隨著2017新一年的到來，各行各業(yè)都在著手新的戰(zhàn)略布局，而作為2016年最熱的詞，人工智能自然也成為企業(yè)新年計劃中的重點(diǎn)。那么，一直飽受爭議的“機(jī)器換人”又將迎來哪些新進(jìn)展呢？

智能辦公蓄勢待發(fā)

2015年，在國外知名眾籌網(wǎng)站kickstarter上，一款名為Dobot的智能機(jī)器人手臂正在進(jìn)行眾籌，且受到了熱烈的追捧。這款機(jī)器人臂采用四軸的機(jī)械設(shè)計，可以靈活的翻轉(zhuǎn)挪移，能進(jìn)行畫、寫、移動、抓握東西，譬如在面包上抹果醬、為咖啡加糖、打電話、發(fā)短信、在電腦上打字、寫字、畫畫、使用照相機(jī)等等。而且憑借極高的工業(yè)精度，Dobot甚至還能完成穿針引線的任務(wù)和作為一款桌面3D打印機(jī)來使用。同時，Dobot設(shè)計了包括PC控制、手機(jī)App、腦電波控制、語音控制、手勢控制、體感控制、視覺識別7種不同的控制方式操作非常方便，可以說是一款輔助辦公的神器。

2016年，英國伯明翰大學(xué)研究人員開發(fā)出一款名為“貝蒂”（Betty）的智能機(jī)辦公器人，作為實(shí)習(xí)辦公室經(jīng)理并承擔(dān)多項(xiàng)辦公室日常工作，以驗(yàn)證機(jī)器人在真實(shí)工作環(huán)境中的適應(yīng)能力。它的工作范圍包括接待客人、巡視辦公室、評估員工加班狀況、監(jiān)控辦公區(qū)域溫度、濕度和噪音等環(huán)境指標(biāo)，以及檢查防火門是否關(guān)閉等安全任務(wù)。

這些看似簡單的任務(wù)對機(jī)器人來說其實(shí)是個不小的挑戰(zhàn)，尤其是在辦公室這種環(huán)境中，機(jī)器人需要學(xué)會根據(jù)不同情況來做出恰當(dāng)?shù)男袆?。不管如今的機(jī)器人能使用哪些先進(jìn)技術(shù)，最終還是需要機(jī)器人在真實(shí)的快節(jié)奏工作環(huán)境中完成不同工作任務(wù)，才能證明它的實(shí)用價值。由輔助辦公到直接參與辦公，“智能辦公機(jī)器人”距離滿足人們現(xiàn)實(shí)辦公需求，不僅僅是一步之遙。

富士康“百萬機(jī)器人計劃”

郭臺銘曾在2011年公開表示，富士康要在2014年裝配100萬臺機(jī)械臂，在5到10年內(nèi)完成首批自動化的工廠，這也就是所謂的“百萬機(jī)器人計劃”。

富士康是全球最大的電子專業(yè)制造商，擁有120余萬員工及全球頂尖IT客戶群。富士康CEO——郭臺銘曾經(jīng)總結(jié)過富士康成功的關(guān)鍵有四點(diǎn)：四流人才、三流管理、二流設(shè)備、一流客戶，即找到美國蘋果、芬蘭諾基亞等大客戶，并利用中國低廉而勤奮的勞動力生產(chǎn)。不過，如今這個模式可能走到盡頭，因國內(nèi)勞工已不再是可隨意榨取的工人。

解決勞工問題的另一個方法是，提高自動化程度，讓機(jī)器人代替人工。然而，“機(jī)器換人”說起來簡單，但真正實(shí)施計劃卻是困難重重？富士康研發(fā)的機(jī)器人仍然有很多問題亟待解決，機(jī)器人的不穩(wěn)定、精確度乏善可陳，很多復(fù)雜的工序，如擦亮iPhone的金屬外殼，仍需要人工操作。

那么富士康現(xiàn)在的自動化已經(jīng)做到什么程度？

第一個階段，是工站自動化，我們可以理解為“點(diǎn)”。這不是要把人大批地?fù)Q掉，而是用機(jī)器人去代替人，去做人們不愿意做、沒有趣味的工作，或是危險的工作，比如車床加工和打磨，工作環(huán)境十分惡劣。我們最先開始做的是打磨機(jī)器人，開發(fā)出來后，逐漸替代了人工，在粉塵環(huán)境中工作。

第二階段，是整條生產(chǎn)線的自動化，我們可以理解為“線”。優(yōu)化生產(chǎn)線后，可以減少機(jī)器人的使用量。

第三階段是整場自動化，可稱之為“面”，在生產(chǎn)、物流、檢測等全程實(shí)現(xiàn)無人化或少人化?，F(xiàn)在，雖然國內(nèi)一些地方已開始使用智能機(jī)器人，但大部分地方還沒做到整場自動化。富士康已經(jīng)在往這個方向轉(zhuǎn)，包括我們在成都的工廠?，F(xiàn)在，深圳和鄭州工廠正在推進(jìn)自動化，正處于第二和第三階段之間。

多年來，富士康一直在緩慢且穩(wěn)步地實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)自動化。計劃2020年讓中國工廠自動化率達(dá)到30%。

“機(jī)器換人”或許為時尚早

2016年10月，谷歌宣布AlphaGo未來有可能會挑戰(zhàn)星際爭霸游戲。

浙江大學(xué)人工智能研究所所長、教授吳飛認(rèn)為，AlphaGo的能力要完成這個挑戰(zhàn)，還很遙遠(yuǎn)。

資深星際玩家Joe也持一樣的觀點(diǎn)。他告訴記者，星際和圍棋對弈的最大不同，是對手在暗處?！皩怪校p方同時出招，這個過程中，你不知道大量的關(guān)鍵信息——對手的作戰(zhàn)能力、武器情況，也不知道自己被反偵查的程度。”

在這樣信息不完備的情況下，AI（智能機(jī)器人）目前并不像人一樣，具備推理的能力。

吳飛說，AlphaGo是AI領(lǐng)域的突破，但是它并不能導(dǎo)致AI實(shí)現(xiàn)終極目標(biāo)——實(shí)現(xiàn)類人智能，“AI目前受的訓(xùn)練，都依賴于有標(biāo)注的海量數(shù)據(jù)?！?/p>

吳飛解釋，“也就是說，供它學(xué)習(xí)的16萬份人類對弈的棋譜，已經(jīng)告訴它誰勝誰負(fù)，如果不標(biāo)注，或者摻雜‘噪音數(shù)據(jù)’，會大大地干擾它的學(xué)習(xí)能力。”比如，世界上有30萬種菌菇，AlphaGo經(jīng)過標(biāo)注學(xué)習(xí)，能夠知道每一種菌菇的名字，但是若給它看一朵30萬以外的菌菇，它可能連這是一朵菇都說不出來，它會不知道這是什么，“AI不會舉一反三?！?/p>

在信息不完整的情況下進(jìn)行有效推理，人類有諸多優(yōu)勢。

目前來看，大量使用自動化生產(chǎn)設(shè)備需耗費(fèi)大筆資金，那么成本與收益最終能否均衡是工廠管理者需要承擔(dān)的風(fēng)險；其次，當(dāng)前的人工智能尚且處于弱人工智能階段，要想實(shí)現(xiàn)像人一樣變得“靈活”還有待時日；很重要的一點(diǎn)是，“機(jī)器換人”意味著大批人員將面臨失業(yè)，這對于社會穩(wěn)定和發(fā)展是巨大的威脅，這正是我們的擔(dān)憂所在。

（本文由中國傳動網(wǎng)整理發(fā)布，部分資料來源于南方網(wǎng)、浙江新聞、中國機(jī)床商務(wù)網(wǎng)）

更多資訊請關(guān)注工業(yè)機(jī)器人頻道