2025年3月31日，“2025工程機械綠智生態(tài)創(chuàng)新大會”在北京盛大舉行。這是一場意義非凡的行業(yè)盛會，聚焦于“綠智”“生態(tài)”“創(chuàng)新”三大關(guān)鍵詞，為工程機械行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展描繪了清晰的藍圖。
“綠智”，即綠色與智能的深度融合，代表著工程機械行業(yè)在節(jié)能減排、低碳環(huán)保的基礎(chǔ)上，通過智能化技術(shù)提升設(shè)備性能與工作效率，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級與可持續(xù)發(fā)展；“生態(tài)”則強調(diào)行業(yè)倡導構(gòu)建綠色供應(yīng)鏈，打造可持續(xù)發(fā)展的產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)；而“創(chuàng)新”是驅(qū)動行業(yè)變革的核心動力，涵蓋技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)品創(chuàng)新、商業(yè)模式創(chuàng)新等多個層面，為工程機械行業(yè)注入源源不斷的活力，助力企業(yè)在激烈的市場競爭中脫穎而出。在大會上，AI領(lǐng)域科學家發(fā)表了題為《AI與機器人》的主旨演講。
AI與機器人：從感知、決策到控制的進化之旅
人工智能（AI）與機器人技術(shù)的融合正深刻地改變著我們的世界。機器人正朝著更加智能化、自主化的方向發(fā)展，而這一過程需要歷經(jīng)從感知、決策到控制的三大進化階段。
感知：機器人的“五官”與“觸覺”
感知是機器人與外界交互的第一步，也是其智能化的基礎(chǔ)。機器人需要通過感知來獲取環(huán)境信息、執(zhí)行任務(wù)并確保自身安全。感知能力的提升，讓機器人能夠更好地理解周圍世界，從而做出合理的決策。
1、視覺感知：從二維到三維的跨越
視覺是機器人最重要的感知方式之一。傳統(tǒng)的二維圖像識別技術(shù)已經(jīng)取得了顯著進展，但僅限于平面信息的獲取。如今，通過雙目視覺技術(shù)，機器人能夠?qū)崿F(xiàn)從二維到三維的轉(zhuǎn)變，從而更準確地感知物體的深度和空間位置。此外，激光雷達和三維點云技術(shù)也為機器人提供了更豐富的環(huán)境信息，使其能夠在復雜場景中進行精準導航。AI識別和3D識別技術(shù)的引入，進一步提升了機器人對物體的識別能力和對場景的理解能力。多模態(tài)感知技術(shù)的融合，更是讓機器人能夠綜合利用多種感知方式，獲得更全面、準確的環(huán)境信息。
2、觸覺感知：賦予機器人“皮膚”的智慧
觸覺感知是機器人與物理世界直接交互的關(guān)鍵。力覺感知使機器人能夠感知物體的重量和壓力，從而實現(xiàn)精準的抓取和操作；摩擦感知則讓機器人能夠根據(jù)物體表面的特性調(diào)整抓取方式；溫濕度感知則為機器人提供了對環(huán)境條件的感知能力，使其能夠在不同環(huán)境下保持穩(wěn)定性能。這些觸覺感知技術(shù)的發(fā)展，讓機器人能夠更加自然地與環(huán)境進行交互。
3、聽覺感知：讓機器人“聽見”世界
通過聲音采集和識別技術(shù)，自然語言理解技術(shù)的引入，讓機器人能夠進行復雜的對話和交流。這不僅提升了人機交互的自然性，也為機器人的自主決策提供了更多依據(jù)。
決策：機器人的“大腦”與“智慧”
決策是機器人智能化的核心環(huán)節(jié)。AI技術(shù)的深度應(yīng)用更是加深了機器人決策能力的提升，讓機器人能夠更加靈活地應(yīng)對各種任務(wù)和環(huán)境變化。
1、行為樹：決策的“藍圖”
行為樹是經(jīng)典的決策框架，它通過將復雜的任務(wù)分解為一系列簡單的子任務(wù)，從而實現(xiàn)對機器人行為的高效管理。
2、大模型驅(qū)動：機器人智能決策的 “大腦”
大模型憑借其強大的學習和推理能力，為機器人決策帶來了質(zhì)的飛躍。通過對海量數(shù)據(jù)的學習，大模型能夠理解復雜的任務(wù)指令，分析各種可能的情況，并做出更加智能、合理的決策。在自動駕駛領(lǐng)域，大模型可以綜合分析來自傳感器的路況信息、交通規(guī)則以及其他車輛和行人的行為模式，實時規(guī)劃出最佳行駛路線，同時應(yīng)對各種突發(fā)狀況，如道路施工、交通事故等。
人機協(xié)同的機械化學家云設(shè)施，在這種模式下，人類專家的專業(yè)知識和經(jīng)驗與機器人的精準執(zhí)行能力相結(jié)合，實現(xiàn)優(yōu)勢互補。在科學研究中，機械化學家云設(shè)施可以協(xié)助科學家進行實驗設(shè)計、數(shù)據(jù)分析等工作，人類科學家則根據(jù)機器人的反饋結(jié)果進行深入思考和決策調(diào)整，共同推動科研項目的進展。
控制：機器人的“肢體”與“動作”
控制是機器人將決策轉(zhuǎn)化為實際行動的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。精準、高效、安全的控制能力是機器人實現(xiàn)任務(wù)目標的重要保障。
1、機器人仿真：虛擬世界的“試煉”
通過建立機器人的精確模型，研究人員可以在虛擬環(huán)境中對機器人的行為進行模擬和優(yōu)化。仿真技術(shù)不僅降低了實驗成本，還提高了研發(fā)效率。通過在虛擬環(huán)境中進行大量的實驗和優(yōu)化，機器人能夠在實際應(yīng)用中表現(xiàn)出更優(yōu)異的性能。
2、強化學習與大模型組件：智能控制的“加速器”
強化學習算法讓機器人能夠在與環(huán)境的交互中不斷學習和優(yōu)化控制策略。大模型組件的引入則為機器人控制提供了更強大的智能支持。通過將大模型的知識和強化學習的自適應(yīng)能力相結(jié)合，機器人能夠在復雜任務(wù)中實現(xiàn)更精準、更高效的控制。
3、自動導航：機器人的“自由行走”
自動導航是機器人控制的重要應(yīng)用之一。通過先進的導航技術(shù)，機器人能夠在復雜的環(huán)境中自主規(guī)劃路徑并避開障礙。這不僅提升了機器人的自主性，也為機器人的廣泛應(yīng)用提供了可能。
融合案例：AI 與機器人攜手，共創(chuàng)無限可能
在實際應(yīng)用中，機器人與人工智能的融合已經(jīng)取得了許多令人矚目的成果。以下是一些實際案例，展示了這種融合的強大潛力。
1、無序分揀：解放人力，精準抓取，高效分類，提高效率
在物流和倉儲領(lǐng)域，無序分揀是一個極具挑戰(zhàn)性的任務(wù)。通過視覺感知和AI識別技術(shù)，機器人能夠精準地識別和抓取各種形狀和大小的物體。決策系統(tǒng)則根據(jù)物體的特征和任務(wù)要求，將其分類并放置到指定位置。這種智能化的分揀方式不僅節(jié)省了大量人力成本，還顯著提升了物流配送的速度和質(zhì)量。
2、大部段多機器人對接：復雜任務(wù)的協(xié)同作業(yè)
在高端制造領(lǐng)域，大部段多機器人對接是一項關(guān)鍵任務(wù)。多個機器人需要協(xié)同工作，以實現(xiàn)高精度的對接和裝配。通過建模、仿真和強化學習技術(shù)，機器人能夠在復雜的環(huán)境中實現(xiàn)精準控制和協(xié)同作業(yè)。這種多機器人協(xié)同系統(tǒng)不僅提高了生產(chǎn)效率，還提升了產(chǎn)品質(zhì)量。
3、農(nóng)產(chǎn)品加工裝備：助力農(nóng)業(yè)智能化
在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，通過視覺感知和觸覺感知技術(shù)，機器人能夠精準地識別和處理各種農(nóng)產(chǎn)品。決策系統(tǒng)則根據(jù)農(nóng)產(chǎn)品的特性和加工要求，調(diào)整機器人的操作方式。這種智能化的農(nóng)產(chǎn)品加工裝備不僅提高了加工效率，還保證了農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量。
4、管道智能巡檢機器人：保障基礎(chǔ)設(shè)施安全
管道智能巡檢機器人承擔著重要的安全監(jiān)測任務(wù)。通過視覺感知和聽覺感知技術(shù)，機器人能夠?qū)崟r監(jiān)測管道的運行狀態(tài)。決策系統(tǒng)則根據(jù)監(jiān)測數(shù)據(jù)，及時發(fā)現(xiàn)潛在的安全隱患并發(fā)出警報。
5、外骨骼機器人：人類能力的延伸
外骨骼機器人是機器人與人工智能融合的另一重要應(yīng)用，為人體提供輔助力量和支持。這種外骨骼機器人不僅能夠幫助殘疾人恢復行動能力，還能在工業(yè)和軍事領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。
未來，機器人與AI的融合將繼續(xù)深化，我們有理由相信，AI和機器人將在更多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，特別是機械工業(yè)，乃至工程機械行業(yè)，都將帶來廣泛而深入的影響。
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2025 CM GIEI | AI與機器人：從感知、決策到控制的進化之旅
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來源：匠客工程機械
2025年3月31日，“2025工程機械綠智生態(tài)創(chuàng)新大會”在北京盛大舉行。這是一場意義非凡的行業(yè)盛會，聚焦于“綠智”“生態(tài)”“創(chuàng)新”三大關(guān)鍵詞，為工程機械行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展描繪了清晰的藍圖。
“綠智”，即綠色與智能的深度融合，代表著工程機械行業(yè)在節(jié)能減排、低碳環(huán)保的基礎(chǔ)上，通過智能化技術(shù)提升設(shè)備性能與工作效率，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級與可持續(xù)發(fā)展；“生態(tài)”則強調(diào)行業(yè)倡導構(gòu)建綠色供應(yīng)鏈，打造可持續(xù)發(fā)展的產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)；而“創(chuàng)新”是驅(qū)動行業(yè)變革的核心動力，涵蓋技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)品創(chuàng)新、商業(yè)模式創(chuàng)新等多個層面，為工程機械行業(yè)注入源源不斷的活力，助力企業(yè)在激烈的市場競爭中脫穎而出。在大會上，AI領(lǐng)域科學家發(fā)表了題為《AI與機器人》的主旨演講。
AI與機器人：從感知、決策到控制的進化之旅
人工智能（AI）與機器人技術(shù)的融合正深刻地改變著我們的世界。機器人正朝著更加智能化、自主化的方向發(fā)展，而這一過程需要歷經(jīng)從感知、決策到控制的三大進化階段。
感知：機器人的“五官”與“觸覺”
感知是機器人與外界交互的第一步，也是其智能化的基礎(chǔ)。機器人需要通過感知來獲取環(huán)境信息、執(zhí)行任務(wù)并確保自身安全。感知能力的提升，讓機器人能夠更好地理解周圍世界，從而做出合理的決策。
1、視覺感知：從二維到三維的跨越
視覺是機器人最重要的感知方式之一。傳統(tǒng)的二維圖像識別技術(shù)已經(jīng)取得了顯著進展，但僅限于平面信息的獲取。如今，通過雙目視覺技術(shù)，機器人能夠?qū)崿F(xiàn)從二維到三維的轉(zhuǎn)變，從而更準確地感知物體的深度和空間位置。此外，激光雷達和三維點云技術(shù)也為機器人提供了更豐富的環(huán)境信息，使其能夠在復雜場景中進行精準導航。AI識別和3D識別技術(shù)的引入，進一步提升了機器人對物體的識別能力和對場景的理解能力。多模態(tài)感知技術(shù)的融合，更是讓機器人能夠綜合利用多種感知方式，獲得更全面、準確的環(huán)境信息。
2、觸覺感知：賦予機器人“皮膚”的智慧
觸覺感知是機器人與物理世界直接交互的關(guān)鍵。力覺感知使機器人能夠感知物體的重量和壓力，從而實現(xiàn)精準的抓取和操作；摩擦感知則讓機器人能夠根據(jù)物體表面的特性調(diào)整抓取方式；溫濕度感知則為機器人提供了對環(huán)境條件的感知能力，使其能夠在不同環(huán)境下保持穩(wěn)定性能。這些觸覺感知技術(shù)的發(fā)展，讓機器人能夠更加自然地與環(huán)境進行交互。
3、聽覺感知：讓機器人“聽見”世界
通過聲音采集和識別技術(shù)，自然語言理解技術(shù)的引入，讓機器人能夠進行復雜的對話和交流。這不僅提升了人機交互的自然性，也為機器人的自主決策提供了更多依據(jù)。
決策：機器人的“大腦”與“智慧”
決策是機器人智能化的核心環(huán)節(jié)。AI技術(shù)的深度應(yīng)用更是加深了機器人決策能力的提升，讓機器人能夠更加靈活地應(yīng)對各種任務(wù)和環(huán)境變化。
1、行為樹：決策的“藍圖”
行為樹是經(jīng)典的決策框架，它通過將復雜的任務(wù)分解為一系列簡單的子任務(wù)，從而實現(xiàn)對機器人行為的高效管理。
2、大模型驅(qū)動：機器人智能決策的 “大腦”
大模型憑借其強大的學習和推理能力，為機器人決策帶來了質(zhì)的飛躍。通過對海量數(shù)據(jù)的學習，大模型能夠理解復雜的任務(wù)指令，分析各種可能的情況，并做出更加智能、合理的決策。在自動駕駛領(lǐng)域，大模型可以綜合分析來自傳感器的路況信息、交通規(guī)則以及其他車輛和行人的行為模式，實時規(guī)劃出最佳行駛路線，同時應(yīng)對各種突發(fā)狀況，如道路施工、交通事故等。
人機協(xié)同的機械化學家云設(shè)施，在這種模式下，人類專家的專業(yè)知識和經(jīng)驗與機器人的精準執(zhí)行能力相結(jié)合，實現(xiàn)優(yōu)勢互補。在科學研究中，機械化學家云設(shè)施可以協(xié)助科學家進行實驗設(shè)計、數(shù)據(jù)分析等工作，人類科學家則根據(jù)機器人的反饋結(jié)果進行深入思考和決策調(diào)整，共同推動科研項目的進展。
控制：機器人的“肢體”與“動作”
控制是機器人將決策轉(zhuǎn)化為實際行動的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。精準、高效、安全的控制能力是機器人實現(xiàn)任務(wù)目標的重要保障。
1、機器人仿真：虛擬世界的“試煉”
通過建立機器人的精確模型，研究人員可以在虛擬環(huán)境中對機器人的行為進行模擬和優(yōu)化。仿真技術(shù)不僅降低了實驗成本，還提高了研發(fā)效率。通過在虛擬環(huán)境中進行大量的實驗和優(yōu)化，機器人能夠在實際應(yīng)用中表現(xiàn)出更優(yōu)異的性能。
2、強化學習與大模型組件：智能控制的“加速器”
強化學習算法讓機器人能夠在與環(huán)境的交互中不斷學習和優(yōu)化控制策略。大模型組件的引入則為機器人控制提供了更強大的智能支持。通過將大模型的知識和強化學習的自適應(yīng)能力相結(jié)合，機器人能夠在復雜任務(wù)中實現(xiàn)更精準、更高效的控制。
3、自動導航：機器人的“自由行走”
自動導航是機器人控制的重要應(yīng)用之一。通過先進的導航技術(shù)，機器人能夠在復雜的環(huán)境中自主規(guī)劃路徑并避開障礙。這不僅提升了機器人的自主性，也為機器人的廣泛應(yīng)用提供了可能。
融合案例：AI 與機器人攜手，共創(chuàng)無限可能
在實際應(yīng)用中，機器人與人工智能的融合已經(jīng)取得了許多令人矚目的成果。以下是一些實際案例，展示了這種融合的強大潛力。
1、無序分揀：解放人力，精準抓取，高效分類，提高效率
在物流和倉儲領(lǐng)域，無序分揀是一個極具挑戰(zhàn)性的任務(wù)。通過視覺感知和AI識別技術(shù)，機器人能夠精準地識別和抓取各種形狀和大小的物體。決策系統(tǒng)則根據(jù)物體的特征和任務(wù)要求，將其分類并放置到指定位置。這種智能化的分揀方式不僅節(jié)省了大量人力成本，還顯著提升了物流配送的速度和質(zhì)量。
2、大部段多機器人對接：復雜任務(wù)的協(xié)同作業(yè)
在高端制造領(lǐng)域，大部段多機器人對接是一項關(guān)鍵任務(wù)。多個機器人需要協(xié)同工作，以實現(xiàn)高精度的對接和裝配。通過建模、仿真和強化學習技術(shù)，機器人能夠在復雜的環(huán)境中實現(xiàn)精準控制和協(xié)同作業(yè)。這種多機器人協(xié)同系統(tǒng)不僅提高了生產(chǎn)效率，還提升了產(chǎn)品質(zhì)量。
3、農(nóng)產(chǎn)品加工裝備：助力農(nóng)業(yè)智能化
在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，通過視覺感知和觸覺感知技術(shù)，機器人能夠精準地識別和處理各種農(nóng)產(chǎn)品。決策系統(tǒng)則根據(jù)農(nóng)產(chǎn)品的特性和加工要求，調(diào)整機器人的操作方式。這種智能化的農(nóng)產(chǎn)品加工裝備不僅提高了加工效率，還保證了農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量。
4、管道智能巡檢機器人：保障基礎(chǔ)設(shè)施安全
管道智能巡檢機器人承擔著重要的安全監(jiān)測任務(wù)。通過視覺感知和聽覺感知技術(shù)，機器人能夠?qū)崟r監(jiān)測管道的運行狀態(tài)。決策系統(tǒng)則根據(jù)監(jiān)測數(shù)據(jù)，及時發(fā)現(xiàn)潛在的安全隱患并發(fā)出警報。
5、外骨骼機器人：人類能力的延伸
外骨骼機器人是機器人與人工智能融合的另一重要應(yīng)用，為人體提供輔助力量和支持。這種外骨骼機器人不僅能夠幫助殘疾人恢復行動能力，還能在工業(yè)和軍事領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。
未來，機器人與AI的融合將繼續(xù)深化，我們有理由相信，AI和機器人將在更多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，特別是機械工業(yè)，乃至工程機械行業(yè)，都將帶來廣泛而深入的影響。
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