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机器人替代传统劳动力还需要多少年？

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发布时间：2019-02-08加入收藏来源：互联网点击：

机器人替代传统劳动力还需要多少年？

回答于 2019-09-11 08:43:50

回答于 2019-09-11 08:43:50

机器人代替传统劳动力已经在进行，在那些重复动作的工序中机器人不仅完全能代替人工，甚至已经比人工更具有优势，尤其是那些高危职业，机器人当人不让！相比人工机器人有那些优势呢？

机器人不会疲倦，可以24小时加班，效率高。机器人容易管理，不会闹情绪，不会象人工似的要求老板加工资，否则拿停工要挟。机器人在高危场合成本比人工低，象核辐射，高温，点焊，喷漆，化工毒气等工作环境人工操作失误造成工伤成本巨大，机器人更适合。特殊机器人可以在承重，耐力，精准度，爆发力，速度等方面做到超越人工能力极限。

机器人相比人工的优势还非常多，只要不考虑失业问题，人工智能覆盖到机器人领域基本上传统劳动力都可以用机器人代替，这个时间不会太久，也许是10年。

下面是我接手的库卡机器人视频及图片。（视频我不会加载，谁教我下）

回答于 2019-09-11 08:43:50

随着科技的发展，以后的社会就是机器人代替传统劳动力的社会，会把大量的劳动力从繁重的劳动中解放出来，许多民众在享受高科技带给人们的便利，许多人的工作也会与高科技有关，所以，不努力会被社会淘汰。

回答于 2019-09-11 08:43:50

AI机器人将会如何颠覆制造业？看完这篇就懂了

面对AI机器人带来的破坏式创新，全球制造业该怎么把握机会，在自动化典范转移的乱局中，占有一席之地？

AI机器人将会如何颠覆制造业？

这篇文章我们将聚焦目前大量运用传统机器手臂及自动化设备，具有自主学习能力而且灵巧的AI机器人，是如何影响制造业流程及整体产业结构？供应链上的各厂商又该如何应对AI带来的破坏性创新？

「未来已经到来，只是先被一部分人看见。」— 作家威廉·吉布森

The future is already here — it's just not very evenly distributed. — William Gibson

制造业自动化现况

根据国际机器人联合会（IFR）发布的最近报告，全球工业机器手臂的出货量在2018年创下新记录，达到384,000台。其中中国仍是最大市场（占比35%)，接着是日本，美国，中国台湾地区排名全球第六。

汽车以及电子制造业依然是工业手臂的最大应用市场（占比60%)，远远领先其他包含金属，塑胶及食品等产业。具体原因是由于传统机器人和电脑视觉的限制，目前除汽车业和电子业以外，仓储、农业和其他产业几乎都还没开始使用机械手臂。而这样的情形将会被AI机器人及深度学习等新技术所改变。看到这里，你可能会想：自动化及工业机器手臂在制造业既然已经有几十年的历史，该自动化或可以被自动化的部分应该都已经自动化了，还有什么创新的空间呢？

出乎意料！就连自动化程度最高的汽车制造业，离所谓的全自动化关灯工厂（lights out factory）也还有很大一段距离。举例来说，汽车组装的部分大多依然是由人工来完成。这也是车厂最劳力密集的部分，平均一间汽车工厂里有3分之2的员工都在装配车间。就连一向追求革新与颠覆，主张追求最高自动化的特斯拉CEO马斯克，都不得不公开承认，特斯拉生产线自动化的进度不如预期。

究竟为什么自动化这么困难？

自动化至今无法跨越的技术限制

现今的自动化生产线普遍为大量生产设计，因此能有效降低成本，但也因此缺乏弹性。面对消费者越来越短的产品生命周期，越来越多的少量多样客制化生产需求，人类往往比机器人更能够应对新的产品线，也不需要花费很多时间去重新编写程序或更改制造工序。

1. 灵巧度与复杂度

尽管科技在快速进步，人类还是比机器人灵巧许多。在走访电子代工厂商的过程中发现，尽管组装产品（assembly）已经高度自动化，但备料（kitting）的程序还是必须由人来完成。

备料在制造及仓储业都很普遍，是提高生产效率的重要步骤。指的是把组装产品需要的各个零散部件集合起来，打包并放置在工具包（kit）的过程。之后机器人再从工具包中拿取各个零件并进行组装作业，这时候因为各个零件都在一个固定的位置和角度，自动化编程相对容易。相反，备料时必须从杂乱无序的零件盒中识别并拿取零件，零件的位置角度不一，甚至可能重叠或缠绕在一起，这对现有的机器视觉及机器人技术都是一项挑战。

2. 视觉与非视觉性的回馈

另外一方面，很多复杂的装配作业需要靠作业员的经验或「感觉」。不论是安装汽车座椅或是将零件放入工具包里，这些看似简单的动作，事实上都需要作业员或机器人接收，并根据各种视觉甚至触觉信号，来调整动作的角度及力道。

这些精细的微调使得传统的自动化编程几乎派不上用场，因为每次捡取或放置物品都不完全相同，需要像人一样有从多次的尝试当中，自主学习归纳的能力，而这正是机器学习，特别是深度及强化学习，能够带给机器人的最大改变。

KIT工具包。

AI可以让生产线机器人做到哪些事？

AI带给机器手臂最大的改变就是：以往机械手臂只能重复执行工程师编写的程序，虽然精准度及速度都很高，但却无法应对任何环境或制程改变。但是现在因为AI，机器可以自主学习更复杂的任务。具体来说，AI机器人较传统机械手臂在3大方面有重大突破：

1. 视觉（Vision System）

就算是最高端的3D工业相机，仍然无法像人眼一样，既可以精准判断深度距离，又可以识别透明的包装、反射表面、或是可变形物体。这也是为什么很难找到一款相机，既可以提供准确的深度，又能够识别大多数的包装及物品，然而，这样的情形很快就会被AI改变。

机器视觉在过去几年取得了巨大的进展，几间来自于硅谷及波士顿的新创，包括OSARO和Covariant，利用深度学习（deep learning），语意分割（semantic segmentation），及场景理解（scene understanding）提高了低价相机的深度及影像识别，让制造商不需要使用昂贵的相机，也能得到足够准确的影像信息，成功识别透明或反射物体包装。

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