智能自动化可降低成本，提高效率并允许企业通过技术发起变革。当应用于业务运营或客户服务时，它已被证明是一项宝贵的技术，因为它可以提高生产率，从而以更快的响应速度节省流程时间。借助智能自动化，制造业巨头西门子公司以十分之一的成本驱动了10倍的流程。       但是，一些软件供应商将类似于人工智能的商品化OCR或图像识别与机器人流程自动化（RPA）结合在一起，置于与智能自动化相同的保护伞下。其他人则将智能自动化标记为仅是智能机器人，而实际上还有很多东西。以下三个主题对于获取智能自动化至关重要：以客户为中心的业务架构       具有从中心向外而不是自上而下或自下而上的业务架构的关键。这样，企业可以以客户为中心的格式开始其技术结构，该格式仅关注客户的需求。这种格式比采用自上而下的方法更可取，因为围绕前端通道自上而下开发的技术基础可能会导致孤岛，这增加了成本并且也很耗时。此方法要求对体系结构进行更改，然后将其更新到每个通道（无论是移动应用程序，联系中心还是聊天机器人等），因为每个通道都是经过硬编码且彼此独立的，因此需要以这种方式完成。同样，从下至上构建的平台（从数据库、大型机、ERP系统等）同样存在问题，因为它们也是围绕孤立的产品而不是端到端的客户旅程而构建的。       中心化的业务架构捕获了微旅程，实现每个结果所需的过程，例如，申请贷款或解决账单查询。它进一步确保了组织必须为每个客户查询或案例纳入明确和一致的阶段，并且确保在任何渠道工作的每位员工都可以访问这些变量。例如，如果客户要联系公司的客户服务专线，则代表将能够查看有关客户查询状态的信息，而不管他们使用哪个渠道。通过分解信息孤岛，可以快速向客户提供相关且准确的信息，而客户服务中的差距也将减少，从而避免了延迟，从而提高了满意度。       与自上而下的方法不同，如果对微旅程进行了更改，它将自动在所有渠道中反映出来，从而确保减少了犯错的次数，从而提高了客户满意度，从而扩大了客户忠诚度。美国运通（American Express）采取了一种由外而内的方法，客户满意度提高了三倍，持卡人的支出增加了10％。案例管理和人工智能      将人工智能的决策能力与案例管理相结合对于完成工作至关重要。如果人工智能可以比作大脑-进行思考，那么案例管理就像一块肌肉，因为它使每一步都实现。例如，电子邮件漫游器可以使用自然语言处理功能快速理解客户查询中的原因，情感和数据。通过案例管理，可以自动解决问题，也可以根据优先级和紧急程度将问题路由并标记给合适的员工。低码方法       最后，模型驱动的低代码环境在开发过程中促进了业务和IT的有效协作，因为使用可视形式的软件可以帮助技术人员和非技术人员顺利地合作。此外，所有工作都应记录在案，进行版本控制和审核，以便可以管理和跟踪流程。      通过引用一个单一的信息中心，业务和IT团队可以查看组成应用程序的所有部分以及每种可视形式。这样一来，工作人员就可以设计每个微型旅程，识别每个微型旅程的客户角色，并突出显示他们用于与之互动的渠道。另外，还可以确定每个过程每个阶段所需的所有系统和数据。快速部署，快速结果       通过将集中式方法应用于智能自动化，组织可以实现更快的部署和更快的结果。为了使公司实现真正的智能自动化，需要实现一个将人工智能，机器人技术和案例管理相结合的统一平台，以计划客户成果。在不断变化的环境中，使业务能够轻松适应变化的敏捷平台是成功的关键。企业可以通过投资智能自动化来淘汰落后的技术和低效的流程。来源：贤集网

       最近有消息称，工程服务集团Belgrave＆Powell在其机械技术集团部门内设立了一个新的机器人和自动化部门。这个名为Addison Robotics＆Automation的新组织将专注于自动化和机器人技术的增长趋势，以提高英国和海外的生产和制造效率。       位于兰开夏郡普雷斯顿的机器技术集团拥有50多名员工，包括机器设计和制造、机器人演示和应用领域以及面板制造，设备齐全的工具室和机器车间，以及来自电气、机械和工具学科的熟练工程师。       机器技术集团董事总经理Paul Ward表示：“除了提供传统的机床和弯管业务外，在提供机器人和自动化服务方面的投资是互补的专业领域，我们非常适合为航空航天业的现有和新客户提供服务、汽车和一般制造业。我们与许多领先的机器人总理保持着关键的关系，因此为客户提供了宝贵的资源，以帮助他们改善制造工艺。”        这项投资将集中在MTG普雷斯顿工厂的开发上，该工厂是集团活动的关键地点，包括22,000ft 2以及用于工具制造以及机器制造，调试和测试的最新CNC机床模型。MTG的工程师在全球范围内为制造业的领先国际客户提供机床和自动化服务，这项投资巩固了集团在关键工业领域的地位。来源：贤集网

        随着自动化技术的使用不断增长，出现了治理问题。考虑一些常见的陷阱，并为首席信息官提供有关如何管理它们的建议。随着自动化从工厂车间转移到业务办公室，首席信息官确保业务流程完整性的责任越来越大。不再只是通过业务流程管理（BPM），数字流程自动化平台甚至机器人流程自动化（RPA）实现流程自动化的问题。我们越来越关注通过BPM，RPA和人工智能（AI）自动化人们完成的部分知识工作的短期和长期影响。这意味着某些类型的工作的智能和专有技术越来越多地由软件处理。问题是：我们如何确保自动化在项目级别和公司级别都符合公司治理？对于治理和业务自动化，这是给首席信息官的一些常见错误和建议。错误1：由于“简单”，无需治理即可允许太多功能自动化       SaaS和低代码工具的激增使业务线无需IT参与即可更轻松地获得所需的功能。针对“公民开发人员”的BPM工具以及对RPA的大力推动意味着IT部门并不总是关注自动化（尤其是任务自动化）在业务工作和运营流程中的集成方式和方式。是否遵循适当级别的安全性和项目策略取决于管理者是否记得考虑过。       一旦这些服务和工具成为业务领域的一部分，项目负责人可能会来到IT部门寻求将它们集成到现有系统中。CIO的职责是确保充分了解组织的责任，质量控制，财务合规性，安全性和其他治理要求，以便负责任的经理从一开始就将其考虑在内，或者确保这些经理知道何时向技术团队寻求帮助以确保合规。       善政应包括对应该自动化以及如何自动化的更广泛的了解。例如，集成RPA来自动执行低效率流程中的任务可以导致更快但仍然低效的流程，并且不加反射地连接到自动化的多个点将增加而不是减少流程效率低下。错误2：等待业务项目负责人寻求帮助       技术团队应该从一开始就在流程自动化（BPM）和任务自动化（RPA）项目中与业务部门合作。项目治理流程的一部分应该指示IT和业务在团队中在一起，并且频繁的交流很容易。企业的工作是确保技术符合业务流程和合规性规则；IT部门的工作是帮助确保适当实施技术-例如，流程是安全的，并且不会无意间泄露敏感信息。       在业务管理从一开始就理解并执行良好实践的组织中，首席信息官可能不需要太努力地提醒所有人，有关自动化和解决方案合并的决策需要更全面地考虑。但是人是人，因此由首席信息官（CIO）负责确保IT团队文化是与团队中的企业平等合作的一种，而不是仅在意识到需求时才部署的资源。完善的业务IT团队意味着企业在制定实施技术解决方案的决策之前不会害怕寻求建议和帮助，并且IT知道并且愿意帮助适当地促进这些决策。错误3：相信团队合作会发生       可以说，IT和业务团队应该很好地融合在一起，并具有高度的信任和良好的沟通，这很容易，但事实并非如此。那么，我们如何实际帮助确保建立协作和信任，以便及时进行有关自动化决策和治理的沟通？        在为自动化项目建立“卓越中心”（CoE）的公司中，过程自动化取得了最大的成功。CoE包括从企业管理到项目负责人的多个级别的关键业务和IT代表和职责，并根据其性质促进协作。良好的CoE可以帮助IT部门通过BPM、RPA、人工智能和其他各个级别的实施，密切关注自动化将什么以及如何将自动化集成到业务工作中；它可以避免管理人员寻求帮助的需求，也可以避免IT不断要求其权限（无论是否邀请）的需求。在最佳情况下，无论是经过精心计划还是临时执行，都应从每个项目的开始就“融入”公司和项目治理。        CIO的职责不仅仅限于技术。情况可能一直如此，但是随着技术能力越来越多地进入业务领域，全面的合作和团队合作比以往任何时候都更加重要。建立公司和项目治理的规则和政策是共同的责任，通过各种技术在各种规模的自动化项目中实施“公司护栏”也是共同的责任。当然，CIO们总比不专心，等待某人提出问题或让良好的团队合作机会多得多，但是与所有最佳做法一样，明确说明这些做法是使他们集中精力采取更好行动的好方法。来源：贤集网

        长期以来，人类一直在思考机器人可以自行运行的未来，并且在最坏的情况下，可以预测人类和其他机器人的动作。这一直是几乎所有科幻电影的故事情节，它们描述了机器人最初是在人类的帮助下完成的，然后当它们开始对自己产生感觉时，机器人就会变得邪恶而野心勃勃。尽管要达到如此高级的未来的路途很长，但研究人员和科学家仍然地开发了一个能同情其他机器人的机器人。       人类是情感的生物。人们非常善于同情。即使关于人类做出逻辑决定的事实盛行，人们的情绪仍在很大程度上决定着我们的智力。在Aron K.Barbey于2012年进行的一项研究中，神经学家证实，情商共享许多神经系统，以整合认知、社交和情感过程。同情是情绪变化的主要驱动因素之一。同理心通常是指理解他人的感受或经历并对其做出反应的能力。机器，尤其是机器人是否移情的问题使我们回到上个世纪，当时科学家对情感行为进行了深入分析。瑞士心理学家和流行病学家Jean Piaget以其对儿童认知发展的贡献而著称。他提到，直到四岁时，儿童的思维过程大多以自我为中心，直到他们的执行功能开始改善，并且出现了心理理论。但是，世界渴望看到机器人的同情心能带来什么。       与人类建立健康关系的机器人同伴的概念仍然不为所动。如今，机器人已不仅仅是遵循常规机制的机器。机器人正在爬坡，通过在繁重的工作中代替他们，进行手术，教育学生等在恶劣的环境中保护人类。不幸的是，即使最聪明，最先进的机器人在社交方面也无能为力。为了打破僵局，哥伦比亚工程公司的研究人员在《自然科学报告》上发表了一份报告，阐明了机器人如何学会仅基于几个视频帧来预测其伙伴机器人未来的行动。机器人对其他机器人表现出同情       哥伦比亚工程公司的Creative Machines实验室进行的这项研究反映了机器人同情机器人的能力。由Hod Lipson教授领导的研究得出的结论是，迟早机器人将变得更有能力适应情绪。研究人员最初建造了一个机器人，并将其放置在大小约为3×2英尺的婴儿围栏中。机器人被编程为在出现时向绿色圆圈前进。但是，这项研究也增加了一个简单的干扰。有时，他们放红色纸板卡住了绿色圆圈。它使机器人跳过了这一步，前往其他绿色圆圈。制造了另一个机器人来观察第一个机器人的运动两个小时。观察机器人开始预测第一个机器人的运动。在不同情况下，它准确地预测了100次中有98次正确，而未明确告知合作伙伴的能见度障碍。预期的准确性标志着机器人移情即将到来。来源：贤集网 

       最近，珠海格力电器股份有限公司公开多条机器人相关专利信息，专利名称分别为“机器人的仿真处理方法及装置”、“时钟同步方法、机器人控制系统和机器人”、“关节臂结构、机器人”。       摘要显示，机器人的仿真处理方法及装置”发明目的是解决相关技术中无法对多轴机器人的各个关节的关节载荷进行计算，导致的无法合理地对机器人的电机、减速机等部件进行选型的技术问题;“时钟同步方法、机器人控制系统和机器人”发明满足了时钟同步的实时性，从而极大地降低了机器人在高速运行过程中的速度波动或抖动，提升了机器人在高速下运行的轨迹精度，最终提高了控制器在高带宽响应下的整体控制性能;“关节臂结构、机器人”能够减少关节臂结构末端的惯量，提高关节臂结构的相应速度。       简而言之，这是三个关于机器人的专利，至少说明格力正在着手研发。而这也不是格力在今年公布的第一个有关科技领域的专利。不久前，格力电器公布了一项名为“5G通信的共享方法和装置、存储介质、电子装置”的专利，欲解决5G通信技术功耗太高的问题，个人猜测可能与智能手机有关。       格力电器推出手机、机器人看似“不务正业”,但也是外界大环境下的必然选择。既然传统手机厂商可以跨界做智能家居，那么老牌家电企业当然可以涉足科技、数码领域。只不过，在做智能手机上格力并没有找对方法，持续高价低配让手机业务屡屡受挫。既选择跨界，便要有变通和新智慧，不能掀起浪花的产品终将被市场淘汰，希望格力自研的机器人不是如此吧。在最近半年来，格力以及董明珠曾多次与临沂产生交集：      例如，2020年8月26日至29日，临沂市委书记王安德带队到珠海、深圳开展招商考察。王安德一行曾到珠海格力电器和深圳市手机行业协会、宝能集团、福永意库盘古跨境电商集聚区实地考察，进车间、看项目、听介绍，详细了解企业发展历程、产品研发、业务范围和市场布局等情况，重点围绕加快新兴产业培育、商贸物流转型升级、城市开发建设等方面，与相关企业负责人座谈交流。       2020年9月30日晚，格力电器在山东临沂上演了主题为“书临中国风惠聚琅琊城”的第五场全国巡回直播，在“国庆节”和“中秋节”前夜，再创订单总额52.8亿元的佳绩。在临沂期间，董明珠曾到临沂商城、格力鲁南城市会客厅拟选址区域、奔腾激光科技（山东）有限公司、山东临工、临沂华为大数据中心等地参观考察。        到了2021年1月6日-9日，临沂市政府副市长刘贤军一行赴江西省赣州市学习落实推广格力电器产品经验及推进格力制造产业园项目落地做法，并赴珠海格力电器总部洽谈落实格力网签任务和推进临沂格力项目落地事宜。其中，8日下午，刘贤军带队与董明珠等集团高层就临沂格力项目落地推进细节进行了深入洽谈。董明珠表示，抓紧推进格力电器临沂生产基地项目，尽快起草投资合同签约落地，尽早确定生产基地职工生活配套和格力城市会客厅选址。       据产业在线、华泰证券研究所公开的2020年1月份-12月份空调分品牌内销销量数据显示，格力电器2020年家用空调内销销量以36.9%的份额占比排名行业第一，继续保持行业领跑地位。        不过，受新冠疫情影响，格力电器业绩在2020年出现一定下滑，据公司2020年三季报，2020年1-9月实现营收1274.68亿元，同比下降18.64%，同期净利润136.99亿元，同比下降38.06%。相比之下，被视为格力电器主要竞争对手的美的集团（000333）则在前三季度实现了3.29%的净利润增幅。在二级市场上，美的集团股价则大幅跑赢格力电器。文章来源： 金融界，天极网

       国内工业自动化行业的竞争激烈，国外工业自动化设备、产品制造商依然控制国内上游产品供应的主要市场，下面来看看国外最赚钱十大工业自动化公司！1、德国西门子       西门子股份公司(SIEMENSAGFWB:SIE，NYSE:SI)是全球电子电气工程领域的领先企业，1847年由维尔纳˙冯˙西门子建立。如今，它的国际总部位于德国慕尼黑。西门子股份公司是在法兰克福证券交易所和纽约证券交易所上市的公司。2013年，西门子在中国的总营收达到61.4亿欧元，在中国拥有近32000名员工。       在工业自动化控制(工控)行业，西门子工控占据主要地位。西门子工业自动化控制比较广泛使用的工业控制产品有“PLC，变频器，触摸屏，模块，传感器，低压器，伺服电机，工控机”等。同时西门子是世界上最大的工业自动化以及楼宇科技领域的产品、系统、解决方案和服务的供应商，为中国工业的各个领域服务。       西门子的业务遍及全球190多个国家，在全世界拥有大约600家工厂、研发中心和销售办事处。公司的业务主要集中于4大业务员领域：工业、能源、基础设施和城市、医疗。西门子的全球业务运营分别由13个业务集团负责，其中包括西门子财务服务有限公司和西门子房地资产管理集团。此外，西门子还拥有一家合资企业——博世-西门子家用电器集团。       目前在世界上拥有包括西门子、博世等15个品牌，在全球27个地区拥有39家工厂，成为欧洲排名第一、世界第四大家用电器制造商。随着世界范围内的家电市场竞争日趋激烈，这家以全球化经营为导向，生产高档家用电器的公司开始把目光转向日益成熟的中国市场。2、瑞士ABB       ABB集团位列全球500强企业，集团总部位于瑞士苏黎世。ABB由两个历史100多年的国际性企业瑞典的阿西亚公司(ASEA)和瑞士的布朗勃法瑞公司(BBCBrownBoveri)在1988年合并而成。两公司分别成立于1883年和1891年。       ABB是电力和自动化技术领域的-厂商。ABB的技术可帮助电力、公共事业和工业客户提高业绩，同时降低对环境的不良影响。ABB集团业务遍布全球100多个国家，拥有11.7万名员工，2009年销售额高达320亿美元。2012年在华业绩，其销售收入实现稳定增长，超过52亿美元。       ABB拥有广泛的产品线，包括全系列电力变压器和配电变压器，高、中、低压开关柜产品，交流和直流输配电系统，电力自动化系统，各种测量设备和传感器，实时控制和优化系统，机器人软硬件和仿真系统，高效节能的电机和传动系统，电力质量、转换和同步系统，保护电力系统安全的熔断和开关设备。这些产品已广泛应用于工业、商业、电力和公共事业中。       ABB与中国的合作开始于100多年前的1907年。当时ABB向中国提供了第一台蒸汽锅炉。1974年ABB正式在香港设立了中国业务部，随后于1979年在北京设立了永久性办事处。1994年ABB将中国总部迁至北京，并在1995年正式成立了ABB(中国)有限公司。ABB迄今在中国拥有15300名员工，在60个不同城市服务于30个本地企业和40个销售与服务分公司。2009年，ABB在中国的销售额达43亿美元，继续保持了中国作为ABB全球第一大市场的领先地位。ABB高度重视吸引、培养和保留人才，积极承担社会责任，是广受尊重的最佳雇主之一。       ABB在中国通过与当地合作伙伴的密切合作，在输配电、自动化产品和系统等方面都建立起了强大的生产基地。业务包括完整系列的电力变压器和配电变压器；高、中、低压开关应用；电气传动系统和电机等。这些产品已广泛应用于工业和电力行业。ABB追求卓越质量，其企业和产品均已成为业内的基准。ABB在工程和项目管理方面的能力，表现在金属、制浆、化学、生命科学、汽车工业、电力行业自动化以及建筑系统等多个领域。3、美国艾默生       Emerson是一家多元化全球制造商。通过过程管理、工业自动化、网络能源、环境优化技术、商住解决方案等业务，Emerson将技术与工程相结合，艾默生为客户提供创新性解决方案。中国是Emerson在全球业务发展最快的地区之一，自2002财年来已成为Emerson仅次于美国的第二大市场。目前，Emerson在中国设立了40多家企业，其中包括30多家生产设施及近20家研发中心。       这家公司共分五个业务部门：过程管理，为生产食品、燃料、机械与电力等产品的自动化工业过程提供计量、控制与诊断功能；工业自动化，为全球工业提供一体化生产解决方案；网络能源，为电信系统、数据网络和关键商业应用提供电力与环境调节；气候技术，通过空调与冰箱技术，提高家居与商业舒适度，改善食品安全与能效；家电与工具，提供为各种应用量身设计的电动机，以及家用电器与集成家居解决方案。4、美国罗克韦尔       美国罗克韦尔自动化总部位于美国威斯康星州，密尔沃基市，是一家工业自动化跨国公司，为制造业提供一流的动力、控制和信息技术解决方案。       罗克韦尔自动化公司整合了工业自动化领域的知名品牌，致力于打造全方位自动化解决方案，帮助客户提高生产力。这些品牌包括艾伦–布拉德利Allen-Bradley的控制产品和工程服务、以及罗克韦尔软件RockwellSoftware生产的工控软件。公司还是客户关系管理技术和应用系统的领先供应商，可以帮助企业更有效地进行客户关系管理。       全球技术和客户服务是罗克韦尔自动化公司的重要组成部分。公司在全球80个国家拥有近5,600家分销商、系统集成商和代理。与可靠的本地公司在分销、软件和产品等领域的合作大大增强了公司的全球实力。知名的品牌和战略性合作增强了公司在世界范围内提供优质可靠的工业方案的能力。5、法国施耐德       有限公司(SchneiderElectricSA)是世界500强企业之一，1836年由施耐德兄弟建立。如今，它的总部位于法国吕埃，施耐德电气公司是全球能效管理领域的领导者，为100多个国家的能源及基础设施、工业、数据中心及网络、楼宇和住宅市场提供整体解决方案，其中在能源与基础设施、工业过程控制、楼宇自动化和数据中心与网络等市场处于世界领先地位，在住宅应用领域也拥有强大的市场能力。2012财年，施耐德在全球的总营收达到240亿欧元，在100多个国家拥有超过140,000名员工。       施耐德电气(SchneiderElectric)为100多个国家的能源及基础设施、工业、数据中心及网络、楼宇和住宅市场提供整体解决方案，其中在能源与基础设施、工业过程控制、楼宇自动化和数据中心与网络等市场处于世界领先地位，在住宅应用领域也拥有强大的市场能力。致力于为客户提供安全、可靠、高效的能源。随着在中国业务的成功开展，施耐德电气更加重视在中国的发展，并愿意以进一步的商贸合作为中国的开放和现代化建设做出贡献。       从发电、输电到用电，施耐德电气可为各个行业提供量身定制的高效解决方案。截至2003年，全球预计将投资13万亿美元，用于升级改造全球的输配电网络。各类设施的能耗及用电量分别占到了全球能耗的1/3和总电量的70%。它们也属于施耐德电气面向全部市场的一部分。如果这些不同的市场可以在设施层面解决能源浪费，那么他们所面临的能源管理和碳排放等头等难题也将得以缓解并顺利解决。而这正是施耐德电气能效管理解决方案所设定的目标：使建筑和运营管理更加高效，并实现高达30%的节能目标。        施耐德公司2010年的营业额首次突破200亿欧元。2011年该公司在继续开源节流的同时，计划通过1%左右的提价，以部分抵消原材料等成本的上涨。施耐德电气日前发布的2010年业绩报告显示，包括阿海珐配电业务在内，该公司2010年的销售额达到202.28亿欧元，创下历史最高水平；全年净利润达到17.20亿欧元，同比增加109%。6、日本横河       日本横河电机株式会社(YOKOGAWA)作为一个全球著名的测量、工业自动化控制、和信息系统的领导者，自1915年创建以来，一直致力于为用户提供尖端的专业技术，支援顾客进行提高经营效率的改革，为产业的发展作出了贡献。       横河电机是同行业中最早进入中国的外资企业，在1979年开设了北京驻在员事务所，1985年与中国建立了第一个合资公司，横河西仪有限公司。2002年10月在位于苏州的苏州新加坡工业园区内设立了完全独资的“横河电机(苏州)有限公司”，工厂总面积13.5万平方米，目前投入生产使用的第一工厂面积为2.5万平方米，生产流量计，记录仪等，其所设立的流量标定系统最大可标定2.6米口径的流量计，是世界最大规模的标定系统。       2006年1月1日，“横河电机中国商贸有限公司”成立，该公司作为具有销售、市场开发、工程技术服务的横河集团的中坚企业，与已经活跃在中国国内市场上的集团中另外8家公司协力，大力开拓中国市场。       2008年2月1日，为了扩大在中国工业自动化领域的业务，取得更大的市场占有率，横河电机集团对旗下中国三家相关公司的业务进行整合，成立新的法人企业“横河电机(中国)有限公司”，作为在中国的统括公司，通过强化销售、技术支持、工程、售后服务等方面职能，来适应中国工业自动化市场的多元化需求。       横河电机为了向用户展示其重视系统产品的可靠性、安全性、前瞻性这一姿态，提出了VigilantPlant的企业理念，在测量领域，针对分析、品质管理、传感器、操作端提出解决方案；在控制领域包括生产控制、安全管理、以及数据收集和逻辑控制；最优化领域则包括生产管理、先进控制、资产管理、操作支援这几部分。遵从这一企业理念，横河电机运用尖端技术，不断开拓新产品，力争为工业化社会做出更大贡献。7、日本三菱       三菱电作为一家跨国企业，在90多年的历史中，始终致力于尖端技术及专业领域的研究、开发与制造。主要从事信息通信系统、电子元器件、重电系统、工业自动化系统、汽车电装品设备和家用电器等业务，并在卫星、防御系统、通风设备等领域处于世界领先地位。此外，三菱电机拥有优秀的显示设备和显示装置技术。       截至2010年4月，三菱电机在中国的合资、独资企业已达24家，它们在汽车零部件、半导体等电子器件领域，以及输变电设备、电梯、铁道车辆用电机品、工业自动化设备、家用电器等电子、机器的广泛领域内，均开展着各项事业并积极进行技术转让。       截止于2012年11月，三菱电机在中国的合资、独资企业已达34家，它们在汽车零部件、半导体等电子器件领域，以及输变电设备、电梯、铁道车辆用电机品、工业自动化设备、家用电器等电子、机器的广泛领域内，均开展着各项事业并积极进行技术转让。8、美国通用电气       通用电气公司是摩根财团控制的一家大工业公司。通用电气公司在创立后的80多年中，以各种方式吞并了国内外许多企业，攫取了许多企业的股份，1939年国内所辖工厂只有三十几家，到1947年就增加到125家，1976年底在国内35个州共拥有224家制造厂。        在国外，它逐步合并了意大利、法国、德国、比利时、瑞士、英国、西班牙等国的电工企业。1972年该公司在国外的子公司计有：欧洲33家、加拿大10家、拉丁美洲24家、亚洲11家、澳大利亚3家、非洲1家。到1976年底，它在24个国家共拥有113家制造厂，成为一个庞大的跨国公司。       美国通用电气公司1977年的总资产达136.96亿美元，销售总额达175.15亿美元，这一年的纯利润为10.88亿美元，在美国各大公司中占第五位，职工总人数38.4万人。该公司从1956年开始建新厂生产导弹，并向外国提供核武器。例如在日本搞原子能、原子燃料和海军鱼雷等。1976年与法国合作研制涡轮飞机和可以装备鱼雷潜艇或运载火箭的发动机。在1973年接受美国军事订货共14.2亿美元，在各大公司中居第二位。       GE的6个产业部：商务金融服务、消费者金融、工业、基础设施、医疗、NBC环球、消费者金融。隶属于GEMoney旗下，GE消费者金融服务向世界各地的消费者、零售商和汽车经销商提供信用服务和金融产品，如私人信用卡、个人贷款、银行卡、汽车贷款和租赁、抵押贷款、团体旅行和购物卡、帐务合并、家庭财产贷款和信用保险。去年，通用电气营业额上升13%，营业额350亿美元。9、美国丹纳赫       美国丹纳赫集团是一家成立于1969年，以工业仪器及设备为主要业务的跨国公司，2011年销售额达到161亿美元，增长28%，在全球仪器公司排名中位列榜首。丹纳赫发展迅猛，自2003年以来，投资者累计回报率高达229%，在工业领域中位列第一(第二为霍尼韦尔215%，第三为联合技术210%)。公司在全球共有近60000员工。       瑞士丹纳赫传动(DANAHERMOTIONSA)是美国丹纳赫集团旗下专业的高频变频器生产基地。其生产的高频变频器约占丹纳赫全球总销售额的1/6，即10多亿美元的销售额。提起DANANHER变频器知道的人或许不多，但提起WARNER、ACOMEL则很多人都知道。ACOMEL已被DANAHER收购，而WARNER就是DANAHER以前的名字。所以，市场上常见的ACOMEL、WARNER、DANAHER变频器实则为同一家产品。ACOMEL是全球极少数能够生产频率在2000Hz以上变频器的厂家之一，并且高频率时性能非常稳定！特别适合高速磨屑、高速钻孔等领域。       丹纳赫是全球科学和技术的创新者，在最前沿和富有吸引力的领域，拥有众多世界一流的品牌。2013年获得191亿美金的营业额，位列美国财富200强。全球五大战略平台分别是电子测试和测量，环境质量、齿科产品、生命科学和诊断、和工业技术。在中国，丹纳赫拥有二十二家营运公司和超过一百家的分支机构。10、美国霍尼韦尔       霍尼韦尔国际(HoneywellInternational)是一家营业额达300多亿美元的多元化高科技和制造企业，拥有多元化制造技术的领导者，服务于世界各地的客户，包括航天产品及服务、工业和家庭楼宇控制技术、汽车产品、涡轮增压器以及特种材料。       霍尼韦尔在全球100多个国家/地区拥有116,000员工，总部设在美国新泽西州莫里斯镇。霍尼韦尔致力于为广大客户提供高价值的产品和创新型技术。公司拥有多种专利的产品为自身及客户带来了竞争优势。以顾客为中心的工作方针确保公司与顾客之间有着频繁的互动和简易的流程，并以此获得最大效率和最佳绩效。       到今天，霍尼韦尔已成为国内炼油、石化、造纸、化工、发电、石油天然气、钢铁、建材及食品饮料工业，以至商业建筑物先进控制技术的主要供应商。给大型宾馆、办公大楼、购物商场、政府机构、大学等的建筑物提供建筑物自控工艺、火警和安全系统。高质量的产品和服务，连同遍布全球的资源，使霍尼韦尔在中国成为理想的自控科技的合作伙伴。       霍尼韦尔中国地区的建筑物自控业务分为建筑物自控及住宅自控。另外霍尼韦尔设有中央工程中心为客户提供售前及售后的工程服务。今天霍尼韦尔公司已在楼宇自控及工业自控市场上处于领导地位并在中国拥有15个办事处，一个生产厂房及庞大销售网络。同时在天津成立培训中心以培训工程及管理人员，并对分销商，用户提供培训计划及课程。文章来源： 机械自动化前沿

       自动化彻底改变了仓库，配送中心和制造组织支持人工并完成任务的方式。尽管采用仍处于起步阶段，但ABI Research预计到2025年将在仓库环境中增加400万台机器人，其中自动引导车（AGV）和自动移动机器人（AMR）负责。       自动导引车这些工业自动驾驶车辆将帮助成千上万的组织精简平凡，重复，经常肮脏和危险的任务。而且，尽管AMR与沿线的AGV相比具有更高的灵活性，但它们通常以相同的速度和吞吐量执行操作，并且仅由于外部因素而具有可变性。       那么，随着时间的推移，机器人需要做什么改进？人工智能（AI）。基于AI的编排引擎提供了无与伦比的能力，可以根据机器人特定的数据来收集和发现见解。这些信息可用于改善性能，增强实际性能，甚至适应未来的设计。       根据 2020年MHI年度行业报告，边缘案例不可能发生，只有12％的企业在其仓库中使用AI技术。预计在不到六年的时间内，这一数字将达到60％以上。这种无与伦比的增长的原因是AI通过实现持续改进来释放效率。       如今，大多数AGV和AMR的设计都没有考虑到AI。相反，它们是根据一组复杂的要求构建的，这些要求试图解决在高度动态的环境中可能出现的每一个极端情况。众所周知，物流业是不可能完成的任务。仓库是复杂的生态系统，每天都有新的延迟，瓶颈和需求不断变化。       随着这些机器人更多地了解其环境并执行简单，重复的任务而无需干预，人类可以专注于更高级别的任务，从而提高了员工的满意度和士气。持续改进       Vecna侧边栏1另一方面，配备AI的自动驾驶工业车辆可以在工作中学习并适应这些变量。通过快速部署这些工具以实现核心仓库功能的自动化，组织将受益于车载引擎，这些引擎可以收集，分析并从差旅和生产数据中学习。然后，仓库运营团队可以查看特定于站点的数据，以改善工作流程和日常任务分配。它不仅可以提高部署期间的速度，效率和吞吐量，而且该信息还可以帮助将来在设计新系统时通知供应商。       但是，从更实际的角度来看，人工智能可以帮助解决手动设备不足的现实挑战。例如，大多数仓库包含来自世界各地供应商的不同类型的托盘。尽管有些货盘包含规格化的尺寸，但不可能每个货盘都根据单一设计制造。因此，在300,000个托盘位置的仓库中，您可能会有1,000-2,000个不同的设计。       没有AI支持的自动驾驶工业车辆将采用许多设计，但是如果其中一项不合规格，则机器将需要人工干预。但是，具有AI功能的AMR和AGV可以使用传感器和过去的人工干预来学习挑选和处理这些新货盘的最佳方法。持续学习导致人为干预的逐步减少，效率提高。随着这些机器人更多地了解其环境并执行简单，重复的任务而无需干预，人类可以专注于更高级别的任务，从而提高了员工的满意度和士气。随着管理，配置和部署在仓库中发挥作用，添加AMR和AGV甚至可以带来新的职业机会。让工人保持微笑      Vecna侧边栏3行业逐渐开始认识到，机器人并不是在这里工作，而是有助于改善人类体验。事实上，许多组织，如MiltonCAT，已经认识很多AMRS如何协助它们人的相应的委托工作的需求，减少对增值任务的非增值旅游，和重点。       随着管理，配置和部署在仓库中发挥作用，添加AMR和AGV甚至可以带来新的职业机会。例如，我们最近看到一个大型零售客户在Automation Associates中扮演高级角色。这些员工曾经承担过搬运货物的任务，现在负责更高级别的任务，例如向AMR分配任务，跟踪进度，寻找改进流程的方法以及处理极端情况。这项工作带来了新的挑战和经验，管理人员报告了新的乐观而充满活力的工作方法。       再次使这些员工满意的关键在于AI。如果没有增加的智能，则员工可能会感到沮丧，无法完成为机器人指定的故障排除工作。这也可能导致产量下降，因为将指定多个代理商来解决一个任务。展望未来，AGV，AMR和其他自动化解决方案将简化任务并提高全球组织的吞吐量。为了释放机器人的真正潜力并让人类同行满意，仓库经理需要寻找解决方案，而人工智能是机器人设计和日常管理的基本组成部分。来源：贤集网  

       微型机器人可以让医生无需进行高度侵入性的手术就可以进入人体内的特定区域，从而在医学领域带来新一轮的创新。除此之外，这些微型机器人还可以用来携带药物、基因或其他物质到身体内的特定部位，为治疗不同的疾病开辟了新的可能性。       苏黎世ETH和赫尔姆霍兹研究所Erlangen–Nürnberg可再生能源研究所的研究人员最近开发了微型纳米机器人，其灵感来自生物微型游泳者（例如细菌或精子）。这些小型机器人发表在《自然机器智能》上的一篇论文中，它们具有上游运动的能力，这本质上意味着它们可以自主地向与流体（如血液）流动相反的方向移动。这使得它们特别有希望介入人体内部。       “我们相信，在我们的多学科研究中讨论的想法可以改变医学的许多方面，使任务，如有针对性和精确的药物或基因的交付，以及促进非侵入性手术。”丹尼尔艾哈迈德说道。       艾哈迈德和他的同事开发的仿生和无线微/纳米机器人系统利用墙壁的无滑移边界条件向上游移动，对外部触发的声场和磁场做出响应。通过逆流向上游游动，机器人可以将小的药物分子输送到身体内部特别难以到达的部位。       在仿生系统中，由于旋转磁场的偶极-偶极相互作用，注入毛细血管的超顺磁性粒子自组装成旋转的微流体。由于存在声压节点（标记为黑色虚线），微温器被边缘化，朝向墙壁。       外场感应机器人是一个很有吸引力的概念，因为它们不需要车载电源或复杂的运动部件，这意味着它们可以缩小到纳米级的分辨率，艾哈迈德说此外，声场和磁场对人体都是安全的，都是非侵入性的，可以深入人体，在临床环境中也很发达。       通过将声场和磁场结合起来，研究人员设计的机器人系统可以帮助克服在其他基于单驱动技术的人工微型游泳者身上观察到的一些问题。此外，由于微型/纳米机器人对外界施加的磁场作出响应，因此不需要车载电源或高度复杂和昂贵的组件。       艾哈迈德解释说：“通常情况下，注射的微小药物会跟随血管系统的血流，而对循环系统几乎没有控制。然而，最近的研究结果表明，许多自然产生的微小颗粒，如细菌和精子，通过利用壁的非滑动边界条件，表现出对流动的推动作用。上游运动成为可能，因为墙的速度最小。”       图像序列显示了在声场和磁场的联合作用下，一个微小的温热毛细管沿着毛细血管壁滚动的流变性。反向流动的流线由青色、绿色和红色轨迹表示。       迄今为止，微型或纳米机器人在医学中的应用受到限制，特别是在血管系统（即血液和淋巴流经全身的血管）中。其中一个原因是，在血管系统中工作的机器人应该很容易以非侵入性的方式进行控制，并且应该能够朝着血液流动的相反方向移动，这两个特征到目前为止被证明是相当难以实现的。       艾哈迈德和他的同事们开发的新机器人系统具有这两个特性，因为它能够实现上游运动，并且使用外部施加的声磁场进行控制。在未来，这项最新的研究将为实施靶向手术或通过血管系统将物质输送到体内特定部位开辟新的令人兴奋的可能性。      艾哈迈德说：“大鼠、小鼠和斑马鱼等小动物模型的血流速度在几毫米-1之间。我们现在计划将我们的群微机器人系统与适当的成像模式结合起来，在小动物体内可视化和导航机器人。逆血流推进的能力为肿瘤血管系统靶向治疗的应用提供了令人兴奋的机会。”类似白细胞的微型机器人       斯图加特马克斯·普朗克智能系统研究所（MPI-IS）的一组科学家发明了一种微型机器人，它类似于一个白血球在循环系统中移动。它具有白细胞的形状、大小和移动能力，可能会彻底改变疾病的微创治疗。       在实验室环境中模拟一条血管，研究小组成功地在这种动态密集的环境中用磁力引导微辊。球形给药载体经受住了模拟的血液流动，使靶向给药的发展更进一步：在人体内部，没有比循环系统更好的进入所有组织和器官的途径。它横跨每一个细胞，提供了一个理想的路线导航。       研究小组的灵感来自免疫系统的工作组白细胞，因为白细胞是血流中唯一的运动细胞。在他们巡逻到病原体侵入的地方时，他们沿着血管壁滚动，当他们到达一个有问题的地方时，就会穿透血管。其运动的关键主要是由于血管壁的流速大大降低。       利用同样的现象，科学家们开发了一种微型机器人，由于它的磁性，在生理高速血流条件下，它们可以在血管内主动推进和导航。“我们的愿景是创造下一代的微创靶向药物载体，这种载体可以到达身体内更深的组织，比以前更难到达的路径。”MPI-IS物理情报部主任、该出版物的最后一位作者Metin Sitti说。他进一步阐述说，传统的治疗方法在体内存在非特异性药物分布，可能会在非靶器官和组织中造成严重的副作用。       每个微辊直径略低于8微米，由玻璃微粒制成。一面覆盖着一层薄薄的镍和金膜，另一面覆盖着抗癌药物分子和能够识别癌细胞的特定生物分子。利用磁场，我们的微型机器人可以在模拟的血管中向上游导航，这对于强大的血液流动和密集的细胞环境是一个挑战。目前的微型机器人都无法抵挡这股气流。此外，我们的机器人可以自主识别感兴趣的细胞，如癌细胞。它们之所以能做到这一点，是因为它们的表面有一层细胞特异性抗体。他们可以在移动过程中释放药物分子。他是物理情报部门的博士后研究员，也是该出版物的联合主要作者。       在实验室环境中，这种微型滚筒的速度可以达到每秒600微米，大约每秒76个身体长度，代表了这种尺寸下最快的磁性微型机器人。然而，在现实场景中执行此动作之前，需要解决几个挑战。事实上，它们还远没有在人体内得到检验。在实验室里，研究小组能够用显微镜给机器人成像，并用电磁线圈引导它们。       “然而，目前临床上的成像方式分辨率还不足以成像人体内的单个微型机器人。此外，考虑到微型机器人（约10微米）与靶组织（数千微米）之间的尺寸差异，单台微型机器人运输的治疗货物是不够的。因此，在一个群体中对大量的微型机器人进行控制操作是产生足够效果的必要条件。但我们还远远没有做到这一点，这只是个开始。”Ugur Bozuyuk说，他是同一个系的博士生，也是这项研究的共同负责人。       在过去的二十年里，由于在微机械的制造技术、所用材料、驱动和成像方面的许多飞跃，研究领域得到了加速。然而，目前人体内的微型机器人大多局限于浅表组织（例如眼睛内）、相对容易进入的位置（例如胃肠道）和停滞或低速流体环境。要到达身体内部更深的位置，可能没有办法绕过循环系统，尽管条件非常恶劣。科学家们希望，他们开发的生物启发策略将有助于创造一个新的场所，在高速血流条件下，在循环系统中控制微型机器人的导航。这将有可能为微型机器人的靶向和局部治疗提供铺平道路。来源：贤集网

       众所周知，太阳能电池板可以长时间保持自身状态，而无需进行大量维护和工作。但是，这仅适用于全年降雨充足的地区。由于倾斜安装，降雨会冲洗掉大部分污垢，鸟粪和灰尘。但是在尘土飞扬的地区，或者面板已经放置了很长时间的地方，仅靠降雨进行清洁已远远不够。       另外，手动清洁是一项冒险且繁琐的工作。任何裸露的电缆或松动的连接都可能导致严重的电击危险。在这种情况下，必须有专业的清洁服务来保持理想的性能并避免事故发生。       为了克服这些障碍，初创公司Aegeus Technologies推出了智能无水太阳能电池板清洁机器人，即Unicorn和Shreem，旨在保护环境并节省宝贵的水资源。无水太阳能电池板清洁是一项新技术，它使用干洗技术来增强太阳能利用系统的功能。       Unicorn是具有机器学习（ML）功能的智能机器人。它可以感应灰尘并进行相应的清洁。它还可以区分灰尘与鸟粪或面板破损。它具有旋转刷，吹风机和辅助刷，可清洁面板。可以设置为在一天和一周中的固定时间运行，或者在“自动”模式下将其设置为去除灰尘水平。完全自动化的系统非常适合屋顶和地面农场，无论大小和地理位置如何。       需要手动干预时，它会通过GPRS将通信发送到中央监控站或指定的移动电话。这款智能机器人每小时可以轻松清洁400-800个面板，具体取决于灰尘多少。       Shreem专为屋顶太阳能项目设计。它由两套柔软的超细纤维布刷（轴向和径向）组成。受控的气流可确保有效地将灰尘从面板上吹走。径向刷子还可以确保将边缘上残留的灰尘吹走。       该机器人重约5kg，轻巧便携。它每小时可以清洗约200块面板，并带有一个背包，因此可以从一个位置搬到另一个位置。在其基本版本中，Shreem机器人具有蓝牙功能，可以使用移动应用程序进行操作。如果是大型农场，则可以使用RF远程控制器进行操作。       两种机器人均采用独特的空气清洗技术，以确保无需水或任何有害化学物质。监视相关的天气气候，例如雨水，风速等。如果这些参数对于机器人的操作而言是不安全的，则这些参数将继续存在于扩展坞中。机器人由锂离子电池供电。       扩展坞配备了一块太阳能电池板，以便在对接时为机器人电池充电。无需外部电源或任何电缆。此类技术的使用延长了面板的使用寿命，投资回收期为6到18个月，从而提供了更大的吞吐量和更高的效率。        爱琴海是印度唯一一家获得创新且独特的空气清洗系统专利的初创公司。这些无水太阳能电池板清洁系统已获得孟买NCPRE-IIT的认可。该公司致力于开发可帮助客户减少资源消耗的产品。       该初创公司还致力于物联网（IoT）产品，例如配电变压器监控解决方案，以监控变压器，确保电源的连续性并保护公用事业的宝贵资产。来源：贤集网

       国防科技大学、克莱姆森大学和视比特机器人的研究人员合作使用深度强化学习求解在线装箱问题，该方法的性能表现优于现有的启发式算法。用户研究显示，该算法达到甚至超越了人类的在线码垛水平。作者团队还将训练模型部署到了工业机器人上，实现了业界首个高效能（连续码放 50 个以上随机尺寸箱子，空间利用率大于 70%）无序混合码垛机器人。       在物流仓储场景中，无序混合纸箱码垛机器人有着大量的应用需求。对于乱序到来的、多种尺寸规格的箱子，如何用机器人实现自动、高效的码垛，节省人力的同时提升物流周转效率，是物流仓储自动化的一个难点问题。其核心是求解装箱问题（Bin Packing Problem，BPP）这一经典的 NP 难题，即为每一个纸箱规划在容器中的摆放位置，以最大化容器的空间利用率。求解 BPP 问题的传统方法大多是基于启发式规则的搜索。       在实际应用场景中，机器人往往无法预先看到传送带上即将到来的所有箱子，因而无法对整个箱子序列进行全局最优规划。因而现有的 BPP 方法无法被直接用于真实物流场景。       事实上，人可以根据即将到来的几个箱子的形状尺寸，很快地做出决策，并不需要、也无法做到对整个箱子序列的全局规划。这种仅仅看到部分箱子序列的装箱问题，称为在线装箱问题（Online BPP）。物流输送线边上的箱子码垛任务一般都可以描述为 Online BPP 问题。因此，该问题的求解对于开发真正实用的智能码垛机器人有重要意义。       在 Online BPP 问题中，机器人仅能观察到即将到来的 k 个箱子的尺寸信息（即前瞻 k 个箱子），我们称其为 BPP-k 问题。对按序到来的箱子，机器人必须立即完成规划和摆放，不允许对已经摆放的箱子进行调整，同时要满足箱子避障和放置稳定性的要求，最终目标是最大化容器的空间利用率。Online BPP 问题的复杂度由箱子规格、容器大小、箱子序列的分布情况、前瞻数量等因素共同决定。由于仅知道部分箱子序列的有限信息，以往的组合优化方法难以胜任。      近日，国防科技大学、克莱姆森大学和视比特机器人的研究人员合作提出了使用深度强化学习求解这一问题。该算法性能优异，实现简单，可适用于任意多个前瞻箱子的情形，摆放空间利用率达到甚至超过人类水平。同时，该团队结合 3D 视觉技术，实现了业界首个高效能无序混合码垛机器人。论文已被人工智能顶会 AAAI 2021 大会接收。方法介绍       作者使用带约束的深度强化学习求解 BPP-1 问题，即只能前瞻一个箱子的情形。然后基于蒙特卡洛树搜索实现了从 BPP-1 到 BPP-k 的拓展。下图 1 给出了 BPP-1 和 BPP-k 问题的场景示意。图 1（上）：BPP-1的场景示意，绿色箱子为前瞻箱子。图1（下）：BPP-k 问题的场景示意，绿色箱子为前瞻箱子。基于带约束强化学习的 BPP-1 求解       强化学习是一种通过自我演绎并从经验中学习执行策略的算法，很适合求解 Online BPP 这种基于动态变化观察的序列决策问题。同时，堆箱子过程的模拟仿真非常「廉价」，因而强化学习算法可以在模拟环境中大量执行，并从经验中学习码垛策略。       然而，将强化学习算法应用到 Online BPP 上面临几个方面的挑战：首先，如果将水平放置面划分成均匀网格，BPP 的动作空间会非常大，而样本效率低下的强化学习算法并不擅长应对大动作空间的问题；此外，如何让强化学习算法更加鲁棒、高效地学习箱子放置过程中的物理约束（如碰撞避免、稳定支持等），也是需要专门设计的。      为了提升算法的学习效率，同时保证码放的物理可行性和稳定性，作者在 Actor-Critic 框架基础上引入了一种「预测 - 投影」的动作监督机制（图 2）。该方法在学习 Actor 的策略网络和 Critic 的 Q 值（未来奖励的期望）网络之外，还让智能体「预测」当前状态下的可行动作空间（可行掩码，feasibility mask）。在训练过程中，依据预测得到的可行掩码将探索动作「投影」到可行动作空间内，再进行动作采样。这样的有监督可行性预测方法，一方面可以让强化学习算法快速学习到物理约束，另一方面也尽可能避免了训练中箱子放置到不可行位置而提前终止序列，从而显著提升训练效率。图 2：基于「预测 - 投影」的动作监督机制实现带约束的深度强化学习。基于蒙特卡洛树搜索的 BPP-k 扩展图 3：本文算法的空间利用率与前瞻箱子个数正相关。       如果算法能够在码放当前箱子的同时考虑之后到来的箱子尺寸，可能会得到更好的码放效果（如图 3 所示）。对于前瞻 k（k>1）个箱子的情况，一种方法是直接学习前瞻多个箱子的码放策略。但是，这种策略往往难以在任意前瞻箱子数目上很好地泛化。针对不同的 k 单独训练一种策略显然是不够聪明的做法。       对此，本文的处理方法是基于 BPP-1 这一基础策略，通过排序树搜索的方法拓展到 BPP-k 的情况。事实上，前瞻多个箱子的基本思想，就是在摆放当前箱子时，为后续箱子「预留」合适的空间，以使得这些箱子的整体摆放空间利用率更高。「预留」暗含了对于 k 个前瞻箱子的不同排序。因此，我们只需要搜索 k 个前瞻箱子的不同排序（图 4），找出一种空间利用率最高的排序，该序列所对应的当前箱子的摆放位置，即为当前箱子的最佳摆放位置。这样的处理方式，等同于在当前箱子的摆放过程中考虑了后来的箱子。不过，需要注意的是，在这些虚拟的摆放序列中，实际顺序中先到的箱子不能摆在后到的上面。图 4：箱子的真实顺序（左上）和虚拟重排顺序（左下，实际顺序靠前的箱子不能放在实际顺序靠后箱子的上面），右边展示了不同序列的排序树。       显然，考虑所有的排序可能很快带来组合爆炸问题。为此，作者使用蒙特卡洛树搜索（MCTS）来减小搜索空间。作者基于 critic 网络输出的 Q 值，对从当前状态之后可能得到的奖励进行估计。在排序树搜索过程中，优先选择可能得到更高奖励的节点进行展开。这样可将搜索复杂度控制在线性级别。       此外，作者还介绍了处理箱子水平旋转和多容器码放的扩展情况。如果码放过程中允许箱子水平旋转，则只需将 BPP-1 模型中的动作空间和可行掩码同时复制，分别处理两种朝向。针对多容器码放，算法需要对箱子放入每个容器所带来的 Q 值变化进行量化：作者使用 critic 网络对箱子码放到某个容器前后的 Q 值进行评估，每次都将箱子放入 Q 值下降最小的容器内。实验结果      在 BPP-1 上，作者将本文方法和其他启发式算法进行了对比（图 5）。在三种不同数据集上，基于深度强化学习算法的性能显著优于人为设计启发式规则（尤其是面向 Online BPP 的）。图 5：深度强化学习算法和启发式算法在 BPP-1 问题上的性能（摆放箱子数目和空间利用率）对比。       同样在 BPP-1 问题上，作者针对不同的约束项进行了消融实验（图 6）：MP - 可行掩码预测；MC - 可行掩码投影；FE - 动作熵（多样性）最大化。实验结果表明，在训练过程中加入可行动作约束对训练效果有显著提升。图 6：本文算法在 BPP-1 问题上的消融实验       作者在 BPP-k 上验证了排序树搜索可以使空间利用率随着前瞻数量 k 的提升而提升（图 7b），而使用蒙特卡洛树搜索可以在不明显影响性能的前提下，显著降低排序树搜索的时间开销（图 7a）。此外，作者针对 BPP-1 进行了用户研究，比较本文 BPP-1 算法和人摆放的空间利用率。如图 7c 所示，本文方法超越了人类摆放的性能：在总共 1851 个高难度随机箱子序列中，人类获胜的次数是 406 次，平均性能表现是 52.1%，而强化学习获胜的次数是 1339 次，平均性能表现是 68.9%。图 7 (a)：穷举排序数搜索和 MCTS 算法的时间开销对比；(b)：穷举排序数搜索和 MCTS 算法的时间开销对比；(c)：本文算法、启发式算法 BPH 和人类用户的码放性能对比。      对于不同的前瞻箱子数，本文方法和启发式算法 BPH 的性能对比情况如图 8 所示。尽管 BPH 算法允许对前瞻箱子的顺序进行任意调整而本文方法不允许，但本文方法仍然能取得更好的性能。图 8：在三个数据集上的 BPP-k 任务中，深度强化学习算法与启发式算法的性能对比。      为验证本文算法的有效性，作者团队将模型部署到工业机器人上，实现了一个智能码垛机器人（图 9，查看完整视频）。将仿真环境训练的策略应用到真实环境，涉及从虚拟到真实环境的策略迁移（Sim2Real）问题。为此，作者基于「Real2Sim」的思路，采用 3D 视觉算法，实时检测容器上箱子的真实摆放情况，并转换为与虚拟世界对应的理想 box 表示，作为强化学习模型的输入。对于乱序到来的随机尺寸箱子，该机器人能够连续、稳定、快速码放数十个箱子，容器空间利用率达到 70% 以上，性能远超现有同类型机器人。文章来源： 新机器视觉