2018年中国AI的投资创业公司还在继续增加。“人工智能+制造业”的投融资案例也是数不胜数。
“AI”随处可见，成为很多人热衷的流行词。机器学习大师迈克尔一世.乔丹认为这种现象让他感到非常不安:“AI只是他们向VC、企业、媒体和公众推销自己概念的一种方式。至于真正的AI，我们还没有实现。”
曾经，为了追求性价比和实用性。工业在该领域，“人工智能只是智能制造舞台上的一个小角色”。现在关于具体的应用场景，业内人士普遍认为人工智能会有很大的提升。工业机器人工作效率。
截至目前，机器人业界发现了哪些人工智能？工业应用场景的“新大陆”？人工智能技术和机器人技术融合的未来发展方向在哪里？
人工智能+传统工业机器人=智力机器人
传统的工业机器人它是机械设计制造技术、自动控制技术和计算机软硬件技术的高度集成。
人工智能是数据和算法的集合，不断增强的计算能力(芯片)是人工智能广泛应用的基础。目前人工智能还处于弱人工智能阶段，突破的领域还比较有限。人工智能技术和机器人技术，来实现这两者机器人四肢具有类似人类的智能。机器人是人工智能和机器人技术发展的终极目标。智力机器人是人工智能技术和传统。工业机器人技术集成发展的结果。
Geek+CEO雍正表示，如果把人工智能定义为“深度学习”，目前几乎没有应用。他认为，目前的人工智能可以定义为“相对复杂的算法带来的自主性。”
集中精神机器人智能物流领域的Geek+，通过人工智能和机器人科技赋能物流仓储行业，通过智能选择，搬运、分拣如仓库物流环节的优化和高度灵活的人机交互，达到提高仓库效率，降低人力成本和劳动强度的目的。
库柏CEO李苗指出，“分拣，研磨，装配，检测“对于人工智能和机器人最迫切和最广泛的四个落地应用领域。因此，库柏自主研发的系统，通过核心的学习算法和专用的控制软件，可以应用于装卸无序的情况。分拣力控磨削、智能示教、智能贴标和手机或航空叶片零件装配等待现场。
“在AI时代，工业机器人它将由新的核心技术定义，包括深度学习、路径规划、任务级编程和灵活控制。mec armand CEO邵天澜说。在他看来，混合物体分拣是目前最明显的需求和直接应用的部分，有很多。公司可以展示一定程度的demo，但是可以大规模使用的产品还没有出现。
此外，还有一个结合点叫做“作业规划”，即人们只需要指定多个工件的安装要求。机器人可以自己计算抓取安装的方案，节省大量编程时间。
在标准场景中，工业机器人生产的产品批量大，重复性工作多，需要高频率的轨迹优化，如机床加工、元件安装等应用。这时候你可以通过小样本来监督学习，这样，机器人它具有适应和进化功能。
此前，艾利特显示了"机器人折叠衣服演示，展示机器人轨迹优化不仅可以用于刚性物体，也可以用于衣服等柔性物体。艾利特关于机器人衣物叠放系统通过深度强化学习算法和深度视觉传感器精确定位衣物叠放点，自动优化最佳运动轨迹，达到叠放效果。该系统还采用仿真环境下快速建模和迁移学习的方法，加快学习速度，降低数据采集成本，最终将仿真结果映射到现实中。机器人在操作中。
除了以上改进之外工业机器人除了效率的应用，机器视觉作为人工智能的一个分支，既是机遇也是挑战。
在智能制造过程中，机器视觉主要是利用计算机模拟人的视觉功能，即对客观事物的图像信息进行提取、处理和理解，最终用于实际的检测、测量和控制。
伊势知一CEO黄步福认为，机器视觉探伤是人工智能的一大“训练场”。易见智能瞳高精度视觉点胶系统集点胶过程的视觉感知、运动控制、点胶执行等功能于一体，可以方便地与各种实现方式相结合。机构集成，一步形成终端点胶机产品，满足各种生产线点胶需求，通过深度学习，也从单机智能向多机互联协同进化。
另外，设备故障监测预警也是人工智能。工业一个大的应用场景，这种方案可以监管每一个厂房。机器人并预测机器人异常情况，在机器人在问题出现前派技术人员维修。
另外，如果有机器人在失败的情况下，这种方案还可以使相邻的机器人自动承担其生产线上的任务，避免或减少设备停机的损失。
人工智能在制造业的应用场景大多与上述相似或相关。业界一致认为，人工智能技术和机器人技术的结合将改变传统的机器人行业格局正如智能手机对传统手机的颠覆。