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        環保高效 1746-A10 機架端子 現貨多多

        更新時間
        2024-12-20 13:30:00
        價格
        346元 / 件
        品牌
        A-B
        型號
        1746-A10
        產地
        美國
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        環保高效 1746-A10  機架端子 現貨多多

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        8 月 22 日,由中國電動汽車百人會主辦,中國機械工業聯合會機器人分會協辦,上海國際汽車城(集團)有限公司、汽車產業供應鏈協同創新中心(S100)、車百智庫汽車產業研究院共同承辦的“加快推動人形機器人在汽車行業創新應用”高端研討會,暨百人會 2024 年第 14 期(總第 97 期)高端研討會,在上海嘉定召開。

        應邀參加本次研討會的嘉賓包括中國機械工業聯合會機器人分會副秘書長雷蕾、上海國際汽車城(集團)有限公司黨委副書記、總經理潘曉紅、上海機器人產業研究院副院長田勁松,以及來自同濟大學和上海汽檢等高校和行業機構,來自東風、蔚來、上汽、智己、小米等汽車企業,還有來自埃斯頓酷卓、遨博智能科技、立得空間、敏實集團、零束、納芯微、地平線、匯川、隆錦、上海悅科、阿瑞斯動力、聯通、華數、廣州數控的機器人與 ICT 產業鏈的企業,共 50 余位專家和代表。

        與會代表圍繞人形機器人在汽車行業創新及應用,以及人形機器人規模化落地模式及產業發展生態兩個方面進行深入地研討。

        與會嘉賓表示,人形機器人的新技術發展,將會推動機器人產業的整體發展進程,包括 AI、5G、云計算、人造肌肉、液態金屬、關節零部件等關鍵組成。

        人形機器人加快在汽車智能制造中發展。汽車和零部件生產一直是工業機器人使用量較大的場景,占到總量的 1/3,盡管國內汽車制造的沖壓涂環節已經實現了一定程度的自動化,但總裝環節的機器人應用率在“四大工藝”中占比僅約 3%,工廠流水線長期面臨人員不足且在職操作員體驗不佳、生產過程數字化程度不高、難以支持更的智能化決策等困難。

        人形機器人有望補充既有傳統工業機器人和協作機器人尚未覆蓋的場景,進一步提高汽車行業的機器人密度,進展較快的車企和機器人企業,已經開始在工廠實訓,覆蓋視覺質量檢測、物料搬運、使用工具操作等智能化逐級提升的場景著手探索實踐。

        另外,人形機器人可以拓展到店內銷售服務、充電服務、個人消費領域,創造新的價值。

        人形機器人尚未形成統一的形態。與會嘉賓認為,隨著行業應用場景的推進,或將形成不同形態的具身智能產品,對于部分場景,是否可以優先考慮輪式與機械臂結合的形式,實現關鍵技術研發,逐漸向通用人形機器人發展。

        文中提到,推動規模化應用過程中,還需要處理好標準、安全、數據、人才等諸多挑戰:

        人形機器人產業鏈尚不成熟。首先,一些機器人公司重點在開發通用人形機器人,也更關注雙足而非靈巧手的關節開發,對于集成特定應用的系統集成商更少,會延緩產品的開發進程。其次,由于缺少行業標準和檢測認證,當前人形機器人的標準仍處于研制或立項狀態,仍不足以指導其在汽車行業廣泛應用。

        汽車行業應用中,人形機器人的安全性和穩定性有待驗證。當前人形機器人身高約 1.5-1.7 米,如果出現傾倒或者故障,如何保障生產線的人員安全是一個關鍵問題,需要界定好機器與人的工作邊界,明確責任和權利,以減少人工智能可能帶來的偏見和歧視。

        人形機器人仍需要面臨數據集和算力不足、長尾場景等一系列技術不成熟的問題。一方面,人形機器人的大模型訓練仍需要依賴高質量的數據集,如果應用到特定的汽車制造和商業服務中,還需要該垂直領域的數據集。同時,配套的工具鏈、垂直領域的訓練平臺仍在開發。另一方面,如何將算力系統集成到小型化和輕量化的人形機器人中。后,對于非常邊緣或非常規的場景,目前尚無有效的解決方法,這在實際產線中可能會發生故障而停產,從而帶來更大的經濟損失。

        缺乏具備機器人和汽車行業的跨學科人才。人形機器人應用到汽車行業,需要既懂汽車制造業務,同時又能掌握人形機器人技術,實現業務需求和技術方案的有效匹配。

        研討會提出了加快人形機器人規模化發展的建議,IT之家附內容如下:

        構建汽車產業和機器人產業的融合發展生態。利用好各自產業的技術、資源、場景和供應鏈管理優勢,聚焦汽車行業中的實際問題,結合多種合作模式,完善產業鏈建設,實現軟件和硬件結合的即插即用的行業解決方案,實現跨學科人才培養,加快推動人形機器人發展。

        加快共性技術研發和標準制定。圍繞共性技術的研發和創新,以及兼容跨行業技術和標準的推進,加快研發應用工具鏈,制定人形機器人滿足行業應用的標準,形成對應的標檢認體系。

        提高汽車行業應用穩定性和安全性。與汽車行業不同應用場景的深度結合,通過應用場景的擴展,逐漸實現批量化,通過降本增效,實現更大規模的商業應用。

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