近年來，國內(nèi)機器人產(chǎn)業(yè)規(guī)模增長快速。據(jù)此前工信部在“大力發(fā)展高端裝備制造業(yè)”主題新聞發(fā)布會上所發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示，2021年機器人全行業(yè)營業(yè)收入超過1300億元;工業(yè)機器人應用已覆蓋國民經(jīng)濟60個行業(yè)大類，168個行業(yè)中類?，F(xiàn)在，在工廠、倉庫、零售店、醫(yī)院等許多工作環(huán)境中，機器人都在與人們并肩作戰(zhàn)。機器人產(chǎn)業(yè)的發(fā)展也將改變?nèi)藗內(nèi)粘Ｉa(chǎn)及生活的方式，并進一步賦能經(jīng)濟社會的蓬勃發(fā)展。

　　而隨著機器人走進我們的工作，我們需要讓員工更容易去相信它們，并且讓機器人也能夠更輕松地接受人們的正確提示。尤其是對于使用自主移動機器人(AMR)，這些動態(tài)機器人正如其名稱所言：自主。沒有人站在一邊或在后臺用遙控器或傳統(tǒng)人機界面(HMI)來控制它們。AMR被編程為可開展某項工作，接著就可被派去完成這項工作，這就像人們經(jīng)歷標準的入職流程后，公司就會信任他去獨立完成工作一樣。鑒于AMR和員工都需在沒有太多監(jiān)管的情況下自由開展工作，我們必須確保他們知曉彼此之間該如何互動，并教會他們進行合適的社交行為。

　　一個關于機器人的新觀點

　　教會機器人如何像人一樣行為舉止可能會讓一些人感到緊張。但這是有必要的，因為兩者之間需通過互動來確保工作流程在快節(jié)奏、高風險的供應鏈運營中順利進行。如果您要在客戶需要之時為其提供所需之物，那么各方都需要互相配合。我們必須向員工表明，AMR知道何時應參與其中，何時應保持距離，這就意味著我們需要教會AMR什么可以做，什么不可以做。

　　但在做到這一點之前，我們必須確保AMR能夠看到、理解并對周圍發(fā)生的事情做出反應。它們不能像當前的許多機器人一樣“封閉”在自己的世界中，只看到“我自己”、“障礙物”或“自由空間”。同樣地，員工必須能夠從不同的角度來看待周圍發(fā)生的事情。他們的世界不能只是由 “我自己”、“自動化設備”、“固定的基礎設施”、“其他員工”和“許多未知數(shù)”組成。他們必須能夠理解周圍環(huán)境的深度和廣度，特別是AMR在智能性和功能方面所能達到的程度。

　　如果我們不改變機器人和人們之間的思維和反應方式，那么當員工開始接觸AMR時，他們可能會感到膽怯、猶豫和疑慮。他們固有的想法可能會使他們誤以為機器人太具攻擊性或離他們太近了，或者是認為機器人無視他們。他們可能會將機器人想得過于人性化，并做出可能會對大家不利的假設。這會導致AMR利用不足，而企業(yè)獲得投資回報(ROI)的時間線也會拉長(如果還能有回報的話)。企業(yè)員工和客戶也會錯失AMR本可以帶來的益處。

　　據(jù)斑馬技術近期委托開展的一項雙盲《全球倉儲愿景研究報告》顯示，如今與AMR一同工作的倉庫員工中，83%的受訪者表示自主機器人有助于提高他們的生產(chǎn)效率，減少往返時間，這對企業(yè)及其一線團隊來說是雙贏。更重要的是，四分之三的受訪員工表示AMR有助于減少錯誤，這對企業(yè)及其客戶均有益處，還有近三分之二(65%)的受訪員工認為AMR提供了職業(yè)發(fā)展機會，有助于員工留任。

　　因此，我們必須消除因“我”的心態(tài)或先入為主的觀念而產(chǎn)生的偏見。做到這一點的更好方法就是利用云端進行“思考”。

　　需要新技術來建立信任

　　按照我一直以來的理解，機器人自動化方面的技術推進一直是由三大因素所驅(qū)動：可重復性、可擴展性和更高的生產(chǎn)量。這就是為什么許多機械臂、自動導引車(AGV)和靜態(tài)機器人旨在封閉的工作單元內(nèi)沿著輸送線或在行車道上完成任務。這也是為什么大多數(shù)機器人被編程為使用預定義動作來完成任務，其行為由人控制。大多數(shù)機器人無需“弄清楚事情的緣由”，它們只需做人們告訴它們要做的事。

　　AMR則不同。雖然它們會與人合作和互動，但并不依賴人來指導其一舉一動，告訴它們何時停止、開始或向不同方向移動。它們能夠在沒有人為干預的情況下，自己做出決定和正確行動。通過利用客戶場景、模擬和云端來了解當前的AMR行為和實現(xiàn)理想行為所需做出的改變，然后為機器人開發(fā)導航行為，這些行為基于啟發(fā)式方法/偏差，并將其編碼到導航和規(guī)劃代碼中。這些啟發(fā)式方法/偏差有助于使AMR的社交行為更接近人。通過將這些行為編碼到AMR的導航和規(guī)劃中，員工對機器人在設施周圍行駛時的行為會有更好的理解，進而建立彼此間的信任，并且更默契地合作，同時提升機器人的性能表現(xiàn)。

　　通過云端管理的AMR便于記錄數(shù)據(jù)，并幫助員工了解每臺機器人在設施中的表現(xiàn)。通過使用低頻和高頻互動的速度和路徑一致性作為基線，以了解導航代碼的變化是如何提高性能的，并針對每臺機器人在不同設施中的表現(xiàn)來創(chuàng)建動態(tài)圖表，從而進行完善。

　　云技術使機器人訓練事半功倍

　　傳統(tǒng)上，在教機器人工作時，我們會告訴它們需要做什么，給它們設定操作參數(shù)，執(zhí)行動作，然后按需調(diào)整其功能?，F(xiàn)在，得益于機器學習、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和其他基于云的技術，我們正在賦予AMR適應自身周圍環(huán)境的能力。它們可以檢測和劃分不同的語義對象，如人、叉車和托盤，以便根據(jù)編碼的行為以及當前的感官輸入，做出正確的行事決策。他們并非全然根據(jù)推斷出的指導來開展工作，而是在現(xiàn)實中進行操作。

　　換言之，云技術使我們能夠借助所需的社交行為，對AMR進行編碼，這有助于員工在與其一同工作時感到舒適。與此同時，教會人們與機器人工作時所需的社交行為也變得更加容易。人們將能夠看到AMR是如何成功繞開或遠離處于繁忙狀態(tài)或不應身處于此的員工。他們還將看到AMR如何安全地進入他們的工作空間，并在其需要援助時提供支持。

　　若機器人能夠取得員工信任，并具備正確的社交行為，那么人們對這些機器人的行為也會隨之改變。隨著人們對機器人行為舉止的信心增加，對采用AMR的猶豫也將逐漸消失。人們將開始意識并欣賞AMR如何幫助他們，其采用率也將得以提升。企業(yè)也將能夠增加對機器人自動化的采用。

　　所以，如果下次有人告訴您云技術對機器人自動化沒什么作用時，請?zhí)嵝阉麄?，若非得益于云技術的幫助，AMR可能無法像今天這樣自主工作或與人協(xié)作。云技術是推動機器人技術進步的因素，在教會智能機器人如何開展社交活動，以及告訴人們AMR是友好的方面，起到了事半功倍的成效。