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　　在信息技術和網(wǎng)絡技術蓬勃發(fā)展的大環(huán)境下，人們對“智能”的需求逐漸遞增。一方面，越來越多的機器人進入制造環(huán)節(jié)；另一方面，科學家和研究人員始終在思考，如何才能讓機器人更加靈活、智能，能處理復雜工況和應用于更多場景。及至在未來的某一天，機器能真正具備與人類似的認知智能。

　　讓機器人更智能

　　認知機器人技術是機器人學的一個子領域，關注的是通過為機器人提供一個處理架構，使其能夠學習和推理如何在復雜的世界中對復雜的目標做出反應，從而賦予機器人智能行為。認知機器人學可以被認為是體現(xiàn)認知科學和體現(xiàn)嵌入式認知的工程分支，由機器人過程自動化、人工智能、機器學習、深度學習、光學字符識別、圖像處理、過程挖掘、分析、軟件開發(fā)和系統(tǒng)集成組成。

　　認知機器人學將人類或動物的認知視為發(fā)展機器人信息處理的出發(fā)點，而不是更傳統(tǒng)的人工智能技術。目標機器人的認知能力包括感知處理、注意力分配、預測、計劃、復雜的運動協(xié)調、對其他代理的推理，甚至可能對自己的心理狀態(tài)進行推理。機器人認知體現(xiàn)了智能代理在物理世界（或虛擬世界，在模擬認知機器人技術的情況下）的行為。最終，機器人必須能夠在現(xiàn)實世界中采取行動。

　　粵港澳大灣區(qū)數(shù)字經(jīng)濟研究院講席科學家張家興博士在2021云棲大會的《達摩院技術創(chuàng)新產(chǎn)品論壇》上曾經(jīng)分享過他的前沿想法：人的大腦存在著兩套認知機制，系統(tǒng)1（特點：無意識、自動化、快）與系統(tǒng)2（特點：有意識、控制化、慢）。當這兩套機制對應在計算機里，系統(tǒng)1就是神經(jīng)網(wǎng)絡（通過輸入數(shù)據(jù)-自動化計算-迅速輸出）。在大模型時代下，我們擁有一個很好的歷史機遇，我們將有可能用計算機實現(xiàn)人的系統(tǒng)1。人的大腦有大約一百萬億個神經(jīng)元連接，現(xiàn)在的大模型規(guī)模已經(jīng)往一萬億甚至十萬億發(fā)展。大模型也給認知智能帶來了以下的五個重要機制：記憶、知識、先驗、類比聯(lián)想、交互式學習，而這些同樣也是人認知的重要機制。在他看來，大模型已經(jīng)使人們站在了讓機器徹底擁有“系統(tǒng)1”的大門前，我們可以期待機器更智能的未來。

　　技術于應用場景的落地

　　當前，已經(jīng)有一些企業(yè)在認知機器人技術領域取得了一定的成果，本期內(nèi)容中，我們以自動化解決方案提供商柯馬的項目內(nèi)容為例進行解讀。

　　航空航天工業(yè)對于更快速的流程、更精準的控制和更高質量的要求日益提升，推動了新一代先進自動化系統(tǒng)的發(fā)展，以實現(xiàn)復雜工藝的自動化，這些工藝不久前僅能依靠手動完成。特別是在測試直升機槳葉等關鍵結構件時，自動化的潛在優(yōu)勢成倍增加，因為機器人檢測不僅可以確保準確性，還能提高效率。它能夠客觀地完成每項指定任務，從而確保測試過程的標準化和完全合規(guī)性。

　　為了滿足這一需求，柯馬和萊昂納多正在合作開發(fā)和測試一種功能強大的自適應機器人解決方案，用于自主檢測長達7米的直升機槳葉。這一智能檢測解決方案作為一個聯(lián)合試點開發(fā)項目，去年在意大利阿納尼進行了現(xiàn)場測試。如今，該系統(tǒng)已準備好在其他地方投入使用，提供更強大的MRO（維護、修理和大修）服務功能。

　　該解決方案結合了認知機器人技術、先進視覺系統(tǒng)和人工智能，可沿著非線性槳葉自動執(zhí)行攻絲試驗和多光譜表面檢測，以超過數(shù)千個點的粒度測量和驗證結構的完整性。更重要的是，相較于過去重復性的、勞動密集型流程，機器人檢測確保了自適應過程中100%的準確性，并使操作人員在提高崗位技能的同時，有更高的安全性和舒適性。此外，在手動操作中技術人員之間通常以非標準方式相互傳授經(jīng)驗，而從人工到機器人自動化的轉變將使萊昂納多充分發(fā)揮過程工程的全部優(yōu)勢。

　　通過技術合作的細節(jié)可以發(fā)現(xiàn)，兩家公司共享了各自專長，以優(yōu)化端到端的檢測流程。這些能力包括智能算法和先進的路徑規(guī)劃，使機器人能夠感知并響應周圍環(huán)境，以及全面的數(shù)據(jù)采集和處理基礎架構，有助于優(yōu)化聲音與圖像的識別。當智能機器人對槳葉進行機械刺激時，聲音響應會被記錄下來，并使用多光譜相機進行拍攝，以便檢測隱藏和表面缺陷。

　　該系統(tǒng)的另一個功能是自動感知環(huán)境的能力。它首先定位由操作人員放在托架上的槳葉，檢測各類障礙，然后計算節(jié)拍的優(yōu)化和無碰撞路徑的規(guī)劃。所有這些技術復雜性都隱藏在一個基于低代碼編程的簡單而有效的用戶界面背后。這使得操作人員可以用簡單而人性化的指令對機器人進行編程：尋找槳葉、確定位置并執(zhí)行所需操作。如此一來，操作人員的角色就從執(zhí)行重復性和勞動密集型攻絲任務轉變成利用他們的經(jīng)驗對機器人進行編程，以運行現(xiàn)在的標準化流程。

　　這種智能自動化使機器人能夠感知和識別周圍環(huán)境，自動做出決策，并直觀地優(yōu)化檢測流程，從而有助于降低流程的復雜性并優(yōu)化其結果。這在不犧牲精度或可重復性的情況下提供了更大的靈活性。

　　“柯馬致力于設計和開發(fā)前沿技術和解決方案，以應用于復雜工藝，并將先進自動化的優(yōu)勢擴展到航空航天等關鍵行業(yè)，”柯馬先進自動化解決方案事業(yè)部負責人Nicole Clement解釋道。“與萊昂納多的合作使我們有機會擴展創(chuàng)新領域，開發(fā)更智能、數(shù)據(jù)驅動的檢測系統(tǒng)，能夠以標準化、自動化和高度準確的過程對關鍵結構元素進行客觀評估。”

　　“這個項目標志著萊昂納多通過數(shù)字化和先進的機器人技術改變生產(chǎn)過程的戰(zhàn)略邁出了重要一步，”萊昂納多直升機技術與創(chuàng)新總監(jiān)Mattia Cavanna表示。“此外，我們還堅定地致力于增強技術支持，由此帶來安全和質量方面的具體優(yōu)勢，這個項目也完全契合我們的這一追求。通過與柯馬的合作，我們將創(chuàng)新的自動化引入到行業(yè)中，同時重申我們對員工健康的承諾。”

　?。ū疚木C合整理自機器之心及柯馬官網(wǎng)）

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