在科技領(lǐng)域以外，AI技術(shù)則仍大多數(shù)是實(shí)驗(yàn)性質(zhì)，只有少數(shù)例外──特別是汽車領(lǐng)域──很少有工廠已經(jīng)開始采用，已經(jīng)實(shí)施的AI技術(shù)都是小范圍應(yīng)用，主要在例如庫存管理、檢驗(yàn)等領(lǐng)域。

市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)Lux Research研究員Dayton Horvath表示：“AI能支持像是有限元素分析(finite element analysis，F(xiàn)EA)等應(yīng)用于建立仿真模型的運(yùn)作，此外也能處理更困難的問題──例如有更大自由度或是不完整數(shù)據(jù)集的情況；”舉例來說，拓樸優(yōu)化(topology optimization)能借助AI打造更輕量化，但擁有相同或更高強(qiáng)度的零件，并能建立更具效率的熱交換器模型。

在工廠AI應(yīng)用經(jīng)常被提到的一種系統(tǒng)就是機(jī)器人，美國業(yè)者Universal Logic的AI機(jī)器人技術(shù)Neocortex，源自于由美國太空總署(NASA)贊助的太空站機(jī)器人Robonaut研發(fā)項(xiàng)目，該技術(shù)能讓自動(dòng)化系統(tǒng)處理變形物體(deformable objects)、高項(xiàng)目變動(dòng)性(high item variability)與零件更換，而且不需要固定設(shè)施。

Universal Logic/Universal Robotics副總裁Hob Wubbena表示，Neocortex是該公司的Spatial Vision 3D軟件平臺(tái)之AI機(jī)器學(xué)習(xí)模塊，該平臺(tái)能與各種致動(dòng)機(jī)器共同運(yùn)作，不只是機(jī)器人；該平臺(tái)能感知運(yùn)用于搬運(yùn)、抓取等任務(wù)的機(jī)器人周圍環(huán)境，讓機(jī)器人能實(shí)時(shí)、高速地與環(huán)境互動(dòng)與做出反應(yīng)。賦予機(jī)器人的能力包括能恰當(dāng)識(shí)別并回應(yīng)混合各種形狀與紋理的物體，例如瓶罐、袋子與箱子，可靠度可達(dá)99%。

對(duì)協(xié)作型機(jī)器人來說，“人在回路”(human-in-the-loop)的強(qiáng)化訓(xùn)練則是讓機(jī)器人借助機(jī)器學(xué)習(xí)變得更聰明的關(guān)鍵；PlusOne Robotics創(chuàng)辦人暨執(zhí)行官Erik Nieves表示：“強(qiáng)化學(xué)習(xí)將會(huì)為工廠生產(chǎn)線以及配送中心(distribution center)都帶來沖擊；以后每座大型工廠之下就是配送中心，就算是經(jīng)營工廠的人都沒想過這一點(diǎn)。隨著工廠采用AI技術(shù)，這些都會(huì)陸續(xù)進(jìn)展?！?/span>

AI與工業(yè)機(jī)器人設(shè)備的結(jié)合實(shí)例

最近產(chǎn)業(yè)界也有兩樁專為工業(yè)(包括制造業(yè))制程用機(jī)器人開發(fā)AI技術(shù)的合作案，其一是能協(xié)助人類作業(yè)員改善質(zhì)量控制、提升速度與良率、減少停工時(shí)間(down time)的“感知工業(yè)機(jī)械”(cognitive industrial machines)，這是結(jié)合了ABB Ability的云端到邊緣裝置跨產(chǎn)業(yè)數(shù)字解決方案，以及IBM的Watson物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)。

上述已經(jīng)商業(yè)化的系統(tǒng)名為Cognitive Vision Inspection System，結(jié)合Watson超級(jí)計(jì)算機(jī)的AI以及透過ABB系統(tǒng)截取的生產(chǎn)線實(shí)時(shí)影像，能發(fā)現(xiàn)缺陷并將相關(guān)數(shù)據(jù)送往云端以制造業(yè)專用的Watson IoT平臺(tái)進(jìn)行分析；IBM Watson IoT部門副總裁Bret Greenstein表示，Watson是在云端執(zhí)行，其子集(subset)則能在服務(wù)器上執(zhí)行：“我們能在邊緣裝置、網(wǎng)關(guān)上執(zhí)行，通常是采用Linux或嵌入式操作系統(tǒng)的x86系統(tǒng)；在這方面我們正在與Cisco等廠商合作。”

除了支持機(jī)器視覺檢測(cè)，IBM利用Watson的感知能力與操作員在免手動(dòng)的環(huán)境進(jìn)行互動(dòng)，或是提供擴(kuò)增實(shí)境(augmented reality)工具協(xié)助診斷與維修設(shè)備。Greenstein表示：“我們正看到全球各地采用這類技術(shù)，包括美國以及其他市場(chǎng)；AI帶來更具競(jìng)爭(zhēng)力的優(yōu)勢(shì)，包括改善質(zhì)量、安全性與生產(chǎn)力，還有實(shí)現(xiàn)更精密復(fù)雜產(chǎn)品的制造?！?/span>

同時(shí)Nvidia與日本業(yè)者發(fā)那科(Fanuc)也正在合作，為Fanuc的工業(yè)控制系統(tǒng)Field (Fanuc Intelligent Edge Link and Drive)添加AI功能，讓自動(dòng)化工廠中的機(jī)器人能更快速、更有效率地運(yùn)作；這種技術(shù)將應(yīng)用一系列的Nvidia繪圖處理器(GPU)與深度學(xué)習(xí)軟件，讓AI能在云端、數(shù)據(jù)中心執(zhí)行，甚至嵌入于邊緣裝置中。

Field系統(tǒng)與CNC設(shè)備、機(jī)器人、周邊裝置以及傳感器鏈接，借助分析來優(yōu)化制造業(yè)生產(chǎn)；Nvidia的智能機(jī)器產(chǎn)品管理部門主管Murali GopalakrishnaFanuc表示，F(xiàn)anuc最近示范了AI機(jī)器人的三種基礎(chǔ)應(yīng)用，包括抓取與放置物品、在邊緣的預(yù)測(cè)性維護(hù)，以及檢測(cè)率提升了七倍的自動(dòng)化光學(xué)檢測(cè)。

Nvidia的Volta號(hào)稱是第一個(gè)專為AI應(yīng)用打造的GPU架構(gòu)，也就是能支持機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練；Volta架構(gòu)Tesla V100 GPU配備了640個(gè)張量處理器(Tensor)核心，能提供120Tflops的性能，相當(dāng)于100顆深度學(xué)習(xí)CPU(來源：Nvidia)

美國大廠GE (General Electric)也正在內(nèi)部開發(fā)適合自家制造需求以及其他美國垂直整合制造商的技術(shù)；GE Global Research的機(jī)器人技術(shù)部門主管John Lizzi透露，除了軟硬件平臺(tái)，GE還投資了擅長(zhǎng)自動(dòng)移動(dòng)機(jī)器人的Clearpath Robotics，還有以“蛇臂”(snake-arm)機(jī)器人聞名的OC Robotics。

針對(duì)某些應(yīng)用案例，GE是從零開始打造機(jī)器人，例如能深入噴射機(jī)引擎進(jìn)行檢測(cè)的裝置；此外該公司也同時(shí)自行打造與向外采購傳感器。透過機(jī)器學(xué)習(xí)，AI在機(jī)器人領(lǐng)域變得非常重要，而該技術(shù)也成為在未來從三個(gè)方面提升機(jī)器人的關(guān)鍵，即感知、先進(jìn)推理以及靈巧。Lizzi并指出，協(xié)作機(jī)器人也是一大趨勢(shì)，GE的愿景是朝向移動(dòng)、自給自足的系統(tǒng)發(fā)展，人類只需要在處理例外狀況時(shí)出手干預(yù)，此外還有布署能與人類團(tuán)隊(duì)合作的智慧機(jī)器人。