數(shù)據(jù)可用性挑戰(zhàn)

中小企業(yè)在提供數(shù)據(jù)方面往往猶豫不決，這限制了人工智能的發(fā)展。Covariant等公司試圖解決這一問題，開發(fā)了收集工業(yè)數(shù)據(jù)的解決方案，并為機(jī)器人提供廣泛的拾取、放置和分揀解決方案。奧托集團(tuán)通過集成Covariant的系統(tǒng)，使得機(jī)器人能夠在復(fù)雜的物流環(huán)境中自主應(yīng)對(duì)變化和不可預(yù)測(cè)的情況。

縮小數(shù)字世界與現(xiàn)實(shí)世界的差距

數(shù)字孿生技術(shù)有助于彌合數(shù)字世界與現(xiàn)實(shí)世界之間的差距。這些技術(shù)使企業(yè)能夠創(chuàng)建工廠和環(huán)境的數(shù)字圖像，以生成所需的數(shù)據(jù)。這種虛擬模擬可以節(jié)省大量成本，同時(shí)消除物理系統(tǒng)測(cè)試帶來的磨損或安全風(fēng)險(xiǎn)。

展望

中國和美國在人工智能支持的機(jī)器人技術(shù)方面投入巨大，特別是中國的工業(yè)自動(dòng)化已經(jīng)達(dá)到全球領(lǐng)先水平。德國機(jī)器人行業(yè)仍在等待其“ChatGPT時(shí)刻”，但當(dāng)前的技術(shù)發(fā)展表明，行業(yè)內(nèi)技術(shù)實(shí)施的加速趨勢(shì)已經(jīng)顯現(xiàn)。盡管通用工業(yè)機(jī)器人成為現(xiàn)實(shí)可能還需要時(shí)間，但當(dāng)前的進(jìn)展令人充滿希望。

德國機(jī)器人行業(yè)正在積極探索人工智能的應(yīng)用，但要實(shí)現(xiàn)全面突破還需要克服數(shù)據(jù)可用性、技術(shù)整合等多方面的挑戰(zhàn)。隨著企業(yè)逐步采用新的流程和技術(shù)，人工智能在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用將變得更加廣泛和深入。