“机器换人”浪潮不减 人机协作才是大势所趋

近年来，随着市场需求不断攀升和资本政策的扶持，机器人发展已经逐渐走上快车道，机器人也可以胜任越来越多的工作岗位，“机器换人”计划已经在全球各地蓬勃开展。下面就随工业控制小编一起来了解一下相关内容吧。    或许是尝到了“机器换人”的甜头，部分企业用裁员的方式来节省更多的人力成本。为此出现了不少“机器人抢走人类饭碗、机器人取代人类”这类不和谐的声音。其实人类与机器人是一种相互依存的关系，若是脱离彼此独立作业，难免出现很多问题。唯有人和机器人协同作业，才是大势所趋。

    协作机器人助力智能制造

    传统的工业机器人适合与人协同作业吗?答案是否定的。传统工业机器人主要应用在流水线生产线上，运行模式较为单一，只能根据预设好的程序进行产品加工。由于没有较好的考虑与人交互的过程，因此传统工业机器人安全性不高，遇到紧急情况也就容易“傻眼”，更别说让人们加入到它的作业流程里，保不齐就会受伤。而协作机器人很好地解决了这些问题。

“机器换人”浪潮不减 人机协作才是大势所趋

    根据定义，协作机器人是指被设计成可在协作区域内与人进行直接交互的机器人，而协作区域即为机器人和人类可以同时工作的区域。

    相比于传统工业机器人，协同机器人最广泛的应用场景集中在3C行业。以消费类电子产品为例，其生产过程涉及焊接、装配、打磨、检测等过程，为了跟上产品的更新换代速度，又要保证复杂流程中的品控问题，人机协作就成为了目前最佳的解决方案。

    当然，协作机器人较之传统工业机器人也有些许不足。一般来说，协作机器人机体较小，重量较轻，结构相对简单。而且为了确保人机协同作业时人类的安全性，协作机器人不仅需要配置高性能的传感器来检测运作范围内是否有人类存在，还需要对机器人本身的力度和以及工作范围作一定限制，因此就会导致运行起来效率较低。所以在类似大型汽车制造等工业生产线上，协作机器人并不适用。

    目前市面上优秀的协作机器人有很多，但是综合人机交互、人机协作安全系数以及机器人整体功能等方面来看，当属欧系优傲机器人、国产新松机器人以及日系安川和发那科机器人是其中的佼佼者。

    人机协作驱动业界发展

    当然，人机协作并不是只注重工业机器人领域，即便是在服务机器人领域，也讲究人机协作，共同发展。

    在今年九寨沟地震发生当晚，第一篇关于九寨沟地震的新闻出自中国地震台网的一个写稿机器人之手，而它从完成这篇543字的稿件到发布仅耗时22秒。这对于极度追求新闻时效性的记者、编辑们来说，真是压力山大。机器人写手超人的反应速度和写作能力，人类工作者无论如何也赶不上，日后是否会被它们取代?

    其实人们只看到了这里面机器人的风光表现，却忘记了看其本质。目前机器人撰写的稿件，大多都是以广泛数据作为支撑，而稿件的格式、语序等，都源自固定模版。就拿目前被腾讯、新华社、美联社等国内外媒体广泛“聘用”的写稿机器人来说，仔细观察它们平时发布的新闻，不难发现它们虽然产出数量较高，但是所发稿件多半是集中在财经、体育、气象、自然灾害等领域，而内容多为对事件的的简单描述以及对事件涉及到的数据进行直观呈现，仅起到传递信息并作简要分析的作用。

“机器换人”浪潮不减 人机协作才是大势所趋

    阐述自己的思想、发表个人见解，这是写稿机器人的空白处，但是这也给人类同行留下了巨大的发挥空间。试想一下，既然机器人已经帮助人们将事件过程进行了报道，还将涉及到的数据做了精准传达，接下来再由人类在这个基础上展开深度分析和探讨，这似乎也是一件水到渠成的事情。通过这种人机协作的模式，不仅没有取代人类的地位，反而还能提高工作质量，让人们有更多精力专注于探索更深的层面。

    此外，人机协作的模式对于医疗机器人、特种机器人或者是无人机等应用来说，也能够提高工作效率，帮助人类更好地分析、决策等。

    人机协作是大势所趋

    今年7月，谷歌就发布了一项新计划，名为“人类与AI研究”(People+AI

Research)。发布这项计划的目的很简单，就是希望智能机器人能与人类的联系更紧密。谷歌还陆续发布了一些新的工具，让AI系统的内部工作机制变得更加透明。同时，谷歌启动了一系列的科研计划来探索更有效的人机合作模式。

    国际机器人及智能装备产业联盟首席执行官罗军也曾公开表示，随着人工智能等更多新技术进一步成熟，机器人将变得更加智能，将会在多个场合、多个领域中，承担更多的工作，它们将成为人类重要的助手和工具。人类与机器人将是一种相互依存的关系，但这是一个长期的渐进式过程。

    随着智能制造的发展，再用表面意思去理解“机器换人”这一概念显然是不合适的。未来的机器人发展，更应该结合人才、资金、需求等情况来进行。尽管在发展的过程中仍存在诸多挑战，但相信在全人类共同努力下，人机协作终将是大势所趋。了解更多