许多科技巨头们现在都在投身制造更加智能的机器人。例如,谷歌正在训练其六轴机器人捡起不同形状和材质的物体。这些机器人没有对特定物体进行预编程,因此在遇到新的物体时,它的失败率较高,不过它们可以从每一次失败中学习,因此能够在下一次捡起同类型物体时使用正确的策略。该机器人可以在其失败和成功的尝试中学习并通过云技术与其他机器人分享经验。 Fanuc正在使用深度学习算法进行类似的研究,使用尝试和失误来学习如何在捡起随机摆放的物体方面保持90%的精准度。Fanuc与Nvidia结成伙伴为预测停机时间以及提高现有机器人运行效率提供服务,而Nvidia为其提供提供GPU芯片组。更多对于深度机器学习的潜在应用包括,通过提前计划维护工作而降低停机时间,以及通过分析视觉系统和传感器数据来优化机器人的运动等。 与人类协作、互动的机器人 尽管协作机器人和它们传统的机器人同类相比还没那么有效率和精准,不过它们的优势很多,包括安全、可移动、灵活、节省空间、安装部署和编程都很简单。IHSMarkit预测协作机器人的市场规模会从2015年的1亿8百万美元增长到2020年的5亿7千万美元。