ABB工程师教你如何在2天学会机器人分拣从自动化到自主化是一个什么概念？从我们的感知，就是传感器，然后分析，*后到执行这是一个过程。这是我们自动化平台方案，这个方案有很大优点，真正提高了工厂运营效率，对于很多问题，有很好的经验和解决的办法。但是在未来，如果我们机器能够像人一样，不只是遵循人所设定的章程或者计划这一个路径，而是对应现场，对没有预料到的一些紧急突发情况作出反映，这就需要将设备的智能程度提高一个层次，这个层次就是我们说的认知理解和解决。这个层次的实现依赖于过去二十多年ICT产业中的很多技术性进步，包括大数据、智能传感器、云计算等等，但是我*想强调的是人工智能，特别是大伙儿*关注的，人工智能怎么能够跟我们业务，传统的业务结合，是不是会取代人？
人或者是说我们的***，以及人工智能是怎样的角色？2014年，我们在北京基于工业的场景结合了一些例子，在风机、开关、电流器等方面做很多实验。数据从哪里来的呢？现在大家知道数据是金矿，可以挖出金子来，如果现在有人跟你讲深度学习在工业中应用，可以说他是骗子，为什么？因为你很难得到对应的数据，除非你有非常准确的规则。但在工业中不会有那么多规则，所以你无法去学习。
但是从另外一个方面我们看到，人工智能确实解决了一些很大的问题。现在的工程师面对的不是50年前的电器——一个屏幕加上十来箱数据。现在面对是几个屏幕或者十几个屏幕，有几百甚至几万个数据，要用我们现场调度人员或者运营工程师对这些数据进行反应几乎不可能，我们必须要借助计算能力，借助算法帮我们梳理，理解这个数据，这个过程就需要***介入。所以人在这个过程中的作用，是远远高于以往的。
将***技术和人工智能有机结合，这就是我们未来希望实现的自主化进程。在过去我们知道ABB是**个将机器人和电气合二为一，推出**台工业机器人的厂家。就*早的工业机器人工作过程来说，我们必须告诉它怎么完成这个工作，路径包括整个轨迹都要手把手详细实现，这个过程要多长时间呢？一个专业的工程师，至少一周以上时间，来完成一个动作。现在ABB的工程师可以做到，经过快速学习软件手把手教机器人，引导式编程可以压缩到两天实现。
我们给机器人一个任务，让他夹一个配件，但是我们没有说这个配件什么样，只 是让它不断去试。在经过算法不断失败积累经验之后，机器人能够针对将近7万个配件，找到抓取的方法和以*合适的方式完成，成功率达到99%。这是一个非常了不起的动作，不要只看到在图象识别领域人工智能超过人类，或者语音识别达到了怎样的高度，这些工作才是真真切切能帮我们解决问题的。
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