近年來，“中國制造”正向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化邁進，機器人和人工智能等先進技術(shù)，正帶來眾多顛覆式創(chuàng)新，引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)界大變革。

2019年11月1日-2日，由中國國際科技交流中心、深圳市科學(xué)技術(shù)協(xié)會及深圳產(chǎn)學(xué)研合作促進會共同主辦的2019大灣區(qū)機器人與人工智能大會在深圳舉行。在1號舉行的大會開幕式上，中科院院士、華中科技大學(xué)教授丁漢發(fā)表了《機器人的未來：共融機器人與數(shù)據(jù)引擎》主題演講。在演講當日，億歐有幸采訪到丁漢院士。

“制造領(lǐng)域的機器人已從最初的操作型機器人發(fā)展到模擬智能型機器人，未來將向‘能工巧匠’型共融機器人方向發(fā)展。但共融機器人還有很多瓶頸，機器人如何適應(yīng)變化的環(huán)境，機器人與人如何協(xié)作，機器人和機器人之間的交互和群體合作等問題有待解決。”在專訪中，丁漢告訴億歐。

未來智能制造的重要支撐：共融機器人

近年來，隨著先進制造技術(shù)、信息技術(shù)、機器人技術(shù)及人工智能技術(shù)的發(fā)展，自主研發(fā)進程加快，傳統(tǒng)的制造模式正在改變，中國將迎來一個嶄新的智能制造時代。

在演講中丁漢表示，智能制造，簡單的理解是將人類智慧物化在制造活動中，使得制造裝備和系統(tǒng)具有感知、推理、決策和學(xué)習的能力，并組成人-機協(xié)作的系統(tǒng)，讓機器擴大、延伸和部分取代人類專家在制造過程中的腦力活動，提高制造裝備和系統(tǒng)的適應(yīng)性與自主性。

在當前階段，大型復(fù)雜構(gòu)件高性能制造是國家的重大需求之一，因為航空航天、船舶、能源、軌道交通等領(lǐng)域的大型復(fù)雜零件制造水平關(guān)系著國民經(jīng)濟和國防安全。然而，大型復(fù)雜構(gòu)件高效高精加工難度極大，產(chǎn)品本身是非標準化設(shè)計，現(xiàn)場去看都是人工作業(yè)，作業(yè)精度低，效率低，一致性差且環(huán)境惡劣，這里面需要制造科學(xué)的支撐、制造工藝的進步和制造裝備的變革。

“機器人可以靈活配置、便捷傳感、協(xié)同合作，支持和工藝集成，大型構(gòu)件制造可以采用多機器人進行加工。以前的制造模式是鐵打的機床，流水的工件，未來很有可能是鐵打的工件，流水的機床?！倍h表示，“未來的制造業(yè)會產(chǎn)生翻天覆地的變化，但如何把傳感信息和工藝集成，如何在不同的操作空間保持信息映射的準確性和交互操作精密性等問題仍需要解決?！?/p>

總結(jié)而言，機器人加工為大型復(fù)雜構(gòu)件的高效高精密制造提供了新思路、新方法，多機器人、多傳感器和工藝知識融合下的協(xié)同制造，促進了大型構(gòu)件加工模式變革。

需要強調(diào)的是，機器人加工，最重要的仍是機器人本體，而機器人本體，重要的是要走向高附加值及高含金量的高端智能裝備研發(fā)，實現(xiàn)引領(lǐng)式發(fā)展。共融機器人，是未來高端裝備制造發(fā)展的重要支撐。

機器人加工技術(shù)面臨嚴峻挑戰(zhàn)

機器人對未來制造業(yè)發(fā)展尤為重要，但現(xiàn)階段機器人加工技術(shù)仍面臨嚴峻挑戰(zhàn)。

據(jù)丁漢介紹，機器人加工面臨的重要挑戰(zhàn)包括：機器人加工裝備、動力學(xué)控制、加工誤差補償、自主尋位、大場景全域測量、人工智能技術(shù)等方面。

機器人加工首先要解決的是加工精度問題。只有具備較好的靈活性和較高的精度，機器人加工設(shè)備才能適用于大型結(jié)構(gòu)件高效高精制造。影響加工精度的因素很多，其中動力學(xué)控制是一個難題。因為傳統(tǒng)機器人加工工藝系統(tǒng)精度低、剛度差，強切削力作用下易變形、振動、失穩(wěn)，從而加工精度難以保證。所以要考慮如何實現(xiàn)“高速不抖、高載不趴”。

另外，加工誤差補償、自主尋位及大場景全域測量也面臨挑戰(zhàn)。機器人幾何誤差和非幾何誤差同時影響輸出精度，通過傳感器信息在線建模，實現(xiàn)復(fù)雜物體數(shù)字建模的難題仍待解決；大型構(gòu)件加工需要機器人自主移位加工，實現(xiàn)移動加工系統(tǒng)動態(tài)尋位尤為重要；為滿足空氣動力學(xué)，大型構(gòu)件加工精度要求高，如何構(gòu)建一個快速、高精度的全局測量系統(tǒng)，并建立完善的加工質(zhì)量評價體系仍待探索。

當前，人工智能技術(shù)的發(fā)展對機器人加工可以起到重要的推動作用，是助力行業(yè)發(fā)展的翅膀。人工智能的應(yīng)用，主要解決的是人類智慧與經(jīng)驗向機器的遷移，以及機器實現(xiàn)深度學(xué)習與自主進化。

數(shù)據(jù)引擎，推動行業(yè)技術(shù)進步

盡管機器人加工技術(shù)存在許多挑戰(zhàn)，真正的智能制造仍未普及，但大數(shù)據(jù)和人工智能是解決這些問題的有效途徑。

丁漢指出，制造業(yè)里有各種各樣的機器和數(shù)據(jù)，制造過程也產(chǎn)生海量的信息，如何采集和應(yīng)用這些數(shù)據(jù)是非常重要且具有挑戰(zhàn)性的工作。

具體來說，在制造工藝數(shù)字化過程中，一方面是數(shù)據(jù)的獲取，有些是利用機器本身的傳感器，有些需要外感知，有些是從企業(yè)獲取的靜態(tài)數(shù)據(jù)，有些是傳感器采集到動態(tài)信息，這些數(shù)據(jù)是實現(xiàn)制造智能的基礎(chǔ)，但另一方面，或者說更重要的方面是數(shù)據(jù)處理的算法，如何將這些離散的、非線性、時變性的海量信息進行分析建模是更難解決的問題。

丁漢介紹，最近的一個工作是提出了一套基于信息物理系統(tǒng)的自動建模框架，該框架具有較好的普適性，已成功應(yīng)用在機器人、智能制造、智能電網(wǎng)等多個領(lǐng)域。同時，該框架中的核心算法也被開發(fā)成一個開放的平臺——稱為數(shù)據(jù)引擎，可以為不同行業(yè)、甚至不了解人工智能的人，提供數(shù)據(jù)分析和診斷。盡管在現(xiàn)階段，由于學(xué)習算法及計算能力的限制，很多數(shù)據(jù)采集及有效利用無法完成。但在未來，大數(shù)據(jù)技術(shù)和設(shè)備診斷平臺在各個行業(yè)都有用武之地。

由此看來，未來機器人極有可能改變大構(gòu)件制造模式，而未來的數(shù)據(jù)引擎技術(shù)、人工智能技術(shù)會幫助制造企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型。在國家制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級時期，大數(shù)據(jù)、人工智能及機器人一定會有較大應(yīng)用前景。未來，各企業(yè)應(yīng)積極擁抱人工智能和機器人，努力實現(xiàn)企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新，才能使中國制造在國際舞臺上發(fā)光發(fā)熱。

丁漢強調(diào)，未來機器人的發(fā)展可能是一個人機耦合的關(guān)系，從目前的空間隔離到人機協(xié)作，未來人和機器一定會在同一個物理空間緊密的合作。但這個工作還有很多挑戰(zhàn)，比如機器人的基礎(chǔ)理論問題和大數(shù)據(jù)的算法問題還有傳感器的控制集成問題等。這需要高校和產(chǎn)業(yè)緊密合作，只有產(chǎn)學(xué)研緊密合作，才能真正助力制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級，推動我國制造從中低端走向中高端。

“然而，產(chǎn)學(xué)研合作還有很多環(huán)節(jié)要突破，從研究成果到企業(yè)應(yīng)用還有很多工作要做，技術(shù)從實驗室走到產(chǎn)業(yè)，本身需要不斷迭代、不斷完善。此外，高校的科研成果要走完產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)化最后一公里，還需要政府、資金、產(chǎn)業(yè)、社會等多方支持。因此，科技成果轉(zhuǎn)化，需要定力和耐心，需要較長時間來完善和迭代，還需要行業(yè)知識的不斷的引入?！痹诓稍L尾聲，丁漢表示。