF机器视觉的超宽带定位技术

在机器人中，基于ToF技术，它主要用于高精度测距和定位. 当前，通常使用UWB定位技术.

UWB（超宽带）是一种无线通信技术，可用于高精度测距和定位. UWB传感器优化设备分为标签和基站. 基本的工作方法是使用TOF（飞行时间）进行无线测距，并根据测距值快速准确地计算位置.

5. 人工智能自然语言处理是人机交互的重要技术

90％的人类获取信息的手段依赖视觉，但是90％的表达方式依赖语言. 语言是人机交互的最自然的方式. 但是，自然语言处理NLP非常困难，语法，语义和文化以及方言等非标准语言也存在差异. 随着NLP的成熟，人与机器之间的语音交互变得越来越方便，也将推动机器人的发展变得更加“智能”.

机器人阵列麦克风和扬声器技术相对成熟. 近年来，随着智能扬声器和语音助手的飞速发展，麦克风阵列和微型扬声器得到了广泛的应用. 在钢铁侠伴侣机器人中，与用户的语音交互取决于麦克风阵列和扬声器. 这样的伴侣机器人就像一个移动的“智能扬声器”，可以扩展边界形状.

当前，对话机器人可以分为普通对话机器人和对话机器人. 自然语言处理技术的发展将增强机器人与人之间的交互体验，并使机器人显得更加“智能”.

6. 人工智能深度学习算法可帮助机器人发展为产生自我意识

硬件:

人工智能芯片技术的发展使机器人具有更高的计算能力. 由于摩尔定律的发展，每单位面积芯片中包含的晶体管数量不断增加，这促进了芯片的小型化和AI计算能力的提高. 此外，诸如RISC-V体系结构芯片之类的异构芯片的产生也为提高AI芯片的计算能力提供了硬件支持.

算法:

人工智能深度学习算法是机器人的未来. AI深度学习算法使机器人能够通过输入变量进行学习. 未来的机器人能否具有自主意识，需要AI技术的不断发展. 深度学习算法为机器人提供了获得自我意识的可能性. 通过神经网络模型的训练，某些算法在单点领域已经可以超越人类. Alpha Go的成功使我们看到人类可以在AI技术中实现单级自学习功能，并且在某些领域，诸如“围棋，，知识竞赛”等单个领域已经可以与之抗衡甚至击败. 人类.

AI深度学习算法使机器人具有做出智能决策的能力，摆脱了与单个输出相对应的单个输入的编程逻辑，并使机器人更加“智能”. 但是，机器人仍然无法在“多模式”领域中与人类匹敌. 特别是，气味，味道，触觉，心理等无法量化的信号尚未找到合理的量化方法.

7，AI + 5G扩展了机器人的活动范围，提供了更多的计算能力和更多的存储空间，并形成了知识共享

4G时代移动机器人的四个主要痛点:

1）工作范围有限: 只能在固定范围内执行任务，构造的地图不易共享，在大型环境中也很难工作.

2）有限的业务范围: 仍然需要改进有限的计算和识别性能；功能有限，只能检测问题并且难以快速批量部署.

3）提供的服务有限: 复杂的业务功能较弱，需要改进交互功能，特殊业务部署效率较低.

4）运营和维护成本高: 部署效率低，需要针对每种情况构建地图并规划路径；配备了检查任务.

这四个主要痛点限制了4G时代移动机器人的普及. 总体而言，机器人仍然需要更多的存储空间和更强大的计算能力. 5G的低延迟，高速和宽连接性将能够解决这些当前的痛点.

为移动机器人提供5G功能:

1）扩展机器人的工作范围. 机器人最大的5G授权是扩大机器人的物理边界. 5G对TSN（时间敏感网络）的支持使机器人的各个方面都能从家庭向社会发展. 我们可以想象人类和机器人一起生活的未来场景. 在物流，零售，检查，安全，消防，交通控制，医疗等领域，5G和AI可以使机器人能够帮助人类实现智慧城市.

2）为机器人形成知识共享提供更多的计算能力和更多的存储空间. 5G对云机器人的推动为机器人提供了更多的计算能力和更多的存储空间: 灵活分配计算资源: 满足复杂环境中的同步定位和映射. 访问大量: 识别和获取对象；基于外包地图的长期定位. 表单知识共享: 多个机器人之间的表单知识共享.

1. 扫地机器人: AI技术解决了当前的痛点，并帮助行业蓬勃发展

预计到2021年，全球市场将达到近500亿元，而中国市场将达到151亿元.

2018年清扫机器人及其他类别全球市场规模的衡量

2. 物流机器人: AI和5G催生了AGV和无人配送机器人的发展

根据BIS Research的统计，2016年全球AGV销量同比增长38.8％至26,000辆，这主要是由于电子商务仓库AGV的使用和推广所致；中国AGV销量同比增长88.5％至9,950辆； RIC预计，到2017年，中国的AGV销量将在2021年保持43.0％的年均增长率，并在2021年达到6.1万辆. 汽车工业的生产和物流，家电制造等仍然是主要的中国AGV的需求市场在2016年约占55％. 需求稳定，但对产品智能自动化的要求越来越高；对电子商务和仓库物流等AGV的需求增长更快，2016年需求约占29％，预计到2021年将增长到32％.

自动导引车（AGV）: 无人仓储解决方案: 在自动导引车（AGV）的过程中，机器视觉用于判断路线，位置和周围环境. 此类重要信息是无人驾驶存储的主流解决方案. AGV的功能: AGV通常配备有自动引导装置，例如电磁引导，激光引导或机器视觉引导. 它可以沿着规定的引导路径行驶，是具有安全保护和各种转移功能的运输车辆. AGV的特点是轮式运动. 与其他非轮式移动机器人相比，具有动作快，工作效率高，结构简单，可控性强，安全性好的优点. 与通常用于物料运输的其他设备相比，AGV的活动区域无需铺设导轨，支撑框架和其他固定设备，并且不受场地，道路和空间的限制. 因此，在自动化物流系统中，它可以充分体现其自动化和灵活性，以实现高效，经济，灵活的无人仓储.

仓库管理系统: 在仓库管理中，人工智能算法在仓库管理系统中的应用相对成熟. 以基于RFID技术的仓库管理系统为例，结合RFID识别技术和计算机管理查询，可以节省人力物力. 与传统的（手动）仓库管理系统相比，它具有以下优点:

3. 平衡车机器人: 休闲运动市场的兴起

探索期: 定位变革性运输. 2001年，迪安·卡门（Dean Kamen）推出了两轮平衡车（中间装有操纵杆），并创立了赛格威（Segway）. 2010年，亿万富翁吉米·赫塞尔（Jimmy Hessel）收购了赛格威（Segway）.

一开始，Segway希望改变世界旅行的方式移动机器人自主控制理论与技术，主要销售目标是商业客户. 由于产品价格高昂且适用场景很少，Segway的收入一直很小. 2015年，Segway被Ninebot收购. 据新闻报道，其年收入约为4000万美元，年销售额约为1万台. 平衡车又称体感车，思维车，定位车等. 市场上的主要类别包括: 两轮平衡车（带操纵杆），两轮平衡车（不带操纵杆），单轮平衡车和平衡轮（类似于电动轮滑鞋）. 2010年，美国华裔美国人Shane Chen发明了SoloWheel. 2012年，陈星发明了两轮平衡器Hovertrax（无操纵杆）.

发展时期: 中国公司从平房开始，然后与美国公司合并. 从2009年开始，中国市场迅速复制并卖回了美国市场（该公司的国内运营实体于2012年共同成立）. 2014年，Segway起诉了美国的Lexing和Ninebot等5家公司，侵犯了Segway的专利. 2015年4月，Ninebot收购了Segway的全资公司，并获得了Segway的三大产品线的近十种产品和400多项专利. 乐兴世界在2017年收购了Solowheel，并获得了相关专利.

增长: 休闲运动市场的兴起. 尽管摆轮车的初衷是改变世界的旅行方式，但真正使摆轮车崛起的是休闲运动市场. 在Ninebot收购Segway并获得小米的支持后，Ninebot推出了一款适用于消费品市场的低成本产品（9号平衡车于2015年10月推出，售价为1999元）. 平衡自行车被消费者用作儿童和青少年的休闲运动产品，并且销售已经开始大幅增长. Ninebot开始重视休闲运动市场，推出了电动滑板移动机器人自主控制理论与技术，卡丁车套件和儿童自行车产品. 2018年，电动踏板车和平衡自行车分别占收入的66％和29％，同比变化分别为+ 42ppt和-45ppt.

平衡的道路通行权: 美国某些州允许在人行道上使用平衡的车辆. 在中国，平衡车仅限在封闭的社区道路和室内场所使用. 控制平衡车需要很高的技能，并且会存在一些不同于普通运输的风险. 例如，不幸的是，赛格威（Segway）的原始控制者吉米·何塞（Jimmy Jose）带着平衡车walking狗时掉下了悬崖.

4. 伴随机器人: 人工智能自然语言处理解决了人机交互，5G推动了云服务机器人的发展

伴侣机器人有两种开发途径. 一种类型的公司，例如Sony和Sharp，使用机器人技术生产联合的仿生机器人，主要是陪伴老人，儿童教育，娱乐和休闲. 三星和亚马逊等另一类型的公司已经推出了显示机器人，主要是想成为一个机器人OS平台，向外界出口软件和AI服务.

就伴侣机器人而言，我们看到两种类型的机器人，一种是小型机器人. 如索尼的Aibo机器狗，夏普的机器猫，高桥高桥的Robi等. 这些机器人的主要功能包括与用户的互动，陪伴，教育以及与他人的交流. 其中大多数目前已商业化.

索尼的Aibo机器狗

另一种类型是大型的直立式机器人，其中最著名的是本田的Asimo，Boston Dynamics和其他出色的企业级机器人. 这种大型机器人通常配备有两只脚，可以实现上下楼梯，抓住物体以及与人互动的功能.

本田Asimo

5. 医疗机器人: 医疗诊断，和肢体康复对AI和5G的需求很高

胶囊机器人: 胶囊机器人+自动诊断系统: 它可以通过收集的图像自动判断患者可能出现的问题，并为医生的诊断提供参考意见. 借助云中的自动诊断系统，它可以实现远程诊断和多重诊断.

胶囊机器人

外科机器人: 当前广泛使用的外科机器人包括对象保持机器人，导航机器人和主从机器人.

手臂机器人

导航机器人: 为外科医生计划路径并在过程中提示. 导航目前分为光学导航和电磁导航. 光学导航具有较高的精度，不受其他设备的电磁干扰的影响，但很容易被光路阻挡. 电磁导航操作灵活，姿态要求低，但会受到电磁干扰. 光学导航主要用于神经外科，脊柱外科，关节外科和颌面外科. 电磁导航主要用于颅内活检，导管插入术和支气管镜检查.

主从机器人: 为外科医生的远程和舞台下提供技术支持. 达芬奇机器人系统是一种主从机器人系统，可以在将来帮助医生进行分阶段或什至是远程，使医生可以坐下并减少因疲劳和精神错乱引起的医疗事故. 肢体运动康复机器人. 当前的康复机器人主要有上肢康复机器人和下肢外骨骼机器人.

6. 商业零售机器人: 室内无人配送机器人的规模和受欢迎程度

在商业零售领域，近年来，许多机器人进入了市场，包括超市购物机器人，酒店供水机器人等. 这些室内分配机器人有助于商业零售提高运营效率，降低人工成本并增加乐趣. 服务. 深受用户欢迎. 随着人工成本的不断上涨，商用机器人的前景广阔，值得关注.

购物机器人与人互动

7. 仿生机器人: 成为人类的一部分

自觉控制的机器人: 在一些前沿的机器人研究中，出现了自觉控制的机器人手臂. 用户需要将机械臂连接到人脑系统，经过一定的训练后，可以控制机械臂抓取饮料.

仿生机器人: 人类已经开发出一些模仿人体器官的机器人. 使用上述有意识的控制可以使残疾人恢复正常功能. 这将是一个很大的市场.

受意识控制的机器人

许多行业都受到5G + AI技术的影响，但是没有人比机器人行业的前途充满希望. 人工智能将帮助传统机器人不与人类合作，为人类服务，并逐步推进认知，推理和决策的智能化； 5G技术的成熟将进一步扩大机器人的应用范围. 5G通过低延迟，高速，连接广泛的特点，可以扩展服务机器人的应用范围，为机器人提供更多的计算能力和更多的存储空间，从而形成知识共享.

将来，随着技术的积累达到质的变化点，扫地机器人和物流机器人将成为“儿科”. 像科幻电影这样的机器人很可能会在不久的将来出现，并完全渗透到人类社会中，以帮助人类共同生活.

本文来自电脑杂谈，转载请注明本文网址：
http://www.pc-fly.com/a/tongxinshuyu/article-212582-1.html