智能機(jī)器人市場正在增長，包括航空航天、國防、醫(yī)療、制造、貨運(yùn)和其他行業(yè)都在尋找利用機(jī)器人來改善其服務(wù)和產(chǎn)品的方法。然而，人工智能在宏觀層面上影響著一切。

　　在機(jī)器人應(yīng)用中使用 AI 的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素

　　在機(jī)器人技術(shù)中使用AI的一個(gè)基本驅(qū)動(dòng)因素是改善我們自己的條件。我們一直在尋找更好的手機(jī)、電視、汽車或智能設(shè)備來提高我們的生活質(zhì)量。有時(shí)，我們會(huì)考慮通過風(fēng)力發(fā)電和太陽能電池板等創(chuàng)新來改善我們的物理環(huán)境。其他時(shí)候，我們正在尋找減少接觸危險(xiǎn)工作的方法，或者我們只是想找到避免枯燥和重復(fù)性工作的方法。

　　工業(yè)界認(rèn)識到人類改善生活質(zhì)量的愿望。他們通過創(chuàng)新、創(chuàng)造新技術(shù)和優(yōu)化流程來做出回應(yīng)。然而，這些創(chuàng)新推動(dòng)市場繼續(xù)創(chuàng)新并創(chuàng)造下一個(gè)更新、更好、更快的人工智能解決方案。

　　新興的人工智能機(jī)器人帶來的挑戰(zhàn)

　　這種不斷創(chuàng)新的循環(huán)帶來了一些挑戰(zhàn)。IDC 預(yù)測，到 2025 年，全球數(shù)據(jù)量將增長10倍，達(dá)到163澤字節(jié)，高于2016年生成的16.1澤字節(jié)。今天，機(jī)器人正在生成大量數(shù)據(jù)，主要來自操作所需的感官輸入。更高水平的機(jī)器意識使工業(yè)環(huán)境擁有豐富的傳感器衍生數(shù)據(jù)，但在處理和分析部門中可能過于薄弱。傳統(tǒng)的計(jì)算策略和框架可能會(huì)不堪重負(fù)。

　　邊緣解決方案

　　將所有這些數(shù)據(jù)推送到其他地方進(jìn)行處理(進(jìn)入云)不再實(shí)用，也沒有意義。我們提高了生產(chǎn)力，因?yàn)橛辛巳斯ぶ悄芎蛯θ绱硕鄶?shù)據(jù)的訪問，機(jī)器人可以比人類更快地做出決定，而且從統(tǒng)計(jì)上講，機(jī)器人總是會(huì)做出最好的決定。

　　由于混合了如此多的機(jī)器、傳感器和數(shù)據(jù)，計(jì)算將越來越多地發(fā)生在邊緣。機(jī)器人本身將能夠更好地執(zhí)行更多活動(dòng)并自主做出更多決策。

　　由在邊緣收集和處理的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的機(jī)器人可以檢測其自身故障的可能性，或者至少檢測未能保持質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的可能性。與裝配線上的其他機(jī)器人進(jìn)行通信時(shí)，處于危險(xiǎn)中的機(jī)器會(huì)關(guān)閉，而其他機(jī)器會(huì)實(shí)時(shí)調(diào)整其工作流程以彌補(bǔ)丟失的工人。生產(chǎn)線變慢但不會(huì)停止，技術(shù)人員介入，進(jìn)行所需的調(diào)整或維修，然后系統(tǒng)恢復(fù)全速。實(shí)現(xiàn)此功能和相關(guān)功能的唯一方法是通過邊緣。

　　安全綁定數(shù)據(jù)和連接

　　隨著機(jī)器人的移動(dòng)化、協(xié)作化、邊緣化，以及與內(nèi)部和外部傳感器和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的連接，數(shù)據(jù)豐富的生態(tài)系統(tǒng)向潛在黑客開放了多個(gè)接入點(diǎn)。公司可能會(huì)發(fā)現(xiàn)自己容易受到惡意軟件、網(wǎng)絡(luò)贖金、生產(chǎn)延遲和業(yè)務(wù)中斷的影響。此外，針對高度靈活、功能強(qiáng)大的機(jī)器人系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)攻擊也帶來了一些嚴(yán)重的物理安全問題。

　　安全不應(yīng)該是事后諸葛亮。要采取的一些基本措施包括啟用安全引導(dǎo)、使用容器技術(shù)更有效地管理已部署的軟件、利用時(shí)間分區(qū)等概念將拒絕服務(wù)(DoS)攻擊的可能性降到最低，或者使用強(qiáng)制訪問控制(MAC)更好地隔離軟件組件。

　　系統(tǒng)集成商還需要了解他們正在安裝的機(jī)器和整個(gè)環(huán)境，著眼于識別潛在的接入點(diǎn)和加固易受攻擊的目標(biāo)。最后，運(yùn)營商的IT團(tuán)隊(duì)需要積極參與，監(jiān)控威脅，更新安全措施。

　　在實(shí)時(shí)技術(shù)堆棧中尋找什么

　　如果所有數(shù)據(jù)的 75% 將在邊緣消耗，那么 25% 的數(shù)據(jù)將被推出。當(dāng)數(shù)據(jù)從 A 點(diǎn)移動(dòng)到 B 點(diǎn)時(shí)，我們必須選擇正確的堆棧來進(jìn)行信息傳輸，因?yàn)樗卸褩６疾皇瞧降鹊摹９鞠Ｍ诳紤]互操作性的情況下使協(xié)議棧適應(yīng)用例。TSN 和 OPC-UA 是兩個(gè)值得考慮的例子。

　　時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)(或 TSN)是過去稱為音頻視頻橋接 (AVB) 的演變。TSN 確保如果您將數(shù)據(jù)從 A 點(diǎn)發(fā)送到 B 點(diǎn)，數(shù)據(jù)將在一定的時(shí)間范圍內(nèi)和準(zhǔn)確度內(nèi)到達(dá)。

　　OPC-UA 允許用戶擁有一個(gè)與供應(yīng)商無關(guān)的通信系統(tǒng)，目的是讓機(jī)器與其他機(jī)器對話。

　　結(jié)論

　　為了幫助人工智能機(jī)器變得更加自主，可以通過整個(gè)系統(tǒng)獲得的所有知識都是必要的。邊緣云現(xiàn)在是一個(gè)機(jī)器生態(tài)系統(tǒng)，為 AI 機(jī)器和數(shù)據(jù)提供最佳連接。人工智能和自治新時(shí)代的業(yè)務(wù)影響意味著機(jī)器人系統(tǒng)決策的動(dòng)態(tài)正在迅速發(fā)展。我們曾經(jīng)認(rèn)為的漸進(jìn)式步驟現(xiàn)在變成了轉(zhuǎn)型的機(jī)會(huì)。