5 Gブームの下のロボット：技術反復と産業発展は自主化のペースを加速する。

今年9月、大洋の対岸からのビデオが科學技術圏を爆発させました。Boston Dynamics傘下の人型ロボットは、滑らかで安定した前転＋元の場所で360度のジャンプを実現しました。

これは「まぶしさ」のような存在に見えますが、背後にあるロボット産業の発展ぶりを探る価値があります。

最近開催された「GBAS 2019大灣區ロボットと人工知能大會」では、中國工程院院の楊華勇氏が21世紀の経済報道記者に、Boston Dynamicsの核心技術は3 D印刷と重要な部品の両方を含むと分析しました。中國から見れば、重要部品の自主化発展はまだ登り坂の上にあります。いくつかの大國の重器はすでに世界の前列まで歩いて、個別の領域で世界のリードを実現しましたが、多くの重要な部品がまだショートボードに直面しています。

次の15-20年は中國が世界の製造強國になれるかどうか、重要な部品にショートボードを補充する重要な時期です。楊華勇続稱

もちろん、基礎技術AI、5 Gなどの後押しも欠かせない。香港大學工業と製造システム工學部ロボットと自動化講座教授席寧は21世紀の経済報道記者に対し、知能ロボットは製造業の応用において3つの新しい挑戦に直面している。これらの問題を解決することは、産業用ロボットが知能製造のニーズを満たすための重要なステップである。

「ロボット問題はあくまで通信の問題です。モバイル通信、特に第5世代のモバイル通信がもたらす新たな機會は、人工知能アプリケーションにとって素晴らしい施設を提供します。達ドア科學技術副総裁の徐暁暉は記者に対し、5 Gがスマートロボットの急速な発展に來るということは、間違いなく革命を意味すると指摘しました。

インテリジェントロボットショートカットボード

中國科學院の丁漢院士は數年前にロボットを「共融」に向けて提出しました。ロボットと環境、ロボット、人類の3つのロボットが高度に適応できるという意味です。これは未來のロボットの発展に必要な道です。

しかし、彼は21世紀の経済報道記者に、この方向において、工業界の現在の進捗狀況には大きな差があると分析しました。クラウドコンピューティングとAIはスマートロボットの翼であるが、「共融」への発展には新たな材料、センシング、駆動技術などが必要である。「共融の核心はまだロボット本體の剛軟構造で、材料、工蕓、裝備によって一世代の共融を駆動しています。」

丁漢は、Boston Dynamics會社の発展は長い間の技術の蓄積を経て、今日の國際的な技術の最高點に到達しました。その製品は動力學のコントロールにおいて完璧に近いレベルに達しました。これは未來のロボット技術の発展と推進にとって牽引作用をもたらします。しかし、これは成能の工業界や千萬戸の製品を普及させることができるかどうか、さらに地面に落ちるパターンを模索する必要があります。

中國工程院院の楊華勇氏は21世紀の経済報道記者に、Boston Dynamics社の核心技術は3 D印刷と肝心な部品の両方を含み、これは油圧デジタルバルブなどの部品の小型化に貢獻したと分析しました。

「Boston Dynamicsは世界トップの安定チームが発展を推進しています。これは中國の研究開発システムと基礎応用研究が參考にできるところです。」彼はさらに指摘しました。特に地方政府はあまりホットスポットを追求しないでください。もっと前向きな分野に投入して、技術発展に持続的で安定的なサポートを提供してください。このようにブランド効果を形成して、だんだん垂直市場を見つけて占領します。

早ければ、楊華勇氏は我が國のシールドの自主的な開発過程に參加しました。彼は記者に対し、実際には基礎部品は常に大型裝備の前にあります。部品の蓄積がなければ、大型裝備の自主化は難しいと指摘しました。この背景には基礎技術、産業チェーンの共同推進が必要で、一貫性、信頼性の問題を徐々に解決し、その後量産と販売価格を検討する。

「上流に行くほど、産業や技術の蓄積が多くなり、投資量が大きくなります。重要な部品の方面で大規模に市場を占領して、ブランド、口コミ、長期安定の品質などの支持が必要で、これは短期で実現できるのではありません。楊華勇続氏によると、肝心な部品の発展は基礎技術、基礎材料、基礎ソフトなどと関連があり、続いて15～20年は中國が製造分野で世界強國になれるかどうかを決める重要な時期である。

現在の我が國の工業の知能化の改造の過程について、楊華勇氏は、現在いくつかの流れの工業分野はすでに知能化の改造の重要性を意識しており、この分野で多くのデータを蓄積しており、すでに良好な効果を達成できると指摘しています。離散工業は國內で膨大な數量を持っていますが、発展がアンバランスです。企業はインテリジェントな改造を行うかどうかを迷っています。コアはどのようにそのコストを支えるかです。「企業は局部的にボトムアップし、細分的な部分を攻略し、徐々に全體的な知能化を実現し、プラットフォームの構築を考えなければならない。クラウド化は第一歩で、將來全體のデータ管理に向かう時、達成した段階的効果は計算できます。」

AI技術反復

ロボットが著地していく過程で、AIは共に成長していくいいパートナーに違いない。しかし、人工知能が弱い時代に、どうやって技術の垣根を突破したらいいのか？

AI技術の応用が広いGoogleでも、そのインテリジェントな音聲アシスタントの背後には依然として人工的な協力が欠かせない。

このため、深い目が覚めた科學技術連合の創始者である袁培江は21世紀の経済報道記者に対し、2.0年代の深さ學習はデータの飽和に向かい、能力の限界に近いボトルネックに直面していると指摘しました。表示のデータについては、ノイズ、誤差の影響がまだあります。

「モデルがトレーニングデータに大きく依存している場合、データ自體が間違っているという結論は誤りかもしれません。これは第三世代の人工知能が直面しなければならないのです。」彼は指摘した。

したがって、將來の人工知能は、現在のブラックボックス及び深さ學習アーキテクチャに基づくものではなく、解釈?信頼できるものであり、ロバストである可能性が高い。既存の基礎の上で、直面しなければならないのは人工知能とビッグデータがどうやって共同で革新しますか？

袁培江は、これも會社が3.0版の深さ學習モデルの核心方向を模索していると紹介しました。同様に重要なのは、AIの安全メカニズムを考慮するには常に最適化が必要である。「一定の段階に達したら、振り返って、多くの技術を強化していきます。技術と産業の発展には必ず必要な道です」

現在のAI能力はまだ足りないですが、未來5-10年、この技術は必ず人類になくてはならないパートナーであり、人類の生活に大きな変化をもたらします。

袁氏は、現在のAI技術の最も広い分野は視覚と音聲であり、これらの分野で多くのデータが蓄積されているためだと述べた。工業製造シーンでの需要は多いですが、痛みを見つけるのは簡単ではないです。

「個人的には工業製造は段階的に発展する過程で、新しいチャンスをもたらすと思います。現在の段階から見れば、現在の発展段階の體量はまだ企業がこの分野で大手に成長するのを支えるに足りないです。比較的大きな市場に挑戦します。もちろん、どんな技術でも最終的には最適な土壌の成長が見られます。」彼は総括しました。

また、従來の産業用ロボットのプログラミングは時間がかかり、複雑ですが、現在の3 C業界の製品更新周期が6ヶ月に短縮されるにつれて、プログラミングの複雑さが低下していることが訴求されています。「私たちの考えは、製品の設計に基づいて、コンピュータにAIの方法で自動的に設計を分析させ、ロボットプログラムを自動的に発生させることです。」席寧は、このために人工的なプログラミングの仕事を減らすことができて、更に速くプログラムに対する検査を完成することができますと紹介しています。

ロボット自體にセンサーがついているので、センサーで得られたリアルタイム情報と自然言語技術の組み合わせで、プログラムをより速く理解して、ロボットを高速にプログラミングすることができます。

5 Gが産業変革をリードする

下の通信技術の進化は、ロボット市場の大きな変革をもたらします。

席寧は記者に対して、5 Gは低遅延、大きな帯域幅、信頼性の高い特徴を備えており、ロボット応用に新たな通信手段を提供しており、これまで多くのロボットの間で達成できなかった協調と協力が実現できると述べました。「將來はより複雑で規模のある協調システムとなり、効率を大幅に向上させ、より複雑でインテリジェント化に対する要求が高い仕事を完成させることができる」

例えば、5 G技術のサポートの下で、ロボットは人間の手、目と耳の機能を広げて、遠隔加工と製造を支援して、距離、スケール、環境制限による知能製造発展の難題を克服することができます。

袁培江氏は、「AIの技術の起伏が早いのは、技術的條件が十分な支持性を備えていないことにある」としている。しかし、5 Gと現在の第二世代の深さ學習モデルは、十分なシーンとリソースをもたらすことができます。これは5 GとAIが相互に加速発展を推進する過程を示すことを意味します。

達ドアの科學技術はすでに雲の端のロボットの製品を出して、會社の副総裁の徐暁暉は21世紀の経済の報道記者に分析して、人の大脳は1000億のニューロンがあって、しかしロボットの上に置いてより強い運算の能力を実現して、トンの単位の重さのロボットの大脳がようやく実現することができるかもしれません。

これは雲の先端化が機械大規模な協同作業の必然的な結果であり、5 Gは觸媒であることを意味する。「雲の端の知能ロボットは5 Gのキラー級応用とも言える」彼は続けて、ロボットの個人學習はシステム的な能力の向上が難しく、クラウド接続によって貫通され、ロボットが集団學習になり、ロボットの能力がさらに向上すると述べた。

これによってもたらされる潛在的な脅威には、ブロックチェーン技術の護衛が必要である。徐暁暉氏はさらに、未來のロボットの機能は攜帯電話よりはるかに多くなります。潛在的な機械傷害などの事件に直面するかどうかは事前に予防が必要です。ブロックチェーンの相互信頼機構を利用して、クラウドからロボットの操作指令を認証し、コントロールすることで、この問題を解決することができます。

これは不思議な変化をもたらします。徐暁暉の総括によると、雲-辺-端知能ロボットはロボット本體-5 Gネットワーク-エッジ計算ノード-ロボット安全専門ネットと大規模な雲端の「脳」の構造に発展している。アクセス量がますます大きくなると、クラウドのデータ処理と転送に根本的な変化をもたらし、ロボットクラウド化はスマートサービスロボットの産業化に必須の道となります。