近日消息，Dstl是英国国防与安全部的科学机构，开发了一种机器人原型，这样人类和机器现在就可以分担大面积探测和报告危险化学品的责任。Merlin机器人由工业伙伴HORIBA-MIRA在国防部和内政部的资助下开发，在覆盖1万平方米的试验区自主执行模拟化学侦察任务。目前，Merlin机器人只有一个原型，可以轻松地连续执行数小时的任务，使工作人员能够在安全距离之外监控和管理测试事件现场，远离潜在危害。        目前，在军事战场和国土安全场景中，如果怀疑或确认使用化学制剂，由专业人员步行和乘坐特别改装的车辆进行化学侦察。这是一项危险而艰巨的任务，需要高水平的专业培训。在未来，自主系统可以使任务的人员负担大大减轻，对部署的小组的风险也降低。这项试验在Dstl的Servitus项目下进行，是之前在Minerva项目下成功开展的工作的一个后续，该项目代表国防部和内政部调查了使用陆基和机载自主系统处理受化学制剂污染地区的危险场景评估。       最初作为Minerva项目的一部分开发，在Servitus的领导下，Merlin机器人安装了一个现成的化学蒸汽传感器，这样它就可以精确地定位在接近地面的位置。该机器人基于人工智能的目标识别、搜索和探测技术也得到了进一步发展，包括借鉴了Dstl资助的MIRA的Viking补给和recce无人地面车辆（UGV）的其他工作，增强了系统的自主行为和能力。       Servitus试验测试了在探索一个区域、避障和化学绘图过程中搜索和绘图操作的不同自主行为。在英国皇家空军霍宁顿团27中队专业C-CBRN操作员的支持下进行了实战试验。在模拟的作战活动中，无毒的化学模拟物被喷洒到地面上，军事侦察小组和机器人都承担了搜索这些地区的任务，以找到和绘制化学物质并绘制干净的路线。       英国皇家空军团27中队的操作人员接受了梅林及其基于平板电脑的人机界面的基本培训，并获得了操作机器人、设置梅林任务、监控进度和按要求重新分配机器人任务的机会。用户很快就能接受训练，熟练地指挥机器人，享受使用该系统的机会。       英国皇家空军27中队的一位发言人在评论与Dstl和MIRA的合作时说：这是一个非常有趣的项目，在早期开发阶段的一部分，该系统有很大的潜力和测试我们的人员对机器人的人工智能是一个很好的基准。       到试验结束时，梅林已经成功地演示了在清洁和受污染的区域recce任务中的自主操作，并执行了通过受污染区域寻找清洁路线的任务。在整个试验过程中，嵌入式人工智能被推到了物体和障碍物识别的极限，并在杂乱的环境中成功地展示了它的实用性。       Dstl的项目技术负责人Andy Martin说：Servitus项目已显示出使军事和紧急服务用户的工作更安全、更有效和具有前瞻性的明显潜力。这项技术在许多领域具有巨大的潜力，探索CBR和其他领域的开采途径的工作正在顺利进行。在Minerva项目的基础上，Servitus是跨部门和行业合作的另一个典范，在政府技术专家、行业和军事用户群体之间开展了密切合作。来源：贤集网 

       研究人员发现了如何制造仅靠自身环境中的能量流就可以自我恢复的材料。这一发现可能对希望从玩具到机器人的可持续来源的各个行业中，并且有望进一步使我们了解自然界如何推动某些类型的运动。        想象一个橡皮筋在多次被剪断后能自我修复，或者一个小型机器人，它可以跳上由自身能量推动的一系列楼梯。麻萨诸塞大学阿默斯特分校的研究人员发现了仅依靠周围环境中的能量就可以自我恢复的材料。这一发现可能对可持续来源的各个行业有用，并且有望进一步使我们了解自然界如何推动某些类型的运动。       UMass Amherst自然科学学院高分子科学与工程教授Al Crosby和Crosby研究组的研究生Yongong Kim以及荷兰代尔夫特理工大学的客座研究员Jay Van den Berg被发现一个平凡的实验中的物理过程，涉及观察凝胶条的干燥情况。研究人员观察到，当长而有弹性的凝胶条由于蒸发而失去内部液体时，条会移动。大多数动作都很缓慢，但是每隔一段时间，它们就会加速。这些更快的运动是快速不稳定性，随着液体进一步蒸发，这种不稳定性继续发生。进一步的研究表明，材料的形状很重要，并且条带可能会自行复位以继续移动。       克罗斯比在解释这项研究时说：“许多动植物，特别是小型动植物，都使用像弹簧和闩锁那样的特殊部件，以帮助它们真正快速地移动，比仅带肌肉的动物要快得多。” “像维纳斯捕蝇器这样的植物就是这种运动的典范，动物世界中的蚱hopper和下颚蚂蚁也是如此。捕捉不稳定性是大自然将弹簧和闩锁结合在一起的一种方式，并越来越多地用于在水中快速运动。小型机器人和其他设备，以及像橡皮弹出器之类的玩具，但是，大多数此类抓取设备都需要电动机或人的手来保持运动。有了这个发现，可能会有各种各样的应用不需要电池或电动机燃料运动。”      金解释说，在从干燥带上学习了基本的物理原理之后，该团队尝试了不同的形状，以找到最可能以预期方式发生反应的形状，并且这些形状会不断重复移动，而无需任何马达或手即可将它们复位。该团队甚至表明，重新成形的条带可以完成工作，例如自己爬上楼梯。       Crosby继续说：“这些课程说明了材料如何利用与环境的相互作用（例如通过蒸发）来产生强大的运动，它们对于设计新的机器人非常重要，尤其是在难以安装电动机，电池或其他能源的小尺寸机器人中来源。”       克罗斯比及其小组的最新研究成果是由美国陆军研究室资助的大型多学科大学研究计划的一部分，该研究室是美国陆军作战能力发展司令部的陆军研究实验室的一部分，由杜克大学生物学教授希拉·帕特克（Sheila Patek）领导，旨在从快速移动的生物体中发现许多类似的机制，并将其转化为新的工程设备。       陆军研究部主任拉尔夫·安特尼安（Ralph Anthenien）说：“这项工作是一项更大的跨学科工作的一部分，该工作旨在了解生物和工程冲动系统，这些系统将为可伸缩的方法产生基础，这些方法可为机械作用以及储能结构和材料产生力。”办公室，是美国陆军作战能力发展司令部陆军研究实验室的组成部分。“这项工作将来在陆军和国防部的致动和动力系统中将有无数的潜在应用。”来源：贤集网 

       随着人们跨过21世纪，智能技术越来越流行。笔记本电脑正在取代我们的教科书，在智能手机上可以学习我们想要的一切。社交媒体已经无处不在，使用技术的方式已经改变了人们工作和生活的方式。技术已经成为远程教育的核心组成部分。它加强了教师和学生之间的数字化互联和交流，保持了“人与人之间的联系”，这对年轻人的心智成长很重要。加强联系和定制的经验可以让教育者认识到学习技能的机会，提高学生的潜力。因此，当今时代的教室不仅在扩大，以使用更多的技术和数字工具，而且他们还从事机器学习。       机器学习是一种人工智能（AI）元素，它让机器或计算机从所有先前的知识中学习并做出明智的决策。机器学习的体系结构包括收集和存储丰富的信息集合，并将其转化为标准化的知识库，用于不同领域的各种用途。通过专注于机器学习，教育工作者可以在教育领域的非课堂实践中节省时间。       例如，教师可以使用虚拟助手直接在家为学生工作。这种形式的帮助有助于改善学生的学习环境，促进成长和教育的成功。ODSC称，“去年的报告显示，教育领域的机器学习仍将是推动投资的主要行业之一，到2030年，美国和中国将成为最主要的参与者。像谷歌和IBM这样的大公司正在参与使学校教育更加进步和创新。”机器学习在教育中的应用全面分析材料       机器学习在教育中的应用，使其内容更具时代性和适用性，旨在将在线学习领域推向一个新的阶段。怎样？ML技术评估在线课程的内容，并帮助评估所提供的知识质量是否符合适用的标准。另一方面，了解用户是如何解释数据的，并理解所解释的内容。然后用户根据自己的特定偏好和专业知识获取数据，整体学习体验会显著增加。个性化学习      这是机器学习最大的应用。它适应能力强，能满足个人需求。学生可以通过这个教育体系来指导自己的学习。他们可以有自己的速度，决定学习什么和如何学习。他们可以选择自己感兴趣的话题、想从中学习的导师、想从事的课程、期望和趋势。有效应用       在教育中，机器学习还有另一个应用，它处理成绩和分数。由于大量学生的学习技能都体现在每一门在线课程中，因此给他们打分就成了一项挑战。ML技术使得分级过程几秒钟就成了问题。在这种情况下，人们将更多地讨论精确科学。在有些地方，计算机无法取代教师，但即使在这种情况下，计算机也有助于改进目前的评分和评价方法。       据TechXplore报道，“德国Tübingen大学和科罗拉多博尔德大学的研究人员最近调查了机器学习技术在课堂研究背景下评估学生参与度的潜力。更具体地说，他们设计了一种基于深度神经网络的架构，可以通过分析课堂环境中收集的视频片段来估计学生的参与度。”       他们还提到，“我们使用在课堂上收集的摄像头数据来教授一个基于深度神经网络的模型来预测学生的参与程度，我们根据实地真相数据（例如，根据课堂上录制的视频对学生参与程度的专家评分）对我们的模型进行了培训。例如，在这一训练之后，该模型能够预测在特定时间点从特定学生获得的数据是否表明参与程度高或低。”来源：贤集网

        近日，哈尔滨工业大学发布消息，该校与多国多所高校合作，在“人工肌肉”研究领域取得新突破，解决了人工肌肉驱动性能的电容依赖性问题，为后续设计具有无毒、低驱动电压的高性能驱动器提供新的理论基础。       智能材料是一类可以在外界激励下做出主动响应的新材料，具有自驱动、自监测、自修复等多种功能，在人工智能、智能制造、生物医疗、机器人等领域具有广泛的应用前景。       聚合物纤维与碳纳米管纱线人工肌肉是一种典型的智能材料，主要通过热、电化学两种方式实现驱动。       软性机器人因其较高的柔性、对人体安全等优点，近年来得到广泛关注。3D打印的优势在于制造复杂形体、复杂结构可一次成型，不需要后续加工。打印免组装结构，是3D打印技术制造软性机器人比较典型的应用。      左思洋、刘建彬课题组提出了一种基于薄膜气缸的新型模块化柔性驱动方法，可根据具体应用改变排列组合方式以及合理布置连接方案，将其应用于人工肌肉和管道爬行机器人中。       “每一个薄膜气缸就好比人体的一小块肌肉，或者爬虫的一个‘节’，只不过是用热塑性聚氨酯材料做的。”刘建彬解释说，如果把这个新型薄膜气缸结构比喻成一个基本的肌肉单元，根据不同的应用需求对这些单元的连接方式进行组合，就像是把一个个肌肉单元连接起来形成一整块肌肉，然后再应用于不同场景。        整块“肌肉”的制造过程采用了3D打印技术，一次成型，省掉了传统机电设备加工制造中的装配流程，大幅降低了驱动模块的制造成本和周期，且具备耗气量小、动态响应高、可靠性高、对应用场景适应性强等特点。        基于此创意，课题组首先提出了一种新型气动人工肌肉，可应用于柔性外骨骼等人机交互装备的驱动中。气动即以压缩空气为动力源，带动机械完成伸缩或旋转动作。与传统气动人工肌肉相比，该设计最突出的特点是不会产生厚度方向的膨胀，从而避免了对人体的挤压。       此外，课题组还提出了一种新型气动管道爬行机器人，可应用于工业管道设施的检查和实时监控。该管道爬行机器人采用仿生尺蠖原理，通过巧妙布置薄膜气缸单元之间的连接，实现机器人在管道内、外壁面爬行。柔性驱动方式的应用使该机器人能够适应大范围管道直径的变化，并可应对直管、弯管、竖管、水平管以及各种角度倾斜管的应用场景，同时机器人可承受自重80倍以上负载。        因为采用了气动方法驱动，软性机器人只能拖着长长的气管尾巴工作。如果将传感器集成到设备中，就能去掉这些气管尾巴，使机器人更独立精致。文章来源： 科技日报，北青网

       随着机器人技术行业的不断发展，机器人技术的应用与其他一系列技术创新相结合，这些创新在当今的现代世界引起了轰动。在其他领域，增强现实和虚拟现实可能更好地体现了机器人技术的集成。人们可以通过中等渠道轻松使用基本的AR和VR功能来使用机器人。在医疗、对象检测、制造、安全部门和城市规划等各个行业中，AR、VR和机器人技术可以一起使用。以下是AR、VR和机器人技术协同工作的五种方式：卫生保健       机器人通常用于医疗保健领域。例如，创新的机械臂可以进行敏感的操作，而在药品生产线上也可以使用其他机器人。但是，机器人也可以为患者提供直接支持。除此之外，随着AR和VR的引入，机器人手术将获得进步。为了解释从各种传感器和增强现实获得的数据以扫描人体的不同部位，这些机器人使用了人工智能。对于专业发展，也可以使用基于VR的手术策略。物体检测       机器人可以学习如何使用多种数据方法将相关对象归为一组，如何区分不同的项目以及识别与以前看到的项目相同的新项目。在某些情况下，此技术可以产生准确的答案。       根据《BBN时报》的说法，“加州大学伯克利分校的一组研究人员在接受训练以识别虚拟现实环境中的各种项目后，设法训练机器人拾取研究人员指示的对象。通过这种方法，培训人员和开发人员可以最大程度地减少收集数据和实际对象所需的成本和精力。使用3D模型，还可以训练机器人来详细识别人体中的生物结构。”制造业       借助机器人技术，AR技术可以促进并加快工厂的活动。它使制造商可以展示设计，建筑工地等，而不必费力地展示自己的想法。        虚拟现实模仿了排除危险的现实情况。因此，它成为面对身体伤害的人们的标准准备方法。使用VR进行仿真或建模通常可以减少对3D打印机建模的需求，并进一步改善工作。安全部门       专家认为，在行业中，AR、机器人技术和VR很快就会成为常态。法医专家必须有效地获取证据，并且不得在犯罪现场进行干预。因此，AR批注工具使这些人可以在犯罪现场对证明痕迹进行数字标记，并更新，交换和转移证据清单。另一方面，VR提供了低成本，负担得起的选择。例如，VR技术可明确映射培训目标，并开发和测试虚拟原型以培训代理商，以适应挑战性的工作环境。此外，对于全世界的警察和其他执法人员来说，人工智能机器人在打击犯罪方面都越来越流行，但是它们不可能很快取代人们。城市规划       城市可以通过生成新建筑项目的AR和VR模型，进一步了解新建筑项目如何适应当前的城市环境，并提高整体利润增长。城市还将使市民和当地企业都可以使用这些模型，从而获得提案建议。因此，机器人技术和虚拟现实可以共同开发更复杂的策略来支持员工。来源：贤集网

       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

        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

       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